【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及鸡排加工，具体涉及基于声学信号分析的鸡排熟度监测系统。
技术介绍
1、基于声学信号分析的鸡排熟度监测是一种利用声音特征来评估烹饪中鸡排是否达到理想熟度的技术。在烹饪过程中，食材发出特定的声音，这些声音的频率、振幅和时域特征可以提供有关熟度状态的信息。通过捕捉烹饪鸡排时产生的声音，采集的声学信号可以被分析以确定熟度水平，从而帮助厨师在合适的时机停止烹饪，确保鸡排口感和味道的最佳表现。
2、这种监测方法的优势在于无需直接接触食材，通过远程采集声音信号就能实现熟度的评估，提高了烹饪的便利性和精确性。通过在算法中结合机器学习技术，可以训练模型以识别不同熟度阶段的声学特征，从而实现更准确的监测和更智能的烹饪控制。这种创新的烹饪技术有望提升食品质量，减少烹饪失误，为厨师提供更多实用工具，使厨师能够更好地掌握食材的烹饪状态，提供更美味的菜肴。
3、基于声学信号分析的鸡排熟度监测通常会使用麦克风作为主要的声音传感器，麦克风能够捕捉环境中产生的声音波动，包括食材在烹饪过程中释放的声音。这些声音包含了与食物熟度相关的信息，如烘烤、煎炸或烤制时鸡排表面的脆度和颜色变化。麦克风通过将声音转换为电信号，为后续的数据采集和分析提供了必要的输入。在烹饪中使用麦克风的优势在于其灵敏度和广泛的频率响应范围，使其能够捕捉到不同阶段的声学特征。这使得麦克风成为实现实时烹饪监测的理想选择，通过声学信号分析为厨师提供准确的鸡排熟度信息，有助于掌握最佳烹饪时机。
4、现有技术存在以下不足：
5、通过麦克风进行声
6、在所述
技术介绍
部分公开的上述信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此它可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供基于声学信号分析的鸡排熟度监测系统，通过对麦克风在捕捉鸡排产生声音时的多项运行状态信息的实时监控，使系统能够及时感知麦克风准确性的异常情况，确保麦克风能够更准确地判断麦克风是否正常捕捉到鸡排的关键声学特征，从而提高熟度监测系统对熟度水平的准确性，当系统检测到麦克风准确性异常时，能够发出异常信号并及时进行警报提示，防止不准确的熟度判断导致过度或不足的烹饪，保障鸡排口感和味道的一致性，以解决上述
技术介绍
中的问题。
2、为了实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：基于声学信号分析的鸡排熟度监测系统，包括声学采集模块、异常检测模块、信号转换模块、预处理模块、实时监测模块以及控制指令发送模块；
3、声学采集模块，利用麦克风在烹饪过程中捕捉鸡排产生的声音；
4、异常检测模块，对麦克风在烹饪过程中捕捉鸡排产生声音时的多项运行状态信息进行实时监控，确保麦克风捕捉鸡排产生声音时的准确性；
5、信号转换模块，当麦克风在烹饪过程中捕捉鸡排产生声音时的运行状态未出现异常时，通过模拟到数字转换器将麦克风捕捉到的模拟声音信号转换为数字形式；
6、预处理模块，对数字信号进行预处理，优化声音数据的质量，并提取声学特征；
7、实时监测模块，利用机器学习或深度学习算法，使用预先标记过的数据集对声学特征进行训练，根据模型学习熟度与声学特征之间的关系建立准确的熟度评估模型，在烹饪过程中，实时监测鸡排产生的声音，并通过训练好的模型进行熟度预测，根据预测结果提供实时的熟度状态信息；
8、控制指令发送模块，基于实时监测结果，向烹饪设备发送控制指令，以调整温度或时间。
9、优选的，麦克风在烹饪过程中捕捉鸡排产生声音时的多项运行状态信息包括声学特性信息和噪声干扰信息，其中，声学特性信息包括麦克风捕捉鸡排产生声音时的失真率和共振频率，噪声干扰信息包括麦克风捕捉鸡排产生声音时的电流噪声，获取后，将麦克风捕捉鸡排产生声音时的失真率、共振频率以及电流噪声分别处理后生成失真率系数、共振频率系数以及电流噪声系数。
10、优选的，失真率系数获取的逻辑如下：
11、在固定时长时间窗口p内，获取麦克风在捕捉鸡排产生声音时在不同时段内的实际失真率，并将实际失真率标定为，x表示麦克风在捕捉鸡排产生声音时在固定时长时间窗口p内不同时段的实际失真率的编号，x=1、2、3、4、……、m，m为正整数；
12、将麦克风在捕捉鸡排产生声音时在固定时长时间窗口p内获取的实际失真率与麦克风正常捕捉鸡排产生声音时的失真率上限值进行比对，计算失真率系数，计算的表达式为：，式中，表示失真率系数，表示麦克风在捕捉鸡排产生声音时在固定时长时间窗口p内获取的大于失真率上限值的实际失真率，表示麦克风在捕捉鸡排产生声音时在固定时长时间窗口p内获取的大于失真率上限值的实际失真率的编号，，为正整数。
