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公开(公告)号：CN116110425A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202310130027.1
申请日：2023-02-17
Applicant: 厦门大学
Abstract: 一种基于深度元学习的开关柜局部放电音频识别方法，属于音频信号处理领域。针对开关柜局部放电音频识别方法在数据差异大、跨域性能下降的实际问题，提出基于深度元学习的目标识别方法，可有效提高复杂情况下的开关柜局部放电音频识别性能。包括步骤：1)仿真高压开关柜局部放电现象采集的音频信号的预处理方法；2)深度模型的设计；3)深度元学习策略的应用。建立在深度学习与元学习的基础上，主要特点是实用性强，可移植性强，能够满足实际场景中音频识别的跨域泛化需求，提升开关柜局部放电识别方法的准确性和适用性。
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