一种基于时频域深度学习算法的空调内机噪声异常检测方法
授权
摘要

本发明涉及一种基于时频域深度学习算法的空调内机噪声异常检测方法,包括:采集待检测的原始声音信号,提取有效时域声音信号,变换得到有效频域声音信号;进行阈值检测和波动检测;有效时域声音信号输入到训练好的全局信息检测模型中进行检测,得到全局检测结果;有效时域声音信号输入到训练好的局部信息检测模型进行检测,得到局部检测结果;将所得检测结果进行加权融合,得到最终的检测结果。该方法自动进行有效声音提取及异常检测,检测速度快,检测准确率高,同时减少人工成本,降低噪音对检测工人健康带来的损害。

基本信息
专利标题 :
一种基于时频域深度学习算法的空调内机噪声异常检测方法
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN112669879A
申请号 :
CN202011549856.6
公开(公告)日 :
2021-04-16
申请日 :
2020-12-24
授权号 :
CN112669879B
授权日 :
2022-06-03
发明人 :
袁东风康天宇张明强
申请人 :
山东大学
申请人地址 :
山东省济南市历城区山大南路27号
代理机构 :
济南金迪知识产权代理有限公司
代理人 :
赵龙群
优先权 :
CN202011549856.6
主分类号 :
G10L25/51
IPC分类号 :
G10L25/51  G10L25/30  G06N3/04  G06K9/00  G06K9/62  
IPC结构图谱
G
G部——物理
G10
乐器;声学
G10L
语音分析或合成;语音识别;语音或声音处理;语音或音频编码或解码
G10L25/00
不限于组G10L 15/00-G10L 21/00的语言或者声音分析技术
G10L25/48
专门适用于特定用途
G10L25/51
比较或判别
法律状态
2022-06-03 :
授权
2021-05-04 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G10L 25/51
申请日 : 20201224
2021-04-16 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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