CN111693139B - 声音强度测量方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

声音强度测量方法、装置、设备及存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN111693139B
CN111693139B CN202010566650.8A CN202010566650A CN111693139B CN 111693139 B CN111693139 B CN 111693139B CN 202010566650 A CN202010566650 A CN 202010566650A CN 111693139 B CN111693139 B CN 111693139B
Authority
CN
China
Prior art keywords
sound
sound intensity
distance value
microphone
training
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202010566650.8A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111693139A (zh
Inventor
黄晴媛
万杉杉
李俊
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Zhejiang Xunfei Intelligent Technology Co ltd
Original Assignee
Zhejiang Xunfei Intelligent Technology Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Zhejiang Xunfei Intelligent Technology Co ltd filed Critical Zhejiang Xunfei Intelligent Technology Co ltd
Priority to CN202010566650.8A priority Critical patent/CN111693139B/zh
Publication of CN111693139A publication Critical patent/CN111693139A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111693139B publication Critical patent/CN111693139B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01H—MEASUREMENT OF MECHANICAL VIBRATIONS OR ULTRASONIC, SONIC OR INFRASONIC WAVES
    • G01H17/00—Measuring mechanical vibrations or ultrasonic, sonic or infrasonic waves, not provided for in the preceding groups
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01B—MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
    • G01B11/00—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques
    • G01B11/02—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring length, width or thickness
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01B—MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
    • G01B21/00—Measuring arrangements or details thereof, where the measuring technique is not covered by the other groups of this subclass, unspecified or not relevant
    • G01B21/02—Measuring arrangements or details thereof, where the measuring technique is not covered by the other groups of this subclass, unspecified or not relevant for measuring length, width, or thickness
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01D—MEASURING NOT SPECIALLY ADAPTED FOR A SPECIFIC VARIABLE; ARRANGEMENTS FOR MEASURING TWO OR MORE VARIABLES NOT COVERED IN A SINGLE OTHER SUBCLASS; TARIFF METERING APPARATUS; MEASURING OR TESTING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01D21/00—Measuring or testing not otherwise provided for
    • G01D21/02—Measuring two or more variables by means not covered by a single other subclass

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Measurement Of Velocity Or Position Using Acoustic Or Ultrasonic Waves (AREA)
  • Measurement Of Mechanical Vibrations Or Ultrasonic Waves (AREA)

Abstract

本申请公开了一种声音强度测量方法、装置、设备及存储介质，设备可以设置在远离目标发声对象的地方，在此基础上可以获取到设备中传声器对待测位置处的目标发声对象所采集的声音数据，并且可以获取传声器所在位置与目标发声对象所在的待测位置间的距离值，按照声音随传播距离的增加会衰减，导致声音强度降低的原理，本申请可以至少基于所述声音数据和所述距离值，确定待测位置处的声音强度。由此可知，本申请能够在远离目标发声对象的位置对其发声强度进行测量，且测量过程考虑了传声器与目标发声对象间的距离，能够保证测量结果的准确度。

