CN116935893A - 一种声音识别告警方法、系统、电子设备及介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种声音识别告警方法、系统、电子设备及介质，属于声音识别领域，包括通过全向麦克风和/或拾音器收集声音信息；采用微型麦克风阵列识别声音类型，并记录收集声音的时间，所述声音类型包括干扰声音和正常声音；根据声音类型和/或收集声音的时间，通过改变灵敏度咪头接收模块的工作数量调节声音分贝检测的灵敏度；采用数值比较器比较检测值和第一预设值大小，在所述声音分贝的检测值超过第一预设值，同时声音类型为所述干扰声音时，对所述正常声音进行主动降噪；采用数值比较器比较检测值和第二预设值大小。本发明在使用过程中，准确识别广场舞音乐，并在广场舞音乐超出预设分贝时，发出警报。
Description
技术领域
本发明涉及声音识别领域，更具体地说，涉及一种声音识别告警方法、系统、电子设备及介质。
背景技术
随着人民生活水平的提高，人们的健康意识也越来越高。广场舞活动为人们提供了比较便捷的锻炼途径，得到了大众的欢迎。但是，当前广场舞活动都是人们在夜间自发聚集，并且其聚集地点主要分布在居民区周边空旷区域处。这就导致广场舞音乐的声音较大，对周围的居民产生了噪声干扰。
现有技术中，虽然可以对广场舞的声音分贝进行监测，但是监测过程中，还会有其他声音，比如汽车声、叫卖声等，监测到分贝超过预设值，也会发出告警，但是这样就导致告警出错，甚至会浪费出警警力。
为此，我们提出一种声音识别告警方法及其制备方法来解决上述问题。
发明内容
要解决的技术问题：针对现有技术中存在的问题，本发明的目的在于提供一种声音识别告警方法，解决了现有技术中对广场舞声音分贝监测容易出错的问题。
为解决上述问题，本发明采用如下的技术方案。
一种声音识别告警方法，包括通过全向麦克风和/或拾音器收集声音信息；采用微型麦克风阵列识别声音类型，并记录收集声音的时间，所述声音类型包括干扰声音和正常声音；根据声音类型和/或收集声音的时间，通过改变灵敏度咪头接收模块的工作数量调节声音分贝检测的灵敏度；采用数值比较器比较检测值和第一预设值大小，在所述声音分贝的检测值超过第一预设值，同时声音类型为所述干扰声音时，对所述正常声音进行主动降噪；采用数值比较器比较检测值和第二预设值大小，在所述声音分贝的检测值超过第二预设值，同时声音类型为干扰声音时，发出告警信息。
在新一实施例中，所述识别声音类型包括：将声音分解为音频信息和文字信息；对音频信息进行联网比对，查询相似音频曲谱；对文字信息进行联网比对，查询相似音频歌词；若音频曲谱或音频歌词相似度达到75%，将声音类型划分为干扰声音。
在新一实施例中，所述识别声音类型还包括对声音稳态识别，所述声音稳态识别包括：检测同一声音的连续性；若声音的连续性超过预设时间段，将声音类型划分为干扰声音；若声音的连续性不超过预设时间段，将声音划分为正常声音。
在新一实施例中，所述识别声音类型还包括：记录旧声音信息，并将旧声音信息和旧声音类型存入数据库；将新收集的声音信息与数据库中的旧声音信息进行比对，若相似度达到90%，则将旧声音信息的旧声音类型视为新收集的声音信息的声音类型。
在新一实施例中，所述预设时间段的范围是20s-90s。
在新一实施例中，所述根据声音类型和/或收集声音的时间，调节声音分贝检测的灵敏度包括：所述收集声音的时间包括第一时间段和第二时间段，所述第一时间段为下午4点至凌晨2点和凌晨6点至上午10点，所述第二时间段为凌晨2点至凌晨6点和上午10点至下午4点；若声音类型被划分为干扰声音和/或第一时间段，则将灵敏度调整为高级；若声音类型被划分为普通声音和/或第二时间段，则将灵敏度调整为低级。
在新一实施例中，所述发出告警信息包括：发出警示声光和/或向公安局发出出警信息；所述对声音主动降噪包括：发出与干扰声音相位相反的声波。
一种声音识别告警系统，包括：收集模块，采用全向麦克风和/或拾音器收集声音信息。
识别记录模块，采用微型麦克风阵列识别声音类型，并记录收集声音的时间，所述声音类型包括干扰声音和正常声音。
调节模块，根据声音类型和/或收集声音的时间，通过改变灵敏度咪头接收模块的工作数量调节声音分贝检测的灵敏度。
