CN116405863A - 基于数据挖掘的舞台音响设备故障检测方法及系统 - Google Patents

基于数据挖掘的舞台音响设备故障检测方法及系统 Download PDF

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CN116405863A CN202310671120.3A CN202310671120A CN116405863A CN 116405863 A CN116405863 A CN 116405863A CN 202310671120 A CN202310671120 A CN 202310671120A CN 116405863 A CN116405863 A CN 116405863A
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Abstract

本发明提供了基于数据挖掘的舞台音响设备故障检测方法及系统,涉及数据处理技术领域,采集声源采集数据集分析确定采集传播特征;获得音响设备铺设位置信息、声源位置信息,以确定声源传播特征,遍历比对各采集位置的采集传播特征获得传播均匀性,根据声源传播特征、采集传播特征进行比对,获得传播匹配度,进行舞台音响传输质量评价,若不满足预设阈值时发送故障提醒信息,解决了现有技术中无法保障故障检测的及时有效性,且检测准确度与完备性不足,造成运维局限与后续运行风险的技术问题,采集多元位置下的声源信号并进行多维特征提取分析与综合评估,确定具有信息完备性与准确度的评估结果,以进行设备运行故障的及时有效检测。

Description

基于数据挖掘的舞台音响设备故障检测方法及系统
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域,具体涉及基于数据挖掘的舞台音响设备故障检测方法及系统。
背景技术
音响设备作为大范围集会的必要性应用设备,可有效提高集会人员的信息接收状况,例如针对舞台场地,为保障舞台效果,需严格进行设备的运行状况监测。目前,主要通过检修人员进行音响设备的周期性运维,技术支持度不足。
现有技术无法保障故障检测的及时有效性,且检测准确度与完备性不足,造成运维局限与后续运行风险。
发明内容
本申请提供了基于数据挖掘的舞台音响设备故障检测方法及系统,用于针对解决现有技术中存在的无法保障故障检测的及时有效性,且检测准确度与完备性不足,造成运维局限与后续运行风险的技术问题。
鉴于上述问题,本申请提供了基于数据挖掘的舞台音响设备故障检测方法及系统。
第一方面,本申请提供了基于数据挖掘的舞台音响设备故障检测方法,所述方法包括:
按照舞台设置场地确定声源采集器分布位置,通过预设位置分布的声源采集器获得声源采集数据集,所述声源采集数据集包括采集器编码、采集位置信息、监测声源信号;
获得音响设备铺设位置信息、声源位置信息;
基于所述音响设备铺设位置信息、声源位置信息,确定声源传播特征;
根据所述声源采集数据集进行声源特征分析,确定采集传播特征;
根据各采集位置的采集传播特征进行遍历比对,获得传播均匀性;
根据所述声源传播特征、采集传播特征进行比对,获得传播匹配度;
基于所述传播均匀性、所述传播匹配度进行舞台音响传输质量评价,获得评价结果;
当所述评价结果不满足预设阈值时,发送故障提醒信息。
第二方面,本申请提供了基于数据挖掘的舞台音响设备故障检测系统,所述系统包括:
数据采集模块,所述数据采集模块用于按照舞台设置场地确定声源采集器分布位置,通过预设位置分布的声源采集器获得声源采集数据集,所述声源采集数据集包括采集器编码、采集位置信息、监测声源信号;
信息获取模块,所述信息获取模块用于获得音响设备铺设位置信息、声源位置信息;
声源传播特征确定模块,所述声源传播特征确定模块用于基于所述音响设备铺设位置信息、声源位置信息,确定声源传播特征;
采集传播特征确定模块,所述采集传播特征确定模块用于根据所述声源采集数据集进行声源特征分析,确定采集传播特征;
传播均匀性确定模块,所述传播均匀性确定模块用于根据各采集位置的采集传播特征进行遍历比对,获得传播均匀性;
传播匹配度获取模块,所述传播匹配度获取模块用于根据所述声源传播特征、采集传播特征进行比对,获得传播匹配度;
传输质量评价模块,所述传输质量评价模块用于基于所述传播均匀性、所述传播匹配度进行舞台音响传输质量评价,获得评价结果;
故障提醒模块,所述故障提醒模块用于当所述评价结果不满足预设阈值时,发送故障提醒信息。
本申请中提供的一个或多个技术方案,至少具有如下技术效果或优点:
本申请实施例提供的基于数据挖掘的舞台音响设备故障检测方法,按照舞台设置场地确定声源采集器分布位置,通过预设位置分布的声源采集器获得声源采集数据集,包括采集器编码、采集位置信息、监测声源信号,获得音响设备铺设位置信息、声源位置信息,以确定声源传播特征;根据所述声源采集数据集进行声源特征分析,确定采集传播特征,遍历比对各采集位置的采集传播特征,获得传播均匀性,根据所述声源传播特征、采集传播特征进行比对,获得传播匹配度,基于所述传播均匀性与所述传播匹配度进行舞台音响传输质量评价,获得评价结果,当所述评价结果不满足预设阈值时发送故障提醒信息,解决了现有技术中无法保障故障检测的及时有效性,且检测准确度与完备性不足,造成运维局限与后续运行风险的技术问题,采集多元位置下的声源信号并进行多维特征提取分析与综合评估,确定具有信息完备性与准确度的评估结果,以进行设备运行故障的及时有效检测。
附图说明
图1为本申请提供了基于数据挖掘的舞台音响设备故障检测方法流程示意图;
图2为本申请提供了基于数据挖掘的舞台音响设备故障检测方法中采集传播特征获取流程示意图;
图3为本申请提供了基于数据挖掘的舞台音响设备故障检测方法中图像监测预警流程示意图;
图4为本申请提供了基于数据挖掘的舞台音响设备故障检测系统结构示意图。
附图标记说明:数据采集模块11,信息获取模块12,声源传播特征确定模块13,采集传播特征确定模块14,传播均匀性确定模块15,传播匹配度获取模块16,传输质量评价模块17,故障提醒模块18。
具体实施方式
本申请通过提供基于数据挖掘的舞台音响设备故障检测方法及系统,通过预设位置分布的声源采集器获得声源采集数据集,获得音响设备铺设位置信息、声源位置信息,以确定声源传播特征;根据声源采集数据集获取采集传播特征,遍历比对各采集位置的采集传播特征,获得传播均匀性,根据所述声源传播特征、采集传播特征进行比对,获得传播匹配度,进行舞台音响传输质量评价,若不满足预设阈值时发送故障提醒信息,用于解决现有技术中存在的无法保障故障检测的及时有效性,且检测准确度与完备性不足,造成运维局限与后续运行风险的技术问题。
实施例一
如图1所示,本申请提供了基于数据挖掘的舞台音响设备故障检测方法,所述方法包括:
步骤S100:按照舞台设置场地确定声源采集器分布位置,通过预设位置分布的声源采集器获得声源采集数据集,所述声源采集数据集包括采集器编码、采集位置信息、监测声源信号;
具体而言,音响设备作为大范围集会的必要性应用设备,可有效提高集会人员的信息接收状况,例如针对舞台场地,为保障舞台效果,需严格进行设备的运行状况监测。本申请提供的基于数据挖掘的舞台音响设备故障检测方法,采集多元位置下的声源信号,进行多维特征提取分析,对分析结果进行综合评估,确定具有信息完备性与准确度的评估结果,进行设备故障的存在性衡量。
具体的,基于所述舞台设置场地进行所述声源采集器分布位置确定,例如以音响设备位置为中心,于所述舞台设置场地进行声源采集器的多角度均匀布设,将具体分布位置作为所述预设位置分布。各声源采集器分别对应唯一编码,获取所述采集器编码;将各声源采集器的具体分布作为所述采集位置信息,例如,以所述舞台设备场地为坐标空间,确定各采集器编码对应的声源采集器处于所述坐标空间下的空间坐标系,作为所述采集位置信息;基于所述预设位置分布的所述声源源采集器进行信号传播接收采集,作为所述监测声源信号,对所述采集器编码、所述采集位置信息与所述监测声源信号进行映射对应,生成多个数据序列,作为所述声源采集数据集,所述声源采集数据集为进行特征识别分析的采集源数据。
步骤S200:获得音响设备铺设位置信息、声源位置信息;
步骤S300:基于所述音响设备铺设位置信息、声源位置信息,确定声源传播特征;
具体而言,所述音响设备布设于所述舞台设置场地内,同理,基于所述舞台设置场地对应的坐标空间,确定所述音响设备于所述坐标空间中的区域坐标集,即定位音响设备布设区域对应的多个坐标,作为所述音响设备铺设位置信息,优选的,为保障立体环绕效果与覆盖范围,可基于预定间隔区域进行所述音响设备的空间布设与多设备关联;确定所述音响设备的发声位置,于所述坐标空间中进行做坐标定位,作为所述声源位置信息,所述音响设备铺设位置信息与所述声源位置信息为待进行声源特征分析的源数据。
进一步的,基于所述音响设备铺设位置信息与所述声源位置信息,确定各布设位置对应的所述音响设备的覆盖区域,不同位置音响设备的音效覆盖区域不同,为以布设位置为中心的固定区域范围,协同作用以保障所述舞台设置场地的完整区域的音效覆盖。确定各音响设备的音效覆盖区域,并进行各音响设备的实际声源实际传播范围检测界定,进行理论音效覆盖区域与实际传播界定范围的校对,确定各音响设备对应的区域差值,作为所述声源传播特征,若区域差值超出可控区间, 表明对应的音响设备存在运行异常,需及时进行检修处理。
步骤S400:根据所述声源采集数据集进行声源特征分析,确定采集传播特征;
