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基于小波分析的三角钢琴踏板机械故障检测方法
文献摘要：
针对采集的三角钢琴踏板机械信号故障检测准确率低的问题,提出基于小波分析的三角钢琴踏板机械信号故障检测方法.采用频谱感知算法构建一个三角钢琴音频信号的多源信息采集模型,获取三角钢琴踏板机械音频信号;为提高钢琴踏板机械信号获取的准确率,通过频谱特征分离方法对采集信号进行降噪处理,采用小波包变换中的Mel倒谱系数MFCC对处理后的信号进行频谱特征分解;最后基于分解频谱特征进行三角钢琴音频信号的特征识别优化.实验表明,在相同的数据量下,对比于12维的MFCC频谱特征分解方法,提出的小波包分解的MFCC方法可分解出更多的钢琴频谱特征峰值,为后续三角钢琴踏板机械信号故障检测提供了有效的数据.实验发现,对比于传统卷积神经网络的音频特征识别方法,本方法的识别精度最高可达95.6％,且均保持在90及以上.综合分析可知,本方法可实现三角钢琴踏板机械信号故障准确识别.
文献关键词：
小波分析;钢琴踏板;机械故障检测;音频信号;特征分解
中图分类号：
作者姓名：
陈莎莎
作者机构：
陕西铁路工程职业技术学院,陕西渭南714099
文献出处：
引用格式：
[1]陈莎莎-.基于小波分析的三角钢琴踏板机械故障检测方法)[J].自动化与仪器仪表,2022(12):25-30
A类：
钢琴踏板,钢琴音频
B类：
于小波,小波分析,三角钢琴,板机,机械故障检测,故障检测方法,机械信号,检测准确率,频谱感知算法,音频信号,多源信息,信息采集,采集模型,信号获取,过频,频谱特征,特征分离,分离方法,降噪处理,小波包变换,Mel,倒谱系数,MFCC,行频,特征分解,基于分解,特征识别,识别优化,数据量,分解方法,小波包分解,可分解,解出,特征峰,音频特征,识别精度,准确识别
AB值：
0.220486
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