業(yè)務(wù)介紹
日立的聲音分析檢測(cè)系統(tǒng)采用先進(jìn)的算法與技術(shù)，結(jié)合日立在各類不同行業(yè)深耕多年的經(jīng)驗(yàn)，始終力求為客戶提供優(yōu)質(zhì)的服務(wù)，行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力超前。曾參加IEEE AASP TC*1公認(rèn)在聲音識(shí)別領(lǐng)域享有盛名的國(guó)際聲學(xué)識(shí)別競(jìng)賽DCASE*2 2018 Challenge，并在該挑戰(zhàn)的Task5*3中榮獲第1名*4，證明了日立在聲音檢測(cè)識(shí)別領(lǐng)域的技術(shù)實(shí)力。
聲音信號(hào)中隱藏著豐富的信息量。所以，當(dāng)視覺、觸覺、嗅覺等不足以支撐人們完成工作時(shí)，聲音分析檢測(cè)可以發(fā)揮其巨大的效用。同時(shí)，因聲音信號(hào)具備非接觸性，避免了因無法接觸、而收集信息困難的情況。聲音分析檢測(cè)系統(tǒng)逐漸受到越來越多的關(guān)注，可在醫(yī)療衛(wèi)生、生產(chǎn)制造、交通運(yùn)輸、安防、倉儲(chǔ)、建筑等數(shù)十個(gè)領(lǐng)域發(fā)揮其巨大價(jià)值。
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- IEEE AASP TC：IEEE音頻和聲學(xué)信號(hào)處理技術(shù)委員會(huì)
- *2
- DCASE：聲學(xué)場(chǎng)景和事件的檢測(cè)與分類。DCASE 2018 Challenge舉辦于2018年4月～7月。
- *3
- Task5：比賽在房間內(nèi)設(shè)置多個(gè)麥克風(fēng)進(jìn)行收音，參賽團(tuán)隊(duì)需從收錄的聲音數(shù)據(jù)中，識(shí)別出“正在料理”、“正在吃飯”、“工作中”、“對(duì)話中”、“正在收看電視”等9個(gè)被分類好的日常場(chǎng)景。參賽對(duì)象包括12個(gè)團(tuán)隊(duì)，34套系統(tǒng)。
- *4
- 官方評(píng)分 F1-score on Eval.set（Unknown mic.）＝ 當(dāng)麥克風(fēng)被設(shè)置到與學(xué)習(xí)模式下完全不同位置時(shí)，系統(tǒng)識(shí)別場(chǎng)景的準(zhǔn)確度得分。日立參加的組別如下圖所示：
通過該賽事的官方網(wǎng)站可以查詢到日立所參加項(xiàng)目(Systems ranking、Teams ranking、Class-wise performance、System characteristics→Input characteristics、System characteristics→Machine learning characteristics)的參賽成績(jī)。具體查詢網(wǎng)址如下： https://dcase.community/challenge2018/task-monitoring-domestic-activities-results
產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)
- 產(chǎn)品特點(diǎn)
- 日立的診斷模型結(jié)合了日立在多個(gè)行業(yè)內(nèi)的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，經(jīng)過深度學(xué)習(xí)，力求幫助客戶實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化、省人化等多維度需求。
- 專業(yè)團(tuán)隊(duì)
- 不同行業(yè)領(lǐng)域、不同項(xiàng)目，均能保證快速應(yīng)對(duì)。算法專家+調(diào)研團(tuán)隊(duì)，幫助客戶明確課題、確定方向，實(shí)現(xiàn)解決方案與產(chǎn)業(yè)聯(lián)動(dòng)。
- 產(chǎn)業(yè)實(shí)踐
- 結(jié)合日立自身在制造業(yè)等多年的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)和數(shù)字化項(xiàng)目實(shí)踐，為客戶提供優(yōu)質(zhì)服務(wù)。
- 樹立競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)
- 利用自動(dòng)分析檢測(cè)代替人工，在人員快速流動(dòng)的當(dāng)下，保留行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，保障產(chǎn)品/服務(wù)始終處于穩(wěn)定水準(zhǔn)；自動(dòng)化有助于提高工作效率，能夠減少失誤，提高收益。最終能夠幫助客戶在同行業(yè)建立長(zhǎng)期、可持續(xù)的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。
技術(shù)特點(diǎn)
一、能夠把握檢測(cè)對(duì)象的特征特點(diǎn)、所處環(huán)境，制定適合的聲音采集方案，利用收音技巧與技術(shù)手段，盡可能僅提取需要的聲音，為后續(xù)分析打好基礎(chǔ)。