进一步而言,如图2所示,根据所述声源采集数据集进行声源特征分析,确定采集传播特征,本申请步骤S400还包括:
步骤S410:对所述声源采集数据集进行分贝特征提取,获得采集声源分贝;
步骤S420:对所述声源采集数据集进行频率特征提取,获得采集声源频率;
步骤S430:对所述声源采集数据集进行接收速率特征提取,获得采集声源接收速率;
步骤S440:将所述采集声源分贝、采集声源频率、采集声源接收速率作为所述采集传播特征。
具体而言,所述声源采集数据集作为待分析源数据,基于此进行多维声源特征识别提取,作为所述采集传播特征,即所述声源采集器分布位置对应的声源接收特征。具体的,对所述声源采集数据集进行分贝特征提取,即衡量声音响度的指标,例如可辅助分贝测试仪进行所述声源采集数据集的分贝识别,对识别结果进行所述声源采集器的对应标识,获取所述采集声源分贝。同理,识别提取各个声源采集器对应的声源采集数据,检测每秒钟所述监测声源信号的变化次数,作为所述采集声源频率。基于所述声源采集数据集,分别进行单位时间的信号接收量的统计,作为所述采集传播特征。基于归属声源采集设备,对所述采集声源分贝、所述采集声源频率、所述采集传播特征与所述声源采集器进行映射关联,获取所述采集传播特征,所述采集传播特征用于衡量声源的传播特性。
步骤S500:根据各采集位置的采集传播特征进行遍历比对,获得传播均匀性;
步骤S600:根据所述声源传播特征、采集传播特征进行比对,获得传播匹配度;
具体而言,基于所述声源采集设备的布设相对位置,进行传播状态的确定,例如随着声源的扩散传输,存在分贝弱化,基于声源的传播方向,确定相邻采集位置间的单位弱化量,即单位距离下的弱化分贝量,所述单位弱化量越相近,则传播均匀性越高;不同位置对应的所述采集声源频率一致度越高,所述采集声源接收速率越高,对应的传播均匀性越高。对所述采集声源分贝、所述采集声源频率、所述采集传播特征的传播均匀性进行均值计算,作为所述传播均匀性。
进一步的,基于所述声源传播特性,处于不同布设位置的所述声源采集设备所接收的传播特征量不同,例如不同位置布设的设备,接收的信号分贝不同,距离设备越近,分贝越高,基于所述声源传播特性,确定不同位置对应的理论传播特征,即音响正常运行状态下,各采集位置的所述采集声源分贝、所述采集声源频率、所述采集传播特征。与所述采集传播特性进行映射对应,基于映射结果进行比对,例如针对某一布设位置对应的采集传播特征,基于该位置与设备的距离确定理论传播特征,对两者进行校对,若两者特征一致,则匹配度较高,对应的设备运行状况较优,否则相反,获取所述传播匹配度。将所述传播均匀性与所述传播匹配度作为舞台音响传输质量的衡量指标。
步骤S700:基于所述传播均匀性、所述传播匹配度进行舞台音响传输质量评价,获得评价结果;
步骤S800:当所述评价结果不满足预设阈值时,发送故障提醒信息。
进一步而言,基于所述传播均匀性、所述传播匹配度进行舞台音响传输质量评价,获得评价结果,本申请步骤S700还包括:
步骤S710:将所述传播均匀性、传播匹配度输入赋权子模块,获得参数赋权值;
步骤S720:将所述参数赋权值、传播均匀性、传播匹配度输入评价子模块,基于所述参数赋权值对传播均匀性、传播匹配度进行融合评价,获得所述评价结果。
具体而言,所述赋权子模块与所述评价子模块为自建的用于进行权重配置与综合评估的辅助工具,所述赋权子模块的输出端与所述评价子模块的输入端相接,所述赋权子模块为基于样本数据训练生成的多层全连接神经网络模型,可直接基于输入样本训练获取;配置融合评价机制,例如赋权求和,将所配置的融合评价机制嵌入子模块架构中,生成所述评价子模块。基于所述赋权子模块,对输入的所述传播均匀性与所述传播匹配度进行权重赋予,将赋权结果输入所述评价子模块,对所述传播均匀度与所述传播匹配度进行加权求和,将计算结果作为综合评价结果进行子模型输出,获取所述评价结果。
进一步的,设定所述预设阈值,即自定义设定的用于进行运行故障鉴定的临界评价结果。对所述评价结果与所述预设阈值进行校对,若所述评价结果不满足所述预设阈值,表明当前处于异常运行状态,并生成所述故障提醒信息进行发送示警,优选的,所述凭借结果不满足所述预设阈值时,两者的差值越大,表明故障程度越严重,对应的预警等级越高,基于接收的示警信息及时进行调休处理。
进一步而言,如图3所示,本申请还存在步骤S900,包括:
步骤S910:通过监测设备进行舞台音响设备进行图像监测,获得音响设备监测视频;
步骤S920:对所述音响设备监测视频进行关键帧提取,获得关键帧;
步骤S930:基于所述关键帧进行图像特征识别,获得设备操作特征、设备表面污渍特征;
步骤S940:根据所述设备操作特征进行采集时间先后顺序关联,确定设备操作顺序;
