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    基于HMM的選礦設備故障異常音頻分析與識別方法

    816   編輯：管理員   來源：中冶有色網  
    2023-03-11 00:50:10
    本發明提供一種基于隱馬爾可夫模型(Hidden?Markov?Model,HMM)的選礦設備故障異常音頻分析與識別方法，涉及數字音頻處理技術領域。該方法包括：輸入WAV格式的選礦設備音頻信號，對采集的音頻樣本進行預處理，提取線性預測倒譜系數(Linear?Prediction?Cepstrum?Coefficient,LPCC)和美爾倒譜系數(Mel?Frequency?Cepstrum?Coefficient,MFCC)等特征作為特征參數，利用Baum-Welch算法進行訓練，通過訓練得到狀態轉移概率矩陣，識別時采用Viterbi算法，通過計算未知音頻信號在轉移過程中的最大概率，并根據最大概率對應的模型進行識別。本發明能有效地偵測音頻信號中的異常聲響，從而有效識別選礦設備故障異常。
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    聲明：
    “基于HMM的選礦設備故障異常音頻分析與識別方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業用途，請聯系該技術所有人。
    我是此專利(論文)的發明人(作者)
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