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文档简介
常检测结果包括模型类别、预测概率和异常标由于对梅尔频谱变换器和声音识别模型进行了2对所述第二序列化特征进行分类检测,得到异常检测结果,所述异常对所述声音信号进行梅尔频谱变换以得到频率信号包括对所述声音信号进行去噪得到增强信号,根据所述处理后参数对所将所述第二序列化特征映射至类别空间得到分类特征,在所述梅尔频谱变换器,用于接收所述声音输入装置采集的声音信号,并对所述所述卷积池化层用于提取所述频率信号的梅尔谱所述长短及记忆网络层用于对所述序列化特征进行积累处理,以得到第二序列化特3所述分类检测层用于对所述第二序列化特征进行分类检测,得到所述梅尔频谱变换器中设置有去噪模块、调节模块和对数幅度变换模块所述对数幅度变换模块用于对所述梅尔频谱变换器得到的第一频率信号进行对数幅所述丢弃层设置于所述分类检测层之前用于对所述分类检测层进行过拟合4视觉检测需要高分辨率的相机和复杂的图像处理系统,开发和维护成本都比较括所述异常检测结果包括所述线束插拔过程的第二序列化特征的预测类别为正常或异常、5所述卷积池化层用于提取所述频率信号的梅尔谱所述长短及记忆网络层用于对所述序列化特征进行处理,以得到第二序列化特所述分类检测层用于对所述第二序列化特征进行分类检测,得到异常检测结果,所述对数幅度变换模块用于对所述梅尔频谱变换器得到的第一频率信号进行对6[0016]通过参考附图阅读下文的详细描述,本申请示例性实施方式的上述以及其他目请中的实施例,本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,7率。本申请采用了较短的步长(hop_length=32结合较高的梅尔频率数(n_mels=8对数幅度变换模块用于对梅尔频谱变换器得到的第一
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