降噪模块，采用数值比较器比较检测值和第一预设值大小，在所述声音分贝的检测值超过第一预设值，同时声音类型为干扰声音时，对正常声音进行主动降噪。
告警模块，采用数值比较器比较检测值和第二预设值大小，用于在所述声音分贝的检测值超过第二预设值，同时声音类型为干扰声音时，发出告警信息。
一种电子设备，包括：处理器；以及存储器，在所述存储器中存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令在被所述处理器运行时使得处理器执行上述的告警方法。
一种计算机可读的存储介质，存储有用于执行上述的告警方法的指令。
有益效果：相比于现有技术，本发明的优点在于：通过声音类型和时间对声音分贝进行针对性检测，从而调节检测的灵敏度，这样在中午等时间段检测时，以低灵敏度检测，这样不会那么容易产生误判，而且能够分声音类型进行检测，若是乐曲，则提高检测灵敏度，若是喇叭、蝉鸣等声音，则降低检测灵敏度，这样设置能够快速、针对性地对广场舞的分贝进行监测，确保在广场舞的声音分贝超出预设值时，发出告警信息。
附图说明
图1为本发明的流程示意图。
图2为联网识别声音为干扰声音的流程示意图。
图3为根据声音连续性划分声音类型的流程示意图。
图4为本发明的告警系统的示意图。
实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明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。
实施例一，请参阅图1-图3，图1为本发明的流程示意图；图2为联网识别声音为干扰声音的流程示意图；图3为根据声音连续性划分声音类型的流程示意图。
一种声音识别告警方法：S100、通过全向麦克风和/或拾音器收集声音信息；收集声音的载体可以麦克风，通过全向麦克风收集周围的声音，可以为声音的识别提供具体的参数信息。
S200、采用微型麦克风阵列识别声音类型，并记录收集声音的时间，所述声音类型包括干扰声音和正常声音；识别声音的类型可以采用微型麦克风阵列，也可以采用其他类型的麦克风。声音类型识别是指对麦克风采集的声音信号进行音频特征比对，来确定声音类型，声音类型包括敲门声、电话声、人声、乐曲声、汽车声、物品撞击声等。属于本领域技术人员公知的技术特征，比如在公开文件（CN212781202U）公开的 一种基于微型麦克风阵列的声源定位和声音类型识别装置中就采用了识别声音类型的麦克风。而记录收集声音的时间可以采用计时器，在收集声音时，计时器直接记录声音的时间，以及声音的持续时间。
在收集完成声音后，可以将乐曲、音乐、广场舞歌曲等划分为干扰声音，而将一些其他的声音，比如汽车喇叭声、人声等划分为正常声音。这样设置可以在产生噪音时，通过将声音分类，能够更快地识别声音是否是广场舞。
S300、根据声音类型和/或收集声音的时间，通过改变灵敏度咪头接收模块的工作数量调节声音分贝检测的灵敏度；通过检测声音分贝的硬件，可以快速检测收集到的声音的分贝量。调节声音分贝检测的灵敏度则可以通过拾音器控制。拾音器的灵敏度决定了捕捉到声音信号的多少。灵敏度越高，拾音器能够捕捉到更微弱的声音信号，也就意味着录音的准确性和质量会更高。
在声音类型为干扰声音时，可以调高灵敏度，这样捕捉到的声音以及识别结果更准确，从而更方便判断声音的类型以及分贝，准确检测出噪音是否是广场舞音乐。在声音类型为正常声音时，则降低灵敏度。
在调节灵敏度时，可以通过灵敏度咪头接收模块的数量来设置。比如采用4个灵敏度咪头接收模块，若选取高灵敏度时，可以4个灵敏度咪头接收模块同时工作，若选取低灵敏度时，可以只启用一个或两个灵敏度咪头接收模块即可。
S400、采用数值比较器比较检测值和第一预设值大小，在所述声音分贝的检测值超过第一预设值，同时声音类型为所述干扰声音时，对所述正常声音进行主动降噪；通过对正常声音降噪，这样干扰声音就更为突出，从而能够更加准确地识别出干扰声音是否是广场舞乐曲，提高识别广场舞乐曲的准确度。
S500、采用数值比较器比较检测值和第二预设值大小，在所述声音分贝的检测值超过第二预设值，同时声音类型为干扰声音时，发出告警信息。
