CN107742517A - 一种对异常声音的检测方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明实施例的对异常声音的检测方法及装置用于解决监控现场的音频信号无法有效应用的技术问题。其方法包括：在视频采集端进行监控音频的采集和识别，形成识别数据，利用可更新的过滤参数过滤所述识别数据中的敏感数据。将所述敏感数据用于关联控制。直接利用视频数据采集前端冗余或空闲的数据处理能力进行数据实时处理，避免了音频数据与视频数据同步编码向后台服务器传递过程中出现的误码和编解码造成的实时性损耗。音频数据不存在过于复杂的数据处理过程，基本可以满足在视频数据采集前端实时处理，形成的处理结果可以直接触发后续系统的联动。

Description

一种对异常声音的检测方法及装置
技术领域
本发明涉及音频信号检测技术领域，特别涉及一种对异常声音的检测方法及装置。
背景技术
视频监控系统在维护社会稳定方面起着重要的作用，在传统的应用系统中对视频的智能分析还在进一步完善，对海量采集视频画面进行对象识别、对象行为识别都需要较高的处理资源和带宽资源，同时还要面对苛刻的实时性指标。
目前很少在进行视频采集的同时进行声音采集，导致对监控现场情况采集不全面，即使在系统中部署了声音采集功能，也只是作为视频的附属信息供人工选择性监听和后期判断，在视频监控系统规模急速扩大的情况下，声音信息的利用率很低。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例提供了一种对异常声音的检测方法及装置，用于解决监控现场的音频信号无法有效应用的技术问题。
本发明对异常声音的检测方法，包括：
在视频采集端进行监控音频的采集和识别，形成识别数据，利用可更新的过滤参数过滤所述识别数据中的敏感数据。
将所述敏感数据用于关联控制。
本发明一实施例中，所述在视频采集端进行监控音频的采集和识别，形成识别数据，利用可更新的过滤参数过滤所述识别数据中的敏感数据包括：
伴随监控视频的采集过程进行所述监控音频的采集；
对所述监控音频进行语音识别，获取语音识别数据。
获取敏感词语数据作为所述过滤参数。
在所述语音识别数据中利用所述敏感词语数据进行过滤，形成语音的所述敏感数据。
本发明一实施例中，所述伴随监控视频的采集过程进行监控音频的采集包括：
采用麦克风或麦克风阵列，或者高指向度的麦克风组成的采集阵列进行视频监控范围内的监控音频的采集。
本发明一实施例中，所述对所述监控音频进行语音识别，获取语音识别数据包括：
采用语音识别对所述监控音频中的人类语言词汇、词语进行识别，形成具有时间相关性的语言词汇和语言特征作为所述语音识别数据。
本发明一实施例中，所述获取敏感词语数据包括：
从所述视频采集端或后台服务器获得所述敏感词语数据；
所述敏感词语数据被周期更新或部分更新。
本发明一实施例中，所述在视频采集端进行监控音频的采集和识别，形成识别数据，利用可更新的过滤参数过滤所述识别数据中的敏感数据包括：
伴随监控视频的采集过程进行所述监控音频的采集；
将所述监控音频进行背景音识别，获取背景声场识别数据；
获取敏感声源声纹数据作为所述过滤参数；
在所述背景声场识别数据中利用所述敏感声源声纹数据进行过滤，形成声场的所述敏感数据。
本发明一实施例中，所述将监控音频进行背景音识别，获取背景声场识别数据包括：
将所述监控音频中的人声音频排除形成非人声音频；
将所述非人声音频转换为时域中频率和强度的分布数据和/或频域中频率和强度的分布数据作为所述背景声场识别数据。
本发明一实施例中，所述获取敏感声源声纹数据包括：
从所述视频采集端或后台服务器获得所述敏感声源声纹数据；
所述敏感声源声纹数据被周期更新或部分更新。
本发明对异常声音的检测装置，包括：
