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：CN117807429A

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 17/957581"]

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。处理器被编程为从所述一个或多个传感器接收来自测试设备的振动信息和与振动信息相关联的声音信息；利用至少振动数据和与振动数据相关联的声音信息生成训练数据集，其中所述训练数据集被发送至被配置为输出声音预测的机器学习模型；从运行发出实时振动数据的致动器或电驱动的运行时设备接收实时振动数据；并且基于机器学习模型和实时振动数据，输出指示从运行时设备发出的声称声音的声音预测。

主权项：1.一种计算机实现的方法，包括：从与第一环境中的测试设备相关联的一个或多个第一传感器接收振动信息和声音信息；利用至少振动信息和声音信息生成训练数据集，其中所述训练数据集被发送至机器学习模型；响应于利用训练数据集满足机器学习模型的收敛阈值，输出经训练的机器学习模型；从与第二环境中的运行时设备相关联的一个或多个第二传感器接收实时振动信息；并且基于经训练的机器学习模型和实时振动信息，输出指示从运行时设备发出的声称操作声音的声音预测。

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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