基于人耳聽覺特性的信號(hào)顯著圖計(jì)算方法研究

李國萌， 李允公， 王 波， 吳文壽， 安 超

(東北大學(xué) 機(jī)械工程及自動(dòng)化學(xué)院，沈陽 110819)

基于人耳聽覺特性的信號(hào)顯著圖計(jì)算方法研究

李國萌， 李允公， 王 波， 吳文壽， 安 超

(東北大學(xué) 機(jī)械工程及自動(dòng)化學(xué)院，沈陽 110819)

信號(hào)的幅值突變往往蘊(yùn)含著設(shè)備的故障信息，為明確產(chǎn)生幅值突變的時(shí)頻區(qū)域，基于聽覺系統(tǒng)的信息處理機(jī)制，提出了一種信號(hào)顯著圖計(jì)算方法。首先,對(duì)信號(hào)進(jìn)行帶通濾波、相位調(diào)整、半波整流等聽覺外周處理，然后，提取處理結(jié)果的一次或多次包絡(luò)信息，并對(duì)包絡(luò)信息進(jìn)行多尺度二維濾波。繼而,利用中心-周邊差算子得到信號(hào)在不同尺度下的局部顯著度，最后，對(duì)局部顯著度進(jìn)行跨尺度整合和線性合并得到信號(hào)的時(shí)頻顯著圖和全局顯著圖。仿真和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法適用于振動(dòng)信號(hào)和語音信號(hào),可以清晰表征幅值突變的時(shí)頻區(qū)域，并可抵抗一定的噪聲干擾，具有一定的有效性和實(shí)用性。

聽覺模型；顯著圖；故障診斷；二維濾波；包絡(luò)分析

在機(jī)械故障診斷和工程信號(hào)分析領(lǐng)域中，突變信號(hào)的檢測與識(shí)別一直是一個(gè)重要的研究課題，信號(hào)的突變點(diǎn)和不規(guī)則變化部分包含許多重要信息，有助于被測對(duì)象的狀態(tài)識(shí)別。例如，齒輪斷齒、軸承松動(dòng)、動(dòng)靜件碰摩等，都會(huì)產(chǎn)生沖擊響應(yīng)振動(dòng)信號(hào)成分，而語音信號(hào)的每一次發(fā)聲也相當(dāng)于信號(hào)的一次突變。對(duì)于成分復(fù)雜的信號(hào)，突變往往只產(chǎn)生于某些局部時(shí)頻區(qū)域，甚至在原始波形中難以觀察到明顯的幅值突變。因此，有必要分析各時(shí)頻區(qū)域中的信號(hào)分量是否存在幅值的顯著性變化，所得結(jié)果即為語音分析領(lǐng)域中常用的顯著圖。顯著圖的實(shí)質(zhì)是對(duì)信號(hào)帶通濾波結(jié)果的二次處理，其主要特點(diǎn)是時(shí)頻局部性與尺度多樣性，相對(duì)于傳統(tǒng)的歪度或峭度等統(tǒng)計(jì)特征而言，顯著圖能夠準(zhǔn)確描述產(chǎn)生突變的時(shí)頻位置，相對(duì)于小波變換等分解方法來說，顯著圖可以明確說明某時(shí)頻區(qū)域中是否發(fā)生了幅值突變，從而便于計(jì)算機(jī)自動(dòng)識(shí)別。

目前，在顯著圖計(jì)算方面，夏虹等[1]提出了基于小波變換的突變信號(hào)識(shí)別方法，通過單子帶算法和過渡函數(shù)對(duì)信號(hào)的突變點(diǎn)進(jìn)行定位；張欣等[2]提出了一種聽覺顯著圖計(jì)算模型，首先對(duì)聲音信號(hào)劃分頻帶，再在各頻帶上采用一維高斯濾波器進(jìn)行時(shí)域?yàn)V波提取顯著度；王雪君等[3]提出了一種有效的自底而上的聽覺注意顯著圖計(jì)算模型。夏虹的方法雖然能找到信號(hào)的突變點(diǎn)，但是不能顯示信號(hào)顯著變化的整個(gè)區(qū)域，計(jì)算過程中容易丟失突變信號(hào)的某些特征；而張欣和王雪君提出的聽覺顯著圖計(jì)算模型，只適用于聲學(xué)信號(hào)。

