易子馗，譚建平，劉思思

(中南大學(xué),長沙 410083)

基于改進(jìn)譜減法和MFCC的電機(jī)異常噪聲識(shí)別方法

易子馗，譚建平，劉思思

(中南大學(xué),長沙 410083)

為提高車窗電機(jī)異常噪聲識(shí)別的準(zhǔn)確性，提出一種以改進(jìn)的譜減法為基礎(chǔ)、以優(yōu)化的梅爾頻率倒譜系數(shù)(Mel Frequency Cepstrum Coefficient, MFCC)為特征值的電機(jī)異常噪聲辨識(shí)方法。結(jié)合電機(jī)聲音信號(hào)和工廠背景噪聲信號(hào)特點(diǎn)，通過優(yōu)化的譜減法進(jìn)行消噪處理。針對(duì)頻譜泄漏，用漢寧自卷積窗代替漢寧窗，獲得優(yōu)化的MFCC。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能夠有效判別電機(jī)是否存在異響，準(zhǔn)確率達(dá)到91%。

車窗電機(jī)異常噪聲；譜減法；梅爾倒譜系數(shù)；漢寧自卷積窗

A Window Lift Motor Abnormal Noise Classification Method

0 引 言

近年來，隨著人民生活水平的不斷提高，健康意識(shí)逐漸增強(qiáng)，汽車的性能和質(zhì)量均已達(dá)到較高標(biāo)準(zhǔn)，消費(fèi)者在選購汽車時(shí)，對(duì)汽車的車內(nèi)聲學(xué)環(huán)境舒適度也提出了更高的要求。車窗電機(jī)工作位置靠近駕駛員和乘客，若存在異常噪聲，不但影響車內(nèi)聲學(xué)舒適度，給人帶來不愉悅的聲學(xué)感受，而且表征電機(jī)內(nèi)部存在缺陷，影響電機(jī)使用壽命。因此，電機(jī)出廠前要進(jìn)行異常噪聲測試[1-2]。

聲音信號(hào)的采集，幾乎不能避免環(huán)境背景噪聲的影響，選擇有效的信號(hào)處理方法，盡量分離或消除環(huán)境背景噪聲對(duì)特征值提取的影響，是提高電機(jī)異常噪聲診斷準(zhǔn)確率的關(guān)鍵。

目前，對(duì)單通道環(huán)境背景噪聲抑制算法的研究主要是圍繞：譜減法[3]、維納濾波法[4]、最小均方誤差法[5]、信號(hào)子空間法[6]和小波閾值去噪法[7]的性能研究及算法改進(jìn)。其中譜減法以其結(jié)構(gòu)簡單、性能穩(wěn)定、計(jì)算量小，在寬帶加性噪聲環(huán)境下去噪效果好等特點(diǎn)，成為應(yīng)用最為廣泛的單通道去噪方法之一[8]。

由于經(jīng)典譜減法用寂靜段的噪聲功率譜平均值，估計(jì)有聲段的噪聲水平，而噪聲譜存在隨機(jī)性，實(shí)際噪聲譜與估計(jì)噪聲譜存在偏離，若有聲段某時(shí)刻某頻率點(diǎn)噪聲分量較大，就會(huì)有很大一部分噪聲殘留，在頻譜上呈現(xiàn)隨機(jī)出現(xiàn)的尖峰，便產(chǎn)生了間歇短暫的突發(fā)聲調(diào)，在聽覺上形成有節(jié)奏性起伏的類似音樂的殘留噪聲，稱為“音樂噪聲”。為消除譜減法存在的音樂噪聲，專家學(xué)者提出了許多改進(jìn)算法，其中Boll提出一種過減譜減法，通過適當(dāng)增加減去的噪聲量，可以在一定程度上減少殘留噪聲，有效地抑制了音樂噪聲[9]。但是在以往的研究中，譜減法多應(yīng)用于語音信號(hào)的去噪，對(duì)語音特征的研究及參數(shù)的設(shè)置有一些進(jìn)展。但電機(jī)的聲音信號(hào)與語音具有不同的特征，而且，本文的應(yīng)用環(huán)境是在線檢測的電機(jī)。因此，本文結(jié)合工廠背景噪聲，針對(duì)電機(jī)聲音信號(hào)，對(duì)譜減法的性能及參數(shù)取值進(jìn)行實(shí)驗(yàn)研究。

