CN113156371B - 一种基于声纹识别的复杂道路的定位导航方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及车辆定位技术领域，具体涉及一种基于声纹识别的复杂道路的定位导航方法及系统。该方法包括：采集记录目标路段的声纹信息和位置信息；建立并储存声纹信息和位置信息的映射表；车辆经过目标路段时实时录制音频流；通过音频流进行声纹匹配，获得位置信息；利用位置信息修正当前定位，对车辆进行导航。该定位导航方法及系统具有工作稳定和减小误差的优点，通过事先采集记录目标路段的声纹信息和位置信息，即可在后续的行车过程中实时进行匹配，获得当前的位置，从而保持正常的定位和导航功能，在隧道和高架桥等复杂道路都能稳定发挥作用，解决了现有的定位技术存有的容易失效和误差较大的问题，满足了复杂道路上的车辆定位的需要。
Description
技术领域
本发明涉及车辆定位技术领域，具体涉及一种基于声纹识别的复杂道路的定位导航方法及系统。
背景技术
定位功能是车载系统中的重要一环，它用于实时确定自身的位置，以方便驾驶员依据地图和路况来规划行车路线。目前较为成熟的是卫星定位技术，如常用的全球定位系统（GPS）即能实现高精度的定位功能，利用该系统，用户可以在全球范围内，满足全天候、连续、实时的三维导航定位和测速的需要。
现有的定位技术主要依赖于GPS和网络基站进行定位，对于隧道等容易阻隔信号的区域，或者是基站不易覆盖的高架桥等路况，这些复杂道路都会对现有的定位技术造成影响，导致定位效果下降，还存有定位中断的问题，使驾驶员只能凭经验进行驾驶，容易驶入岔道而偏离行驶路线；另一方面，目前的定位技术在无信号时可采用航迹推算进行补充，以维持定位的功能，但航迹推算容易使误差快速积累，时间稍长即会使行程误差大幅偏离，难以稳定发挥作用，因此需要一种新的定位导航方法及系统来解决上述的不足。
发明内容
为了克服上述现有的定位技术存有的容易失效和误差较大的技术缺陷，本发明提供一种工作稳定和减小误差的基于声纹识别的复杂道路的定位导航方法及系统。
为了解决上述问题，本发明按以下技术方案予以实现的：
本发明所述的一种基于声纹识别的复杂道路的定位导航方法，其特征在于，该方法包括：
采集记录目标路段的声纹信息和位置信息；
建立并储存声纹信息和位置信息的映射表；
车辆经过目标路段时实时录制音频流；
通过音频流进行声纹匹配，获得位置信息；
利用位置信息修正当前定位，对车辆进行导航。
所述的采集记录目标路段的声纹信息和位置信息，具体为：对目标路段进行插值处理，获得多个特征点，在各个特征点处采集记录全频率的声音信息，然后改变采集记录的时间段多次进行重复采集，获得各个特征点的音频记录，然后提取音频记录的特征，获得声纹信息，同时保存对应特征点的位置信息。
所述的全频率的声音信息，包括但不限于超声波、次声波和20Hz～20KHz频率的声音。
所述的提取音频记录的特征，包括但不限于模板匹配法, 高斯混合模型法, 联合因子分析法和深度神经网络方法。
所述的建立并储存声纹信息和位置信息的映射表，具体为：对于每一个声纹信息和与其对应的位置信息，生成一个键值对，将声纹信息和位置信息的数据赋值给键值对，然后初始化一个映射表，将键值对储存到映射表中。
所述的映射表提供增加数据、删除数据、修改数据和查找数据的功能。
所述的车辆经过目标路段时实时录制音频流，具体为：车辆在行车过程中实时检测自身位置，当检测到车辆驶入目标路段时，即开启录制音频流的功能。
所述的通过音频流进行声纹匹配，获得位置信息，具体为：不断提取录制的音频流的特征，获得实时声纹信息，遍历映射表中的声纹信息，计算实时声纹信息与各个声纹信息的匹配度，如果映射表中存有匹配范围内的声纹信息，则通过键值对获得与之对应的位置信息。
所述的匹配范围为0.75～1.0。
一种基于声纹识别的复杂道路的定位导航系统，其特征在于，该系统包括：
采集模块，用于采集记录目标路段的声纹信息和位置信息；
存储模块，用于建立并储存声纹信息和位置信息的映射表；
实况模块，用于车辆经过目标路段时实时录制音频流；
匹配模块，用于通过音频流进行声纹匹配，获得位置信息；
