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基于线性SVM的变电站故障声纹检测算法 被引量：4
1
作者 陈睿妍 卢璐 +1 位作者 沈明威 韩国栋 《中国电子科学研究院学报》 北大核心 2023年第11期989-995,共7页
为实现变电站设备的无接触状态预警,提出了基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)线性分类的变电站声纹检测模型。文中基于变电站声纹的先验信息,采用梅尔滤波器降维提取变电设备的声纹特征;并将二元假设检测问题转化为高维SVM分... 为实现变电站设备的无接触状态预警,提出了基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)线性分类的变电站声纹检测模型。文中基于变电站声纹的先验信息,采用梅尔滤波器降维提取变电设备的声纹特征;并将二元假设检测问题转化为高维SVM分类,有效提高了变电设备故障声纹检测的鲁棒性。考虑算法实时性,研究了梅尔滤波器输出维数与SVM线性核函数的对应关系,并进一步降低高频输出分量。变电站实测声纹数据表明:文中算法能有效检测故障声纹且运算量降低了26.4%。 展开更多
关键词 特征维度 Mel频谱 支持向量机 线性分类 状态预警
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