混合噪声中特定噪声源定位方法研究

第２９卷第３期　计算机仿真　２０１２年３月　文章编号：１００６—９３４８（２０１２）０３—０２３６—０３　曰△　，　匕口　噪声中特定噪声源定位方法研究　

周长敏，唐林海　（贵州凯里学院计算机与信息科学学院，贵州凯里５５６００１）　摘要：研究噪声源准确定位问题。针对当需要检测位置的噪声源处在多噪声发声的混合环境中，多个噪声强度特征信息发　生混合，造成特定噪声强度特征信息混淆和丢失，传统的噪声特征定位的检测方法无法准确定位单个噪声源，为了解决准确　定位，提出了混合声强度的多噪声源分割定位方法。通过建立声强度模型，然后提取声音强度信息，计算声强度的声源归属　度，再以具有最大归属值的声强度作为当前分布声源来描述声音的特征，混合噪声中特定噪声源定位。通过验证表明能有　效的定位混合噪声环境下的特定噪声源，取得了比较好的识别效果。　关键词：噪声混合；噪声定位；归属度　中图分类号：ＴＰ３９１．９　文献标识码：Ｂ　

Ｎｏｉｓｅ　Ｓｏｕｒｃｅ　Ｌｏｃａｔｉｏｎ　Ｍｅｔｈｏｄｓ　ｉｎ　Ｍｉｘｔｕｒｅ　Ｎｏｉｓｅ　Ｒｅｓｅａｒｃｈ　ＺＨＯＵ　Ｃｈａｎｇ—ｍｉｎ，ＴＡＮＧ　Ｌｉｎ—ｈａｉ　（Ｋａｉｌｉ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｋａｉｌｉ　Ｇｕｉｘｈｏｕ　５５６００１，Ｃｈｉｎａ）　ＡＢＳＴＲＡＣＴ：Ｒｅｓｅａｒｃｈ　ｔｈｅ　ｎｏｉｓｅ　ｓｏｕｒｃｅ　ｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎ．Ｗｈｅｎ　ｔｈｅ　ｎｏｉｓｅｓ　ａｒｅ　ｍｉｘｅｄ　ｉｎ　ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，ｔｈｅ　ｎｏｉｓｅ　ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ　ｆｅａｔｕｒｅ　ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　ｉｓ　ｍｉｘｅｄ　ａｎｄ　ｌｏｓｔ．ｔｈｅ　ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ　ｌｏｃａｔｉｏｎ　ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　ｍｅｔｈｏｄ　ｃａｎ　ｎｏｔ　ａｃｃｕｒａｔｅ　ｐｏｓｉｔｉｏｎ　ｔｈｅ　ｌｏｃａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｓｉｎｇｌｅ　ｎｏｉｓｅ．Ｉｎ　ｏｒｄｅｒ　ｔｏ　ｓｏｌｖｅ　ｔｈｉｓ　ｐｒｏｂｌｅｍ，ｗｅ　ｐｕｔ　ｆｏｒｗａｒｄ　ａ　ｍｉｘｔｕｒｅ　ｎｏｉｓｅ　ｓｏｕｒｃｅ　ｌｏｃａｔｉｏｎ　ｍｅｔｈｏｄ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｔｈｅ　ｓｔｒｅｎｇｔｈ　ｏｆ　ｍｉｘｅｄ　ｓｏｕｎｄｓ．Ｔｈｅ　ｓｏｕｎｄ　ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ　ｍｏｄｅｌ　ｗａｓ　ｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ，ｖｏｉｃｅ　ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ　ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　ｗａｓ　ｅｘｔｒａｃｔｅｄ，ａｎｄ　ｔｈｅ　ｓｔｒｅｎｇｔｈ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｓｏｕｎｄ　ｓｏｕｒｃｅ　ｏｗｎｅｒｓｈｉｐ　ｄｅｇｒｅｅｓ　ｗａｓ　ｃａｌｃｕｌａｔｅｄ　ｔｏ　ｏｂｔａｉｎ　ｔｈｅ　ｌａｒｇｅｓｔ　ａｔｔｒｉｂｕｔｉｏｎ　ｄｅｇｒｅｅ　ｔｏ　ｄｅｓｃｒｉｂｅ　ｔｈｅ　ｓｏｕｎｄ　ｓｏｕｒｃｅ　ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ　ａｎｄ　ｔｈｅ　ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｍｉｘｔｕｒｅ　ｎｏｉｓｅ　ｖｏｉｃｅ　ｉｎ　ａ　ｓｐｅｃｉｆｉｃ　ｌｏｃａｔｉｏｎ　ｎｏｉｓｅ　ｓｏｕｒｃｅ．Ｅｘ－　ｐｅｒｉｍｅｎｔｓ　ｓｈｏｗ　ｔｈａｔ　ｔｈｅ　ｍｅｔｈｏｄ　ｃａｎ　ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ　ｌｏｃａｔｅ　ｔｈｅ　ｎｏｉｓｅ　ｓｏｕｒｃｅｓ　ｉｎ　ｔｈｅ　ｎｏｉｓｙ　ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ　ａｎｄ　ｈａｓ　ｇｏｏｄ　ｒｅｃｏｇｎｉ—　ｔｉｏｎ　ｅｆ　ｃｔ．　ＫＥＹＷＯＲＤＳ：Ｎｏｉｓｅ　ｍｉｘｅｄ；Ｄｅｎｔｉｆｙ　ｎｏｉｓｅ；Ａｔｔｒｉｂｕｔｉｏｎ　ｄｅｇｒｅｅｓ　