聽覺系統(tǒng)具有識(shí)別、分析、處理信號(hào)的功能，并且對(duì)于突變信號(hào)具有自底而上的外源性注意[4]機(jī)制，系統(tǒng)各部件可自動(dòng)調(diào)節(jié)自身參數(shù)以適應(yīng)信號(hào)的突變，從而使聽覺皮層感知到突變信號(hào)所在的時(shí)頻區(qū)域。同時(shí)，聽覺系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型已在語音、聲吶、噪聲信號(hào)分析中獲得成功應(yīng)用，且已被證明也適用于機(jī)械振動(dòng)信號(hào)分析[5]。因此，本文將顯著圖概念引入到振動(dòng)信號(hào)分析當(dāng)中，并結(jié)合振動(dòng)信號(hào)的特點(diǎn)，提出了一種基于聽覺信息處理機(jī)制的顯著圖計(jì)算方法，并用不同種類的實(shí)際信號(hào)進(jìn)行了仿真和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。

1 方法的基本原理

本文所提方法流程圖如圖1所示。首先，對(duì)信號(hào)作聽覺外周處理[6]，用Gammatone濾波器組[7]模擬耳蝸基底膜對(duì)輸入信號(hào)作帶通濾波、逆序?yàn)V波[8]調(diào)整相位、半波整流[9]等計(jì)算，并對(duì)經(jīng)聽覺外周處理的信號(hào)作一次或多次包絡(luò)分析[10]。并用二維高斯濾波器[11]模擬初級(jí)聽覺皮層應(yīng)答野[12]的感知特征，對(duì)包絡(luò)曲面做多尺度二維濾波，得到信號(hào)在不同尺度下的時(shí)頻域表示。繼而，用中心-周邊差算子[13]計(jì)算不同尺度下的局部顯著度，最后對(duì)局部顯著度進(jìn)行跨尺度整合和線性合并得到信號(hào)的時(shí)頻顯著圖和全局顯著圖。

圖1 計(jì)算方法流程圖Fig.1 Calculating method flow sheet

2 方法的具體實(shí)現(xiàn)

2.1 帶通濾波

聽覺模型中常用Gammatone濾波器組對(duì)信號(hào)進(jìn)行帶通濾波，以模擬耳蝸基底膜的頻率分解功能。設(shè)濾波器數(shù)目為N，被分析的信號(hào)為x(t),則第n個(gè)濾波器的表達(dá)式為

h(n,t)=Bαtα-1e-2πBtcos(2πfn+φn)u(t)

(1)

式中:fn為第n個(gè)濾波器的中心頻率；α為濾波器的階數(shù)，一般取為4；u(t)為階躍函數(shù) ；φn為第n個(gè)濾波器的初相位，通常取為0；參數(shù)B的計(jì)算公式如下

B=1.109ERB(fn)=1.109(24.7+0.108fn)

(2)

式中:ERB(fn)為第n個(gè)濾波器的矩形寬度。需要說明的是Gammatone濾波器組的各個(gè)中心頻率在頻率軸上呈對(duì)數(shù)均勻分布，濾波器的等階矩形帶寬也呈對(duì)數(shù)分布。

輸入信號(hào)x(t)，通過第n個(gè)濾波器后時(shí)域輸出為y(n,t)，則有：

y(n,t)=x(t)*h(n,t)

(3)

式中:*代表卷積。

2.2 相位調(diào)整

由于同一信號(hào)在不同濾波通道中濾波會(huì)出現(xiàn)相位差異，需對(duì)濾波結(jié)果進(jìn)行相位調(diào)整，聽覺模型中常采用逆序?yàn)V波的方法，即將y(n,t)逆序后重新輸入濾波器，再將濾波輸出反序。由于逆序?yàn)V波過程繁瑣、計(jì)算實(shí)質(zhì)和互相關(guān)函數(shù)相同，因此，本文借助互相關(guān)函數(shù)實(shí)現(xiàn)逆序?yàn)V波，即

