張鐵山，　任眾

(中國(guó)礦業(yè)大學(xué) 銀川學(xué)院， 寧夏 銀川　750011)

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基于人耳聽(tīng)覺(jué)模型的煤礦頂板敲擊聲音信號(hào)特征提取

張鐵山，任眾

(中國(guó)礦業(yè)大學(xué) 銀川學(xué)院， 寧夏 銀川750011)

介紹了人耳聽(tīng)覺(jué)模型，詳細(xì)分析了基底膜振動(dòng)模型、內(nèi)毛細(xì)胞模型和耳蝸核數(shù)學(xué)模型，并給出了聽(tīng)覺(jué)譜特征向量提取過(guò)程。在此基礎(chǔ)上，提出了基于人耳聽(tīng)覺(jué)模型的煤礦頂板敲擊聲音信號(hào)特征提取方法。分別利用人耳聽(tīng)覺(jué)模型和小波包對(duì)煤礦頂板敲擊聲音信號(hào)進(jìn)行特征提取，再用支持向量機(jī)分類(lèi)器對(duì)目標(biāo)特征進(jìn)行分類(lèi)識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，對(duì)于采用人耳聽(tīng)覺(jué)模型提取的特征，正確識(shí)別率在95%以上，說(shuō)明基于人耳聽(tīng)覺(jué)模型的煤礦頂板敲擊聲音信號(hào)特征提取方法有利于提高煤礦頂板檢測(cè)的準(zhǔn)確率。

煤礦頂板檢測(cè)； 聽(tīng)覺(jué)譜特征提?。?人耳聽(tīng)覺(jué)模型； 小波包

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0　引言

在煤炭開(kāi)采過(guò)程中，為了防止發(fā)生冒頂事故，頂板檢測(cè)非常重要。傳統(tǒng)的敲幫問(wèn)頂是檢測(cè)頂板安全的一種重要方法，它是技術(shù)員根據(jù)敲擊頂板所發(fā)出的聲音不同來(lái)準(zhǔn)確判別頂板是否安全的一種人工檢測(cè)方法[1-4]。該方法要求工作人員有較強(qiáng)的聽(tīng)覺(jué)判別技能，且具有危險(xiǎn)性。本文提出了基于人耳聽(tīng)覺(jué)模型的煤礦頂板敲擊聲音信號(hào)特征提取方法，實(shí)現(xiàn)了頂板自動(dòng)化檢測(cè)[5]。

1　人耳聽(tīng)覺(jué)模型及聽(tīng)覺(jué)譜特征提取

1.1聽(tīng)覺(jué)譜特征向量提取過(guò)程

利用人耳聽(tīng)覺(jué)模型[6-7]模仿人耳聽(tīng)覺(jué)系統(tǒng)[8]對(duì)聲音信號(hào)進(jìn)行分析，處理后所獲得的值稱(chēng)為聽(tīng)覺(jué)譜。使用聽(tīng)覺(jué)模型對(duì)聽(tīng)覺(jué)譜的特征參數(shù)進(jìn)行提取可得到聽(tīng)覺(jué)譜特征。人耳聽(tīng)覺(jué)模型如圖1所示。對(duì)該模型輸入一個(gè)聲音信號(hào)，可輸出聽(tīng)覺(jué)譜。

圖1　人耳聽(tīng)覺(jué)模型

聽(tīng)覺(jué)譜特征提取過(guò)程如圖2所示。首先對(duì)聲音信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，即對(duì)模擬信號(hào)進(jìn)行采樣和量化處理，得到數(shù)字信號(hào)；然后將信號(hào)輸入人耳聽(tīng)覺(jué)模型進(jìn)行分析，最后通過(guò)聽(tīng)覺(jué)譜分析得到聽(tīng)覺(jué)譜特征向量。

