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这里推荐一个社区DCASEDetection and Classification of Acoustic Scenes and Events https://dcase.community/
Dcase introduction
DCASE 2023研讨会是第八次声学场景和事件的检测和分类研讨会与DCASE挑战赛一起组织。该研讨会旨在为从事声音事件计算分析和场景分析的研究人员提供一个展示和讨论其结果的场所。目标是将来自许多不同大学和公司的对该主题感兴趣的研究人员聚集在一起并提供科学交流思想和意见的机会。
dcase2024有10个主题的任务
Task 1 Data-Efficient Low-Complexity Acoustic Scene Classification 数据高效的低复杂度的声学场景分类 Task 2 First-Shot Unsupervised Anomalous Sound Detection for Machine Condition Monitoring 首次无监督的异音检测用于设备状态监测 Task 3 Audio and audiovisual sound event localization and detection with source distance estimation 具有音频源头距离估计的 音频和视听声音事件 定位和检测 Task 4 Sound event detection with heterogeneous training dataset and potentially missing labels 使用异构训练数据集和潜在缺失标签的声音事件检测 Task 5 Few-shot Bioacoustic Event Detection 小样本生物声学事件检测 Task 6 Automated Audio Captioning 自动生成音频字母 Task 7 Sound Scene Synthesis 声景合成 Task 8 Language-Based Audio Retrieval 基于语言的音频检索 Task 9 Language-Queried Audio Source Separation 基于语言查询的音频源分离 Task 10 Acoustic-based traffic monitoring 基于声学的交通监控
和工业智能比较相关的是task2和task4
ASD
异音检测ASD即 Anomalous Sound Detection 。 人耳听音的缺点
人的主观因素大同一个声音有的人觉得有问题有的人觉得没问题人疲劳的时候会误判长期听音对人耳会造成不可逆的伤害
硬件设备
麦克风 听诊器 声级计异音一般在频谱中很抢眼 频谱检测对机械振动/异音检测尤其有效但对于扬声器这种由外部信号激发发声的电声产品就不太奏效。电声测试需要完整的信号激励和分析系统。 也会使用振动加速度传感器。
产品商
https://www.ntiaudio.cn/ https://baijiahao.baidu.com/s?id1642468411707097318 内含方案介绍 https://www.puseng.net/ant-test https://t.cj.sina.com.cn/articles/view/3009742660/vb3650744019015jm6 方案介绍
方法
频谱检测 高次谐波失真面积计算 斜率突变计算 常用模型HMM GMM 常用特征MFCC MPEG-7 referencehttps://blog.csdn.net/yjjat1989/article/details/44961279
制造业应用场景
基于声信号进行结构损伤检测 托辊异常声音检测 电极压缩机异音检测 刀具磨损状态监控 判定轴承与齿轮等是否异常 压力管道、容器泄露石油管道热力管道压力锅炉和定位
zenodo
再分享一下zenodo平台 Zenodo作为一个开放获取的数字存储库和数据存储平台可以看相关文献 reference https://zhuanlan.zhihu.com/p/646962108
音频事件检测
reference https://zhuanlan.zhihu.com/p/343528946 展示效果好并且有开源代码。
