CN112065504A - 基于声音识别的矿井爆炸灾害报警方法及系统 - Google Patents

基于声音识别的矿井爆炸灾害报警方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种基于声音识别的矿井爆炸灾害报警方法及系统，本发明通过在巷道、采煤工作面、掘进工作面、中央水泵房和配电室等地方设置声音传感器，采集并监测巷道、采煤工作面、掘进工作面、中央水泵房和配电室等地方声音，通过提取MFCC特征值，当监测到的声音特征满足设定条件后，进入报警状态。本发明实施简单，可快速准确地判断矿井爆炸灾害，为井下人员争取宝贵的救灾和逃生时间。可以解决现有技术中煤矿报警方式容易误报和漏报，以致不能及时采取应急措施，易造成爆炸发生与人员伤亡的问题。

Description

基于声音识别的矿井爆炸灾害报警方法及系统
技术领域
本发明涉及一种基于声音识别的矿井爆炸灾害报警方法，该方法涉及声音感知，声音识别与通信等领域。
背景技术
煤炭是我国的主要能源，约占一次能源的70％。煤炭行业是高危行业，爆炸、水灾、火灾、顶板等事故困扰着煤炭安全生产。我国煤矿发生重特大事故中，矿井爆炸灾害死亡人数占总死亡人数的66.5％。其危害包括：
1.炸毁巷道，埋压、淹没和封堵人员。
2.伴随着坍塌，会有大量的煤泥和岩石淤积在巷道，给人员逃生造成困难。
3.损坏设备。井下电器，电缆被爆炸破坏后，给井下的通风、排水、运输等造成困难，使未及时逃离的人员生还几率降低。
4.爆炸事故中，由于创伤和烧伤造成人员死亡人数不足20％，一氧化碳中毒窒息死亡人员达80％多。
综上所述，矿井爆炸是煤矿重特大灾害，在煤矿生产中矿井爆炸的报警应做到及时准确。目前爆炸报警主要以传感器和先兆现象为主，传感器监控可预防井下爆炸事故，但由于还可能存在现场工作环境恶劣，设计不当、措施不力、管理不善和人员思想麻痹等原因，传感器不能完全预防爆炸的发生，更不能对突发的矿井爆炸进行报警；先兆现象主要是以人为经验为主，存在比较大的客观因素存在，易误报和漏报，以致不能及时采取应急措施，易造成爆炸发生与人员伤亡。为了有效减少爆炸灾害引起的财产损失和人员伤亡，需要新的矿井爆炸灾害报警方法，可准确地对井下爆炸灾害进行感知，争取宝贵的救灾和逃生时间。
发明内容
本发明解决的技术问题是：本发明用于解决现有技术中煤矿报警方式容易误报和漏报，以致不能及时采取应急措施，易造成爆炸发生与人员伤亡的问题。
为解决上述技术问题，本发明提供了一种基于声音识别的矿井爆炸灾害报警方法及系统，本发明通过在巷道、采煤工作面、掘进工作面、中央水泵房和配电室等地方放置声音传感器对周围环境及设备进行监测，采集待监测区域的声音，通过对采集到声音进行特征提取，当提取出的特征值满足设定条件，则进入报警状态，并进行爆炸灾害报警处理。
本发明采用的技术方案如下：
本发明第一方面提供一种基于声音识别的矿井爆炸灾害报警方法，包括：
实时采集煤矿井下待监测区域的音频信号；
提取当前采集的实时音频信号的MFCC特征值；
根据预先构建的高斯混合模型，将实时音频信号的MFCC特征值代入高斯混合模型进行识别匹配；
对提取到的MFCC特征值或高斯模型的匹配识别结果进行监测，若所述MFCC特征值第一列数据的平均值或高斯混合模型的匹配识别结果满足预设报警条件，则发出爆炸灾害报警信号。
本发明第二方面提供一种基于声音识别的矿井爆炸灾害报警系统，包括：
音频采集模块，安装于井下待监测区域，用于实时采集煤矿井下待监测区域
的音频信号；
爆炸灾害监测服务器，安装于井上，与所述音频采集模块通信连接，用于接收所述音频采集模块的实时音频信号，并提取MFCC特征值；根据预先构建的高斯混合模型，将实时音频信号的MFCC特征值代入高斯混合模型进行识别匹配；对提取到的MFCC特征值或高斯模型的匹配识别结果进行监测，若所述MFCC特征值或高斯混合模型的匹配识别结果满足预设报警条件，则发出爆炸灾害报警信号；
