基于MFCC和SVM的车窗电机异常噪声辨识方法研究

刘思思，谭建平，易子馗

(中南大学 高性能复杂制造国家重点实验室, 长沙 410083)

基于MFCC和SVM的车窗电机异常噪声辨识方法研究

刘思思，谭建平，易子馗

(中南大学 高性能复杂制造国家重点实验室, 长沙 410083)

为提高车窗电机异常噪声特征提取的有效性及分类识别的准确性，提出一种以优化的梅尔频率倒谱系数(Mel Frequency Cepstrum Coefficient, MFCC)为特征值，以支持向量机(Support Vector Machine，SVM)为噪声辨识模型的电机异常噪声辨识方法。在MFCC提取方法基础上，针对频谱泄漏，用Hanning自卷积窗代替Hanning窗，获得优化的MFCC，并将其作为特征值输入到SVM进行异常噪声辨识。为提高SVM判别准确率，采用人工蜂群算法实现SVM参数选择优化。实验结果表明，该方法能够有效判别电机是否存在异响，准确率达到91%。

车窗电机噪声； 梅尔倒谱系数； 支持向量机； 汉宁自卷积窗； 人工蜂群算法

车窗电机靠近驾驶员，电机的异常噪声影响车内声学舒适度，并且表征电机内部缺陷，因此，电机出厂前要进行异常噪声测试[1]。

车窗电机的异常噪声主要表现为尖锐刺耳的“吱吱”声或“咕噜咕噜”声。车窗电机异常噪声的产生机理十分复杂，主要包括机械缺陷或装配误差引起的机械噪声和电磁力引起的电磁噪声。电机异常噪声辨识的关键在于噪声特征提取。电机异常噪声在声音频谱上表现为特征频段的能量增加，常用的特征值方法有以快速傅里叶变换[2-4]为代表的频域分析方法和以小波变换[5]为代表的时频域分析方法。这些基于声音频谱的分析方法，能够在一定程度上甄别异常噪声电机，但以Hz为单位的频谱不能准确估计各频率成分对噪声的贡献程度[6]，使这些方法在实际应用中存在局限性。目前我国车用电机生产厂主要还是依靠人工听诊对电机异常噪声进行辨识。人工听诊存在主观性强，易错判、漏判等缺点。因此，对电机异常噪声辨识方法进行进一步研究是非常有必要的。

梅尔频率倒谱系数(Mel Frequency Cepstrum Coefficient, MFCC)作为一种有效的语音特征提取方法，以其良好的识别性能，越来越多的应用于音频分类领域[7-10]。MFCC利用人耳耳蜗对声音频率的感知呈非线性变化的特点，将声音频谱转换到Mel频率刻度下，并对滤波后的频谱逐段求能量，得到的MFCC参数体现各频段频谱能量分布，以MFCC参数作为特征值，能够表征电机异常噪声频谱特点。在求解MFCC的过程中，窗函数频谱形状与性能直接影响频谱泄漏程度。通过对窗函数进行优化，减少音频截取带来的频谱泄漏，能够进一步提高MFCC特征参数提取的准确性及噪声识别的有效性。同时，由于MFCC特征参数维数较高且不同型号电机结构及物理参数差异导致噪声特征表现不同，需要借助模式识别算法实现噪声辨识。神经网络与支持向量机都具有通过样本特征建立辨识模型，而不需要先验知识的优点，但神经网络算法在样本数量有限的条件下易出现过学习问题。相比于神经网络算法，支持向量机(Support Vector Machine，SVM)VAPNIK等[11-12]提出的一种模式识别方法。因其模型结构简单且泛化能力强，在小样本、非线性、高维度的模式识别问题中辨识性能强[13-15]，在实际工程问题的解决上有很好的应用效果。

本文以某大型车窗电机生产厂生产数据为研究背景，提出一种以MFCC为特征值，以SVM为噪声辨识模型的电机异常噪声辨识方法，并对MFCC算法窗函数进行优化，提高算法准确性。