定位模块，用于利用位置信息修正当前定位，对车辆进行导航。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明所述的一种基于声纹识别的复杂道路的定位导航方法及系统具有工作稳定和减小误差的优点，通过事先采集记录目标路段的声纹信息和位置信息，即可在后续的行车过程中实时进行匹配，获得当前的位置，从而保持正常的定位和导航功能，在隧道等容易阻隔信号的区域，或者是基站不易覆盖的高架桥等路况，都能稳定发挥作用；另一方面，通过对目标路段进行插值处理，获得多个特征点，即可在行车过程中不断获得新的位置信息，实现不断修正的功能，防止误差产生累计，具有较高的精度，解决了现有的定位技术存有的容易失效和误差较大的问题，满足了复杂道路上的车辆定位的需要。
附图说明
下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步详细的说明，其中：
图1是本发明的方法流程示意图；
图2是本发明的系统结构示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
如图1～图2所示，本发明所述的一种基于声纹识别的复杂道路的定位导航方法，其特征在于，该方法包括：
101、采集记录目标路段的声纹信息和位置信息；
所述的采集记录目标路段的声纹信息和位置信息，具体为：对目标路段进行插值处理，获得多个特征点，在各个特征点处采集记录全频率的声音信息，进一步的，所述的全频率的声音信息，包括但不限于超声波、次声波和20Hz～20KHz频率的声音。
然后改变采集记录的时间段多次进行重复采集，获得各个特征点的音频记录，然后提取音频记录的特征，获得声纹信息，进一步的，所述的提取音频记录的特征，包括但不限于模板匹配法, 高斯混合模型法, 联合因子分析法和深度神经网络方法。在采集记录目标路段的声纹信息的同时，保存对应特征点的位置信息。
102、建立并储存声纹信息和位置信息的映射表；
所述的建立并储存声纹信息和位置信息的映射表，具体为：对于每一个声纹信息和与其对应的位置信息，生成一个键值对，将声纹信息和位置信息的数据赋值给键值对，然后初始化一个映射表，进一步的，所述的映射表提供增加数据、删除数据、修改数据和查找数据的功能。最后依次将键值对储存到映射表中。
103、车辆经过目标路段时实时录制音频流；
所述的车辆经过目标路段时实时录制音频流，具体为：车辆在行车过程中实时检测自身位置，将自身位置的坐标与目标路段的区域进行比对，当检测到车辆驶入目标路段时，即开启录制音频流的功能，当检测到车辆离开目标路段时，即关闭录制音频流的功能。
104、通过音频流进行声纹匹配，获得位置信息；
所述的通过音频流进行声纹匹配，获得位置信息，具体为：不断提取录制的音频流的特征，获得实时声纹信息，遍历映射表中的声纹信息，计算实时声纹信息与各个声纹信息的匹配度，如果映射表中存有匹配范围内的声纹信息，则通过键值对获得与之对应的位置信息，如果映射表中不存有匹配范围内的声纹信息，则读取下一段音频流继续进行匹配。
具体的，所述的匹配范围为0.75～1.0，即，遍历映射表中的声纹信息，获得与实时声纹信息匹配度最高的一个声纹信息，若该声纹信息的匹配度高于0.75，则查找映射表中该声纹信息的键值对，读取键值对中的位置信息。
105、利用位置信息修正当前定位，对车辆进行导航。
一种基于声纹识别的复杂道路的定位导航系统，其特征在于，该系统包括：
采集模块1，用于采集记录目标路段的声纹信息和位置信息；
存储模块2，用于建立并储存声纹信息和位置信息的映射表；
实况模块3，用于车辆经过目标路段时实时录制音频流；
匹配模块4，用于通过音频流进行声纹匹配，获得位置信息；
定位模块5，用于利用位置信息修正当前定位，对车辆进行导航。
该定位导航方法及系统具有工作稳定和减小误差的优点，通过事先采集记录目标路段的声纹信息和位置信息，即可在后续的行车过程中实时进行匹配，获得当前的位置，从而保持正常的定位和导航功能，在隧道等容易阻隔信号的区域，或者是基站不易覆盖的高架桥等路况，都能稳定发挥作用；另一方面，通过对目标路段进行插值处理，获得多个特征点，即可在行车过程中不断获得新的位置信息，实现不断修正的功能，防止误差产生累计，具有较高的精度，解决了现有的定位技术存有的容易失效和误差较大的问题，满足了复杂道路上的车辆定位的需要。
