[发明专利]基于深度学习的地铁漏气声音检测方法在审
| 申请号： | 202211456712.5 | 申请日： | 2022-11-21 |
| 公开（公告）号： | CN115938372A | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 邓轩;项导;陆盼盼;彭冲冲 | 申请（专利权）人： | 亿嘉和科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G10L17/26 | 分类号： | G10L17/26;G10L25/27;G06F18/2415;G06F18/214;G06F18/25;G06N3/0464;G06N3/0442;G06N3/047 |
| 代理公司： | 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 | 代理人： | 梁天彦 |
| 地址： | 210012 江苏省南京市雨花台*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于深度学习的地铁漏气声音检测方法，首先对采集到的声音数据进行标注，使得真实漏气声音和环境背景音区分开，然后对标注好的声音数据进行数据划分，接着将处理好的声音数据输入到搭建好的分类模型中进行迭代训练，获得训练好的分类模型，最后将采集到的声音数据输入到分类模型中，获得分类结果，即漏气或正常。本发明能挖掘声音信号的长依赖时序信息，不容易受到突变噪声的干扰，能够有效判断车底管道是否有破损，漏气情况，也可有效解决人工听音结果非一致性和降低人员成本的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 地铁 漏气 声音 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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