Description

声音强度测量方法、装置、设备及存储介质
技术领域
本申请涉及声强测量技术领域，更具体的说，是涉及一种声音强度测量方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
在现实应用中，经常需要对发声对象发出的声音强度进行测量。现有技术中，一般使用声级计来测量声音强度。
由于声音在传播过程中会出现衰减，为了准确测量声音在发声对象所处位置处的强度，现有的声级计在使用时，需要尽可能的靠近发声对象。但是，在很多场景下，用户无法靠近发声对象，这就导致无法测量声音强度，或在远端测量结果不准确。
发明内容
鉴于上述问题，提出了本申请以便提供一种声音强度测量方法、装置、设备及存储介质。具体方案如下：
一种声音强度测量方法，包括：
获取传声器对待测位置处的目标发声对象所采集的声音数据；
获取所述传声器所在位置与所述待测位置间的距离值；
至少基于所述声音数据和所述距离值，确定所述待测位置处的声音强度。
优选地，还包括：
获取所述目标发声对象所处环境中，影响声音传播衰减的环境变量因素；
所述至少基于所述声音数据和所述距离值，确定所述待测位置处的声音强度，包括：
基于所述声音数据、所述距离值和所述环境变量因素，确定所述待测位置处的声音强度。
优选地，所述获取所述传声器所在位置与所述待测位置间的距离值，包括：
获取红外测距模块测量的所述传声器所在位置与所述待测位置间的距离值；或，
获取用户输入的指示所述传声器所在位置与所述待测位置间距离的距离值。
优选地，所述获取所述目标发声对象所处环境中，影响声音传播衰减的环境变量因素，包括：
获取传感器对所述目标发声对象所处环境所采集的以下至少一项信息作为环境变量因素：风速信息、温度信息、湿度信息和气压信息；
和/或，
获取摄像头对所述目标发声对象所处环境拍摄的图像信息，作为环境变量因素。
优选地，所述基于所述声音数据、所述距离值和所述环境变量因素，确定所述待测位置处的声音强度，包括：
将所述声音数据、所述距离值和所述环境变量因素输入预置的声音强度预测模型，得到模型输出的所述待测位置处的声音强度；
所述声音强度预测模型具备接收并处理声音数据、距离值和环境变量因素，以输出对应待测位置处的声音强度的能力。
优选地，所述声音强度预测模型的训练过程，包括：
获取训练样本及样本标签，所述训练样本包括：预设位置处的传声器对训练发声对象所采集的训练声音数据、预设位置与训练发声对象所处位置间的距离值，和训练发声对象所处环境的环境变量因素；所述样本标签包括：训练发声对象所在位置处的声音强度；
以声音强度预测模型对所述训练样本预测的声音强度趋近于所述样本标签为目标，训练声音强度预测模型。
优选地，在所述至少基于所述声音数据和所述距离值，确定所述待测位置处的声音强度之前，该方法还包括：
按照所述目标发声对象所发出声音的特定频段，对所述声音数据进行滤波处理，得到仅包含所述特定频段的声音数据。
优选地，在所述至少基于所述声音数据和所述距离值，确定所述待测位置处的声音强度之前，该方法还包括：
基于配置的噪声源数据库，对所述声音数据进行噪声去除，得到去噪后的声音数据。
一种声音强度测量装置，包括：
声音数据获取单元，用于获取传声器对待测位置处的目标发声对象所采集的声音数据；
距离值获取单元，用于获取所述传声器所在位置与所述待测位置间的距离值；
声强计算单元，用于至少基于所述声音数据和所述距离值，确定所述待测位置处的声音强度。
优选地，还包括：
环境变量因素获取单元，用于获取所述目标发声对象所处环境中，影响声音传播衰减的环境变量因素；
所述声强计算单元至少基于所述声音数据和所述距离值，确定所述待测位置处的声音强度的过程，包括：
基于所述声音数据、所述距离值和所述环境变量因素，确定所述待测位置处的声音强度。
一种声音强度测量设备，包括：传声器、测距模块和声音强度测量装置；
所述传声器，用于采集待测位置处的目标发声对象发出的声音数据；
所述测距模块，用于测量所述传声器所在位置与所述待测位置间的距离值；
所述声音强度测量装置，用于至少基于所述声音数据和所述距离值，确定所述待测位置处的声音强度。
优选地，所述传声器为指向性传声器阵列；所述测距模块为红外测距模块。
优选地，还包括：传感器，用于采集所述目标发声对象所处环境中，影响声音传播衰减的环境变量因素；
则所述声音强度测量装置至少基于所述声音数据和所述距离值，确定所述待测位置处的声音强度的过程，包括：
基于所述声音数据、所述距离值和所述环境变量因素，确定所述待测位置处的声音强度。
优选地，所述传感器包括以下至少一项：
用于测量风速信息的风速传感器、用于测量温度信息的温度传感器、用于测量湿度信息的湿度传感器、用于测量气压信息的气压传感器，和用于拍摄所述目标发声对象所处环境的图像信息的摄像头。