以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，故凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何修改、等同变化与修饰,均仍属于本发明技术方案的范围内。
Claims (7)
1.一种基于声纹识别的复杂道路的定位导航方法，其特征在于，该方法包括：
采集记录目标路段的声纹信息和位置信息，具体为：对目标路段进行插值处理，获得多个特征点，在各个特征点处采集记录全频率的声音信息，然后改变采集记录的时间段多次进行重复采集，获得各个特征点的音频记录，然后提取音频记录的特征，获得声纹信息，同时保存对应特征点的位置信息；
建立并储存声纹信息和位置信息的映射表；
车辆经过目标路段时实时录制音频流,具体为：车辆在行车过程中实时检测自身位置，当检测到车辆驶入目标路段时，即开启录制音频流的功能；
通过音频流进行声纹匹配，获得位置信息；
利用位置信息修正当前定位，对车辆进行导航，所述的通过音频流进行声纹匹配，获得位置信息，具体为：不断提取录制的音频流的特征获得实时声纹信息，遍历映射表中的声纹信息，计算实时声纹信息与各个声纹信息的匹配度，如果映射表中存有匹配范围内的声纹信息，则通过键值对获得与之对应的位置信息。
2.根据权利要求1所述的一种基于声纹识别的复杂道路的定位导航方法，其特征在于：所述的全频率的声音信息，包括但不限于超声波、次声波和20Hz～20KHz频率的声音。
3.根据权利要求1所述的一种基于声纹识别的复杂道路的定位导航方法，其特征在于：所述的提取音频记录的特征，包括但不限于模板匹配法,高斯混合模型法,联合因子分析法和深度神经网络方法。
4.根据权利要求1所述的一种基于声纹识别的复杂道路的定位导航方法，其特征在于：所述的建立并储存声纹信息和位置信息的映射表，具体为：对于每一个声纹信息和与其对应的位置信息，生成一个键值对，将声纹信息和位置信息的数据赋值给键值对，然后初始化一个映射表，将键值对储存到映射表中。
5.根据权利要求4所述的一种基于声纹识别的复杂道路的定位导航方法，其特征在于：所述的映射表提供增加数据、删除数据、修改数据和查找数据的功能。
6.根据权利要求1所述的一种基于声纹识别的复杂道路的定位导航方法，其特征在于：所述的匹配范围为0.75～1.0。
7.一种基于声纹识别的复杂道路的定位导航系统，其特征在于，该系统包括：
采集模块，用于采集记录目标路段的声纹信息和位置信息，具体为：对目标路段进行插值处理，获得多个特征点，在各个特征点处采集记录全频率的声音信息，然后改变采集记录的时间段多次进行重复采集，获得各个特征点的音频记录，然后提取音频记录的特征，获得声纹信息，同时保存对应特征点的位置信息；
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实况模块，用于车辆经过目标路段时实时录制音频流，具体为：车辆在行车过程中实时检测自身位置，当检测到车辆驶入目标路段时，即开启录制音频流的功能；
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定位模块，用于利用位置信息修正当前定位，对车辆进行导航，所述的通过音频流进行声纹匹配，获得位置信息，具体为：不断提取录制的音频流的特征获得实时声纹信息，遍历映射表中的声纹信息，计算实时声纹信息与各个声纹信息的匹配度，如果映射表中存有匹配范围内的声纹信息，则通过键值对获得与之对应的位置信息。
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| CN103685185A (zh) * | 2012-09-14 | 2014-03-26 | 上海掌门科技有限公司 | 移动设备声纹注册、认证的方法及系统 |
| CN106131785A (zh) * | 2016-06-30 | 2016-11-16 | 中兴通讯股份有限公司 | 一种实现定位的方法、装置及位置服务系统 |
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