声音异常

摘要： 针对某HP型碗式中速磨煤机运行中声音异常的问题,分析了磨煤机不同类型故障导致的异常声音情况。根据磨煤机磨体声音与振动以及磨煤机用电动机电流的变化进行初步分析与判断,将该制粉系统设备停运并进入磨煤机内部检查,查明磨煤机运行声音异常的具体原因,并提出相应的预防措施,以确保制粉系统安全运行。

摘要： 一台海尔LE43M31型液晶彩电,开机后图像正常,伴音也正常,收看一会儿后扬声器中突然出现杂音,随后无声。本机搭载安卓智能系统。上电试机,播放网络自带视频以及输入AV信号,都没有声音。本机主板型号是TPD.T920T.PB735,小信号处理芯片型号是T920L,伴音功放采用D类功放RDA3118E28(UA1),如图1所示。

摘要： 声音异常是甲状腺术后的常见并发症,其中医诊治不同于一般咽喉疾病引起的"喑哑".在甲状腺疾病原有痰瘀凝滞的基础上,手术损伤局部经脉,导致瘀阻喉窍;中气不足,肺阴亏虚,以致声道失养.两者是其病机特征.论治要抓住"瘀"和"虚"两个要点,以活血祛瘀、益气养阴为法.

摘要： 声音异常是甲状腺术后的常见并发症,其中医诊治不同于一般咽喉疾病引起的“喑哑”。在甲状腺疾病原有痰瘀凝滞的基础上,手术损伤局部经脉,导致瘀阻喉窍;中气不足,肺阴亏虚,以致声道失养。两者是其病机特征。论治要抓住“瘀”和“虚”两个要点,以活血祛瘀、益气养阴为法。

摘要： 为保障电厂变压器始终处于高效稳定的运行状态,运维管理人员需要加强对变压器运行状态的全过程监督与管理。如果发现变压器运行期间出现声音异常问题,运维管理人员应该结合声音异常问题的具体表现,主动分析成因并采取针对性措施加以及时处理。针对于此,本文主要对变压器运行期间异常声音的表现及成因进行总结归纳,并提出解决变压器声音异常的措施方法。在此基础上,对变压器运维检修工作要点问题进行阐述,以供参考。

摘要： 甲状腺术后声音异常是手术常见并发症,其中医辨治目前尚无统一认识.喉返神经损伤等原因引起的病症不同于传统的"喉喑",中医的病因病机主要在于颈部经脉损伤,导致瘀阻喉窍、脏腑失和、声道失养.根据临床表现特点可分为风热痰瘀证、气阴两虚证、气郁阻滞证、瘀阻喉窍证进行辨证论治.同时还应针对疾病特点选方用药,重视调理瘀滞,活血通经;将开音专药分为宣透开音和敛肺开音类,根据病程长短分别选用.以期为本病的中医诊治提供新的思路与方法.

摘要： 1.抽管,一般指自行车车架加工的一种工艺技术。上岗前劳保用品穿戴齐全,召开班前会,做好危险辨识工作。2.开机前,检査并确认主床身滑轨、受料槽等工作面清洁无杂物;检查各运动部件的连接情况良好、接近开关、行程开关等状况是否良好。3.操作前检查电机马达是否有声音异常,’电源线是否破裂损坏,液压油是否不足,如有异常及时通知主管或机修处理。开机前整理作业环境。

摘要： 变压器运行期间,由于变压器铁芯内部存在交变的磁通在铁芯硅钢片间产生力,会有"嗡嗡"的响声."嗡嗡"声大小与加在变压器上的电压和电流成正比.正常运行中,变压器铁芯声音应是均匀的.若变压器声音变大、变尖、变得不均匀,则为发生异常情况.因而在变压器运行期间就需要根据声音情况来判别变压器运行是否正常.

