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公开(公告)号：CN117894319B
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202410290482.2
申请日：2024-03-14
Applicant: 南京土星信息科技有限公司
IPC: G10L17/04 , G10L17/18 , G10L17/14 , G10L21/0272 , G06F18/23213 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N20/20
Abstract: 本发明属于局部放电故障识别技术领域，公开了一种基于机器学习数据生成的小样本声纹识别模型训练方法，方法包括步骤：采集任务场景中的原始语音信号；使用小波变换算法，将所述原始语音信号分离为环境噪声和局部放电信号，生成局部放电类型数据集；将局部放电类型数据集分为调优训练数据集和预训练数据集，使用同源多簇聚类算法，对所述预训练数据集进行样本空间扩充，生成样本量满足预设要求的预训练扩展数据集；使用预训练扩展数据集对预先构建的神经网络模型进行预训练，使用所述调优训练数据集进行调优训练，得到用于任务场景中局部放电检测的声纹识别模型。本发明能够有效扩增局部放电样本空间，解决当前声纹识别法鲁棒性不够理想等问题。
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公开(公告)号：CN117909718B
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410309131.1
申请日：2024-03-19
Applicant: 南京土星信息科技有限公司
IPC: G06F18/213 , G06F17/16
Abstract: 本发明公开了一种应用于周期性高噪声环境的SVD声纹降噪识别方法与装置，包括步骤：使用波束形成算法对于接收到的声信号进行处理，生成初始二维矩阵即声压分布矩阵，构建初始三维矩阵；使用Casorati矩阵将初始三维矩阵转化为二维声压矩阵，利用SVD分解，根据SVD分解结果，通过挑选奇异值，实现原始声场降噪处理，将经过降噪的声场，通过声压值与颜色的映射关系转化为热力图，推送至显示设备上。本发明方法能够获得真实的声场分布，达到滤除周期性噪声信号的目的。
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公开(公告)号：CN117894319A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410290482.2
申请日：2024-03-14
Applicant: 南京土星信息科技有限公司
IPC: G10L17/04 , G10L17/18 , G10L17/14 , G10L21/0272 , G06F18/23213 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N20/20
Abstract: 本发明属于局部放电故障识别技术领域，公开了一种基于机器学习数据生成的小样本声纹识别模型训练方法，方法包括步骤：采集任务场景中的原始语音信号；使用小波变换算法，将所述原始语音信号分离为环境噪声和局部放电信号，生成局部放电类型数据集；将局部放电类型数据集分为调优训练数据集和预训练数据集，使用同源多簇聚类算法，对所述预训练数据集进行样本空间扩充，生成样本量满足预设要求的预训练扩展数据集；使用预训练扩展数据集对预先构建的神经网络模型进行预训练，使用所述调优训练数据集进行调优训练，得到用于任务场景中局部放电检测的声纹识别模型。本发明能够有效扩增局部放电样本空间，解决当前声纹识别法鲁棒性不够理想等问题。
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公开(公告)号：CN117909718A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410309131.1
申请日：2024-03-19
Applicant: 南京土星信息科技有限公司
IPC: G06F18/213 , G06F17/16
Abstract: 本发明公开了一种应用于周期性高噪声环境的SVD声纹降噪识别方法与装置，包括步骤：使用波束形成算法对于接收到的声信号进行处理，生成初始二维矩阵即声压分布矩阵，构建初始三维矩阵；使用Casorati矩阵将初始三维矩阵转化为二维声压矩阵，利用SVD分解，根据SVD分解结果，通过挑选奇异值，实现原始声场降噪处理，将经过降噪的声场，通过声压值与颜色的映射关系转化为热力图，推送至显示设备上。本发明方法能够获得真实的声场分布，达到滤除周期性噪声信号的目的。
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