一种基于多尺度特征融合的轻量化局部放电超声识别网络

本发明公开了一种基于多尺度特征融合的轻量化局部放电超声识别网络，其技术方案要点是：包括以下步骤：步骤一、声信号采集；步骤二、计算声信号的梅尔谱或短时傅里叶变换频谱，将其作为神经网络的输入；步骤三、对输入特征在不同维度上进行多尺度的特征卷积，将对应的特征图投影为与输入特征相同的维度；步骤四、通过特征掩码矩阵对步骤三中投影后的特征图进行特征提取，并计算相应权重矩阵；步骤五、将步骤四中得到的特征图及其权重加权求和，得到增强后的特征图。本发明提出的神经网络结构的核心理念是基于掩码矩阵的概念来对多维度尺度上提取的声信号特征进行信噪比增强。