[发明专利]异音检测方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种异音检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

将待检测的声音信号转换成声音数字信号序列；

将所述声音数字信号序列进行处理，得到时域信号；

对所述时域信号进行计算，得到频域信号；

将所述频域信号映射成检验图像；

将所述检验图像输入预设的识别模型，得到所述声音信号的异音检测结果。

2.根据权利要求1所述的异音检测方法，其特征在于，将待检测的声音信号转换成声音数字信号序列，包括：

将所述声音信号从模拟信号转换成数字信号；

根据所述转换为数字信号的声音信号，形成所述声音数字信号序列。

3.根据权利要求1所述的异音检测方法，其特征在于，对所述时域信号进行计算，得到频域信号，包括：

将所述时域信号进行傅里叶变换计算，得到所述频域信号。

4.根据权利要求1所述的异音检测方法，其特征在于，所述将所述频域信号映射成检验图像，包括：

提取一预设时间段内连续多帧的频域信号的时间特征、强度特征和频率特征；

以所述时间特征为纵坐标、所述频率特征为横坐标构建坐标系，将所述强度特征按照强度大小转换为对应灰度值或对应颜色鲜明度的数据点；

根据所述强度特征与时间特征、频率特征之间的匹配关系，将所述数据点分布在所述坐标系上，以得到所述检验图像。

5.根据权利要求1所述的异音检测方法，其特征在于，所述将所述检验图像输入预设的识别模型，得到所述声音信号的异音检测结果，包括：

对已有的若干检验图像进行标定，得到若干被标定后的检验图像；

根据被标定后的检验图像，建立识别模型；

将所述检验图像输入识别模型，得到所述声音信号的异音检测结果。

6.根据权利要求5所述的异音检测方法，其特征在于，所述根据被标定后的检验图像，建立识别模型，包括：

将若干被标定后的检验图像输入神经网络，得到训练后的识别模型。

7.根据权利要求6所述的异音检测方法，其特征在于：所述异音检测结果包括将待检测的声音信号判断为摩擦声、干涉声、异物声、轴承异响、扇叶蜂鸣声、正常声中的一种。

8.一种异音检测装置，其特征在于，包括：

声音信号处理模块，用于将待检测的声音信号转换成声音数字信号序列；

信号转换模块，用于将所述声音数字信号序列进行处理，得到时域信号；

信号计算模块，用于对所述时域信号进行计算，得到频域信号；

信号映射模块，用于将所述频域信号映射成检验图像；

检测模块，用于将所述检验图像输入预设的识别模型，得到所述声音信号的异音检测结果。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

至少一个存储器；

至少一个处理器；

至少一个程序；

所述程序被存储在所述存储器中，所述处理器执行所述至少一个所述程序以实现如权利要求1-7任意一项所述的异音检测方法。

10.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的异音检测方法的步骤。