一种基于声纹识别模型的设备工作状态识别方法

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一种基于声纹识别模型的设备工作状态识别方法
申请号:CN202511340207
申请日期:2025-09-19
公开号:CN120853617A
公开日期:2025-10-28
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于声纹识别模型的设备工作状态识别方法,涉及工业设备运行状态识别技术领域。该基于声纹识别模型的设备工作状态识别方法,通过采集目标设备的运行音频波形数据,提取包含短时能量、频谱质心、谱通量、MFCC和零交叉率等参数的声学表示数据,输入至预训练的声纹识别模型提取声纹特征表示向量,并通过状态分类模型确定当前运行状态类别,本发明通过将音频信号划分为帧,提取短时能量、频谱质心、谱通量、MFCC、零交叉率等声学特征,结合双向神经网络建模帧间演化关系,并引入注意力机制突出关键帧段,有效增强对状态边界模糊或过渡不明显等工况的识别能力,提升时序解析与状态判别精度。
技术关键词
声纹识别模型 设备工作状态 音频波形数据 识别方法 声纹特征 判别特征 双向长短期记忆 时序特征 工业设备运行状态 梅尔频率倒谱系数 双向神经网络 引入注意力机制 参数 离散余弦变换 声学特征 噪声抑制
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