基于语音特征与MFCC谱图融合模型的抑郁症检测

据《2022年国民抑郁症蓝皮书》显示,我国的抑郁症患者人数接近1亿。为更好地实现抑郁症辅助检测,文章首先利用MFPH端点检测方法分离了语音信号的有声段、无声段,其次提取了停顿时长、停顿次数、短时过零率等语音特征及MFCC特征谱图。对比分析发现,基于语音特征与MFCC特征谱图的融合模型在测试集上的准确率可以达到76.4%。

基于谱熵梅尔积和改进VMD的轴承故障预警

针对传统轴承故障预警实时性较差、故障特征提取准确性影响预警效果的问题,将语音端点识别思想进行迁移,采用谱熵梅尔积特征的双门限法实时追踪故障起始点.为克服变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)参数选取不当和端点效应对提取效果造成的影响,提出能量差网格搜索法对VMD进行参数寻优,并用支持向量回归机对端点效应进行抑制,结合多尺度加权排列熵在检测振动信号随机性方面的优势,充分发挥VMD对信号的重构能力,对起始点后的故障段进行特征捕捉.通过实际轴承故障信号的实验及数据分析,验证了该方法在轴承故障预警中的有效性.

Potential Cracking in Hydrogen Plant with Light Feedstocks (Part II)

This paper presents the analysis of potential thermal cracking of light feedstocks in the SMR. Two different feedstocks, natural gas and light hydrocarbon (HC) feedstock at two different mixed feed inlet temperatures, are selected to study the HC thermal cracking. Effect of Crossover Piping Volume on feed thermal cracking is also discussed.