[发明专利]基于无监督深度学习的变压器异常声纹预警方法在审
| 申请号： | 202210602166.5 | 申请日： | 2022-05-30 |
| 公开（公告）号： | CN115019811A | 公开（公告）日： | 2022-09-06 |
| 发明（设计）人： | 谢杰斌;宋广伟;尹帅;黄雄;罗作煌;杨顺;李奇 | 申请（专利权）人： | 深圳亿嘉和科技研发有限公司 |
| 主分类号： | G10L17/26 | 分类号： | G10L17/26;G10L17/18;G10L17/04;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 | 代理人： | 梁天彦 |
| 地址： | 518052 广东省深圳市南山区粤海街道大冲社区*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于无监督深度学习的变压器异常声纹预警方法，输入声纹特征进入模型中编码处理，提取有效抽象表征编码，再将抽象表征解码至模型输出，得到生成的声纹特征。生成的声纹特征与输入特征计算误差，依据正常运行时，变压器声纹数据下的误差较小，而异常运行时，变压器声纹数据下的误差较大。本发明可以实现变压器异常声纹的预测，利用深度网络模型学习训练，自动化选取最优阈值，提前避免变压器受到不可修复的破坏。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 监督 深度 学习 变压器 异常 声纹 预警 方法 | ||
【主权项】：
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