CN113947855A - 一种基于语音识别的智能楼宇人员安全报警系统 - Google Patents

一种基于语音识别的智能楼宇人员安全报警系统 Download PDF

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Abstract

本发明的实施例公开了一种基于语音识别的智能楼宇人员安全报警系统，属于语音识别技术领域。所述系统，包括：语音传感器，安装于楼宇的各预设区域，用于采集其周围环境中的原始语音信号；声音降噪处理模块，用于实时将所述语音传感器采集到的原始语音信号进行降噪处理，得到第一语音信号；语音比对模块，用于计算第一语音信号与预设危险语音信号之间的比对值；报警模块，用于在所述语音比对模块计算出的比对值大于预设阈值时进行报警。本发明能对智能楼宇内部，尤其是人员稀少的环境中的突发事件或者危险情况能够做出更加及时有效的报警反应，更加有效的保护人员安全。

Description

一种基于语音识别的智能楼宇人员安全报警系统
技术领域
本发明属于语音识别技术领域，尤其涉及一种基于语音识别的智能楼宇人员安全报警系统。
背景技术
安全防范是智能楼宇中非常重要的一部分，安全防范技术是智能楼宇技术中的一项重要关键技术，安全防范系统的自动化程度也影响着智能楼宇的整体水平。随着技术的快速发展，现有的安全防范方案正在与新兴技术不断的融合，应用了如生物识别技术，实现了楼宇外部人员需通过人脸识别或指纹识别等等身份认证后，才能进入楼宇，有效地避免了非法人员进入楼宇，同时在楼宇内部，采用了视频监控技术，在预设各个区域安装了视频监控设备，并应用了如人员轨迹分析的算法，从而有效地防范了外来人员的威胁。
但是，现有的智能楼宇安全防范技术，还只能有效防范外来威胁，但对楼内工作人员的安全缺少有效的防护，若在人员稀少的区域遇见危险、突发疾病等情况，现有安全防范技术并不能做出及时的反应，从而导致损失扩大，甚至出现人员伤亡。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例提供一种基于语音识别的智能楼宇人员安全报警系统，用于解决现有的智能楼宇安全防范方案，对楼内合法工作人员的安全缺少有效的防护问题。本发明提供的一种基于语音识别的智能楼宇人员安全报警系统，能对于智能楼宇内部，尤其是人员稀少的环境中的突发事件或者危险情况能够做出更加及时有效的报警反应，更加有效的保护人员安全。
一种基于语音识别的智能楼宇人员安全报警系统，其特征在于，包括：
语音传感器，安装于楼宇的各预设区域，用于采集其周围环境中的原始语音信号；
声音降噪处理模块，用于实时将所述语音传感器采集到的原始语音信号进行降噪处理，得到第一语音信号；
语音比对模块，用于计算第一语音信号与预设危险语音信号之间的比对值；
报警模块，用于在所述语音比对模块计算出的比对值大于预设阈值时进行报警。
在一可选实施例中，所述声音降噪处理模块，包括：
离散化子模块，用于将所述语音传感器采集到的每段原始语音信号按照时间序列加窗分帧处理，获得每段原始语音信号对应的若干帧语音信号；
降噪处理子模块，用于根据第一公式，对每段原始语音信号对应的每帧语音信号进行降噪处理，得到第一语音信号；
其中，所述第一公式为：
Figure BDA0003269335510000021
在第一公式中，Xi(k)为第i段原始语音信号对应的第k帧语音信号经过降噪处理后的频域值，
Figure BDA0003269335510000022
为第i段原始语音信号对应的第k帧语音信号的频域值；a为预设过减因子，是一个常数；k＝1,2,...,N，N为第i段原始语音信号被加窗分帧处理得到的总帧数。
在一可选实施例中，所述a的取值为1。
在一可选实施例中，所述语音比对模块，包括：
标签子模块，用于对所述第一语音信号通过HMM语音识别算法运算，得到带标签的第二语音信号；
比对子模块，用于根据第二公式计算第二语音信号与与其具有相同标签的预设危险语音信号之间的比对值；
所述第二公式为：
Figure BDA0003269335510000031
在第二公式中，Fi为第i段原始语音信号对应的第二语音信号与与其具有相同标签的预设危险语音信号之间的比对值，H()表示经HMM语音识别算法运算并获得带标签的语音信号的函数，δm为与当前第二语音信号具有相同标签的预设危险语音信号，
Figure BDA0003269335510000032
为语音信号相似性对比运算。
在一可选实施例中，所述报警模块，包括：
报警判断子模块，用于判断当前所述比对子模块计算出的比对值是否大于预设阈值；
