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申请/专利权人：安徽鲸梦科技有限公司
摘要：本发明公开了基于单类支持向量机的轨道音频异常检测系统和方法，通过使用单类支持向量机算法对轨道音频数据进行训练，提高了检测准确性和效率，本发明分为三个阶段，第一阶段是人为的将音频数据进行分类，分出正常和异常的音频数据；第二阶段是利用单类支持向量机算法进行模型的训练；第三阶段是使用验证数据进行验证，得出结论，该系统包括音频预处理、特征提取、SVM分类器和结果输出等步骤，适用于轨道音频异常检测的场景，这一创新技术通过深入分析音频特征系数，解决了现实中负样本少的问题，实现了对轨道音频异常的高效、准确检测，从而极大地提升了轨道维护的智能化水平和运行安全性。
主权项：1.基于单类支持向量机的轨道音频异常检测系统，其特征在于，所述系统包括数据采集模块、处理模块、训练模块和检测模块；所述数据采集模块通过拾音器装置采集大量的音频数据，并对采集到的音频数据进行人为的分类处理，得到正常音频和异常音频两个类别；所述处理模块包括数据增强单元和特征融合单元；所述数据增强单元是将分类好的异常数据通过均衡化和频谱掩蔽的方法进行音频的数据增强；所述特征融合单元是进行音频特征提取，提取异常音频的MFCC系数、频谱质心、频谱带宽、频谱滚降和零交叉率特征，在将其每个特征进行融合，得到最终融合音频特征；所述训练模块是利用单类机器向量机进行模型训练，得到训练的模型；所述检测模块是通过对训练的检测模型进行预测，进一步查看模型的训练效果是否达到标准。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽鲸梦科技有限公司 基于单类支持向量机的轨道音频异常检测系统和方法
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