聲紋分析和處理的難度非常高。聲音識(shí)別(我們這里排除了對(duì)生物聲音的識(shí)別,人的語(yǔ)音,動(dòng)物的聲音識(shí)別等),相對(duì)來(lái)說(shuō)有一定的難度。傳統(tǒng)的是采用數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)例如傅里葉變換等,對(duì)聲音進(jìn)行識(shí)別。相對(duì)應(yīng)聲音特征的分散性,很難達(dá)到一個(gè)準(zhǔn)確識(shí)別的效果,例如對(duì)于電動(dòng)機(jī)定子和轉(zhuǎn)子的噪聲,由于部位不同可能會(huì)有各種各樣的特征這樣需要建立龐大和復(fù)雜的數(shù)學(xué)模型,傳統(tǒng)的方法是很難達(dá)到使用的精準(zhǔn)度的。
我們的方法是建立在數(shù)字(聲音)信號(hào)處理技術(shù)+AI技術(shù)上的,可以將很多有相似度的故障進(jìn)行分類(lèi)(這在傳統(tǒng)的聲音信號(hào)處理分類(lèi)中是很難實(shí)現(xiàn)的,聲音特征并不是*一致 但是故障類(lèi)型一致)。在我們的系統(tǒng)里聲音采集的硬件和軟件我們都有自主的技術(shù)。
我們的聲音識(shí)別系統(tǒng),目前適用于(對(duì)應(yīng)于):
1 發(fā)動(dòng)機(jī),電動(dòng)機(jī)的噪聲檢測(cè)(有些發(fā)動(dòng)機(jī)和電動(dòng)機(jī)廠家考慮到把他們出場(chǎng)的設(shè)備都裝上聲音傳感器,這樣運(yùn)行當(dāng)中的故障可以隨時(shí)掌握,采用對(duì)應(yīng)的方法。
2 風(fēng)力發(fā)電的風(fēng)扇質(zhì)量檢測(cè)(當(dāng)風(fēng)扇的葉片發(fā)生斷裂時(shí),風(fēng)扇轉(zhuǎn)動(dòng)的聲音是不同的 可以及時(shí)檢測(cè)出 采用對(duì)應(yīng)的方法)。
3 汽車(chē)維護(hù),當(dāng)現(xiàn)場(chǎng)的工作人員技術(shù)能力不足時(shí),將聲音信號(hào)上傳,用系統(tǒng)分析,可以很好的定位故障。
4 船舶在海上航行時(shí),可以隨時(shí)把發(fā)動(dòng)機(jī)的信號(hào)上傳到廠家,故障早期發(fā)現(xiàn)。
5 飛機(jī)的檢修。
系統(tǒng)的主要性能,將聲音信號(hào)上傳到云端(服務(wù)器端)
A 專家不用去現(xiàn)場(chǎng)就可以實(shí)時(shí)同步聽(tīng)取聲音信號(hào),給出判斷
B 利用我們的系統(tǒng)可以給出故障的分析