【摘 要】
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当前,公共场所的监控往往采用视频技术手段,存在监测作用范围固定、监测视野易受遮挡等问题。此外,视频监控对爆炸、警报声等需要快速识别定位的异常声音事件的监测能力较为不足。为解决上述问题,本文从声源定位和异常声音事件分类两个角度出发,研究相关算法及编程实现,并利用边缘计算搭建一套公共场所异常声音事件监测系统。在声源定位方面,为解决含有噪声和混响的公共场所环境声源定位的难点,本文研究了相位变换加权的可控
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当前,公共场所的监控往往采用视频技术手段,存在监测作用范围固定、监测视野易受遮挡等问题。此外,视频监控对爆炸、警报声等需要快速识别定位的异常声音事件的监测能力较为不足。为解决上述问题,本文从声源定位和异常声音事件分类两个角度出发,研究相关算法及编程实现,并利用边缘计算搭建一套公共场所异常声音事件监测系统。在声源定位方面,为解决含有噪声和混响的公共场所环境声源定位的难点,本文研究了相位变换加权的可控功率响应算法（SRP-PHAT）。考虑到边缘计算设备的计算性能,对SRP-PHAT算法的空间搜索部分进行了改进以减少算法的计算量。仿真实验结果表明,改进后SRP-PHAT算法在保持一定的声源定位性能情况下,其计算量有所减少。由于SRP-PHAT算法只能获得声源相对于麦克风阵列的方位角和俯仰角,本文使用了多麦克风阵列联合定位的方式实现了在三维空间中对声源的精确定位,并在仿真实验中验证了其定位性能。在异常声音事件分类方面,本文研究并使用了卷积神经网络对所监测到的声音事件进行分类。同时,针对GPU资源受限的边缘设备,本文使用了卷积层数较少的CNN6网络,并对其应用了通道剪枝和知识蒸馏等模型压缩方法。实验结果表明,CNN6网络进行模型压缩后,虽然m AP值下降了9.8%,但其参数量减少了70.8%,具备在边缘计算设备中应用的潜力。最后,本文综合利用声源定位和异常声音事件分类的研究成果,使用Jetson Nano作为边缘计算设备完成了监测系统的设计和搭建。测试结果表明,本文设计的监测系统具有较强的声源定位和声音事件分类能力,可为相关系统研制提供参考。
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