CN109756285A - 基于音频声学特征的非授权广播信号监测装置及监测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种基于音频声学特征的非授权广播信号监测装置及监测方法，包括低噪声放大模块1、混频模块2、中频放大模块3、解调模块4、嵌入式计算机5和接收机调谐模块10，所述嵌入式计算机5包括CPU6、音频特征提取及分类模块7、台站数据库模块8和接收机调谐器控制模块9；低噪声放大模块1依次连接混频模块2、中频放大模块3和解调模块4，解调模块4连接音频特征提取及分类模块7，音频特征提取及分类模块7、台站数据库模块8和接收机调谐器控制模块9分别信号连接CPU6，接收机调谐器控制模块9信号连接接收机调谐模块10，接收机调谐模块10信号连接混频模块2；上述方案实现了通过人工智能对非授权广播信号进行实时监测的目的。
Description
技术领域
本发明属于无线电监管技术领域，具体涉及一种基于音频声学特征的非授权广播信号监测装置及监测方法。
背景技术
在信息时代，各种无线电业务都离不开宝贵的频谱资源，由于无线电频谱的有限性、排它性、非耗竭性和易污染性，因此，必须进行无线电频谱划分，并通过无线电监测保证各种无线电业务的安全正常运行。无线电监测是对空间无线电发射信号进行搜索、测量、分析、识别，并在此基础上对无线电发射进行测向和定位，以获取其技术参数、功能、类别、用途和位置。在《中华人民共和国无线电频率划分规定》中，划分了42种无线电业务，其中广播业务包括甚高频FM广播、中波AM广播、短波AM广播等，由于该业务技术成熟度高、发射设备价格低廉，因此极易受到非法使用和干扰，尤其是甚高频FM广播频率范围与民用航空频段相邻，非授权无线电发射信号影响民航通信的事件时有发生，严重影响了公共安全。然而目前无线电管理部门采取的监管方法是通过人工监听和记录非授权发射频率的方式进行，耗费人力资源大，而且无法做到实时不间断的监听，难以达到对非授权广播台的有效监管。
发明内容
本发明克服现有技术存在的不足，所要解决的技术问题为：提供一种基于音频声学特征的非授权广播信号监测装置及监测方法。
为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：一种基于音频声学特征的非授权广播信号监测装置，
包括低噪声放大模块：用于接收监测区域内的各信道广播信号；
混频模块：用于对本地振荡频率和和广播信号进行混频；
中频放大模块：用于对接收到的中频信号进行放大处理；
解调模块：用于对接收到的各个信道中广播信号进行解调得到对应的基带信号；
嵌入式计算机：用于处理监测到的信息，并输出监测结果；
所述嵌入式计算机包括CPU、音频特征提取及分类模块、台站数据库模块和接收机调谐器控制模块；
CPU：用于控制构成嵌入式计算机的各部件正常运行工作；
音频特征提取及分类模块：用于提取音频文件的音频特征，实现语音信号和噪声信号的分类识别；
台站数据库模块：用于存储授权台站信息；
接收机调谐器控制模块：用于控制接收机调谐模块产生本地振荡频率；
接收机调谐模块：用于产生本地振荡频率；
所述低噪声放大模块依次连接混频模块、中频放大模块和解调模块，所述解调模块连接音频特征提取及分类模块，所述音频特征提取及分类模块、台站数据库模块和接收机调谐器控制模块分别信号连接CPU，所述接收机调谐器控制模块信号连接接收机调谐模块，所述接收机调谐模块信号连接混频模块。
为实现区域非授权广播信号的监测，本发明还提供了一种由至少两个基于音频声学特征的非授权广播信号监测装置组网构成的监测系统。
本发明还提供了一种基于音频声学特征的非授权广播信号监测方法，包括如下步骤：
S1、低噪声放大模块接收来自各个信道的广播信号，并将接收到的广播信号传输至混频模块与接收机调谐模块产生的本地振荡频率进行混频得到中频信号；
S2、步骤S1中得到中频信号传输至中频放大模块进行放大处理；
S3、经步骤S2中放大处理后得到的信号传输至解调模块进行解调得到各个信道的广播信号所对应的基带信号，以音频文件格式存储至嵌入式计算机中；
S4、音频特征提取及分类模块对嵌入式计算机中存储的音频文件进行特征提取和分类，获得相应信道存储的语音信号和噪声信号，同时获取广播信号的发射频率；
S5、音频特征提取及分类模块通过CPU将各信道的实时广播信号发射频率与台站数据库模块中存储的信息进行对比，实现对非授权广播信号的监测。
所述步骤S4中音频特征提取及分类模块包括音频特征提取和音频特征分类，所述音频特征提取的方法为线性预测分析法或线性预测倒谱系数法或感知线性预测法或梅尔频率倒谱系数法或梅尔标度滤波器组法或移位差分倒谱参数法；所述音频特征分类的方法包括卷积神经网络法或深度卷积神经网络法。
所述步骤S4中音频特征提取及分类模块是以监测区域内各信道的广播信号作为样本文件进行特征提取、训练和测试得到的。
所述步骤S1中的广播信号包括发射源为音频的所有广播信号。