摘要： 引言风力发电作为一种可再生的清洁能源,目前得到了快速、大范围的发展。齿轮箱是风力发电机组的核心传动部件,在风电机组传动结构中,通过齿轮箱把风力推动叶轮的低速旋转,提高至发电机所需的高转速,有效地将风能转化成电能。由于风电机组一般都安装在山岭、戈壁、山脊、海上等风资源较好而人烟稀少的地区,这些区域交通不畅,风机的安装及维护困难,所以对风电齿轮箱的可靠性和稳定性提出了更高的要求。

摘要： 本文应用双耳录音与回放、频谱分析、模态测试等技术对空调器室外机、压缩机等进行主客观评价试验研究,初步确认空调器室外机异常声音主要是由于调制现象所产生的,通过对空调管系和压缩机减振器进行改进,在前面板同一位置上测得的96Hz处振动加速度从1.68m/s2降为0.3m/s2,同时空调器声品质得到了明显的改善.

摘要： 本文应用双耳录音与回放、频谱分析、模态测试等技术对空调器室外机、压缩机等进行主客观评价试验研究,初步确认空调器室外机异常声音主要是由于调制现象所产生的,通过对空调管系和压缩机减振器进行改进,在前面板同一位置上测得的96Hz处振动加速度从1.68m/s2降为0.3m/s2,同时空调器声品质得到了明显的改善.

摘要： 本文应用双耳录音与回放、频谱分析、模态测试等技术对空调器室外机、压缩机等进行主客观评价试验研究,初步确认空调器室外机异常声音主要是由于调制现象所产生的,通过对空调管系和压缩机减振器进行改进,在前面板同一位置上测得的96Hz处振动加速度从1.68m/s2降为0.3m/s2,同时空调器声品质得到了明显的改善.

摘要： 本文通过对一起运行中变压器声音增大的原因分析和实验研究,揭示了变压器和应涌流产生的原因和条件.

摘要： 本文通过对一起运行中变压器声音增大的原因分析和实验研究,揭示了变压器和应涌流产生的原因和条件.

摘要： 本文通过对一起运行中变压器声音增大的原因分析和实验研究,揭示了变压器和应涌流产生的原因和条件.

摘要： 异常声音诊断装置具有：轨迹特征提取部(5)，其将表示强度时间序列取得部(4)取得的强度时间序列(14)的全部时间方向的强度特征的轨迹变换成向量而提取轨迹向量(15)；识别参数存储部(6)，其存储将如下的向量作为输入并将如下的信息作为输出而学习到的识别参数(16)，其中，所述向量是表示由参照设备产生的声音数据的强度时间序列的全部时间方向的强度特征的轨迹，所述信息表示所述诊断对象设备的状态类别；识别部(7)，其根据轨迹向量(15)和识别参数(16)，取得针对诊断对象设备的各状态类别的K维得分向量(17)；以及判定部(8)，其参照K维得分向量(17)，判定在诊断对象设备中产生的声音正常还是异常以及异常的类型。

摘要： 使用少量的异常声音数据，提高无监督异常声音探测的精度。阈值决定单元(13)用使用正常声音数据学习的正常模型和表现了异常声音数据的异常模型，对多个异常声音数据的每一个计算异常度，将其最小值决定为阈值。权重更新单元(14)使用多个正常声音数据、异常声音数据和阈值，更新异常模型的权重，使得全部异常声音数据被判定为异常、正常声音数据被判定为异常的概率最小。

摘要： 依照本发明的一种异常声音评估系统包括一个声音记录设备，它在待测设备附近的一个位置记录该设备产生的声音；还包括一个用来评估记录下来的声音的异常声音评估设备，其中：声音记录设备包括声音数据转换装置，用来将记录下来的声音转换为数字声音数据，以及声音数据输出装置，用来输出为异常声音评估设备的使用而转换的数字声音数据；而异常声音评估设备包括声音数据输入装置，用来接收数字声音数据，以及异常声音评估装置，用来根据输入的数字声音数据评估声音是否异常，并输出一个含有关于待测设备的异常信息的评估结论。

摘要： 使用少量的异常声音数据，提高无监督异常声音探测的精度。阈值决定单元(13)用使用正常声音数据学习的正常模型和表现了异常声音数据的异常模型，对多个异常声音数据的每一个计算异常度，将其最小值决定为阈值。权重更新单元(14)使用多个正常声音数据、异常声音数据和阈值，更新异常模型的权重，使得全部异常声音数据被判定为异常、正常声音数据被判定为异常的概率最小。

