本发明涉及声学监测，特别是指一种基于智能声频监控的智慧水务语音播报方法及系统。
背景技术：
1、声学监测技术领域包含对环境中的声学信号进行获取、分析与应用的技术方案，其核心内容涉及利用声波信号提取目标信息，通过信号分析与处理方法完成目标事件识别与响应，该技术领域包括声学信号的采集、频谱分析、特征提取、模式识别等多个环节，广泛应用于环境监测、安全防护、设备状态诊断等场景，在声学监测技术领域中，通过麦克风阵列、多通道信号处理、回波分析等方式提升信号获取质量，并结合时频域变换、音频流分析、分类器建模等方法提高声学事件识别能力，部分应用场景要求结合信号增强、去噪、语音识别等技术，以适应复杂环境中的声学监测需求。
2、其中，基于智能声频监控的智慧水务语音播报方法是指利用声学监测技术来优化水务管理中的语音播报系统，技术事项包括收集和分析水流及其相关环境的声音数据，通过识别声音数据中的特定模式来判断水务事件的状态和类别，通过声音信号的特征分析和频率优化调整语音播报的内容和形式，确保语音播报能够清晰有效地传达关键的水务信息。
3、现有技术中的声学监测在高噪声环境下经常受到声学信号质量的影响，导致声音事件识别的准确性和响应速度受损，特别是在没有复杂信号处理支持的情况下，无法准确区分声源和声音的性质，特别是在水下环境背景中更为困难，此外，传统方法在声音特征提取及模式识别过程中未能有效利用先进的分析技术如时频域变换，使系统在变化多端的环境中适应性差，识别效率低，局限在应对紧急情况时导致关键信息传递的延迟，错过最佳响应时间，增加环境和公共安全风险，在语音播报方面，现有技术未能有效处理环境噪声对语音清晰度的干扰，导致播报内容在嘈杂环境中难以被清楚理解，从而影响紧急信息的及时传达和接收效果。
技术实现思路
1、为了解决现有技术存在的声学监测在高噪声环境下经常受到声学信号质量的影响，导致声音事件识别的准确性和响应速度受损，特别是在没有复杂信号处理支持的情况下，无法准确区分声源和声音的性质，特别是在水下环境背景中更为困难，此外，传统方法在声音特征提取及模式识别过程中未能有效利用先进的分析技术如时频域变换，使系统在变化多端的环境中适应性差，识别效率低，局限在应对紧急情况时导致关键信息传递的延迟，错过最佳响应时间，增加环境和公共安全风险，在语音播报方面，现有技术未能有效处理环境噪声对语音清晰度的干扰，导致播报内容在嘈杂环境中难以被清楚理解，从而影响紧急信息的及时传达和接收效果的技术问题，本发明实施例提供了一种基于智能声频监控的智慧水务语音播报方法及系统。所述技术方案如下：
2、一方面，提供了一种基于智能声频监控的智慧水务语音播报方法，包括以下步骤：
3、s1：通过水下声学传感器采集声压级数据和声波频率内容，识别异常水流声波特征，计算水务事件异常等级，筛选水流声信号类别，并划分特征频段区间，生成水环境声学特征集；
4、s2：调用所述水环境声学特征集，分析基音频率、共振峰和音色特征，判断主频区间与共振峰分布模式，调整共振峰位置，生成频率优化参数；
5、s3：基于所述频率优化参数，分析背景噪声的主频峰值、能量分布密度和瞬时变化率，计算水流声信号和环境噪声的主频偏移程度，调整水流声信号掩蔽比，构成噪声适配频谱；
6、s4：调用所述噪声适配频谱，结合水流声信号与湍流特征，计算背景噪声覆盖时间区间，依据流速波动情况调整水务语音播报的停顿间隔，生成播报节奏控制参数；
7、s5：调用所述播报节奏控制参数，计算语音信号功率，测算语音播报的能量密度，对比信号功率与噪声能量，调整音量动态范围，生成语音播报调整结果。
8、另一方面，所述水环境声学特征集包括频率特征、能量峰值、声波偏离模式特征和声信号分类指标，所述频率优化参数包括基音频率修正值、共振峰调整比例和主频区间优化范围，所述噪声适配频谱包括背景噪声主频峰值偏移参数、信号掩蔽比调整系数和频谱能量补偿参数，所述播报节奏控制参数包括调整后的停顿间隔时间、流速变化敏感度和节奏同步指标，所述语音播报调整结果包括音量增益调整配置、音量等级配置和环境噪声调整参数。
9、另一方面，所述水环境声学特征集的获取步骤具体为：
10、s101：获取水下声学传感器收集的声压级数据和声波频率内容，计算声波振幅的变化率，识别声压变化的周期性特征，并根据声波频率内容提取能量集中的主频区间，对比与正常水流声波偏离的模式特征，生成声音模式指标；
11、s102：利用所述声音模式指标，分析声压级数据和频率内容的偏移程度，判断声学模式的异常程度，根据异常强度确定水务事件的等级，并对水流声信号进行分类，生成异常等级分类指数；
12、s103：调用所述异常等级分类指数，划定每种声信号的关键频率范围，计算频率范围内能量分布的集中程度，根据能量占比调整特征频段边界，得到水环境声学特征集。
13、另一方面，所述频率优化参数的获取步骤具体为：
14、s201：基于所述水环境声学特征集，提取水流声信号的基音频率、共振峰和音色参数，分析水流声信号在差异时间窗口内的频率波动特性，计算共振峰在频谱中的分布模式，得到水流声信号特征参数；