(4)

2.3 半波整流

在聽覺系統(tǒng)中，耳蝸內(nèi)毛細(xì)胞具有半波整流的特性，即只對(duì)振動(dòng)刺激信號(hào)波形的正半部分產(chǎn)生響應(yīng)，實(shí)現(xiàn)方法如下

(5)

半波整流不僅簡化了計(jì)算過程，也為后續(xù)的分析提取提供了方便。

2.4 包絡(luò)分析

由于聽覺中樞只對(duì)傳入信號(hào)的局部極值產(chǎn)生響應(yīng)，因此，對(duì)半波整流后的信號(hào)做包絡(luò)分析。

設(shè)y1(n,t)的離散形式為y1(n,m)(m=1,2,…,M)，尋找各個(gè)通道內(nèi)信號(hào)的局部極大值點(diǎn)max(tp,fp)，其中tp和fp分別表示該通道內(nèi)第p個(gè)極大值點(diǎn)的時(shí)間和幅值。利用三次樣條插值方法擬合波形，得到一次包絡(luò)e1(n,m)，可以顯示信號(hào)幅值波動(dòng)的局部細(xì)微變化。

為了突出信號(hào)的整體變化趨勢(shì)，對(duì)信號(hào)進(jìn)行二次包絡(luò)，尋找每個(gè)通道內(nèi)一次包絡(luò)e1(n,m)的局部極大值點(diǎn)，利用三次樣條插值方法擬合波形，得到較為平滑的二次包絡(luò)e2(n,m)。對(duì)于波形復(fù)雜、干擾噪聲較多的信號(hào)，甚至可取到三次或四次包絡(luò)。

2.5 多尺度二維濾波

聽覺皮層中不同的神經(jīng)元會(huì)對(duì)不同的波形產(chǎn)生最大響應(yīng)，因此，可對(duì)包絡(luò)線ei(n,m)(i=1,2,3,4;)進(jìn)行多尺度濾波計(jì)算，從而模擬聽覺皮層的信息處理機(jī)制。本文使用二維高斯濾波器實(shí)現(xiàn)這一功能。二維零均值高斯濾波器gj(n,m,u,v)(j=1,2…6)的函數(shù)表達(dá)式如下

gj(n,m,u,v)=

(6)

式中:σj和εj決定了二維高斯函數(shù)的尺度,σ1=3,ε1=7,σj=j×σ1,εj=j×ε1。

圖2 二維高斯濾波器Fig.2 Two dimensional Gaussian filter

(7)

表達(dá)方便，令

(8)

多尺度二維濾波的主要目的是全面反映空間曲面ei(n,m)中投影面積不同的局部凸起的分布情況。

2.6 局部顯著度

(9)

式中：中心尺度c∈(1,2,3)，周邊尺度s=c+φ，φ∈(2,3)，c

2.7 全局顯著圖

(10)

最后，對(duì)Qi(n,m)再進(jìn)行線性合并，得到信號(hào)的全局顯著圖，即

(11)

3 仿真和實(shí)驗(yàn)

為了驗(yàn)證本文所提方法的有效性和實(shí)用性，采用不同種類的信號(hào)分別進(jìn)行仿真和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。

3.1 仿真驗(yàn)證

設(shè)仿真信號(hào)為

x(t)=sin(2π×2 000t)+α·s(t)+no(t)

(12)

式中:no(t)干擾噪聲，α為沖擊成分增益系數(shù)，s(t)為沖擊成分，表達(dá)式為

s(t)=exp(-100t)[3sin(2π×1 000t+0.3)+

2sin(2π×2 000t+0.5)+2sin(2π×

(13)