在比较检测值和预设值的过程中，首先通过声音分贝检测的硬件检测到声音分贝的数值，就是检测值，其用分贝（dB）表示，而预设值也用分贝表示，这样检测值和预设值的大小比较就是数值的比较，可以采用数值比较器进行。
数值比较器的类型多种多样，比如光学数值比较器，也可以采用可逆数值比较器等。
通过对检测值分别和第一预设值、第二预设值的比较，可以根据具体的情况，选取主动降噪还是发出告警信息。
通过将声音类型划分为干扰声音和正常声音，这样能对广场舞进行更加精准的识别，将广场舞音乐划分为干扰声音，这样在进行分贝检测时，提升为高灵敏度检测，在广场舞音乐声音超过第一预设值时，能够快速检测出来，提高声音分贝检测的准确度，而其他声音则可以划分为正常声音，比如车喇叭声音、知了声音等，这些声音不会像广场舞这样造成较大的干扰，也不是告警的信息，因此将其划分为正常声音，在正常声音时，只需设置为低灵敏度检测，减少因杂音产生的误判。
在广场舞的声音分贝超过第一预设值时，可以主动降噪，将地周围声音的音量，降低方式采用主动降噪，主动降噪为本领域公知的技术手段，在此不加赘述。
而在广场舞的声音分贝超过第二预设值时，可以发出告警信息，告警信息可以采用闪光灯、蜂鸣鸣响，或者其他的声光手段等，提示广场舞人群，音乐声音太大，另外还可以采用向附近的派出所告警的方式，请求附近派出所人员出警管理。
在新一实施例中，所述识别声音类型包括：S201、将声音分解为音频信息和文字信息；S2011、对音频信息进行联网比对，查询相似音频曲谱；S2012、对文字信息进行联网比对，查询相似音频歌词；S202、若音频曲谱或音频歌词相似度达到75%，将声音类型划分为干扰声音。
在对声音类型进行识别时，最主要的方式就是识别声音是否是乐曲，而一般的乐曲识别方式是通过准确、针对性地识别乐曲的曲目，但是在本申请中，无需识别准确，只需要识别是否是乐曲即可，因此，对于音频曲谱或音频歌词的相似度要求并不高，只需要达到75%，甚至50%，就可以判定声音属于乐曲的范畴。这样设置能够降低对乐曲识别的难度，提高识别的速度。也能够更准确识别出乐曲的曲目。
另外，还可以根据声音的变化规律，一般乐曲的音频变化具有相当高的节奏型，尤其是广场舞，需要踩着鼓点，因此，若是声音中的鼓点较多，且具有一定的连续性，也可以认为时乐曲。
也可以通过关键词识别，通过广场舞跳舞可能使用的关键词进行识别，歌曲识别，通过语音判断广场舞的歌曲。
另外还可以通过视频识别，当视频中有多人做出相同的姿势，且动作具有一定的连续性，即可认为视频中的人们正在跳广场舞。
在新一实施例中，所述识别声音类型还包括对声音稳态识别；S301、所述声音稳态识别包括检测同一声音的连续性；S3011、若声音的连续性超过预设时间段，将声音类型划分为干扰声音；S3012、若声音的连续性不超过预设时间段，将声音划分为正常声音。
因为广场舞是歌曲，分贝值是波动而不会连续，通过稳态噪声识别，分解出是噪声还是歌曲，如果是噪声就降低灵敏度输出。
这样设置能够更加快速地识别出播放的是否是广场舞，还是其他声音。通过稳态噪声识别，能够提高识别广场舞的准确性。而针对具有连续性，但是声音音质、音色、频率、分贝基本一致的声音，也可以认定为正常声音。比如蝉鸣，在夏天蝉鸣时声音是连续的，而且声音的大小、音色基本不变，这样虽然满足连续性的要求，但是在声音其他属性方面并不满足要求，因此，可以将其划分为正常声音。因此，在考虑到干扰声音和正常声音的分类时，也需要考虑到声音的其他属性，比如声音音色、频率等。
另外，还可以将一些自然界中的声音录入设备中。
在新一实施例中，所述识别声音类型还包括：记录旧声音信息，并将旧声音信息和旧声音类型存入数据库；将新收集的声音信息与数据库中的旧声音信息进行比对，若相似度达到90%，则将旧声音信息的旧声音类型视为新收集的声音信息的声音类型。
通过记录的声音和一开始就录入的声音，能够更加快速准确地对这些声音进行识别，快速比对，根据记录的声音所属的声音类型，从而快速得出当前收集声音的声音类型，从而能够快速准确地判断出声音类型。
