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| 专利/申请号： | CN202110775892.2 | 专利名称： | 一种基于深度神经网络的工业音频故障监测系统和方法 |
| 申请日： | 2021-07-09 | 申请/专利权人 | 武汉工程大学 |
| 专利类型： | 发明 | 地址： | 湖北省武汉市洪山区雄楚大街693号 |
| 专利状态： | 已下证 查询审查信息 | IPC分类号： | G10L25/30 分类检索 |
| 公开/公告日： | 2024-01-26 | 转让价格： | 【平台担保交易】 |
| 公开/公告号： | CN113593605B | 交易状态： | 等待洽谈 搜索相似专利 |
| 浏览量： | 46 | 所属领域： | 工业监测系统 工业故障预警 工业流水线 智能制造系统 故障监测系统专利转让搜索 |
摘 要：本发明提供了一种基于深度神经网络的工业音频故障监测系统和方法，通过选择、构建工业音频特征集提高特征提取效率；通过引入深度学习模型作为分类器，提升了在工业音频分析领域分析故障的准确率；通过工业设备运作时产生的正常音频和异常音频训练深度学习分类模型，减少了人工决策的负担，提高了判断工业音频故障概率的准确性，实现了在复杂环境下实时监测工业设备的音频故障并进行故障预警的功能。本发明具备在线实时监测、预警等功能，具有部署成本低，功能整合度高和故障识别率高的优点，具备有广泛推广的能力。
| 交易方 | 企业 | 个人 |
| 买家 | 营业执照副本复印件（需盖公章） | 身份证复印件（签字） |
| 专利转让委托书（需盖公章）一式两份 | 专利转让委托书（需签字）一式两份 | |
| 专利转让协议（需盖公章）一式两份 | 专利转让协议（需签字）一式两份 | |
| 卖家 | 营业执照副本复印件（需盖公章） | 身份证复印件（需申请人签字） |
| 解除代理委托书（需盖公章）一式两份（如专利通过代理机构申请） | 解除代理委托书（需签字）一式两份（如专利通过代理机构申请） | |
| 专利转让协议（需盖公章）一式两份 | 专利转让协议（需签字）一式两份 | |
| 专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
| 专利证原件（若授权下证） | 专利证原件（若授权下证） |
| 日期 | 法律信息 | 备注 |
| 2024/01/26 | 授权 | |
| 2021/11/19 | 实质审查的生效 | IPC(主分类): G10L 25/30 专利申请号: 202110775892.2 申请日: 2021.07.09 |
| 2021/11/02 | 公开 |
| 申请号 | 专利名称 | 发布日期 |
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