式中:δ(t)為脈沖函數(shù)?？梢姡瑂(t)中存在若干個(gè)以0.11 s為間隔的間歇性瞬態(tài)信號(hào)，且信號(hào)中包括三個(gè)主要頻率成分，這兩個(gè)特點(diǎn)均與實(shí)際的沖擊響應(yīng)相接近。仿真中，Gammatone濾波器個(gè)數(shù)N為200，仿真信號(hào)的采樣頻率為10 000 Hz，包絡(luò)分析環(huán)節(jié)采用一次包絡(luò)，信號(hào)長度為5 000個(gè)點(diǎn)。當(dāng)α=1，no(t)=0時(shí)，x(t)的方差為1.528 8，其時(shí)域波形如圖3所示。

圖3 時(shí)域波形Fig.3 Time domain waveform

將一次包絡(luò)e1(n,m)通過6個(gè)不同尺度的二維高斯濾波器，對(duì)多尺度二維濾波結(jié)果進(jìn)行跨尺度相減和整合后得到時(shí)頻顯著圖Q1(n,m)，如圖4所示。

圖4 時(shí)頻顯著圖Q1(n,m)Fig.4 Time-frequency saliency map Q1(n,m)

在Q1(n,m)中，可明顯看到仿真信號(hào)中存在4個(gè)沖擊成分，對(duì)Q1(n,m)線性合并，得到了仿真信號(hào)的全局顯著圖T1(m)，如圖5所示。

圖5 全局顯著圖T1(m)Fig.5 Global saliency map T1(m)

由圖5知，顯著圖中4個(gè)沖擊成分極大值對(duì)應(yīng)點(diǎn)分別為1 121、2 219、3 320、4 422，和時(shí)域波形中沖擊極大值對(duì)應(yīng)點(diǎn)數(shù)不完全一致，這與帶通濾波、包絡(luò)分析、多尺度二維濾波等計(jì)算環(huán)節(jié)產(chǎn)生延時(shí)有關(guān)，但是點(diǎn)數(shù)誤差在可以接受的范圍內(nèi)，所以，后面參數(shù)的比較可以以顯著圖中沖擊極大值對(duì)應(yīng)的點(diǎn)數(shù)為依據(jù)，而且，在沖擊響應(yīng)的起止時(shí)刻，顯著度發(fā)生明顯的突變，顯著圖反映出沖擊響應(yīng)的整體顯著變化區(qū)域，說明本文所提方法可以準(zhǔn)確判定沖擊成份的位置和起止時(shí)間。

當(dāng)α=1，no(t)為方差為6.124 7的高斯白噪聲時(shí)，仿真信號(hào)時(shí)域波形和全局顯著圖如圖6所示。從圖6(a)可知，加入強(qiáng)烈的高斯白噪聲后，時(shí)域波形中無法觀察到4個(gè)明顯的沖擊成分，但圖6(b)準(zhǔn)確的表達(dá)出信號(hào)中存在4個(gè)顯著變化時(shí)段。和圖5比較，雖然兩個(gè)顯著圖在波形上存在差別，但整體上沖擊響應(yīng)的顯著度突變情況幾乎一致。

(a) 時(shí)域波形 (b) T1(m) 圖6 時(shí)域波形及其全局顯著圖T1(m)Fig.6 Time domain waveform and global saliency map

(14)

式中：Δmq表示的是第q個(gè)沖擊極大值偏離點(diǎn)數(shù)，最后統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表1和圖7所示。

表1 噪聲對(duì)全局顯著圖T1(m)的影響

圖7 噪聲方差不同時(shí)全局顯著圖峭度值Fig.7 Kurtosises of global saliency map corresponding to different noise variances

從以上數(shù)據(jù)可知，加入的高斯白噪聲方差越大，顯著圖峭度值越小，但噪聲在一定范圍內(nèi)時(shí)，顯著圖依然具有良好的識(shí)別效果，而且4個(gè)沖擊成分極大值對(duì)應(yīng)的點(diǎn)數(shù)和無噪聲時(shí)比較，偏離的誤差都在可以接受的范圍內(nèi)，說明本文所提方法具有一定的抗噪聲干擾能力。而當(dāng)仿真信號(hào)中加入方差為20.560 9的高斯白噪聲時(shí)，仿真信號(hào)時(shí)域波形和全局顯著圖如圖6所示，此時(shí)沖擊成分完全淹沒在噪聲中,全局顯著圖已經(jīng)無法準(zhǔn)確識(shí)別出沖擊成分。另外，之所以只用一次包絡(luò)，是因?yàn)榉抡嫘盘?hào)成分比較簡單，得到的顯著圖已經(jīng)能夠準(zhǔn)確識(shí)別出信號(hào)里面的沖擊成分。

