一种多功能头盔式防噪音骨传导系统的制作方法

文档序号:11263926阅读:298来源:国知局
一种多功能头盔式防噪音骨传导系统的制造方法与工艺

本发明属于数据处理技术领域,尤其涉及一种多功能头盔式防噪音骨传导系统。



背景技术:

目前,耳机或骨传导耳机都是采用手动操作控制耳机的工作状态,导致使用场合的局限,另外手动的开关也给使用带来很不便利,给业界提出了新的要求。

现有技术中:声控骨传导耳机,包括一骨传导耳机和与骨传导耳机连接的ptt控制组件,还包括一声控装置,该声控装置与ptt控制组件通信连接经ptt控制组件控制骨传导耳机的通断。所述的ptt控制组件为无线ptt控制组件,其与骨传导耳机无线通讯连接。所述的ptt控制组件为有线ptt控制组件,其与骨传导耳机成一体结构且电性连接;所述的声控装置与骨传导耳机成一体结构。

为解决对讲机必须手持使用的缺点,市场上出现肩咪这样的产品。肩咪使用时可以固定在使用人员的肩部位置,其作用是通过相关连接线将对讲机的麦克风、喇叭和ptt按钮引到使用人员的肩部。如此设计使用人员无需一直手持对讲机,只有在发射时才需用手按下肩咪的ptt按钮进行发射,一定程度上起到了解放双手的作用。

综上所述,现有技术存在的缺点是:现有技术并没有真正起到解放双手,肩咪仍需用手按ptt按钮实现发射功能,对使用人员的作业活动带来不便并带来安全隐患;而且智能化低,得到的语音数据准确率差;防噪音效果差。



技术实现要素:

为解决现有技术存在的问题,本发明提供一种多功能头盔式防噪音骨传导系统。

本发明是这样实现的,一种多功能头盔式防噪音骨传导系统,所述多功能头盔式防噪音骨传导系统包括:

耳麦单元,用于为语音控制模块提供麦克风信号并将语音控制模块提供的耳机信号转换成相应语音;

语音控制模块,用于耳麦单元传输的麦克风信号的控制;将耳麦单元的语音信号转换成数字信号,通过通讯模块发送到指挥总站;

所述语音控制模块的信号接收方法包括:

第一步,第一用户获取信道信息h1,第二用户获取信道信息h2,语音控制模块获取全部信道信息,其中h1、h2分别表示第一用户与语音控制模块之间、第二用户与语音控制模块之间的信道矩阵;

第二步,第一用户和第二用户向语音控制模块发送数据,语音控制模块接收到混合信号y,并分为两路;

其中,x1和x2分别表示第一用户和第二用户发送的符号,pt1表示x1的发送功率,pt2为x2的发送功率,n表示加性高斯白噪声,噪声分量的方差均为

第三步,语音控制模块根据获取的信道矩阵计算表征数据x1和x2空间传输的单位方向向量:

第四步,语音控制模块获取x1和x2的接收干信比,即干扰信号与期望信号的功率比ki(i=1,2),信噪比以及干扰与期望信号的空间相关度cos2θ,并计算xi的接收准则

其中,i=1,2,为信噪比,对于i=1,e1=h1,对于i=2,e2=h2,

第五步,语音控制模块分别将两路信号的干信比ki与第四步确定的进行比较,以选取能够获得最佳数据速率的接收方式;当时,采用正交投影接收;当时,采用匹配接收;语音控制模块根据最佳接收方式分别设计x1、x2的接收滤波向量f1、f2,当采用匹配接收时,接收滤波向量fi选取fim

fim=di

当采用正交投影接收时,接收滤波向量fi选取fio

其中i=1,2,j=1,2,并且i≠j;

第六步,语音控制模块利用第五步设计的滤波向量f1、f2对两路与y相同的混合信号进行滤波处理,恢复出x1和x2;对xi的解码如下式:

所述的语音控制模块内置频率分析单模块、相位曲线计算模块、误差计算模块、声音信号识别模块;

所述的频率分析模块,分析声音信号的频率信号;

所述频率分析模块对接收信号s(t)进行非线性变换,按如下公式进行:

其中a表示信号的幅度,a(m)表示信号的码元符号,p(t)表示成形函数,fc表示信号的载波频率,表示信号的相位,通过该非线性变换后可得到:

计算接收信号s(t)的广义二阶循环累积量按如下公式进行:

接收信号s(t)的特征参数m2的理论值具体计算公式为:

经过计算可知,bpsk信号和msk信号的均为1,qpsk、8psk、16qam和64qam信号的均为0,由此可以用最小均方误差分类器将bpsk、msk信号与qpsk、8psk、16qam、64qam信号分开;对于bpsk信号而言,在广义循环累积量幅度谱上仅在载频位置存在一个明显谱峰,而msk信号在两个频率处各有一个明显谱峰,由此可通过特征参数m2和检测广义循环累积量幅度谱的谱峰个数将bpsk信号与msk信号识别出来;

检测广义循环累积量幅度谱的谱峰个数的具体方法如下:

首先搜索广义循环累积量幅度谱的最大值max及其位置对应的循环频率α0,将其小邻域[α0-δ0,α0+δ0]内置零,其中δ0为一个正数,若|α0-fc|/fc<σ0,其中δ0为一个接近0的正数,fc为信号的载波频率,则判断此信号类型为bpsk信号,否则继续搜索次大值max1及其位置对应的循环频率α1;若max-max1|/max<σ0,并且|(α0+α1)/2-fc|/fc<σ0,则判断此信号类型为msk信号;

所述的相位曲线计算单模块,计算与所述频率信号的相位的时间变化进行近似的相位曲线;

所述的误差计算模块,对所述相位曲线与所述频率信号的相位之间的误差进行计算;

所述的声音信号识别模块,基于所述误差对所述声音信号是否是周期声音的信号进行识别;

显示模块,用于显示发送语音控制模块过来的提醒信息;

发声模块,用于以语音方式表征发送过来的提醒信息。

进一步,所述声音信号识别模块包括解密模块、验证模块、识别模块;解密模块用于对发送的声音加密和解密处理;

验证模块基于数据管理模块中存储的验证信息对解密模块发送的密码进行验证;

指识别模块基于数据管理模块中存储的验证信息对解密模块发送的指纹进行识别验证。

进一步,多功能头盔式防噪音骨传导系统还包括设置于头盔上与语音控制模块连接的摄像模块;用于获取周围环境图像信息,并通过通讯模块发送到指挥总站;

进一步,所述的通讯模块为gsm网络模块;所述的gsm网络模块包括网络服务器和路由器;所述的网络服务器设置在gsm网络模块的前端;所述的路由器设置在网络服务器的一侧;

所述的数据管理模块用于存储预先登记的声音和密码验证信息。

进一步,所述的多功能头盔式防噪音骨传导系统还包括与语音控制模块连接的信号接收模块;所述信号接收模块的信号采集方法包括:

首先,用感知设备在独立的采样周期内对目标信号x(t)进行采集,并用a/d方式对信号进行数字量化;然后,对量化后的信号x(i)进行降维;最后,对降维后的信号进行重构;其中t为采样时刻,i为量化后的信号排序;

对量化后的信号进行降维,具体是对量化后的信号通过有限脉冲响应滤波器的差分方程i=1,…,m,其中h(0),…,h(l-1)为滤波器系数,设计基于滤波的压缩感知信号采集框架,构造如下托普利兹测量矩阵:

则观测i=1,…,m,其中b1,…,bl看作滤波器系数;子矩阵φft的奇异值是格拉姆矩阵g(φf,t)=φ′ftφft特征值的算术根,验证g(φf,t)的所有特征值λi∈(1-δk,1+δk),i=1,…,t,则φf满足rip,并通过求解如下式最优化问题来重构原信号:

即通过线性规划方法来重构原信号,亦即bp算法;

针对实际压缩信号,如语音或图像信号的采集,则修改φf为如下形式:

如果信号在变换基矩阵ψ上具有稀疏性,则通过求解如下式最优化问题,精确重构出原信号:

其中φ与ψ不相关,ξ称为cs矩阵。

进一步,所述的指挥总站包括音频接口,所述音频接口与语音控制模块无线连接,所述音频接口包括:

第一声道端子、第二声道端子和话筒端子;

数据发送单元,所述数据发送单元与所述话筒端子电连接,以便向所述语音控制模块发送数据;

