申请/专利权人：罗伯特·博世有限公司

申请日：2023-09-27

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117807430A

主分类号：G06F18/214

分类号：G06F18/214;G01H17/00;G01H9/00;G06N20/00;G06N3/0464;G06N3/0455;G06N3/084

优先权：["20220930 US 17/957570"]

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.04.02#公开

摘要：使用加速度计数据进行基于深度学习的声音预测的系统和方法。一种系统包括与一个或多个传感器通信的处理器，其中所述处理器被编程为从运行时设备接收包括实时电流信息、实时电压信息或实时振动信息中的一个或多个的数据，其中所述运行时设备为致动器或电驱动；并且利用经训练的机器学习模型和数据作为经训练的机器学习模型的输入，输出与运行时设备发出的估计声音相关联的声音预测。

主权项：1.一种计算机实现的方法，包括：从与测试设备相关联的第一多个传感器接收电流信息、电压信息、振动信息和声音信息；利用电流信息、电压信息、振动信息和声音信息生成训练数据集；将训练数据集输入到机器学习模型中；响应于训练数据集满足机器学习模型的收敛阈值，输出被配置为输出扭矩预测的经训练的机器学习模型；从与运行时设备相关联的第二多个传感器接收实时电流信息、实时电压信息或实时振动信息的组合；并且基于i经训练的机器学习模型和i作为经训练的机器学习模型的输入的实时电流信息、实时电压信息或实时振动信息的组合，输出与运行时设备相关联的扭矩预测。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 罗伯特·博世有限公司 使用加速度计数据进行基于深度学习的声音预测的系统和方法

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