除了消除環(huán)境噪聲的影響，電機(jī)異常噪聲辨識(shí)的另一個(gè)技術(shù)難點(diǎn)在于噪聲特征的提取?，F(xiàn)有的基于聲學(xué)診斷技術(shù)的電機(jī)異常噪聲檢測方法，大多是以快速傅里葉變換為代表的頻域分析方法和以小波變換為代表的時(shí)頻域分析方法[10]。這些基于聲音物理頻譜的分析方法，能夠在一定程度上甄別異常噪聲電機(jī)。然而，人是電機(jī)異常噪聲的評(píng)價(jià)主體[11-15]，一方面，人的心理感受影響噪聲的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，導(dǎo)致不同頻率成分幅值的敏感程度和舒適度感受存在明顯差異，從而無法通過物理頻譜準(zhǔn)確反映人對(duì)于聲音的感知特性；另一方面，人耳耳蝸生理結(jié)構(gòu)會(huì)對(duì)聲音頻譜進(jìn)行非線性濾波和聽覺掩蔽，形成獨(dú)特的聲音感知機(jī)制。因此，傳統(tǒng)噪聲診斷方法的診斷結(jié)果與人工診斷結(jié)果不一致。為了實(shí)現(xiàn)將人對(duì)聲音的評(píng)價(jià)機(jī)制轉(zhuǎn)化為數(shù)學(xué)模型，需要對(duì)人的生理和心理聲學(xué)進(jìn)行研究。因此，對(duì)電機(jī)異常噪聲辨識(shí)方法進(jìn)行進(jìn)一步研究是非常有必要的。

梅爾頻率倒譜系數(shù)(以下簡稱MFCC)作為一種有效的語音特征提取方法，以其良好的識(shí)別性能，越來越多的應(yīng)用于音頻分類領(lǐng)域[16-19]。MFCC利用人耳耳蝸對(duì)聲音頻率的感知呈非線性變化的特點(diǎn)，將聲音頻譜轉(zhuǎn)換到Mel頻率刻度下，并對(duì)濾波后的頻譜逐段求能量，得到的MFCC參數(shù)體現(xiàn)各頻段頻譜能量分布，以MFCC參數(shù)作為特征值，能夠表征電機(jī)異常噪聲頻譜特點(diǎn)。在求解MFCC的過程中，窗函數(shù)頻譜形狀與性能直接影響頻譜泄漏程度。通過對(duì)窗函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，減少音頻截取帶來的頻譜泄漏，能夠進(jìn)一步提高M(jìn)FCC特征參數(shù)提取的準(zhǔn)確性及噪聲識(shí)別的有效性。

本文以某大型車窗電機(jī)生產(chǎn)廠的生產(chǎn)數(shù)據(jù)為研究背景，提出一種以改進(jìn)譜減法消噪和MFCC為特征值的異常噪聲識(shí)別方法，并對(duì)MFCC算法窗函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，提高識(shí)別的準(zhǔn)確性。

1 工廠環(huán)境背景噪聲下電機(jī)聲音信號(hào)特征分析

1.1 電機(jī)聲音信號(hào)頻譜分析

汽車車窗電機(jī)轉(zhuǎn)速5 000～6 000 r/min，電機(jī)周期性運(yùn)轉(zhuǎn)，伴隨產(chǎn)生周期性的聲音。根據(jù)式(1)，電機(jī)運(yùn)轉(zhuǎn)頻率f0在80～100 Hz之間

式中：n為轉(zhuǎn)速;f0為電機(jī)運(yùn)轉(zhuǎn)頻率。對(duì)電機(jī)聲音信號(hào)做短時(shí)傅里葉變換，得到信號(hào)頻譜如圖1所示。

圖1 電機(jī)聲音信號(hào)頻譜

分析頻譜：

(1)在整個(gè)頻段，電機(jī)聲音信號(hào)頻譜在18.75Hz，81.26Hz和653.2Hz處有較高的幅值：

①整個(gè)頻段最大幅值數(shù)值為0.101 1，出現(xiàn)在18.75Hz處。18.75Hz處的高幅值是由于空氣氣流引起傳聲器振動(dòng)膜片振動(dòng)而產(chǎn)生的。18.75Hz低于引起人耳聽覺的最低頻率限值20Hz，不會(huì)引起聽覺感知。②81.26Hz對(duì)應(yīng)電機(jī)轉(zhuǎn)頻f0，根據(jù)式(1)可以得出，電機(jī)轉(zhuǎn)速約為5 000r/min。③653.2Hz對(duì)應(yīng)8f0，該處譜線能量是由電機(jī)結(jié)構(gòu)決定的。車窗電機(jī)轉(zhuǎn)子結(jié)構(gòu)如圖2所示，整流子由8片金屬片組成，片與片間存在溝槽，當(dāng)碳刷周期性的劃過整流子表面時(shí)，由于接觸摩擦?xí)l(fā)出聲音，且該聲音的頻率與8f0有關(guān)。尤其是當(dāng)整流子或碳刷表面出現(xiàn)損傷而導(dǎo)致電機(jī)運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí)產(chǎn)生異常噪聲時(shí)，聲音信號(hào)頻譜會(huì)伴隨8f0處頻譜幅值增大。

圖2 電機(jī)轉(zhuǎn)子結(jié)構(gòu)圖

(2)分析1 000～8 000Hz頻段，頻譜峰值主要出現(xiàn)在nf0處，即電機(jī)轉(zhuǎn)頻f0的整數(shù)倍處。如圖3所示，相鄰峰值間頻率間隔約為82Hz，與f0一致。