步骤S950:分别判断所述表面污渍特征、设备操作顺序是否满足预设要求,当存在异常时,发送提醒信息。
进一步而言,基于所述关键帧进行图像特征识别,获得设备操作特征、设备表面污渍特征,本申请步骤S930还包括:
步骤S931:将所述关键帧输入特征初筛子模型,确定设备操作关键帧、表面特征关键帧;
步骤S932:分别将所述设备操作关键帧、表面特征关键帧输入操作特征识别子模型、表面污渍特征识别子模型;
步骤S933:利用所述操作特征识别子模型将所述设备操作关键帧分别输入第一通道、第二通道进行关键帧提取,基于提取关键帧进行特征识别,获得所述设备操作特征,其中第一通道具有第一图像提取步长,第二通道具有第二图像提取步长,且第一图像提取步长大于所述第二图像提取步长;
步骤S934:利用所述表面污渍特征识别子模型对表面特征关键帧进行背景特征、表面污渍特征识别剥离,获得所述设备表面污渍特征。
进一步而言,所述分别判断所述表面污渍特征、设备操作顺序是否满足预设要求之前,本申请步骤S950还包括:
步骤S951:对音响设备进行工作属性分析,基于工作属性特征确定污渍预设条件;
步骤S952:获得音响设备连接关系、设备电源特征;
步骤S953:基于所述音响设备连接关系、设备电源特征进行电源依赖关系分析,确定音响设备控制链路;
步骤S954:根据所述音响设备控制链路,获得设备操作顺序的预设条件。
具体而言,应用环境影响、日常操作规范度等会对舞台音响设备的运行状态造成一定的影响,基于此对所述舞台音响设备进行监测分析示警。具体的,所述监测设备布设于所述舞台音响设备局域用于进行设备图像监测,基于所述监测设备进行所述舞台音响设备的图像监测,基于预定间隔周期进行监测图像截取,所述预定间隔周期为定期进行监测分析的间隔时间段,例如一周,将调取的监测图像作为所述音响设备监测视频,即待进行运行状态评估分析的采集源数据。对所述音响设备进行关键帧提取,例如基于镜头检测算法,根据基色调变换、边缘位移进行关键帧图像的确定,获取关键帧。可有效缩减分析数据量,在不影响分析结果的基础上提高分析效率。
进一步对所述关键帧进行图像特征识别,具体的,构建所述特征初筛子模型,即基于需求进行图像筛选提取的执行模型,示例性的,采集样本图像集,对图像进行人为划分,确定样本设备操作图像集与样本表面特征图像集,进行所述样本图像集、所述样本设备操作图像集与样本表面特征图像集的映射关联,确定训练数据,进行神经网络训练生成所述特征初筛子模型。将所述关键帧输入所述特征初筛子模型中,通过进行图像识别划分,确定所述设备操作关键帧与所述表面特征关键帧,作为所述特征初筛子模型的输出结果。
进一步的,构建所述操作特征识别子模型、所述表面污渍特征识别子模型,具体的,设定所述第一步长与所述第二步长,即设定的用于进行图像抽取的间隔,所述第二步长与所述第一步长的比值为8,例如将所述第一步长设定为2,即间隔两张执行图像抽取,则所述第二步长为16,即间隔十六张执行图像抽取,构建动态特征提取通道,即基于操作图像样本数据训练生成的卷积神经网络模型,将所述第一步长与所述动态特征提取通道进行关联,作为所述第一通道;同理,构建静态特征提取通道,将所述第二步长与所述静态特征提取通道进行关联,作为所述第二通道,所述第一通道与所述第二通道的构建方式相同,训练样本与执行机制存在差异,对所述第一通道与所述第二通道进行并行分布,构成所述操作特征识别子模型;同理构建所述操作特征识别子模型、表面污渍特征识别子模型的构建方式相同,具体训练样本不同,执行逻辑相似。
将所述操作关键帧输入所述操作特征识别子模型中,基于所述第一步长与所述第二步长分别进行图像抽取,输入对应的所述第一通道与所述第二通道中执行特征提取,获取所述设备操作特征;将所述表面特征关键帧输入所述表面污渍特征识别子模型中,基于所述第一步长与所述第二步长进行图像抽取,输入对应的所述第一通道与所述第二通道中进行背景特征的剥离与表面污渍特征识别,生成所述设备表面污渍特征。
进一步基于采集时间,对所述设备操作特征进行序列化排序关联,例如设备启停顺序,接线顺序等,作为所述设备操作顺序。对所述音响设备进行工作属性分析,例如扬声器、调音台等部分零件精细且灵敏,灰尘等污渍的存在会影响使用状态,将维系设备正常运作的表面特征作为污渍预设条件。将音响设备的连接关系,即基于引线进行设备间的连接,以进行协同运作;确定所述设备电源特征,即电源的启停特征,例如在潮湿结露的环境或长时间不使用时,应关闭音响设备电源,且每天通电开机运行半小时。基于所述音响设备连接关系与所述设备电源特征,进行电源依赖关系分析,例如音源设备-调音处理设备-公放设备;针对音源设备,存在CD 机-话筒接收机-其他音源等,作为所述音响设备控制链路。将所述电源控制链路,即规范性的操作顺序作为所述设备操作顺序的预设条件。