摘要： 异常声音诊断装置具有：轨迹特征提取部(5)，其将表示强度时间序列取得部(4)取得的强度时间序列(14)的全部时间方向的强度特征的轨迹变换成向量而提取轨迹向量(15)；识别参数存储部(6)，其存储将如下的向量作为输入并将如下的信息作为输出而学习到的识别参数(16)，其中，所述向量是表示由参照设备产生的声音数据的强度时间序列的全部时间方向的强度特征的轨迹，所述信息表示所述诊断对象设备的状态类别；识别部(7)，其根据轨迹向量(15)和识别参数(16)，取得针对诊断对象设备的各状态类别的K维得分向量(17)；以及判定部(8)，其参照K维得分向量(17)，判定在诊断对象设备中产生的声音正常还是异常以及异常的类型。

摘要： 本发明提供异常声音探测装置、异常声音生成装置、异常数据生成装置、异常模型学习装置、异常声音生成方法以及记录介质，该异常声音探测装置包括：模型存储单元，存储将预先准备的异常声音数据建模后的概率分布即第1异常模型和将与所述异常声音数据不同的异常声音即追加异常声音建模后的概率分布即第2异常模型；异常度获取单元，对于输入的对象声音数据，组合所述第1异常模型和所述第2异常模型来计算异常度；以及状态判定单元，将所述异常度与规定的阈值比较，判定所述对象声音数据是正常声音还是异常声音。

摘要： 依照本发明的一种异常声音评估系统包括一个声音记录设备，它在待测设备附近的一个位置记录该设备产生的声音；还包括一个用来评估记录下来的声音的异常声音评估设备，其中：声音记录设备包括声音数据转换装置，用来将记录下来的声音转换为数字声音数据，以及声音数据输出装置，用来输出为异常声音评估设备的使用而转换的数字声音数据；而异常声音评估设备包括声音数据输入装置，用来接收数字声音数据，以及异常声音评估装置，用来根据输入的数字声音数据评估声音是否异常，并输出一个含有关于待测设备的异常信息的评估结论。

摘要： 本发明公开了异常声音识别模型构建方法、异常声音检测方法及系统，基于加权非负矩阵和卷积神经网络构建异常危险声音识别模型，利用所构建的异常危险声音识别模型对异常声音进行识别；且设计出一个能够实现异常声音识别、报警的异常声音检测系统，对于场景中的音频片段中的异常声音的识别，可以对场景中是否存在异常声音快速有效的检测和报警。

摘要： 本发明提供一种异常声音判定装置(20)，具备：麦克风阵列(13)，其配置于车辆内部，具有多个麦克风(131‑138)；第1数据取得部(211)，其取得由麦克风阵列(13)预先拾音所得到的包括异常声音的强度的信息和异常声音的产生方向的信息在内的异常声音数据；第2数据取得部(221)，其取得在车辆行驶时由麦克风阵列(13)拾音所得到的包括行驶声音的强度的信息和行驶声音的产生方向的信息在内的行驶声音数据；以及判定部(23)，其基于由第1数据取得部(211)取得的异常声音数据和由第2数据取得部(221)取得的行驶声音数据，判定车辆的行驶声音中是否包含异常声音。

摘要： 本发明提供了一种异常声音检测方法，包括将待测音频特征参数与正常音频特征标准库中的标准音频特征参数进行KL散度对比，判定是否需要进行异常声音准确判定；若待测音频特征参数的KL散度与标准音频特征参数的KL散度差值小于预设阈值，则输出待测音频信号为正常音频信号的结果；若待测音频特征参数的KL散度与标准音频特征参数的KL散度差值大于预设阈值，则进行异常声音准确判定。异常声音准确判定是一个基于双层结构的分类器，能够实现异常声音信号的类型判定。同时本发明还提供了一种异常声音检测装置。本发明提供的异常声音检测方法和异常声音检测装置，能够实时、快速的判断待测音频信号是正常音频信号还是异常音频信号。