圖3 電機(jī)聲音信號(hào)1 000～8 000 Hz頻譜

1.2 工廠背景噪聲頻譜分析

電機(jī)聲音信號(hào)中混入的為半消聲室內(nèi)的工廠背景噪聲。工廠背景噪聲屬于寬帶平穩(wěn)噪聲，給人的主觀聽覺感覺是低沉渾厚。

分析工廠背景噪聲頻譜，如圖4所示。頻譜能量主要集中在2 000Hz以內(nèi)，相對(duì)于人耳聽覺范圍，屬于低頻噪聲。其主要頻率成分有：56.53Hz,115.8Hz,185.7Hz，這些成分都分布在200Hz以內(nèi)。

圖4 工廠背景噪聲頻譜

1.3 帶噪電機(jī)聲音信號(hào)頻譜分析

圖5為帶噪電機(jī)聲信號(hào)頻譜，主要頻率成分18.75Hz,59.38Hz，115Hz以及653.2Hz。對(duì)比圖1、圖4和圖5，帶噪電機(jī)聲音信號(hào)各頻率處幅值為電機(jī)聲音信號(hào)和工廠背景噪聲頻譜對(duì)應(yīng)譜線幅值的疊加。因此，正確估計(jì)工廠噪聲譜，并從實(shí)際的帶噪信號(hào)中減去噪聲譜，是抑制加性噪聲的關(guān)鍵。

圖5 帶噪電機(jī)聲信號(hào)頻譜

2 譜減法去噪

2.1 經(jīng)典譜減法

經(jīng)典譜減法利用寂靜段估計(jì)噪聲譜，從帶噪聲音信號(hào)頻譜幅值中減去估計(jì)出的噪聲頻譜幅值，并利用帶噪聲音信號(hào)相位對(duì)聲信號(hào)進(jìn)行重構(gòu)，得到消噪后的信號(hào)。帶噪聲音信號(hào)數(shù)學(xué)模型

式中：l為幀數(shù)；n為數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)；N為一幀聲音信號(hào)的長度；yl(n)為帶噪電機(jī)聲音信號(hào)；sl(n)為純凈的電機(jī)聲音信號(hào)；dl(n)為噪聲。由于sl(n)與dl(n)相互獨(dú)立，因此Sl(ω)與Nl(ω)相互獨(dú)立，所以有

式(4)即為傳統(tǒng)譜減法。

2.2 音樂噪聲

傳統(tǒng)譜減法能夠在一定程度上抑制噪聲，并保留電機(jī)聲音信號(hào)主要頻率成分。但由于經(jīng)典譜減法用寂靜段的噪聲功率譜平均值，估計(jì)有聲段的噪聲水平，而噪聲譜存在隨機(jī)性，實(shí)際噪聲譜與估計(jì)噪聲譜存在偏離，若有聲段某時(shí)刻某頻率點(diǎn)噪聲分量較大，就會(huì)有很大一部分噪聲殘留，在頻譜上呈現(xiàn)隨機(jī)出現(xiàn)的尖峰，便產(chǎn)生了間歇短暫的突發(fā)聲調(diào)，在聽覺上形成有節(jié)奏性起伏的類似音樂的殘留噪聲，稱為“音樂噪聲”。

2.3 改進(jìn)的譜減法

噪聲殘留導(dǎo)致的“音樂噪聲”對(duì)有效聲信號(hào)具有比背景噪聲更強(qiáng)的淹沒作用，必須抑制。為了改進(jìn)經(jīng)典譜減法存在的音樂噪聲，Boll提出了一種改進(jìn)的譜減法，通過適當(dāng)增加減去的噪聲量，可以在一定程度上減少殘留噪聲，抑制音樂噪聲。

2.4 參數(shù)取值優(yōu)化

結(jié)合工廠背景噪聲，針對(duì)電機(jī)聲音信號(hào)，對(duì)譜減法的性能及參數(shù)取值進(jìn)行實(shí)驗(yàn)研究。實(shí)驗(yàn)研究的主要目的如下：

(1)比較經(jīng)典譜減法與改進(jìn)的譜減法對(duì)帶噪電機(jī)聲音信號(hào)去噪效果。

(2)通過實(shí)驗(yàn)的方式研究過減因子α和增益補(bǔ)償因子β取值對(duì)去噪后電機(jī)聲音信號(hào)的信噪比SNR及失真度LSD的影響，確定合適的參數(shù)取值，兼顧去噪效果和音樂噪聲。

2.4.1 去噪效果評(píng)價(jià)指標(biāo)

為討論α和β取值對(duì)去噪效果的影響，需要對(duì)算法在背景噪聲消除和“音樂噪聲”抑制兩個(gè)方面的性能進(jìn)行評(píng)價(jià)。評(píng)價(jià)的方法分為主觀評(píng)價(jià)方法和客觀評(píng)價(jià)方法。主觀評(píng)價(jià)的優(yōu)點(diǎn)是評(píng)價(jià)結(jié)果最符合人耳感受，缺點(diǎn)是耗時(shí)且結(jié)果受環(huán)境、評(píng)價(jià)者心理狀態(tài)等因素影響，具有不可重復(fù)性?？陀^評(píng)價(jià)主要是從時(shí)域波形失真和頻域頻譜失真兩個(gè)方面評(píng)價(jià)去噪效果。時(shí)域波形失真程度一般用信噪比(以下簡稱SNR)度量，頻域頻譜失真一般用對(duì)數(shù)譜測度(以下簡稱LSD)度量。

