基于多层优选卷积的水声信号样本自动标注方法

1

作者 王红滨 张帅 +1 位作者 何鸣 陈夏可 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期758-763,共6页

针对深度学习在水声研究领域的应用中面临大数据量要求和现有样本量限制的问题,本文提出了一种多层优选卷积网络模型。通过基于相似度的优选方法选出最佳卷积核,以提取更具代表性的特征。利用探索层特征融合策略,叠加多层卷积输出,获取... 针对深度学习在水声研究领域的应用中面临大数据量要求和现有样本量限制的问题,本文提出了一种多层优选卷积网络模型。通过基于相似度的优选方法选出最佳卷积核,以提取更具代表性的特征。利用探索层特征融合策略,叠加多层卷积输出,获取更全面的特征信息。采用约减策略优化模型,有效缩短运算时间。通过优选、特征融合和注意力机制,有效解决此类问题。实验结果表明,该模型在数据集上取得的最好的标注准确率为高基线模型1.12%;同时运行时间减少了43.5%。因此,该模型的使用提高了水声信号标注的准确率和效率。 展开更多

关键词 水声信号 自动标注 声纹识别 多层优选卷积模型 时间优化 注意力机制 特征融合

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基于S变换时频谱和KHA-CNN的换流变故障声纹识别

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作者 柴斌 韦鹏 +2 位作者 宁复茂 姚琪 李辉 《电网与清洁能源》 CSCD 北大核心 2024年第2期103-109,共7页

为准确进行换流变压器故障诊断,保证直流输电可靠性,提出一种基于S变换时频谱和KHA-CNN模式的换流变故障声纹识别方法。利用自适应补充集合经验模态分解算法(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMD... 为准确进行换流变压器故障诊断,保证直流输电可靠性,提出一种基于S变换时频谱和KHA-CNN模式的换流变故障声纹识别方法。利用自适应补充集合经验模态分解算法(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN),实现换流变本体声纹信号与噪声的分离;通过S变换得到时频谱图,实现声纹信号的特征提取;通过磷虾群优化算法(krill herd algorithm,KHA)对卷积神经网络进行超参数寻优,将S时频谱图作为特征输入到KHA-CNN,实现故障诊断。研究结果表明:该方法对于换流变故障具有很好的识别效果,能为换流变故障诊断提供有效参考。 展开更多

关键词 换流变压器 声纹信号 S变换时频谱图 磷虾群优化算法 卷积神经网络

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基于同步压缩小波变换和ResNet的变压器放电故障诊断方法 被引量：3

3

作者 张波 黄英龄 +1 位作者 明志茂 赵可沦 《现代电子技术》 2023年第10期159-165,共7页

为实现电力变压器运行状态的智能监测和有效辨识,文中提出一种基于同步压缩小波变换图谱与残差神经网络(ResNet)的变压器放电故障诊断方法。利用同步压缩小波变换技术将采集得到的原始声纹进行相应的时频变换,进而得到不同状态下的时频... 为实现电力变压器运行状态的智能监测和有效辨识,文中提出一种基于同步压缩小波变换图谱与残差神经网络(ResNet)的变压器放电故障诊断方法。利用同步压缩小波变换技术将采集得到的原始声纹进行相应的时频变换,进而得到不同状态下的时频图谱数据集;然后利用残差神经网络实现电力变压器不同状态的辨识;最后,搭建包含三种电力变压器设备典型放电故障的试验对系统进行模拟测试。试验结果表明:所提方法不仅能够有效表征变压器不同的工作状态,而且辨识精度有显著提升,相比于常规方法提升约10%。 展开更多

关键词 同步压缩小波变换 残差神经网络 变压器 放电故障诊断 智能监测 声纹信号

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一种复杂噪声环境下的机电系统故障在线监测声学处理方法 被引量：1