对所述污渍预设条件与所述表面污渍特征、所述设备操作顺序的预设条件与所述设备操作顺序进行校对分析,若不满足对应的预设要求,表明存在异常状况,基于不同的预警方式,对异常源头生成针对性提醒信息,进行异常示警,以保障提醒信息完备性与具体化。
进一步而言,本申请还存在步骤S1000,包括:
步骤S1100:设定评价间隔秒数;
步骤S1200:基于所述评价间隔秒数对所述声源采集数据集,进行评价数据提取,获得多组评价数据;
步骤S1300:分别对多组评价数据进行传播声音连续性分析,确定连续评价结果;
步骤S1400:当所述连续评价结果不满足评价要求时,发送提醒信息。
进一步而言,基于所述评价间隔秒数对所述声源采集数据集,进行评价数据提取,获得多组评价数据,本申请步骤S1200还包括:
步骤S1210:对所述声源采集数据集进行采集方位、声源距离、声源采集器关系分类,确定分类集群;
步骤S1220:基于所述评价间隔秒数分别从各分类集群中进行评价数据提取,获得多组评价数据,其中所述多组评价数据与采集方位、声源距离、声源采集器具有映射关系。
具体而言,设定所述评价间隔秒数,即自定义设定的用于进行连续性分析的标准,例如设定0~1秒内的任一数值为所述评价间隔秒数,若存在满足所述评价间隔秒数的音源间断,表明传播声音连续性较差。进一步的,基于所述评价间隔秒数,对所述声源采集数据集进行提取。
具体的,将所述采集方位、所述声源距离与所述声源采集器作为分类标准,即同采集方位-同声源距离-同声源采集器为一数据归属集,确定所述分类集群。基于所述分类集群对所述声源采集数据集进行划分归属,确定多个数据组,与所述分类集群一一对应。将所述评价间隔秒数作为采集标准,对所述多个数据组分别进行随机截取,确定多个满足所述评价间隔秒数的评价数据,作为所述多组评价数据。
进一步对所述多组评价数据进行连续性分析,判断是否存在大于等于所述评价间隔秒数的间断声源,确定间断时长与对应的评价数据,若存在标记为1,不存在标记为0,对标记数据进行加和,作为所述连续性评价结果。设定所述评价要求,即衡量传播声音的临界稳定性度量值,对所述连续评价结果与所述连续评价信息进行校对,若不满足所述评价要求,表明声音传播异常,申城提醒信息进行示警,以及时进行调修。
实施例二
基于与前述实施例中基于数据挖掘的舞台音响设备故障检测方法相同的发明构思,如图4所示,本申请提供了基于数据挖掘的舞台音响设备故障检测系统,所述系统包括:
数据采集模块11,所述数据采集模块11用于按照舞台设置场地确定声源采集器分布位置,通过预设位置分布的声源采集器获得声源采集数据集,所述声源采集数据集包括采集器编码、采集位置信息、监测声源信号;
信息获取模块12,所述信息获取模块12用于获得音响设备铺设位置信息、声源位置信息;
声源传播特征确定模块13,所述声源传播特征确定模块13用于基于所述音响设备铺设位置信息、声源位置信息,确定声源传播特征;
采集传播特征确定模块14,所述采集传播特征确定模块14用于根据所述声源采集数据集进行声源特征分析,确定采集传播特征;
传播均匀性确定模块15,所述传播均匀性确定模块15用于根据各采集位置的采集传播特征进行遍历比对,获得传播均匀性;
传播匹配度获取模块16,所述传播匹配度获取模块16用于根据所述声源传播特征、采集传播特征进行比对,获得传播匹配度;
传输质量评价模块17,所述传输质量评价模块17用于基于所述传播均匀性、所述传播匹配度进行舞台音响传输质量评价,获得评价结果;
故障提醒模块18,所述故障提醒模块18用于当所述评价结果不满足预设阈值时,发送故障提醒信息。
进一步而言,所述系统还包括:
图像监测模块,所述图像监测模块用于通过监测设备进行舞台音响设备进行图像监测,获得音响设备监测视频;
关键帧提取模块,所述关键帧提取模块用于对所述音响设备监测视频进行关键帧提取,获得关键帧;
图像特征识别模块,所述图像特征识别模块用于基于所述关键帧进行图像特征识别,获得设备操作特征、设备表面污渍特征;
操作顺序确定模块,所述操作顺序确定模块用于根据所述设备操作特征进行采集时间先后顺序关联,确定设备操作顺序;
要求判断模块,所述要求判断模块用于分别判断所述表面污渍特征、设备操作顺序是否满足预设要求,当存在异常时,发送提醒信息。
进一步而言,所述系统还包括:
预设条件确定模块,所述预设条件确定模块用于对音响设备进行工作属性分析,基于工作属性特征确定污渍预设条件;
设备信息获取模块,所述设备信息获取模块用于获得音响设备连接关系、设备电源特征;
控制链路确定模块,所述控制链路确定模块用于基于所述音响设备连接关系、设备电源特征进行电源依赖关系分析,确定音响设备控制链路;
预设条件获取模块,所述预设条件获取模块用于根据所述音响设备控制链路,获得设备操作顺序的预设条件。
进一步而言,所述系统还包括:
关键帧确定模块,所述关键帧确定模块用于将所述关键帧输入特征初筛子模型,确定设备操作关键帧、表面特征关键帧;
关键帧输入模块,所述关键帧输入模块用于分别将所述设备操作关键帧、表面特征关键帧输入操作特征识别子模型、表面污渍特征识别子模型;
设备操作特征获取模块,所述设备操作特征获取模块用于利用所述操作特征识别子模型将所述设备操作关键帧分别输入第一通道、第二通道进行关键帧提取,基于提取关键帧进行特征识别,获得所述设备操作特征,其中第一通道具有第一图像提取步长,第二通道具有第二图像提取步长,且第一图像提取步长大于所述第二图像提取步长;
设备表面污渍特征获取模块,所述设备表面污渍特征获取模块用于利用所述表面污渍特征识别子模型对表面特征关键帧进行背景特征、表面污渍特征识别剥离,获得所述设备表面污渍特征。
进一步而言,所述系统还包括:
间隔设定模块,所述间隔设定模块用于设定评价间隔秒数;
评价数据提取模块,所述评价数据提取模块用于基于所述评价间隔秒数对所述声源采集数据集,进行评价数据提取,获得多组评价数据;
连续性分析模块,所述连续性分析模块用于分别对多组评价数据进行传播声音连续性分析,确定连续评价结果;
提醒信息发送模块,所述提醒信息发送模块用于当所述连续评价结果不满足评价要求时,发送提醒信息。
进一步而言,所述系统还包括:
数据分类模块,所述数据分类模块用于对所述声源采集数据集进行采集方位、声源距离、声源采集器关系分类,确定分类集群;
数据提取模块,所述数据提取模块用于基于所述评价间隔秒数分别从各分类集群中进行评价数据提取,获得多组评价数据,其中所述多组评价数据与采集方位、声源距离、声源采集器具有映射关系。
进一步而言,所述系统还包括:
将参数赋权模块,所述参数赋权模块用于所述传播均匀性、传播匹配度输入赋权子模块,获得参数赋权值;
融合评价模块,所述融合评价模块用于将所述参数赋权值、传播均匀性、传播匹配度输入评价子模块,基于所述参数赋权值对传播均匀性、传播匹配度进行融合评价,获得所述评价结果。
进一步而言,所述系统还包括:
分贝特征提取模块,所述分贝特征提取模块用于对所述声源采集数据集进行分贝特征提取,获得采集声源分贝;
频率特征提取模块,所述频率特征提取模块用于对所述声源采集数据集进行频率特征提取,获得采集声源频率;
接收速率特征提取模块,所述接收速率特征提取模块用于对所述声源采集数据集进行接收速率特征提取,获得采集声源接收速率;
采集传播特征获取模块,所述采集传播特征获取模块用于将所述采集声源分贝、采集声源频率、采集声源接收速率作为所述采集传播特征。
本说明书通过前述对基于数据挖掘的舞台音响设备故障检测方法的详细描述,本领域技术人员可以清楚的知道本实施例中基于数据挖掘的舞台音响设备故障检测方法及系统,对于实施例公开的装置而言,由于其与实施例公开的方法相对应,所以描述的比较简单,相关之处参见方法部分说明即可。
对所公开的实施例的上述说明,使本领域专业技术人员能够实现或使用本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的,本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下,在其它实施例中实现。因此,本申请将不会被限制于本文所示的这些实施例,而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (9)

1.基于数据挖掘的舞台音响设备故障检测方法,其特征在于,包括:
按照舞台设置场地确定声源采集器分布位置,通过预设位置分布的声源采集器获得声源采集数据集,所述声源采集数据集包括采集器编码、采集位置信息、监测声源信号;
获得音响设备铺设位置信息、声源位置信息;
基于所述音响设备铺设位置信息、声源位置信息,确定声源传播特征;
根据所述声源采集数据集进行声源特征分析,确定采集传播特征;
根据各采集位置的采集传播特征进行遍历比对,获得传播均匀性;
根据所述声源传播特征、采集传播特征进行比对,获得传播匹配度;
基于所述传播均匀性、所述传播匹配度进行舞台音响传输质量评价,获得评价结果;
当所述评价结果不满足预设阈值时,发送故障提醒信息。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:
通过监测设备进行舞台音响设备进行图像监测,获得音响设备监测视频;
对所述音响设备监测视频进行关键帧提取,获得关键帧;
基于所述关键帧进行图像特征识别,获得设备操作特征、设备表面污渍特征;
根据所述设备操作特征进行采集时间先后顺序关联,确定设备操作顺序;
分别判断所述表面污渍特征、设备操作顺序是否满足预设要求,当存在异常时,发送提醒信息。
