【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及環境音事件檢測，尤其涉及一種基于多模態數據融合的環境音事件檢測方法。
技術介紹
1、環境音事件檢測是從環境音頻數據中識別和分類特定聲事件的一項關鍵技術。近年來，隨著物聯網(iot)、智能家居、智能城市等領域的迅猛發展，環境音事件檢測技術的應用范圍得到了極大的擴展，包括但不限于安防監控、災害預警、智能家居、健康監控以及自動駕駛等領域。
2、傳統的環境音事件檢測方法主要依賴于單一模態的數據輸入，如僅基于音頻信號進行分析。這種方法的主要缺陷包括：
3、魯棒性差：在嘈雜環境或多源混雜的聲音場景中，單一音頻信號難以準確捕捉和區分不同的環境聲事件，導致誤報率和漏報率較高。
4、實時性差：單模態音頻數據處理過程復雜且時間消耗大，難以滿足實時性要求，特別是在動態變化的環境中。
5、數據依賴性強：單一音頻數據的多樣性不足，無法充分表達環境中不同類型的事件，且對訓練數據集的規模和質量依賴較大。
6、泛化能力有限：基于單模態數據的模型在面對不同應用場景時，難以保持一致的檢測性能，泛化能力不足。
技術實現思路
1、本專利技術的目的在于提供一種基于多模態數據融合的環境音事件檢測方法，解決了現有技術中環境音事件檢測方法存在的魯棒性差、實時性不高以及泛化能力有限的問題。
2、為實現上述目的，本專利技術提供了一種基于多模態數據融合的環境音事件檢測方法，包括以下步驟：
3、利用麥克風陣列、攝像頭和傳感器同步采集音頻、視
4、對多模態數據進行處理；
5、對處理后的多模態數據進行特征提取和特征融合，獲得多模態特征；
6、構建深度學習模型，并利用多模態特征進行訓練，獲得訓練后的深度學習模型；
7、在邊緣設備上部署剪枝、量化及知識蒸餾后的深度學習模型，通過邊緣計算實現初步的特征提取和事件檢測，并根據檢測結果進行響應；
8、持續監控和分析檢測的結果，及時識別錯誤或誤報，并進行相應的修正和調整。
9、其中，利用麥克風陣列、攝像頭和傳感器同步采集音頻、視頻及環境數據，獲得多模態數據，所述步驟還包括：
10、使用麥克風陣列采集環境音頻信號，并使用短時傅里葉變換將音頻信號轉換為時頻域的表示形式；
11、采用高幀率攝像頭捕捉場景中的視覺信息，包括物體的運動軌跡、光照變化以及背景環境的動態變化，并利用視覺slam技術，生成視頻數據的三維重建圖；
12、利用多個傳感器能夠捕捉環境變化的多維度信息，并通過多傳感器融合技術整合來自不同傳感器的數據，形成環境信息表示。
13、其中，對多模態數據進行處理，所述步驟還包括：
14、使用自適應濾波器和噪聲抑制算法對音頻數據進行降噪處理，利用雙邊濾波和卷積神經網絡進行視頻幀的去噪處理，通過滑動窗口濾波和卡爾曼濾波對傳感器數據進行平滑處理，消除傳感器讀數中的突發噪聲，獲得預處理后的各模態數據；
15、應用動態時間規整技術進行跨模態數據的對齊；
16、采用數據增強技術對各模態數據進行數據增強。
17、其中，對處理后的多模態數據進行特征提取和特征融合，獲得多模態特征，所述步驟還包括：
18、應用短時傅里葉變換將音頻信號轉換為時頻域表示，生成頻譜圖，接著，利用深度卷積神經網絡對頻譜圖進行特征提取，提取出音頻信號中的時頻域特征；
19、采用卷積神經網絡提取每幀圖像的空間特征，然后通過長短期記憶網絡處理時間序列特征，提取出反映物體運動和變化的動態特征；
20、采用多層感知機或卷積網絡提取傳感器數據特征。
21、其中，在邊緣設備上部署剪枝、量化及知識蒸餾后的深度學習模型，通過邊緣計算實現初步的特征提取和事件檢測，并根據檢測結果進行響應，所述步驟還包括：
22、當邊緣設備檢測到特定環境音事件時，根據預設的優先級規則進行事件分類，并快速響應，對于高優先級事件，立即啟動預警機制，對于中低優先級事件，記錄日志或發出提醒通知，并邊緣設備與云端服務器進行聯動，將復雜事件或多模態特征融合任務上傳至云端進行進一步處理和分析。