同步处理模块，用于在视频采集端进行监控音频的采集和识别，形成识别数据，利用可更新的过滤参数过滤所述识别数据中的敏感数据；
触发生成模块，将所述敏感数据用于关联控制。
本发明对异常声音的检测装置，包括处理器和存储器，其中：
所述存储器用于存储权利要求1至8任一所述的对异常声音的检测方法的程序。
所述处理器用于执行所述程序。
本发明的对异常声音的检测方法及装置充分利用视频采集端的处理器资源，靠近视频数据采集前端采集音频数据，可以利用音频数据量微小的特点(与视频相比较数据量相差至少三个数量级)直接利用视频数据采集前端冗余或空闲的数据处理能力进行数据实时处理，避免了音频数据与视频数据同步编码向后台服务器传递过程中出现的误码和编解码造成的实时性损耗。音频数据不存在过于复杂的数据处理过程，基本可以满足在视频数据采集前端实时处理，形成的处理结果可以直接触发后续系统的联动。同时也可以作为后台服务器对海量视频进行较复杂的视频智能分析的优化条件，提供基于声音的范围、时段、对象类型等优化参数，使得视频智能分析可以实现与事态发展高度相关的优先级处理方式，大大减轻和优化后台服务器的计算压力。
附图说明
图1为本发明实施例的一种对异常声音的检测方法的流程图。
图2为本发明实施例的一种对异常声音的检测方法中识别-过滤的流程图。
图3为本发明实施例的一种对异常声音的检测方法中关联控制的流程图。
图4为本发明实施例的一种对异常声音的检测装置结构图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
附图中的步骤编号仅用于作为该步骤的附图标记，不表示执行顺序。
图1为本发明实施例的一种对异常声音的检测方法的流程图。如图1所示包括：
步骤100：在视频采集端进行监控音频的采集和识别，形成识别数据，利用可更新的过滤参数过滤识别数据中的敏感数据。
步骤200：将敏感数据用于关联控制。
本发明实施例的对异常声音的检测方法充分利用视频采集端的处理器资源，靠近视频数据采集前端采集音频数据，可以利用音频数据量微小的特点(与视频相比较数据量相差至少三个数量级)直接利用视频数据采集前端冗余或空闲的数据处理能力进行数据实时处理，避免了音频数据与视频数据同步编码向后台服务器传递过程中出现的误码和编解码造成的实时性损耗。
音频数据不存在过于复杂的数据处理过程，基本可以满足在视频数据采集前端实时处理，形成的处理结果可以直接触发后续系统的联动。同时也可以作为后台服务器对海量视频进行较复杂的视频智能分析的优化条件，提供基于声音的范围、时段、对象类型等优化参数，使得视频智能分析可以实现与事态发展高度相关的优先级处理方式，大大减轻和优化后台服务器的计算压力。
图2为本发明实施例的一种对异常声音的检测方法中一种识别-过滤的流程图。如图2所示，在视频采集端进行监控音频的采集和识别，形成识别数据，利用可更新的过滤参数过滤识别数据中的敏感数据的过程中本发明实施例包括：
步骤110：伴随监控视频的采集过程进行监控音频的采集。
采用麦克风或麦克风阵列，或者高指向度的麦克风组成的采集阵列进行视频监控范围内的监控音频的采集，可以形成视频监控范围内比较均匀的全面音频数据，使得声音信息的分布与视觉信息的分布基本一致。高指向度的麦克风的高增益拾音角度可以小于30度，可以利用其进行投影平面或球型范围内拾音范围的合理规划。
步骤120：对监控音频进行语音识别，获取语音识别数据。
采用语音识别技术对监控音频中的人类语言词汇、词语进行识别，形成的具有时间相关性的语言词汇和语言特征作为语音识别数据。时间相关性是指在监控音频内单一连续话语者的语言词汇以及相同时段间内其他连续话语者的语言词汇。语言特征是指话语者动态的与语言词汇相关的参考音量、参考音调等发音特点。语言词汇经过分词、分句可以形成同一段语言词汇的不同句读排列。
步骤130：获取敏感词语数据作为过滤参数。
