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基于LSTM网络和注意力机制的汽车车内声品质评价模型
1
作者
朱峰
唐昭
+3 位作者
邓云云
张晴宇
张学泽
李双
《江苏大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第2期125-131,共7页
为了进一步提高声品质评价模型的稳定性和评价准确率,提出一种基于长短期记忆(long short-term memory,LSTM)网络和注意力机制的汽车车内声品质评价模型(ALSTM).首先采集了不同品牌汽车在不同工况下驾驶员右耳处的稳态噪声样本,并以烦...
为了进一步提高声品质评价模型的稳定性和评价准确率,提出一种基于长短期记忆(long short-term memory,LSTM)网络和注意力机制的汽车车内声品质评价模型(ALSTM).首先采集了不同品牌汽车在不同工况下驾驶员右耳处的稳态噪声样本,并以烦恼度为评价指标开展噪声样本的主观评价试验,建立了车内声品质评价数据集.在此数据集的基础上,将噪声样本的梅尔倒谱系数(Mel-scale frequency cepstral coefficient,MFCC)作为特征输入,构建了基于LSTM网络的声品质评价模型,同时引入注意力机制对模型进行优化.结果表明:提出的声品质评价模型能够有效地对车内噪声进行评价,在测试集上的准确率高达97.07%;与其他方法相比,ALSTM模型的稳定性、收敛速度和分类准确率均有所提高.
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关键词
声品质
评价
模型
长短期记忆网络
噪声
主观评价试验
注意力机制
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职称材料
乘用车关门声声品质GA-SVR预测研究
被引量：
4
2
作者
黄泽好
金龙娥
+1 位作者
邹艾宏
陈宝
《西南大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第6期187-194,共8页
为准确、高效地评价汽车关门声声品质,以乘用车关门声为研究对象,采用成对比较法进行主观评价试验,并提取心理声学客观参量,完成主、客观参量间的相关性分析.以相关性强的客观参量为输入,主观偏好性值为输出,建立基于支持向量回归(Suppo...
为准确、高效地评价汽车关门声声品质,以乘用车关门声为研究对象,采用成对比较法进行主观评价试验,并提取心理声学客观参量,完成主、客观参量间的相关性分析.以相关性强的客观参量为输入,主观偏好性值为输出,建立基于支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)的乘用车关门声声品质预测模型,并运用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)对该模型的性能参数进行优化.选取关门声品质表现差的样车进行声品质改进,并应用该模型对改进后关门声声品质进行预测,试验结果表明:在各个速度工况下,改进后的样车关门声声品质预测值与试验值之间的误差均在3%以内,该模型适用于乘用车关门声声品质预测,能够有效提高乘用车关门声声品质预测精度和评价效率.
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关键词
关门声声品质
主观评价试验
心理声学客观参量
支持向量回归
遗传算法
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职称材料
题名
基于LSTM网络和注意力机制的汽车车内声品质评价模型
1
作者
朱峰
唐昭
邓云云
张晴宇
张学泽
李双
机构
苏州大学轨道交通学院
西北工业大学航海学院
出处
《江苏大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025年第2期125-131,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(12274350)。
文摘
为了进一步提高声品质评价模型的稳定性和评价准确率,提出一种基于长短期记忆(long short-term memory,LSTM)网络和注意力机制的汽车车内声品质评价模型(ALSTM).首先采集了不同品牌汽车在不同工况下驾驶员右耳处的稳态噪声样本,并以烦恼度为评价指标开展噪声样本的主观评价试验,建立了车内声品质评价数据集.在此数据集的基础上,将噪声样本的梅尔倒谱系数(Mel-scale frequency cepstral coefficient,MFCC)作为特征输入,构建了基于LSTM网络的声品质评价模型,同时引入注意力机制对模型进行优化.结果表明:提出的声品质评价模型能够有效地对车内噪声进行评价,在测试集上的准确率高达97.07%;与其他方法相比,ALSTM模型的稳定性、收敛速度和分类准确率均有所提高.
关键词
声品质
评价
模型
长短期记忆网络
噪声
主观评价试验
注意力机制
Keywords
sound quality evaluation model
long short-term memory network
noise
subjective evaluation test
attention mechanism
分类号
U491.91 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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职称材料
题名
乘用车关门声声品质GA-SVR预测研究
被引量：
4
2
作者
黄泽好
金龙娥
邹艾宏
陈宝
机构
重庆理工大学汽车零部件先进制造技术教育部重点实验室
重庆理工大学车辆工程学院
重庆金康赛力斯新能源汽车设计院有限公司
出处
《西南大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第6期187-194,共8页
基金
重庆市教委科研项目(2018CJ28)
重庆市研究生导师团队项目(渝教研发[2018]6号).
文摘
为准确、高效地评价汽车关门声声品质,以乘用车关门声为研究对象,采用成对比较法进行主观评价试验,并提取心理声学客观参量,完成主、客观参量间的相关性分析.以相关性强的客观参量为输入,主观偏好性值为输出,建立基于支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)的乘用车关门声声品质预测模型,并运用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)对该模型的性能参数进行优化.选取关门声品质表现差的样车进行声品质改进,并应用该模型对改进后关门声声品质进行预测,试验结果表明:在各个速度工况下,改进后的样车关门声声品质预测值与试验值之间的误差均在3%以内,该模型适用于乘用车关门声声品质预测,能够有效提高乘用车关门声声品质预测精度和评价效率.
关键词
关门声声品质
主观评价试验
心理声学客观参量
支持向量回归
遗传算法
Keywords
sound quality of door-closing sound
subjective evaluation
objective parameter of psychoacoustics
support vector regression
genetic algorithm
分类号
U463.83 [机械工程—车辆工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于LSTM网络和注意力机制的汽车车内声品质评价模型
朱峰
唐昭
邓云云
张晴宇
张学泽
李双
《江苏大学学报(自然科学版)》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
乘用车关门声声品质GA-SVR预测研究
黄泽好
金龙娥
邹艾宏
陈宝
《西南大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2021
4
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职称材料
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