(1)信噪比SNR

信噪比用于衡量電機(jī)聲音信號(hào)和工廠噪聲之間的能量相對(duì)強(qiáng)弱關(guān)系，定義為：

(2)失真度LSD

2.4.2 參數(shù)優(yōu)化的實(shí)驗(yàn)方法

電機(jī)聲音信號(hào)采樣率51.2kHz。傳聲器信號(hào)G46AE，靈敏度50mV/Pa。重構(gòu)語音信號(hào)采樣率51.2kHz。全消聲室本體噪聲33dB，工廠半消聲室本體噪聲41dB。實(shí)驗(yàn)步驟如下：

(1)在全消聲室內(nèi)采集電機(jī)聲音信號(hào)，以“signal.wav”文件名保存。工廠半消聲室內(nèi)采集工廠背景噪聲“noise.wav”文件名保存。

(2)含噪聲音信號(hào)構(gòu)造。當(dāng)電機(jī)聲音信號(hào)與噪聲采樣率一致時(shí)，可以通過時(shí)域相加的方式構(gòu)造含噪電機(jī)聲音信號(hào)。當(dāng)需要構(gòu)造信噪比為SNR的含噪信號(hào)時(shí)，根據(jù)式(2)和式(7)有：

式中：y(n)為含噪電機(jī)聲音信號(hào)；s(n)為電機(jī)聲音信號(hào)；d(n)為噪聲；a為系數(shù)，由含噪信號(hào)信噪比SNR決定。

圖6為原始電機(jī)聲音信號(hào)時(shí)域圖像；圖7(a)、圖7(b)和圖7(c)分別是SNR為-5，0，5dB的含噪電機(jī)聲音信號(hào)時(shí)域圖。當(dāng)SNR=5dB時(shí)，含噪電機(jī)聲音信號(hào)的背景噪聲不易察覺，和純凈電機(jī)聲音信號(hào)給人的主觀感受基本一致。當(dāng)SNR=0dB時(shí)，背景噪聲部分淹沒電機(jī)聲音信號(hào)，使有效聲音信號(hào)聽閾提高，對(duì)應(yīng)與工廠半消聲室內(nèi)采集的含噪信號(hào)。當(dāng)SNR=-5dB時(shí)，電機(jī)聲音信號(hào)幾乎被背景噪聲淹沒。

圖6 原始電機(jī)聲音信號(hào)時(shí)域圖像

(a) SNR=5 dB

(b) SNR=0 dB

(c) SNR=-5 dB

(3)對(duì)SNR=0dB的含噪電機(jī)聲音信號(hào)進(jìn)行去噪分析。按照表1設(shè)置α與β取值。得到35段去噪后信號(hào)，并對(duì)每段去噪后信號(hào)求SNR和LSD。

(4)對(duì)SNR=-5dB的含噪電機(jī)聲音信號(hào)進(jìn)行去噪分析。按照表1設(shè)置α與β取值。得到35段去噪后信號(hào)，并對(duì)每段去噪后信號(hào)求SNR和LSD。

(5)對(duì)SNR=5dB的含噪電機(jī)聲音信號(hào)進(jìn)行去噪分析。按照表1設(shè)置α與β取值。得到35段去噪后信號(hào)，并對(duì)每段去噪后信號(hào)求SNR和LSD。

(6)對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析。

表1 α與β取值對(duì)照表

2.4.3 參數(shù)優(yōu)化分析

1)SNR=0dB信號(hào)去噪效果分析

圖8為SNR=0含噪電機(jī)聲音信號(hào)去噪后信噪比SNR和失真度LSD隨過減因子α和增益補(bǔ)償因子β取值變化曲線。

圖8 SNR=0 dB,α和β的取值對(duì)去噪后信號(hào)相對(duì)信噪比影響

(1)當(dāng)α為定值時(shí)，分析增益補(bǔ)償因子β對(duì)SNR和LSD影響。

①β取值范圍0.1～0.7，隨β增大，SNR減小，變化趨勢呈線性。這是由于增益補(bǔ)償因子β控制去噪后的聲音信號(hào)中加入噪聲的比例，β越大，去噪后信號(hào)中混入的噪聲越多，信噪比越低。

②β取值范圍0.1～0.5，隨β增大，LSD減小。β越大，掩蔽殘留噪聲的程度越高，音樂噪聲越不明顯，因而失真度LSD越小。

結(jié)論：β=0.3時(shí)，能夠保證信號(hào)失真度最小，且具有較高信噪比。

(2)當(dāng)β為定值時(shí)，分析過減因子α對(duì)SNR和LSD影響。

①α取值范圍1～5，隨α增加，SNR增大。這是由于過減因子α控制噪聲的消除量，α越大，背景噪聲消除的越多，信噪比越高。

②α取值范圍1～5，隨α增加，LSD增大。α越大，有效聲信號(hào)的失真越嚴(yán)重，音樂噪聲越明顯。

結(jié)論：α取值為2或3時(shí)，能夠保證信號(hào)具有較高信噪比和較低的失真度。

(3)比較經(jīng)典譜減法與改進(jìn)譜減法。

①α=1,β=0時(shí)為經(jīng)典譜減法，SNR=6.15,LSD=0.586 6。

②α=2,β=0.3時(shí)，SNR=6.8,LSD=0.578 9；α=3,β=0.3時(shí)，SNR=7.4,LSD=0.590 7；

結(jié)論：α=2,β=0.3時(shí)的改進(jìn)譜減法較經(jīng)典譜減法有更好的信噪比和失真度。α=3,β=0.3時(shí)的改進(jìn)譜減法較經(jīng)典譜減法信噪比有大幅度提高，但失真度較經(jīng)典譜減法有無改善有待進(jìn)一步驗(yàn)證。

