40、音频信号故障诊断与肝脏病理图像分割的深度神经网络技术

音频信号故障诊断与肝脏病理图像分割的深度神经网络技术

音频信号故障诊断

卷积神经网络在音频故障诊断中展现出了强大的能力。其实现音频故障诊断的过程主要包括信号预处理、特征提取和故障诊断三个关键步骤。

1. 卷积神经网络基础

卷积神经网络由输入层、隐藏层和输出层构成。隐藏层由卷积层、池化层和全连接层组成。
- 卷积层 ：内部包含多个卷积核，每个卷积核对应一个权重系数和偏差，可对信号进行卷积并叠加偏差。
- 池化层 ：能提取和过滤卷积层传递的特征图，保留有效信息，减少数据处理量。
- 全连接层 ：对提取的特征进行非线性组合，得到输出。
卷积神经网络的核心是局部感受野和权重共享，局部感受野可减少连接数量，共享权重能在不同位置监测相同特征。

2. 信号预处理

信号预处理包括预加重和信号加窗分帧两个主要操作。
- 预加重 ：为改善音频信号的高频部分，使信号频谱平坦，使用一阶高通数字滤波器处理采样的数字音频信号，其响应函数为 (H(z) = 1 - az^{-1})，其中 (a) 为加重因子。
- 信号加窗分帧 ：使用有限长度的窗函数 (w(n)) 截取无限长度的音频信号 (h_d(n))，得到分帧后的音频信号 (h(n))，公式为 (h(n) = w(n)h_d(n))。常用的窗函数有矩形窗、三角窗、汉宁窗、汉明窗和布莱克曼窗。使用窗函数时需满足两个条件：一是主瓣尽可能窄，以获得更陡峭的过渡带；二是