柔性浅埋物的声-振智能探测

提出一种基于目标检测算法的柔性浅埋物的声-振智能探测方法,将声波激励、激光散斑干涉测振和目标检测算法有机结合,用以柔性浅埋物的大范围快速探测。在论述YOLO系列目标检测算法原理的基础上,选择并优化柔性浅埋物的智能探测网络模型;然后,搭建声-光融合智能探测系统,构建不同柔性浅埋物的激光散斑干涉条纹图数据集;最后,对数据集进行训练和测试,验证该算法用于干涉条纹图识别的可行性。实验结果表明:在给定实验条件下,柔性浅埋物智能探测网络模型的精确率为98.39%,召回率为84.72%,平均识别精度为99.66%。该声-振智能探测方法可以在给定实验环境下对多种柔性浅埋物的激光散斑干涉条纹图进行智能识别,适用于浅层地下柔性掩埋物的大面积快速探测。

基于电弧声信号的窄间隙脉冲熔化极气体保护焊侧壁熔合状态在线识别

为在焊接过程中实时了解焊缝内部的焊接状况,构建了电弧声信号实时采集系统。在焊枪摆动中心处于不同位置的情况下,进行了电弧声信号特征与侧壁熔合状态的相关性分析。分别从时域与频域中提取了与侧壁熔合状态相关性较强的电弧声特征。为进一步提高熔合状态预测的有效性,采用电弧声特征参量构建了支持向量回归的侧壁熔合状态识别模型。为减小不良特征对识别模型的影响,显著提高模型的识别精度,采用遗传算法进行了参数寻优。参数寻优后模型的总体识别率达93.33%,实现了窄间隙侧壁熔合状态的有效识别。

数字媒体中三维动画与环绕声技术的融合研究

环绕声技术的引入显著增强了三维动画的视听同步性和空间感,深化了情感表达,并为创新叙事手法提供了可能。这种融合不仅提升了动画作品的艺术表现力和观众的沉浸感,还为数字媒体的发展开辟了新路径。基于此,首先介绍三维动画技术和环绕声技术的概念,其次分析三维动画与环绕声技术的融合实践,最后分析融合过程中的问题与挑战。

基于谱-时信息融合的机械设备异常声音检测

针对机械设备声音信号的特点提出了一种基于谱-时信息融合的机械设备异常声音检测方法(STvec-MFN),结合1DCNN网络时序特征和对数梅尔频谱的频谱特征,利用频-时联合注意力模块ST-JAM聚合频谱和时序特征,建立MobileFaceNet(MFN)模型完成机械设备故障检测,并在工业数据集MIMII和ToyADMOS上进行验证。实验表明,STvec-MFN的检测性能AUC和mAUC分别达到88.80%和81.33%,比目前性能优异的Glow算法提升4.2%和15.65%。

基于声像融合信息检测的畜禽舍主动式灭蚊装置

蚊子不仅会传播各种疾病,对于人类是四害之一,而且对养殖业的牲畜也存在相同威胁。传统畜禽舍灭蚊存在适用范围有限、灭蚊效果差等问题,为此,研制一种基于声像融合信息检测的畜禽舍主动式灭蚊装置。采用声音、视觉及红外线热释电信号技术对蚊子进行识别定位,然后通过电信号控制电机带动电网转动,实现物理灭蚊,从而达到节能高效灭蚊的效果,改善畜禽的生长环境,这对于解决畜牧业的灭蚊问题具有一定意义。

基于声光融合的照明设计研究与探讨

随着沉浸式体验与元宇宙等新概念的提出,对照明光环境的设计要求也不断升级。坚持以人为本的照明设计理念出发,对新媒体、新灯光艺术的效果评价将不再局限于视觉体验的单一维度,结合听觉、嗅觉等多感官的体验效果将大大提升视觉信息的体验感。而其背后基于声光融合的照明量化评价模型将是赋能设计师的有力工具。本文简单尝试探索声光融合叠加效果及科学匹配,并将相关研究成果初步应用于具体实践项目,以期在主观情绪表现、客观生理参数等多维度寻找照明效果评价方法,将有利于更多新技术、新产品在照明场景中的应用。

机械设备多模态声源分离方法研究

针对单模态混合信号分离方法存在的无法确定机械设备与声源对应关系的问题,提出一种多模态特征融合的机械设备声源分离方法。首先,通过利用多组不同尺度的特征提取层,构建一种多尺度特征提取结构的Res2Net18网络,以提取机械设备细粒度视觉特征;再用坐标注意力机制模块替换UNet网络中直接跳跃连接,以增强编码器中不同音频特征的空间位置信息表达。其次,将机械设备视觉特征融入混合音频特征中生成对应声源掩码,再利用掩码与混合音频频谱结合得到独立声源频谱,从而实现根据视觉特征分离对应机械设备声源,该方法有效解决了单模态混合信号分离方法存在的无法确定机械设备与声源对应关系的问题。最后,在机械设备数据集上SDR、SIR和SAR分别达到6.14 dB、8.59dB和18.33 dB,与现有三种多模态声源分离模型进行对比,所提多模态声源分离方法在SDR和SAR均取得最优结果,验证了多模态声源分离方法的有效性。

