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申请/专利权人：南昌工程学院

摘要：本发明公开了一种变压器声纹信号样本扩充方法，使用声音采集装置采集变压器声纹信号，并通过LMS自适应滤波方法对采集到的变压器声纹信号进行滤波处理，分离出变压器运行声音和外界环境干扰噪声，得到滤波后的变压器声纹信号，构成变压器声纹信号数据集；对滤波后的变压器声纹信号进行MFCC特征提取，得到MFCC参数；使用改进瞪羚优化算法优化MFCC参数，得到最优MFCC参数；构建生成对抗网络；将构建好的生成对抗网络模型用于变压器声纹信号样本的生成。本发明具有较好的泛化性，可用于变压器声纹信号样本扩充。

主权项：1.一种变压器声纹信号样本扩充方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、使用声音采集装置采集变压器声纹信号，并通过LMS自适应滤波方法对采集到的变压器声纹信号进行滤波处理，分离出变压器运行声音和外界环境干扰噪声，得到滤波后的变压器声纹信号，构成变压器声纹信号数据集；S2、对滤波后的变压器声纹信号进行MFCC特征提取，得到MFCC参数；使用改进瞪羚优化算法优化MFCC参数，得到最优MFCC参数；S3、构建生成对抗网络；S4、将构建好的生成对抗网络模型用于变压器声纹信号样本的生成；其中使用改进瞪羚优化算法优化MFCC参数的过程如下：S221:初始化瞪羚优化算法，将MFCC参数作为初始种群，初始化种群中每个个体的参数设置；S222:评估每个个体的适应度，个体的优劣即为每组MFCC参数的性能；S223:模拟瞪羚的随机探索行为，采用莱维飞行进行全局探索； ；其中，Elitei为当前迭代中种群中最优瞪羚个体的位置，Gai表示第i个瞪羚个体在当前迭代中的位置，为第i个瞪羚个体在迭代更新后的位置，S表示瞪羚的移动速度，T为0~1间的随机数，RL表示基于Levy分布的随机数向量，μ为-1或1，表示两种运动方向；S224:采取布朗运动进行局部探索： ；其中，表示捕食者的累积效应，iter表示迭代次数，Maxiter表示最大迭代次数；为布朗运动的随机向量；S225：对瞪羚逃生过程建立数学模型： ；其中，r为[0，1]的随机数，为捕食者的狩猎成功率，为搜索空间的上界，为代表搜索空间下界，示随机选择的第一个瞪羚个体的位置，随机选择的第二个瞪羚个体的位置，用两个随机选择的瞪羚个体的位置差来更新自己的位置；U是一个单位向量，表示瞪羚逃生的方向；S226:判断当前迭代次数是否达到预设的最大迭代次数，如果达到最大迭代次数，停止迭代，如果未达到，返回步骤S222，继续评估和更新；S227:输出最优个体即为最优的MFCC参数。

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权利要求：

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