摘要
本发明公开了一种基于声纹识别模型的设备工作状态识别方法，涉及工业设备运行状态识别技术领域。该基于声纹识别模型的设备工作状态识别方法，通过采集目标设备的运行音频波形数据，提取包含短时能量、频谱质心、谱通量、MFCC和零交叉率等参数的声学表示数据，输入至预训练的声纹识别模型提取声纹特征表示向量，并通过状态分类模型确定当前运行状态类别，本发明通过将音频信号划分为帧，提取短时能量、频谱质心、谱通量、MFCC、零交叉率等声学特征，结合双向神经网络建模帧间演化关系，并引入注意力机制突出关键帧段，有效增强对状态边界模糊或过渡不明显等工况的识别能力，提升时序解析与状态判别精度。
