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一种基于音频去干扰自学习神经网络的地下线缆定位方法及系统 

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申请/专利权人:国网上海电力公司

摘要:本发明公开了一种基于音频去干扰自学习神经网络的地下线缆定位方法,包括如下步骤:步骤100,原始音频进行预处理,得到时域音频片段;步骤200,将时域音频转化为三维语谱图;步骤300,将语谱图输入到卷积神经网络中提取局部频域特征向量;步骤400,对时域音频片段计算MFCC以及差分特征,获取混合特征向量;步骤500,利用注意力机制,并行处理多组混合特征向量;步骤600,将局部频域特征向量与MFCC混合特征向量拼接,得到最终预测结果。本发明用以构建音频去干扰自学习神经网络,实现基于故障音频信号的地下线缆的故障定位。

主权项:1.一种基于音频去干扰自学习神经网络的地下线缆定位方法,其特征在于,包括如下步骤:步骤100,原始音频进行预处理,得到时域音频片段;步骤200,将时域音频转化为三维语谱图;步骤300,将语谱图输入到卷积神经网络中提取局部频域特征向量;步骤400,对时域音频片段计算MFCC以及差分特征,获取混合特征向量;步骤500,利用注意力机制,并行处理多组混合特征向量;步骤600,将局部频域特征向量与MFCC混合特征向量拼接,得到最终预测结果。

全文数据:

权利要求:

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