CN113311508A - 一种利用声音识别天气过程的方法 - Google Patents

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李晓勇
于廷照
李红玉
谭贵蓉
王甚男
周祥华
熊胤帆
王翔
刘宽宗
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Abstract

本发明公开了一种利用声音识别天气过程的方法，包括主控模块、用于存储声谱图的分类存储模块以及用于对夜间环境下声音进行实时监测的监测模块，包括如下步骤：S1、数据采集；S2、通过改变亮度、对比度、色调、饱和度的颜色参数对声谱图颜色显示进行调整，以凸显特征信号成分；S3、将制作好的声谱图进行分类储存；S4、实时监测；S5、主控模块对接收到的实时监测声音声谱图进行对比；S6、将与实时监测声音声谱图相似的天气环境的多组声谱图进行调取；S7、二次对比。本发明通过采用PyTorch开源学习库建立音频检测卷积网络模型深度学习不同天气环境下的声音，然后通过实时采集当时天气的声音来判断当时的天气，能判断实时天气。

Description

一种利用声音识别天气过程的方法
技术领域
本发明属于声音识别判断天气领域，更具体地说，尤其涉及一种利用声音识别天气过程的方法。
背景技术
目前的天气判断领域中，对流天气的触发机制在预报时较难直接确定，只能大体估计，导致预报时间中只能确定对流天气的“潜势”落区，即只能根据对流发生的必要条件而不是充分条件来预报对流落区，特别是在夜间，只能根据上述天气判断方式对天气进行判断，但是，由于上述天气判断方式不精确，导致无法根据天气做出预防措施，因此我们提出一种利用声音识别天气过程的方法。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种利用声音识别天气过程的方法。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种利用声音识别天气过程的方法，包括主控模块、用于存储声谱图的分类存储模块以及用于对夜间环境下声音进行实时监测的监测模块，包括如下步骤：
S1、数据采集，采集不同天气环境下的声音，并对改声音进行降噪处理，所述不同天气环境下的声音具体包括：小雨天气环境、中雨天气环境、大雨天气环境、冰雹天气环境、大风天气环境、下雪天气环境；
S2、通过上述降噪后的声音制作声谱图，并且通过改变亮度、对比度、色调、饱和度的颜色参数对声谱图颜色显示进行调整，以凸显特征信号成分；
S3、将制作好的声谱图进行分类储存，并将储存声谱图的储存模块与主控模块电性连接；
S4、实时监测，通过监测模块对夜间环境下的声音进行实时监测并降噪，并将降噪后的声音实时传输至主控模块；
S5、主控模块根据类存储模块中储存的不同天气环境的声谱图，对接收到的实时监测声音声谱图进行对比；
S6、将与实时监测声音声谱图相似的天气环境的多组声谱图进行调取；
S7、二次对比，将实时监测声音声谱图分别与上述相似度大于50％的天气环境的声谱图进行二次对比，取相似度最高的天气环境的声谱图作为最终结果。
优选的，步骤1所述的声音采集采用声音采集模块进行采集，所述声音采集模块包括声音传感器、数据采集卡、信号滤波器、信号放大电路，所述声音传感器、数据采集卡、信号滤波器、降噪处理电路、和信号放大电路之间信号连接。
优选的，步骤S3所述的主控模块包括对比模块和信号接收单元，所述信号接收单元包括WIFI天线、LTE天线、射频开关、频分器以及处理器，所述频分器用于将所述LTE天线接收的信号中的WIFI信号以及LTE信号分开，并将分开后的所述WIFI信号以及所述LTE信号分别通过所述第一输出端口以及所述第二输出端口输出。
优选的，步骤S4中所述的监测模块设置为带有信号发射单元的监测模块，所述监测模块内置一个对声音敏感的电容式驻极体话筒。声波使话筒内的驻极体薄膜振动，导致电容的变化，而产生与之对应变化的微小电压。这一电压随后被转化成0-5V的电压，经过A/D转换后通过信号发射单元传输至主控模块的信号接收单元。
优选的，所述主控模块采用PyTorch开源学习库建立音频检测卷积网络模型，通过PyTorch开源学习库深度学习不同天气环境下的声音，完善主控模块对不同天气环境下的声音与监测模块监测到夜间环境下的声音进行对比，并做出自判断。
优选的，所述主控模块具体采用算术运算符、赋值运算符、关系运算符、逻辑运算符和位运算符进行图形对比，所述算术运算符、赋值运算符、关系运算符、逻辑运算符和位运算符按优先级从底到高排列为：赋值运算符＜逻辑与运算符＜关系运算符＜算术运算符。