控制子模块，用于在所述报警判断子模块的判断结果为是时，控制报警器进行报警。
在一可选实施例中，所述预设阈值为0.6。
在一可选实施例中，所述控制子模块，包括：
电压计算单元，用于在所述报警判断子模块的判断结果为是时，根据第三公式，计算报警器的供电电压；
电压供电单元，用于按照所述供电电压为报警器供电；
所述第三公式为：
Vi＝INT(0.4+Fi)*Fi*V0
在第三公式中，Vi为第i段原始语音信号对应的报警器的供电电压，INT()为取整函数，V0为报警器正常工作时的最大电压。
本发明提供了一种新的基于语音识别的智能楼宇人员安全报警系统，首先采集智能楼宇内各个位置的语音信息，接着然后将这些语音信息与预设危险语音信号之间的进行比较，得出比对值，最后，在此比对值大于预设阈值时进行报警。本发明能对于智能楼宇内部，尤其是人员稀少的环境中的突发事件或者危险情况能够做出更加及时有效的报警反应，可以让安保人员第一时间得知危险情况，从而进行有针对性的处置，有效保证了人员的生命安全，并且提高了安保人员的工作效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1为本发明实施例提供的一种基于语音识别的智能楼宇人员安全报警系统实施例一的结构示意图；
图2为本发明实施例提供的一种基于语音识别的智能楼宇人员安全报警系统实施例二的结构示意图；
图3为本发明实施例提供的一种基于语音识别的智能楼宇人员安全报警系统实施例三的结构示意图；
图4为本发明实施例提供的一种基于语音识别的智能楼宇人员安全报警系统实施例四的结构示意图；
图5为本发明实施例提供的一种基于语音识别的智能楼宇人员安全报警系统实施例五的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明实施例进行详细描述。
应当明确，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，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它实施例，都属于本发明保护的范围。
图1为本发明实施例提供的一种基于语音识别的智能楼宇人员安全报警系统实施例一的结构示意图。参见图1，该系统包括：
语音传感器1，安装于楼宇的各预设区域，用于采集其周围环境中的原始语音信号。
本实施例中，与视频监控、雷达监控相比，声音具有无死角，并具有一定的穿透能力的优点，可以监控楼宇各个位置的情况，使得监控更全面。显然，本系统中的语音传感器1至少为1个，一般情况下，在目标楼宇区域内，设置有多个语音传感器1，例如，在没有监控的每层楼道都设置有语音传感器1.
声音降噪处理模块2，用于实时将所述语音传感器采集到的原始语音信号进行降噪处理，得到第一语音信号。
本实施例中，对采集到的声音信号进行降噪处理，不仅保证了语音识别的准确率，同时也提高了语音识别的能力
语音比对模块3，用于计算第一语音信号与预设危险语音信号之间的比对值。
本实施例中，预设危险语音包括：爆炸声、呼救声、摔倒声等等，如果发现第一语音信号与预设危险语音信号之间的比对很高时，则表明声音来源的地方发生了危险。
报警模块4，用于在所述语音比对模块计算出的比对值大于预设阈值时进行报警。
优选地，所述预设阈值为0.6。
本实施例提供的基于语音识别的智能楼宇人员安全报警系统，首先采集智能楼宇内各个位置的语音信息，接着然后将这些语音信息与预设危险语音信号之间的进行比较，得出比对值，最后，在此比对值大于预设阈值时进行报警。本发明能对于智能楼宇内部，尤其是人员稀少的环境中的突发事件或者危险情况能够做出更加及时有效的报警反应，可以让安保人员第一时间得知危险情况，从而进行有针对性的处置，有效保证了人员的生命安全，并且提高了安保人员的工作效率。
作为一可选实施例，图2为本发明实施例提供的一种基于语音识别的智能楼宇人员安全报警系统实施例二的结构示意图。参看图2，本实施例是在前述一种基于语音识别的智能楼宇人员安全报警系统实施例一的结构的基础上，进一步的，声音降噪处理模块2，包括：
离散化子模块21，用于将所述语音传感器采集到的每段原始语音信号按照时间序列加窗分帧处理，获得每段原始语音信号对应的若干帧语音信号。
降噪处理子模块22，用于根据第一公式，对每段原始语音信号对应的每帧语音信号进行降噪处理，得到第一语音信号。
其中，所述第一公式为：
Figure BDA0003269335510000061
在第一公式中，Xi(k)为第i段原始语音信号对应的第k帧语音信号经过降噪处理后的频域值，
Figure BDA0003269335510000062