优选地，还包括：
滤波器，用于按照所述目标发声对象所发出声音的特定频段，对所述传声器采集的声音数据进行滤波处理，得到仅包含所述特定频段的声音数据。
一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现如上所述的声音强度测量方法的各个步骤。
借由上述技术方案，本申请提供了一种能够远距离测量声音强度的方法，测量设备可以设置在远离目标发声对象的地方，在此基础上可以获取到测量设备中传声器对待测位置处的目标发声对象所采集的声音数据，并且可以获取传声器所在位置与目标发声对象所在的待测位置间的距离值，按照声音随传播距离的增加会衰减，导致声音强度降低的原理，本申请可以至少基于所述声音数据和所述距离值，确定待测位置处的声音强度。由此可知，本申请能够在远离目标发声对象的位置对其发声强度进行测量，且测量过程考虑了传声器与目标发声对象间的距离，能够保证测量结果的准确度。
附图说明
通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本申请的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：
图1为本申请实施例公开的一种声音强度测量设备结构示意图；
图2为本申请实施例公开的另一种声音强度测量设备结构示意图；
图3为本申请实施例公开的又一种声音强度测量设备结构示意图；
图4为本申请实施例公开的一种声音强度测量方法流程图；
图5为本申请实施例公开的一种声音强度测量装置结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
本申请提供了一种声音强度测量方案，方案可以基于声音强度测量设备实现。接下来，结合图1，对本申请实施例公开的声音强度测量设备的结构进行介绍。
如图1所示：
声音强度测量设备可以包括：传声器11、测距模块12和声音强度测量装置13。
其中：
传声器11用于采集待测位置处的目标发声对象发出的声音数据。
具体的，在对待测位置处的目标发声对象进行声音强度的测量时，可以将本申请的声音强度测量设备置于空间中任意位置，可以是靠近目标发声对象，也可以是原来目标发声对象，只要保证声音强度测量设备中的传声器11能够采集到目标发声对象发出的声音数据即可。
可选的，为了更加精准的对目标发声对象发出的声音数据进行采集，本实施例中的传声器11可以采用指向性传声器阵列，其能够对准待测位置进行定向的收音，避免其它方向的噪声干扰。
测距模块12用于测量所述传声器所在位置与所述待测位置间的距离值。
可以理解的是，传声器可以是内置于声音强度测量设备中，则传声器所在位置即为声音强度测量设备所在位置。测距模块12可以测量声音强度测量设备所在位置与待测位置间的距离值。当然，若传声器与声音强度测量设备分离设置，则测距模块12可以测量传声器所在位置与待测位置间的距离值。
可选的，测距模块12可以有多种实现方式，示例如：
测距模块12可以是红外测距模块，其可以通过红外测距的方式进行距离的测量。
此外，还可以是由用户手动输入传声器所在位置与待测位置间的距离值。
声音强度测量装置13用于至少基于声音数据和距离值，确定目标发声对象所在位置处的声音强度。
具体的，声音强度测量装置可以是具备数据处理能力的模块，如处理器。声音强度测量装置可以按照声音随传播距离的增加会衰减，导致声音强度降低的原理，至少基于所述声音数据和所述距离值，反推待测位置处的声音强度。
基于本实施例介绍的声音强度测量设备，可以实现远距离对待测位置的声音强度进行测量，且测量过程考虑了传声器与目标发声对象间的距离，能够保证测量结果的准确度。
在本申请的另一个实施例中，介绍了另一种声音强度测量设备的可选组成结构，结合图2所示可知：
本实施例中公开的声音强度测量设备可以进一步增加：传感器14。
传感器14用于采集所述目标发声对象所处环境中，影响声音传播衰减的环境变量因素。
可以理解的是，影响声音传播衰减的不仅仅有距离，环境因素也会影响声音的传播衰减。为此，本实施例中进一步在声音强度测量设备中增加了传感器14，其用于采集目标发声对象所处环境中，影响声音传播衰减的环境变量因素。
可选的，影响声音传播衰减的环境变量因素可以包括如下至少一项：
风速信息、温度信息、湿度信息、气压信息、室内/外情况、当前时间为白天/黑夜等等。
其中，风速信息可以通过风速传感器进行采集；
温度信息可以通过温度传感器进行采集；
湿度信息可以通过湿度传感器进行采集；
气压信息可以通过气压传感器进行采集；
室内/外情况、当前时间为白天/黑夜等信息，可以通过摄像头传感器对目标发声对象所处环境拍摄的图像信息进行采集。
在此基础上，声音强度测量装置13至少基于声音数据和距离值，确定目标发声对象所在位置处的声音强度的过程，具体可以包括：