监控终端，安装于井上，与所述爆炸灾害监测服务器通信连接，用于接收所述爆炸灾害监测服务器的报警信号，并报警。
本发明的有益效果：本发明通过在巷道、采煤工作面和掘进工作面设置声音传感器，采集并监测巷道、采煤工作面和掘进工作面声音，当采集到的声音特征满足设定条件，则进入报警状态。本发明实施简单，可快速准确地判断矿井爆炸灾害，为井下人员正确宝贵的救灾和逃生时间。
附图说明
图1矿井爆炸感知报警监测系统示意图。
图2矿井声音监测系统中MFCC特征值监测流程图。
图3矿井声音监测系统中GMM混合模型里MFCC特征值监测流程图。
具体实施方式
下面结合附图和具体的实施例对本发明作进一步详细的说明
实施例1：
本实施例提供一种基于声音识别的矿井爆炸灾害报警方法，包括：
S1：实时采集煤矿井下待监测区域的音频信号；
S2：提取当前采集的实时音频信号的MFCC特征值；
S3：根据预先构建的高斯混合模型，将实时音频信号的MFCC特征值代入高斯混合模型进行识别匹配；
S4：对提取到的MFCC特征值或高斯模型的匹配识别结果进行监测，若所述MFCC特征值或高斯混合模型的匹配识别结果满足预设报警条件，则发出爆炸灾害报警信号。
可选的是，本实施例对提取到的MFCC特征值进行监测的步骤包括：
监测当前采集到的实时音频信号的MFCC特征值的第一列数据的平均值
Figure BDA0002681696360000031
若
Figure BDA0002681696360000032
则判定当前采集到的声音信号异常，进入预警状态，其中，H0为设定的第一预警阈值；
在预警状态下，间隔设定时间再次监测当前采集的实时音频信号的MFCC特征值第一列数据的平均值C1(n+1)，若
Figure BDA0002681696360000033
或
Figure BDA0002681696360000034
则进行矿井爆炸报警处理，否则，退出预警状态；其中，H1为设定的第二预警阈值，H2设定的第三预警阈值。
提取的MFCC特征值为矩阵形式，由于音频信号中爆炸声音的MFCC特征值第一列数据与其余声音MFCC特征值第一列数据的差异明显，故本实施例通过监测提取到的音频信号中MFCC特征值第一列数据的平均值来判断是否发生爆炸。
本实施例对监测区域MFCC特征值监测流程如图2所示：
S411：采集待监测区域的音频信号，并提取采集的实时音频信号的MFCC特征值：
Figure BDA0002681696360000035
其中：n是MFCC系数阶数；这里m是三角滤波器个数；N表示傅里叶变换的点数；S(m)是每个滤波器组的对数能量，计算公式如下：
Figure BDA0002681696360000036
其中，Hm(k)为三角滤波器的频率响应；Xa(k)为声音的离散傅里叶变换的值；M代表滤波器个数；N表示傅里叶变换的点数。
S412：对S411得到的MFCC特征值的取第一列数据的平均值
Figure BDA0002681696360000037
判断是否满足
Figure BDA0002681696360000038
如满足则执行S413，否则返回S411。
S413：进入预警状态。
S414：间隔时间T1。
S415：采集声音并计算实时声音的MFCC特征值并取第一列数据的平均值
Figure BDA0002681696360000039
S416:判断是否满足
Figure BDA00026816963600000310
如满足则执行S418，否则执行S417。
S417:判断是否满足
Figure BDA0002681696360000041
