医院噪声来源与控制方法

文章通过分析医院噪声的危害、来源及分布规律,阐述了控制医院噪音的方法,供医院建筑建设者们参考。

医院噪声对护理人员的职业危害及管理对策

对医院噪声污染现状、对护理人员的危害及减噪措施等进行文献综述,医院噪声来源包括抢救仪器,警报及辅助设施噪声,人员交流声等;对护理人员的生理、心理及工作质量等均造成影响;其防治措施包括需定期维护抢救仪器设备,加强教育培训,制定"静音守则"及优化护理程序等,以期提高护理人员自我保护意识,优化医疗环境,降低职业危害。

某医院建筑环境噪声优化分析

医院建筑对噪声要求较高,交通噪声、冷却塔及水泵等噪声都会对医院声环境造成极大影响。根据实际情况,利用噪声模拟软件对某医院的声环境进行模拟,对比分析了交通噪声及设备噪声对环境影响的程度,并对模拟结果进行了优化分析,提出相应隔声措施。

基于RASTA-FF2滤波降噪技术的语音识别

语音识别技术可以为要求双手同时作业的操作人员和残疾人提供一种便捷的控制方法.本文提出了一种通过结合FF 2(Second-order F requency F iltering)和RA STA(R e lA tive SpecT rA l)技术来增强语音识别鲁棒性的方法,并将这种方法成功应用于机器人化护理床的控制系统中,增强了识别系统在医院、工厂等非稳定噪声环境下语音识别的鲁棒性.通过将HMM/GMM混合模型的传统M e l频率倒谱系数为特征值的识别系统与HMM/GMM混合模型的RA STA-FF 2(R e lA tive SpectrA l-Second-order F requencyF iltering)为特征值的识别系统进行比较,并分别在纯语音和带噪语音条件下进行测试,得出:经过二阶频率滤波后的FF 2特征值再经过RA STA滤波器滤波,特别是在非稳定噪声环境下,以RA STA-FF 2为特征值的识别系统比传统的识别系统的识别率更高.这表明FF 2特征值与RA STA滤波器技术相结合,一个作用于频域,一个作用于时间域,可以有效地消除语音信号中的不同噪声成份.

基于特征值混和提升语音识别鲁棒性技术(英文)

语音识别技术可以为要求双手同时作业的操作人员和残疾人提供一种便捷的控制方法。作者在文中提出了一种通过结合二阶频率滤波和RASTA技术来增强语音识别鲁棒性的方法,并将这种方法成功应用于机器人化护理床的控制系统中,增强了识别系统在医院、工厂等非稳定噪声环境下语音识别的鲁棒性。通过将HMM/GMM混合模型的传统Mel频率倒谱系数为特征值的识别系统与HMM/GMM混合模型的RASTA-FF2为特征值的识别系统进行比较,并分别在纯语音和带噪语音条件下进行测试,发现经过二阶频率滤波后的FF2特征值再经过RASTA滤波器滤波,特别是在非稳定噪声环境下,以RASTA-FF2为特征值的识别系统比传统的识别系统的识别率更高,这表明FF2特征值与RASTA滤波器技术相结合,一个作用于频域,一个作用于时间域,可以有效地消除语音信号中的不同噪声成份。