一种基于多感受野的神经网络的异音检测方法及系统

本发明提供一种基于多感受野的神经网络的异音检测方法及系统，涉及工业智能诊断与质量控制技术领域，该方法包括步骤采集工业设备在各种工作状态下的音频信号数据，并对采集的音频信号数据进行标注；基于标注好的数据构建数据集并划分；对数据集中的音频信号进行预处理，从预处理后的音频信号中提取梅尔频谱特征；将梅尔频谱特征输入到提前构建好的异音检测模型中进行训练，得到训练好的异音检测模型；将待测音频信号样本输入到训练好的异音检测模型中进行预测，得到预测结果，并依据预测结果对工业设备进行分类。本发明能够动态捕捉多尺度音频特征，并通过丰富的特征表示能力显著提高异音检测的准确性和鲁棒性。