而此项要求的声音相似度要求达到90%，因为自然界中声音相似的种类较多，而且考虑到识别的偏差，因此，相似度达到90%，能够满足识别收集到的声音是否属于数据库中记录的声音。
在新一实施例中，所述预设时间段的范围是20s-90s。
一首歌曲的时间一般是3-6分钟，长的也不过7-8分钟，但是很少有少于90s的音乐，而少于20s的音乐基本没有，因此，将预设时间段的范围设置为20s-90秒，基本覆盖了全部的音乐内容，因此，能够准确识别出声音是否是广场舞音乐。另外还可以设置为30s，45s等。
在新一实施例中，所述根据声音类型和/或收集声音的时间，调节声音分贝检测的灵敏度包括：所述收集声音的时间包括第一时间段和第二时间段，所述第一时间段为下午4点至凌晨2点和凌晨6点至上午10点，所述第二时间段为凌晨2点至凌晨6点和上午10点至下午4点；若声音类型被划分为干扰声音和/或第一时间段，则将灵敏度调整为高级；若声音类型被划分为普通声音和/或第二时间段，则将灵敏度调整为低级。
时间控制，因为广场舞有时间性，区别上午，下午和晚上，针对不同的时间设置不同的灵敏度，这样在跳广场舞的时间段，把识别的灵敏度调整为高级，这样只要有声音分贝超过第一预设值或者第二预设值时，就可以快速动作，发出需要的指令。
而在广场舞不长出现的时间段，则设置为低灵敏度，这样能够避免其他声音产生的误判，从而减少出警以及发出提示的次数。
在新一实施例中，所述发出告警信息包括：发出警示声光和/或向公安局发出出警信息；所述对声音主动降噪包括：发出与干扰声音相位相反的声波。
通过发出警示声光，能够提示跳广场舞的人群，避免对周围的人产生不良的干扰。
通过向派出所或者公安局发出出警信息，能够让派出所的警察来管理广场舞的噪音干扰问题，避免一定的冲突。
另外，主动降噪采用发出声音相位相反的声波，包括识别当前声音的声波，产生相反的声波。
另外，还可以检测当前声音的声波位置，将相反的声波向当前声音的声波位置的方向发送。
实施例二，参照图4，一种声音识别告警系统，包括：收集模块，采用全向麦克风和/或拾音器收集声音信息；识别记录模块，采用微型麦克风阵列识别声音类型，并记录收集声音的时间，所述声音类型包括干扰声音和正常声音；调节模块，根据声音类型和/或收集声音的时间，通过改变灵敏度咪头接收模块的工作数量调节声音分贝检测的灵敏度；降噪模块，采用数值比较器比较检测值和第一预设值大小，在所述声音分贝的检测值超过第一预设值，同时声音类型为干扰声音时，对正常声音进行主动降噪；告警模块，采用数值比较器比较检测值和第二预设值大小，用于在所述声音分贝的检测值超过第二预设值，同时声音类型为干扰声音时，发出告警信息。
收集模块可以采用麦克风，也可以采用拾音器，快速收集周围的声音信息。
识别记录模块，可以采用检测声音分贝的部件，检测到声音的分贝大小，并且将声音大小记录到存储部中，存储部可以采用存储器。
调节模块可以调节声音识别的灵敏度，可以根据拾音器的数量来调节，也可以通过改变拾音器本身的识别精度来调节。
降噪模块可以采用声波发生器，发出与声音相反的声波，就可以在声波交汇时，消除掉部分声波，从而起到降噪的目的。例如常用的降噪耳机，其原理一致。
告警模块可以采用报警器，报警器能够在发生异常情况时，自动发送报警信息到附近的派出所，并发出预设的地址信息，确保派出所人员可以快速赶到现场。
一种电子设备，包括：处理器；以及存储器，在所述存储器中存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令在被所述处理器运行时使得处理器执行上述的告警方法。
一种计算机可读的存储介质，存储有用于执行上述的告警方法的指令。
收集声音信息，然后根据声音信息的类型和/或时间调节声音信息的识别方式，对声音的分贝进行识别，检测分贝是否超过预设值，同时对声音类型进行识别，是否是广场舞音乐，若是播放广场舞的音乐，且分贝超过了预设值，就启动报警系统。
对声音的分贝进行识别时，设置可调节的灵敏度，根据时间调节灵敏度，早上灵敏度调整为中级，中午灵敏度调整为低级，下午和晚上灵敏度调整为高级，根据时间进行灵敏度调节，能够更方便识别分贝的高低，避免误判。
对声音类型进行识别时，建立声音数据库，把常出现的声音记录下来，比如汽车、火车、飞机、知了等声音，进行分类，这些声音属于不会触发告警的声音，而广场舞则会触发告警。
