一种基于深度学习的声音异常检测系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于深度学习的声音异常检测系统，包括声音采集模块，声音采集模块的输出端连接有声音分析模块，声音分析模块的输出端连接有声音分类模块、声音分贝分类模块，声音分类模块、声音分贝分类模块的输出端连接有系统处理模块。本发明专利技术通过声音采集模块，能够对异常声音进行采集收集，然后通过分析模块，对声音进行分析，然后对声音进行处理，然后根据声音分类模块、声音分贝分类模块进行处理，对声音频率、声音分贝进行分析处理分类，对声音频率、分贝进行多层分类，然后经过系统处理模块，将处于声音频率、分贝处于第一单元的会亮起一种颜色警示灯，将处于声音频率、分贝处于第二单元的会亮起二种颜色警示灯。

A Sound Anomaly Detection System Based on Deep Learning

【技术实现步骤摘要】
一种基于深度学习的声音异常检测系统
本专利技术涉及声音异常检测
，尤其涉及一种基于深度学习的声音异常检测系统。
技术介绍
现有的声音异常进行检测时，人员往往听到声音异常时，只能发现声音出现不正常，无法对声音异常的程度进行对应提醒，为此，我们提出了一种基于深度学习的声音异常检测系统。
技术实现思路
本专利技术的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种基于深度学习的声音异常检测系统。为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：一种基于深度学习的声音异常检测系统，包括声音采集模块，所述声音采集模块的输出端连接有声音分析模块，声音分析模块的输出端连接有声音分类模块、声音分贝分类模块，所述声音分类模块、声音分贝分类模块的输出端连接有系统处理模块，所述系统处理模块的输出端连接有声音警示模块。优选的，所述声音分析模块包括声音第一处理单元、第二处理单元、第三处理单元。优选的，所述声音分类模块包括声音频率第一单元、声音频率第二单元、声音频率第三单元。优选的，所述声音分贝分类模块包括声音分贝第一单元、声音分贝第二单元、声音分贝第三单元。优选的，所述声音警示模块包括第一警示单元、第二警示单元本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于深度学习的声音异常检测系统，包括声音采集模块，其特征在于，所述声音采集模块的输出端连接有声音分析模块，声音分析模块的输出端连接有声音分类模块、声音分贝分类模块，所述声音分类模块、声音分贝分类模块的输出端连接有系统处理模块，所述系统处理模块的输出端连接有声音警示模块。

【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的声音异常检测系统，包括声音采集模块，其特征在于，所述声音采集模块的输出端连接有声音分析模块，声音分析模块的输出端连接有声音分类模块、声音分贝分类模块，所述声音分类模块、声音分贝分类模块的输出端连接有系统处理模块，所述系统处理模块的输出端连接有声音警示模块。2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的声音异常检测系统，其特征在于，所述声音分析模块包括声音第一处理单元、第二处理单元、第三处理单元。3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的声音异常检测系统，其特征在于，所述声音分类模块包括声音频率第一单元、声音频率第二单元、声音频率第三单元。4.根据权利要求1所述的一种...

【专利技术属性】
技术研发人员：岳颀，沈建东，于福华，
申请(专利权)人：西安邮电大学，
类型：发明
国别省市：陕西,61