用于检测音频信号设备质量的自动智能系统

用于检测音频信号设备质量的自动智能系统

提出了一种用于检测与识别缺陷音频信号设备的自动智能系统，该系统可保证自动化工业生产质量过程，所提出的系统优于已被接受的基于梅尔频率倒谱系数（CC）和多层感知器（MLP）的自动系统，该系统使用未标记的声音数据和已标记的历史数据检测错误信号设备。未标记数据用于产生一个深层神经网络生成模型，以创建多层次特征提取器，这些提取器用于生成一个MLP分类器，其目标是对声音分类过程的推理和判断进行建模。

所提出的系统能够根据部件质量将声源分为“好”与“不好”两类，可代替制造过程的人工检测，同时该系统具有较高精度的质量缺陷检测能力。用于声音信号设备质量保证的自动智能系统可扩展到一个故障检测系统，以检测到更多的缺陷来源。

该自动智能，系统可用于其它环境声音检测应用程序，如需要对环境声音进行稳定、准确、快速分类的程序。此外，该系统通过检测人类对于不同产品（如按钮、门等）产生的一种声音感知，可实现系统最合适的设计。该系统同样可以用于区分不同环境声音，并用语言表示。该系统可以帮助耳聋人群辨识环境声音，当他们处于危险中时系统会发出视觉警告。该系统还可应用于监控应用程序，当一种特性声音开始录制时触发摄像机进行记录。

刊名：Information Sciences（英）

期刊：2015年第294期

作者：Tomasz Maniak et al

编译：王迪