基于汉语语音素材的响度算法误差研究

对两类在国际上得到广泛接受的响度模型即Moore和Zwicker时变响度模型及ITU(国际电信联盟)标准推荐响度模型进行了对比研究.通过耳机回放的主观听音实验评估了这两类响度模型在计算汉语语音素材总响度时的有效性.模型的评价采用了4种不同的统计量,对模型的绝对精度和相对精度进行了度量.研究发现,ITU-R BS.1770-4推荐响度模型相对简单,更易于对语音素材的总响度进行度量;在计算汉语语音素材的总响度时,ITU标准推荐响度模型比Moore和Zwicker时变响度模型的精度高,提高了0.5～2 dB.     

舰船辐射噪声的响度和音色特征模型

首先分析模拟舰船辐射噪声的归一化功率和Moore响度变化趋势,进一步用海试数据验证Moore响度的周期性变化特点,分析Moore响度周期性变化的原因,提取Moore响度均值作为一维特征.然后分析研究音色中有效的谱质心特征,根据谱质心的数学定义推导出谱质心带宽、谱质心斜度以及谱质心峰度的数学公式,举例分析其物理含义,并提出基于六分段频带的谱质心、谱质心带宽、谱质心斜度以及谱质心峰度共24维的音色特征模型.将Moore响度特征模型和音色特征模型相结合,从组合的25维特征的均值和方差分布可知特征具有一定的可区分性.最后设计3层BP神经网络分类器,海试数据表明基于Moore响度和音色的特征模型提取方法是有效的,且有利于提高分类识别率.     

响度特征量化的改进算法

为提取噪声信号的响度特征,研究Zwicker响度计算模型中安静状况下听阈对应的激励、被计算声音对应的激励和参考声强对应的激励3个参数参与运算的方式,引入等响曲线上24个临界频带中心频率对应的听阈声强级,提出了通过求取噪声信号的能量,计算噪声信号各临界频带的特性响度值的响度计算改进算法。利用这一算法可方便地计算噪声信号不同临界频带的响度值,这些特性响度值可组成一个24维响度特征矢量,以应用于信号分析、模式识别等。通过水声目标的模式识别实验,验证了这一信号响度特征量化改进算法的有效性和实用性。     

基于主动噪声控制技术改善车内声品质

为达到改善某款SUV匀速工况下车内声品质的目的,以驾驶员右耳旁的稳态噪声为研究对象,建立GA-BP声品质预测模型,对声品质客观参量和主观烦恼度进行一元线性回归,选取与主观烦恼度显著相关的响度和粗糙度作为控制目标,利用Zwicker计算模型对响度进行分析,利用小波变换对粗糙度进行分析,根据分析结果确定最优控制频带,并设计基于FELMS算法的主动噪声控制系统对样本噪声进行主动控制。仿真结果表明,控制后噪声的响度、粗糙度分别降低了33.5%、23.1%,烦恼度等级下降了2.76个等级,车内声品质得到大幅改善。     

基于辐射噪声响度的柴油机NVH性能优化

分析人耳对不同频率纯音的衰减特性,提出结合人耳的衰减特性和柴油机辐射噪声的频谱特性进行响度优化的方法。运用多体动力学法和边界元法对柴油机进行声学分析,采用Moore响度模型对柴油机的辐射噪声的响度进行仿真分析。分析认为柴油机1 300~2 000 Hz的辐射噪声对柴油机响度贡献最大,通过声强法噪声源识别试验得出柴油机辐射噪声在该频段的主要贡献部件是油底壳、齿轮室罩、缸盖罩以及机体。对柴油机的齿轮室罩、缸盖罩以及机体进行结构改进,改进后柴油机的声功率级由76.4 d B下降至75.5 d B,降低0.9 d B;柴油机辐射噪声响度由161.5 sone下降到144.7 sone,降低10.4%,柴油机的NVH性能明显改善。     

轿车车内噪声品质偏好性评价方法的研究

针对汽车噪声品质主观评价所需周期长、可重复性差且仅能比较出具有较明显差别的噪声样本等问题,在研究声品质客观量化的基础上,提出了一种以心理声学客观参数来描述噪声主观评价结果的计算方法.以6辆同类轿车匀速行驶时的车内噪声样本为评价对象,采用成对比较法进行声品质主观评价,计算各噪声样本的主要心理声学客观参数,通过多元线性回归分析,建立了声品质偏好性主观评价客观量化的数学模型.模型结果表明,相对于噪声分析中常用的A计权声压级和线性声压级,心理声学客观参数更适合于描述车内的噪声品质,其中响度和尖锐度是匀速行驶工况下车内声品质的主要影响因素.     