与现有技术相比，本发明提供的技术方案具有如下有益效果：本发明针对广播业务进行监测，通过在装置中引入解调模块和音频特征提取及分类模块对基带信号(包括语音信号和噪声信号)的特征进行提取和分类，并根据语音信号所处信道来判断广播信号发射频率，模拟了无线电监测人员收听广播并记录发射频率的过程；通过监测到的发射频率与台站数据库模块对比来判断发射信号的发射台为授权还是非授权，所述监测装置的监测过程自动进行，实现了通过人工智能对非授权广播信号进行实时监测的目的。
附图说明
下面结合附图对本发明做进一步详细的说明；
图1为本发明中监测装置的结构示意图；
图2为本发明中监测装置组网的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，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。
如图1所示，本发明提供的一种基于音频声学特征的非授权广播信号监测装置，包括低噪声放大模块：用于接收监测区域内的各信道广播信号；
混频模块：用于对本地振荡频率和和广播信号进行混频；
中频放大模块：用于对接收到的中频信号进行放大处理；
解调模块：用于对接收到的各个信道中广播信号进行解调得到对应的基带信号；
嵌入式计算机：用于处理监测到的信息，并输出监测结果；
所述嵌入式计算机包括CPU、音频特征提取及分类模块、台站数据库模块和接收机调谐器控制模块；
CPU：用于控制构成嵌入式计算机的各部件正常运行工作；
音频特征提取及分类模块：用于提取音频文件的音频特征，实现语音信号和噪声信号的分类识别；
台站数据库模块：用于存储授权台站信息；
接收机调谐器控制模块：用于控制接收机调谐模块产生本地振荡频率；
接收机调谐模块：用于产生本地振荡频率；
所述低噪声放大模块依次连接混频模块、中频放大模块和解调模块，所述解调模块连接音频特征提取及分类模块，所述音频特征提取及分类模块、台站数据库模块和接收机调谐器控制模块分别信号连接CPU，所述接收机调谐器控制模块信号连接接收机调谐模块，所述接收机调谐模块信号连接混频模块。
进一步的，如图2所示，为实现区域非授权广播信号的监测，本发明还提供了一种由至少两个基于音频声学特征的非授权广播信号监测装置组网构成的监测系统。
本发明还提供了一种基于音频声学特征的非授权广播信号监测方法，包括如下步骤：
S1、低噪声放大模块接收来自各个信道的广播信号，并将接收到的广播信号传输至混频模块与接收机调谐模块产生的本地振荡频率进行混频得到中频信号；
S2、步骤S1中得到中频信号传输至中频放大模块进行放大处理；
S3、经步骤S2中放大处理后得到的信号传输至解调模块进行解调得到各个信道的广播信号所对应的基带信号，以音频文件格式存储至嵌入式计算机中；
S4、音频特征提取及分类模块对嵌入式计算机中存储的音频文件进行特征提取和分类，获得相应信道存储的语音信号和噪声信号，同时获取广播信号的发射频率；
S5、音频特征提取及分类模块通过CPU将各信道的实时广播信号发射频率与台站数据库模块中存储的信息进行对比，实现对非授权广播信号的监测。
所述步骤S4中音频特征提取及分类模块包括音频特征提取和音频特征分类，所述音频特征提取的方法为线性预测分析法或线性预测倒谱系数法或感知线性预测法或梅尔频率倒谱系数法或梅尔标度滤波器组法或移位差分倒谱参数法；所述音频特征分类的方法包括卷积神经网络法或深度卷积神经网络法。
所述步骤S4中音频特征提取及分类模块是以监测区域内各信道的广播信号作为样本文件进行特征提取、训练和测试得到的。
所述步骤S1中的广播信号包括发射源为音频的所有广播信号。
本发明提供的基于音频声学特征的非授权广播信号监测装置的工作原理为：低噪声放大模块1接收监测区域内的广播信号，CPU6通过接收机协调器控制模块9控制接收机调谐模块10产生频率为f0的本地振荡频率与低噪声放大模块接收到的广播信号通过混频模块2进行混频，通过扫描监测区域中的所有广播信道得到中频信号，中频信号通过中频放大模块3进行放大处理后进入解调模块4解调出各个信道中广播信号对应的基带信号，并存储为音频文件保存至嵌入式计算机5中，音频特征提取及分类模块7对嵌入式计算机5中保存的音频文件的特征进行提取，根据特征采用人工智能算法对音频文件进行分类，获得相应信道存储的语音信号和噪声信号，并提取广播信号发射频率，模拟了无线电监测人员收听广播和记录发射频率的全过程；同时音频特征提取及分类模块7通过CPU6讲过广播信号的发射频率与台站数据库模块8中存储的数据进行对比，从而获得授权信号频率和非授权信号频率，实现了通过人工智能对非授权广播信号进行实时监测的目的。
实施例