23、本專利技術的一種基于多模態數據融合的環境音事件檢測方法，通過融合音頻、視頻和傳感器等多模態數據，顯著提升了環境音事件檢測的魯棒性。在復雜的現實場景中，例如交通噪聲、人群嘈雜聲和多源混雜聲的環境下，單一模態的數據容易受到干擾而導致誤報或漏報。而本專利技術的多模態融合方法能夠綜合利用各模態的數據特征，從而準確捕捉和識別不同的環境音事件。通過注意力機制與深度融合網絡的結合，不同模態之間的優勢得以互補，在應對復雜環境時表現出極高的抗干擾能力和穩健性。采用了一系列先進的模型壓縮技術，如模型剪枝、量化和知識蒸餾，結合邊緣計算架構，實現了環境音事件的實時檢測和響應。在資源受限的邊緣設備上，經過剪枝和量化處理的深度學習模型大幅減少了計算開銷，顯著提升了檢測速度。同時，邊緣計算的引入有效減少了數據傳輸的延遲，使得能夠在毫秒級時間內做出響應，適應動態變化的應用場景，如智能城市和災害預警。通過事件優先級分類和中斷驅動機制，確保了對高優先級事件的快速處理，實現了從檢測到響應的高效閉環。通過在線學習和自適應學習機制，提升了在多樣化應用場景中的泛化能力和自適應性。在面對不同環境和不斷變化的聲音模式時，能夠實時調整模型參數和檢測策略，確保始終保持高效的檢測性能。無論是在高噪聲的城市街道，還是在安靜的住宅區，都能夠自適應地調整檢測閾值和策略，從而減少誤報率并提高檢測精度。此外，通過數據增強和增量更新技術，使得模型能夠不斷學習新的事件類型和聲音特征，具備強大的泛化能力，適應各種新興應用需求。具有高度靈活的設計，可以根據實際應用需求進行模塊化定制和配置。用戶可以根據特定場景選擇不同模態的數據源(如增加新的傳感器類型)，以及調整融合策略和檢測模型。這種靈活性不僅使得能夠適應多樣化的檢測需求，還使其在不同的應用場景中都能保持卓越的性能。模塊化設計還極大地方便了的維護和升級，用戶可以根據需求輕松集成新功能模塊，滿足不斷變化的技術和市場需求。解決了現有技術中環境音事件檢測方法存在的魯棒性差、實時性不高以及泛化能力有限的問題。
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1.一種基于多模態數據融合的環境音事件檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.如權利要求1所述的基于多模態數據融合的環境音事件檢測方法，其特征在于，利用麥克風陣列、攝像頭和傳感器同步采集音頻、視頻及環境數據，獲得多模態數據，所述步驟還包括：
3.如權利要求2所述的基于多模態數據融合的環境音事件檢測方法，其特征在于，對多模態數據進行處理，所述步驟還包括：
4.如權利要求3所述的基于多模態數據融合的環境音事件檢測方法，其特征在于，對處理后的多模態數據進行特征提取和特征融合，獲得多模態特征，所述步驟還包括：
5.如權利要求4所述的基于多模態數據融合的環境音事件檢測方法，其特征在于，在邊緣設備上部署剪枝、量化及知識蒸餾后的深度學習模型，通過邊緣計算實現初步的特征提取和事件檢測，并根據檢測結果進行響應，所述步驟還包括：
【技術特征摘要】
1.一種基于多模態數據融合的環境音事件檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.如權利要求1所述的基于多模態數據融合的環境音事件檢測方法，其特征在于，利用麥克風陣列、攝像頭和傳感器同步采集音頻、視頻及環境數據，獲得多模態數據，所述步驟還包括：
3.如權利要求2所述的基于多模態數據融合的環境音事件檢測方法，其特征在于，對多模態數據進行處理，所述步驟還包括：
【專利技術屬性】
技術研發人員：趙勝，丁卓，
申請(專利權)人：南京龍垣信息科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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