约束阻尼结构油底壳的辐射噪声响度研究

建立含机油的约束阻尼结构油底壳的耦合模型及其辐射声场无限元模型,测取螺栓的振动加速度,将其加载于油底壳螺栓孔处计算油底壳辐射声场.提取距油底壳底面中心垂向10 cm处的声压仿真值,在500~3 000 Hz内的声压仿真值与测试值十分吻合,验证了油底壳声学计算的准确性.分别以油底壳辐射噪声A计权声压级总值及响度值为目标进行优化计算,对比分析可得:A计权声压级总值较低的噪声可能使人感觉噪声强度较大,以响度等声品质指标为目标才能最直接地改善部件的NVH性能.以辐射噪声响度为目标函数,采用自适应模拟退火算法对油底壳各层厚度进行优化,优化后响度值较原机降低40.0sone,降幅达27.3%,且改进后的总质量降低21.2%,NVH性能明显改善.     

未知时变噪声下故障诊断的粒子滤波方法

针对复杂系统故障诊断问题中未知时变噪声对系统精度的影响,提出了一种噪声统计特性未知且时变的粒子滤波方法.将过程噪声和量测噪声组成联合噪声,并用Normal-inverse-Wishart分布来表示联合分布的统计特性,通过参数的递归更新实现对未知及时变噪声统计特性的实时估计和修正;然后根据噪声的组成原则,对联合噪声分解得到过程噪声和量测噪声.同时,考虑噪声时变特性和运行时间,采用部分重采样和变异操作结合的方法通过对小权值粒子的变异减小计算量,变异操作更加符合时变噪声引起的系统状态时变特性,提高采样效率.最后通过对噪声时变的非线性系统故障诊断仿真分析,验证了该方法的有效性.     

基于同步挤压小波变换的结构时变参数识别

提出了采用同步挤压小波变换的方法识别移动车辆荷载作用下桥梁时变参数.首先介绍了基于挤压小波变换的时变参数识别理论方法,随后用两层框架结构数值算例验证提出方法的有效性和精度.设计建立了移动小车通过钢梁的试验模型,建立结构的有限元模型并利用模态试验的结果对模型进行校正.采集车辆通过主梁时的加速度响应和应变响应,由应变数据估计小车不同时刻在梁上的位置,对加速度响应数据采用提出的方法识别结构的瞬时频率,与有限元计算的结果进行对比分析.研究结果表明:提出的方法能有效准确地识别时变结构的瞬时频率,具有一定的抗噪性.     

基于瞬时频率的窗宽递增寻优的短时傅里叶变换

讨论了窗函数在时频分析中的作用,分析了S变换的缺陷,指出了依据分析频率调整窗宽和使用窄窗均严重影响时频分析效果.以短时傅里叶变换为基础,提出了一种窗宽根据信号自身时变特征进行自主调节的时频分析方法,该方法以瞬时频率的变化作为判断信号频谱结构发生变化的依据,通过在瞬时频率变化之前逐次递增窗宽,使窗函数能够覆盖信号中的局部平稳区域的大部甚至全部,从而可对信号中的各局部平稳段得到最佳的时频分辨率.通过对线调频信号、时变信号和含噪声信号的分析和比较可知,本方法可准确描述信号的时间分布特征,并可同时获得最佳的频率分辨率,且对噪声不敏感,具有一定的先进性和实用性.     

减-变速集成齿轮的时变瞬心激励机理及扭振特性

减-变速集成齿轮是一种兼具圆齿轮的减速和非圆齿轮的变速功能的高效轻量化传动元件,针对其圆与非圆匹配的新型传动模式,研究含时变瞬心激励下该齿轮的动态特性.首先阐明减-变速集成齿轮传动原理,给出瞬心变化规律及传动比方程;然后通过弹性转角分离方法,揭示时变瞬心对齿轮的激励原理,进而考虑时变瞬心、刚度、阻尼和误差等因素,构建减-变速集成齿轮的扭振模型;最后通过龙格-库塔法定量地分析了不同条件下减-变速集成齿轮的扭振特性,结果表明:时变瞬心与刚度复合激励将产生复杂的多频响应,而且随着瞬心幅值的增加,瞬心激励对齿轮振动的影响将超过刚度激励,成为减变速集成齿轮振动的主要原因.      

