[发明专利]基于卷积神经网络的设备异常声音识别方法及系统有效
| 申请号： | 201911414286.7 | 申请日： | 2019-12-31 |
| 公开（公告）号： | CN111076809B | 公开（公告）日： | 2021-08-31 |
| 发明（设计）人： | 伍强;展华益;刘杨 | 申请（专利权）人： | 四川长虹电器股份有限公司 |
| 主分类号： | G01H17/00 | 分类号： | G01H17/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 成都虹桥专利事务所(普通合伙) 51124 | 代理人： | 郝迎宾 |
| 地址： | 621000 四*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于卷积神经网络的设备异常声音识别方法及系统，属于机器学习领域。为了解决人工听音结果非一致性和降低人员成本的问题，本发明包括：分别采集相应数量的正常设备和异常设备在运行过程中的声音信号；分别提取正常设备和异常设备声音信号的有效区间特征；设计卷积神经网络模型，并训练正常设备和异常设备声音信号的有效区间特征，获得声音识别模型；在对设备声音进行识别时，提取设备声音的有效区间特征，并将该有效区间特征输入到声音识别模型中；通过所述声音识别模型判断设备的声音是否异常，并输出识别结果。本发明解决了人工听音结果非一致性问题，同时减少了听音人员的成本。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 设备 异常 声音 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
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