基于Visual Basic环境下开发的数控加工仿真系统

本文介绍了在Ｖｉｓｕａｌ Ｂａｓｉｃ环境下，利用窗口的可视性和面向对象的程序设计方法开发的一个具有ＷＩＮＤＯＷＳ支持界面的数控加工仿真系统。     

计算房间脉冲响应的经典方法-声线跟踪法研究

详细介绍了以声线跟踪法为基础的各类计算房间脉冲响应方法的具体原理和算法,并对 其缺陷以及实现过程中需要注意的问题进行了探讨。     

头相关传输函数的数据库匹配方法

针对如何快速获取不同个体的头相关传输函数(Head-related transfer function,HRTF)(即个人化)这一关键问题,本文从生理结构的相似性和相关性出发,提出了一种基于主成分分析、多元线性回归的HRTF教据库匹配方法,并分别将匹配结果和由KEMAR测量得到的数据用于实现双耳可听化,再进行主观听音实验.结果表明,利用数据库匹配得到的HRTF可以有效地提高声源定位精度和降低前后混淆率.     

利用小样品获取大尺度周期结构声散射系数的可行性分析

对不同尺度周期结构的散射性质之间关系进行了详细研究,首次给出了数值计算或工程应用中利用小尺度样品获取大尺度周期结构散射系数的准则。首先对不同尺度周期结构散射系数之间的关系进行了理论分析,证明了利用小样品的散射系数来等效大尺度试件散射系数的可行性;然后推导了计算散射系数的边界无网格数值计算模型BMM,并对不同形式的小样品进行了散射系数计算,结果表明,当小尺度样品的周期数与大尺度试件相同,且总面积至少为其1/2时,其散射系数可以作为大尺度试件的散射系数。这种等效不仅可以大大提高散射系数的计算效率,同时对工程应用中散射系数的快速估计或实验测量方法的改进都具有重要的意义。     

用于室内环境说话人识别的混响补偿方法

针对训练和识别环境不同而导致室内说话人识别系统识别率显著下降的问题,提出了一种基于差异化特征提取的混响补偿方法。与使用传统MFCC特征的识别阶段不同,该方法在训练阶段通过Schroeder反向积分在mel频带获得房间声能量衰减曲线,并使用该曲线补偿纯净信号的MFCC特征,以模拟实际室内混响场声信号特征;同时,通过联合应用相对谱滤波(RASTA)与倒谱均值规整(CMN)处理MFCC特征,进一步抑制房间通道效应对语音信号影响。针对不同混响程度房间中实测数据的识别结果表明,该方法可以显著提高识别率,具有良好的抑制混响作用。     

小波分解和改进卷积神经网络相融合的水声目标识别方法

针对具有非平稳特性的水声信号的分类识别问题,本文对卷积神经网络进行改进,并将改进的CNN网络与小波分解相融合,提出一种水下目标识别算法WAVEDEC_CNN.应用采集的4类湖试数据,对该算法进行验证.实验结果表明:与传统方法MFCC+SVM对比,WAVEDEC_CNN算法可提升正确识别率15.38％;与NO_CNN、W...     

气动声学Lighthill方程的Kirchhoff积分解分析

Lighthill的声类比(acoustic analogy)是目前气动声定量预测中应用最为广泛的一种方法。使用非齐次波动方程的Kirchhoff积分公式对Ligthhill方程进行求解。Kirchhoff公式中的延迟时间表示不同位置点声源对场点声压叠加时的相位作用,推导时强调延迟时间函数的导数运算。基于Kirchhoff积分公式对于有物体存在于流场中的情况,详细推导了Curle解,并对Curle公式中的各声源项进行了分析。文章有助于气动声学初学者正确地认识声类比理论,加深对Curle公式的理解。     

动态水声环境中的SEResNet模型目标识别方法

针对在无法预知海域信息的情况下，如何保证较高识别稳定性的关键问题，本文构建了SE＿ResNet网络利用对卷积操作通道的自适应加权方法，学习不同特征信息，增加网络的鲁棒性，使得网络可以自适应地识别不同声场环境下的目标。基于2组不同的实测水声数据集进行实验，其中实验1说明在-20～20 dB信噪比范围内，SE＿ResNet网络的识别能力均优于其他网络，实验2说明在高信噪比下，SE＿ResNet网络对类间相似度较低的数据集有很高的识别率，对相似度较高的数据集也具有很好的识别效果。结果表明SE＿ResNet网络有较强的鲁棒性。