2)SNR=5dB和SNR=-5dB信號(hào)去噪效果分析

SNR=5dB和SNR=-5dB對(duì)應(yīng)背景噪聲的2種極限情況。當(dāng)SNR=5dB時(shí)，環(huán)境背景噪聲對(duì)電機(jī)聲音信號(hào)的干擾很小，人耳幾乎無法察覺背景噪聲。當(dāng)SNR=-5dB時(shí)，環(huán)境背景噪聲能量高，電機(jī)聲音信號(hào)淹沒在背景噪聲里。圖9和圖10為當(dāng)含噪信號(hào)信噪比分別為SNR=5dB和SNR=-5dB時(shí)，去噪后信號(hào)的信噪比SNR和失真度LSD隨α和β變化趨勢。

對(duì)比圖8、圖9、圖10，SNR=5dB和SNR=-5dB時(shí)，去噪后信號(hào)的信噪比SNR和失真度LSD隨α和β變化趨勢與含噪信號(hào)SNR=0dB時(shí)變化趨勢基本一致，但去噪后信號(hào)的SNR和LSD數(shù)值，即圖像縱坐標(biāo)數(shù)值存在差異。這是由于初始SNR比不同，去噪后得到的SNR和LSD也不同。

圖9 SNR=5dB,α和β的取值對(duì)去噪后信號(hào)相對(duì)信噪比影響

圖10 SNR=-5 dB,α和β的取值對(duì)去噪后信號(hào)相對(duì)信噪比影響

因此，當(dāng)SNR=5dB和SNR=-5dB時(shí)，設(shè)置α=2,β=0.3，能夠較好地兼顧信噪比與失真度。

2.4.4 參數(shù)優(yōu)化結(jié)論

綜上仿真實(shí)驗(yàn)的結(jié)果表明，過減因子α與增益補(bǔ)償因子β的選擇是信噪比與失真度之間的權(quán)衡。通過上述分析，當(dāng)設(shè)置α=2,β=0.3時(shí)，能夠較好地兼顧信噪比與失真度，確保抑制環(huán)境噪聲的基礎(chǔ)上，消除“音樂噪聲”。

3 電機(jī)異常噪聲特征提取

3.1MFCC基本原理

人耳對(duì)于聲頻的感知在1 000Hz以上呈非線性，語音信號(hào)處理中，采用Mel標(biāo)度來描述。感知頻率與實(shí)際頻率的對(duì)應(yīng)關(guān)系可以近似的表示為:

式中:FMel是以Mel為單位的感知頻率；f是以Hz為單位的實(shí)際頻率。

MFCC分析法則是利用這種非線性劃分計(jì)算得到的頻譜特征。MFCC提取方法在預(yù)處理階段采用漢寧窗截取音頻，存在較嚴(yán)重的頻譜泄漏，導(dǎo)致MFCC無法準(zhǔn)確反映音頻特性，影響異常噪聲電機(jī)判斷準(zhǔn)確性。數(shù)據(jù)的截取必然伴隨著頻譜泄漏，不同窗函數(shù)對(duì)頻譜泄漏的抑制效果不同，可以根據(jù)實(shí)際情況對(duì)窗函數(shù)進(jìn)行選擇。

3.2HSCW-MFCC特征提取

3.2.1窗函數(shù)的頻譜性能對(duì)比

對(duì)比漢寧卷積窗(以下簡稱HSCW)與漢寧窗頻譜特性，數(shù)據(jù)長度為M的二階HSCW頻域表達(dá)式：

評(píng)價(jià)窗函數(shù)對(duì)頻譜泄漏抑制作用的主要指標(biāo)為旁瓣峰值電平及旁瓣衰減速率。數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)M=128的漢寧窗與二階HSCW幅頻響應(yīng)曲線如圖11所示。

圖11 窗函數(shù)幅頻響應(yīng)曲線

對(duì)比分析兩種窗函數(shù)的旁瓣性能，由于二階HSCW旁瓣電平小(-64 dB)，衰減速率快(36 dB/oct),因而相對(duì)于漢寧窗，二階HSCW具有更好的頻譜泄漏抑制效果，用HSCW代替MFCC中漢寧窗，能夠有效抑制頻譜泄漏，提高異常噪聲特征提取的準(zhǔn)確性。