基于所述声音数据、所述距离值和所述环境变量因素，确定所述待测位置处的声音强度。
也即，声音强度测量装置13，可以同时考虑影响声音传播衰减的距离值和环境变量因素，结合采集的声音数据，确定待测位置处的声音强度。
在本申请的又一个实施例中，介绍了又一种声音强度测量设备的可选组成结构，结合图3所示可知：
在前述各实施例的基础上，声音强度测量设备还可以进一步增加：滤波器15(图3仅仅示例了在图1的基础上增加了滤波器15，可以理解的是，还可以在图2的基础上增加滤波器15)。
滤波器15可以设置于传声器11和声音强度测量装置13之间，其用于按照设定频段对传声器11采集的声音数据进行滤波处理，得到仅包含特定频段的声音数据，发送给声音强度测量装置13。
其中，该特定频段可以是预先确定的目标发声对象所发出声音的频段。基于此，可以将传声器11采集的声音数据中，非特定频段的声音滤除，从而更加精准的对目标发声对象在待测位置处的声音强度进行测量。
进一步可选的，为了进一步去除环境中的噪声，本申请可以预先收集并配置噪声源数据库，包括环境中常见的干扰噪声，如风雨声、虫鸣鸟叫声、车鸣笛声、说话声等。
在此基础上，声音强度测量设备可以进一步增加去噪模块，其设置于传声器11和声音强度测量装置13之间，通过分析噪声源数据库中各噪声的特征，对传声器所采集的声音数据进行噪声去除，得到去噪后的声音数据，传递给声音强度测量装置13。通过降噪处理，更加精准的对目标发声对象在待测位置处的声音强度进行测量。
接下来，从声音强度测量设备的角度，对声音强度测量方法进行介绍。
结合图4所述，声音强度测量方法可以包括如下步骤：
步骤S100、获取传声器对待测位置处的目标发声对象所采集的声音数据。
具体的，声音强度测量装置可以获取传声器对待测位置处的目标发声对象所采集的声音数据。
步骤S110、获取所述传声器所在位置与所述待测位置间的距离值。
具体的，声音强度测量装置可以通过测距模块，获取其所确定的所述传声器所在位置与所述待测位置间的距离值。
可选的，可以是获取红外测距模块测量的所述传声器所在位置与所述待测位置间的距离值。或者，还可以是获取用户输入的指示所述传声器所在位置与所述待测位置间距离的距离值。
步骤S120、至少基于所述声音数据和所述距离值，确定所述待测位置处的声音强度。
声音强度测量装置可以按照声音随传播距离的增加会衰减，导致声音强度降低的原理，至少基于所述声音数据和所述距离值，确定待测位置处的声音强度。由此可知，本申请能够在远离目标发声对象的位置对其发声强度进行测量，且测量过程考虑了传声器与目标发声对象间的距离，能够保证测量结果的准确度。
可以理解的是，前述已经说明过影响声音传播衰减的不仅仅有距离，环境因素也会影响声音的传播衰减。为此，可以在上述步骤S120之前，增加如下处理步骤：
获取所述目标发声对象所处环境中，影响声音传播衰减的环境变量因素。
可选的，影响声音传播衰减的环境变量因素可以包括如下至少一项：
风速信息、温度信息、湿度信息、气压信息、室内/外情况、当前时间为白天/黑夜等等。
其中，室内/外情况、当前时间为白天/黑夜等信息可以通过摄像头对目标发声对象所处环境拍摄的图像信息来体现。
在此基础上，上述步骤S120具体可以包括：
基于所述声音数据、所述距离值和所述环境变量因素，确定所述待测位置处的声音强度。
当然，若不考虑环境变量因素，则上述步骤S120可以是：
基于所述声音数据和所述距离值，确定所述待测位置处的声音强度。
接下来，以声音强度测量装置基于所述声音数据、所述距离值和所述环境变量因素，确定所述待测位置处的声音强度的过程为例进行说明。
一种可选的实施方式，可以是基于拟合关系，建立距离值、各环境变量因素与声音强度传播衰减间的函数关系，进而将所述距离值和所述环境变量因素输入函数关系，得出声音强度衰减量。
进一步，基于所述声音数据，确定在所述传声器所在位置处的声音强度。进而，将传声器所在位置处的声音强度，加上计算得到的声音强度衰减量，结果即可作为待测位置处的声音强度。
另一种可选的实施方式，可以是基于神经网络模型来预测声音强度。
具体的，本实施例中可以预先训练得到声音强度预测模型，该声音强度预测模型具备接收并处理声音数据、距离值和环境变量因素，以输出对应待测位置处的声音强度的能力。
基于此，可以将传声器所采集的所述声音数据、所述距离值和所述环境变量因素输入训练好的声音强度预测模型，得到模型输出的所述待测位置处的声音强度。
进一步，对上述声音强度预测模型的训练过程进行介绍。
本实施例中可以获取训练样本及样本标签。
其中，训练样本可以包括：预设位置处的传声器对训练发声对象所采集的训练声音数据、预设位置与训练发声对象所处位置间的距离值，和训练发声对象所处环境的环境变量因素。
