車輛音頻信號(hào)的處理與分析

何穎　林智慧　張娓娓　張星陽

摘要：交通運(yùn)輸系統(tǒng)智能化發(fā)展越來越重要，其關(guān)鍵在于車輛的檢測與識(shí)別。針對車輛視頻信號(hào)的檢測受外界環(huán)境的影響很大，又價(jià)格昂貴。提出車輛音頻信號(hào)的檢測，利用傳感器采集車輛音頻信號(hào)，運(yùn)用小波和陣列信號(hào)對音頻信號(hào)進(jìn)行分析處理。實(shí)驗(yàn)仿真證明，處理效果良好。

關(guān)鍵詞：車輛音頻信號(hào);小波分析; 傳感器陣列

中圖分類號(hào)：G642.0? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1009-3044（2021）03-0197-02

隨著交通運(yùn)輸?shù)呐畈l(fā)展，作為交通運(yùn)輸主要組成部分的車輛越來越受到人們的重視。目前，研究車輛的主要方法是在主要交通路線上安裝電視錄像機(jī)[1，2]，同時(shí)還有其他方法，如電池感應(yīng)線圈檢測方法技術(shù)成熟，價(jià)格合理，但是對路面會(huì)損壞，車輛識(shí)別也差;脈沖超聲波檢測設(shè)備簡單，性能良好，車輛識(shí)別效果好，但受環(huán)境影響大，檢測距離有限;紅外線檢測方法適用于白天和黑夜，受天氣影響大，車輛識(shí)別效果不是很好;微波雷達(dá)檢測方法適應(yīng)于多區(qū)域檢測，但價(jià)格較貴，性能一般，車輛識(shí)別較差;視頻檢測方法成本高，又由于車輛種類繁多，又沒有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，所以視頻識(shí)別的精度不是很好，又受外部環(huán)境的影響很大，同時(shí)埋地線圈對既有道路具有破壞作用，易受環(huán)境影響，造成路面變形。

車輛音頻信號(hào)可以反映車輛的許多特征信息，但目前對車輛音頻信號(hào)的研究很少。車輛聲音實(shí)際就是車輛的噪聲，包括發(fā)動(dòng)機(jī)噪聲、輪胎噪聲以及車體運(yùn)動(dòng)引起的氣流噪聲。與語音信號(hào)相比，車輛音頻信號(hào)的振動(dòng)源是分散的，但兩者都以介質(zhì)振動(dòng)的形式存在，有很多相似的特性[3]，因此，本文運(yùn)用語音信號(hào)處理的理論和技術(shù)對車輛語音信號(hào)進(jìn)行分析和研究。

1車輛音頻信號(hào)采集

車輛音頻信號(hào)主要因素有天氣及環(huán)境的影響以及采樣頻率的選擇，采樣頻率過低，精度不高，有效信息獲取就會(huì)不全面;采用頻率過高，則有可能產(chǎn)生較大的誤差。為了獲取的信號(hào)全面而且誤差較小，選取交通流小且較安靜的公路采集信號(hào)，本文在二級(jí)公路上對車輛音頻信號(hào)進(jìn)行了四次采集。數(shù)據(jù)采集結(jié)構(gòu)示意圖如圖1所示。

2 車輛音頻信號(hào)處理

2.1 信號(hào)加窗

窗函數(shù)不僅有截?cái)嘧饔茫夷軌蚱鸬狡交淖饔肹4]。主瓣寬度較窄時(shí)，通帶和阻帶的波動(dòng)增大;選擇較小的旁瓣幅度時(shí)，過渡帶會(huì)變寬。漢寧窗、海明窗、凱賽窗三個(gè)窗的旁瓣峰值幅度分別為-31 dB、-41 dB、-57 dB，過渡帶寬度分別為8π/N、8π/N、10π/N，阻帶最小衰減分別為-44 dB、-53 dB、-80 dB。其中，凱賽窗是一種參數(shù)可調(diào)的窗函數(shù)，主瓣寬度與旁瓣寬度之比可以調(diào)節(jié)，效果更好。

2.2 小波降噪

傳感器采集的車輛音頻信號(hào)屬于隨機(jī)噪聲，所以應(yīng)該對信號(hào)進(jìn)行降噪處理。

文中采用小波降噪方法。小波變換是時(shí)間頻率的局部化分析，它通過伸縮平移運(yùn)算對信號(hào)逐步進(jìn)行多尺度細(xì)化，最終達(dá)到高頻處細(xì)分，低頻處頻率細(xì)分，能自動(dòng)適應(yīng)時(shí)頻信號(hào)分析的要求，聚焦到信號(hào)的任意細(xì)節(jié)。小波降噪包括三個(gè)基本步驟 [5]：

（1）對原始信號(hào)進(jìn)行小波分解，得到各細(xì)節(jié)分量（高頻）與近似分量（低頻）。

（2） 設(shè)定各層細(xì)節(jié)的閾值。

（3） 重構(gòu)信號(hào)。利用第N層的近似部分小波系數(shù)和第1層到第N層經(jīng)過處理的各細(xì)節(jié)小波系數(shù)重構(gòu)信號(hào)。