3.2.2 HSCW-MFCC提取過程

對(duì)MFCC提取過程中窗函數(shù)進(jìn)行改進(jìn)，音頻預(yù)處理階段用HSCW代替漢寧窗。HSCW-MFCC提取流程圖如圖12所示。

圖12 MFCC參數(shù)提取流程圖

HSCW-MFCC提取步驟如下：

(1) 預(yù)加重。由于聲音信號(hào)高頻信噪比明顯不足，使高頻傳輸困難。采用預(yù)加重，提升輸入信號(hào)高頻分量，提高信號(hào)信噪比。預(yù)加重由數(shù)字濾波器H(z)實(shí)現(xiàn)

式中：μ取值0.93～0.97，本文取0.937 5；

(2) 分幀。設(shè)置10～30ms時(shí)間長度的數(shù)據(jù)點(diǎn)作為幀長，選取幀長的20%～60%作為幀移。

(3) 加窗。對(duì)每幀數(shù)據(jù)加HSCW。

(4) 對(duì)預(yù)處理后音頻xi(m)進(jìn)行快速傅里葉變換，得到音頻頻譜，將信號(hào)由時(shí)域轉(zhuǎn)換為頻域:

(5)計(jì)算能量譜。

(6)Mel濾波器濾波。每個(gè)三角濾波器的傳遞函數(shù)：

式中：f(m)可以定義:

(7)計(jì)算Mel濾波器濾波后頻譜能量。每一幀信號(hào)通過Mel濾波器后的頻譜能量為信號(hào)譜線能量E(i,k)與Mel三角濾波器頻域響應(yīng)Hm(k)乘積和:

(8)離散余弦變換(DCT)，去相關(guān)，得到MFCC系數(shù):

(9)特征參數(shù)歸一化，將參數(shù)歸一到[0,1]區(qū)間。

式中：xmin為x(i)最小值，xmax為x(i)最大值。

根據(jù)式(13)～式(21)求解正常電機(jī)和異常噪聲電機(jī)HSCW-MFCC參數(shù)并進(jìn)行對(duì)比，結(jié)果如圖13所示。正常電機(jī)和異常噪聲電機(jī)的HSCW-MFCC參數(shù)除前兩個(gè)參數(shù)基本一致外，其余各參數(shù)均存在明顯差別。異常噪聲電機(jī)的HSCW-MFCC參數(shù)在4～7號(hào)時(shí)較正常電機(jī)低，而在序號(hào)10～19時(shí)較正常電機(jī)高。

圖13 正常電機(jī)與異常噪聲電機(jī)HSCW-MFCC參數(shù)對(duì)比

4 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

4.1 實(shí)驗(yàn)樣本準(zhǔn)備

(1)在全消聲室內(nèi)對(duì)100臺(tái)電機(jī)進(jìn)行聲音采集，得到100段音頻，以 .wav格式保存，正常電機(jī)音頻與異響電機(jī)音頻樣本分別按照訓(xùn)練樣本與測試樣本1∶1比例進(jìn)行分組，標(biāo)記為A組樣本。

(2)在工廠半消聲內(nèi)對(duì)100臺(tái)電機(jī)進(jìn)行聲音采集，按照(1)中分類方法，得到B組樣本。

4.2 改進(jìn)譜減法性能驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)

以ABC-SVM為分類器，以HSCW-MFCC為特征值，HSCW-MFCC的Mel濾波器個(gè)數(shù)M=16。

(1)小波閾值去噪組

對(duì)工廠半消聲室采集的B組樣本進(jìn)行小波閾值去噪，小波閾值去噪程序：

[thr,sorh,keepapp,crit]=ddencmp(‘den’,‘wv’,x1); %獲取閾值類型及參數(shù)；

x2=wpdencmp(x1,sorh,3,‘db3’,crit,thr,keepapp); %對(duì)傳感器采集的信號(hào)進(jìn)行小波去噪；

其中，x1為含噪信號(hào)，x2為去噪后信號(hào)。對(duì)x1進(jìn)行3層小波包分解，選擇‘db3’小波函數(shù)。

(2)改進(jìn)譜減法去噪組

對(duì)工廠半消聲室采集的B組樣本進(jìn)行譜減法去噪，過減因子α=2與增益補(bǔ)償因子β=0.3。

(3)不使用去噪組

對(duì)工廠半消聲室采集的B組樣本，不采用任何去噪形式對(duì)樣本進(jìn)行特征值提取和分類辨識(shí)。

(4)不含噪對(duì)照組

對(duì)全消聲室采集的A組樣本，不采用任何去噪形式對(duì)樣本進(jìn)行特征值提取和分類辨識(shí)。

對(duì)比改進(jìn)譜減法去噪組、小波閾值去噪組、不使用去噪組和不含噪對(duì)照組四種情況下，系統(tǒng)對(duì)異常噪聲電機(jī)的辨識(shí)準(zhǔn)確率及所需時(shí)間如表2所示。

表2 不同消噪方式下系統(tǒng)識(shí)別性能對(duì)比

分析表2：

① 不使用消噪處理的情況下，環(huán)境背景噪聲會(huì)對(duì)電機(jī)運(yùn)轉(zhuǎn)聲音信號(hào)進(jìn)行干擾和淹沒，直接對(duì)信號(hào)進(jìn)行HSCW-MFCC特征值提取，系統(tǒng)對(duì)電機(jī)判斷準(zhǔn)確率僅為64%，無法達(dá)到應(yīng)用要求。

