基于声纹识别的铸造工业异常声音检测与分级响应方法

本发明提供了一种基于声纹识别的铸造工业异常声音检测与分级响应方法，属于铸造工业检测技术领域。通过在铸铝设备易泄露部位布置耐高温麦克风阵列，并采用三级滤波降噪和幅值归一化预处理，有效解决了复杂环境下噪声干扰导致信号质量差的问题；通过变窗长短时傅里叶变换和扩展梅尔频率倒谱系数，结合能量变化率、频谱重心的提取，能够捕捉到铝液泄露声音在不同频段、不同阶段的特征；构建基于注意力机制的Transformer‑CNN混合深度学习模型，并通过主成分分析和递归特征消除优化特征筛选，显著提升了模型对铸造工业异常声音的识别和泛化能力；同时，基于检测结果制定的分级响应措施，实现了对不同严重程度铝液泄露异常情况的处理。