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申请/专利权人：安徽云磬科技产业发展有限公司
申请日：2021-12-31
公开（公告）日：2024-07-09
公开（公告）号：CN114530163B
主分类号：G10L25/03
分类号：G10L25/03;G10L25/18;G10L25/51;G06F18/23;G06F18/2431;G06N5/01
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.07.09#授权;2022.06.10#实质审查的生效;2022.05.24#公开
摘要：本发明公开了一种基于密度聚类的采用声音识别设备生命周期的方法及系统，包括声音信号采集步骤、数据预处理步骤、特征提取步骤、构造KD树步骤、聚类算法模型训练步骤、模糊匹配识别生命周期步骤；根据聚类结果获取待检设备所处的生命周期。本发明是基于声音信息来判断设备的生命周期，具有非接触、不停机、不受遮挡物与光线影响等优点。本发明采用密度聚类的方式，自动识别设备的生命周期个数，可以克服固定周期数灵活性不足的问题。
主权项：1.基于密度聚类的采用声音识别设备生命周期的方法，其特征是，包括如下步骤：步骤1：声音信号采集步骤；获取设备运行的声音信息，对声音信息进行初步处理，获得待检设备运行的原始声音数据集；步骤2：预处理步骤；对原始声音数据集进行去噪、分帧、加窗处理；步骤3：特征提取步骤；从步骤2中处理后的原始声音数据集中，提取时域、频域和时频域特征，得到以特征值向量组成的标准样本集；步骤4：构造KD树步骤；构造KD树，将步骤2中的标准样本空间划分为l个不同的区域；步骤5：聚类模型训练步骤；结合KD树快速搜索算法和密度聚类算法，对标准样本集进行聚类，获取聚类模型并训练该聚类算法模型，获取训练后的聚类模型；步骤6：模糊匹配识别生命周期步骤；获取待检设备运行的实时声音信息并对该实时声音信息进行预处理和特征提取，输入至步骤5中训练后的聚类模型；利用步骤5中训练后的聚类模型进行模糊匹配，识别待检设备的生命周期。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽云磬科技产业发展有限公司 基于密度聚类的采用声音识别设备生命周期的方法及系统
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