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公开(公告)号：CN117457027A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311414746.2
申请日：2023-10-30
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明提供了一种梅尔频谱时域融合的工业机器设备声音辨认方法、介质及设备；该方法为：采集工业机器设备声音的音频信号；对音频信号进行短时傅里叶变换与梅尔滤波器组滤波得到梅尔频谱；对音频信号进行一维卷积与多个卷积‑归一化‑激活模块得到时域特征；将梅尔频谱与时域特征拼接得到初级特征；对初级特征进行特征变换得到高级特征嵌入码；输入分类器从而得到对工业机器设备声音的辨认结果。该方法融合梅尔频谱与时域特征，充分利用了工业机器设备声音的全频段信息，可提高工业机器设备声音不同状态下的辨认结果准确率，有利于对工业机器设备的运行状态进行有效诊断。
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公开(公告)号：CN119445445A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411552081.6
申请日：2024-11-01
Applicant: 广东蘑菇物联科技有限公司 , 华南理工大学
IPC: G06V20/40 , G01H9/00 , G06V10/44 , G06V10/74 , G06V10/26 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/084
Abstract: 本申请提供的电机振动检测方法、装置、存储介质及计算机设备，包括：利用视频分割模型对待检测视频中的每帧图像中的电机对象进行分割，得到由各帧图像对应的电机图像形成的电机图像集合，这样可以排除图像中除了电机对象以外的干扰，从而提高电机振动检测的精度。接着，对每一电机图像进行特征点提取后，根据相邻的电机图像的多个特征点确定点对集，然后通过分别计算点对集中每一对点的相似度，以选取相似度最高的N个对点来进行概率分布建模，这样可以筛选出高质量、高匹配度的对点，进而提高得到的离散高斯分布序列的准确性，最终可以对高斯分布序列进行振动特征抽取并映射得到振动频率和振动幅值，从而进一步提高电机振动检测的精度。
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公开(公告)号：CN119442030A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411552078.4
申请日：2024-11-01
Applicant: 广东蘑菇物联科技有限公司 , 华南理工大学
IPC: G06F18/2415 , G10L25/51 , G10L25/18 , G10L25/30 , G06F18/2131 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 在本申请提供的电机异常检测模型训练方法及电机异常检测方法中，获取电机运行时的多个音频样本及其类别标签，对于每个音频样本，通过速度扰动生成多个扰动音频，将其输入频域特征提取子模型和时域特征提取子模型，得到增强小波时频谱和增强时域特征，接着通过全连接层对其进行线性变换并加权求和，生成融合增强特征，采用深度神经网络对融合增强特征进行特征变换后输入分类器，得到分类概率，根据类别标签和分类概率计算三元组损失，通过损失反向传播和随机梯度下降算法更新频域特征提取子模型、时域特征提取子模型、全连接层、深度神经网络和分类器的参数，以得到训练后的电机异常检测模型。如此，提升模型在高噪声环境下电机状态识别的准确性。
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公开(公告)号：CN118197320A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410411438.2
申请日：2024-04-08
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明提供了一种基于三重注意力的声纹识别方法、介质及设备；其中方法为：获取待识别的语音数据；提取语音数据的声学特征；采用基于三重注意力的提取网络对声学特征进行若干次三重注意力加权，得到语句级特征；三重注意力加权是指：提取通道维度与时间维度的交互注意力、通道维度与频率维度的交互注意力权重，以及时间维度与频率维度的交互注意力权重；采用三种交互注意力权重进行加权；将提取网络得到的语句级特征与数据库中已注册语音特征进行相似度比较得到识别结果。该方法充分提取了通道与时间、通道与频率、时间与频率的跨维度交互信息，捕获通道与时间、通道与频率、时间与频率之间的的相互依赖信息，可有效提高声纹识别的准确率。
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