基于改进PNCC的水泵机组声纹信号特征提取

韩晶; 张少峰; 柴威; 雷振如; 崔子建

doi:10.13599/j.cnki.11-5130.2026.03.002

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基于改进PNCC的水泵机组声纹信号特征提取

更新时间：2026-05-25

- 基于改进PNCC的水泵机组声纹信号特征提取
- Vol. 49, Issue 3, Pages: 9-12+18+144(2026)
- 作者机构：
  
  1. 山西万家寨引黄水务集团有限公司
  2. 中国水利水电科学研究院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13599/j.cnki.11-5130.2026.03.002
  CLC： TV675
- Published：2026
- 稿件说明：
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韩晶, 张少峰, 柴威, et al. 基于改进PNCC的水泵机组声纹信号特征提取[J]. 2026, 49(3): 9-12+18+144.
DOI：

韩晶, 张少峰, 柴威, et al. 基于改进PNCC的水泵机组声纹信号特征提取[J]. 2026, 49(3): 9-12+18+144. DOI： 10.13599/j.cnki.11-5130.2026.03.002.

摘要

水泵机组作为泵站的关键设备之一，对农业和城市工业供水有着至关重要的作用。随着语音识别相关的声纹特征提取技术的发展，目前也被用于很多领域，但应用于水泵相关的研究较少，且现场机组运行时信号容易受其他噪声的影响，易导致提取的特征参数不稳定，为了更好地体现出水泵机组运行时的特征，提出一种改进的PNCC特征提取方法，通过提取机组声纹信号的能量谱包络，筛掉部分与其无关的细节特征，得到改进PNCC特征提取参数。之后与PNCC、MFCC和GFCC方法提取的特征参数的稳定性进行比较，所得结果为改进PNCC所提取的特征参数更稳定。

Abstract

关键词

Keywords

references

李潘.基于改进PNCC的车载噪声环境下说话人识别研究[D].成都理工大学,2021(02).

刘曦允.基于改进的GFCC特征和深度学习模型的心音信号分类研究[D].河南大学,2024(05).

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何浩祥,张小福,王小兵.基于滑动统计特征的信号非平稳度评价和比较[J].振动.测试与诊断,2018(04).

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刘裕舸.基于NGO-SSA优化SVM算法的抽水蓄能水泵故障诊断预测模型研究[J].广西电力,2023(03).

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