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《基于自监督模型的机器异常声音检测方法研究》

一、引言

随着工业自动化和智能化水平的不断提高，机器设备的运行状态监测与故障诊断变得尤为重要。机器异常声音检测作为设备健康管理的重要手段之一，能够有效预测设备故障，提高生产效率和降低维护成本。然而，传统的异常声音检测方法往往依赖于大量的标记数据和复杂的特征工程，这在现实应用中存在诸多挑战。近年来，自监督学习模型在机器学习领域取得了显著的进展，为解决上述问题提供了新的思路。本文旨在研究基于自监督模型的机器异常声音检测方法，以提高检测效率和准确性。

二、自监督学习模型概述

自监督学习是一种无监督学习方法，它通过设计预训练任务，使模型能够从无标签的数据中