② 采用改進(jìn)譜減法消噪時(shí)，系統(tǒng)對(duì)異常噪聲電機(jī)的辨識(shí)準(zhǔn)確率為91%，同不含噪對(duì)照組準(zhǔn)確率相同，但辨識(shí)時(shí)間長0.16s。

③ 采用小波消噪時(shí)，系統(tǒng)對(duì)異常噪聲電機(jī)的辨識(shí)準(zhǔn)確率為84%，較譜減法去噪準(zhǔn)確率低，且系統(tǒng)辨識(shí)時(shí)間長0.3s。

綜上，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，采用改進(jìn)譜減法去噪時(shí)，系統(tǒng)對(duì)異常噪聲電機(jī)具有更好的辨識(shí)性能；因此，在后面的分析中，均采用譜減法消噪。

4.3HSCW-MFCC性能驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)

在改進(jìn)譜減法消噪的基礎(chǔ)上，以SVM為分類器，設(shè)置Mel濾波器組個(gè)數(shù)M=16。對(duì)工廠半消聲室采集的B組樣本進(jìn)行譜減法去噪，設(shè)置α=2，β=0.3。并對(duì)其進(jìn)行MFCC和HSCW-MFCC特征值提取，分析兩種特征參數(shù)對(duì)SVM準(zhǔn)確率及識(shí)別時(shí)間的影響，如表3所示。

表3 不同特征參數(shù)下識(shí)別性能對(duì)比

分析表3：

① 以HSCW-MFCC為特征值的系統(tǒng)辨識(shí)準(zhǔn)確率為91%，較以MFCC為特征值的88%高；

② 以HSCW-MFCC為特征值的系統(tǒng)辨識(shí)時(shí)間為13.10s，較以MFCC為特征值的13.04s長，相差0.06s。

由于在選擇特征值時(shí)，更關(guān)注特征值對(duì)異常噪聲特征描述的準(zhǔn)確性，即系統(tǒng)對(duì)異常噪聲電機(jī)辨識(shí)的準(zhǔn)確率，綜合考慮，在后面的分析中選擇HSCW-MFCC作為電機(jī)噪聲特征向量。

5 結(jié) 語

(1)利用改進(jìn)的譜減法，通過實(shí)驗(yàn)研究進(jìn)行了參數(shù)取值優(yōu)化，得到有效的工廠環(huán)境下的消噪效果。當(dāng)設(shè)置α=2,β=0.3時(shí)，能夠較好地兼顧信噪比與失真度，確保抑制環(huán)境噪聲的基礎(chǔ)上，消除“音樂噪聲”。

(2)異常噪聲特征選擇方面，以HSCW-MFCC為特征值較MFCC辨識(shí)準(zhǔn)確率高。HSCW-MFCC的Mel濾波器組數(shù)M=16時(shí)，HSCW-MFCC識(shí)別效果最佳。

(3)在改進(jìn)譜減法消噪的基礎(chǔ)上，通過一種以HSCW改進(jìn)的MFCC為特征值，通過實(shí)驗(yàn)分析，電機(jī)異常噪聲辨識(shí)準(zhǔn)確率達(dá)91%。

[1] 旋轉(zhuǎn)電機(jī)噪聲測定方法及限值 第3部分：噪聲限值：GB10069.3—2008[S]．北京：中華人民共和國國家質(zhì)量監(jiān)督檢驗(yàn)檢疫總局，2008.

[2] 旋轉(zhuǎn)電機(jī)噪聲測定方法及限值 第1部分旋轉(zhuǎn)電機(jī)噪聲測定方法：GBT10069.1—2006 [S]．北京：中華人民共和國國家質(zhì)量監(jiān)督檢驗(yàn)檢疫總局，2006.

[3] 王讓定，柴佩琪.一種基于改進(jìn)譜減法的語音增強(qiáng)方法[J].模式識(shí)別與人工智能,2003，16(2):247-251.

[4] 劉柏森.基于HHT復(fù)雜環(huán)境下低信噪比語音檢測及增強(qiáng)方法研究[D].哈爾濱：哈爾濱工程大學(xué),2011.

[5] 金學(xué)驥.語音增強(qiáng)算法的研究與實(shí)現(xiàn)[D].杭州：浙江大學(xué),2005.

[6] 陳玉霞.三種經(jīng)典單通道語音增強(qiáng)算法的比較[J].福建商業(yè)高等?？茖W(xué)校學(xué)報(bào),2014(5):100-104.

[7] 鐘建軍，宋健，由長喜，等.基于信噪比評(píng)價(jià)的閾值優(yōu)選小波去噪法[J].清華大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2014,54(2):259-263.

[8] 鄭成詩，胡笑滸，周翊等.基于噪聲譜結(jié)構(gòu)特性的譜減法[J].聲學(xué)學(xué)報(bào),2010,35(2):215-222.