样本标签可以包括：训练发声对象所在位置处的声音强度。
可以理解的是，为了保证模型的鲁棒性，对于训练样本，可以是在多种不同环境下所采集的。
在获取到训练样本和样本标签之后，以声音强度预测模型对训练样本预测的声音强度趋近于样本标签为目标，训练声音强度预测模型，待模型达到设定收敛条件后可以结束训练，得到训练好的声音强度预测模型。
进一步的，前文已经提及可以在传声器和声音强度测量装置之间增设滤波器，用于进行滤波处理。则在上述步骤S120之前，可以进一步增加如下步骤：
由滤波器按照特定频段，对所述声音数据进行滤波处理，得到仅包含所述特定频段的声音数据。
在此基础上，上述步骤S120中，具体可以是由声音强度测量装置至少基于所述包含所述特定频段的声音数据和所述距离值，确定所述待测位置处的声音强度。
其中，上述特定频段可以是预先确定的目标发声对象所发出声音的频段。基于此，可以将传声器11采集的声音数据中，非特定频段的声音滤除，从而便于声音强度测量装置更加精准的对目标发声对象在待测位置处的声音强度进行测量。
再进一步的，若声音强度测量设备进一步增加有去噪模块，其设置于传声器11和声音强度测量装置13之间，用于进行降噪处理。则在上述步骤S120之前，可以进一步增加如下步骤：
由去噪模块基于配置的噪声源数据库，对所述声音数据进行噪声去除，得到去噪后的声音数据。
具体的，本申请实施例可以预先配置有噪声源数据库，去噪模块可以通过分析噪声源数据库中各噪声的特征，对传声器所采集的声音数据进行噪声去除，得到去噪后的声音数据，传递给声音强度测量装置，从而便于声音强度测量装置更加精准的对目标发声对象在待测位置处的声音强度进行测量。
下面对本申请实施例提供的声音强度测量装置13进行描述。
参见图5，图5为本申请实施例公开的一种声音强度测量装置结构示意图。
如图5所示，该装置可以包括：
声音数据获取单元131，用于获取传声器对待测位置处的目标发声对象所采集的声音数据；
距离值获取单元132，用于获取所述传声器所在位置与所述待测位置间的距离值；
声强计算单元133，用于至少基于所述声音数据和所述距离值，确定所述待测位置处的声音强度。
本实施例公开的声音强度测量装置，可以按照声音随传播距离的增加会衰减，导致声音强度降低的原理，至少基于所述声音数据和所述距离值，确定待测位置处的声音强度。由此可知，本申请能够在远离目标发声对象的位置对其发声强度进行测量，且测量过程考虑了传声器与目标发声对象间的距离，能够保证测量结果的准确度。
可选的，上述声音强度测量装置13还可以包括：环境变量因素获取单元，其用于获取所述目标发声对象所处环境中，影响声音传播衰减的环境变量因素。在此基础上，声强计算单元至少基于所述声音数据和所述距离值，确定所述待测位置处的声音强度的过程，可以包括：
基于所述声音数据、所述距离值和所述环境变量因素，确定所述待测位置处的声音强度。
可选的，上述距离值获取单元获取所述传声器所在位置与所述待测位置间的距离值的过程，可以包括：
获取红外测距模块测量的所述传声器所在位置与所述待测位置间的距离值；或，
获取用户输入的指示所述传声器所在位置与所述待测位置间距离的距离值。
可选的，上述环境变量因素获取单元获取所述目标发声对象所处环境中，影响声音传播衰减的环境变量因素的过程，可以包括：
获取传感器对所述目标发声对象所处环境所采集的以下至少一项信息作为环境变量因素：风速信息、温度信息、湿度信息和气压信息；
和/或，
获取摄像头对所述目标发声对象所处环境拍摄的图像信息，作为环境变量因素。
可选的，上述声强计算单元基于所述声音数据、所述距离值和所述环境变量因素，确定所述待测位置处的声音强度的过程，可以包括：
将所述声音数据、所述距离值和所述环境变量因素输入预置的声音强度预测模型，得到模型输出的所述待测位置处的声音强度；
所述声音强度预测模型具备接收并处理声音数据、距离值和环境变量因素，以输出对应待测位置处的声音强度的能力。
本申请实施例还提供一种存储介质，该存储介质可存储有适于处理器执行的程序，所述程序用于：
获取传声器对待测位置处的目标发声对象所采集的声音数据；
获取所述传声器所在位置与所述待测位置间的距离值；
至少基于所述声音数据和所述距离值，确定所述待测位置处的声音强度。
可选的，所述程序的细化功能和扩展功能可参照上文描述。
最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间可以根据需要进行组合，且相同相似部分互相参见即可。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本申请将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (10)