优选的，所述换能器将接收到的声音信号传递到所述话筒信号分配器，所述话筒信号分配器将声音信号分配到各个输入通道；所述多级放大单元将各个输入通道中的声音信号进行不同级别的放大处理；所述A/D转换器将经过放大处理的声音信号进行模数转换，所述信号分配器接收经过模数转换的各个声音信号。
优选的，步骤S6中所述的与实时监测声音声谱图相似的天气环境的多组声谱图，指与实时监测声音声谱图相似度大于60％的天气环境的所有声谱图。
优选的，所述声音传感器用于感测不同天气环境下音频信号，所述降噪处理电路与所述声音传感器连接，用于接收所述不同天气环境下音频信号，并根据不同天气环境下音频信号生成降噪信号；还用于将降噪信号和不同天气环境下音频信号进行叠加生成凸显特征的音频信号。
本发明的技术效果和优点：本发明提供的一种利用声音识别天气过程的方法，与传统的只能确定对流天气的潜势落区的判断方式，本发明通过采用PyTorch开源学习库建立音频检测卷积网络模型深度学习不同天气环境下的声音，然后通过实时采集当时天气的声音来判断当时的天气，能判断实时天气。
附图说明
图1为本发明夜间用声音识别判断天气方法的流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。基于本发明中的实施例，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，都属于本发明保护的范围。
本发明提供了如图1的一种利用声音识别天气过程的方法，包括主控模块、用于存储声谱图的分类存储模块以及用于对夜间环境下声音进行实时监测的监测模块，包括如下步骤：
S1、数据采集，采集不同天气环境下的声音，并对改声音进行降噪处理，不同天气环境下的声音具体包括：小雨天气环境、中雨天气环境、大雨天气环境、冰雹天气环境、大风天气环境、下雪天气环境；
步骤1的声音采集采用声音采集模块进行采集，声音采集模块包括声音传感器、数据采集卡、信号滤波器、信号放大电路，声音传感器、数据采集卡、信号滤波器、降噪处理电路、和信号放大电路之间信号连接，声音传感器用于感测不同天气环境下音频信号，降噪处理电路与声音传感器连接，用于接收不同天气环境下音频信号，并根据不同天气环境下音频信号生成降噪信号；还用于将降噪信号和不同天气环境下音频信号进行叠加生成凸显特征的音频信号；
S2、通过上述降噪后的声音制作声谱图，并且通过改变亮度、对比度、色调、饱和度的颜色参数对声谱图颜色显示进行调整，以凸显特征信号成分；
S3、将制作好的声谱图进行分类储存，并将储存声谱图的储存模块与主控模块电性连接；
步骤S3的主控模块包括对比模块和信号接收单元，信号接收单元包括WIFI天线、LTE天线、射频开关、频分器以及处理器，频分器用于将LTE天线接收的信号中的WIFI信号以及LTE信号分开，并将分开后的WIFI信号以及LTE信号分别通过第一输出端口以及第二输出端口输出；
S4、实时监测，通过监测模块对夜间环境下的声音进行实时监测并降噪，并将降噪后的声音实时传输至主控模块；
步骤S4中的监测模块设置为带有信号发射单元的监测模块，监测模块内置一个对声音敏感的电容式驻极体话筒。声波使话筒内的驻极体薄膜振动，导致电容的变化，而产生与之对应变化的微小电压。这一电压随后被转化成0-5V的电压，经过A/D转换后通过信号发射单元传输至主控模块的信号接收单元；
S5、主控模块根据类存储模块中储存的不同天气环境的声谱图，对接收到的实时监测声音声谱图进行对比；
S6、将与实时监测声音声谱图相似的天气环境的多组声谱图进行调取；
步骤S6中的与实时监测声音声谱图相似的天气环境的多组声谱图，指与实时监测声音声谱图相似度大于60％的天气环境的所有声谱图；
S7、二次对比，将实时监测声音声谱图分别与上述相似度大于50％的天气环境的声谱图进行二次对比，取相似度最高的天气环境的声谱图作为最终结果。
其中，主控模块采用PyTorch开源学习库建立音频检测卷积网络模型，通过PyTorch开源学习库深度学习不同天气环境下的声音，完善主控模块对不同天气环境下的声音与监测模块监测到夜间环境下的声音进行对比，并做出自判断，主控模块具体采用算术运算符、赋值运算符、关系运算符、逻辑运算符和位运算符进行图形对比，算术运算符、赋值运算符、关系运算符、逻辑运算符和位运算符按优先级从底到高排列为：赋值运算符＜逻辑与运算符＜关系运算符＜算术运算符。
PyTorch开源学习库是基于Python的可续计算包，PyTorch开源学习库功能为：具有强大的GPU加速的张量计算；包含自动求导系统的深度神经网络；
通过上述方案，采用PyTorch开源学习库建立音频检测卷积网络模型深度学习不同天气环境下的声音，然后通过实时采集当时天气的声音来判断当时的天气，能判断实时天气。
