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摘要:
基于BP人工神经网络研究了利用汽车关门声客观评价量进行声品质评价的方法.利用所采集声音样本的主、客观评价结果对BP人工神经网络进行训练,对训练好的网络进行主观评价预测;另外,对人工神经网络模型的输入量即关门声客观评价参数进行了研究.结果表明:基于人工神经网络模型的声品质评价方法是有效的;音调度是汽车关门声的一个重要特征量,将音调度一并作为输入参量,不仅可以提高网络的收敛速度,而且可以降低网络预测误差.
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文献信息
篇名 基于人工神经网络模型的车门关闭声声品评价方法研究
来源期刊 汽车工程 学科 交通运输
关键词 车门关闭声 声品质 神经网络 音调度
年,卷(期) 2011,(11) 所属期刊栏目 论文
研究方向 页码范围 1003-1006
页数 分类号 U467.4
字数 2803字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 毕传兴 合肥工业大学噪声振动工程研究所 76 972 18.0 26.0
2 徐亮 合肥工业大学噪声振动工程研究所 29 245 9.0 15.0
3 张波 合肥工业大学噪声振动工程研究所 12 71 5.0 8.0
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研究主题发展历程
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车门关闭声
声品质
神经网络
音调度
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研究分支
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引文网络交叉学科
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1000-680X
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大16开
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1979
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