[发明专利]一种设备异音的检测方法及检测装置

权利要求书

1.一种设备异音的检测方法，包括如下步骤：

采集设备运行时的一声音信号；

对采集的所述声音信号进行预处理，得到一声音处理信号；

从所述声音处理信号中提取多个特征参数；

对所提取的所述多个特征参数和数据库中的样本进行聚类分析和SVM线性分类；

根据所述聚类分析和所述SVM线性分类结果预测所述声音信号是否为异音；

其中所述聚类分析包括：

根据所提取的所述多个特征参数和所述数据库中的样本之间在特征空间的欧氏距离进行聚类分析；

根据聚类分析的结果判断所述多个特征参数对应的所述声音信号和所述数据库中的样本之间是否离群。

2.如权利要求1所述的检测方法，其特征在于，对采集的所述声音信号进行预处理包括：

将采集的所述声音信号依据麦克风的灵敏度转换为频域的标准声压值；

利用加权因子对所述标准声压值进行校准处理。

3.如权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述聚类分析进一步包括：

计算所述多个特征参数与所述数据库中的样本之间在特征空间的欧氏距离；

当所计算的所述欧氏距离大于或等于一阈值时，则所述聚类分析的结果为离群；

当所计算的所欧氏距离小于所述阈值时，则所述聚类分析的结果为不离群。

4.如权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述数据库中的样本包括正常声音样本和异常声音样本。

5.如权利要求4所述的检测方法，其特征在于，所述检测方法还包括：

建立设备正常声音样本和异常声音样本；

根据所述正常声音样本中的特征参数和所述异常声音样本中的特征参数，计算得到在特征空间的一分类面。

6.如权利要求5所述的检测方法，其特征在于，所述SVM线性分类包括：

根据所提取的所述多个特征参数与所述分类面之间的位置关系进行SVM线性分类；

根据SVM线性分类的结果判断所述多个特征参数对应的所述声音信号位于所述分类面的异常声音样本一侧或所述分类面的正常声音样本一侧。

7.如权利要求6所述的检测方法，其特征在于，所述SVM线性分类进一步包括：

计算所述多个特征参数与所述分类面的相对位置关系；

当所述多个特征参数位于所述分类面的异常声音样本一侧，则将所述多个特征参数对应的所述声音信号归类为异常声音。

8.如权利要求1所述的检测方法，其特征在于，

当所述聚类分析的结果为离群，则根据所述聚类分析的结果预测所述声音信号为异音；

当所述聚类分析的结果为不离群，则根据所述SVM线性分类的结果预测所述声音信号是否为异音。

9.一种设备异音的检测装置，包括：

采集单元，用于采集设备运行时的一声音信号；

预处理单元，用于对采集的所述声音信号进行预处理，得到一声音处理信号；

提取单元，从所述声音处理信号中提取多个特征参数；

分析单元，用于对所提取的所述多个特征参数和数据库中的样本进行聚类分析；

分类单元，用于对所提取的所述多个特征参数和数据库中的样本进行SVM线性分类；

预测单元，用于根据所述聚类分析和所述SVM线性分类结果预测所述声音信号是否为异音；

其中所述聚类分析包括：

根据所提取的所述多个特征参数和所述数据库中的样本之间在特征空间的欧氏距离进行聚类分析；

根据聚类分析的结果判断所述多个特征参数对应的所述声音信号和所述数据库中的样本之间是否离群。

10.如权利要求9所述的检测装置，其特征在于，所述预处理单元包括：

转换单元，将采集的所述声音信号依据麦克风的灵敏度转换为频域的标准声压值；

校准单元，利用加权因子对所述标准声压值进行校准处理。