(a) 時(shí)域波形 (b) T1(m)圖8 時(shí)域波形及其全局顯著圖T1(m)Fig.8 Time domain waveform and global saliency map T1(m)

3.2 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

3.2.1 語音信號(hào)驗(yàn)證

為了驗(yàn)證本文所提方法對(duì)語音信號(hào)具有良好的適用性，取長為100 000個(gè)采樣點(diǎn)的中文詞組“振動(dòng)”進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。語音信號(hào)采樣頻率為44 100 Hz，濾波器個(gè)數(shù)N為100。語音信號(hào)的時(shí)域波形如圖9所示。

圖9 時(shí)域波形Fig.9 Time domain waveform

將二次包絡(luò)e2(n,m),通過6個(gè)尺度的二維高斯濾波器,對(duì)濾波結(jié)果進(jìn)行跨尺度相減和整合，得到時(shí)頻顯著圖Q2(n,m)，如圖10所示。

圖10 時(shí)頻顯著圖Q2(n,m)Fig.10 Time-frequency saliency map Q2(n,m)

圖11(a)和圖11(b)分別是在一次包絡(luò)、二次包絡(luò)分析的基礎(chǔ)上得到的語音信號(hào)的全局顯著圖，均能很好地識(shí)別出語音信號(hào)的顯著變化區(qū)域，全局顯著圖的波峰和語音中音節(jié)的位置一一對(duì)應(yīng)，且語音信號(hào)音節(jié)開始和停頓時(shí)刻，顯著度突變。圖11(b)和圖11(a)相比較，二次包絡(luò)分析基礎(chǔ)上得到的顯著變化區(qū)域輪廓更為清晰簡潔，整體顯著性更好。

(a) T1(m) (b) T2(m)圖11 全局顯著圖Fig.11 Global saliency map

為觀察語音信號(hào)和全局顯著圖的細(xì)微情況，對(duì)語音信號(hào)和全局顯著圖的第25 000到第40 000個(gè)點(diǎn)進(jìn)行局部放大，時(shí)域波形局部放大結(jié)果如圖12所示。

圖12 時(shí)域波形的局部放大Fig.12 Local enlarged time domain waveform

基于一次包絡(luò)、二次包絡(luò)得到的全局顯著圖局部放大結(jié)果如圖13所示。從圖中可以明顯看出，顯著度的變化趨勢(shì)和語音信號(hào)幅值變化趨勢(shì)相同，且變化位置一一對(duì)應(yīng)。圖13(a)能較好的反映出語音信號(hào)的細(xì)微變化，圖13(b)相當(dāng)于是對(duì)一次包絡(luò)做平滑處理，更能突出語音信號(hào)的整體顯著性。

(a) T1(m) (b) T2(m)圖13 全局顯著圖的局部放大Fig.13 Global enlarged global saliency map

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文所提方法對(duì)語音信號(hào)具有良好的適用性，可以對(duì)語音信號(hào)的突變點(diǎn)進(jìn)行準(zhǔn)確定位，利用全局顯著圖可以準(zhǔn)確檢測和判定語音信號(hào)的起止時(shí)刻和每個(gè)音節(jié)的具體位置。

3.2.2 振動(dòng)信號(hào)驗(yàn)證

為了驗(yàn)證本文所提方法對(duì)實(shí)際振動(dòng)信號(hào)同樣具有良好的有效性和實(shí)用價(jià)值，搭建如圖14所示的二級(jí)斜齒圓柱齒輪減速器實(shí)驗(yàn)臺(tái)，并在中間軸齒輪上人為制造了斷齒故障。其主要零部件參數(shù)如下:電動(dòng)機(jī)額定功率750 W，輸入軸轉(zhuǎn)速937 r/min，減速器高低速級(jí)齒數(shù)分別為13，86，14，85。理論計(jì)算，中間軸的轉(zhuǎn)速為141.636 r/min, 即斷齒齒輪每轉(zhuǎn)一圈耗時(shí)為0.423 s。