4

作者 白兴宇 苟宇涛 +1 位作者 姜煜 刘明禹 《电子科技》 2023年第3期55-61,共7页

针对复杂背景噪声环境下的机电系统故障检测问题,文中提出了一种基于宽带声学处理的噪声抑制和故障监测方法。该方法以声学信号拾取和处理为出发点,通过对机电设备正常运行状态下声学信号进行采集、数据跟踪和复杂背景噪声抑制,建立系... 针对复杂背景噪声环境下的机电系统故障检测问题,文中提出了一种基于宽带声学处理的噪声抑制和故障监测方法。该方法以声学信号拾取和处理为出发点,通过对机电设备正常运行状态下声学信号进行采集、数据跟踪和复杂背景噪声抑制,建立系统正常运行状态声纹库,并进一步通过基于宽带声学处理的声纹信号匹配和模式识别技术来实现故障信号的检测与分类,进而实现对机电系统运行状态的在线监测和隐形故障的自主预警。该处理方法将基于数据跟踪的自相关噪声抑制技术与基于宽带声学处理的故障信号检测以及分类判型技术有机结合,可对机电系统早期隐性故障进行监测,有效解决了复杂噪声环境下的机电系统故障检测问题。仿真实验也证明了该处理方法的有效性和良好的实用性。 展开更多

关键词 复杂噪声环境 宽带声学处理 噪声抑制 故障监测 声纹信号匹配 模式识别 隐性故障 分类判型

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基于压缩感知的电力变压器声纹信号特征提取

5

作者 陈李扬 李中 《信息与电脑》 2023年第4期10-13,共4页

面向在运变压器运行状态在线监测应用,基于压缩感知理论和小波包分析技术,提出一种基于压缩感知和小波信息熵的变压器声纹特征提取方法,用于变压器声振异常检测和故障诊断。采用本文方法提取变压器铁心故障仿真数据声纹信号特征,应用PSO... 面向在运变压器运行状态在线监测应用,基于压缩感知理论和小波包分析技术,提出一种基于压缩感知和小波信息熵的变压器声纹特征提取方法,用于变压器声振异常检测和故障诊断。采用本文方法提取变压器铁心故障仿真数据声纹信号特征,应用PSO-SVM分类完成故障诊断仿真。实验结果表明,本文方法能够在较高压缩率条件下,获取较高的故障识别精度。 展开更多

关键词 变压器 声纹信号 压缩感知 特征提取 故障诊断

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基于GMM和改进MFCCs的电机轴承故障诊断方法研究

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作者 单帅杰 刘建宝 李厚朴 《舰船电子工程》 2023年第10期156-161,共6页

针对电机系统振动信号的采集对传感器安装精度要求较高,以及时频域特征不能完全表征轴承故障特征的问题。论文提出一种基于高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)和改进梅尔频率倒谱系数(Mel frequency cepstrum co-efficients,MFC... 针对电机系统振动信号的采集对传感器安装精度要求较高,以及时频域特征不能完全表征轴承故障特征的问题。论文提出一种基于高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)和改进梅尔频率倒谱系数(Mel frequency cepstrum co-efficients,MFCCs)的轴承故障识别方法。该方法通过PCA降维获取改进的MFCCs声纹特征,借助GMM模型对MFCCs特征参数分布拟合,构造了电机轴承故障分类模型,实现了对轴承故障状态的识别。仿真实验结果表明:所得到的MFCCs特征向量能准确表征轴承的不同故障类型;改进MFCCs特征具有识别准确率高和识别速度快的特点;并且基于GMM模型的识别结果与真实故障类型吻合良好。研究结果为电机轴承故障诊断研究提供了一种新思路。 展开更多

关键词 轴承 噪声信号 故障诊断 声纹特征 MFCC GMM

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流化床反应器结块故障的声纹特征提取及监测技术 被引量：3

7

作者 林伟国 张鹏 +1 位作者 陈磊 赵众 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第9期2851-2858,共8页

流化床反应器的物料结块故障不仅影响产品质量,严重的还会影响生产。为了监测流化床反应器的物料结块故障,提出了一种基于压电声波传感器和声纹特征提取的故障监测方法。在流化床外壁粘贴压电陶瓷声波传感器,采用长屏蔽电缆电荷传输和... 流化床反应器的物料结块故障不仅影响产品质量,严重的还会影响生产。为了监测流化床反应器的物料结块故障,提出了一种基于压电声波传感器和声纹特征提取的故障监测方法。在流化床外壁粘贴压电陶瓷声波传感器,采用长屏蔽电缆电荷传输和音频采样方式,监测流化床内物料撞击床壁的声波信号。分析了正常颗粒物料和物料结块情况下声波信号的时域波形、功率谱和声纹特征,重点比较了正常信号和故障信号声纹特征的稳定性和可区分度。通过提取声纹特征,运用神经网络模型实现了对物料结块故障的准确监测。用不同位置声波传感器的感测信号验证故障监测模型的结果验证了这种方法具有较高的时空域鲁棒性。用不同信号抽取率对原始信号进行了重采样,对重采样数据分别进行了声纹特征提取、监测模型的训练和检验,结果表明适当降低信号采样率不影响流化床物料结块的监测结果。为流化床物料结块故障监测问题提供了一种新的系统结构和实现方法。 展开更多

