基于MFCC和SVM的車窗電機異常噪聲辨識方法研究

劉思思，譚建平，易子馗

(中南大學 高性能復雜制造國家重點實驗室, 長沙 410083)

基于MFCC和SVM的車窗電機異常噪聲辨識方法研究

劉思思，譚建平，易子馗

(中南大學 高性能復雜制造國家重點實驗室, 長沙 410083)

為提高車窗電機異常噪聲特征提取的有效性及分類識別的準確性，提出一種以優化的梅爾頻率倒譜系數(Mel Frequency Cepstrum Coefficient, MFCC)為特征值，以支持向量機(Support Vector Machine，SVM)為噪聲辨識模型的電機異常噪聲辨識方法。在MFCC提取方法基礎上，針對頻譜泄漏，用Hanning自卷積窗代替Hanning窗，獲得優化的MFCC，并將其作為特征值輸入到SVM進行異常噪聲辨識。為提高SVM判別準確率，采用人工蜂群算法實現SVM參數選擇優化。實驗結果表明，該方法能夠有效判別電機是否存在異響，準確率達到91%。

車窗電機噪聲； 梅爾倒譜系數； 支持向量機； 漢寧自卷積窗； 人工蜂群算法

車窗電機靠近駕駛員，電機的異常噪聲影響車內聲學舒適度，并且表征電機內部缺陷，因此，電機出廠前要進行異常噪聲測試[1]。

車窗電機的異常噪聲主要表現為尖銳刺耳的“吱吱”聲或“咕嚕咕嚕”聲。車窗電機異常噪聲的產生機理十分復雜，主要包括機械缺陷或裝配誤差引起的機械噪聲和電磁力引起的電磁噪聲。電機異常噪聲辨識的關鍵在于噪聲特征提取。電機異常噪聲在聲音頻譜上表現為特征頻段的能量增加，常用的特征值方法有以快速傅里葉變換[2-4]為代表的頻域分析方法和以小波變換[5]為代表的時頻域分析方法。這些基于聲音頻譜的分析方法，能夠在一定程度上甄別異常噪聲電機，但以Hz為單位的頻譜不能準確估計各頻率成分對噪聲的貢獻程度[6]，使這些方法在實際應用中存在局限性。目前我國車用電機生產廠主要還是依靠人工聽診對電機異常噪聲進行辨識。人工聽診存在主觀性強，易錯判、漏判等缺點。因此，對電機異常噪聲辨識方法進行進一步研究是非常有必要的。

梅爾頻率倒譜系數(Mel Frequency Cepstrum Coefficient, MFCC)作為一種有效的語音特征提取方法，以其良好的識別性能，越來越多的應用于音頻分類領域[7-10]。MFCC利用人耳耳蝸對聲音頻率的感知呈非線性變化的特點，將聲音頻譜轉換到Mel頻率刻度下，并對濾波后的頻譜逐段求能量，得到的MFCC參數體現各頻段頻譜能量分布，以MFCC參數作為特征值，能夠表征電機異常噪聲頻譜特點。在求解MFCC的過程中，窗函數頻譜形狀與性能直接影響頻譜泄漏程度。通過對窗函數進行優化，減少音頻截取帶來的頻譜泄漏，能夠進一步提高MFCC特征參數提取的準確性及噪聲識別的有效性。同時，由于MFCC特征參數維數較高且不同型號電機結構及物理參數差異導致噪聲特征表現不同，需要借助模式識別算法實現噪聲辨識。神經網絡與支持向量機都具有通過樣本特征建立辨識模型，而不需要先驗知識的優點，但神經網絡算法在樣本數量有限的條件下易出現過學習問題。相比于神經網絡算法，支持向量機(Support Vector Machine，SVM)VAPNIK等[11-12]提出的一種模式識別方法。因其模型結構簡單且泛化能力強，在小樣本、非線性、高維度的模式識別問題中辨識性能強[13-15]，在實際工程問題的解決上有很好的應用效果。

本文以某大型車窗電機生產廠生產數據為研究背景，提出一種以MFCC為特征值，以SVM為噪聲辨識模型的電機異常噪聲辨識方法，并對MFCC算法窗函數進行優化，提高算法準確性。