为第i段原始语音信号对应的第k帧语音信号的频域值，其中，第i段原始语音信号只是一天中收集到的声音中的一次，在这里即为某次采集到的一段语音信号；a为预设过减因子，是一个常数，取值为1；k＝1,2,...,N，N为第i段原始语音信号被加窗分帧处理得到的总帧数。
本实施例中，考虑到目标区域内设置的语音传感器1可以为多个，且同一个语音传感器1采集到的原始语音信号也不会是一直连续的，例如在有人说话时相应位置的语音传感器1就会被激活并采集语音信息直至环境中的语音信号消失，若该语音传感器的周围环境一直较为安静，则不进行信号采集，因此，系统的声音降噪处理模块2会陆续收到来自于同一/不同语音传感器的多段原始语音信号，为方便说明，本实施例中对声音降噪处理模块2按照时间顺序收到的各段原始语音信号进行编号，用第i段原始语音信号表示声音降噪处理模块2初始以来收到的第i段原始语音信号。显然，声音降噪处理模块2也可以定期(如3月或半年)刷新，将编号顺序重新从1开始，编号i在本文中只是为了区别同一时间来自于同一语音传感器1的同一段原始语音信号，此处不再赘述。
作为一可选实施例，图3为本发明实施例提供的一种基于语音识别的智能楼宇人员安全报警系统实施例三的结构示意图。参看图3，本实施例在前述实施例二的结构的基础上，进一步的，语音比对模块3，包括：
标签子模块31，用于对所述第一语音信号通过HMM语音识别算法运算，得到带标签的第二语音信号。
本实施例中，隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model，HMM)作为一种统计分析模型，20世纪80年代得到了传播和发展，成为信号处理的一个重要方向，现已成功地用于语音识别，行为识别，文字识别以及故障诊断等领域。
比对子模块32，用于根据第二公式计算第二语音信号与与其具有相同标签的预设危险语音信号之间的比对值。
所述第二公式为：
Figure BDA0003269335510000071
在第二公式中，Fi为第i段原始语音信号对应的第二语音信号与与其具有相同标签的预设危险语音信号之间的比对值，H()表示经HMM语音识别算法运算并获得带标签的语音信号的函数，即H(Xi(k))表示经过降噪处理的信号Xi(k)作为输入，经过HMM语音识别算法运算过后，得到一个带标签的语音信号；δm为与当前第二语音信号具有相同标签的预设危险语音信号，其中标签包括爆炸声、呼救声等，
Figure BDA0003269335510000072
为语音信号相似性对比运算，运算结果为0-100％。
作为一可选实施例，图4为本发明实施例提供的一种基于语音识别的智能楼宇人员安全报警系统实施例四的结构示意图。参看图4，本实施例在前述实施例三的结构的基础上，进一步的，报警模块4，包括：
报警判断子模块41，用于判断当前所述比对子模块计算出的比对值是否大于预设阈值。
控制子模块42，用于在所述报警判断子模块的判断结果为是时，控制报警器进行报警。
本实施例中，对智能楼宇里面的声音进行监测，当有危险或者意外发生时，警报会及时通知安保人员做出措施，保证人员的安全。
在一可选实施例中，如图5所示，控制子模块42，可以包括：
电压计算单元421，用于在所述报警判断子模块的判断结果为是时，根据第三公式，计算报警器的供电电压。
优选地，所述第三公式为：
Vi＝INT(0.4+Fi)*Fi*V0 (3)
在第三公式中，Vi为第i段原始语音信号对应的报警器的供电电压，INT()为取整函数，例如：INT(1.x)＝1,INT(0.x)＝0，其中x为任意整数；V0为报警器正常工作时的最大电压。
电压供电单元422，用于按照所述供电电压为报警器供电。
本实施例中，当采集到的语音信息与预设危险语音比对值越大，即发生危险的可能性越大时，则Vi的值也就越大，对应的报警器声音也就越大，可以及时的告知安保人员危险的程度，通过报警声音的大小来对不同的安全级别进行提示，提示方式简单有效，便于后续处置。
本实施例提供的一种基于语音识别的智能楼宇人员安全报警系统，首先采集智能楼宇内各个位置的语音信息，接着然后将这些语音信息与预设危险语音信号之间的进行比较，得出比对值，最后，在此比对值大于预设阈值时控制报警器进行报警。本发明能对于智能楼宇内部，尤其是人员稀少的环境中的突发事件或者危险情况能够做出更加及时有效的报警反应，可以让安保人员第一时间得知危险情况，从而进行有针对性的策略，有效保证了人员的生命安全，并且提高了安保人员的工作效率。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (7)

