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基于MFCC-IMFCC混合倒谱的托辊轴承故障诊断
被引量：
9
1
作者
陶瀚宇
陈换过
+2 位作者
彭程程
高祥冲
杨磊
《机电工程》
CAS
北大核心
2024年第7期1215-1222,共8页
针对梅尔倒谱系数(MFCC)对托辊轴承高频特征提取能力不足的问题,提出了一种基于梅尔倒谱系数和翻转梅尔倒谱系数(MFCC-IMFCC)的混合倒谱以及长短时记忆(LSTM)网络的托辊轴承故障诊断方法。首先,分析了三种状态下的托辊声音信号,明确了...
针对梅尔倒谱系数(MFCC)对托辊轴承高频特征提取能力不足的问题,提出了一种基于梅尔倒谱系数和翻转梅尔倒谱系数(MFCC-IMFCC)的混合倒谱以及长短时记忆(LSTM)网络的托辊轴承故障诊断方法。首先,分析了三种状态下的托辊声音信号,明确了托辊轴承故障信息主要分布在中高频区域;然后,为有效保留高频信息,提取了MFCC-IMFCC,以帧级串联的方式组成了混合倒谱特征;最后,将混合倒谱特征输入到双层LSTM模型中进行了训练,建立了托辊轴承故障诊断模型。研究结果表明:针对托辊正常、滚动体故障和偏心旋转故障三种状态,LSTM结合混合倒谱特征的平均识别准确率达到96.72%,相比于单一的MFCC和IMFCC特征,准确率分别提升3.94%和7.41%,凸显了混合倒谱特征在表征托辊轴承故障信息方面的显著优势。
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关键词
托辊轴承
轴承故障声音信号
高频信息
梅尔倒谱系数
翻转梅尔倒谱系数
混合倒谱系数
长短时记忆网络
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职称材料
基于Fisher比的梅尔倒谱系数混合特征提取方法
被引量：
18
2
作者
鲜晓东
樊宇星
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2014年第2期558-561,579,共5页
针对语音识别中梅尔倒谱系数(MFCC)对中高频信号的识别精度不高,并且没有考虑各维特征参数对识别结果影响的问题,提出基于MFCC、逆梅尔倒谱系数(IMFCC)和中频梅尔倒谱系数(MidMFCC),并结合Fisher准则的特征提取方法。首先对语音信号提取...
针对语音识别中梅尔倒谱系数(MFCC)对中高频信号的识别精度不高,并且没有考虑各维特征参数对识别结果影响的问题,提出基于MFCC、逆梅尔倒谱系数(IMFCC)和中频梅尔倒谱系数(MidMFCC),并结合Fisher准则的特征提取方法。首先对语音信号提取MFCC、IMFCC和MidMFCC三种特征参数,分别计算三种特征参数中各维分量的Fisher比,通过Fisher比对三种特征参数进行选择,组成一种混合特征参数,提高语音中高频信息的识别精度。实验结果表明,在相同环境下,新的特征与MFCC参数相比,识别率有一定程度的提高。
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关键词
识别精度
梅尔倒谱系数
逆梅尔倒谱系数
中频梅尔倒谱系数
FISHER准则
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职称材料
基于频率段的语音识别算法设计与实现
被引量：
1
3
作者
袁正午
肖旺辉
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2011年第2期659-662,共4页
线性预测倒谱参数(LPCC)能很好的体现人的声道特性,而梅尔倒谱参数(MFCC)能很好的模拟人耳的听觉效应。针对MFCC在不同频率段的识别精度不一致和LPCC不能准确模拟人的听觉系统问题,将MFCC参数和IMFCC参数分别作为语音不同频率段的特征参...
