電動剃須刀音頻質量檢測方法的研究.pdf

1、隨著制造業(yè)自動化、信息化水平的不斷提高,電動剃須刀、電吹風等小家電的生產加工速度與日俱增。與此同時,消費者和生產廠家對產品的質量也都精益求精,這都給此類產品的質量檢測帶來了新的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的人工質量檢測手段因其效率低、易受主觀誤差影響等問題,越來越難以滿足現(xiàn)代化生產線的需求。自動化、智能化的檢測方法亟待完善。
　　產品的音頻特征既可以間接反映客觀質量狀況,又直接影響著用戶體驗,而且與震動、電磁特性等特征相比,音頻特征更容易實現(xiàn)自動化

2、檢測。因此,利用音頻實現(xiàn)質量自動檢測的方法受到了產業(yè)界和學術界的普遍關注。以電動剃須刀為例,有經驗的檢測人員可以通過產品工作時的聲音判斷其有無質量問題和是否會給消費者帶來聽覺不適。但是,經過多年研究仍未發(fā)現(xiàn)某種音頻特征能夠作為剃須刀的質量檢測提供可量化的標準。目前,利用多特征提取和模式識別等方法對人類聽覺的主觀分類進行模擬,為基于音頻的自動化質量檢測提供了一個有效手段。
　　本課題主要探討了對電動剃須刀的音頻進行小波包分析預處理,

3、提取小波包子帶能量和子帶的美爾倒譜系數(shù)(MFCC)特征,再利用支持向量機對其分類從而實現(xiàn)質量自動檢測的方法。首先,針對生產現(xiàn)場多噪聲和語音干擾的問題,利用小波包分解保留適當?shù)淖訋?提高音頻的信噪比和信干比。然后,分析小波包分解后合格產品與不合格產品特征子帶的能量和MFCC系數(shù),通過實驗找出其中差別最為明顯的幾個分量或分量間的關系作為分類特征。最后,利用支持向量機和選取的特征對產品的音頻進行分類,實現(xiàn)質量檢測的目的,并分析不同特征組合對分