[9]BOLLSF.Suppressionofacousticnoiseinspeechusingspectralsubtraction[J].IEEETransactionsonAcousticsSpeech&SignalProcessing,1979, 27(2):113-120.

[10] 嚴(yán)莉，張志誼，蔣偉康，等.汽車電機(jī)噪聲在線檢測技術(shù)的研究[J].汽車工程,2003，23(3):269-271.

[11]FASTLH,ZWICKERE.PsychoacousticsFactsandModels[J].PhysicsToday,2001,54(6):5467-6465

[12]AURESW.Aures.EinBerechnungsverfahrenderRauhigkeit[J].Acustica,1985,58(5):268-281.

[13]VASSILKAKISPN.Perceptualandphysicalpropertiesofamplitudefluctuationandtheirmusicalsignificance[J].Actaibericaradologica-cancerologica,2011,28(4):119-128.

[14]HUSSAINM,GollesJRonacheA.Statisticalevaluationofanannoyanceindexforenginenoiserecordings[C]//ProceedingoftheNoiseandVibrationConference.1991:244-252.

[15]CHAMPAGNEAJ.CommercialVanDieselIdleSoundQuality[C]//Proceedingofthe1997NoiseandVibrationConference,1997:309-313.

[16] 李志忠，滕光輝.基于改進(jìn)MFCC的家禽發(fā)聲特征提取方法[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào),2008,24(11)：202-205.

[17] 張文英，郭興明，翁漸.改進(jìn)的高斯混合模型在心音信號(hào)分類識(shí)別中應(yīng)用[J].振動(dòng)與沖擊,2014,33(6):29-34.

[18] 呂宵云.基于MFCC和GMM的異常聲音識(shí)別算法研究[D].成都:西南交通大學(xué),2010.

[19] 滕藝丹.電動(dòng)剃須刀音頻質(zhì)量檢測方法的研究[D].哈爾濱：哈爾濱工業(yè)大學(xué)，2013.

[20]VAPNIKVN.Thenatureofstatisticallearningtheory[M].NewYork:Springer-Verlag,1995.

[21]CHAPPELLEO,VAPNIKV,BOUQUETO,etal.Choosingmultipleparametersforsupportvectormachines[J].MachineLearning,2002, 46(1):131-159.

[22] 高鵬毅.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器優(yōu)化技術(shù)研究[D].武漢：華中科技大學(xué)，2012.

[23] 彭璐.支持向量機(jī)分類算法研究與應(yīng)用[D].長沙：湖南大學(xué),2007.

[24] 徐曉明.SVM參數(shù)尋優(yōu)及其在分類中的應(yīng)[D].大連：大連海事大學(xué)，2014.

[25] 溫和，滕召勝，卿柏元.Hanning自卷積窗及其在諧波分析中的應(yīng)用[J].電工技術(shù)學(xué)報(bào),2009,24(2):164-169.

[26] 劉路.基于改進(jìn)支持向量機(jī)和紋理圖像分析的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷[D].天津：天津大學(xué)，2011.

[27]WANGYS,SHENGQ,XINGYF.Asoundqualitymodelforobjectivesynthesisevaluationofvehicleinteriornoisebasedonartificialneuralnetwork[J].MechanicalSystemsandSignalProcessing,2014,45(1): 255-266.

[28]GLOWACZA.DiagnosticsofDCandinductionmotorsbasedontheanalysisofacousticsignals[J].MeasurementScienceReview,2014,14(5):257-262.

[29] 楊開華.雨刮電機(jī)在線檢測與故障診斷系統(tǒng)開發(fā)[D].成都:西南交通大學(xué),2011.

[30] 蔣偉康，嚴(yán)莉.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電機(jī)噪聲性能在線檢測技術(shù)研究[J].振動(dòng)與沖擊,2004,23(4):53-57.

[31] 趙學(xué)智，葉邦彥，陳統(tǒng)堅(jiān).基于自適應(yīng)小波特征提取一體化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的空調(diào)電機(jī)振動(dòng)噪聲識(shí)別[J].振動(dòng)與沖擊,2007,26(12):160-165

[32] 張偉，蔣偉康.基于心理聲學(xué)分析的車內(nèi)異常噪聲辨識(shí)[J].汽車工程，2003，25(6)：603-605.

Based on Improved Spectral Subtraction and MFCC

YIZi-kui,TANJian-ping,LIUSi-si

(Central South University,Changsha 410083,China)

In order to improve the accuracy of the classification of window lift motor abnormal noise，a new method based on the optimized spectral subtraction and improved MFCC as the characteristic value is proposed. With the consideration of the characteristics of motor sound and plant background noise, the sound signal was denoised by optimized spectral subtraction. To avoid the spectrum leakage, the Hanning window was substituted with Hanning self-convolution Window in the calculation of MFCC. The experimental results show that the method can effectively distinguish the presence of the motor, the accuracy rate of 91%.

window lift motor abnormal noise; spectral subtraction method; MFCC; Hanning self-convolution window

2016-07-19

TM33

A

1004-7018(2017)02-0031-08

易子馗,男，博士，研究方向?yàn)殡姍C(jī)故障診斷。