放眼当下,随着海上运输的快速发展,海上经济进入了繁荣发展的时代,虽然给人类带来了巨大的物质财富和便捷的生活方式。但是,我们也面临着越来越多的海上事故。在经济、人身安全和环境等各个方面给人类带来了巨大的损失。海上形式复杂多变,在发生海难事故时,如何快速、准确地进行搜救,提高海上搜救能力,使得搜索和救援系统具有更高的效率已经成为当前研究人员的重要研究课题,已成为评估一个国家海上经济实力的重要标准。声音是人类交流最为便利的手段,每个人的声音都有特定的特征,海上遇险之后人类通常就是通过呼救声寻求帮助,所以我们可以通过识别出人的声音来判定是否有人发出呼救。本设计通过对海上典型的声音进行特征分析和提取,选取了适用于海上环境声音识别的梅尔频率倒谱参数、短时能量和短时过零率三种参数作为声音特征。在提取出声音特征的基础上,本设计给出了海上搜救系统的整体设计方案。首先通过麦克风对海上复杂环境声音进行采集,然后对采集的声音通过放大滤波等调理电路进行处理,最后经过高精度A/D将模拟量转换为单片机可识别的数字量,发送到主控制器。然后通过BP神经网络对声音的特征参数进行融合并训练识别出人的呼救声,通过实验证明该搜救仪可以实现有海上背景声音的情况下识别出人的呼救声音。本设计将语音识别技术和海上搜救系统相结合,通过识别人的呼救声音达到及时、准确地对落难者进行海上搜救的目的,且整个系统复杂度小、成本更低、识别效果更好,极大的提高了海上搜救能力和效率。