本文關鍵詞： 車輛噪聲 交通信息檢測 聲音識別 信號處理　出處：《長安大學》2014年碩士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：隨著我國交通運輸業(yè)的發(fā)展和經(jīng)濟的繁榮，傳統(tǒng)的高速公路管理模式已經(jīng)跟不上高速公路發(fā)展的步伐，對交通信息檢測的不力，是導致目前交通擁堵、事故頻發(fā)的重要原因。如何實現(xiàn)交通信息檢測的智能化、信息化、高效化，成為目前亟待解決的一個問題。 基于聲音識別的交通信息檢測技術，綜合應用數(shù)字信號處理技術、機械電子工程技術、計算機技術等，可以在很大程度上彌補電磁感應線圈車輛檢測器、電磁波感應檢測器和視頻車輛檢測器等傳統(tǒng)車輛檢測設備易損壞、破壞路面、受環(huán)境影響明顯、價格昂貴等不足，大大提高交通信息檢測的效果，具有非常重要的現(xiàn)實意義。目前的音頻信號識別方法限于技術問題，未達到令人滿意的程度，因此，基于聲音識別的交通信息檢測技術還有很大的研究空間。 本課題在查閱了國內外相關文獻的基礎上，詳細分析了車輛聲音信號的產(chǎn)生機理及其信號特征，通過與語音信號相對比，分析了利用語音信號處理的方法對車輛音頻信號進行處理的可行性。以此為前提，論文對車輛音頻信號的預處理及其時頻域的特征參數(shù)提取做了研究。識別過程中，選用隱馬爾可夫模型(HMM)作為識別系統(tǒng)的基礎，，闡述了HMM的基本原理及其三個基本問題和解決算法，并提出了基于車輛音頻信號進行車型識別的理論方案及檢測流程。在車輛聲音識別檢測系統(tǒng)實驗的過程中，選用了駐極體麥克風和AD7606數(shù)據(jù)采集模塊，并采集了東風農用三輪車和大眾Sagitar1.4t轎車的通過噪聲。用Matlab對采集到的聲音信號進行特征提取分析，通過對比兩種聲音信號的特征，驗證了基于聲音識別的交通信息檢測技術的可行性。
[Abstract]:With the development of China's transportation industry and economic prosperity, the traditional expressway management mode has been unable to keep up with the pace of highway development, the lack of traffic information detection is leading to the current traffic congestion. How to realize the intelligent, information and high efficiency of traffic information detection has become an urgent problem to be solved. The traffic information detection technology based on voice recognition, the comprehensive application of digital signal processing technology, mechanical and electronic engineering technology, computer technology and so on, can make up for the electromagnetic induction coil vehicle detector to a great extent. Traditional vehicle detection equipment, such as electromagnetic wave sensor and video vehicle detector, is easy to damage, destroy the road surface, be obviously affected by the environment, expensive and so on, greatly improve the effect of traffic information detection. The current methods of audio signal recognition are limited to technical problems and do not reach a satisfactory level. Therefore, there is still much room for research on traffic information detection technology based on sound recognition. On the basis of consulting the relevant literature at home and abroad, this paper analyzes in detail the mechanism and characteristics of the vehicle sound signal, and compares it with the speech signal. The feasibility of using the method of speech signal processing to process the vehicle audio signal is analyzed. In this paper, the preprocessing of vehicle audio signal and the extraction of characteristic parameters in time-frequency domain are studied. In the process of recognition, Hidden Markov Model (HMMM) is chosen as the basis of the recognition system. The basic principle of HMM and its three basic problems and solving algorithms are expounded. In the experiment of vehicle voice recognition system, electret microphone and AD7606 data acquisition module are selected. The noise of Dongfeng agricultural tricycle and Volkswagen Sagitar1.4t car was collected and the sound signal was extracted and analyzed by Matlab. The feasibility of traffic information detection technology based on sound recognition is verified by comparing the characteristics of two kinds of sound signals.
【學位授予單位】：長安大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：U495

【參考文獻】

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本文編號：1481641