[发明专利]一种基于机器学习的扬声器自动分类方法在审
| 申请号： | 202011202230.8 | 申请日： | 2020-11-02 |
| 公开（公告）号： | CN112487865A | 公开（公告）日： | 2021-03-12 |
| 发明（设计）人： | 曹祖杨;包君康;侯佩佩;张鑫 | 申请（专利权）人： | 杭州兆华电子有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;H04R27/00 |
| 代理公司： | 杭州中利知识产权代理事务所(普通合伙) 33301 | 代理人： | 李光 |
| 地址： | 310000 浙江省杭州市*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于机器学习的扬声器自动分类方法，包括神经网络模型的训练方法和测试分类的方法；神经网络模型的训练方法：通过电声测试系统测试多个不良和良品的扬声器，将获取的激励信号和响应信号作为训练样本输入神经网络进行训练，获得各个分类的判断规格，根据该分类原则，对生产的扬声器进行分类；测试分类的方法：通过电声测试系统测试扬声器，将获取的激励信号和响应信号作为特征样本输入神经网络模型，特征样本与神经网络模型训练中得到的分类面进行比较，得到分类的结果。该分类方法能够准确客观反映扬声器的异常音，自动完成进行异常音检测的自动分类，替代人工听音及分类。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 扬声器 自动 分类 方法 | ||
【主权项】：
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