关键词 流化床 结块故障 低频声波 电荷传输 声纹特征

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声纹特征在音乐识别方法中的研究与应用 被引量：5

8

作者 钱甜 《微型电脑应用》 2020年第6期127-129,135,共4页

主要对声纹特征在音乐识别方法中的应用进行了研究,对音乐语音信号采用声纹特征提取方法完成分析和识别过程。在完成原始音频数据处理的基础上,通过信号重组和特征分解进一步处理提取出的音乐语音数据,然后将音乐语音信号通过经验模态... 主要对声纹特征在音乐识别方法中的应用进行了研究,对音乐语音信号采用声纹特征提取方法完成分析和识别过程。在完成原始音频数据处理的基础上,通过信号重组和特征分解进一步处理提取出的音乐语音数据,然后将音乐语音信号通过经验模态分解方法的使用完成时频转换过程,再对语音信号经过降噪分离实现信息提纯和特征分解,将处理后的语音信号的声纹特征提取出来,并以提取结果为依据完成音乐的识别过程。仿真实验结果表明本文方法显著提高了识别过程的分辨力和准确性,具有一定的可行性。 展开更多

关键词 声纹特征 音乐信号识别方法 实现路径

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关于语音个人身份优化识别建模仿真研究 被引量：3

9

作者 田秀丽 黄永平 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2016年第10期403-407,共5页

声纹可以代表语音信号中个人的信息特征,是语音个人身份优化识别的关键。进行声纹识别时,必须要从语音信号中提取相关的声纹信息,对声纹信息进行全局分布特性的最优聚类,而传统方法在选取聚类中心点时采用随机选取,不能形成全局分布特... 声纹可以代表语音信号中个人的信息特征,是语音个人身份优化识别的关键。进行声纹识别时,必须要从语音信号中提取相关的声纹信息,对声纹信息进行全局分布特性的最优聚类,而传统方法在选取聚类中心点时采用随机选取,不能形成全局分布特性的最优聚类,导致迭代过程陷入局部最优解的缺点,降低了声纹识别的精度。为提高识别精度,对语音个人身份优化识别进行建模仿真,通过小波变换阈值法对语音信号进行去噪处理。利用小波变换方法和MFCC特征参数的提取原理相融合用来提取语音特征信号。通过高斯混合模型算法将提取出的新特征参数DWTC建模,在模式匹配的训练阶段利用EM算法求取参数集,并加入LBG算法求取起始参数值并通过MAP准则实现模式识别。仿真结果表明,改进小波声纹识别中的应用仿真平台有效的设计出能够对说话对象的声纹信息的有效提取,可获取说话对象的声纹信息进行有效辨识。 展开更多

关键词 声纹识别 小波变换阈值法 语音信号

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基于DSP的声纹识别技术的研究

10

作者 李波 《辽宁工业大学学报（自然科学版）》 2010年第4期218-221,共4页

论述了声纹识别技术的基本原理,采用DSP及其他可编程芯片设计出声纹识别系统的硬件部分,阐述了其结构及工作原理。基于隐马尔可夫模型为算法,以线性预测倒谱系数和Mel频域倒谱系数为特征矢量进行了系统仿真。结果表明,在结合使用两种倒... 论述了声纹识别技术的基本原理,采用DSP及其他可编程芯片设计出声纹识别系统的硬件部分,阐述了其结构及工作原理。基于隐马尔可夫模型为算法,以线性预测倒谱系数和Mel频域倒谱系数为特征矢量进行了系统仿真。结果表明,在结合使用两种倒谱系数及差分时,系统具有较高的识别率。 展开更多