1 电机噪声辨识原理

基于改进的MFCC和SVM的电机噪声辨识原理如图1所示。电机异常噪声辨识包括异常噪声特征提取和模式识别。特征提取方面，利用传声器采集采集电机声音信号，针对频谱泄漏，用Hanning自卷积窗(Hanning self-Convolution Windows, HSCW)代替Hanning窗与Mel滤波器组合，获得HSCW-MFCC作为电机异常噪声特征值，将其输入到SVM进行模式识别。模式识别方面，SVM根据训练样本生成分类模型，测试样本通过模型匹配实现对噪声的辨识。同时，为提高SVM辨识能力，对影响其性能的误差惩罚因子C和核函数参数σ采用人工蜂群算法以SVM辨识准确率作为优化目标函数，实现SVM参数选择优化。通过实验验证该方法有效性。

图1 电机噪声辨识原理Fig.1 Motor noise identification principle

2 电机异常噪声特征提取

2.1 MFCC基本原理

人耳对于声频的感知在1 000 Hz以上呈非线性，语音信号处理中，采用Mel标度来描述。感知频率与实际频率的对应关系可以近似的表示为

(1)

式中:Fmel是以Mel为单位的感知频率；f是以Hz为单位的实际频率。

Mel倒频谱系数(Mel Frequency Cepstrum Coefficient, MFCC)分析法则是利用这种非线性划分计算得到的频谱特征。MFCC提取方法在预处理阶段采用Hanning窗截取音频，存在较严重的频谱泄漏，导致MFCC无法准确反映音频特性，影响异常噪声电机判断准确性。数据的截取必然伴随着频谱泄漏，不同窗函数对频谱泄漏的抑制效果不同，可以根据实际情况对窗函数进行选择[16]。

2.2 HSCW-MFCC特征提取

2.2.1 窗函数的频谱性能对比

对比HSCW窗与Hanning窗频谱特性，数据长度为M的二阶HSCW窗频域表达式[16]：

(2)

评价窗函数对频谱泄漏抑制作用的主要指标为旁瓣峰值电平及旁瓣衰减速率[16]。数据点数M=128的Hanning窗与二阶HSCW窗幅频响应曲线，如图2所示。

图2 窗函数幅频响应曲线Fig.2 Amplitude and frequency response curve of window function

对比分析两种窗函数的旁瓣性能，由于二阶HSCW窗旁瓣电平小(-64 dB)，衰减速率快(36 dB/oct),因而相对于Hanning窗，二阶HSCW具有更好的频谱泄漏抑制效果，用HSCW窗代替MFCC中Hanning窗，能够有效抑制频谱泄漏，提高异常噪声特征提取的准确性。

2.2.2 HSCW-MFCC提取过程

对MFCC提取过程中窗函数进行改进，音频预处理阶段用HSCW窗代替Hanning窗。HSCW-MFCC提取流程图见图3。

图3 MFCC参数提取流程图Fig.3 MFCC parameter extraction flow chart

HSCW-MFCC提取步骤如下：

(1) 预加重。由于声音信号高频信噪比明显不足，使高频传输困难。采用预加重，提升输入信号高频分量，提高信号信噪比。预加重由数字滤波器H(z)实现：

H(z)=1-μz-1

(3)

其中μ取值0.93～0.97，本文取0.937 5；

(2) 分帧。设置10～30ms时间长度的数据点作为帧长，选取帧长的20%～60%作为帧移。

(3) 加窗。对每帧数据加HSCW窗。

(4) 对预处理后音频xi(m)进行快速傅里叶变换，得到音频频谱，将信号由时域转换为频域：

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

(4)

(5) 计算能量谱。

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

(5)

(6) Mel滤波器滤波。每个三角滤波器的传递函数为

(6)

其中f(m)可以定义为

(7)

(8)

(7) 计算Mel滤波器滤波后频谱能量。每一帧信号通过Mel滤波器后的频谱能量为信号谱线能量E(i,k)与Mel三角滤波器频域响应Hm(k)乘积和：

(9)

