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摘要：本发明提供一种基于多感受野的神经网络的异音检测方法及系统，涉及工业智能诊断与质量控制技术领域，该方法包括步骤采集工业设备在各种工作状态下的音频信号数据，并对采集的音频信号数据进行标注；基于标注好的数据构建数据集并划分；对数据集中的音频信号进行预处理，从预处理后的音频信号中提取梅尔频谱特征；将梅尔频谱特征输入到提前构建好的异音检测模型中进行训练，得到训练好的异音检测模型；将待测音频信号样本输入到训练好的异音检测模型中进行预测，得到预测结果，并依据预测结果对工业设备进行分类。本发明能够动态捕捉多尺度音频特征，并通过丰富的特征表示能力显著提高异音检测的准确性和鲁棒性。
主权项：1.一种基于多感受野的神经网络的异音检测方法，其特征在于，包括：步骤S1：采集工业设备在各种工作状态下的音频信号数据，涵盖工业设备在正常和异常运行条件下的音频信号，并对采集的音频信号数据进行标注；步骤S2：基于标注好的数据构建数据集，并将数据集划分为训练集和验证集；步骤S3：对数据集中的音频信号进行预处理，从预处理后的音频信号中提取梅尔频谱特征；步骤S4：将梅尔频谱特征输入到提前构建好的异音检测模型中进行训练，得到训练好的异音检测模型，具体包括：将梅尔频谱特征输入到提前构建好的异音检测模型中，首先通过卷积神经网络提取初级特征，再利用选择性卷积核网络模块进行多尺度特征提取与融合，接着通过特征降维与软注意力机制实现特征的自适应选择，最后通过胶囊网络模块完成分类任务；在训练过程中，使用五折交叉验证对异音检测模型的性能进行评估，优化其参数，最终得到训练好的异音检测模型；步骤S5：将待测音频信号样本输入到训练好的异音检测模型中进行预测，得到预测结果，并依据预测结果对工业设备进行分类。
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百度查询： 中科声玄(苏州)科技有限公司 一种基于多感受野的神经网络的异音检测方法及系统
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