如满足则执行S418，否则执行S419。
S418:向监控终端发送矿井爆炸信号。
S419:退出预警状态并返回S411。
可选的是，本实施例对计算得到的最大似然对数进行监测的步骤包括：
实时监测根据实时音频信号的MFCC特征值和高斯混合模型进行识别匹配得到的最大似然对数p1，若p1≥M0，则判定声音异常，并进入预警状态；
在预警状态下，间隔设定时间再次监测实时采集的音频信号，并再次根据高斯混合模型进行识别匹配得到最大似然对数p2，若p2≥M1或者p2-p1≥M2，则进入矿井爆炸报警处理，否则退出预警状态；M0、M1、M2分别为由试验测定或人为设定的第四报警阈值、第五报警阈值和第六报警阈值。
本实施例对高斯混合模型的识别匹配结果的监测流程如图3所示：
S401：采集声音并计算实时采集声音的MFCC特征值。
S402：经过EM算法得出最大似然对数值p1，计算公式如下：
Figure BDA0002681696360000042
S403：E-step：计算初始πk、μk、∑k后验概率：
Figure BDA0002681696360000043
S404：M-step：新πk、μk、∑k的计算公式：
Figure BDA0002681696360000044
Figure BDA0002681696360000045
Figure BDA0002681696360000046
S405：将新πk、μk、∑k带回步骤S403，计算出新后验概率γ(znk)，若收敛则进入S406，否则返回到步骤S403。
S406：判断是否满足
Figure BDA0002681696360000047
如满足则执行S407否则返回S401。
S407：进入预警状态。
S408：间隔时间T1。
S409：采集声音并计算实时声音的MFCC特征值并通过步骤S402～S404得到最大似然对数p2。
S4010：判断是否满足p2≥M1，如满足则执行S4012，否则执行S4011。
S4011：判断是否满足p2-p1≥M2，如满足则执行S4012，否则执行S4013。
S4012：向监控终端发送矿井爆炸信号。
S4013：退出预警状态并返回S401。
以上爆炸灾害监测服务器对声音MFCC特征值、MFCC特征值的高斯模型可作为独立进程并行进行。
本实施例提取MFCC特征值的步骤如下：
步骤1：对采集到的声音信号进行声音预处理后做傅里叶变换，获得频谱分布,计算式如下：
Figure BDA0002681696360000051
其中：x(n)为音频信号，N为傅里叶变换的点数。
步骤2：频谱的平方得到能量谱；
步骤3：将能量谱通过一组Mel尺度的三角形滤波器，其频率响应定义式如下所示：
Figure BDA0002681696360000052
其中f(m)为第m个滤波器的中心频率，f(m-1)为前一个滤波器的中心频率，f(m+1)为后一个滤波器的中心频率；M为滤波器个数。
步骤4：计算每个滤波器组输出的对数能量S(m)，计算式如下：
Figure BDA0002681696360000053
其中：Xa(k)为音频信号能量谱；Hm(k)为滤波器组。
步骤5：将对数能力进行离散余弦变换处理得到MFCC系数，计算式如下：
Figure BDA0002681696360000054
本实施例建立高斯混合模型的步骤如下：
步骤1：样本音频进行MFCC特征值提取；
步骤2：将得到的MFCC特征值进行高斯混合模型建模，计算式如下：
Figure BDA0002681696360000061
其中K为音频信号样本个数；N(c(n)|μk，∑k)称为混合模型中的第k个音频信号样本；Tk是第k个音频信号样本的混合系数，且满足
Figure BDA0002681696360000062