其中，换能器将接收到的声音信号传递到话筒信号分配器，话筒信号分配器将声音信号分配到各个输入通道；多级放大单元将各个输入通道中的声音信号进行不同级别的放大处理；A/D转换器将经过放大处理的声音信号进行模数转换，信号分配器接收经过模数转换的各个声音信号。
可选的，监测模块中设置温度检测传感器，通过温度检测传感器配合采集到的声音能更加精确的在低温环境下判断出下雨或者下雪，并且温度检测传感器还能实时监测环境温度，在精确判断夜间实时天气的同时，对温度记性良好的监控。
最后应说明的是：以上仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换,凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种利用声音识别天气过程的方法，包括主控模块、用于存储声谱图的分类存储模块以及用于对夜间环境下声音进行实时监测的监测模块，其特征在于：包括如下步骤：
S1、数据采集，采集不同天气环境下的声音，并对改声音进行降噪处理，所述不同天气环境下的声音具体包括：小雨天气环境、中雨天气环境、大雨天气环境、冰雹天气环境、大风天气环境、下雪天气环境；
S2、通过上述降噪后的声音制作声谱图，并且通过改变亮度、对比度、色调、饱和度的颜色参数对声谱图颜色显示进行调整，以凸显特征信号成分；
S3、将制作好的声谱图进行分类储存，并将储存声谱图的储存模块与主控模块电性连接；
S4、实时监测，通过监测模块对夜间环境下的声音进行实时监测并降噪，并将降噪后的声音实时传输至主控模块；
S5、主控模块根据类存储模块中储存的不同天气环境的声谱图，对接收到的实时监测声音声谱图进行对比；
S6、将与实时监测声音声谱图相似的天气环境的多组声谱图进行调取；
S7、二次对比，将实时监测声音声谱图分别与上述相似度大于50％的天气环境的声谱图进行二次对比，取相似度最高的天气环境的声谱图作为最终结果。
2.根据权利要求1所述的一种利用声音识别天气过程的方法，其特征在于：步骤1所述的声音采集采用声音采集模块进行采集，所述声音采集模块包括声音传感器、数据采集卡、信号滤波器、信号放大电路，所述声音传感器、数据采集卡、信号滤波器、降噪处理电路、和信号放大电路之间信号连接。
3.根据权利要求1所述的一种利用声音识别天气过程的方法，其特征在于：步骤S3所述的主控模块包括对比模块和信号接收单元，所述信号接收单元包括WIFI天线、LTE天线、射频开关、频分器以及处理器，所述频分器用于将所述LTE天线接收的信号中的WIFI信号以及LTE信号分开，并将分开后的所述WIFI信号以及所述LTE信号分别通过所述第一输出端口以及所述第二输出端口输出。
4.根据权利要求1所述的一种利用声音识别天气过程的方法，其特征在于：步骤S4中所述的监测模块设置为带有信号发射单元的监测模块，所述监测模块内置一个对声音敏感的电容式驻极体话筒。声波使话筒内的驻极体薄膜振动，导致电容的变化，而产生与之对应变化的微小电压。这一电压随后被转化成0-5V的电压，经过A/D转换后通过信号发射单元传输至主控模块的信号接收单元。
5.根据权利要求3所述的一种利用声音识别天气过程的方法，其特征在于：所述主控模块采用PyTorch开源学习库建立音频检测卷积网络模型，通过PyTorch开源学习库深度学习不同天气环境下的声音，完善主控模块对不同天气环境下的声音与监测模块监测到夜间环境下的声音进行对比，并做出自判断。
6.根据权利要求5所述的一种利用声音识别天气过程的方法，其特征在于：所述主控模块具体采用算术运算符、赋值运算符、关系运算符、逻辑运算符和位运算符进行图形对比，所述算术运算符、赋值运算符、关系运算符、逻辑运算符和位运算符按优先级从底到高排列为：赋值运算符＜逻辑与运算符＜关系运算符＜算术运算符。
7.根据权利要求3所述的一种利用声音识别天气过程的方法，其特征在于：所述换能器将接收到的声音信号传递到所述话筒信号分配器，所述话筒信号分配器将声音信号分配到各个输入通道；所述多级放大单元将各个输入通道中的声音信号进行不同级别的放大处理；所述A/D转换器将经过放大处理的声音信号进行模数转换，所述信号分配器接收经过模数转换的各个声音信号。
8.根据权利要求1所述的一种利用声音识别天气过程的方法，其特征在于：步骤S6中所述的与实时监测声音声谱图相似的天气环境的多组声谱图，指与实时监测声音声谱图相似度大于60％的天气环境的所有声谱图。
9.根据权利要求2所述的一种利用声音识别天气过程的方法，其特征在于：所述声音传感器用于感测不同天气环境下音频信号，所述降噪处理电路与所述声音传感器连接，用于接收所述不同天气环境下音频信号，并根据不同天气环境下音频信号生成降噪信号；还用于将降噪信号和不同天气环境下音频信号进行叠加生成凸显特征的音频信号。
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