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Solution
實際交通環(huán)境中存在車輛鳴笛、特種車輛報警、渣土車轟鳴和炸街車等各類分貝數(shù)很高的聲音。從這些交通噪聲中準確提取出炸街聲音,是本系統(tǒng)的關鍵技術之一。跟鳴笛聲音不同,炸街車聲音頻譜并沒有普遍性。在廣泛分析了炸街聲音特點的基礎上,設計了簡單的炸街聲音智能識別技術,在不需要深度學習等復雜算法的前提下,就能夠準確判斷并提取炸街聲音。
麥克風陣列構(gòu)型是在保持一定的旁瓣增益的前提下,使得主瓣寬度較小。根據(jù)這一目標,通過巧妙設計目標函數(shù)和約束方程,構(gòu)造了一個優(yōu)化模型,通過遺傳算法進行了反復求解,確定了陣列構(gòu)型。
盡管全套產(chǎn)品的可靠性水平非常高,但作為電子產(chǎn)品,麥克風總有一定的偶發(fā)故障率。一個優(yōu)良的產(chǎn)品,不會因為個別部件出現(xiàn)故障就導致系統(tǒng)崩潰。依據(jù)故障容錯原理,在定位算法中進行了創(chuàng)新設計,可以自動檢測出現(xiàn)故障的麥克風通道,一旦發(fā)現(xiàn)故障,可將其屏蔽??稍试S8個通道同時出現(xiàn)故障,彰顯了較強的故障容錯能力。
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