敏感词语数据可以由犯罪特征词汇、暴恐特征词汇、违法特征词汇突发事件特征词汇或其他敏感特征词汇形成。例如突发事件特征词汇包括“着火了”、“有人昏倒了”等。敏感词语数据可以是内置于视频采集端存储部件中的缺省数据，也可以从后台服务器周期更新或部分更新。数据可以利用后台服务器对视频采集端的控制信道闲时带宽更新。也可以在视频采集端固件升级时更新。
步骤140：在语音识别数据中利用敏感词语数据进行过滤，形成语音的敏感数据。
以敏感词语数据中的敏感词或敏感词组合作为，过滤器通过串联或并联的组合形成多种过滤规则，语音识别数据根据过滤规则在保证必要实时性的前提下进行过滤，获得高质量的语音的敏感数据。
采用本实施例的识别-过滤过程，可以较好的从监控音频中获得实时的敏感词汇，提高联动系统的反应速度。
如图2所示，在视频采集端进行音频数据的采集和识别，形成识别数据，利用可更新的过滤参数过滤识别数据中的敏感数据的过程中本发明实施例包括：
步骤110：伴随监控视频的采集过程进行监控音频采集。
步骤150：将监控音频进行背景音识别，获取背景声场识别数据。
采用频谱转换突出人声音频的频段，将监控音频中的人声音频排除形成非人声音频，将非人声音频转换为时域中频率和强度的分布数据和/或频域中频率和强度的分布数据作为背景声场识别数据。
步骤160：获取敏感声源声纹数据作为所述过滤参数。
敏感声源声纹数据可以由各种爆破声源、实体高速飞行声源、撞击强度声源、气象灾害声源、超声源、次声源或其他敏感声源的频谱特征形成。敏感声源声纹数据可以是内置于视频采集端存储部件中的缺省数据，也可以从后台服务器周期更新或部分更新。数据可以利用后台服务器对视频采集端的控制信道闲时带宽更新。也可以在视频采集端固件升级时更新。
步骤170：在背景声场识别数据中利用敏感声源声纹数据进行过滤，形成声场的敏感数据。
利用敏感声源声纹数据的组合形成的声音频谱组合作为过滤器，对背景声场识别数据进行逐一过滤，在保证必要实时性的前提下获得高质量的声源的敏感数据。
采用本实施例的识别-过滤过程，可以较好的从监控音频中获得背景中的敏感声源，提高联动系统的反应速度。
如图2所示，在视频采集端进行音频数据的采集，进行识别形成识别数据，利用可更新的过滤参数过滤识别数据中的敏感数据的过程中本发明实施例包括：
与视频采集端的设置特征对应，采用上述实施例的识别-过滤过程的优化组合。
在人员流动性较大的视频采集端与步骤120-步骤140的实施方式结合。
在建筑群环境复杂的视频采集端与步骤150-步骤170的实施方式结合。
在多人流流向的建筑环境中结合步骤120-步骤140和步骤150-步骤170的实施方式。
图3为本发明实施例的一种对异常声音的检测方法中关联控制的流程图。如图3所示本发明实施例的关联控制包括：
步骤210：利用敏感数据形成告警控制信号，向后台服务器传送。其中告警控制信号包括后台服务器形成对相应采集时段内的视频资料检索所需要的根据视频采集端的相对采集位置、敏感数据的表达内容(可以是对应内容的紧迫等级或内容本身)和触发时段。后台服务器的各执行系统、视频智能分析系统、专家系统等接收告警控制信号用于对本系统内的工作进程进行调整或启动。
图4为本发明实施例的一种对异常声音的检测装置结构图。如图4所示包括：
同步处理模块300：用于在视频采集端进行音频数据的采集和识别，形成识别数据，利用可更新的过滤参数过滤识别数据中的敏感数据。
触发生成模块400：用于将敏感数据用于关联控制。
同步处理模块300包括：
同步采集模块310：用于伴随监控视频的采集过程进行监控音频采集。
第一识别模块320：用于对监控音频进行语音识别，获取语音识别数据。
第一匹配模块数据330：用于获取敏感词语数据作为过滤参数。
第一过滤模块340：用于在语音识别数据中利用敏感词语数据进行过滤，形成语音的敏感数据。