1.一种声音强度测量方法，其特征在于，包括：
获取传声器对待测位置处的目标发声对象所采集的声音数据；
获取所述传声器所在位置与所述待测位置间的距离值；
至少基于所述声音数据和所述距离值，确定所述待测位置处的声音强度；
获取所述目标发声对象所处环境中，影响声音传播衰减的环境变量因素；
所述至少基于所述声音数据和所述距离值，确定所述待测位置处的声音强度，包括：
基于所述声音数据、所述距离值和所述环境变量因素，确定所述待测位置处的声音强度；
其中，所述基于所述声音数据、所述距离值和所述环境变量因素，确定所述待测位置处的声音强度，包括：
将所述声音数据、所述距离值和所述环境变量因素输入预置的声音强度预测模型，得到模型输出的所述待测位置处的声音强度；
所述声音强度预测模型具备接收并处理声音数据、距离值和环境变量因素，以输出对应待测位置处的声音强度的能力；
其中，所述声音强度预测模型的训练过程，包括：
获取训练样本及样本标签，所述训练样本包括：预设位置处的传声器对训练发声对象所采集的训练声音数据、预设位置与训练发声对象所处位置间的距离值，和训练发声对象所处环境的环境变量因素；所述样本标签包括：训练发声对象所在位置处的声音强度；
以声音强度预测模型对所述训练样本预测的声音强度趋近于所述样本标签为目标，训练声音强度预测模型。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述传声器所在位置与所述待测位置间的距离值，包括：
获取红外测距模块测量的所述传声器所在位置与所述待测位置间的距离值；或，
获取用户输入的指示所述传声器所在位置与所述待测位置间距离的距离值。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述目标发声对象所处环境中，影响声音传播衰减的环境变量因素，包括：
获取传感器对所述目标发声对象所处环境所采集的以下至少一项信息作为环境变量因素：风速信息、温度信息、湿度信息和气压信息；
和/或，
获取摄像头对所述目标发声对象所处环境拍摄的图像信息，作为环境变量因素。
4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，在所述至少基于所述声音数据和所述距离值，确定所述待测位置处的声音强度之前，该方法还包括：
按照所述目标发声对象所发出声音的特定频段，对所述声音数据进行滤波处理，得到仅包含所述特定频段的声音数据。
5.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，在所述至少基于所述声音数据和所述距离值，确定所述待测位置处的声音强度之前，该方法还包括：
基于配置的噪声源数据库，对所述声音数据进行噪声去除，得到去噪后的声音数据。
6.一种声音强度测量装置，其特征在于，包括：
声音数据获取单元，用于获取传声器对待测位置处的目标发声对象所采集的声音数据；
距离值获取单元，用于获取所述传声器所在位置与所述待测位置间的距离值；
声强计算单元，用于至少基于所述声音数据和所述距离值，确定所述待测位置处的声音强度；
环境变量因素获取单元，用于获取所述目标发声对象所处环境中，影响声音传播衰减的环境变量因素；
所述声强计算单元至少基于所述声音数据和所述距离值，确定所述待测位置处的声音强度的过程，包括：
基于所述声音数据、所述距离值和所述环境变量因素，确定所述待测位置处的声音强度；
其中，所述基于所述声音数据、所述距离值和所述环境变量因素，确定所述待测位置处的声音强度，包括：
将所述声音数据、所述距离值和所述环境变量因素输入预置的声音强度预测模型，得到模型输出的所述待测位置处的声音强度；
所述声音强度预测模型具备接收并处理声音数据、距离值和环境变量因素，以输出对应待测位置处的声音强度的能力；
其中，所述声音强度预测模型的训练过程，包括：
获取训练样本及样本标签，所述训练样本包括：预设位置处的传声器对训练发声对象所采集的训练声音数据、预设位置与训练发声对象所处位置间的距离值，和训练发声对象所处环境的环境变量因素；所述样本标签包括：训练发声对象所在位置处的声音强度；
以声音强度预测模型对所述训练样本预测的声音强度趋近于所述样本标签为目标，训练声音强度预测模型。
7.一种声音强度测量设备，其特征在于，包括：传声器、测距模块和声音强度测量装置；
所述传声器，用于采集待测位置处的目标发声对象发出的声音数据；
所述测距模块，用于测量所述传声器所在位置与所述待测位置间的距离值；
所述声音强度测量装置，用于至少基于所述声音数据和所述距离值，确定所述待测位置处的声音强度；
传感器，用于采集所述目标发声对象所处环境中，影响声音传播衰减的环境变量因素；
所述声音强度测量装置至少基于所述声音数据和所述距离值，确定所述待测位置处的声音强度的过程，包括：
基于所述声音数据、所述距离值和所述环境变量因素，确定所述待测位置处的声音强度；
其中，所述基于所述声音数据、所述距离值和所述环境变量因素，确定所述待测位置处的声音强度，包括：
将所述声音数据、所述距离值和所述环境变量因素输入预置的声音强度预测模型，得到模型输出的所述待测位置处的声音强度；
所述声音强度预测模型具备接收并处理声音数据、距离值和环境变量因素，以输出对应待测位置处的声音强度的能力；
其中，所述声音强度预测模型的训练过程，包括：
获取训练样本及样本标签，所述训练样本包括：预设位置处的传声器对训练发声对象所采集的训练声音数据、预设位置与训练发声对象所处位置间的距离值，和训练发声对象所处环境的环境变量因素；所述样本标签包括：训练发声对象所在位置处的声音强度；
以声音强度预测模型对所述训练样本预测的声音强度趋近于所述样本标签为目标，训练声音强度预测模型。
8.根据权利要求7所述的声音强度测量设备，其特征在于，所述传感器包括以下至少一项：
用于测量风速信息的风速传感器、用于测量温度信息的温度传感器、用于测量湿度信息的湿度传感器、用于测量气压信息的气压传感器，和用于拍摄所述目标发声对象所处环境的图像信息的摄像头。
9.根据权利要求7所述的声音强度测量设备，其特征在于，还包括：
滤波器，用于按照所述目标发声对象所发出声音的特定频段，对所述传声器采集的声音数据进行滤波处理，得到仅包含所述特定频段的声音数据。
10.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时，实现如权利要求1～5中任一项所述的声音强度测量方法的各个步骤。
CN202010566650.8A 2020-06-19 2020-06-19 声音强度测量方法、装置、设备及存储介质 Active CN111693139B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010566650.8A CN111693139B (zh) 2020-06-19 2020-06-19 声音强度测量方法、装置、设备及存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010566650.8A CN111693139B (zh) 2020-06-19 2020-06-19 声音强度测量方法、装置、设备及存储介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111693139A CN111693139A (zh) 2020-09-22
CN111693139B true CN111693139B (zh) 2022-04-22

