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申请/专利权人:华中科技大学
摘要:本发明属于音频故障诊断技术领域,具体涉及一种基于小波变换和注意力机制的漏气检测方法,包括:通过小波变换得到采自气动制动装置阀门处的原始音频信号的不同频段小波分量,计算每个小波分量的小波谱能量特征和对应的梅尔频谱图,利用通道注意力机制获取多通道梅尔频谱图的表征二维全局能量分布信息的加权向量,该加权向量结合小波谱能量特征向量,对多通道梅尔频谱图进行加权处理,得到融合一维和二维全局能量分布信息的多通道梅尔频谱图,将加权过的多通道梅尔频谱图作为分类网络的输入,从而提高气动制动装置阀门的漏气缺陷检测的有效性。本发明方法能在少数据、强干扰的场景下实现对气动制动装置阀门处的漏气音频的精确检测。
主权项:1.一种基于小波变换和注意力机制的漏气检测方法,其特征在于,包括:对气动制动装置阀门处的音频数据进行小波变换,获取n个小波分量;基于所述音频数据的谱能量,计算各小波分量的小波能量谱特征,用以构建表征一维全局能量分布的加权向量;将各小波分量分别进行梅尔频谱变换,得到对应的梅尔频谱图,构成多通道梅尔频谱图;采用已训练的通道注意力机制,对所有梅尔频谱图进行全局能量信息聚焦,得到各张梅尔频谱图的加权,构成表征二维全局能量分布的加权向量,将两个加权向量拼接并融合,得到n维的小波谱能量注意力加权向量;将小波谱能量注意力加权向量与多通道梅尔频谱图相乘,得到融合有一维全局能量分布信息和二维全局能量分布信息的新的多通道梅尔频谱图;将新的多通道梅尔频谱图输入已训练的分类网络,得到气动制动装置阀门的漏气检测结果,完成漏气检测。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 华中科技大学 一种基于小波变换和注意力机制的漏气检测方法
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