采用一台频率范围为20MHz-6000MHz，集成了低噪声放大模块1、混频模块2、中频放大模块3、接收机调谐模块10和解调模块4的软件无线电接收机与一台通过软件编程实现了音频特征提取及分类模块7、接收机调谐器控制模块9，建立了台站数据库模块8的嵌入式计算机5信号连接，构成一种基于音频声学特征的非授权广播信号监测装置。以87-108MHz调频广播台的监测为例，音频特征提取及分类模块7采用梅尔频率倒谱系数法和深度卷积神经网络法训练和测试过程得到。音频特征提取及分类模块7训练时的数据集来自于调频广播台，数据采集方式为通过接收机接收FM广播信号，进行解调，并以音频文件保存至台站数据库模块8中。采集到的音频时长约为3秒，采集方式为单声道，采集时采样率为48KHz，训练时重采样为16KHz；语音与噪声数据基本均衡，噪声样本包括调频广播中的各种噪声、静音以及带弱语音的强噪声；语音数据集音频数为10455条，音频总时长为8.7小时；噪声数据集音频数为10175条，音频总时长为8.5小时；数据集数据80%划分为训练集，20%划分为测试集。
在FM调频广播频段进行实验，结果表明，该方法对语音和噪声的识别率达到100%，完全模拟了无线电监测人员收听广播，并记录发射频率的过程；将识别到的调频广播台发射频率与台站数据库比较，监测到了8个非授权发射台，与实际相符；上述监测系统可以自动工作，达到了实时监测广播台非授权广播信号的目的。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。
Claims (6)
1.基于音频声学特征的非授权广播信号监测装置，其特征在于：包括
低噪声放大模块（1）：用于接收监测区域内的各信道广播信号；
混频模块（2）：用于对本地振荡频率和和广播信号进行混频；
中频放大模块（3）：用于对接收到的中频信号进行放大处理；
解调模块（4）：用于对接收到的各个信道中广播信号进行解调得到对应的基带信号；
嵌入式计算机（5）：用于处理监测到的信息，并输出监测结果；
所述嵌入式计算机（5）包括CPU（6）、音频特征提取及分类模块（7）、台站数据库模块（8）和接收机调谐器控制模块（9）；
CPU（6）：用于控制构成嵌入式计算机（5）的各部件正常运行工作；
音频特征提取及分类模块（7）：用于提取音频文件的音频特征，实现语音信号和噪声信号的分类识别；
台站数据库模块（8）：用于存储授权台站信息；
接收机调谐器控制模块（9）：用于控制接收机调谐模块（10）产生本地振荡频率；
接收机调谐模块（10）：用于产生本地振荡频率；
所述低噪声放大模块（1）依次连接混频模块（2）、中频放大模块（3）和解调模块（4），所述解调模块（4）连接音频特征提取及分类模块（7），所述音频特征提取及分类模块（7）、台站数据库模块（8）和接收机调谐器控制模块（9）分别信号连接CPU（6），所述接收机调谐器控制模块（9）信号连接接收机调谐模块（10），所述接收机调谐模块（10）信号连接混频模块（2）。
2.一种由权利要求1所述基于音频声学特征的非授权广播信号监测装置组成的监测系统，其特征在于：所述监测系统至少由两个基于音频声学特征的非授权广播信号监测装置组网构成。
3.一种基于音频声学特征的非授权广播信号监测方法，其特征在于：包括如下步骤：
S1、低噪声放大模块（1）接收来自各个信道的广播信号，并将接收到的广播信号传输至混频模块（2）与接收机调谐模块（10）产生的本地振荡频率进行混频得到中频信号；
S2、步骤S1中得到中频信号传输至中频放大模块（3）进行放大处理；
S3、经步骤S2中放大处理后得到的信号传输至解调模块（4）进行解调得到各个信道的广播信号所对应的基带信号，以音频文件格式存储至嵌入式计算机（5）中；
S4、音频特征提取及分类模块（7）对嵌入式计算机（5）中存储的音频文件进行特征提取和分类，获得相应信道存储的语音信号和噪声信号，同时获取广播信号的发射频率；
S5、音频特征提取及分类模块（7）通过CPU（6）将各信道的实时广播信号发射频率与台站数据库模块（8）中存储的信息进行对比，实现对非授权广播信号的监测。
4.根据权利要求3所述的种基于音频声学特征的非授权广播信号监测方法，其特征在于：所述步骤S4中音频特征提取及分类模块（7）包括音频特征提取和音频特征分类，所述音频特征提取的方法为线性预测分析法或线性预测倒谱系数法或感知线性预测法或梅尔频率倒谱系数法或梅尔标度滤波器组法或移位差分倒谱参数法；所述音频特征分类的方法包括卷积神经网络法或深度卷积神经网络法。
5.根据权利要求3所述的种基于音频声学特征的非授权广播信号监测方法，其特征在于：所述步骤S4中音频特征提取及分类模块（7）是以监测区域内各信道的广播信号作为样本文件进行特征提取、训练和测试得到的。
6.根据权利要求3所述的种基于音频声学特征的非授权广播信号监测方法，其特征在于：所述步骤S1中的广播信号包括发射源为音频的所有广播信号。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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