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基于MFCC与CNN的机械故障声音自动识别
1
作者
黄炜
罗谢飞
《电声技术》
2024年第6期129-131,共3页
针对机械故障自动识别问题,提出一种结合梅尔频率倒谱系数(Mel Frequency Cepstral Coefficient,MFCC)与一维卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)的机械故障声音自动识别方法,并通过实验验证该方法的有效性。实验结果表明...
针对机械故障自动识别问题,提出一种结合梅尔频率倒谱系数(Mel Frequency Cepstral Coefficient,MFCC)与一维卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)的机械故障声音自动识别方法,并通过实验验证该方法的有效性。实验结果表明,该方法在机械故障声音识别中具有较高的准确率、精确率及召回率,能够有效识别故障案例。
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关键词
机械故障
声音识别
梅尔频率倒谱系数(MFCC)
卷积神经网络(CNN)
下载PDF
职称材料
题名
基于MFCC与CNN的机械故障声音自动识别
1
作者
黄炜
罗谢飞
机构
广西商贸技师学院
出处
《电声技术》
2024年第6期129-131,共3页
文摘
针对机械故障自动识别问题,提出一种结合梅尔频率倒谱系数(Mel Frequency Cepstral Coefficient,MFCC)与一维卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)的机械故障声音自动识别方法,并通过实验验证该方法的有效性。实验结果表明,该方法在机械故障声音识别中具有较高的准确率、精确率及召回率,能够有效识别故障案例。
关键词
机械故障
声音识别
梅尔频率倒谱系数(MFCC)
卷积神经网络(CNN)
Keywords
mechanical failure
voice recognition
Mel Frequency Cepstral Coefficient(MFCC)
Convolutional Neural Networks(CNN)
分类号
TH17 [机械工程—机械制造及自动化]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于MFCC与CNN的机械故障声音自动识别
黄炜
罗谢飞
《电声技术》
2024
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