一种噪声实时监测方法及装置与流程

本发明涉及海洋通信，尤其涉及一种噪声实时监测方法及装置。

背景技术：

1、目前，极地包含南极和北极两部分，大量海冰的覆盖是极地地区海洋环境的主要特点。极地地理位置独特气候寒冷，表面的浮冰不仅影响通信，也隔绝了大气与海水的交换，形成了特殊的声场环境。以北极为例，冰下环境噪声主要来源于冰块之间的碰撞和冰脊破裂，其特殊性在于具有明显的脉冲成分和非高斯性。同时，水下动物和人为活动造成的声音也为科研带了极高的参考价值。通常情况下，科研人员采用冰上开孔、布放冰基浮标下挂自容式水听器阵列的方式进行观测，回收浮标进行数据后处理，在数据实时性方面存在滞后的问题；由于极地环境多变，无法对设备进行维护和调试，出现故障的时候无法对设备进行回收，造成数据的缺失。海洋浮标系统是海洋环境观测的重要设备，浮标观测的数据可以通过回收浮标后获取，也可以利用卫星等方法进行数据传输。

2、在现有的冰下噪声监测方案中，多采用自容式水听器阵列的方式，挂载在冰基浮标上实现噪声的采集。但是，水听器阵列采集的数据量较大，无法通过卫星的方式进行传输；并且，极地海区收到海冰和恶劣气候的影响，浮标的布放和回收存在困难，存在数据丢失的可能。

技术实现思路

1、本发明提供了一种噪声实时监测方法及装置，以解决现有冰下噪声监测数据量大，传输困难，且数据易丢失的技术问题。

2、为了解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种噪声实时监测方法，包括：

3、根据预设的主节点调整各个传感器的数据采集时间戳，并控制传感器开始采集冰下噪声数据；

4、将所述冰下噪声数据输入预先训练好的声音事件分类模型，获取所述冰下噪声数据的分类结果；其中所述声音事件分类模型是基于神经网络构建而成；

5、打包所述分类结果，通过铱星模块将打包好的分类结果发送给外部设备。

6、本发明通过将采集的声音数据先分类后回传的方式，降低数据传输的数据量，减小发送成本。同时，通过预设主节点，统一各个传感器的数据采集时间戳，从而避免极地环境恶劣、时间不同步导致的数据失准，声音事件分类误差大的问题；并且，通过神经网络模型构建声音事件分类模型，从而应用到冰下噪声监测和分类领域，提高噪声检测的准确性。

7、进一步的，所述根据预设的主节点调整各个传感器的数据采集时间戳，具体为：

8、预设主节点，将所述主节点的时钟作为基准，并根据所述基准构建同步数据帧；

9、将所述同步数据帧发送给获取各个传感器，以使各个传感器计算本地时钟与所述同步数据帧的时间偏差和本地时钟与网络节点的传输延时，并根据所述时间偏差和传输延时对本地时钟进行调整。