在检测声音是否是干扰声音时，通过稳态识别方式，对声音的连续性进行识别，若同一声音的连续性超过预设时间段，也就是说同一声音的时长超过20s或者30s时，即视为干扰声音，因大部分声音时长都少于20s，比如喇叭声音，一般只有1-5s，将其视为正常声音，这样就不会浪费检测系统的资源。而音乐的声音一般都会超过20s，且大部分都会超过90s，因此，当声音的连续性超过预设时间段时，将其视为干扰声音，这样检测结果更加准确。
除了上述方法和设备以外，本申请的实施例还可以是计算机程序产品，其包括计算机程序指令，所述计算机程序指令在被处理器运行时使得所述处理器执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本申请各种实施例的位姿信息确定方法中的步骤。
所述计算机程序产品可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本申请实施例操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言，诸如Java、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言，诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。
此外，本申请的实施例还可以是计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令在被处理器运行时使得所述处理器执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本申请各种实施例的位姿信息确定方法中的步骤。
所述计算机可读存储介质可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以包括但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
以上结合具体实施例描述了本申请的基本原理，但是，需要指出的是，在本申请中提及的优点、优势、效果等仅是示例而非限制，不能认为这些优点、优势、效果等是本申请的各个实施例必须具备的。另外，上述公开的具体细节仅是为了示例的作用和便于理解的作用，而非限制，上述细节并不限制本申请为必须采用上述具体的细节来实现。
本申请中涉及的器件、装置、设备、系统的方框图仅作为例示性的例子并且不意图要求或暗示必须按照方框图示出的方式进行连接、布置、配置。如本领域技术人员将认识到的，可以按任意方式连接、布置、配置这些器件、装置、设备、系统。诸如“包括”、“包含”、“具有”等等的词语是开放性词汇，指“包括但不限于”，且可与其互换使用。这里所使用的词汇“或”和“和”指词汇“和/或”，且可与其互换使用，除非上下文明确指示不是如此。这里所使用的词汇“诸如”指词组“诸如但不限于”，且可与其互换使用。还需要指出的是，在本申请的装置、设备和方法中，各部件或各步骤是可以分解和/或重新组合的。这些分解和/或重新组合应视为本申请的等效方案。提供所公开的方面的以上描述以使本领域的任何技术人员能够做出或者使用本申请。
对这些方面的各种修改对于本领域技术人员而言是非常显而易见的，并且在此定义的一般原理可以应用于其他方面而不脱离本申请的范围。因此，本申请不意图被限制到在此示出的方面，而是按照与在此公开的原理和新颖的特征一致的最宽范围。为了例示和描述的目的已经给出了以上描述。此外，此描述不意图将本申请的实施例限制到在此公开的形式。尽管以上已经讨论了多个示例方面和实施例，但是本领域技术人员将认识到其某些变型、修改、改变、添加和子组合。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式；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，根据本发明的技术方案及其改进构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围内。