基于特征融合的煤矿瓦斯和煤尘爆炸声音识别方法

为解决煤矿瓦斯与煤尘爆炸灾害报警方法监测手段单一、监测技术落后、误报率和漏报率高等问题,提高煤矿瓦斯和煤尘爆炸识别的准确率,提出了基于特征融合的煤矿瓦斯和煤尘爆炸声音识别方法:在煤矿井下重点监测区域安装矿用拾音器,实时采集煤矿井下设备工作声音和环境音等,将采集的声音信号通过提取由梅尔倒谱系数和Gammatone滤波器倒谱系数构成的新混合特征MGCC,通过主成分分析的方法提取其前9维特征值构成表征声音信号的特征向量,输入支持向量机中训练得到煤矿瓦斯和煤尘爆炸声音识别模型;待测声音样本通过提取其特征向量,输入到训练好的煤矿瓦斯和煤尘爆炸声音识别模型中,得到分类识别结果;并通过实验验证。首先,通过声音信号的特征提取实验分析通过MGCC和主成分分析提取的声音信号特征的特点,不同时长的同一声音信号特征值分布稳定,且差异不大;同一时长的不同声音信号特征值分布差异明显,因此通过MGCC和主成分分析提取声音信号的特征向量可有效表征声音信号;其次,由识别实验结果可以得知,所提识别方法的识别率达到97%,高于比对算法;最后,通过贝叶斯超参数优化实验结果可知,优化后的煤矿瓦斯和煤尘爆炸声音识别模型明显优于优化前的识别模型,能够满足煤矿瓦斯和煤尘爆炸感知和报警需求。

三维声技术与超高清视频融合应用研究

以三维声技术与超高清视频融合应用为研究重点,全面介绍三维声技术的概念、主流标准及解决方案,重点分析超高清视频的概念、产业发展现状,介绍三维声技术在超高清视频中的应用价值,深入探讨三维声技术与超高清视频融合应用,包括在大型体育赛事、音乐会、电影以及纪录片等方面的实际应用案例,以期推动三维声技术与超高清视频在影视、娱乐、体育等多领域的深度融合应用。

基于颜色通道特征融合的环境声音分类方法

针对传统神经网络提取的复杂环境声音特征微弱,导致分类准确率低的问题,提出了一种基于颜色通道特征融合的环境声音分类方法。首先,从原始音频数据中提取出三种声音特征,即对数梅尔频谱图(log-Mel spectrogram,LMS)、梅尔倒谱系数(Mel-scale frequency cepstral coefficients,MFCC)以及能量谱图(energy spectrum,ES);其次,分别将以上三者作为RGB颜色通道分量进行特征融合,形成包含更多特征信息的声谱图,更全面表征环境声音;再次,为了避免由于数据集较少导致所训练的模型泛化能力较差,对预训练模型VGG-16采用微调方法进行训练;最后,在两个广泛使用的环境声音分类数据集以及实际场景采集的音频上验证本文所提方法的有效性,并与其他模型的准确率进行对比。结果表明,本文所提方法在ESC-10以及ESC-50数据集上的准确率分别能够达到88.2%和65.2%,并且能提高实际场景采集的音频分类效果。

大型交响乐现场扩声系统设计

探究技术与艺术在交响乐领域的融合方式及其效果。基于大型交响乐现场扩声实践,探讨现场扩声技术的具体运用,包括音响系统的配置、声音效果的设计以及扩声技术与交响乐的结合,以期展现技术与艺术相结合时的协调与平衡,发挥技术在捕捉和增强交响乐细腻情感和深邃空间感中的重要性。

基于实测数据的声速剖面延拓和同化应用研究

海水中声速剖面的建立是研究水下声场传播规律的基础之一,基于实测声速剖面数据对历史声速剖面数据库进行延拓和同化。首先,对某次海洋实验实测数据进行预处理,剔除数据中异常点,并根据拟合法将实测数据与历史网格对齐;其次,利用融合法对历史数据进行同化,得到同化后的声速剖面;最后,根据观测值和同化值的均方根误差进行实验验证,结果符合预期。

舰艇编队协同反潜仿真系统及关键技术研究

针对协同反潜作战系统仿真的需求,提出了一种基于HLA的舰艇/舰载机编队协同反潜仿真系统构建方法,解决了声传播损失建模、多平台多传感器信息融合、基于Petri网的编队协同反潜指挥决策仿真、火箭助飞鱼雷全弹道建模与仿真等关键技术。仿真实验结果表明,所建仿真系统可扩展性强,仿真精度高,满足了典型反潜作战研究的需要,具有实用价值。

