G - Physics – 10 – L
Patent
G - Physics
10
L
G10L 17/00 (2006.01) G10L 15/20 (2006.01) G10L 21/02 (2006.01)
Patent
CA 2382122
A system and method to identify a sound source among a group of sound sources. The invention matches the acoustic input to a number of signal models, one per source class, and produces a goodness-of-match number for each signal model. The sound source is declared to be of the same class as that of the signal model with the best goodness-of-match if that score is sufficiently high. The data are recorded with a microphone, digitized and transformed into the frequency domain. A signal detector is applied to the transient. A harmonic detection method can be used to determine if the sound source has harmonic characteristics. If at least some part of a transient contains signal of interest, the spectrum of the signal after rescaling is compared to a set of signal models, and the input signal's parameters are fitted to the data. The average distortion is calculated to compare patterns with those of sources that used in training the signal models. Before classification can occur, a source model is trained with signal data. Each signal model is built by creating templates from input signal spectrograms when they are significantly different from existing templates. If an existing template is found that resembles the input pattern, the template is averaged with the pattern in such a way that the resulting template is the average of all the spectra that matched that template in the past.
La présente invention concerne un système et un procédé permettant d'identifier une source sonore parmi un groupe de sources sonores. Cette invention met en correspondance l'entrée acoustique avec un certain nombre de modèles de signaux, un par classe de sources, et produit un certain nombre de validité de correspondance pour chaque modèle de signaux. On déclare que la source sonore appartient à la même classe que celle du modèle de signaux contenant la meilleure validité de correspondance si ce nombre est suffisamment élevé. Les données sont enregistrées avec un microphone, numérisées et converties en domaine de fréquence. On applique un détecteur de signal au transitoire. On peut utiliser une technique de détection d'harmoniques de façon à déterminer si la source sonore possède des caractéristiques harmoniques. Si au moins une partie d'un transitoire contient un signal étudié, on compare le spectre de ce signal après ré-échelonnage à un ensemble de modèles de signaux, et on adapte les paramètres du signal d'entrée aux données. On calcule la distorsion moyenne de façon à comparer les graphes à ceux de sources utilisés dans la qualification des modèles de signaux. Avant de pouvoir établir une classification, on qualifie un modèle de sources avec des données de signaux. On construit chaque modèle de signaux en créant des graphes de référence à partir des spectrogrammes de signaux entrés lorsqu'ils sont très différents des graphes de référence existants. Si on trouve un graphe de référence existant qui ressemble au graphe entré, on fait la moyenne du graphe de référence avec ce graphe entré, de sorte que le graphe de référence qui en résulte est la moyenne de tous les spectres qui correspondaient auparavant avec ce graphe de référence.
Oyen Wiggs Green & Mutala Llp
Qnx Software Systems (wavemakers) Inc.
Wavemakers Inc.
LandOfFree
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Profile ID: LFCA-PAI-O-1546018