摘要
本发明提出了一种基于机器工作音频的异常检测方法、装置和存储介质,该方法包括:获取机器音频样本;提取机器音频样本的梅尔滤波器组能量特征;通过transformer编码器提取所有梅尔滤波器组能量特征的深层特征,获得多个深层通用特征和多个深度待测特征;根据所有深层通用特征构建训练特征集合,并采用K近邻算法自训练特征集合确定异常阈值;逐一获取深度待测特征与训练特征集合中每个深层通用特征的距离度量值,并基于距离度量值生成深度待测特征的异常分数;比较异常分数与异常阈值,根据比较结果判定待检测机器是否存在故障。本发明仅通过机器正常工作时的音频样本确定检测阈值,判断过程无需异常样本参与即可实现故障检测。
技术关键词
通用特征
异常检测方法
训练特征
滤波器
音频
样本
K近邻算法
计算机可执行指令
降维特征
度量
编码器
短时傅里叶变换
输出特征
可读存储介质
计算机装置
故障检测
三角形
序列