15、s202：调用所述水流声信号特征参数，分析水流声信号的基音频率变化趋势，筛选水流声信号的主频范围，根据主频区间的变化特性，调整基音频率的中心值，生成基音频率调整值；
16、s203：调用所述基音频率调整值，分析水流声信号共振峰的分布特征，计算共振峰频率的调整比例，调整共振峰的频率定位，确定优化后的共振峰区间范围，生成频率优化参数。
17、另一方面，所述噪声适配频谱的获取步骤具体为：
18、s301：调用所述频率优化参数，获取水环境背景噪声的功率谱数据，分析噪声主频峰值、能量分布密度及瞬时变化率，检测差异时间窗口下噪声能量的波动特性，并识别能量波动超出标准的频率范围，建立噪声特征基准值；
19、s302：根据所述噪声特征基准值，计算水流声信号主频与环境噪声主频的偏移程度，分析偏移区间的能量分布特性，评估噪声干扰对水流声信号的影响，并测算主频信号的能量损失比例，调整水流声信号的频谱结构，建立频段能量补偿参数；
20、s303：利用所述频段能量补偿参数，分析水流声信号能量在差异频段的分布情况，确定水流声信号的掩蔽比，并计算噪声干扰强度，判断环境噪声对水流声信号的干扰程度，识别噪声影响的水流声信号频段范围，建立噪声适配频谱。
21、另一方面，所述计算噪声干扰强度，采用公式：
22、；
23、判断环境噪声对水流声信号的干扰程度，识别噪声影响的水流声信号频段范围，建立噪声适配频谱；
24、其中，代表噪声干扰强度，代表水流声信号在第频段的功率值，代表环境噪声在第频段的功率值，代表频段总数。
25、另一方面，所述播报节奏控制参数的获取步骤具体为：
26、s401：根据所述噪声适配频谱，提取水流声信号的时域变化特征，分析背景噪声在差异时间区间内的能量分布，计算噪声在时间窗口内的功率变化，识别背景噪声的持续覆盖时间，生成噪声持续性分析结果；
27、s402：基于所述噪声持续性分析结果，提取水流声信号的湍流特征，计算流速的瞬时波动范围，对比噪声覆盖区间与流速波动范围的匹配程度，判断流速变化对背景噪声的干扰程度，生成流速调整影响指数；
28、s403：调用所述流速调整影响指数，对比背景噪声覆盖时间与水务语音播报的停顿间隔，计算流速波动调整系数，分析流速波动变化趋势，结合波动变化趋势和噪声覆盖时间，动态修正语音播报停顿时间，建立播报节奏控制参数。
29、另一方面，所述计算流速波动调整系数，采用公式：
30、；
31、分析流速波动变化趋势，结合波动变化趋势和噪声覆盖时间，动态修正语音播报停顿时间，建立播报节奏控制参数；
32、其中，代表流速波动调整系数，代表时间段内流速瞬时变化量，代表第个时间段的流速测量值，代表所选时间范围内的平均流速，代表所选时间范围内的流速测量总数，代表背景噪声覆盖时间，代表播报节奏的标准时间间隔。
33、另一方面，所述语音播报调整结果的获取步骤具体为：
34、s501：基于所述播报节奏控制参数，获取播报内容的音量变化数据，分析音量在差异语音段落中的分布特征，测量音量峰值与平均值的偏差范围，识别音量变化幅度超出标准的语音段落，得到音量分布特征值；
35、s502：调用所述音量分布特征值，计算语音信号功率，根据环境噪声的能量密度，测量信号功率在差异频段的能量占比，筛选信噪比异于标准的频段范围，并依据信号衰减幅度调整语音功率，建立信噪比优化参数；
36、s503：利用所述信噪比优化参数，计算播报内容的音量增益变化范围，识别受环境噪声干扰的音量调整区域，并依据音量变化模式调整音量分配比例和动态范围，得到语音播报调整结果。
37、另一方面，提供了一种基于智能声频监控的智慧水务语音播报系统，该系统应用于基于智能声频监控的智慧水务语音播报方法，包括：
38、声学数据处理模块获取水下声学传感器收集的声压级数据和声波频率内容，识别异常水流声波特征，筛选水流声信号类别，划分特征频段区间，生成水环境声学特征集；
39、频率特征调整模块基于所述水环境声学特征集，分析基音频率、共振峰和音色特征，判断主频区间与共振峰分布模式，调整共振峰位置，生成频率优化参数；
40、噪声分析优化模块基于所述频率优化参数，分析背景噪声的主频峰值、能量分布密度和瞬时变化率，计算水流声信号和环境噪声的主频偏移程度，调整水流声信号掩蔽比，生成噪声适配频谱；
41、播报节奏配置模块调用所述噪声适配频谱，计算背景噪声覆盖时间区间，依据流速波动情况调整水务语音播报的停顿间隔，生成播报节奏控制参数；
42、音量调节模块调用所述播报节奏控制参数，计算语音信号功率，测算语音播报的能量密度，调整音量动态范围，生成语音播报调整结果。
43、本发明实施例提供的技术方案带来的有益效果至少包括：
44、通过声压级数据和声波频率的提取与分析，能够实时并准确地监测和预测水务事件的异常等级，能够迅速应对潜在的水务问题，有效降低了对环境和公共安全的风险，优化基音频率，提升语音播报的清晰度和可理解性，尤其在多噪声环境下更为明显，通过对背景噪声的详细分析，调整声音信号以适配噪声环境，有效优化了声音传播质量，并显著减少了噪声干扰带来的误解，不仅增强了声音数据的实用性，而且通过精确调控播报节奏与音量，极大提高了信息传递的效率，在紧急情况下尤为关键，例如洪水或其他水质监控警报，确保了关键信息能够及时且准确地传达给决策者和公众。