(8) 离散余弦变换(DCT)，去相关，得到MFCC系数

(10)

(9) 特征参数归一化，将参数归一到[0,1]区间。

(11)

式中：xmin为x(i)最小值;xmax为x(i)最大值。

根据式(3)～(11)求解正常电机和异常噪声电机HSCW-MFCC参数并进行对比，结果如图4所示。正常电机和异常噪声电机的HSCW-MFCC参数除前两个参数基本一致外，其余各参数均存在明显差别。异常噪声电机的HSCW-MFCC参数在4-7号时较正常电机低，而在10～19号时较正常电机高。由于HSCW-MFCC参数维度较高，需要借助SVM对其进行判断分类。

图4 正常电机与异常噪声电机HSCW-MFCC参数对比Fig.4 Comparison of HSCW-MFCC parameters of normal motor and abnormal noise motor

2.3 识别模型-SVM

2.3.1 SVM

研究表明[12]，SVM误差惩罚因子C和核函数参数是其分类性能的主要影响因子。本文以径向基核为核函数[17]，利用人工蜂群算法对C与σ进行选择优化。

2.3.2 人工蜂群算法

使用人工蜂群算法(Artificial Bee Colony Algorithm, ABC)对SVM进行参数选择优化，通过引领蜂和侦查蜂之间的分工合作，兼顾全局最优解和局部最优解之间的矛盾，克服了采用神经网络等遗传算法对SVM进行参数寻优时存在的局部最优解问题，使SVM获得更高的分类准确率[17]。同时，ABC算法通过收集和共享搜索信息，加快收敛速度，有效的减少了最优参

数搜索时间。ABC算法与SVM参数优化问题的对应关系，如表1所示。

表1 ABC算法与求解优化问题的对应关系Tab.1 The corresponding relationship between ABC algorithm and solving optimization problem

2.3.3 基于ABC的SVM参数选择优化

优化的目的在于通过ABC算法对支持向量机的惩罚因子C和核函数参数σ进行选择，实现SVM判断准确率Vabc最大。为方便理解，给出算法流程图如图5所示：

图5 算法流程图Fig.5 Algorithm flow chart

操作步骤如下：

(1) 初始化。初始化参数包括：最大循环次数MaxCycles,目标函数维数Dim，搜索坐标个数M，单个坐标的最大重复搜索次数Limit和C与σ的搜索范围[lb,ub]。

(2) 根据式(12)产生M个初始坐标xi(初始解)

xi=lb+(ub-lb)·rand(0,1)

(12)

(3) 在M个已知坐标附近根据式(13)分别进行搜索，得到vi并根据式(14)计算目标函数值Vabc

(13)

(14)

式中:Vacc为支持向量机判断准确率，求Vacc的最大值即求解目标函数的最大值。

(4) 比较xi与vi的Vabc，并根据贪婪选择法判断是否更新坐标；

(5) 根据式(15)计算M个已知坐标在新一轮搜索中被选中的概率；

(15)

式中，i指第i个坐标被选中的概率

(6) 贪婪法选择局部最优解及对应坐标。

(7) 同一坐标被搜索limit次仍未更新，则抛弃该坐标，根据式(16)搜索替代坐标，实现全局最优搜索。

xij=xmax，j+(xmax,j-xmin，j)·rand(0,1)

(16)

式中：xmin，j为目前得到的第j维最小值，xmax，j为目前得到的第j维最大值

(8) 记录目标函数最大值，及对应的坐标值，坐标值即为最优解。

(9) 判断是否达到最大搜索次数，若达到，输出最优解，否则转步骤(2)。

3 实验及分析

3.1 声音信号采集

音频采集设备如图6所示，被测试车窗电机型号FPC3 12 V F00S1W2 014。主要性能参数：额定转速6 000 r/min,额定电压12 V。数据采集平台传声器为丹麦G.R.A.S公司的G46AE，数据采集卡为NI公司的PCI4462。在本体噪声33 dB消声室内对100台电机进行噪声测试，其中主观判定为正常的电机40台，存在异响的电机60台。设置采样率51 200，采样时间5 s，得到100段音频并以 .wav格式保存，将每种类型音频按照训练样本与测试样本1:1比例进行实验。软件分析平台为Microsoft Windows7 32bit下的matlab R2014a版本。

