[发明专利]一种基于声音识别的家用电器故障判定方法及装置

说明书

本发明公开了一种基于声音识别的家用电器故障判定方法及装置。所述方法包括：获取目标异常声音检测模型；对实时监测的正在进行工作的目标家用电器进行工作声音的采集，以得到实时声音数据；对所述实时声音数据进行特征提取，以得到第一声音特征数据；将所述第一声音特征数据输入至所述目标异常声音检测模型，以得到输出结果；根据所述输出结果确定所述目标家用电器是否存在故障。通过本发明的技术方案，不仅能够及时发现故障，并且故障的判定也准确。

技术领域

本发明涉及家用电器技术领域，特别涉及一种基于声音识别的家用电器故障判定方法及装置。

背景技术

家用电器(HEA)主要指在家庭及类似场所中使用的各种电器和电子器具。又称民用电器、日用电器。家用电器使人们从繁重、琐碎、费时的家务劳动中解放出来，为人类创造了更为舒适优美、更有利于身心健康的生活和工作环境，提供了丰富多彩的文化娱乐条件，已成为现代家庭生活的必需品。

家用电器在使用的过程中会出现各种各样的故障，如果故障没有被及时发现，就不能及时的修理，就会造成家用电器的损坏，目前，家用电器的故障检测方法主要通过人工方式进行检测，并且通常很多的人工检测都是基于经验进行的，这种方式的不仅不能及时发现这些故障，并且故障的判定也不准确。

发明内容

本发明提供一种基于声音识别的家用电器故障判定方法及装置，所述技术方案如下：

根据本发明实施例的第一方面，提供了一种基于声音识别的家用电器故障判定方法，包括：

获取目标异常声音检测模型；

对实时监测的正在进行工作的目标家用电器进行工作声音的采集，以得到实时声音数据；

对所述实时声音数据进行特征提取，以得到第一声音特征数据；

将所述第一声音特征数据输入至所述目标异常声音检测模型，以得到输出结果；

根据所述输出结果确定所述目标家用电器是否存在故障。

在一个实施例中，所述获取目标异常声音检测模型，包括：

获取原始异常声音检测模型；

采集不同故障的声音数据；

对所述不同故障的声音数据进行特征提取，以得到第二声音特征数据；

根据所述不同故障的声音数据和所述第二声音特征数据对所述原始异常声音检测模型进行训练，以得到所述目标异常声音检测模型。

在一个实施例中，所述对所述实时声音数据进行特征提取，以得到第一声音特征数据，包括：

对所述实时声音数据进行杂音滤除处理，得到滤除后的实时声音数据；

通过预设方法将所述滤除后的实时声音数据分解为若干阶瞬时频率的乘积函数分量；

将所述乘积函数分量的能量与所述滤除后的实时声音数据的总能量相比作为声音特征向量；

将所述声音特征向量作为所述第一声音特征数据。

在一个实施例中，所述根据所述输出结果确定所述目标家用电器是否存在故障，包括：

根据所述输出结果判断所述实时声音数据是否异常；

当所述实时声音数据异常时，确定所述目标家用电器存在故障，并确定所述目标家用电器的故障类别；

当所述实时声音数据无异常时，确定所述目标家用电器不存在故障。

在一个实施例中，所述对实时监测的正在进行工作的目标家用电器进行工作声音的采集，以得到实时声音数据，包括：

对所述目标家用电器进行实时监测；