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申请/专利权人：深圳市好兄弟电子有限公司

摘要：本申请公开了一种基于机器学习的音响系统故障分析方法及系统，属于数据分析技术领域。本申请的故障分析系统通过创新地获取并分析音响系统的运行状态日志，实现了对潜在故障的精准识别与高效处理，能够处理包含不同异常模式关键词的运行状态数据，利用先进的故障分析算法，从第一运行状态检测数据中识别出特定的故障模式，并进一步关联分析得到第二运行状态检测数据中可能存在的潜在故障，以目标异常模式关键词的形式输出。如此，显著提升了故障检测的准确性和效率，降低了音响系统运维的复杂性和成本，为音响系统的稳定运行和故障预防提供了有力的技术支持。

主权项：1.一种基于机器学习的音响系统故障分析方法，其特征在于，应用于故障分析系统，所述方法包括：故障分析系统获取待分析的音响系统运行状态日志，所述待分析的音响系统运行状态日志包括第一运行状态检测数据和第二运行状态检测数据；所述第一运行状态检测数据与所述第二运行状态检测数据对应不同异常模式的故障隐患；所述第一运行状态检测数据包括添加了设定异常模式关键词的第一故障状态事件；故障分析系统将所述待分析的音响系统运行状态日志输入故障分析算法，依据所述故障分析算法，对所述第一运行状态检测数据中添加了设定异常模式关键词的第一故障状态事件进行处理，得到所述第二运行状态检测数据中的第二故障状态事件的目标异常模式关键词；所述故障分析算法的调试方法包括：获取音响系统运行状态日志样例，所述音响系统运行状态日志样例包括第一运行状态检测数据样例和第二运行状态检测数据样例；所述第一运行状态检测数据样例与所述第二运行状态检测数据样例对应不同异常模式的故障隐患样例；所述第一运行状态检测数据样例包括添加了第一异常模式关键词的第一故障状态事件样例，所述第二运行状态检测数据样例包括添加了第二异常模式关键词的第二故障状态事件样例；将所述音响系统运行状态日志样例输入初始长短期记忆算法，依据所述初始长短期记忆算法中的状态矢量挖掘分支对所述添加了第一异常模式关键词的第一故障状态事件样例进行状态矢量挖掘，得到故障状态矢量样例；依据所述初始长短期记忆算法中的时序注意力向量挖掘分支，对所述故障状态矢量样例进行时序注意力向量挖掘，得到时序注意力向量样例；依据所述初始长短期记忆算法中的异常模式关键词判别分支，对所述时序注意力向量样例进行异常模式关键词判别，得到所述第二运行状态检测数据样例中所述第二故障状态事件样例对应的异常模式样例判别观点；基于所述异常模式样例判别观点与所述第二异常模式关键词的区别，调试所述初始长短期记忆算法，得到故障分析算法。

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