Claims (10)
1.一种声音识别告警方法，其特征在于，包括：
通过全向麦克风和/或拾音器收集声音信息；
采用微型麦克风阵列识别声音类型，并记录收集声音的时间，所述声音类型包括干扰声音和正常声音；
根据声音类型和/或收集声音的时间，通过改变灵敏度咪头接收模块的工作数量调节声音分贝检测的灵敏度；
采用数值比较器比较检测值和第一预设值大小，在所述声音分贝的检测值超过第一预设值，同时声音类型为所述干扰声音时，对所述正常声音进行主动降噪；
采用数值比较器比较检测值和第二预设值大小，在所述声音分贝的检测值超过第二预设值，同时声音类型为干扰声音时，发出告警信息。
2.根据权利要求1所述的告警方法，其特征在于，所述识别声音类型包括：
将声音分解为音频信息和文字信息；
对音频信息进行联网比对，查询相似音频曲谱；
对文字信息进行联网比对，查询相似音频歌词；
若音频曲谱或音频歌词相似度达到75%，将声音类型划分为干扰声音。
3.根据权利要求1所述的告警方法，其特征在于：所述识别声音类型还包括对声音稳态识别，所述声音稳态识别包括
检测同一声音的连续性；
若声音的连续性超过预设时间段，将声音类型划分为干扰声音；
若声音的连续性不超过预设时间段，将声音划分为正常声音。
4.根据权利要求3所述的告警方法，其特征在于：所述识别声音类型还包括：
记录旧声音信息，并将旧声音信息和旧声音类型存入数据库；
将新收集的声音信息与数据库中的旧声音信息进行比对，若相似度达到90%，则将旧声音信息的旧声音类型视为新收集的声音信息的声音类型。
5.根据权利要求3所述的告警方法，其特征在于：所述预设时间段的范围是20s-90s。
6.根据权利要求1所述的告警方法，其特征在于：所述根据声音类型和/或收集声音的时间，调节声音分贝检测的灵敏度包括：
所述收集声音的时间包括第一时间段和第二时间段，所述第一时间段为下午4点至凌晨2点和凌晨6点至上午10点，所述第二时间段为凌晨2点至凌晨6点和上午10点至下午4点；
若声音类型被划分为干扰声音和/或第一时间段，则将灵敏度调整为高级；
若声音类型被划分为普通声音和/或第二时间段，则将灵敏度调整为低级。
7.根据权利要求1所述的告警方法，其特征在于：所述发出告警信息包括：
发出警示声光和/或向公安局发出出警信息；
对所述正常声音进行主动降噪：
发出与干扰声音相位相反的声波。
8.一种声音识别告警系统，其特征在于，包括：
收集模块，采用全向麦克风和/或拾音器收集声音信息；
识别记录模块，采用微型麦克风阵列识别声音类型，并记录收集声音的时间，所述声音类型包括干扰声音和正常声音；
调节模块，根据声音类型和/或收集声音的时间，通过改变灵敏度咪头接收模块的工作数量调节声音分贝检测的灵敏度；
降噪模块，采用数值比较器比较检测值和第一预设值大小，在所述声音分贝的检测值超过第一预设值，同时声音类型为干扰声音时，对正常声音进行主动降噪；
告警模块，采用数值比较器比较检测值和第二预设值大小，用于在所述声音分贝的检测值超过第二预设值，同时声音类型为干扰声音时，发出告警信息。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
处理器；以及
存储器，在所述存储器中存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令在被所述处理器运行时使得处理器执行权利要求1-7中任一项所述的告警方法。
10.一种计算机可读的存储介质，其特征在于，存储有用于执行权利要求1-7中任一项所述的告警方法的指令。
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|---|---|---|---|
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|---|---|
| CN116935893A true CN116935893A (zh) | 2023-10-24 |
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