１　引言　噪声污染是环境污染中的一个较为重要的污染种类。　在我国的污染控制领域中占有重要的地位。然而噪声污染　的发生对人们生活的影响越来越大，因此智能化的噪声控制　方法称为越来越多的学者研究的热门学科…。随着噪声污　染防控技术的进一步发展，针对噪声的各种智能化处理系统　不断出现．该技术多以人工智能技术为基础，能够对噪声的　污染防治情况准确了解。这些系统能很方便地诊断出从各　种环境采集到的噪声源的声强度信息，从而快速确定噪声源　的位置　。　但是，目前的智能噪声源定位方法都是对单一的噪声强　度特征有着较好的定位准确度。现在需要定位的特定噪声　都是处在多噪声混合的环境中，当遇到这样的问题，大部分　的智能噪声定位系统就不能发挥很好的作用了，主要原因是　

收稿日期：２０１１—０５—０２修回日期：２０１１—０６—１２　－－－——２３６－—－－——　

因为大部分的智能噪声定位系统都不能很好的对这些混合　噪声源的声强度特征进行有效的分割。这是造成定位准确　率不高的主要原因ｌ３］。传统算法都是对噪声特征主要是声　音强度特定进行直接操作，这样很可能产生对单个明显特征　的依赖，如声强度和声音波形等。但是混合噪声环境中，声　强度和波形特征已经发生明显的退化＿４］，基于这些特征的噪　声定位的相关算法就会发生明显的错误，造成特定噪声定位　失败。　为了解决以上问题，本文提出一种多噪声源混合环境　中．特定噪声定位方法，该算法对提取的多噪声源的噪声强　度数据做归属判断，避免了传统的基于噪声强度的算法在多　噪声源的情况下所导致的噪声强度信息丢失或混淆的问题。　实验表明。通过本算法分割的多噪声源特征，在后期的定位　过程中，特定噪声的定位准确度大大提高。　

２特定噪声定位原理　有害噪声源定位就是一种结合声音物理特性和智能化　的声音特性识别技术，通过有害噪声的物理特性和计算机模　仿耳朵和人大脑的辨别功能，根据有害噪声源定位需要的实　时数据，准确检测有害声音的位置并快速获取噪声大小，实　现有害噪声事件自主发现、强度大小、特定位置、以方便及时　处理　传统基于噪声强度特性的有害噪声源检测方法是通过　对某些噪声的声强度特征进行识别完成定位的。通过直接　将噪声特征抽象化，然后对噪声源的特征强度与警戒噪声阀　值进行比较，实现有害噪声源的判定检测［４］。方法如下：　首先进行有害噪声主要强度特性的提取。方法如下：　＝ａＩ　＋０２　＋口　＋．．…．．口以　（１）　其中　代表声音特征数据矩阵，ｋ代表主成序列号，ｎ为　气体数据矩阵的维数，ａ为系数。得到噪声的主成分后，计算　这种声音的强度特性：　ｎ—１　ｗ＝　［　＋　＋…．．　］　

