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1.
针对现有频谱分离方法进行声学场景分类研究时其分类准确率不高的问题,提出了一种基于梅尔频谱分离和长距离自校正卷积神经网络(long-distance self-calibration convolutional neural network, LSCNet)的声学场景分类方法。首先,介绍了频谱的谐波打击源分离原理,提出了一种梅尔频谱分离算法,将梅尔频谱分离出谐波分量、打击源分量和残差分量;然后,结合自校正神经网络和残差增强机制,提出了一种长距离自校正卷积神经网络;该模型采用频域自校正算法以及长距离增强机制来保留特征图原始信息,通过残差增强机制和通道注意力增强机制加强了深层特征与浅层特征间的关联度,且结合多尺度特征融合模块,以进一步提取模型训练中输出层的有效信息,从而提高模型的分类准确率;最后,基于Urbansound8K和ESC-50数据集开展了声学场景分类实验。实验结果表明:梅尔频谱的残差分量能够针对性地减少背景噪音的影响,从而具有更好的分类性能,且LSCNet实现了对特征图中频域信息的关注,其最佳分类准确率分别达到90.1%和88%,验证了该方法的有效性。 相似文献
3.
针对矿用管状带式输送机工作过程中产生噪声的问题,将采集的管带机噪声数据和主振频率作为
COMSOL 仿真和后续实验输入噪声激励的依据,设计出一种基于声学超材料的吸隔声结构,利用超材料特殊的声学性
能探究其对管带机的吸隔声作用,并创新性地通过改变结构内蜂窝芯子的边长及高度,根据仿真结果比较不同参数
下的吸隔声性能,确定声学超材料板的最佳设计参数。 最后,设计实验测量超材料板的隔声数据并绘制隔声曲线,整
体上实验与仿真结果相一致,且实验得到在主振频率范围内噪声最高能被有效地降低 34. 2 dB。 通过研究表明:在合
理的结构参数下,设计的声学超材料板具有良好的低频吸隔声性能,为实现管带机的吸隔声提供了一定的参考。 相似文献
4.
针对高温严苛条件下铸锻件内部温度场非接触测量困难这一问题,提出了基于弯曲效应和三角形前向展开法的高温铸锻件温度场非接触电磁超声斜入射横波重构方法。结合数值仿真和730℃电磁超声检测实验,对直入射横波的三角形追踪数学模型进行了验证,并研究了声束入射角、温度梯度对斜入射横波的传播路径和渡越时间的影响,比较了不同入射角的斜入射横波的温度灵敏度系数。结果表明:基于三角形前向展开法的高温锻件温度场直入射横波重建误差在3%以内。当采用斜入射横波时,声线传播路径受温度梯度、入射角度的影响较大,且对温度梯度的变化更加敏感,无论使用横波渡越时间还是横波出射点位置偏移量均可重构高温铸锻件的内部温度场。 相似文献
5.
7.
潜江凹陷潜江组页岩油因其独有的陆相盐湖沉积特征导致储层“甜点”预测困难,亟需开展基础性的岩石物理实验研究,以明确页岩油储层不同岩性、物性和地震弹性参数间的变化规律。为此,对研究区F井的47块岩心进行了岩石物理声学测试,并结合常规物性测试,系统地分析了盐间页岩油储层地震弹性性质的变化规律,研究了识别岩性的参数,确定了对有利储层敏感的弹性参数。结果表明,盐岩和大部分盐间页岩样品表现为各向同性,而具有矿物成层和层理裂缝发育的岩石则各向异性显著。纵、横波速度、杨氏模量、体积模量和纵波阻抗可用于识别岩性,而纵、横波速度比和泊松比等参数不适用于区分岩性。此外,发现石英含量与纵波速度和纵波阻抗具有相关性,也可用于岩性识别。最后确定了有利储层的敏感弹性参数,盐间页岩层:密度ρ大于2.2g/cm3、杨氏模量大于44.38GPa、纵波阻抗大于11.06g/cm3·km/s;利用纵波阻抗与纵、横波速度比的交会、杨氏模量与泊松比的交会方法区分有利储层时,会出现严重的叠置现象,而拉梅系数λ和密度ρ乘积(λρ)以及剪切模量μ和密度ρ乘积(μρ)可以相对较好地区分有利储层,其参数范围分别满足38.02GPa·g/cm3<λρ<67.38GPa·g/cm3和39.51GPa·g/cm3<μρ<53.84GPa·g/cm3。此结果与测井解释结果吻合度较好,说明了测井解释的可靠性。研究结果还可为岩石物理理论建模以及测井解释和地震“甜点”预测工作提供数据支撑。 相似文献
8.
9.
基于MEMS(Micro Electrical Mechanical System)声传感器阵列及光学相机,设计并实现了车辆鸣笛声抓拍系统。结合车辆鸣笛声的时域与频域特点实现鸣笛声的识别,结合最小化最大旁瓣级原则给出生成声传感器阵列的具体方式,结合波,束形成技术及互谱矩阵实现区域内声源波达方向估计,以可编程逻辑门阵列(Field Programable Gate Array,FPGA)作为算法实现平台,完成数据采集与数据处理模块设计,结合工业计算机及光学相机,实现车辆鸣笛声抓拍。通过测试,验证了所设计的系统对鸣笛声抓拍的有效性。 相似文献
10.