数据接收单元,所述数据接收单元与所述第二声道端子电连接,以接收来自所述语音控制模块的数据;

安全认证模块,所述安全认证模块与所述数据发送单元和所述数据接收单元电连接;

取电模块,所述取电模块的输入端与所述第一声道端子电连接;所述取电模块的输出端向所述数据发送单元、数据接收单元、安全认证模块供电。

本发明解决了现有技术并没有真正起到解放双手,仍需用手按ptt按钮实现发射功能,对使用人员的作业活动带来不便并带来安全隐患;而且智能化低,得到的语音数据准确率差;防噪音效果差的问题。

附图说明

图1是本发明实施例提供的多功能头盔式防噪音骨传导系统示意图。

图2是本发明实施例提供的声音信号识别模块的结构示意图。

图中:1、耳麦单元;2、语音控制模块;3、通讯模块;4、指挥总站;5、

频率分析单模块;6、相位曲线计算模块;7、误差计算模块;8、声音信号识别模块;9、显示模块;10、发声模块;11、解密模块;12、验证模块;13、识别模块;14、摄像模块;15、信号接收模块;16、音频接口。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。

下面结合附图1对本发明的应用原理作详细描述。

本发明实施例提供的多功能头盔式防噪音骨传导系统,包括:

耳麦单元1,用于为语音控制模块提供麦克风信号并将语音控制模块提供的耳机信号转换成相应语音;

语音控制模块2,用于耳麦单元传输的麦克风信号的控制;将耳麦单元1的语音信号转换成数字信号,通过通讯模块3发送到指挥总站4;

所述的语音控制模块2内置频率分析单模块5、相位曲线计算模块6、误差计算模块7、声音信号识别模块8;

所述的频率分析模块5,分析声音信号的频率信号;

所述的相位曲线计算单模块6,计算与所述频率信号的相位的时间变化进行近似的相位曲线;

所述的误差计算模块7,对所述相位曲线与所述频率信号的相位之间的误差进行计算;

所述的声音信号识别模块8,基于所述误差对所述声音信号是否是周期声音的信号进行识别;

显示模块9,用于显示发送语音控制模块过来的提醒信息;

发声模块10,用于以语音方式表征发送过来的提醒信息。

所述声音信号识别模块10包括解密模块11、验证模块12、识别模块13;解密模块用于对发送的声音加密和解密处理;

验证模块基于数据管理模块中存储的验证信息对解密模块发送的密码进行验证;

指识别模块基于数据管理模块中存储的验证信息对解密模块发送的指纹进行识别验证。

多功能头盔式防噪音骨传导系统还包括设置于头盔上与语音控制模块连接的摄像模块14;用于获取周围环境图像信息,并通过通讯模块发送到指挥总站;

所述的通讯模块为gsm网络模块;所述的gsm网络模块包括网络服务器和路由器;所述的网络服务器设置在gsm网络模块的前端;所述的路由器设置在网络服务器的一侧;

所述的数据管理模块用于存储预先登记的声音和密码验证信息。

所述的多功能头盔式防噪音骨传导系统还包括与语音控制模块连接的信号接收模块15;所述信号接收模块的信号采集方法包括:

首先,用感知设备在独立的采样周期内对目标信号x(t)进行采集,并用a/d方式对信号进行数字量化;然后,对量化后的信号x(i)进行降维;最后,对降维后的信号进行重构;其中t为采样时刻,i为量化后的信号排序;

对量化后的信号进行降维,具体是对量化后的信号通过有限脉冲响应滤波器的差分方程i=1,…,m,其中h(0),…,h(l-1)为滤波器系数,设计基于滤波的压缩感知信号采集框架,构造如下托普利兹测量矩阵:

则观测i=1,…,m,其中b1,…,bl看作滤波器系数;子矩阵φft的奇异值是格拉姆矩阵g(φf,t)=φ′ftφft特征值的算术根,验证g(φf,t)的所有特征值λi∈(1-δk,1+δk),i=1,…,t,则φf满足rip,并通过求解如下式最优化问题来重构原信号:

即通过线性规划方法来重构原信号,亦即bp算法;

针对实际压缩信号,如语音或图像信号的采集,则修改φf为如下形式:

如果信号在变换基矩阵ψ上具有稀疏性,则通过求解如下式最优化问题,精确重构出原信号:

其中φ与ψ不相关,ξ称为cs矩阵。

所述的指挥总站4包括音频接口16,所述音频接口与语音控制模块无线连接,所述音频接口包括:

第一声道端子、第二声道端子和话筒端子;

数据发送单元,所述数据发送单元与所述话筒端子电连接,以便向所述语音控制模块发送数据;

数据接收单元,所述数据接收单元与所述第二声道端子电连接,以接收来自所述语音控制模块的数据;

安全认证模块,所述安全认证模块与所述数据发送单元和所述数据接收单元电连接;

取电模块,所述取电模块的输入端与所述第一声道端子电连接;所述取电模块的输出端向所述数据发送单元、数据接收单元、安全认证模块供电。

所述语音控制模块的信号接收方法包括:

第一步,第一用户获取信道信息h1,第二用户获取信道信息h2,语音控制模块获取全部信道信息,其中h1、h2分别表示第一用户与语音控制模块之间、第二用户与语音控制模块之间的信道矩阵;

第二步,第一用户和第二用户向语音控制模块发送数据,语音控制模块接收到混合信号y,并分为两路;

其中,x1和x2分别表示第一用户和第二用户发送的符号,pt1表示x1的发送功率,pt2为x2的发送功率,n表示加性高斯白噪声,噪声分量的方差均为

第三步,语音控制模块根据获取的信道矩阵计算表征数据x1和x2空间传输的单位方向向量:

第四步,语音控制模块获取x1和x2的接收干信比,即干扰信号与期望信号的功率比ki(i=1,2),信噪比以及干扰与期望信号的空间相关度cos2θ,并计算xi的接收准则

其中,i=1,2,为信噪比,对于i=1,e1=h1,对于i=2,e2=h2,

第五步,语音控制模块分别将两路信号的干信比ki与第四步确定的进行比较,以选取能够获得最佳数据速率的接收方式;当时,采用正交投影接收;当时,采用匹配接收;语音控制模块根据最佳接收方式分别设计x1、x2的接收滤波向量f1、f2,当采用匹配接收时,接收滤波向量fi选取fim

fim=di

当采用正交投影接收时,接收滤波向量fi选取fio

其中i=1,2,j=1,2,并且i≠j;

第六步,语音控制模块利用第五步设计的滤波向量f1、f2对两路与y相同的混合信号进行滤波处理,恢复出x1和x2;对xi的解码如下式:

所述频率分析模块对接收信号s(t)进行非线性变换,按如下公式进行:

其中a表示信号的幅度,a(m)表示信号的码元符号,p(t)表示成形函数,fc表示信号的载波频率,表示信号的相位,通过该非线性变换后可得到:

计算接收信号s(t)的广义二阶循环累积量按如下公式进行:

接收信号s(t)的特征参数m2的理论值具体计算公式为:

经过计算可知,bpsk信号和msk信号的均为1,qpsk、8psk、16qam和64qam信号的均为0,由此可以用最小均方误差分类器将bpsk、msk信号与qpsk、8psk、16qam、64qam信号分开;对于bpsk信号而言,在广义循环累积量幅度谱上仅在载频位置存在一个明显谱峰,而msk信号在两个频率处各有一个明显谱峰,由此可通过特征参数m2和检测广义循环累积量幅度谱的谱峰个数将bpsk信号与msk信号识别出来;

检测广义循环累积量幅度谱的谱峰个数的具体方法如下:

首先搜索广义循环累积量幅度谱的最大值max及其位置对应的循环频率α0,将其小邻域[α0-δ0,α0+δ0]内置零,其中δ0为一个正数,若|α0-fc|/fc<σ0,其中δ0为一个接近0的正数,fc为信号的载波频率,则判断此信号类型为bpsk信号,否则继续搜索次大值max1及其位置对应的循环频率α1;若max-max1|/max<σ0,并且|(α0+α1)/2-fc|/fc<σ0,则判断此信号类型为msk信号。

本发明解决了现有技术并没有真正起到解放双手,肩咪仍需用手按ptt按钮实现发射功能,对使用人员的作业活动带来不便并带来安全隐患;而且智能化低,得到的语音数据准确率差;防噪音效果差的问题。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。

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