[发明专利]漏气检测方法、模型的训练方法、装置、电子设备及介质

权利要求书

1.一种深度学习模型的训练方法，包括：

获取训练样本，其中，所述训练样本包括虚拟声音信号以及与所述虚拟声音信号相匹配的标签，所述虚拟声音信号用于表征与目标对象相关的声音信号，所述标签用于表征所述目标对象是否处于漏气状态；以及

利用所述训练样本训练深度学习模型，得到经训练的深度学习模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述虚拟声音信号包括虚拟异音信号和环境声音信号，所述标签包括漏气标签和非漏气标签；

所述获取训练样本，包括：

获取所述虚拟异音信号和与所述虚拟异音信号相匹配的漏气标签，其中，所述漏气标签用于表征所述目标对象处于漏气状态；以及

获取所述环境声音信号和与所述环境声音信号相匹配的非漏气标签，其中，所述非漏气标签用于表征所述目标对象处于正常状态。

3.根据权利要求2所述的方法，还包括：

获取漏气声音信号，其中，所述漏气声音信号用于表征所述目标对象处于漏气状态时所产生的声音信号；以及

基于所述漏气声音信号和所述环境声音信号，生成所述虚拟异音信号。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述获取漏气声音信号，包括：

在预定条件下利用模拟方式生成所述漏气声音信号。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述预定条件包括以下至少一项：

预定压强环境、预定目标对象属性、预定气体种类、预定漏气孔属性。

6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，还包括：

采集实际漏气声音信号；

基于所述实际漏气声音信号，确定优化训练样本；以及

利用所述优化训练样本训练所述经训练的深度学习模型，得到优化后的深度学习模型。

7.一种漏气检测方法，包括：

采集声音信号；以及

将所述声音信号输入至经训练的深度学习模型中，得到检测结果，其中，所述检测结果指示了所述声音信号的声音来源对象是否存在漏气现象，

其中，所述经训练的深度学习模型是利用根据权利要求1至6中任一项所述的方法训练的。

8.一种深度学习模型的训练装置，包括：

样本获取模块，用于获取训练样本，其中，所述训练样本包括虚拟声音信号以及与所述虚拟声音信号相匹配的标签，所述虚拟声音信号用于表征与目标对象相关的声音信号，所述标签用于表征所述目标对象是否处于漏气状态；以及

训练模块，用于利用所述训练样本训练深度学习模型，得到经训练的深度学习模型。

9.根据权利要求8所述的装置，其中，所述虚拟声音信号包括虚拟异音信号和环境声音信号，所述标签包括漏气标签和非漏气标签；

所述样本获取模块包括：

正样本获取单元，用于获取所述虚拟异音信号和与所述虚拟异音信号相匹配的漏气标签，其中，所述漏气标签用于表征所述目标对象处于漏气状态；以及

负样本获取单元，用于获取所述环境声音信号和与所述环境声音信号相匹配的非漏气标签，其中，所述非漏气标签用于表征所述目标对象处于正常状态。

10.根据权利要求9所述的装置，还包括：

信号获取模块，用于获取漏气声音信号，其中，所述漏气声音信号用于表征所述目标对象处于漏气状态时所产生的声音信号；以及

生成模块，用于基于所述漏气声音信号和所述环境声音信号，生成所述虚拟异音信号。

11.根据权利要求10所述的装置，其中，所述信号获取模块包括：

模拟单元，用于在预定条件下利用模拟方式生成所述漏气声音信号。

12.根据权利要求11所述的装置，其中，所述预定条件包括以下至少一项：

预定压强环境、预定目标对象属性、预定气体种类、预定漏气孔属性。