uk为第k个音频信号样本的均值；δk为第k个音频信号样本的方差。
实施例2
本实施例提供一种基于声音识别的矿井爆炸感知报警系统，如图1所示，包括：
音频采集模块108，安装于井下待监测区域，用于实时采集煤矿井下待监测区域的音频信号。
本实施例音频采集模块108采用矿用防爆音频采集模块，固定安装在巷道、采煤工作面和掘进工作面，通过通信线缆与分站106连接进行有线通信，其中分站106负责包括声音传感器在内的井下通信设备的接入和数据交换，符合煤矿井下防爆要求。
音频采集模块108采集的音频包括采煤工作面与掘进工作面设备正常运行声音、汽车行驶声音、水泵工作声音、通风机工作声音、低压馈电设备运行声音、高压配电设备运行声音、一次配电设备运行声音、皮带电机声音、皮带运行声音和人说话声音。
爆炸灾害监测服务器102，安装于井上，与所述音频采集模块通信连接，用于接收所述音频采集模块的实时音频信号，并提取MFCC特征值；根据预先构建的高斯混合模型，将实时音频信号的MFCC特征值代入高斯混合模型进行识别匹配；对提取到的MFCC特征值或高斯模型的匹配识别结果进行监测，若所述MFCC特征值或高斯混合模型的匹配识别结果满足预设报警条件，则发出爆炸灾害报警信号；
监控终端101，安装于井上，与所述爆炸灾害监测服务器通信连接，用于接收所述爆炸灾害监测服务器的报警信号，并报警。
本实施例的监控终端具有声光报警功能，接收爆炸灾害监测服务器的报警信号并声光报警；具有实时音频监控和历史音频调取功能，生产管理人员通过监控主机查看现场音频。
可选的是，本实施例还设置了存储服务器103，所述存储服务器103与所述音频采集模块108通信连接，用于存储音频采集模块108采集的数字音频；
所述监控终端101与所述存储服务器连接，用于通过所述存储服务器调取查看待监测区域的现场音频或调取历史监控音频数据。
另外，本实施例还设置有：
网络交换机104，负责所有接入矿用以太网的设备的管理和数据交换。
井下交换机105，负责分站和网络交换机直接的数据交换，具有隔爆外壳，符合煤矿井下防爆要求。
交/直流电转换设备107，将井下交流电源转换为直流电，通过供电线缆为井下交换机、分站、声音采集模块等设备供电。
本发明通过在巷道、采煤工作面和掘进工作面设置声音传感器，采集并监测巷道、采煤工作面和掘进工作面声音，当采集到的声音特征满足设定条件，则进入报警状态。本发明实施简单，可快速准确地判断矿井爆炸灾害，为井下人员正确宝贵的救灾和逃生时间。

Claims (10)

1.一种基于声音识别的矿井爆炸灾害报警方法，其特征在于，包括：
实时采集煤矿井下待监测区域的音频信号；
提取当前采集的实时音频信号的MFCC特征值；
根据预先构建的高斯混合模型，将实时音频信号的MFCC特征值代入高斯混合模型进行识别匹配；
对提取到的MFCC特征值或高斯混合模型的匹配识别结果进行监测，若所述MFCC特征值或高斯混合模型的匹配识别结果满足预设报警条件，则发出爆炸灾害报警信号。
2.根据权利要求1所述的基于声音识别的矿井爆炸灾害报警方法，其特征在于，对提取到的MFCC特征值进行监测的步骤包括：
监测当前采集到的实时音频信号的MFCC特征值C(n)的第一列数据的平均值
Figure FDA0002681696350000011
若
Figure FDA0002681696350000012
则判定当前采集到的声音信号异常，进入预警状态，其中，H0为设定的第一预警阈值；
在预警状态下，间隔设定时间再次监测当前采集的实时音频信号的MFCC特征值第一列数据的平均值
Figure FDA0002681696350000013
若
Figure FDA0002681696350000014
或
