[发明专利]一种设备的异常识别方法、装置、终端设备及存储介质

权利要求书

1.一种设备的异常识别方法，其特征在于，包括：

采集目标环境中的音频信号，将所述音频信号转化为频谱图像；

将所述频谱图像输入至预训练的神经网络模型进行图像识别，获得频谱图像的识别结果；

在检测到所述识别结果为异常音频信号时，输出对应的设备异常提示信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述音频信号转化为频谱图像，包括：

将基于第一编程语言的第一函数通过库编译器转为预设格式的第二函数，并存储至预设的动态链接库；其中，所述预设格式为通过第二编程语言可以调用并执行的格式，所述第一函数为对所述音频信号进行时频分析，并转化成时域上的频谱图像的函数；

通过第二编程语言从所述预设的动态链接库中，调用所述第二函数，将所述音频信号转化为频谱图像。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一编程语言的第一函数为matlab语言的specgram函数，所述预设格式的第二函数为将预设格式的specgram函数，所述第二编程语言为python语言。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在采集目标环境中的音频信号之前，还包括：

基于预设神经网络构建所述神经网络模型；

获取训练数据，通过所述训练数据对所述神经网络模型进行预训练，得到所述预训练的神经网络模型。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采集目标环境中的音频信号，将所述音频信号转化为频谱图像，包括：

通过音频采集装置采集目标环境中的音频信号；

每隔预设时间将所述音频信号转化为所述频谱图像。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述频谱图像输入至预训练的神经网络模型进行图像识别，获得频谱图像的识别结果，包括：

将所述频谱图像输入至预训练的神经网络模型进行图像识别，获得与所述频谱图像对应音频信号的识别结果；其中，所述识别结果包括正常环境音、异常蜂鸣音及警告音；

在检测到所述识别结果为异常蜂鸣音或警告音时，判定所述识别结果为异常音频信号。

7.根据权利要求1至6任一项所述的方法，其特征在于，所述在检测到所述识别结果为异常音频信号时，输出对应的设备异常提示信息，包括：

在检测到所述识别结果为异常音频信号时，确定所述异常音频信号的位置信息；

根据所述位置信息和所述识别结果生成所述设备异常提示信息并输出。

8.一种设备的异常识别装置，其特征在于，包括：

转化模块，用于采集目标环境中的音频信号，将所述音频信号转化为频谱图像；

获得模块，用于将所述频谱图像输入至预训练的神经网络模型进行图像识别，获得频谱图像的识别结果；

异常提示模块，用于在检测到所述识别结果为异常音频信号时，输出对应的设备异常提示信息。

9.一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的方法。