隔声噪音检测。目前，研究人员在深度学习模型方面取得了显著进展，通过使用卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）等深度学习算法，实现了对水泵噪音信号的特征提取和分类识别。这些深度学习模型能够有效地捕获水泵噪音信号中的时序特征和频谱特征，从而实现对不同故障类型的识别和分类。
研究人员还在数据集的构建和优化方面取得了重要进展，他们采集了大量真实的水泵噪音数据，并通过数据增强和数据清洗等方法，提高了数据集的质量和多样性，为深度学习模型的训练提供了更加可靠的基础。
除了模型和数据集的优化，研究人员还致力于将深度学习技术与传统的信号处理方法相结合，以提高水泵噪音自动诊断系统的准确性和稳定性。他们探索了特征融合、迁移学习等方法，不断改进系统性能，使其更加适用于复杂工业环境下的水泵故障诊断和预测。