13、优选的，共振频率系数获取的逻辑如下：
14、在固定时长时间窗口p内，获取麦克风在捕捉鸡排产生声音时接收到若干个声音的实际声音信号频率，并将实际声音信号频率标定为，y表示麦克风在捕捉鸡排产生声音时在固定时长时间窗口p内获取的若干个实际声音信号频率的编号，y=1、2、3、4、……、p，p为正整数；
15、将麦克风在捕捉鸡排产生声音时在固定时长时间窗口p内获取的若干个实际声音信号频率与麦克风的共振频率进行比对分析，计算出共振频率系数，计算的表达式为：，式中，表示共振频率系数，表示麦克风的共振频率，p表示麦克风在捕捉鸡排产生声音时在固定时长时间窗口p内获取的实际声音信号频率的总数量。
16、优选的，电流噪声系数获取的逻辑如下：
17、获取麦克风正常捕捉鸡排产生声音时的电流范围，并将正常捕捉鸡排产生声音时的电流范围标定为；
18、在固定时长时间窗口p内，获取麦克风在捕捉鸡排产生声音时在不同时刻的实际电流，并将实际电流标定为，k表示麦克风在捕捉鸡排产生声音时在固定时长时间窗口p内不同时刻获取的实际电流的顺序编号，k=1、2、3、4、……、f，f为正整数，且f表示麦克风在捕捉鸡排产生声音时在固定时长时间窗口p内获取的实际电流的总数量；
19、通过麦克风在捕捉鸡排产生声音时在固定时长时间窗口p内获取的实际电流计算电流异常上浮指数、电流异常下浮指数以及电流异常变动指数，通过电流异常上浮系数、电流异常下浮系数以及电流异常变动系数计算电流噪声系数，计算的表达式为：，式中，表示电流噪声系数，、、分别为电流异常上浮系数、电流异常下浮系数以及电流异常变动系数的权重因子，，其中，表示麦克风在捕捉鸡排产生声音时在固定时长时间窗口p内获取的大于的实际电流，表本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于声学信号分析的鸡排熟度监测系统，其特征在于，包括声学采集模块、异常检测模块、信号转换模块、预处理模块、实时监测模块以及控制指令发送模块；
2.根据权利要求1所述的基于声学信号分析的鸡排熟度监测系统，其特征在于，麦克风在烹饪过程中捕捉鸡排产生声音时的多项运行状态信息包括声学特性信息和噪声干扰信息，其中，声学特性信息包括麦克风捕捉鸡排产生声音时的失真率和共振频率，噪声干扰信息包括麦克风捕捉鸡排产生声音时的电流噪声，获取后，将麦克风捕捉鸡排产生声音时的失真率、共振频率以及电流噪声分别处理后生成失真率系数、共振频率系数以及电流噪声系数。
3.根据权利要求2所述的基于声学信号分析的鸡排熟度监测系统，其特征在于，失真率系数获取的逻辑如下：
4.根据权利要求3所述的基于声学信号分析的鸡排熟度监测系统，其特征在于，共振频率系数获取的逻辑如下：
5.根据权利要求4所述的基于声学信号分析的鸡排熟度监测系统，其特征在于，电流噪声系数获取的逻辑如下：
6.根据权利要求5所述的基于声学信号分析的鸡排熟度监测系统，其特征在于，获取到麦克风在
7.根据权利要求6所述的基于声学信号分析的鸡排熟度监测系统，其特征在于，将麦克风在捕捉鸡排产生声音时生成的若干个熟度判断水平建立分析集合，通过分析集合内的若干个熟度判断水平计算熟度判断水平标准差和熟度判断水平平均值。
8.根据权利要求7所述的基于声学信号分析的鸡排熟度监测系统，其特征在于，将熟度判断水平标准差和熟度判断水平平均值分别与预先设定的标准差参考阈值和预先设定的熟度判断水平参考阈值进行比对分析，比对分析的结果如下：
...【技术特征摘要】
1.基于声学信号分析的鸡排熟度监测系统，其特征在于，包括声学采集模块、异常检测模块、信号转换模块、预处理模块、实时监测模块以及控制指令发送模块；
2.根据权利要求1所述的基于声学信号分析的鸡排熟度监测系统，其特征在于，麦克风在烹饪过程中捕捉鸡排产生声音时的多项运行状态信息包括声学特性信息和噪声干扰信息，其中，声学特性信息包括麦克风捕捉鸡排产生声音时的失真率和共振频率，噪声干扰信息包括麦克风捕捉鸡排产生声音时的电流噪声，获取后，将麦克风捕捉鸡排产生声音时的失真率、共振频率以及电流噪声分别处理后生成失真率系数、共振频率系数以及电流噪声系数。
3.根据权利要求2所述的基于声学信号分析的鸡排熟度监测系统，其特征在于，失真率系数获取的逻辑如下：
4.根据权利要求3所述的基于声学信号分析的鸡排熟度监测系统，其特征在于，共振频率系数获取的逻辑如下：
5.根据权利要求4所述的基于声学信号分析的鸡排熟度监测系统，其...
【专利技术属性】
技术研发人员：马飞，龙白雪，韩青莉，张轶馨，柴陈星，陈雨浓，徐宝才，郑磊，陈从贵，
申请(专利权)人：合肥工业大学，
类型：发明
国别省市：
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