线性预测倒谱参数(LPCC)能很好的体现人的声道特性,而梅尔倒谱参数(MFCC)能很好的模拟人耳的听觉效应。针对MFCC在不同频率段的识别精度不一致和LPCC不能准确模拟人的听觉系统问题,将MFCC参数和IMFCC参数分别作为语音不同频率段的特征参数,结合线性预测参数(LPCC),均衡滤波器的分布,完整覆盖到整个频率段范围。将梅尔倒谱参数和线性预测参数结合起来作为语音识别的特征提取参数。实验结果表明,改进之后的算法从效率上和识别率上都有不同程度的提高。
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关键词
线性预测参数(LPCC)
梅尔倒谱系数(MFCC)
逆梅尔倒谱系数(
imfcc
)
语音识别
特征提取
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职称材料
题名
基于MFCC-IMFCC混合倒谱的托辊轴承故障诊断
被引量：
9
1
作者
陶瀚宇
陈换过
彭程程
高祥冲
杨磊
机构
浙江理工大学浙江省机电产品可靠性技术研究重点实验室
杭州聆为信息技术有限公司技术部
出处
《机电工程》
CAS
北大核心
2024年第7期1215-1222,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(51975535)
国家重点研发计划项目(2021YFB3301601)。
文摘
针对梅尔倒谱系数(MFCC)对托辊轴承高频特征提取能力不足的问题,提出了一种基于梅尔倒谱系数和翻转梅尔倒谱系数(MFCC-IMFCC)的混合倒谱以及长短时记忆(LSTM)网络的托辊轴承故障诊断方法。首先,分析了三种状态下的托辊声音信号,明确了托辊轴承故障信息主要分布在中高频区域;然后,为有效保留高频信息,提取了MFCC-IMFCC,以帧级串联的方式组成了混合倒谱特征;最后,将混合倒谱特征输入到双层LSTM模型中进行了训练,建立了托辊轴承故障诊断模型。研究结果表明:针对托辊正常、滚动体故障和偏心旋转故障三种状态,LSTM结合混合倒谱特征的平均识别准确率达到96.72%,相比于单一的MFCC和IMFCC特征,准确率分别提升3.94%和7.41%,凸显了混合倒谱特征在表征托辊轴承故障信息方面的显著优势。
关键词
托辊轴承
轴承故障声音信号
高频信息
梅尔倒谱系数
翻转梅尔倒谱系数
混合倒谱系数
长短时记忆网络
Keywords
idler bearings
bearing fault acoustic signal
high frequency information
Mel-frequency
cepstral
coefficient
(MFCC)
inverse-mel-frequency
cepstral
coefficient
(
imfcc
)
hybrid
cepstral
coefficient
s
long short-term memory(LSTM)networks
分类号
TH222 [机械工程—机械制造及自动化]
TH133.3 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
基于Fisher比的梅尔倒谱系数混合特征提取方法
被引量：
18
2
作者
鲜晓东
樊宇星
机构
重庆大学自动化学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2014年第2期558-561,579,共5页
文摘
针对语音识别中梅尔倒谱系数(MFCC)对中高频信号的识别精度不高,并且没有考虑各维特征参数对识别结果影响的问题,提出基于MFCC、逆梅尔倒谱系数(IMFCC)和中频梅尔倒谱系数(MidMFCC),并结合Fisher准则的特征提取方法。首先对语音信号提取MFCC、IMFCC和MidMFCC三种特征参数,分别计算三种特征参数中各维分量的Fisher比,通过Fisher比对三种特征参数进行选择,组成一种混合特征参数,提高语音中高频信息的识别精度。实验结果表明,在相同环境下,新的特征与MFCC参数相比,识别率有一定程度的提高。
关键词
识别精度
梅尔倒谱系数
逆梅尔倒谱系数
中频梅尔倒谱系数
FISHER准则
Keywords
recognition accuracy
Mel Frequency
cepstral
coefficient
（MFCC）
Inverted MFCC （
imfcc
）
Mid-frequency MFCC （MidMFCC）
Fisher criterion
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于频率段的语音识别算法设计与实现
被引量：
1
3
作者
袁正午
肖旺辉
机构
重庆邮电大学中韩合作GIS研究所
重庆大学土木工程学博士后流动站
出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2011年第2期659-662,共4页
基金
国家863高技术研究发展计划基金项目(2007AA12Z226)
文摘
线性预测倒谱参数(LPCC)能很好的体现人的声道特性,而梅尔倒谱参数(MFCC)能很好的模拟人耳的听觉效应。针对MFCC在不同频率段的识别精度不一致和LPCC不能准确模拟人的听觉系统问题,将MFCC参数和IMFCC参数分别作为语音不同频率段的特征参数,结合线性预测参数(LPCC),均衡滤波器的分布,完整覆盖到整个频率段范围。将梅尔倒谱参数和线性预测参数结合起来作为语音识别的特征提取参数。实验结果表明,改进之后的算法从效率上和识别率上都有不同程度的提高。
关键词
线性预测参数(LPCC)
梅尔倒谱系数(MFCC)
逆梅尔倒谱系数(
imfcc
)
语音识别
特征提取
Keywords
linear prediction
cepstral
coefficient
s （LPCC）
mel-freqnency
cepstral
coefficient
s （MFCC）
inverted mel frequency
cepstral
coefficient
（
imfcc
）
speech recognition
feature extraction
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于MFCC-IMFCC混合倒谱的托辊轴承故障诊断
陶瀚宇
陈换过
彭程程
高祥冲
杨磊
《机电工程》
CAS
北大核心
2024
9
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于Fisher比的梅尔倒谱系数混合特征提取方法
鲜晓东
樊宇星
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2014
18
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于频率段的语音识别算法设计与实现
袁正午
肖旺辉
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2011
1
在线阅读
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职称材料
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