公开(公告)号：CN119559961A

公开(公告)日：2025-03-04

申请号：CN202411751128.1

申请日：2024-12-02

Applicant: 山西天河云计算有限公司 ,  东南大学

Inventor： 刘晓敏 ,  惠吉峰 ,  康卿飞 ,  陆望东 ,  王艳龙 ,  宋铁成 ,  胡静

IPC: G10L21/028 ,  G10L25/30 ,  G10L25/18

Abstract: 本发明公开了一种深度神经网络辅助的机械声源实时分离方法与系统，针对矿山采掘工作面智能感知的应用场景，对传感器采集的复杂混叠声源信号进行分离，区分同时运转的不同设备。本发明首先基于MLVDR‑TCN网络进行特征提取；其次采用复数理想比值掩码cIRM作为训练标签，并压缩cIRM以优化神经网络训练；接着利用MLVDR‑TCN网络分别对实部分量和虚部分量进行预测，使用均方误差优化网络参数；最后采集机械设备的混叠声源信号，通过训练好的网络得到预测结果并恢复未压缩的掩码后，与混叠声源信号的复数谱相乘，重构各机械设备的原声源信号。本发明能够在实际应用中实现机械混叠声源信号实时准确有效地分离。