基于梅尔倒谱系数的路面板下脱空识别的应用研究

混凝土路面在使用过程中会出现各种病害,板下脱空就是常见的病害之一。因此,对混凝土路面板下脱空的有效识别就显得十分必要和紧迫。文中在了解和分析国内外脱空识别和声信号处理方法的基础上,针对声振法采集到的声信号的具体特征,利用梅尔倒谱系数(MFCC)和BP神经网络在混凝土路面板下脱空程度方面的应用,对路面板下脱空进行了研究。结果表明:严重脱空的识别正确率为94%,一般性脱空的识别正确率为92%,非脱空的识别正确率为90%。本文研究方法能够达到识别路面板下脱空的目的。