圖2　聽(tīng)覺(jué)譜特征向量提取過(guò)程

1.2基底膜振動(dòng)模型

當(dāng)對(duì)耳蝸基底膜[9]輸入聲音信號(hào)時(shí)，在基底膜中會(huì)有一個(gè)與該聲音信號(hào)的特征頻率相對(duì)應(yīng)的位置。此時(shí)，該位置的振幅達(dá)到最大值。用一個(gè)帶通濾波器組來(lái)模擬耳蝸基底膜的這種特性，耳蝸基底膜的特征頻率與濾波器的中心頻率是一一對(duì)應(yīng)關(guān)系。顯然，模擬的精確性與濾波器的個(gè)數(shù)有直接關(guān)系。

利用Gammatone濾波器組模擬基底膜的分頻濾波功能?；啄ふ駝?dòng)模型濾波過(guò)程如圖3所示。

圖3　基底膜振動(dòng)模型濾波過(guò)程

對(duì)復(fù)音信號(hào)x(t)進(jìn)行預(yù)處理后，得到離散信號(hào)x(n)，然后采用頻率不同的M個(gè)Gammatone濾波器對(duì)x(n)進(jìn)行濾波，獲得M個(gè)離散序列，即XM(n)。

1.3內(nèi)毛細(xì)胞模型

基底膜振動(dòng)對(duì)內(nèi)毛細(xì)胞產(chǎn)生刺激，在內(nèi)毛細(xì)胞的內(nèi)部會(huì)有能量轉(zhuǎn)換過(guò)程。本文采用Meddis模型對(duì)該能量轉(zhuǎn)換過(guò)程進(jìn)行模擬分析，如圖4所示。Meddis模型輸入量是基底膜振動(dòng)模型的輸出量XM(n)，輸出量為發(fā)放率，即PM(n)。

圖4　內(nèi)毛細(xì)胞模型

1.4耳蝸核數(shù)學(xué)模型

1.5聽(tīng)覺(jué)譜分析

用5個(gè)能夠?qū)ψV形結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析的量組成一個(gè)矩特征向量G1=[a1,a2,a3,a4,a5]，其中a1是聽(tīng)覺(jué)譜最大幅值對(duì)應(yīng)的頻率，其表達(dá)式為

a1=argmax(pfi)

(1)

式中：fi為第i個(gè)頻率；pfi為第i個(gè)頻率的幅值。

a2是聽(tīng)覺(jué)譜中心的位置，其表達(dá)式為

(2)

a3是以聽(tīng)覺(jué)譜重心為中心的均方根帶寬，其表達(dá)式為

(3)

a4是以聽(tīng)覺(jué)譜重心為中心的譜3階中心矩，其表達(dá)式為

(4)

a5是以聽(tīng)覺(jué)譜重心為中心的譜4階中心矩，其表達(dá)式為

(5)

(6)

2　實(shí)驗(yàn)分析

實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)是從某大型煤礦井下頂板上采集的，共有4類(lèi)目標(biāo)，其中一類(lèi)是安全頂板，另外3類(lèi)是3種危險(xiǎn)頂板(浮石、剝層和斷裂)。信號(hào)采樣頻率為20 000Hz，每個(gè)樣本長(zhǎng)度為4 096個(gè)點(diǎn)。安全頂板、浮石頂板、剝層頂板和斷裂頂板的樣本數(shù)各為130個(gè)。從這些樣本中分別取安全頂板、浮石頂板、剝層頂板和斷裂頂板的特征各100個(gè)，共400個(gè)特征組成訓(xùn)練樣本集。用剩下的30個(gè)安全頂板樣本、30個(gè)浮石頂板樣本、30個(gè)剝層頂板樣本和30個(gè)斷裂頂板樣本，共120個(gè)樣本作為測(cè)試樣本集。實(shí)驗(yàn)采用平均值法，做20次實(shí)驗(yàn)，取20次實(shí)驗(yàn)結(jié)果的平均值作為最終結(jié)果。

用小波包對(duì)敲擊聲信號(hào)特征進(jìn)行提取，得到的訓(xùn)練輸入為32×400的數(shù)組，識(shí)別輸入為3×120的數(shù)組。運(yùn)用支持向量機(jī)對(duì)小波包特征[10-11]進(jìn)行分類(lèi)識(shí)別的結(jié)果見(jiàn)表1。從表1可以看出，該方法正確識(shí)別率達(dá)到了86.7%以上。運(yùn)用支持向量機(jī)[12]對(duì)人耳聽(tīng)覺(jué)模型特征進(jìn)行分類(lèi)識(shí)別的結(jié)果見(jiàn)表2。從表2可以看出，該方法的正確識(shí)別率在95%以上，說(shuō)明基于人耳聽(tīng)覺(jué)模型的煤礦頂板敲擊聲音信號(hào)特征提取方法具有很好的分類(lèi)性，達(dá)到了預(yù)期效果。

表1　小波包特征分類(lèi)識(shí)別結(jié)果

3　結(jié)語(yǔ)

介紹了人耳聽(tīng)覺(jué)模型及聽(tīng)覺(jué)譜特征向量提取過(guò)程，分別運(yùn)用小波包特征提取方法和基于人耳聽(tīng)覺(jué)模型的特征提取方法對(duì)煤礦頂板敲擊聲音信號(hào)特征進(jìn)行提取，并用支持向量機(jī)分類(lèi)器對(duì)目標(biāo)特征進(jìn)行分類(lèi)識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，支持向量機(jī)分類(lèi)器對(duì)小波包特征的正確識(shí)別率達(dá)86.7%以上，對(duì)人耳聽(tīng)覺(jué)模型特征的正確識(shí)別率在95%以上，說(shuō)明基于人耳聽(tīng)覺(jué)模型的煤礦頂板狀態(tài)特征提取方法具有很好的分類(lèi)性。

表2　人耳聽(tīng)覺(jué)模型特征分類(lèi)識(shí)別結(jié)果

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Sound signal feature extraction of mine roof percussion based on human auditory model

ZHANG Tieshan,REN Zhong

(YinchuanCollege,ChinaUniversityofMiningandTechnology,Yinchuan750011,China)

Humanauditorymodelwasintroduced,vibrationmodelofthebasementmembrane,innerhaircellsmodelandcochlearnucleusmathematicalmodelwereanalyzed,andextractionprocessofauditoryspectrumfeaturevectorwasgiven.Ontheabovebasis,soundsignalfeatureextractionmethodofmineroofpercussionbasedonhumanauditorymodelwasproposed.Humanauditorymodelandwaveletpacketwereusedrespectivelyforsoundsignalfeatureextractionofmineroofpercussion,andthensupportvectormachineclassifierwasusedfortargetfeatureclassificationandrecognition.Theexperimentalresultsshowthatcorrectidentificationrateofthefeatureextractedusinghumanauditorymodelisabove95%,whichindicatesthesoundsignalfeatureextractionmethodofmineroofpercussionbasedonhumanauditorymodelwillhelpimprovetheaccuracyofcoalmineroofdetection.

mineroofmonitor;auditoryspectrumfeatureextraction;humanauditorymodel;waveletpacket

1671-251X(2016)09-0080-03DOI:10.13272/j.issn.1671-251x.2016.09.020

2016-03-08；

2016-07-15；責(zé)任編輯：胡嫻。

寧夏回族自治區(qū)2015年高等教育本科教學(xué)工程建設(shè)項(xiàng)目(NXCX2015343)；2016年度寧夏自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(NZ16239)。

張鐵山(1984-)，男，寧夏中寧人，講師，碩士，研究方向?yàn)楝F(xiàn)代礦山電氣控制及其信號(hào)處理，E-mail：zts336699@126.com。

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A網(wǎng)絡(luò)出版時(shí)間：2016-09-02 10:20

張鐵山，任眾.基于人耳聽(tīng)覺(jué)模型的煤礦頂板敲擊聲音信號(hào)特征提取[J].工礦自動(dòng)化，2016,42(9)：80-82.