專利名稱：音頻異常事件檢測系統及其標定方法
技術領域：
本發明涉及一種異常事件檢測系統，特別涉及一種音頻異常事件檢測系統及其標定方法。
背景技術：
隨著社會的不斷發展，各種犯罪事件也在不斷發生，預防和保障人身財產安全的安防系統因此應用得也越來越廣。然而面對日益猖獗的犯罪事件和變化不斷的犯罪手法， 使傳統安防系統受到了極大的挑戰，也日漸暴露出傳統視頻監控安防系統的不足。面對這些不足，智能視頻分析系統孕育而生，在很大程度上解決了傳統安防系統的弊病，如針對各種特定應用，對視頻圖像進行智能化分析來檢測某些特定行為，產生報警信息以及進行及時錄像。但是智能視頻分析系統對前端攝像機的分辨率要求、安裝角度和焦距要求、對傳輸頻寬的需求都不能滿足，而且目前尚不太成熟的智能視頻分析算法都讓智能視頻分析系統面臨瓶頸。因此，單純依靠某種視頻智能分析技術難以滿足安防需求，需要其它不同的技術手段去提高安防系統的可靠性。音頻智能分析技術是通過對現場拾音器采集到的聲音信號進行智能分析，檢測環境中的音頻異常變化及時產生報警信息，或輔助驗證視頻智能分析結果，極大地提高監控系統的報警有效性，降低誤報率。然而，現有的音頻智能分析技術主要是通過音頻聲強變化特征進行分析，缺乏對各種應用環境的適應性，限制了智能安防系統的可靠性；并且，拾音器屬于電子硬件，因各個廠家的生產工藝不同，以及工程安裝質量及使用調節差異等原因， 每個拾音器對聲音的接收能力并不相同，已安裝過拾音器的應用客戶又因工程成本等原因不愿統一更換拾音器，導致運用音頻智能分析技術對環境音頻的異常變化分析差異較大， 在未知拾音器接收音頻能力的狀態下，調整智能分析參數來適應各種現場環境是一項耗時又耗力的工作，綜上所述，現有的智能視頻安防系統是依靠視頻智能分析技術來解決傳統安防系統的弊病，實現增強安防效能的，由于攝像機的分辨率要求、安裝角度和焦距要求、傳輸頻寬的需求以及不太成熟的智能視頻分析算法形成了智能視頻分析系統的瓶頸，需要音頻智能分析技術來提高智能安防系統的可靠性。然而在現有的音頻智能分析技術中，單純地依靠聲強變化特征不能保證智能安防系統的可靠性，并且由于現場已安裝的拾音器無法統一安裝或更換時，拾音器的拾音能力各異，在未知拾音器接收音頻能力的狀態下，會導致音頻智能分析參數極難調整合適，甚至導致音頻智能分析技術失效。
發明內容
本發明所要解決的技術問題是提供一種音頻異常事件檢測系統及其標定方法，其不僅運用新的智能分析特征和技術來實現音頻異常事件檢測，有效地提高智能安防系統的可靠性，而且通過對拾音器進行接收音頻能力的標定，簡化音頻智能分析技術中參數的調整。
為解決所述技術問題，本發明提供了一種音頻異常事件檢測系統，其特征在于，其 包括音頻數據獲取模塊、音頻數據分析模塊和后臺管理模塊，音頻數據獲取模塊采用拾音 器、采集卡和計算機，采集卡采集拾音器的音頻數據存放到計算機內存；音頻數據分析模塊 對采集卡采集到的音頻數據進行預處理，提取分析特征，對異常事件進行檢測判斷并輸出 檢測結果到后臺管理模塊，后臺管理模塊根據音頻數據分析模塊輸出的檢測結果進行報警 觸發的管理。優選地，所述音頻數據分析模塊采用的分析算法包括數據預處理步驟、建立音頻 背景能量模型和消除背景能量后的活動音頻背景能量模型步驟、計算音頻能噪比特征值和 活動能量偏移度特征值步驟以及檢測閾值判定步驟。優選地，所述數據預處理步驟對采集卡采集到的音頻數據進行預處理，得到音頻 信號及其短時能量均值。優選地，所述數據預處理步驟對采集卡采集到的音頻數據進行預處理采用的公式 如下
權利要求
1.一種音頻異常事件檢測系統，其特征在于，其包括音頻數據獲取模塊、音頻數據分析模塊和后臺管理模塊，音頻數據獲取模塊采用拾音器、采集卡和計算機，采集卡采集拾音器的音頻數據存放到計算機內存；音頻數據分析模塊對采集卡采集到的音頻數據進行預處理，提取分析特征，對異常事件進行檢測判斷并輸出檢測結果到后臺管理模塊，后臺管理模塊根據音頻數據分析模塊輸出的檢測結果進行報警觸發的管理。