助词“了”在山东方言中的对应形式及相关问题

文章考察了助词"了"在山东方言中的对应形式,分为合一型和二分型两种。合一型有"了"、"啦"、"唠"、"喽"四种读音,主要分布在东区,少数在西鲁片;二分型有"唠—啦"等17种类型,主要分布在西区以及相邻的东区方言。"了1"位置上的形式有"唠"、"嘹"、"溜"、"喽"、"哩"等,"了2"位置上以"啦"为主。文章认为,这些形式与普通话的助词"了"同源;助词"了"形成之后,其语音形式在汉语方言中趋于分化,二分型山东方言较合一型山东方言和普通话发展略快。文章还讨论了山东方言中助词"了"的语音变化,指出"了1"位置上的形式多为弱化所致,而"了2"位置上的形式除了弱化,还可能来自"了"与句尾语气词的合音。

基于信息融合的运动目标跟踪算法

针对复杂背景下目标遮挡后跟踪不稳定的问题,提出了一种在粒子滤波框架下融合异类信息进行目标跟踪的算法。该方法建立了声源特征模型和颜色特征模型,在此基础上将声音信息和图像的颜色信息融合到粒子滤波跟踪算法中,通过粒子更新策略实现跟踪。实验结果表明与基于单一特征的跟踪算法相比均方误差降低了18.3%。在低信噪比情况下,该算法更加稳健、有效。

智能视频监控系统关键技术及算法研究

提出了一种基于PC机的智能视频监控系统设计方案。将基于直流力矩电动机的三环伺服系统应用于云台控制,有效解决了对高速运动目标的精确实时跟踪问题。系统采用声源定位技术辅助实现对监控目标的快速定位,利用相邻三帧差分法实现了运动目标的提取,并且给出了运动目标的形心计算方法。系统根据运动目标的位置信息,实时控制云台摄像头姿态,使被监控目标始终处于监控画面中央。在MATLAB环境下,对系统各模块进行仿真,结果表明,系统能够实现对高速运动目标的精确跟踪。

论汉语方言合音的类型——兼议洛阳方言合音现象

根据合音在方言中的具体使用情况,把合音分为构词法范畴、构词法和语音变化的过渡状态、语音的减缩变化等三种类型,更为清晰地说明合音在方言中的实际情况。洛阳方言数量短语合音词"四个[suo^(51)]""五个[uo^(51)]""六个[luo^(24)]""十个[suo^(42)]"里的"个"是《中原音韵》时代读音([kuo])的保留,合音词"一个[yo^(51)]""七个[ts^hyo^(24)]""九个[tcyo^(55)]"里的韵母"yo"则是受到合音上字读音的影响,原本是uo。

声信号特征融合的变压器故障判断方法

针对变压器故障种类繁多、故障样本不足的问题,提出了一种声信号特征融合的变压器故障判断方法.在正常变压器中提取大量正常声信号,从中找到符合变压器特性的特征.在时域、频域等不同空间域中对采集的变压器正常声信号进行特征提取,由最大相关-最小冗余算法找到最符合变压器声信号的特征集,并对特征集利用加权熵主成分法得到融合指标.对某变电站220 kV和110 kV变压器正常信号与故障仿真信号在噪声干扰的情况下对融合指标进行了比较,结果表明:该方法获取的融合指标在正常与仿真故障情况下区分明显,具有良好的识别效果,验证了该方法的可行性.

多信息融合感知搜救机器人的设计与实现

针对地震、战争等灾难环境设计了一种多信息融合感知搜救机器人,机器人通过图像、火焰、温度等多种传感器实现信息融合,感知灾难现场环境。通过无线传输,搜救机器人将各种信息传送到监控端,使搜救人员实时了解灾难现场环境,并且机器人特有的声源定位系统可以辅助搜寻受困人员。同时搜救人员可以通过远程操控控制机器人状态,为搜救人员提供帮助。

基于切削声和切削力参数融合的刀具磨损状态监测

针对单一传感器监测刀具磨损状态存在的不足,提出了将声传感方式和力传感方式综合利用,以人工神经网络作为多传感器信息融合的方法。在立式数控加工中心上铣削加工45#钢调质试件,利用驻极体传声器和Kistler测力仪检测与刀具磨损相关的特征量,得出铣削声信号特征量LPCC的第6、7、8阶分量,X、Y向切削力以及绕Z轴的力矩与刀具磨损密切相关。以这6个特征量作为神经网络的输入信号,利用有动量的梯度下降的BP算法建立了刀具磨损状态监测的多参数融合模型。研究结果表明神经网络输出值与实际测量值基本相符合,切削声和切削力特征融合后提高了识别刀具磨损程度的准确性和稳定性。