本发明涉及一种基于预处理集成学习的声学分类方法及系统，该方法包括：在检测对象处部署声音采集装置，用于接收检测对象所发出的声音信号；针对采集回的声音信号使用多种预处理算法处理，得到与之对应的特征图集，根据特征图集进行同种神经网络算法训练建模，再由得出的多个模型结果加权、投票融合结果最终识别检测对象的状态是否正常,大大提高了模型的鲁棒性。本发明通过待测对象发出的声音来检测其状态是否正常，能够快速无损的对待测对象进行检测，并且避免了人工听诊带来的主观性影响。提高了检测效率，缩短了检测时间。实现了快速、高效、无损的对象状态检测工作。
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来源：北方有色网
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