在本研究中，主要探讨了如何利用深度学习技术，对电气设备进行声谱异常的定位与鉴别。通过构建电气设备异常点声谱检测识别模型，对电气设备中的异常声音进行准确的特征提取与分类。本研究涉及到的技术知识点主要包括深度学习、数据分析、声音识别、声谱分析、卷积神经网络（CNN）以及声源定位技术等多个领域。
深度学习是人工智能领域的一个研究热点，它的优势在于可以自动进行特征的提取与学习，而无需依赖于手工特征设计。深度学习在声音识别领域尤其有用，因为它能够处理音频信号中大量复杂的特征，从而有效地识别和分类不同的声音类别。
在电气设备声谱异常定位方面，研究团队首先对电气设备的异常点进行声谱检测，通过采集到的声音数据，建立声谱异常数据库。这个数据库包含了不同类型的异常声音特征参数，为声谱检测提供了基础数据支持。在声谱检测过程中，声谱分析是一个核心步骤。声谱图可以反应信号的时域和空域结构，是声音识别的基础。通过分析声谱图，可以提取出反映异常声音特征的时频结构，形成声学感知的稀疏基函数，为后续的音频分类识别提供帮助。
深度学习在声谱异常定位研究中主要通过构建卷积神经网络模型来实现。卷积神经网络是一种特殊的深度神经网络，它在处理图像数据时显示出了巨大的优势。研究者通过卷积层的滤波器对声音频带的特征进行提取，并在卷积层与全连接层的协同作用下，实现特征图谱的权值共享和特征的高阶提取。在这个过程中，卷积层的参数需要根据声谱异常检测的具体任务进行调整和优化。
卷积网络在异常点声源检测中的应用，主要通过声源定位算法来实现。声源定位是指使用固定位置的声音接收装置采集信号，根据声源发出的声音信号来确定声源位置信息的方法。研究中提到的基于麦克风阵列的声源定位技术，主要有基于最大输出功率的可控波束形成定位方法、基于高分辨率估计的定位方法以及基于时延估计的定位方法等。其中，基于时延估计的卷积网络模型，是通过计算每对麦克风接收声音信号的时间差，利用麦克风阵列的几何关系，来估算声源的位置。这种方法简单、计算量小，容易实时实现。
通过本研究，可以实现电气设备声谱异常的准确定位和量化管理。这对于电气设备的健康监测和故障预防具有重要意义。使用深度学习技术和声源定位技术，可以大幅减少电力系统中因设备故障导致的停电检修次数，从而提高电力供应的可靠性。同时，通过深入分析电气设备的声谱特性，有助于发现设备故障的早期征兆，避免设备的突然故障，提高设备的运行效率。
总结来说，本研究对电气设备声谱异常的定位和鉴别问题提出了深度学习解决方案，研究了声谱检测、声谱异常数据库构建、声源定位技术等关键技术点。深度学习在自动化处理和分析复杂声谱数据方面展现出巨大潜力，这为未来在电力系统、工业自动化以及声音监控系统的应用打下了坚实的基础。
