摘要
本发明提供一种煤矸识别方法,所述方法包括:首先,确定听觉传感器阵列的布局;接着,采集煤矸音频信号,得到各阵元接收信号;然后,对各阵元接收信号实施波束形成算法,获得波束形成信号中表征煤矸差异性信息的音频特征;接着将得到的音频特征进行处理,得到包含煤矸音频特征的多维张量矩阵χ;最后以多维张量矩阵χ作为输入,使用深度学习网络对煤矸进行识别,得到煤矸识别结果。本发明提供的听觉煤矸识别方法采用听觉传感器阵列,通过对目标区域的音频信号实施波束形成,能够显著减少噪声以及井下设备干扰等因素对煤矸音频识别的影响;并结合分类识别模型对煤矸进行智能识别,提高了煤矸识别准确率。
技术关键词
音频特征
煤矸识别方法
传感器阵列
听觉
深度学习网络
信号
矩阵
算法
分类识别模型
梅尔倒谱系数
并行多通道
短时傅里叶变换
井下设备
采集系统
多波束
比率
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