1.一种基于语音识别的智能楼宇人员安全报警系统，其特征在于，包括：
语音传感器，安装于楼宇的各预设区域，用于采集其周围环境中的原始语音信号；
声音降噪处理模块，用于实时将所述语音传感器采集到的原始语音信号进行降噪处理，得到第一语音信号；
语音比对模块，用于计算第一语音信号与预设危险语音信号之间的比对值；
报警模块，用于在所述语音比对模块计算出的比对值大于预设阈值时进行报警。
2.如权利要求1所述的一种基于语音识别的智能楼宇人员安全报警系统，其特征在于，所述声音降噪处理模块，包括：
离散化子模块，用于将所述语音传感器采集到的每段原始语音信号按照时间序列加窗分帧处理，获得每段原始语音信号对应的若干帧语音信号；
降噪处理子模块，用于根据第一公式，对每段原始语音信号对应的每帧语音信号进行降噪处理，得到第一语音信号；
其中，所述第一公式为：
Figure FDA0003269335500000011
在第一公式中，Xi(k)为第i段原始语音信号对应的第k帧语音信号经过降噪处理后的频域值，
Figure FDA0003269335500000012
为第i段原始语音信号对应的第k帧语音信号的频域值；a为预设过减因子，是一个常数；k＝1,2,...,N，N为第i段原始语音信号被加窗分帧处理得到的总帧数。
3.如权利要求2所述的一种基于语音识别的智能楼宇人员安全报警系统，其特征在于，所述a的取值为1。
4.如权利要求2或3所述的一种基于语音识别的智能楼宇人员安全报警系统，其特征在于，所述语音比对模块，包括：
标签子模块，用于对所述第一语音信号通过HMM语音识别算法运算，得到带标签的第二语音信号；
比对子模块，用于根据第二公式计算第二语音信号与与其具有相同标签的预设危险语音信号之间的比对值；
所述第二公式为：
Figure FDA0003269335500000021
在第二公式中，Fi为第i段原始语音信号对应的第二语音信号与与其具有相同标签的预设危险语音信号之间的比对值，H()表示经HMM语音识别算法运算并获得带标签的语音信号的函数，δm为与当前第二语音信号具有相同标签的预设危险语音信号，
Figure FDA0003269335500000022
为语音信号相似性对比运算。
5.如权利要求4所述的一种基于语音识别的智能楼宇人员安全报警系统，其特征在于，所述报警模块，包括：
报警判断子模块，用于判断当前所述比对子模块计算出的比对值是否大于预设阈值；
控制子模块，用于在所述报警判断子模块的判断结果为是时，控制报警器进行报警。
6.如权利要求4所述的一种基于语音识别的智能楼宇人员安全报警系统，其特征在于，所述预设阈值为0.6。
7.如权利要求6所述的一种基于语音识别的智能楼宇人员安全报警系统，其特征在于，所述控制子模块，包括：
电压计算单元，用于在所述报警判断子模块的判断结果为是时，根据第三公式，计算报警器的供电电压；
电压供电单元，用于按照所述供电电压为报警器供电；
所述第三公式为：
Vi＝INT(0.4+Fi)*Fi*V0
在第三公式中，Vi为第i段原始语音信号对应的报警器的供电电压，INT()为取整函数，V0为报警器正常工作时的最大电压。
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Citations (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH05281994A (ja) * 1992-03-31 1993-10-29 Mitsubishi Electric Corp 類似度演算装置
JP2011044042A (ja) * 2009-08-21 2011-03-03 Sony Corp 警報装置、警報方法及び警報プログラム
TW201121495A (en) * 2009-12-16 2011-07-01 Ind Tech Res Inst Method and system for activity monitoring
CN103853749A (zh) * 2012-11-30 2014-06-11 国际商业机器公司 基于模式的音频检索方法和系统
CN104954543A (zh) * 2014-03-31 2015-09-30 小米科技有限责任公司 自动报警方法、装置及移动终端
WO2015191722A1 (en) * 2014-06-13 2015-12-17 Vivint, Inc. Detecting a premise condition using audio analytics
CN106448663A (zh) * 2016-10-17 2017-02-22 海信集团有限公司 语音唤醒方法及语音交互装置
CN106558317A (zh) * 2015-09-24 2017-04-05 佳能株式会社 声音处理装置和声音处理方法
CN106683361A (zh) * 2017-01-24 2017-05-17 宇龙计算机通信科技(深圳)有限公司 声音监控方法及装置
CN107767863A (zh) * 2016-08-22 2018-03-06 科大讯飞股份有限公司 语音唤醒方法、系统及智能终端
CN109697827A (zh) * 2018-12-29 2019-04-30 出门问问信息科技有限公司 智能报警方法、装置、设备及存储介质
CN209342935U (zh) * 2018-12-29 2019-09-03 清华大学 安检设备
CN110634506A (zh) * 2019-09-20 2019-12-31 北京小狗智能机器人技术有限公司 一种语音数据的处理方法及装置
CN110808059A (zh) * 2019-10-10 2020-02-18 天津大学 一种基于谱减法和小波变换的语音降噪方法
CN110890093A (zh) * 2019-11-22 2020-03-17 腾讯科技（深圳）有限公司 一种基于人工智能的智能设备唤醒方法和装置
CN111091696A (zh) * 2018-10-23 2020-05-01 安讯士有限公司 紧急情况通知系统
CN112599127A (zh) * 2020-12-04 2021-04-02 腾讯科技（深圳）有限公司 一种语音指令处理方法、装置、设备及存储介质