二、利用日立自有的算法模型，導(dǎo)入學(xué)習(xí)樣本進(jìn)行深度學(xué)習(xí)。從正常設(shè)備的聲音，學(xué)習(xí)“正常聲音”的分布，隨后基于分布規(guī)律，計(jì)算和識(shí)別正常概率。
服務(wù)場(chǎng)景示例
1、故障早知道：識(shí)別異常頻率，及時(shí)預(yù)警，減少停工停產(chǎn)損失。
2、自動(dòng)化檢測(cè)：擺脫人工依賴，減少因人員流動(dòng)造成的損失。
3、全線自動(dòng)化：硬軟件一體，與產(chǎn)線實(shí)現(xiàn)聯(lián)動(dòng)。
4、需求深挖掘：分析聲音中的情緒，準(zhǔn)確理解客戶意圖并深層挖掘潛在需求。
適用客戶群及行業(yè)
客戶群
- 需要通過聲音識(shí)別，輔助完成作業(yè)的領(lǐng)域。如設(shè)備質(zhì)檢、醫(yī)療等。
- 希望提高聲音識(shí)別精度，減少人工依賴的客戶；希望利用系統(tǒng)學(xué)習(xí)保留行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，防止因人員流動(dòng)導(dǎo)致行業(yè)經(jīng)驗(yàn)也隨之流失的客戶。
行 業(yè)
- 廣泛應(yīng)用于醫(yī)療衛(wèi)生、生產(chǎn)制造、交通運(yùn)輸、安防、倉儲(chǔ)、農(nóng)林牧漁、水利、環(huán)境管理、公共設(shè)施管理、建筑、采礦、日常生活、身份識(shí)別等數(shù)十個(gè)領(lǐng)域。
案例介紹
1．某發(fā)電站水泵運(yùn)轉(zhuǎn)聲監(jiān)控項(xiàng)目
項(xiàng)目概要：
根據(jù)水泵運(yùn)轉(zhuǎn)聲判斷水泵狀態(tài)，減少人工聽音點(diǎn)檢工作量，實(shí)時(shí)管理水泵并輔助進(jìn)行定期維護(hù)。
項(xiàng)目課題：
- 易故障的水泵需定期注入潤(rùn)滑油，否則旋轉(zhuǎn)部分會(huì)損壞。
- 潤(rùn)滑油注入作業(yè)費(fèi)工費(fèi)時(shí)，希望根據(jù)水泵工作音判斷其狀態(tài)。
- 經(jīng)驗(yàn)者可根據(jù)運(yùn)轉(zhuǎn)聲判斷水泵狀態(tài)，但人員流動(dòng)大，判斷水準(zhǔn)不穩(wěn)定，用人成本高。
項(xiàng)目?jī)?nèi)容：
- 進(jìn)行前期調(diào)研，確認(rèn)檢測(cè)對(duì)象的特征、運(yùn)行狀態(tài)、設(shè)置環(huán)境等，專家組討論如何對(duì)檢測(cè)對(duì)象進(jìn)行收音，最后確定收音裝置設(shè)置方案。
- 通過設(shè)置于水泵的聲音傳感器，大量收集水泵運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí)的聲音數(shù)據(jù)。
- 算法模型進(jìn)行AI學(xué)習(xí)，根據(jù)運(yùn)轉(zhuǎn)聲判斷水泵狀態(tài)。
空調(diào)冷水泵設(shè)置場(chǎng)景
-
收集數(shù)據(jù)
2、某發(fā)電站變壓器故障聲音診斷
- 對(duì)變壓器及其同類型、節(jié)拍不發(fā)生變化的波形數(shù)據(jù)進(jìn)行分析與開發(fā)。
- 可擴(kuò)展至氣體泄漏檢測(cè)、除噪音燈領(lǐng)域。
3、某制造廠馬達(dá)狀態(tài)檢測(cè)及產(chǎn)線自動(dòng)化
- 以往的作業(yè)場(chǎng)景中，均由指定檢測(cè)員通過馬達(dá)轉(zhuǎn)動(dòng)聲判斷馬達(dá)品質(zhì)好壞。
- 檢測(cè)員無法判斷、或多個(gè)檢測(cè)員意見相左時(shí)，則由檢測(cè)專家參與討論。
- 業(yè)務(wù)難點(diǎn)：
- 根據(jù)檢測(cè)員狀態(tài)起伏，判定結(jié)果時(shí)有不同。
- 不同檢測(cè)員、專家的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)不同，導(dǎo)致判定時(shí)的結(jié)果存在差異。
- 工廠人員流動(dòng)大，檢測(cè)員離職則需要新的經(jīng)驗(yàn)者補(bǔ)崗。重新培訓(xùn)或招聘經(jīng)驗(yàn)者都將提高用人成本。
4、醫(yī)療衛(wèi)生領(lǐng)域應(yīng)用
- 人的身體各器官運(yùn)作均會(huì)產(chǎn)生各種各樣的聲音。借助聲音監(jiān)控、檢測(cè)分析，能夠輔助診斷和治療。
- 既能一定程度上減輕醫(yī)生的負(fù)擔(dān)，又能幫助病早期及時(shí)發(fā)現(xiàn)問題。
- 醫(yī)療中可作為關(guān)注訊號(hào)的音頻有病人的咳嗽、打鼾、言語、喘息、呼吸等。通過監(jiān)控病人在睡眠等時(shí)的狀態(tài)，能夠在發(fā)生特定音頻事件時(shí)觸發(fā)警報(bào)以提醒看護(hù)者，幫助及時(shí)、盡快跟進(jìn)治療。
收集數(shù)據(jù)
此圖為正常心音信號(hào)樣本示意圖。由于臨床采集困難，目前心音數(shù)據(jù)量都不大。
出自：ZHOU J， HE W，DAN C， et al. Feature extraction andrecognition of heart sound[C]//2008 World Automation Congress, Hawaii,HI,USA
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