2.如權利要求I所述的音頻異常事件檢測系統，其特征在于，所述音頻數據分析模塊采用的分析算法包括數據預處理步驟、建立音頻背景能量模型和消除背景能量后的活動音頻背景能量模型步驟、計算音頻能噪比特征值和活動能量偏移度特征值步驟以及檢測閾值判定步驟。
3.如權利要求2所述的音頻異常事件檢測系統，其特征在于，所述數據預處理步驟對采集卡采集到的音頻數據進行預處理，得到音頻信號及其短時能量均值。
4.如權利要求3所述的音頻異常事件檢測系統，其特征在于，所述數據預處理步驟對采集卡采集到的音頻數據進行預處理采用的公式如下
5.如權利要求4所述的音頻異常事件檢測系統，其特征在于，所述建立音頻背景能量模型和消除背景能量后的活動音頻背景能量模型步驟采用混合高斯模型建模，采用的公式如下
6.如權利要求5所述的音頻異常事件檢測系統，其特征在于，所述計算音頻能噪比特征值和活動能量偏移度特征值步驟的公式如下
7.如權利要求6所述的音頻異常事件檢測系統，其特征在于，所述檢測閾值判定步驟在計算音頻能噪比特征值和活動能量偏移度特征值步驟后得到分析所得的音頻能噪比特征值和活動能量偏移度特征值，根據預先設定的參數閾值進行判定，只有當這兩個特征值都超過預定參數閾值，才會判定為異常事件發生，其中任何一個特征值沒有滿足參數閾值或兩個都沒有滿足參數閾值，則判定為事件正常，判定結束后即將結果輸出。
8.一種根據權利要求7所述的音頻異常事件檢測系統的標定方法，其特征在于，其包括以下步驟步驟一，獲取環境噪聲數據，采集卡采集拾音器的音頻數據存放到計算機內存，此時的音頻數據只是環境音頻數據，然后進行下一步驟；步驟二，能量背景模型建立，獲得環境噪聲數據后，按照建立音頻背景能量模型和消除背景能量后的活動音頻背景能量模型步驟進行音頻背景能量模型和消除背景能量后的活動音頻背景能量模型的建立，模型建立成功后，即可進行下一步驟；步驟三，標定音頻數據獲取，在建立能量背景模型后，在場景中離拾音器不同距離位置播放標定模版事件音頻；步驟四，能量背景模型更新，在實時獲得標定音頻數據后，按照建立音頻背景能量模型和消除背景能量后的活動音頻背景能量模型步驟進行音頻背景能量模型和消除背景能量后的活動音頻背景能量模型的更新，然后進行下一步驟計算；步驟五，標定特征值計算，通過標定音頻數據更新能量背景模型后，計算音頻能噪比特征值和活動能量偏移度特征值；步驟六，標定分析結果統計，在計算獲得標定音頻的反饋特征值后，統計其特征值的分布，取具有可分性統計值作為標定結果。
9.如權利要求8所述的音頻異常事件檢測系統的標定方法，其特征在于，所述步驟三、 步驟四和步驟五都是對多個不同距離的標定模版事件音頻做分析處理。
全文摘要
本發明公開了一種音頻異常事件檢測系統及其標定方法，該音頻異常事件檢測系統包括音頻數據獲取模塊、音頻數據分析模塊和后臺管理模塊，音頻數據獲取模塊采用拾音器、采集卡和計算機，采集卡采集拾音器的音頻數據存放到計算機內存；音頻數據分析模塊對采集卡采集到的音頻數據進行預處理，提取分析特征，對異常事件進行檢測判斷并輸出檢測結果到后臺管理模塊，后臺管理模塊根據音頻數據分析模塊輸出的檢測結果進行報警觸發的管理。本發明不僅運用新的智能分析特征和技術來實現音頻異常事件檢測，有效地提高智能安防系統的可靠性，而且通過對拾音器進行接收音頻能力的標定，簡化音頻智能分析技術中參數的調整。
文檔編號G10L21/02GK102610228SQ201110021989
公開日2012年7月25日 申請日期2011年1月19日 優先權日2011年1月19日
發明者張偉, 汪賢, 謝晨 申請人:上海弘視通信技術有限公司