关键词 声纹识别 语音信号 DSP 模型

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声纹特征提取的关键技术研究

11

作者 宋家慧 《舰船科学技术》 北大核心 2016年第1X期55-57,共3页

声纹在很多领域具有重要作用。为了对某声音信号的声纹特征进行提取,本文对声音信号进行时域分析,并建立相应的特征提取函数。结合多组滤波器对声音信号进行处理,获得了生纹特征频谱响应曲线。计算结果表明,提取得到的各声纹频率响应函... 声纹在很多领域具有重要作用。为了对某声音信号的声纹特征进行提取,本文对声音信号进行时域分析,并建立相应的特征提取函数。结合多组滤波器对声音信号进行处理,获得了生纹特征频谱响应曲线。计算结果表明,提取得到的各声纹频率响应函数分界明显,中间值较少,声纹特征提取效果较好。同时,本文建立的特征提取模型具有计算速度快,计算精度高等优点,能够以最小的时间成本获得较好的声纹提取效果。 展开更多

关键词 声纹提取 信号处理 小波变换 滤波器

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雷达辐射源音频信号声纹识别方法 被引量：2

12

作者 聂晓华 周庆军 +1 位作者 王毅 李徽 《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2009年第3期9-13,共5页

针对复杂的电磁环境中,雷达辐射源音频信号人工识别方法存在耗时长、误判和错判等问题,提出一种利用声纹识别和计算机技术对雷达辐射源音频进行识别的方法.利用了声纹识别关键技术——美尔倒谱系数特征提取和动态时间规整算法实现雷达... 针对复杂的电磁环境中,雷达辐射源音频信号人工识别方法存在耗时长、误判和错判等问题,提出一种利用声纹识别和计算机技术对雷达辐射源音频进行识别的方法.利用了声纹识别关键技术——美尔倒谱系数特征提取和动态时间规整算法实现雷达辐射源音频自动识别,实验结果表明:该方法缩短了识别时间,提高了识别的正确率。 展开更多

关键词 雷达辐射源 音频信号 声纹识别 MFCC DTW

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基于CEEMDAN-小波阈值和3D-CNN的变压器铁心松动故障诊断模型 被引量：4

13

作者 崔佳嘉 马宏忠 《电机与控制应用》 2022年第10期46-52,共7页

为了解决变压器铁心松动故障的识别与诊断,提出基于完全自适应噪声集合经验模态分解(CEEMDAN)-小波阈值的环境噪声去除方法,并提出使用三维卷积神经网络(3D-CNN)去识别基于声纹的变压器铁心松动故障诊断方法。搭建变压器铁心松动故障试... 为了解决变压器铁心松动故障的识别与诊断,提出基于完全自适应噪声集合经验模态分解(CEEMDAN)-小波阈值的环境噪声去除方法,并提出使用三维卷积神经网络(3D-CNN)去识别基于声纹的变压器铁心松动故障诊断方法。搭建变压器铁心松动故障试验平台,采集铁心在不同松动程度下的噪声信号;将采集的用于故障识别的声纹信号经过CEEMDAN-小波阈值算法,利用变压器本体噪声和环境噪声在峭度上的差异滤波,得到信噪比较高的变压器声纹信号;再将滤波后的声纹信号经过短时傅里叶变化生成时频矩阵,并用Mel滤波器降维得到Mel-语谱图,制作成适合3D-CNN输入格式的数据集;搭建好网络的各层,利用3D-CNN对变压器铁心松动故障进行分类和识别。试验结果表明:所提方法在考虑环境噪声的条件下,变压器铁心松动故障的识别率达到90%以上,可用于变压器铁心松动故障的识别和诊断。 展开更多