1 電機噪聲辨識原理

基于改進的MFCC和SVM的電機噪聲辨識原理如圖1所示。電機異常噪聲辨識包括異常噪聲特征提取和模式識別。特征提取方面，利用傳聲器采集采集電機聲音信號，針對頻譜泄漏，用Hanning自卷積窗(Hanning self-Convolution Windows, HSCW)代替Hanning窗與Mel濾波器組合，獲得HSCW-MFCC作為電機異常噪聲特征值，將其輸入到SVM進行模式識別。模式識別方面，SVM根據訓練樣本生成分類模型，測試樣本通過模型匹配實現對噪聲的辨識。同時，為提高SVM辨識能力，對影響其性能的誤差懲罰因子C和核函數參數σ采用人工蜂群算法以SVM辨識準確率作為優化目標函數，實現SVM參數選擇優化。通過實驗驗證該方法有效性。

圖1 電機噪聲辨識原理Fig.1 Motor noise identification principle

2 電機異常噪聲特征提取

2.1 MFCC基本原理

人耳對于聲頻的感知在1 000 Hz以上呈非線性，語音信號處理中，采用Mel標度來描述。感知頻率與實際頻率的對應關系可以近似的表示為

(1)

式中:Fmel是以Mel為單位的感知頻率；f是以Hz為單位的實際頻率。

Mel倒頻譜系數(Mel Frequency Cepstrum Coefficient, MFCC)分析法則是利用這種非線性劃分計算得到的頻譜特征。MFCC提取方法在預處理階段采用Hanning窗截取音頻，存在較嚴重的頻譜泄漏，導致MFCC無法準確反映音頻特性，影響異常噪聲電機判斷準確性。數據的截取必然伴隨著頻譜泄漏，不同窗函數對頻譜泄漏的抑制效果不同，可以根據實際情況對窗函數進行選擇[16]。

2.2 HSCW-MFCC特征提取

2.2.1 窗函數的頻譜性能對比

對比HSCW窗與Hanning窗頻譜特性，數據長度為M的二階HSCW窗頻域表達式[16]：

(2)

評價窗函數對頻譜泄漏抑制作用的主要指標為旁瓣峰值電平及旁瓣衰減速率[16]。數據點數M=128的Hanning窗與二階HSCW窗幅頻響應曲線，如圖2所示。

圖2 窗函數幅頻響應曲線Fig.2 Amplitude and frequency response curve of window function

對比分析兩種窗函數的旁瓣性能，由于二階HSCW窗旁瓣電平小(-64 dB)，衰減速率快(36 dB/oct),因而相對于Hanning窗，二階HSCW具有更好的頻譜泄漏抑制效果，用HSCW窗代替MFCC中Hanning窗，能夠有效抑制頻譜泄漏，提高異常噪聲特征提取的準確性。

2.2.2 HSCW-MFCC提取過程

對MFCC提取過程中窗函數進行改進，音頻預處理階段用HSCW窗代替Hanning窗。HSCW-MFCC提取流程圖見圖3。

圖3 MFCC參數提取流程圖Fig.3 MFCC parameter extraction flow chart

HSCW-MFCC提取步驟如下：

(1) 預加重。由于聲音信號高頻信噪比明顯不足，使高頻傳輸困難。采用預加重，提升輸入信號高頻分量，提高信號信噪比。預加重由數字濾波器H(z)實現：

H(z)=1-μz-1

(3)

其中μ取值0.93～0.97，本文取0.937 5；

(2) 分幀。設置10～30ms時間長度的數據點作為幀長，選取幀長的20%～60%作為幀移。

(3) 加窗。對每幀數據加HSCW窗。

(4) 對預處理后音頻xi(m)進行快速傅里葉變換，得到音頻頻譜，將信號由時域轉換為頻域：

X(i,k)=FFT[xi(m)]

(4)

(5) 計算能量譜。

E(i,k)=[X(i,k)]2

(5)

(6) Mel濾波器濾波。每個三角濾波器的傳遞函數為

(6)

其中f(m)可以定義為

(7)

(8)

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

(9)

(8) 離散余弦變換(DCT)，去相關，得到MFCC系數

(10)

(9) 特征參數歸一化，將參數歸一到[0,1]區間。

(11)