3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,所述分别判断所述表面污渍特征、设备操作顺序是否满足预设要求之前,包括:
对音响设备进行工作属性分析,基于工作属性特征确定污渍预设条件;
获得音响设备连接关系、设备电源特征;
基于所述音响设备连接关系、设备电源特征进行电源依赖关系分析,确定音响设备控制链路;
根据所述音响设备控制链路,获得设备操作顺序的预设条件。
4.如权利要求2所述的方法,其特征在于,基于所述关键帧进行图像特征识别,获得设备操作特征、设备表面污渍特征,包括:
将所述关键帧输入特征初筛子模型,确定设备操作关键帧、表面特征关键帧;
分别将所述设备操作关键帧、表面特征关键帧输入操作特征识别子模型、表面污渍特征识别子模型;
利用所述操作特征识别子模型将所述设备操作关键帧分别输入第一通道、第二通道进行关键帧提取,基于提取关键帧进行特征识别,获得所述设备操作特征,其中第一通道具有第一图像提取步长,第二通道具有第二图像提取步长,且第一图像提取步长大于所述第二图像提取步长;
利用所述表面污渍特征识别子模型对表面特征关键帧进行背景特征、表面污渍特征识别剥离,获得所述设备表面污渍特征。
5.如权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:
设定评价间隔秒数;
基于所述评价间隔秒数对所述声源采集数据集,进行评价数据提取,获得多组评价数据;
分别对多组评价数据进行传播声音连续性分析,确定连续评价结果;
当所述连续评价结果不满足评价要求时,发送提醒信息。
6.如权利要求5所述的方法,其特征在于,基于所述评价间隔秒数对所述声源采集数据集,进行评价数据提取,获得多组评价数据,包括:
对所述声源采集数据集进行采集方位、声源距离、声源采集器关系分类,确定分类集群;
基于所述评价间隔秒数分别从各分类集群中进行评价数据提取,获得多组评价数据,其中所述多组评价数据与采集方位、声源距离、声源采集器具有映射关系。
7.如权利要求1所述的方法,其特征在于,基于所述传播均匀性、所述传播匹配度进行舞台音响传输质量评价,获得评价结果,包括:
将所述传播均匀性、传播匹配度输入赋权子模块,获得参数赋权值;
将所述参数赋权值、传播均匀性、传播匹配度输入评价子模块,基于所述参数赋权值对传播均匀性、传播匹配度进行融合评价,获得所述评价结果。
8.如权利要求1所述的方法,其特征在于,根据所述声源采集数据集进行声源特征分析,确定采集传播特征,包括:
对所述声源采集数据集进行分贝特征提取,获得采集声源分贝;
对所述声源采集数据集进行频率特征提取,获得采集声源频率;
对所述声源采集数据集进行接收速率特征提取,获得采集声源接收速率;
将所述采集声源分贝、采集声源频率、采集声源接收速率作为所述采集传播特征。
9.基于数据挖掘的舞台音响设备故障检测系统,其特征在于,包括:
数据采集模块,所述数据采集模块用于按照舞台设置场地确定声源采集器分布位置,通过预设位置分布的声源采集器获得声源采集数据集,所述声源采集数据集包括采集器编码、采集位置信息、监测声源信号;
信息获取模块,所述信息获取模块用于获得音响设备铺设位置信息、声源位置信息;
声源传播特征确定模块,所述声源传播特征确定模块用于基于所述音响设备铺设位置信息、声源位置信息,确定声源传播特征;
采集传播特征确定模块,所述采集传播特征确定模块用于根据所述声源采集数据集进行声源特征分析,确定采集传播特征;
传播均匀性确定模块,所述传播均匀性确定模块用于根据各采集位置的采集传播特征进行遍历比对,获得传播均匀性;
传播匹配度获取模块,所述传播匹配度获取模块用于根据所述声源传播特征、采集传播特征进行比对,获得传播匹配度;
传输质量评价模块,所述传输质量评价模块用于基于所述传播均匀性、所述传播匹配度进行舞台音响传输质量评价,获得评价结果;
故障提醒模块,所述故障提醒模块用于当所述评价结果不满足预设阈值时,发送故障提醒信息。
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Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20040131192A1 (en) * 2002-09-30 2004-07-08 Metcalf Randall B. System and method for integral transference of acoustical events
CN101494817A (zh) * 2008-01-22 2009-07-29 华硕电脑股份有限公司 一种检测与调整音场效果的方法及其音响系统
DE102010027376A1 (de) * 2010-07-16 2011-03-10 Daimler Ag Verfahren zur Ermittlung der Lokalisierbarkeit von Schallquellen
