本文主要研究内容
作者梁凯,赵海军,宋伟志（2019）在《基于卷积神经网络的内燃机声品质评价方法研究》一文中研究指出：为解决内燃机声品质评价中人工效率低、成本高的问题,引入卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)模型和声谱分析方法构建了CNN声品质预测模型;同时模型中设计了带通滤波器,可对噪声样本进行自动特征提取,并以此为输入数据,利用自适应时刻估计(adaptive moment estimation,Adam)算法优化网络中各层权重,并将模型用于声品质评价。为证明CNN模型预测的性能,构建了基于心理声学参量的后向传播算法(back propagation,BP)声品质评价模型,并用于对照试验,在样本标签值(人工评价值)处理时,分析了客观评价心理声学参数与评分值的相关性,选取与人工评价结果相关度最大的4个心理声学参量作为BP模型的输入值进行预测。试验结果表明,基于CNN的声品质评价模型能更精确地预测内燃机声品质,并且在CNN预测模型中基于听觉谱的输入评价值比基于时域的短时平均能量、频域的频谱通量输入评价值精度更高。
Abstract
wei jie jue nei ran ji sheng pin zhi ping jia zhong ren gong xiao lv di 、cheng ben gao de wen ti ,yin ru juan ji shen jing wang lao (convolutional neural network,CNN)mo xing he sheng pu fen xi fang fa gou jian le CNNsheng pin zhi yu ce mo xing ;tong shi mo xing zhong she ji le dai tong lv bo qi ,ke dui zao sheng yang ben jin hang zi dong te zheng di qu ,bing yi ci wei shu ru shu ju ,li yong zi kuo ying shi ke gu ji (adaptive moment estimation,Adam)suan fa you hua wang lao zhong ge ceng quan chong ,bing jiang mo xing yong yu sheng pin zhi ping jia 。wei zheng ming CNNmo xing yu ce de xing neng ,gou jian le ji yu xin li sheng xue can liang de hou xiang chuan bo suan fa (back propagation,BP)sheng pin zhi ping jia mo xing ,bing yong yu dui zhao shi yan ,zai yang ben biao qian zhi (ren gong ping jia zhi )chu li shi ,fen xi le ke guan ping jia xin li sheng xue can shu yu ping fen zhi de xiang guan xing ,shua qu yu ren gong ping jia jie guo xiang guan du zui da de 4ge xin li sheng xue can liang zuo wei BPmo xing de shu ru zhi jin hang yu ce 。shi yan jie guo biao ming ,ji yu CNNde sheng pin zhi ping jia mo xing neng geng jing que de yu ce nei ran ji sheng pin zhi ,bing ju zai CNNyu ce mo xing zhong ji yu ting jiao pu de shu ru ping jia zhi bi ji yu shi yu de duan shi ping jun neng liang 、pin yu de pin pu tong liang shu ru ping jia zhi jing du geng gao 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自内燃机工程的梁凯,赵海军,宋伟志，发表于刊物内燃机工程2019年02期论文，是一篇关于内燃机论文,声品质论文,卷积神经网络论文,听觉谱论文,神经网络论文,内燃机工程2019年02期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自内燃机工程2019年02期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。