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公开(公告)号：CN113314144A
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202110545819.6
申请日：2021-05-19
Applicant: 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司广州局 , 上海交通大学
IPC: G10L25/24 , G10L21/0208 , G10L15/06 , G10L15/08 , G08B21/18
Abstract: 本发明提供了一种声音识别方法及系统，对声音数据集中的声音数据进行标注，得到标注音频信息；对声音数据集中的声音数据依次通过数字信号处理和卡尔曼滤波去噪后，提取声音数据的频谱特征；构建机器学习分类模型，采用标注音频信息和声音数据的频谱特征对机器学习模型进行训练后，得到基于机器学习的声音识别模型；获取待识别音频数据，并将待识别音频数据依次通过数字信号处理和卡尔曼滤波去噪后，输入至声音识别模型，得到相应的分类结果，实现对声音的识别。同时提供了一种基于该声音识别方法的电力设备故障预警方法及系统，根据声音识别结果对电力设备故障进行预警。本发明提高了声音识别的准确率，进而提高了电力设备故障检测的准确率。
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公开(公告)号：CN113327629A
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN202110488447.8
申请日：2021-05-06
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种电力设备声音诊断方法及系统，包括：获取电力设备声音；对获取的所述电力设备声音进行数字信号处理，提取所述电力设备声音的频谱特征；对获取的所述电力设备声音进行声音种类标注，得到标注信息；利用所述电力设备声音的频谱特征和所述标注信息，训练得到声音分类模型；获取电力设备现场声音，并对所述现场声音进行数字信号处理，提取所述现场声音的频谱特征提取；将所述现场声音的频谱特征输入至所述声音分类模型，获取所述现场声音的种类，进而判断电力设备的运行状态。本发明用自动化的方式降低了监测的成本，提高了监测的效率，为长时间监测电力设备运行状态提供了新的解决方式。
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公开(公告)号：CN113314144B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202110545819.6
申请日：2021-05-19
Applicant: 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司广州局 , 上海交通大学
IPC: G10L25/24 , G10L21/0208 , G10L15/06 , G10L15/08 , G08B21/18
Abstract: 本发明提供了一种声音识别方法及系统，对声音数据集中的声音数据进行标注，得到标注音频信息；对声音数据集中的声音数据依次通过数字信号处理和卡尔曼滤波去噪后，提取声音数据的频谱特征；构建机器学习分类模型，采用标注音频信息和声音数据的频谱特征对机器学习模型进行训练后，得到基于机器学习的声音识别模型；获取待识别音频数据，并将待识别音频数据依次通过数字信号处理和卡尔曼滤波去噪后，输入至声音识别模型，得到相应的分类结果，实现对声音的识别。同时提供了一种基于该声音识别方法的电力设备故障预警方法及系统，根据声音识别结果对电力设备故障进行预警。本发明提高了声音识别的准确率，进而提高了电力设备故障检测的准确率。
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公开(公告)号：CN115909675A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211229993.0
申请日：2022-10-08
Applicant: 上海交通大学
IPC: G08B21/18 , G10L25/03 , G10L25/30 , H04L67/10 , G06F15/16 , G06N20/00 , G06N5/01 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种分布式边缘计算的电力设备声音监测方法，所述方法包括如下步骤：在电力设备附近部署分布式计算设备集群；每个计算设备配有声音传感器，实时采集电力设备声音数据流；每个计算设备使用计算量小、计算快速的新奇检测算法实时对声音数据流进行识别；识别到与以往不同的声音数据时，该计算设备发送信息给附近计算设备；多个设备收集多角度的声音数据流，通过分布式神经网络算法，整合集群的算力，判断是否为单个传感器误报，非误报则推断异常的类型；将识别结果返回服务器端，发出预警。
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