关键词 变压器 铁心松动故障 声纹信号 故障诊断 三维卷积神经网络

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基于声纹信号的变压器故障在线监测装置设计 被引量：9

14

作者 季坤 朱太云 +2 位作者 李坚林 黄文礼 汪啸 《电气自动化》 2022年第3期97-99,106,共4页

针对目前不停电检测技术中,对变压器绕组变形、直流偏磁等直接或间接引发的机械缺陷不能及时作出响应的问题,研发了一套基于变压器的振动声纹信号的全天候在线故障监测装置。声纹传感器采集变压器的声纹信号,通过与现场分布式采集模块... 针对目前不停电检测技术中,对变压器绕组变形、直流偏磁等直接或间接引发的机械缺陷不能及时作出响应的问题,研发了一套基于变压器的振动声纹信号的全天候在线故障监测装置。声纹传感器采集变压器的声纹信号,通过与现场分布式采集模块相连接的存储、分析控制箱的现场分析和疑似上传的模式进行信号上传。最后由存储分析软件将一级简单分析后的疑似故障信号通过网络上传至数据中心,再结合深度学习对数据进行深入分析,判定故障具体原因和解决方案。装置不但对提高电网主设备状态监测水平,减少巡检人力、物力和完善故障诊断技术具有重要意义,而且还可提高整个电网的稳定运行水平。 展开更多

关键词 不停电检测技术 变压器 声纹信号 在线分析 故障诊断

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一种小波包变换的声纹参数提取方法研究 被引量：2

15

作者 孟慧 梅铁民 朱向荣 《沈阳理工大学学报》 CAS 2015年第6期77-82,共6页

在声纹识别系统中,对声纹参数的提取很重要。传统的MFCC参数忽略了语音信号的动态特性,因此提出了一种基于小波包变换的声纹参数提取方法。为了更突出说话人的声纹特征,克服说话内容不同对提取声纹参数的影响,在分帧阶段采用帧长为2560... 在声纹识别系统中,对声纹参数的提取很重要。传统的MFCC参数忽略了语音信号的动态特性,因此提出了一种基于小波包变换的声纹参数提取方法。为了更突出说话人的声纹特征,克服说话内容不同对提取声纹参数的影响,在分帧阶段采用帧长为2560点,增长有效语音段。再结合基于矢量量化(VQ)系统进行说话人识别实验,并通过比较常用的db3、db4、db6、coif3小波函数选取最优基。实验证明,相对于常用的256点帧长,帧长为2560点的识别率较高且提高了运算速率。coif3小波函数为声纹参数提取的最优基。新的WPT参数的识别率优于传统的MFCC参数。 展开更多

关键词 声纹参数 小波包变换 能量 矢量量化 语音信号

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机车声纹特征事件识别研究 被引量：2

16

作者 陈科林 宋明龙 邢子龙 《中国铁路》 2022年第6期86-93,共8页

对HX_(D)2型机车机械间进行声学信号采集,确定机车运行正常工况条件下机械间内的声学信号类型,对典型声信号和声事件的信号特点进行分析归纳。实测数据分析表明,在HX_(D)2型机车机械间内采集声信号条件较好,对各典型声事件信号段进行标... 对HX_(D)2型机车机械间进行声学信号采集,确定机车运行正常工况条件下机械间内的声学信号类型,对典型声信号和声事件的信号特点进行分析归纳。实测数据分析表明,在HX_(D)2型机车机械间内采集声信号条件较好,对各典型声事件信号段进行标记提取,利用声纹特征可有效识别出风机、电笛、减速排气等声事件。 展开更多

关键词 HX_(D)2型机车 声信号 声事件 声纹特征 声纹测试 声纹识别

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基于声纹特征的音乐识别方法研究 被引量：3

17

作者 余莉娟 《自动化与仪器仪表》 2018年第6期19-21,共3页

为提高音乐的发音识别和分辨能力,从而提高音乐的欣赏和评价水平,提出一种基于声纹特征提取的音乐语音信号分析和识别方法,对提取的音乐语音数据进行信号重组和特征分解,采用经验模态分解方法对音乐语音信号进行时频转换,采用自适应滤... 为提高音乐的发音识别和分辨能力,从而提高音乐的欣赏和评价水平,提出一种基于声纹特征提取的音乐语音信号分析和识别方法,对提取的音乐语音数据进行信号重组和特征分解,采用经验模态分解方法对音乐语音信号进行时频转换,采用自适应滤波方法进行降噪分离,实现对音乐语音信号的信息提纯和特征分解,提取提纯后的音乐语音信号的声纹特征,根据声纹特征提取结果进行音乐识别。仿真结果表明,采用该方法进行语音特征提取的准确性较好,降噪能力较强,对音乐识别的分辨能力较高。 展开更多

关键词 声纹特征 音乐 信号 识别

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