(a) 試驗(yàn)臺(tái) (b) 斷齒故障圖14 減速器試驗(yàn)臺(tái)和人為斷齒故障Fig.14 Retarder testing machine and human-made broken fault

用壓電式加速度傳感器采集振動(dòng)信號(hào)，采樣頻率設(shè)為10 240 Hz，信號(hào)長度為15 000個(gè)點(diǎn)，斷齒故障加速度振動(dòng)信號(hào)的時(shí)域波形如圖15所示。依據(jù)斷齒齒輪轉(zhuǎn)速，理論計(jì)算可知, 15 000個(gè)采樣點(diǎn)中應(yīng)該包含4個(gè)與斷齒有關(guān)的沖擊響應(yīng)信號(hào)。

圖15 時(shí)域波形Fig.15 Time domain waveform

Gammatone濾波器個(gè)數(shù)N為200，濾波結(jié)果如圖16所示，無法清楚的識(shí)別出沖擊成分，需要對(duì)信號(hào)作進(jìn)一步處理。

圖16 Gammatone濾波結(jié)果Fig.16 Gammatone filtering result

圖17 多尺度二維濾波結(jié)果(n,m)Fig.17 Multi-scaled two dimensional filtering results

圖18 時(shí)頻顯著圖Q1(n,m)Fig.18 Result of multi-scaled integration Q1(n,m)

對(duì)Q1(n,m)線性合并得到的結(jié)果如圖19所示，全局顯著圖中可以看到4個(gè)明顯的沖擊成分，相互間的平均間隔為4 327個(gè)點(diǎn)，即0.42 s，與中間軸旋轉(zhuǎn)一周的時(shí)間相同，從而說明產(chǎn)生的4個(gè)周期性的沖擊成分是由斷齒故障造成的，說明本文所提方法同樣適用于實(shí)際振動(dòng)沖擊信號(hào)，可以準(zhǔn)確識(shí)別出沖擊響應(yīng)的顯著變化區(qū)域。

圖19 全局顯著圖T1(m)Fig.19 Global saliency map

為了觀察斷齒故障振動(dòng)信號(hào)的整體顯著性變化，在包絡(luò)分析環(huán)節(jié)采用二次包絡(luò)和三次包絡(luò)重新計(jì)算全局顯著圖，結(jié)果如圖20所示。對(duì)比圖19和圖20可知，一次包絡(luò)和二次包絡(luò)基礎(chǔ)上得到的顯著圖結(jié)果差別微小，但三次包絡(luò)得到的結(jié)果清晰整潔，4個(gè)周期性出現(xiàn)的沖擊響應(yīng)波峰突出，顯著變化區(qū)域明顯。

(a) T2(m) (b) T3(m)圖20 全局顯著圖Fig.20 Global saliency map

為了觀察斷齒故障振動(dòng)信號(hào)和計(jì)算結(jié)果的細(xì)節(jié)情況，截取振動(dòng)信號(hào)和不同包絡(luò)次數(shù)下得到的全局顯著圖的第3 500到第4 100個(gè)點(diǎn)進(jìn)行局部放大，結(jié)果如圖21所示。從圖18可知，該段信號(hào)幅值變化微小，但是圖21(b)和圖21(c)顯著度變化依然較大，顯著變化區(qū)域明顯。由此可知，本文所提方法對(duì)微弱的沖擊和幅值變化較小的信號(hào)依然具有較好的識(shí)別效果，具有一定的靈敏特性。

(a) 時(shí)域波形 (b) T1(m)

(c) T2(m) (d) T3(m)圖21 時(shí)域波形及全局顯著圖的局部放大Fig.21 Local enlarged time domain waveform and global saliency map

