摘要
本发明涉及音频异常检测技术领域,尤其是一种基于生成对抗网络双数据表示的天然气管道音频异常检测方法,其包括如下步骤:S1、采集天然气管道在不同工况下的正常音频和异常音频,对采集的正常音频进行预处理,异常音频作为测试集;S2、使用生成器和判别器构建基于生成对抗网络的异常检测模型;S3、进行异常检测解耦,将管道检测相关的语义信息从全局频谱信息中分离出来,消除无关信息的干扰;S4、引入改进的潜在表示一致性损失,以防止潜在空间之间的信息泄漏;S5、使用改进的基于生成对抗网络的异常检测模型对天然气管道音频数据集进行检测,输出天然气管道音频异常检测结果。通过本发明方法可以提高天然气管道音频异常检测的效率和精确率。
技术关键词
天然气管道
音频异常检测方法
生成对抗网络
深度学习处理器
短时傅里叶变换
自动编码器
语义
异常检测技术
训练分类器
概率密度函数
多层感知机
解码器
麦克风
异常数据
采样率
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深度学习分类模型
残差模块
注意力
通道
特征提取模块
定日镜场
生成对抗网络
传感器采集设备
设备故障预测
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大语言模型
投影模型
联邦学习系统
生成对抗网络
编码向量