Family

ID=72482283

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010566650.8A Active CN111693139B (zh) 2020-06-19 2020-06-19 声音强度测量方法、装置、设备及存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111693139B (zh)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117357094B (zh) * 2023-11-15 2024-06-21 读取(北京)科技有限公司 应用声音强度和二氧化碳检测的呼吸状态验证系统

Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101598784A (zh) * 2009-07-08 2009-12-09 西安电子科技大学 基于fa模型的强噪声背景下雷达距离像统计识别方法
WO2012171300A1 (zh) * 2011-06-13 2012-12-20 河北省电力公司超高压输变电分公司 电力设备的声音异常检测系统及检测方法
WO2017027789A1 (en) * 2015-08-12 2017-02-16 Sonectics Ultrasound, Inc. Method and system for measuring pressure using ultrasound
US9813810B1 (en) * 2016-01-05 2017-11-07 Google Inc. Multi-microphone neural network for sound recognition
US10147439B1 (en) * 2017-03-30 2018-12-04 Amazon Technologies, Inc. Volume adjustment for listening environment
CN109520511A (zh) * 2018-12-27 2019-03-26 北京普诺兴科技有限公司 基于增强学习的室内声源找寻方法、介质、设备和装置
WO2019133732A1 (en) * 2017-12-28 2019-07-04 Knowles Electronics, Llc Content-based audio stream separation
KR20190104100A (ko) * 2019-08-19 2019-09-06 엘지전자 주식회사 마이크의 배치 적합도를 결정하는 방법 및 이를 위한 장치
CN110333484A (zh) * 2019-07-15 2019-10-15 桂林电子科技大学 基于环境背景声感知与分析的室内区域级定位方法
CN110677802A (zh) * 2018-07-03 2020-01-10 百度在线网络技术（北京）有限公司 用于处理音频的方法和装置
CN110909873A (zh) * 2019-10-08 2020-03-24 北京建筑大学 无源rfid移动测距数据降噪的方法、装置及计算机设备
CN111276157A (zh) * 2020-01-21 2020-06-12 清华大学 一种基于雨声的降雨强度识别、模型训练的方法及装置

Family Cites Families (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
FR2346696A1 (fr) * 1976-03-31 1977-10-28 Telediffusion Fse Procede de mesure de la puissance d'une source de bruit et du facteur d'absorption d'un materiau
JP3258148B2 (ja) * 1993-09-20 2002-02-18 株式会社東芝 音響シミュレーション装置
JPH1068655A (ja) * 1996-08-28 1998-03-10 Fujita Corp 固体伝搬音の予測方法及び予測システム
EP0831310B1 (de) * 1996-09-20 2002-12-11 Dietrich Dr. Kühner Verfahren und Vorrichtungen zur Bestimmung meteorologischer Zusatzdämpfungen der Schallausbreitung
JP4783873B2 (ja) * 2000-08-11 2011-09-28 有限会社 サイプラス 環境状態測定装置及び方法
CN1195972C (zh) * 2002-01-09 2005-04-06 英华达(上海)电子有限公司 利用手机监测环境噪音的方法及装置
WO2009130243A2 (en) * 2008-04-25 2009-10-29 Stichting Voor De Technische Wetenschappen Acoustic holography
US20130094656A1 (en) * 2011-10-16 2013-04-18 Hei Tao Fung Intelligent Audio Volume Control for Robot
WO2014202286A1 (en) * 2013-06-21 2014-12-24 Brüel & Kjær Sound & Vibration Measurement A/S Method of determining noise sound contributions of noise sources of a motorized vehicle
JP6077957B2 (ja) * 2013-07-08 2017-02-08 本田技研工業株式会社 音声処理装置、音声処理方法、及び音声処理プログラム
CN105204002B (zh) * 2015-10-19 2019-01-04 Tcl集团股份有限公司 一种声源定位方法及系统
WO2018093444A1 (en) * 2016-09-07 2018-05-24 Massachusetts Institute Of Technology High fidelity systems, apparatus, and methods for collecting noise exposure data
CN108091330B (zh) * 2017-12-13 2020-11-27 北京小米移动软件有限公司 输出声强调节方法、装置、电子设备及存储介质
WO2019222856A1 (en) * 2018-05-24 2019-11-28 Nureva Inc. Method, apparatus and computer-readable media to manage semi-constant (persistent) sound sources in microphone pickup/focus zones
JP7068054B2 (ja) * 2018-06-07 2022-05-16 株式会社東芝 距離計測装置、および距離計測方法
CN109035749B (zh) * 2018-08-02 2020-10-13 浙江讯飞智能科技有限公司 一种道路异常轰鸣声检测预警应用系统
US20200184991A1 (en) * 2018-12-05 2020-06-11 Pascal Cleve Sound class identification using a neural network
CN109297584B (zh) * 2018-12-08 2024-03-08 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院 一种户外变电站噪声预报系统及方法
CN111174901A (zh) * 2019-12-30 2020-05-19 中机华信诚电力工程有限公司 一种噪声分贝值的计算方法

