[发明专利]一种工业流水线音频识别方法、装置及存储介质

说明书

本发明提供一种工业流水线音频识别方法、装置及存储介质，方法包括：导入多个原始音频数据，并分别对多个所述原始音频数据进行数据转化处理，得到多个待处理音频数据，分别对多个所述待处理音频数据进行降维处理，得到多个降维音频数据；分别对多个所述降维音频数据进行特征提取，得到多个音频特征数据，并集合多个所述音频特征数据，得到音频特征数据集。本发明提高了对音频噪音和静音的分辨准确性，可以实现对小样本短时间的快速准确测定，代替了人工处理成分数据，实现了高智能化、高准确率以及高效率的目标，且实现方法简单，适合于普遍推广，具有广阔的市场前景。

技术领域

本发明主要涉及音频识别技术领域，具体涉及一种工业流水线音频识别方法、装置及存储介质。

背景技术

音频分类从本质上讲是一个音频识别过程,包括特征抽取和分类两个基本过程。音频分类是解决音频结构化问题和提取音频内容语义的重要手段之一,是当前基于内容的音频检索领域的研究热点,它在远程教学、数字图书馆和新闻节目检索等众多领域都具有极大的应用价值。音频分类是对音频进行深度处理的基础和前提。通过分类可以事先确定语音所处的音频环境,为语音模型的自适应调整算法提供线索,从而提高语音识别的精度。因此,分类问题是基于内容的音频检索的核心问题。音频分类技术是一个交叉研究领域,它涉及多个方面的知识,包括人耳的听觉特征、信号与系统、数字信号处理、语音信号处理、模式识别、统计学习和人工智能等。目前,该领域的研究重点主要在以下两个方面,即音频特征分析与抽取以及分类器设计。在进行音频自动分类之前,首先需要提取原始数据的特征信息。所选取的特征应该能够充分表示音频时频域的重要分类特性,对环境的改变具有鲁棒性和一般性。

现今，市场上对工业音频的识别普遍存在时间过长、准确率不高的情况，从而降低了处理工业音频的效率。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是针对现有技术的不足，提供一种工业流水线音频识别方法、装置及存储介质。

本发明解决上述技术问题的技术方案如下：一种工业流水线音频识别方法，包括如下步骤：

导入多个原始音频数据，并分别对多个所述原始音频数据进行数据转化处理，得到多个待处理音频数据；

分别对多个所述待处理音频数据进行降维处理，得到多个降维音频数据；

分别对多个所述降维音频数据进行特征提取，得到多个音频特征数据，并集合多个所述音频特征数据，得到音频特征数据集；

构建训练模型，并根据所述训练模型对所述音频特征数据集进行训练，得到音频特征模型；

对所述音频特征模型进行参数更新，得到更新后的音频特征模型；

根据所述更新后的特征检测模型对待识别的音频数据进行识别，得到识别结果。

本发明解决上述技术问题的另一技术方案如下：一种工业流水线音频识别装置，包括：

数据转换处理模块，用于导入多个原始音频数据，并分别对多个所述原始音频数据进行数据转化处理，得到多个待处理音频数据；

降维处理模块，用于分别对多个所述待处理音频数据进行降维处理，得到多个降维音频数据；

特征提取模块，用于分别对多个所述降维音频数据进行特征提取，得到多个音频特征数据，并集合多个所述音频特征数据，得到音频特征数据集；

模型训练模块，用于构建训练模型，并根据所述训练模型对所述音频特征数据集进行训练，得到音频特征模型；

参数更新模块，用于对所述音频特征模型进行参数更新，得到更新后的音频特征模型；

识别结果获得模块，用于根据所述更新后的特征检测模型对待识别的音频数据进行识别，得到识别结果。