Figure FDA0002681696350000015
则进行矿井爆炸报警处理，否则，退出预警状态；其中，H1为设定的第二预警阈值，H2设定的第三预警阈值。
3.根据权利要求书1所述的基于声音识别的矿井爆炸感知报警方法，其特征在于，对计算得到的高斯混合模型的匹配识别进行监测的步骤包括：
实时监测根据实时音频信号的MFCC特征值和高斯混合模型进行识别匹配得到的最大似然对数p1，若p1≥M0，则判定声音异常，并进入预警状态；
在预警状态下，间隔设定时间再次监测实时采集的音频信号，并再次根据高斯混合模型进行识别匹配得到最大似然对数p2，若p2≥M1或者p2-p1≥M2，则进入矿井爆炸报警处理，否则退出预警状态；M0、M1、M2分别为由试验测定或人为设定的第四报警阈值、第五报警阈值和第六报警阈值。
4.根据权利要求书3所述的基于声音识别的矿井爆炸感知报警方法，其特征在于，还包括高斯混合模型构建的步骤，包括：
对样本音频信号进行MFCC特征值提取：
将得到的MFCC特征值进行高斯混合模型建模，即：
Figure FDA0002681696350000021
其中，C(n)为声音的MFCC特征值；K为音频信号样本个数；N(x|μk，∑k)为高斯混合模型中的第k个音频信号样本；πk为第k个音频信号样本的混合系数，且满足
Figure FDA0002681696350000022
uk为第k个音频信号样本的均值；δk为第k个音频信号样本的方差。
5.根据权利要求书4所述的基于声音识别的矿井爆炸感知报警方法，其特征在于，最大似然函数的计算公式为：
Figure FDA0002681696350000023
6.根据权利要求书1所述的基于声音识别的矿井爆炸感知报警方法，其特征在于，采集的煤矿井下待监测区域的音频信号包括：
采煤工作面与掘进工作面设备正常运行声音、汽车行驶声音、水泵工作声音、通风机工作声音、低压馈电设备运行声音、高压配电设备运行声音、一次配电设备运行声音、皮带电机声音、皮带运行声音和人说话声音。
7.一种基于声音识别的矿井爆炸感知报警系统，其特征在于，包括：
音频采集模块，安装于井下待监测区域，用于实时采集煤矿井下待监测区域的音频信号；爆炸灾害监测服务器，安装于井上，与所述音频采集模块通信连接，用于接收所述音频采集模块的实时音频信号，并提取MFCC特征值；根据预先构建的高斯混合模型，将实时音频信号的MFCC特征值代入高斯混合模型进行识别匹配；对提取到的MFCC特征值或高斯模型的匹配识别结果进行监测，若所述MFCC特征值或高斯混合模型的匹配识别结果满足预设报警条件，则发出爆炸灾害报警信号；
监控终端，安装于井上，与所述爆炸灾害监测服务器通信连接，用于接收所述爆炸灾害监测服务器的报警信号，并报警。
8.根据权利要求7所述的基于声音识别的矿井爆炸感知报警系统，其特征在于，还包括存储服务器，所述存储服务器与所述音频采集模块通信连接，用于存储音频采集模块采集的数字音频；
所述监控终端与所述存储服务器连接，用于通过所述存储服务器调取查看待监测区域的现场音频或调取历史监控音频数据。
9.根据权利要求7所述的基于声音识别的矿井爆炸感知报警系统，其特征在于，所述音频采集模块安装在井下巷道、采煤工作面、掘进工作面、中央水泵房和中央配电室，所述音频采集模块采集的音频包括采煤工作面与掘进工作面设备正常运行声音、汽车行驶声音、水泵工作声音、通风机工作声音、低压馈电设备运行声音、高压配电设备运行声音、一次配电设备运行声音、皮带电机声音、皮带运行声音和人说话声音。
10.根据权利要求7所述的基于声音识别的矿井爆炸感知报警系统，其特征在于，所述音频采集模块采用矿用防爆类型的声音传感器。
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