其中　为噪声特性成分。Ｗ为有害噪声的强度。　计算出强度后，比较强度和噪声阀值：　‰＝Ｗ　（札一ｌ，Ｗ　）　Ｙ　＝Ｗ　（Ｙ　一　，Ｙ＾）　（３）　

ｚ　＝ｗｋ（Ｚｋ～１，ｚ　）　（３）式中Ｗ（　，Ｙ）是基于声音强度的定位函数。声强度　由式（２）求出，　，ｙ，ｚ确定噪声位置的空间三维坐标。　由上式可知，有害噪声定位依靠的是噪声中含有的声强　度＿５］。由于传统算法过于依赖噪声强度这一特征。当多种噪　声发生混合的时候，有害噪声中的典型强度特性会发生混淆　甚至退化，造成式（２）中Ｗ不准确，由式（３）求出的空间坐标　就会发生混乱，这就造成了出现无法准确定位特定噪声的问　题。　因此，本文提出一种混合噪声环境中，特定噪声定位方　法。应用归属决策技术。检测有害噪声的强度信息，对混合　噪声进行分割。完成混合多噪声源的准确定位。　３　基于多噪声源的特定噪声定位　３．１　声音参数模型　在关于噪声的诸多实践和理论当中．让人值得探索的有　诸如具有特别之处的随机信号，或者用较为行之有效的方法　来表示在实践中出现的随机信号。在表示的过程之中这些随　机信号的相关或者谱特征等就会被展示出来。上面陈述的　过程的数学表示方法叫做模型。　Ｓｅｒｇｉｃｓ　Ｔｈｅｏｄｏｒｉｄｉｓ曾经提及可以利用参数模型表述上　面所陈述的过程之中存在的原理问题。在这个过程之中会　获取一些参数．可以从中得到一些有价值的信息，从而将其　作为在识别过程中有参考价值的特征。　假设随机序列可以用　（ｍ）来进行描述，在实践的过程　当中，很多时候是在某种特定的条件下，　（ｍ）这个随机序　列，白噪声激发其输人，而输出是ｓ（ｍ）这个脉冲响应函数的　因果、时间、稳定、线性都不变的系统。上述的情况可以用如　下的方程式来表示　（ｍ）＝∑　（ｉ）ｍ（ｍ—　）　（５）　在上述的方程之中，脉冲响应函数可以满足这个　∑　ｌ　ｓ　ｍ）Ｉ＜ｏ。稳态条件，而白噪声的序列用表达式，（ｍ）　来描述，上面所叙述的就叫做自回归过程。自回归过程在下　面所陈述的系统中产生：　（ｍ）＝∑。（ｉ）ｘ（　—　）＋，（ｍ）　（６）　（ｍ）这个随机的序列是根据　（ｍ—ｉ）这个前面的采样　值和－厂（ｍ）这个目前正在输入的采样值所确定的，而ＡＲ这个　模型的阶数是由　所描述的，可以用ＡＲ（ｊ）这个表达式表　示。在全极点信号的模型之中，估计参数的个数和算法的计　算复杂度都是由其阶数所确定的。甚至包括谱估计的质量都　受到其阶数的影响。可以用这种方法建立声音的参数模　型。　３．２声强度的获取　声强度和振动有关。　所描述的是振动的位移级的符　号，用下面的陈述来对其进行定义，让用　来表示的需要测　量的振动的位移有效值和用仅　来表示的参考的振动位移的　有效值取其比值．然后用所获得的比值取其底是１０的常数　对数，最后的结果再乘以２０。　

＝２０ｌｇ　Ｏ／　（７）　

根据上面的表达式，进一步计算，可以获得：　－＿２０ｌｇ　－２０１ｇ等以及　

：１０　以　

一　＝２０ｌｇ（　）　（８）　假设ｘ３＝０．６ｘｌ１ｆ＋０．２ｘ２２在实验的过程中被确定．　通过计算可以得出ｘｌ１，ｘ２２有效的振幅比是０．９９５３：１，即　

一Ｏ／ｅｌ

：０．３　０．９９５３：１：２．９８５９：１时　ｌ一　：一２ｏｌｇ２．９８５９　

Ｏ／　一　

：９．５０，上面所描述的二者相差９．５ｄＢ。利用灰色神经网络　

可以获取　：３．２７２４：１时　。一　：一２０１ｇ３．２７２４：１０．　～　～　

２９７３，上面所描述的二者相差１０．３０ｄＢ．其二者误差近似是　

０．８柏。利用灰色支持向量回归获得　＝３．１７６２：１时　一　＝一２０１ｇ３．１７６２＝１０．０４，上面所陈述的二者相差１Ｏ．　０４扭，误差近似是０．６ｄＢ。两个噪声源在实际中相差不足　３ｄＢ的时候，就可以被判定为同等强度．可以采用同一方式　解决。而在相差超过ｌＯｄＢ的时候，二者之和与二者之中较　强的噪声源相差不足０．５ｄＢ。因此可以确定，相对较弱的噪　声源与相对较强的噪声源同时存在的时候，相对较弱的可以　

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