第二识别模块350：用于将监控音频进行背景音识别，获取背景声场识别数据。
第二匹配模块数据360：用于获取敏感声源声纹数据作为过滤参数。
第二过滤模块370：用于在背景声场识别数据中利用敏感声源声纹数据进行过滤，形成声场的敏感数据。
触发生成模块400包括：
信号合成模块410：用于利用敏感数据形成告警控制信号，向后台服务器传送。
本发明实施例的一种对异常声音的检测装置，包括处理器和存储器，其中：
存储器用于存储实现上述方法步骤或功能模块的程序。
处理器用于按照上述方法过程执行上述方法步骤或功能模块的程序。
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、等同替换等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种对异常声音的检测方法，包括：
在视频采集端进行监控音频的采集和识别，形成识别数据，利用可更新的过滤参数过滤所述识别数据中的敏感数据；
将所述敏感数据用于关联控制。
2.如权利要求1所述的对异常声音的检测方法，其特征在于，所述在视频采集端进行监控音频的采集和识别，形成识别数据，利用可更新的过滤参数过滤所述识别数据中的敏感数据包括：
伴随监控视频的采集过程进行所述监控音频的采集；
对所述监控音频进行语音识别，获取语音识别数据；
获取敏感词语数据作为所述过滤参数；
在所述语音识别数据中利用所述敏感词语数据进行过滤，形成语音的所述敏感数据。
3.如权利要求2所述的对异常声音的检测方法，其特征在于，所述伴随监控视频的采集过程进行监控音频的采集包括：
采用麦克风或麦克风阵列，或者高指向度的麦克风组成的采集阵列进行视频监控范围内的监控音频的采集。
4.如权利要求2所述的对异常声音的检测方法，其特征在于，所述对所述监控音频进行语音识别，获取语音识别数据包括：
采用语音识别对所述监控音频中的人类语言词汇或词语进行识别，形成具有时间相关性的语言词汇和语言特征作为所述语音识别数据。
5.如权利要求2所述的对异常声音的检测方法，其特征在于，所述获取敏感词语数据包括：
从所述视频采集端或后台服务器获得所述敏感词语数据；
所述敏感词语数据被周期更新或部分更新。
6.如权利要求1所述的对异常声音的检测方法，其特征在于，所述在视频采集端进行监控音频的采集和识别，形成识别数据，利用可更新的过滤参数过滤所述识别数据中的敏感数据包括：
伴随监控视频的采集过程进行所述监控音频的采集；
将所述监控音频进行背景音识别，获取背景声场识别数据；
获取敏感声源声纹数据作为所述过滤参数；
在所述背景声场识别数据中利用所述敏感声源声纹数据进行过滤，形成声场的所述敏感数据。
7.如权利要求6所述的对异常声音的检测方法，其特征在于，所述将监控音频进行背景音识别，获取背景声场识别数据包括：
将所述监控音频中的人声音频排除形成非人声音频；
将所述非人声音频转换为时域中频率和强度的分布数据和/或频域中频率和强度的分布数据作为所述背景声场识别数据。
8.如权利要求6所述的对异常声音的检测方法，其特征在于，所述获取敏感声源声纹数据包括：
从所述视频采集端或后台服务器获得所述敏感声源声纹数据；
所述敏感声源声纹数据被周期更新或部分更新。
9.一种对异常声音的检测装置，包括：
同步处理模块，用于在视频采集端进行监控音频的采集和识别，形成识别数据，利用可更新的过滤参数过滤所述识别数据中的敏感数据；
触发生成模块，将所述敏感数据用于关联控制。
10.一种对异常声音的检测装置，包括处理器和存储器，其中：
所述存储器用于存储权利要求1至8任一所述的对异常声音的检测方法的程序；
所述处理器用于执行所述程序。
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