压缩机的声品质分析

运用史蒂文斯稳态宽频带噪声响度计算方法以及Fastl总感觉噪度计算方法,分别对压缩机改进前、加装小孔消声器后左侧和后端面的噪声进行了声品质评价分析;分析表明,安装小孔消声器后,在噪声降低的同时,压缩机左侧和后端面的响度分别下降了10.25、13.3 sone,下降率均达到了40%以上,总感觉噪度分别下降了12.5、15 noy,下降率均达到了45%以上,说明小孔消声器对压缩机的声品质改善是非常理想的.     

时变摩擦系数对准双曲面齿轮动力学行为的影响

建立了考虑时变摩擦系数和润滑状态的准双曲面齿轮14自由度非线性动力学模型。提出了准双曲面齿轮混合弹流润滑摩擦模型,反映了齿轮传动系统的润滑状态,即齿面啮合既有润滑油膜接触又有粗糙峰接触的混合状态。在混合弹流润滑状态下,对时变摩擦系数对齿轮系统动力学行为的影响作了深入分析。通过载荷承载系数求出啮合线上各接触点瞬时摩擦系数并带入系统动力学方程中,考察了齿轮系统动态啮合力和传递误差变化趋势,对比了恒定摩擦系数和时变摩擦系数对齿轮动态响应的影响。不同载荷和速度下的仿真结果表明,时变摩擦系数对准双曲面齿轮系统动力学行为具有轻微的影响。     

城市变电站噪声的声品质烦躁度评价研究

针对城市变电站的低频噪声对周边居民影响日趋严重,将声品质评价的概念与研究方法引入对城市变电站噪声的评估中。通过对110 k V、220 k V和500 k V三座全户内型城市变电站的噪声现场采集,采用等级评分法对变电站噪声的烦躁度品质进行主观试验,计算了所试验的声样本的心理声学参量。通过相关性分析和回归分析,建立了城市变电站噪声的烦躁度品质预测模型。研究结果表明:城市变电站噪声的烦躁度与A声级、响度、粗糙度和抖动度都有着相对较高的相关性,而与尖锐度的相关性较低。烦躁度主观预测模型主要取决于A声级与粗糙度,并且A声级的权重明显高于粗糙度。通过对城市变电站噪声的烦躁度品质进行评价,为变电站噪声的治理提供一个具体的、全新的思路与途径。     

基于自适应 UKF 微型航姿系统噪声在线估计

针对先验噪声与系统真实噪声不符引起标准无迹卡尔曼(unscented Kalman filter,UKF)性能退化的情况,提出一种应用于非线性时变状态和参数联合估计的自适应UKF(adaptive unscented Kalman filter,AUKF)算法.根据新的协方差矩阵与相应估计值之间存在的误差,构建成本函数.采用梯度下降法进行在线预估,对噪声的协方差进行在线更新并反馈给标准的UKF.实验和仿真分析表明,与标准UKF相比,自适应UKF算法在精度上有较大的提高.对于时变噪声协方差不确定时,自适应UKF噪声在线估计的鲁棒性得到明显改善,验证了自适应UKF噪声在线估计模型的准确性和可行性.     

一种改进的适用于数字助听器的基于非线性频率压缩的多通道响度补偿方法

为了改进数字助听器中的响度补偿, 并提高高频部分的语音可懂度, 提出一种基于非线性频率压缩的多通道响度补偿的综合方法。首先, 为了避免语音的频率畸变, 基于语音可懂度进行频谱的多通道划分。然后, 采用一种非线性的频率压缩方法, 将高频部分的声音压缩至患者能听到的低频部分。所提出的非线性频率压缩方法是基于不同频段对语音理解度的贡献占比来改变频率压缩比。最后, 为了实现自适应的响度补偿同时防止传统宽动态范围压缩的固定压缩比降低语音质量, 采用一种随时间可变压缩比的自适应宽动态范围压缩方法。实验结果表明, 相对于传统的宽动态范围压缩和频率压缩方法, 该方法可以改善20%的语音鉴别准确率。     

用于非线性时变系统噪声统计Q、R阵估计的新方法

提出了一种估计非线性时变系统过程噪声协方差阵Q和观测噪声协方差阵R的新方法.扩展卡尔曼算法结合前馈神经网络的非线性时变系统辨识过程中,噪声统计Q、R阵的估计是影响系统建模和预测精度的关键因素之一.本文所提出的估计噪声统计Q、R阵方法是基于协方差匹配技术,将M ehra估计定常系统噪声统计的方法推广到一般的非线性时变系统.仿真结果显示了本文方法的有效性.