Patent Citations (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH05281994A (ja) * 1992-03-31 1993-10-29 Mitsubishi Electric Corp 類似度演算装置
JP2011044042A (ja) * 2009-08-21 2011-03-03 Sony Corp 警報装置、警報方法及び警報プログラム
TW201121495A (en) * 2009-12-16 2011-07-01 Ind Tech Res Inst Method and system for activity monitoring
CN103853749A (zh) * 2012-11-30 2014-06-11 国际商业机器公司 基于模式的音频检索方法和系统
CN104954543A (zh) * 2014-03-31 2015-09-30 小米科技有限责任公司 自动报警方法、装置及移动终端
WO2015191722A1 (en) * 2014-06-13 2015-12-17 Vivint, Inc. Detecting a premise condition using audio analytics
CN106558317A (zh) * 2015-09-24 2017-04-05 佳能株式会社 声音处理装置和声音处理方法
CN107767863A (zh) * 2016-08-22 2018-03-06 科大讯飞股份有限公司 语音唤醒方法、系统及智能终端
CN106448663A (zh) * 2016-10-17 2017-02-22 海信集团有限公司 语音唤醒方法及语音交互装置
CN106683361A (zh) * 2017-01-24 2017-05-17 宇龙计算机通信科技(深圳)有限公司 声音监控方法及装置
CN111091696A (zh) * 2018-10-23 2020-05-01 安讯士有限公司 紧急情况通知系统
CN109697827A (zh) * 2018-12-29 2019-04-30 出门问问信息科技有限公司 智能报警方法、装置、设备及存储介质
CN209342935U (zh) * 2018-12-29 2019-09-03 清华大学 安检设备
CN110634506A (zh) * 2019-09-20 2019-12-31 北京小狗智能机器人技术有限公司 一种语音数据的处理方法及装置
CN110808059A (zh) * 2019-10-10 2020-02-18 天津大学 一种基于谱减法和小波变换的语音降噪方法
CN110890093A (zh) * 2019-11-22 2020-03-17 腾讯科技（深圳）有限公司 一种基于人工智能的智能设备唤醒方法和装置
CN112599127A (zh) * 2020-12-04 2021-04-02 腾讯科技（深圳）有限公司 一种语音指令处理方法、装置、设备及存储介质

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
宋知用: "《MATLAB语音信号分析与合成》", 31 January 2018, 北京航空航天大学出版社 *

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