【摘 要】
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在现代生产、生活中,声音包含了越来越多的信息,海量声音通过智能分析和判别可以达到对异常事件监测的作用。随着人工智能技术的发展,异常声音监测技术受到了越来越多的关注,具有十分广泛的应用背景。本文通过对常用的音频检索方法进行分析和比较,基于声音的频谱特征,设计并实现了一种异常声音监测方法。（1）使用梅尔频率倒谱系数（MFCC）与时序差分（Temporal Difference,TD）相融合的音频特征提
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在现代生产、生活中,声音包含了越来越多的信息,海量声音通过智能分析和判别可以达到对异常事件监测的作用。随着人工智能技术的发展,异常声音监测技术受到了越来越多的关注,具有十分广泛的应用背景。本文通过对常用的音频检索方法进行分析和比较,基于声音的频谱特征,设计并实现了一种异常声音监测方法。（1）使用梅尔频率倒谱系数（MFCC）与时序差分（Temporal Difference,TD）相融合的音频特征提取算法,即MFCC-TD算法,从频谱特征的角度描述信号的动态特性;（2）由于在数据收集过程中,异常声音数据往往远小于场景声音数据,导致各类样本比例失衡,需要对各类样本进行均衡化处理;（3）用随机森林模型训练音频特征参数,得到输入音频信号的最终预测类别,实现对异常声音的监测。为了验证该算法的性能和开销,在收集到的包含异常声音和场景声音的数据集中进行了实验。通过对实验结果对比和分析,证明该方法具有良好的准确性和实时性,并且在强噪音背景下依然能保持较好的性能。基于上述方法,本文研发了基于声音识别技术的异常声音监测系统,主要包括声音监测功能、传感器状态实时查询功能、拾音器数据可视化功能、拾音器历史数据的存储与查询功能。将巷道突水事故作为应用背景,在不同信噪比的条件下进行了系统应用分析。结果表明,该系统具有较强的突水声音识别能力以及抗噪音能力,满足时效性要求,可以为突水事故的监测提供依据。
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