一种基于声音检测的智能灯组数据管理系统及方法

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（来自 马克数据网） 1.一种基于声音检测的智能灯组数据管理系统，其特征在于：包括声音采集模块、声音处理模块、特征提取模块、决策模块和执行模块；所述声音采集模块负责收集房屋内的多种类型声音数据，形成声音数据组；所述声音处理模块对所述声音数据组进行降噪和信号增强，再通过声音识别算法进行实时分析，以获取声音相关信息，组成第一数据集；所述声音处理模块包括降噪单元、增强单元和算法处理单元；所述降噪单元对声音数据组进行初始处理，以减少噪音和提高数据质量，包括去除背景噪声、减小突发干扰和滤波技术，以确保声音信号的准确性和清晰度；所述增强单元根据所述降噪单元处理后的声音数据组进行调整声音的增益，对于低音量声音事件，增加增益，同时，进行动态范围控制、峰值检测和频率响应调整，以提高声音的可识别性；所述算法处理单元根据机器声音识别算法，从声音信号中提取各种声音特征，包括频率、振幅、持续时间和频谱，用于描述声音事件的相关特性；所述第一数据集包括：频率赫兹值Plhz、振幅音量值Zfyl、持续时间Cxsj和频谱强度Ppqd；所述特征提取模块对获取的第一数据集进行分割和特征提取，获取声音事件和特性信息，并与预设声音事件分类标签集进行匹配，获取匹配标签频率值，组成第二数据集；所述特征提取模块包括截取单元、提取单元和匹配单元；所述截取单元将所述第一数据集分割成不同的声音事件片段，通过检测声音事件之间的间隙或静音段，然后将所述第一数据集进行切割，形成Y1、Y2、Y3至Yn段声音信号数据集，并记录切割的总数Yn组成：切割总数Ymax；所述提取单元对Y1、Y2、Y3至Yn段声音信号数据集使用相同的特征提取方式进行处理，提取Y1、Y2、Y3至Yn段声音信号数据集中的特性信息，包括：频率分段、振幅分段率和频谱分段；频率分段包括：高频频率分段、中频频率分段和低频频率分段；振幅分段率包括：高振幅分段率、中振幅分段率和低振幅分段率；频谱分段包括：高频谱分段、中频谱分段和低频谱分段；所述匹配单元对获取的声音信号数据集的特性信息，与预设声音事件分类标签集进行匹配，获取频率分段、振幅分段率和频谱分段的匹配数量值：频率分段值Plfd、振幅分段率值Zffd和频谱分段值Ppfd；所述第二数据集包括：频率分段值Plfd、振幅分段率值Zffd和频谱分段值Ppfd；所述决策模块对所述第一数据集和所述第二数据集进行计算，获取：检测指数Jczs，根据检测指数Jczs和预设检测阈值对比，获取等级检测评估策略方案；所述检测指数Jczs通过以下公式获取：
，式中，Flxs表示分类系数，Tzxs表示特征系数，Ymax表示切割总数，A、B和X分别表示分类系数Flxs、特征系数Tzxs和切割总数Ymax的权重值，C表示修正常数；所述分类系数Flxs和切割总数Ymax通过所述第一数据集计算获取；所述分类系数Flxs通过以下公式获取：
，式中，Plhz表示频率赫兹值，Zfyl表示振幅音量值，Cxsj表示持续时间，Ppqd表示频谱强度，d、e、f和g分别表示频率赫兹值Plhz、振幅音量值Zfyl、持续时间Cxsj和频谱强度Ppqd的权重值；其中，，/>，/>，/>，且，，H表示修正常数；所述特征系数Tzxs通过所述第二数据集计算获取；所述特征系数Tzxs通过以下公式获取：
，式中，Plfd表示频率分段值，Zffd表示振幅分段率值，Ppfd表示频谱分段值，j、k和m分别表示频率分段值Plfd、振幅分段率值Zffd和频谱分段值Ppfd的权重值；其中，，/>，/>，且，/>，N表示修正常数；所述执行模块通过所述等级检测评估策略方案内容，转化为具体执行指令，以响应检测到的声音事件，并记录存储。