之所以出現(xiàn)這樣的結(jié)果，是因?yàn)閷?shí)際采集到的振動(dòng)信號(hào)成分復(fù)雜，除了因斷齒故障出現(xiàn)的明顯的周期性沖擊成分，還包含很多微弱沖擊(如齒側(cè)拍擊)。因此，基于一次包絡(luò)得到的顯著圖除了反映能量相對(duì)較大的由斷齒誘發(fā)的沖擊響應(yīng)外，還會(huì)表達(dá)出其他的微弱的沖擊。一次包絡(luò)顯著性識(shí)別度較高，而二次和三次包絡(luò)均相當(dāng)于是對(duì)前一次包絡(luò)的平滑處理，從而可使沖擊響應(yīng)的顯著變化區(qū)域更為突出，并略去幅值較小的沖擊成分和干擾噪聲的影響。這也再次說明，多次包絡(luò)分析的結(jié)果整體顯著性較好，更貼近于人耳對(duì)突變信號(hào)的實(shí)際感知情況，對(duì)于不同的信息提取要求，包絡(luò)分析環(huán)節(jié)可以選擇不同包絡(luò)次數(shù)。

4 結(jié) 論

(1)基于人耳聽覺特性,提出了一種信號(hào)顯著圖計(jì)算方法，該方法既適用于語音信號(hào)，也適用于實(shí)際振動(dòng)信號(hào)，可以準(zhǔn)確識(shí)別出信號(hào)的顯著變化區(qū)域，具有一定的抗噪聲干擾能力。

(2)包絡(luò)分析環(huán)節(jié)可以選擇一次包絡(luò)或多次包絡(luò)，使用不同次數(shù)的包絡(luò)可實(shí)現(xiàn)不同的識(shí)別效果，一次包絡(luò)得到的顯著圖除了能識(shí)別出信號(hào)顯著變化的區(qū)域，還能表達(dá)出信號(hào)一些細(xì)微的幅值變化，而二次或多次包絡(luò)得到的結(jié)果便于觀察信號(hào)整體顯著性。

(3)對(duì)聽覺外周模型輸出進(jìn)行多尺度二維濾波，可全面揭示信號(hào)中時(shí)程和頻寬不同的突變信號(hào)成分，這也說明對(duì)信號(hào)的帶通濾波結(jié)果進(jìn)行較為深入的二次處理有助于提取信號(hào)中更多的特征信息，這也是聽覺系統(tǒng)信息處理機(jī)制與傳統(tǒng)信號(hào)處理方法的重要區(qū)別，具有較為樂觀的研究前景。

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Calculation method for signal saliency map based on human auditory characteristics

LI Guomeng, LI Yungong, WANG Bo, WU Wenshou, AN Chao

(Institute of Mechanical Engineering and Automation, Northeastern University, Shenyang 110819, China)

A signal amplitude saltation often implies fault information of an equipment. In order to recognize the time-frequency domain where a signal amplitude saltation appears, a calculation method of signal saliency map based on the information processing mechanism of an auditory system was proposed. Firstly, auditory peripheral processings, such as, band-pass filtering, phase adjustment and half wave rectification were performed for a signal. Secondly, extracting the envelope information from the results of processings one time or multiple times, they were then processed with the multi-scaled two dimensional filtering. Nextly, the local saliency of the signal under different scales was obtained using the centre-rim difference operator. Finally, the global saliency map and time-frequency saliency map of the signal were gained by means of the multi-scaled integration and the linear combination of local saliencies. The results of tests and simulations showed that the proposed method is applicable to both vibration signals and voice signals, it is effective and practical, it can clearly represent amplitude saltation time-frequency domain of a signal and resist a certain noise interference.

auditory model; saliency map; fault diagnosis; two-dimensional filtering; envelope analysis

國家自然科學(xué)基金(51275080)

2016-01-15 修改稿收到日期：2016-06-12

李國萌 女，碩士生，1990年生

李允公 男，博士，副教授，1976年生

TN911.7

A

10.13465/j.cnki.jvs.2017.03.010