式中：xmin為x(i)最小值;xmax為x(i)最大值。

根據式(3)～(11)求解正常電機和異常噪聲電機HSCW-MFCC參數并進行對比，結果如圖4所示。正常電機和異常噪聲電機的HSCW-MFCC參數除前兩個參數基本一致外，其余各參數均存在明顯差別。異常噪聲電機的HSCW-MFCC參數在4-7號時較正常電機低，而在10～19號時較正常電機高。由于HSCW-MFCC參數維度較高，需要借助SVM對其進行判斷分類。

圖4 正常電機與異常噪聲電機HSCW-MFCC參數對比Fig.4 Comparison of HSCW-MFCC parameters of normal motor and abnormal noise motor

2.3 識別模型-SVM

2.3.1 SVM

研究表明[12]，SVM誤差懲罰因子C和核函數參數是其分類性能的主要影響因子。本文以徑向基核為核函數[17]，利用人工蜂群算法對C與σ進行選擇優化。

2.3.2 人工蜂群算法

使用人工蜂群算法(Artificial Bee Colony Algorithm, ABC)對SVM進行參數選擇優化，通過引領蜂和偵查蜂之間的分工合作，兼顧全局最優解和局部最優解之間的矛盾，克服了采用神經網絡等遺傳算法對SVM進行參數尋優時存在的局部最優解問題，使SVM獲得更高的分類準確率[17]。同時，ABC算法通過收集和共享搜索信息，加快收斂速度，有效的減少了最優參

數搜索時間。ABC算法與SVM參數優化問題的對應關系，如表1所示。

表1 ABC算法與求解優化問題的對應關系Tab.1 The corresponding relationship between ABC algorithm and solving optimization problem

2.3.3 基于ABC的SVM參數選擇優化

優化的目的在于通過ABC算法對支持向量機的懲罰因子C和核函數參數σ進行選擇，實現SVM判斷準確率Vabc最大。為方便理解，給出算法流程圖如圖5所示：

圖5 算法流程圖Fig.5 Algorithm flow chart

操作步驟如下：

(1) 初始化。初始化參數包括：最大循環次數MaxCycles,目標函數維數Dim，搜索坐標個數M，單個坐標的最大重復搜索次數Limit和C與σ的搜索范圍[lb,ub]。

(2) 根據式(12)產生M個初始坐標xi(初始解)

xi=lb+(ub-lb)·rand(0,1)

(12)

(3) 在M個已知坐標附近根據式(13)分別進行搜索，得到vi并根據式(14)計算目標函數值Vabc

(13)

(14)

式中:Vacc為支持向量機判斷準確率，求Vacc的最大值即求解目標函數的最大值。

(4) 比較xi與vi的Vabc，并根據貪婪選擇法判斷是否更新坐標；

(5) 根據式(15)計算M個已知坐標在新一輪搜索中被選中的概率；

(15)

式中，i指第i個坐標被選中的概率

(6) 貪婪法選擇局部最優解及對應坐標。

(7) 同一坐標被搜索limit次仍未更新，則拋棄該坐標，根據式(16)搜索替代坐標，實現全局最優搜索。

xij=xmax，j+(xmax,j-xmin，j)·rand(0,1)

(16)

式中：xmin，j為目前得到的第j維最小值，xmax，j為目前得到的第j維最大值

(8) 記錄目標函數最大值，及對應的坐標值，坐標值即為最優解。

(9) 判斷是否達到最大搜索次數，若達到，輸出最優解，否則轉步驟(2)。

3 實驗及分析

3.1 聲音信號采集

音頻采集設備如圖6所示，被測試車窗電機型號FPC3 12 V F00S1W2 014。主要性能參數：額定轉速6 000 r/min,額定電壓12 V。數據采集平臺傳聲器為丹麥G.R.A.S公司的G46AE，數據采集卡為NI公司的PCI4462。在本體噪聲33 dB消聲室內對100臺電機進行噪聲測試，其中主觀判定為正常的電機40臺，存在異響的電機60臺。設置采樣率51 200，采樣時間5 s，得到100段音頻并以 .wav格式保存，將每種類型音頻按照訓練樣本與測試樣本1:1比例進行實驗。軟件分析平臺為Microsoft Windows7 32bit下的matlab R2014a版本。