CN102176766A (zh) * 2010-12-29 2011-09-07 上海华勤通讯技术有限公司 空间声场音效的检测系统及检测方法
JP2015129868A (ja) * 2014-01-08 2015-07-16 Psソリューションズ株式会社 音響信号検出システム、音響信号検出方法、音響信号検出サーバー、音響信号検出装置、及び音響信号検出プログラム
US20170280108A1 (en) * 2016-03-24 2017-09-28 Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. Monitoring system and monitoring method
KR20170113911A (ko) * 2016-03-29 2017-10-13 전자부품연구원 음향 모니터링 시스템 및 방법
CN110958554A (zh) * 2019-11-19 2020-04-03 中建三局智能技术有限公司 一种用于厅堂视听系统的调试方法及调试系统
WO2022062907A1 (zh) * 2020-09-27 2022-03-31 中车长春轨道客车股份有限公司 一种轨道车辆车内噪声源识别方法及系统
CN114492196A (zh) * 2022-02-14 2022-05-13 瑶声科技(苏州)有限责任公司 基于简正波能量比理论的故障快速检测方法及系统
CN114650494A (zh) * 2022-04-07 2022-06-21 广州天逸电子有限公司 Dsp音响系统及音响系统声学自动测试方法

Patent Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20040131192A1 (en) * 2002-09-30 2004-07-08 Metcalf Randall B. System and method for integral transference of acoustical events
CN101494817A (zh) * 2008-01-22 2009-07-29 华硕电脑股份有限公司 一种检测与调整音场效果的方法及其音响系统
DE102010027376A1 (de) * 2010-07-16 2011-03-10 Daimler Ag Verfahren zur Ermittlung der Lokalisierbarkeit von Schallquellen
CN102176766A (zh) * 2010-12-29 2011-09-07 上海华勤通讯技术有限公司 空间声场音效的检测系统及检测方法
JP2015129868A (ja) * 2014-01-08 2015-07-16 Psソリューションズ株式会社 音響信号検出システム、音響信号検出方法、音響信号検出サーバー、音響信号検出装置、及び音響信号検出プログラム
US20170280108A1 (en) * 2016-03-24 2017-09-28 Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. Monitoring system and monitoring method
KR20170113911A (ko) * 2016-03-29 2017-10-13 전자부품연구원 음향 모니터링 시스템 및 방법
CN110958554A (zh) * 2019-11-19 2020-04-03 中建三局智能技术有限公司 一种用于厅堂视听系统的调试方法及调试系统
WO2022062907A1 (zh) * 2020-09-27 2022-03-31 中车长春轨道客车股份有限公司 一种轨道车辆车内噪声源识别方法及系统
CN114492196A (zh) * 2022-02-14 2022-05-13 瑶声科技(苏州)有限责任公司 基于简正波能量比理论的故障快速检测方法及系统
CN114650494A (zh) * 2022-04-07 2022-06-21 广州天逸电子有限公司 Dsp音响系统及音响系统声学自动测试方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
王季卿: "厅堂音质中的响度评价", 声学学报(中文版), no. 04 *
陈金坤: "音响工程的计算机仿真", 音响技术, no. 06 *

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