2.3 信號(hào)合成

車輛的音頻信號(hào)屬于寬帶信號(hào)，傳統(tǒng)的波達(dá)角（DOA，Direction of Arrival）估計(jì)方法都針對窄帶信號(hào)，不能直接應(yīng)用在超寬帶場合[6]。假設(shè)[D]個(gè)寬帶源信號(hào)分別以不同的方向輻射到[M]元寬帶傳感器陣列，源信號(hào)為遠(yuǎn)場平面波，并具有相同帶寬及中心頻率[f0]，附加寬帶噪聲與源信號(hào)互相獨(dú)立并具有已知譜密度矩陣（[σ2]可以未知），對陣列輸出向量[x（t）]采樣后進(jìn)行離散傅氏變換可將其分解為[J]個(gè)互不重疊的窄帶部分[7，8]。

2.4 信號(hào)歸一化

歸一化的作用是歸納統(tǒng)一樣本的統(tǒng)計(jì)分布性。歸一化就是把需要處理的音頻信號(hào)經(jīng)過處理后限制在一定的范圍內(nèi)，為了后期數(shù)據(jù)處理時(shí)更加方便，同時(shí)也保證程序運(yùn)行時(shí)收斂加快。對車輛噪聲信號(hào)進(jìn)行濾波、合成，還要進(jìn)行歸一化。本文中，將車輛噪聲信號(hào)的能量歸一化在了-1到+1之間。

3 仿真實(shí)驗(yàn)與結(jié)果

3.1 車輛音頻信號(hào)的加窗與去噪

首先對采集到的車輛音頻信號(hào)進(jìn)行加窗、去噪。文中實(shí)驗(yàn)展示了一輛轎車的各通道音頻信號(hào)的處理過程。四個(gè)傳感器分別采集到的車輛音頻信號(hào)如圖2所示，各通道信號(hào)加凱賽窗后的信號(hào)如圖3所示，加窗且小波去噪的信號(hào)如圖4所示。

3.2 車輛音頻信號(hào)的合成與歸一化

對轎車進(jìn)行車輛音頻信號(hào)的合成與歸一化。首先利用寬帶信號(hào)的波達(dá)角計(jì)算方法，計(jì)算出信號(hào)的波達(dá)角，在圖5中的信號(hào)的music譜圖中可以看出信號(hào)的波達(dá)角，利用已經(jīng)獲得的波達(dá)角，求出[a（θ）]，然后運(yùn)用波束形成器的最佳權(quán)向量的知識(shí)，對小波去噪后信號(hào)去均值，求方差得到[R]，通過公式（6）計(jì)算出?，將[a（θ）]、[R]和?代入公式（5）求出最佳權(quán)向量，即可對信號(hào)進(jìn)行合成，合成后的波形如圖6所示。圖7為車輛音頻信號(hào)進(jìn)行歸一化之后的波形。

將原始信號(hào)和預(yù)處理過的信號(hào)轉(zhuǎn)成聲音文件，從聽覺上感受一下各種車型經(jīng)過了加窗、去噪及加權(quán)合成后的效果。經(jīng)過對車輛進(jìn)行測試，處理效果良好。

4 結(jié)束語

本文采用語音信號(hào)處理的理論和技術(shù)對車輛音頻信號(hào)進(jìn)行研究。文中首先利用多傳感器線性陣列采集車輛音頻信號(hào)，簡單描述了信號(hào)加窗、小波降噪、寬帶信號(hào)的波達(dá)角估計(jì)等問題，應(yīng)用這些理論對信號(hào)進(jìn)行了加窗、小波去噪和信號(hào)合成，最后為了消除在信號(hào)采集過程中車輛距離、路況、油量等的影響，對信號(hào)進(jìn)行了歸一化。經(jīng)過對車輛進(jìn)行現(xiàn)場試驗(yàn)測試，處理效果良好。

參考文獻(xiàn)

[1] 劉靈，李天平.基于改進(jìn)SIFT算法的汽車車型自動(dòng)識(shí)別[J].山東師范大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2017，32（1）：75-79.

[2] 張紅兵，李海林，黃曉婷，等.基于車前臉HOG特征的車型識(shí)別方法研究與實(shí)現(xiàn)[J].計(jì)算機(jī)仿真，2015，32（12）：119-123.

[3] 趙宏旭，張一聞，楊文帥.基于支持向量機(jī)的混合車輛音頻信號(hào)的車型識(shí)別研究[J].激光雜志，2018，39（9）：133-137.

[4] 張勝利，李偉.基于窗函數(shù)與FFT算法的信號(hào)諧波分析[J].工業(yè)控制計(jì)算機(jī)，2019，32（5）：35-36+38.

[5] 季景方，閆先朝，寇滿.小波方法在信號(hào)降噪處理中的應(yīng)用[J].汽車實(shí)用技術(shù)，2018（07）：31-33.

[6] 魏建，孫祥娥.基于窄帶信號(hào)抽樣的信號(hào)高效傳輸[J].現(xiàn)代電子技術(shù)，2017，40（17）：64-66.

[7] 曾耀平，楊益新，盧光躍，等.無須聚焦的寬帶相干信號(hào)快速DOA估計(jì)算法[J].微處理機(jī)，2015，36（2）：60-63，69.

[8] 曾耀平，楊益新，盧光躍.寬帶混合信號(hào)的快速DOA估計(jì)算法[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究，2015，32（01）：179-182，186.

【通聯(lián)編輯：朱寶貴】