3.2 特征值提取實驗

討論MFCC和HSCW-MFCC兩種特征參數對電機噪聲的辨識準確性及分析時間的影響，將ABC-SVM作為分類器，對ABC進行參數初始化：最大循環次數NMaxCycles=1 000,目標函數維數Dim=2，搜索坐標個數M=50，單個坐標的最大重復搜索次數Limit=20，參數搜索范圍C∈[1 100],σ∈[0.01 10]。

1.觸摸顯示器； 2.傳聲器； 3.電機電源線； 4.電機(測試樣件)； 5.控制單元； 6.中央處理器； 7.消聲室

圖6 實驗系統

Fig.6 Experimental system

表2 不同特征參數下識別性能對比Tab.2 Comparison of system identification performance under different feature parameters

分析表2，以HSCW-MFCC為特征向量的ABC-SVM識別時間稍長，但識別準確率高，達到91%，因此在后面的分析中選擇HSCW-MFCC做為電機噪聲特征向量。

討論HSCW-MFCC向量維數即Mel濾波器組個數M對電機噪聲的辨識準確性及分析時間的影響，分類器的選擇與參數設置同上。

表3 Mel濾波器組數量M對識別準確率的影響Tab.3 Effect of Mel filter bank number M on recognition accuracy

分析表3實驗結果，Mel濾波器個數M對噪聲判斷準確率的影響：從M=8開始，隨著M增大，識別準確率提高，頻率段細化使得特征向量中包含更多反映電機運行狀態的有效信息。當M為16時準確率達到91%。之后隨著M增加，準確率下降。這是由于高頻環境噪聲段對應的MFCC參數個數在特征向量中所占比例過高而影響數據分類準確率。

綜上，選擇HSCW-MFCC作為電機噪聲的特征參數，并設置Mel濾波器組個數M=16。

3.3 模式識別分類實驗

討論誤差懲罰因子C與核函數寬度σ對SVM機識別性能的影響規律；對比手動設置參數與采用人工蜂群算法設置參數對SVM準確率影響。

表4 不同分類器識別性能對比Tab.4 Recognition results between two classifiers

(1) 手動設置SVM參數時，對比前六組實驗結果，當C取1時，隨σ增大，SVM對正常音頻的識別準確率降低而對異響音頻識別準確率提高，總體識別準確率提高；當σ取0.5時，隨C增大，異響音頻識別準確率明顯提高，總體識別準確率提高。

(2) ABC-SVM作為分類器時，ABC的參數優化結果為C=4.05,σ=0.84，電機音頻識別準確率91%。

(3) 對比手動設置與試用ABC設置參數兩種方式下SVM識別性能，手動設置SVM參數需要多次調整達到較高的識別準確率，且很難找到識別率最好時對應的C和σ。

4 結 論

(1) 本文提出一種以HSCW窗改進的MFCC為特征值，以ABC參數選擇優化的SVM為分類器的電機異常噪聲辨識方法，通過實驗分析，電機異常噪聲辨識準確率達91%。

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

(3) 模式識別方面，SVM能夠有效實現電機異常噪聲辨識。SVM參數選擇上，ABC參數尋優方式較手動設置方式對異常噪聲電機辨識效果好。

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A window motor abnormal noiseidentification method based on MFCC and SVM

LIU Sisi, TAN Jianping, YI Zikui

(State Key Lab of Complex Manu facturing with Higher Perfomances, Central South University, Changsha 410083, China)

In order to improve the efficiency and accuracy of classification and recognition of vehicle window motor abnormal noise，a new method based on the optimal MFCC taken as characteristic values and a SVM taken as the noise identification model was proposed.On the basis of MFCC extraction method, Hanning window was replaced with Hanning self-convolution windows aiming at spectrum leakage, and the optimized MFCC taken as characteristic values were input into SVM to identify abnormal noises.At the same time, the artificial bee colony algorithm was used to optimize the parameters of SVM and improve the accuracy of SVM.The test results showed that the proposed method can effectively distinguish the presence of the abnormal noise of a vehicle window motor, the accuracy reaches 91%.

vehicle window motor noise； MFCC； SVM； Hanning self-convolution windows； artificial bee colony algorithm

2015-12-23 修改稿收到日期：2016-02-19

劉思思 女，碩士，研究生，1990年9月

譚建平 男，教授，博士生導師，1963年12月

TP274; TM306

A

10.13465/j.cnki.jvs.2017.05.016