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申请/专利权人：陕西骏景索道运营管理有限公司

摘要：本发明提供了一种基于声纹分析的索道入侵事件快速分析预警方法及装置，涉及声纹分析技术领域，本发明将采集到的各类潜在故障声音样本，合成为训练用的噪声，并将之与深度学习融合，监督训练为一个有效的识别模型。同时本发明使用非监督的方式，进一步引导系统对未知故障进行判断。本发明解决了现有技术在大型野外环境中，索道检测系统存在精确度低、可靠性差、无法准确及时预警的问题。本发明无需采集大量故障数据，即可使用生成型模型根据数据样本动态合成故障数据样本。对于故障数据样本未能覆盖的数据，本发明通过无监督学习的距离判断方法，得到潜在的异常频谱，并根据潜向量距离，得到异常分数，以进一步判断故障的可能性。

主权项：1.一种基于声纹分析的索道入侵事件快速分析预警方法，其特征在于，包括：采集声音样本数据，声音样本数据至少包括环境音样本数据、运行音样本数据、潜在声音样本数据和环境特定声音样本数据；将采集的声音样本数据随机切分为固定时间步长的切片，然后转化为对应类别的频谱图；构建变分自动编码器，通过表示学习方法训练变分自动编码器；将频谱图进行混合打乱并输入至变分自动编码器中以提取各个类别频谱图的特征；构建降噪分离模型，利用提取的特征和变分自动编码器指导训练降噪分离模型；将运行音样本数据、潜在声音样本数据和环境特定声音样本数据的特征输入到变分自动编码器的解码器中，以得到生成故障声音数据；将运行音样本数据和生成故障声音数据输入降噪分离模型，以得到降噪后的运行音样本数据和降噪后的生成故障声音数据；构建有监督分类器，将降噪后的运行音样本数据和降噪后的生成故障声音数据打标签合并后打乱顺序，并用于训练有监督分类器；接收真实声音数据，随机切分为固定时间步长的切片，然后统一转化为真实频谱图；将真实频谱图输入至有监督分类器上进行第一检测，以判断输出故障结果或非故障结果；降噪分离模型的输入为真实频谱图，输出为真实环境音频谱图和真实运行音频谱图，再将降噪分离模型嫁接到变分自动编码器上以指导训练降噪分离模型；通过降噪分离模型将判断为非故障结果的真实频谱图分离出真实运行音频谱图；将真实运行音频谱图输入变分自动编码器以得到隐向量和隐向量中心；通过以下公式计算得到故障概率：其中，为潜在声音的隐向量中心，为环境特定声音的隐向量中心，为温度为T的sigmoid函数，为超参数标量，为计算两个向量的欧几里得范数。

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