10、在所述将所述冰下噪声数据输入预先训练好的声音事件分类模型之前，还包括：

11、根据预设阈值对所述冰下噪声数据进行端点检测，剔除所述冰下噪声数据中相对静音部分。

12、进一步的，所述将所述冰下噪声数据输入预先训练好的声音事件分类模型，获取所述冰下噪声数据的分类结果，具体为：

13、将所述冰下噪声数据转换为频谱图，提取所述频谱图中的频率特性，获取所述冰下噪声数据的特征向量；

14、根据时间特性对所述特征向量进行拼接，并根据多通道级联获取所述冰下噪声数据的时间序列特征；

15、将所述时间序列特征输入门控循环单元网络，获取所述冰下噪声数据的时间依赖特性；

16、根据所述时间依赖特性对所述特征向量进行加权，并将加权后的特征向量输入全连接层，获取所述冰下噪声数据的分类结果。

17、进一步的，所述打包所述分类结果，通过铱星模块将打包好的分类结果发送给外部设备，具体为：

18、获取经纬度坐标和所述分类结果，将所述经纬度坐标、时间和所述分类结果打包；

19、根据at信号指令集查询信号强度，当所述信号强度达到预设条件时，根据铱星模块将打包好的数据包发送给外部设备；

20、若所述数据包发送成功，则清除所述数据包的缓存；若所述数据包发送失败，则对所述数据包进行重发。

21、进一步的，在所述开始采集冰下噪声数据之后，还包括：

22、将所述冰下噪声数据写入第一内存中进行缓存，当所述第一内存中的数据量达到预设的第一阈值时，将所述第一内存中的数据根据时间顺序写入第一存储装置中；

23、在所述水听器的非采样工作间隔时，将所述第一存储设备中的增量数据复写到第二存储设备中。

24、根据nvme协议连接第一存储设备对所述冰下噪声数据进行存储；

25、当所述第一存储装置中的内存占比达到预设值时，将所述第一存储设备中的增量数据复写到第二存储设备中。

26、第二方面，本发明提供了一种噪声实时监测装置，包括：噪声采集模块、声音分类模块和传输模块；

27、所述噪声采集模块，用于根据预设的主节点调整各个传感器的数据采集时间戳，并控制水听器开始采集冰下噪声数据；

28、所述声音分类模块，用于将所述冰下噪声数据输入预先训练好的声音事件分类模型，获取所述冰下噪声数据的分类结果；其中所述声音事件分类模型是基于神经网络构建而成；

29、所述传输模块，用于打包所述分类结果，通过铱星模块将打包好的分类结果发送给外部设备。

30、进一步的，所述噪声采集模块，具体用于：

31、预设主节点，将所述主节点的时钟作为基准，并根据所述基准构建同步数据帧；

32、将所述同步数据帧发送给获取各个传感器，以使各个传感器计算本地时钟与所述同步数据帧的时间偏差和本地时钟与网络节点的传输延时，并根据所述时间偏差和传输延时对本地时钟进行调整。

33、进一步的，所述噪声采集模块，还用于：

34、根据预设阈值对所述冰下噪声数据进行端点检测，剔除所述冰下噪声数据中小于预设阈值的音频片段。

35、进一步的，所述声音分类模块，具体用于：

36、将所述冰下噪声数据转换为频谱图，提取所述频谱图中的频率特性，获取所述冰下噪声数据的特征向量；

37、根据时间特性对所述特征向量进行拼接，并根据多通道级联获取所述冰下噪声数据的时间序列特征；

38、将所述时间序列特征输入门控循环单元网络，获取所述冰下噪声数据的时间依赖特性；

39、根据所述时间依赖特性对所述特征向量进行加权，并将加权后的特征向量输入全连接层，获取所述冰下噪声数据的分类结果。

技术特征：

1.一种噪声实时监测方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的噪声实时监测方法，其特征在于，所述根据预设的主节点调整各个传感器的数据采集时间戳，具体为：

3.如权利要求1所述的噪声实时监测方法，其特征在于，在所述将所述冰下噪声数据输入预先训练好的声音事件分类模型之前，还包括：

4.如权利要求1所述的噪声实时监测方法，其特征在于，所述将所述冰下噪声数据输入预先训练好的声音事件分类模型，获取所述冰下噪声数据的分类结果，具体为：

5.如权利要求1所述的噪声实时监测方法，其特征在于，所述打包所述分类结果，通过铱星模块将打包好的分类结果发送给外部设备，具体为：

6.如权利要求1所述的噪声实时监测方法，其特征在于，在所述开始采集冰下噪声数据之后，还包括：

7.一种噪声实时监测装置，其特征在于，包括：噪声采集模块、声音分类模块和传输模块；

8.如权利要求7所述的噪声实时监测装置，其特征在于，所述噪声采集模块，具体用于：

9.如权利要求7所述的噪声实时监测装置，其特征在于，所述噪声采集模块，还用于：

10.如权利要求7所述的噪声实时监测装置，其特征在于，所述声音分类模块，具体用于：

技术总结
本发明公开了一种噪声实时监测方法及装置，包括：根据预设的主节点调整各个传感器的数据采集时间戳，并控制传感器开始采集冰下噪声数据；将所述冰下噪声数据输入预先训练好的声音事件分类模型，获取所述冰下噪声数据的分类结果；其中所述声音事件分类模型是基于神经网络构建而成；打包所述分类结果，通过铱星模块将打包好的分类结果发送给外部设备。本发明通过将采集的声音数据先分类后回传的方式，降低数据传输的数据量，减小发送成本。同时，通过预设主节点，统一各个传感器的数据采集时间戳，从而避免极地环境恶劣、时间不同步导致的数据失准，声音事件分类误差大的问题。

技术研发人员：陈焱琨,刘思健,李康荣,董超,李杰,杨萃
受保护的技术使用者：国家海洋局南海调查技术中心（国家海洋局南海浮标中心）
技术研发日：
技术公布日：2024/1/14