Patent Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101598784A (zh) * 2009-07-08 2009-12-09 西安电子科技大学 基于fa模型的强噪声背景下雷达距离像统计识别方法
WO2012171300A1 (zh) * 2011-06-13 2012-12-20 河北省电力公司超高压输变电分公司 电力设备的声音异常检测系统及检测方法
WO2017027789A1 (en) * 2015-08-12 2017-02-16 Sonectics Ultrasound, Inc. Method and system for measuring pressure using ultrasound
US9813810B1 (en) * 2016-01-05 2017-11-07 Google Inc. Multi-microphone neural network for sound recognition
US10147439B1 (en) * 2017-03-30 2018-12-04 Amazon Technologies, Inc. Volume adjustment for listening environment
WO2019133732A1 (en) * 2017-12-28 2019-07-04 Knowles Electronics, Llc Content-based audio stream separation
CN110677802A (zh) * 2018-07-03 2020-01-10 百度在线网络技术（北京）有限公司 用于处理音频的方法和装置
CN109520511A (zh) * 2018-12-27 2019-03-26 北京普诺兴科技有限公司 基于增强学习的室内声源找寻方法、介质、设备和装置
CN110333484A (zh) * 2019-07-15 2019-10-15 桂林电子科技大学 基于环境背景声感知与分析的室内区域级定位方法
KR20190104100A (ko) * 2019-08-19 2019-09-06 엘지전자 주식회사 마이크의 배치 적합도를 결정하는 방법 및 이를 위한 장치
CN110909873A (zh) * 2019-10-08 2020-03-24 北京建筑大学 无源rfid移动测距数据降噪的方法、装置及计算机设备
CN111276157A (zh) * 2020-01-21 2020-06-12 清华大学 一种基于雨声的降雨强度识别、模型训练的方法及装置

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
基于径向基函数神经网络的封闭空间声压级预测;毛富哲 等;《电子测量技术》;20200614;第43卷(第10期);53-56 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN111693139A (zh) 2020-09-22

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US9909863B2 (en) Determination of a room dimension estimate
KR102046204B1 (ko) 소음 식별장치 및 소음 식별방법
US20140311245A1 (en) Pipe inspection system and related methods
CN117407661B (zh) 一种用于设备状态检测的数据增强方法
CN111693139B (zh) 声音强度测量方法、装置、设备及存储介质
Theunis et al. Sensing the environment
JP4248458B2 (ja) 音圧測定方法
US10313809B2 (en) Method and device for estimating acoustic reverberation
CN114080821A (zh) 用于表征气流的方法和装置
CN117538421A (zh) 隔音室噪声测量方法与装置
CN106710602B (zh) 一种声学混响时间估计方法和装置
US10782221B2 (en) System and method for determining a particle contamination
Stattner et al. Acoustic scheme to count bird songs with wireless sensor networks
CN111561968A (zh) 基于传感器的环境参数检测方法、装置及数据处理设备
US20180293441A1 (en) Method and apparatus for real-time detection of a scene
JP2014157110A (ja) 信号処理装置、レーダ装置および信号処理方法
Pastor-Aparicio et al. Zwicker's Annoyance model implementation in a WASN node
CN113805588A (zh) 设备测试的处理方法、装置、系统、设备和存储介质
CN109655269B (zh) 一种马达震动检测方法及装置
CN110520755A (zh) 用于检测存在的系统和方法
RU2017129116A (ru) Система и способ выполнения измерения длины пути с использованием карманного электронного устройства
CN113593564B (zh) 设备测试的处理方法、测试系统、电子设备和存储介质
Tersin et al. System for receiving and processing diversity acoustic noise control data
CN118522295B (zh) 一种野生生态环境生物多样性变化趋势评估方法
CN112253100B (zh) 一种固井质量的确定方法和装置

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant