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申请/专利权人:华南理工大学
摘要:本发明提供了一种梅尔频谱时域融合的工业机器设备声音辨认方法、介质及设备;该方法为:采集工业机器设备声音的音频信号;对音频信号进行短时傅里叶变换与梅尔滤波器组滤波得到梅尔频谱;对音频信号进行一维卷积与多个卷积‑归一化‑激活模块得到时域特征;将梅尔频谱与时域特征拼接得到初级特征;对初级特征进行特征变换得到高级特征嵌入码;输入分类器从而得到对工业机器设备声音的辨认结果。该方法融合梅尔频谱与时域特征,充分利用了工业机器设备声音的全频段信息,可提高工业机器设备声音不同状态下的辨认结果准确率,有利于对工业机器设备的运行状态进行有效诊断。
主权项:1.一种梅尔频谱时域融合的工业机器设备声音辨认方法,其特征在于:包括如下步骤:步骤S1、采集工业机器设备声音的音频信号;步骤S2、将音频信号输入频域时域初级特征提取模块;频域时域初级特征提取模块对音频信号进行短时傅里叶变换与梅尔滤波器组滤波得到梅尔频谱;对音频信号进行一维卷积与多个卷积-归一化-激活模块得到时域特征;然后将梅尔频谱与时域特征的特征图在通道层面拼接起来,得到初级特征;步骤S3、利用深度神经网络对初级特征进行特征变换,融合梅尔频谱与时域特征,得到高级特征嵌入码;步骤S4、将高级特征嵌入码输入分类器;根据分类器的输出,得到对工业机器设备声音的辨认结果。
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