3.2 特征值提取实验

讨论MFCC和HSCW-MFCC两种特征参数对电机噪声的辨识准确性及分析时间的影响，将ABC-SVM作为分类器，对ABC进行参数初始化：最大循环次数NMaxCycles=1 000,目标函数维数Dim=2，搜索坐标个数M=50，单个坐标的最大重复搜索次数Limit=20，参数搜索范围C∈[1 100],σ∈[0.01 10]。

1.触摸显示器； 2.传声器； 3.电机电源线； 4.电机(测试样件)； 5.控制单元； 6.中央处理器； 7.消声室

图6 实验系统

Fig.6 Experimental system

表2 不同特征参数下识别性能对比Tab.2 Comparison of system identification performance under different feature parameters

分析表2，以HSCW-MFCC为特征向量的ABC-SVM识别时间稍长，但识别准确率高，达到91%，因此在后面的分析中选择HSCW-MFCC做为电机噪声特征向量。

讨论HSCW-MFCC向量维数即Mel滤波器组个数M对电机噪声的辨识准确性及分析时间的影响，分类器的选择与参数设置同上。

表3 Mel滤波器组数量M对识别准确率的影响Tab.3 Effect of Mel filter bank number M on recognition accuracy

分析表3实验结果，Mel滤波器个数M对噪声判断准确率的影响：从M=8开始，随着M增大，识别准确率提高，频率段细化使得特征向量中包含更多反映电机运行状态的有效信息。当M为16时准确率达到91%。之后随着M增加，准确率下降。这是由于高频环境噪声段对应的MFCC参数个数在特征向量中所占比例过高而影响数据分类准确率。

综上，选择HSCW-MFCC作为电机噪声的特征参数，并设置Mel滤波器组个数M=16。

3.3 模式识别分类实验

讨论误差惩罚因子C与核函数宽度σ对SVM机识别性能的影响规律；对比手动设置参数与采用人工蜂群算法设置参数对SVM准确率影响。

表4 不同分类器识别性能对比Tab.4 Recognition results between two classifiers

(1) 手动设置SVM参数时，对比前六组实验结果，当C取1时，随σ增大，SVM对正常音频的识别准确率降低而对异响音频识别准确率提高，总体识别准确率提高；当σ取0.5时，随C增大，异响音频识别准确率明显提高，总体识别准确率提高。

(2) ABC-SVM作为分类器时，ABC的参数优化结果为C=4.05,σ=0.84，电机音频识别准确率91%。

(3) 对比手动设置与试用ABC设置参数两种方式下SVM识别性能，手动设置SVM参数需要多次调整达到较高的识别准确率，且很难找到识别率最好时对应的C和σ。

4 结 论

(1) 本文提出一种以HSCW窗改进的MFCC为特征值，以ABC参数选择优化的SVM为分类器的电机异常噪声辨识方法，通过实验分析，电机异常噪声辨识准确率达91%。

(2) 异常噪声特征选择方面，以HSCW-MFCC为特征值较MFCC辨识准确率高。HSCW-MFCC的Mel滤波器组数M=16时，HSCW-MFCC识别效果最佳。

(3) 模式识别方面，SVM能够有效实现电机异常噪声辨识。SVM参数选择上，ABC参数寻优方式较手动设置方式对异常噪声电机辨识效果好。

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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

刘思思 女，硕士，研究生，1990年9月

谭建平 男，教授，博士生导师，1963年12月

TP274; TM306

A

10.13465/j.cnki.jvs.2017.05.016