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申请/专利权人：哈尔滨工程大学
申请日：2024-03-08
公开（公告）日：2024-05-17
公开（公告）号：CN118053450A
主分类号：G10L25/51
分类号：G10L25/51;G10L25/27;G10L19/022;G10L19/18;G10L15/18
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.04#实质审查的生效;2024.05.17#公开
摘要：本发明为一种利用元数据生成音频预测未知异常的异音检测方法，解决了目标机器异常音频样本对现有异音检测模型不可见导致异音检测模型无法选择超参数，异音检测系统性能受限的问题。本发明提供的异常样本预测策略借助音频特征和元数据信息特征对齐构建基于元数据信息的音频生成方法，进而预测未知的目标机器类型异常声音特性，为现有异常声音检测方法在First‑Shot场景下生成了可用于模型训练的目标机器预测声音样本，借助于预测声音样本，异音检测方法能在复杂的异常声音检测现实场景中确定最优模型，提升异音检测方法的性能和通用性。同时，本发明构建的统一的样本生成模型，缓解了现实场景中异常样本稀缺问题，有效降低了异音检测方法的工业化部署难度。
主权项：1.一种利用元数据生成音频预测未知异常的异音检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：引入跨模态音频对比学习策略，构建元数据信息与音频特征之间的潜在联系，获取参考机器的正常和异常声音样本、目标机器的正常声音样本以及声音样本对应的元数据信息，训练音频生成模型；S2：获取目标机器的元数据信息，根据目标机器正常样本的元数据信息，生成目标机器异常样本的元数据信息，利用音频生成模型从目标机器异常样本的元数据信息中，预测未知异常音频的特征并生成异常音频样本；S3：使用参考机器的正常和异常声音样本、目标机器的正常声音样本、预测生成得到的目标机器的异常声音样本，以及元数据信息，来训练异音检测系统，帮助异音检测系统在训练过程中确定其超参数设置。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 哈尔滨工程大学 一种利用元数据生成音频预测未知异常的异音检测方法
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