试论声音滚动与声音抖动的辩证关系

歌唱不同其他艺术形式,可以借助器乐的发声旋律,主要的发声乐器是依靠声音的滚动形成,它能使音乐作品富有独特的气质,更具有表现力。但在我们在学习声乐的过程中经常会误把声音的抖动当作滚动,使得歌唱虚、飘、不实在。为进一步提高对歌唱中声音滚动、抖动的理论认识、两者之间的关系和声音滚动发展需要的条件等,本文对声音滚动、抖动形成的理论依据和具体方法以及运用时出现的一些常见问题作出论述,以科学的发声训练方法,呈现优美动人的声音。

基于CEEMDAN和层次波动离散熵的滚动轴承声音信号故障检测

声音信号在收集时具有非接触测量的优势,但容易受到周围环境噪声的干扰而导致信噪比较低,不利于特征信息的获取。为从滚动轴承声音数据中提炼出有效的特征信息,并实现故障的精准识别,提出一种基于自适应噪声完全集成经验模态分解(CEEMDAN)和层次波动离散熵(HFDE)的声音信号故障诊断策略。在该策略中,CEEMDAN缓解了集成经验模态分解(EEMD)的模态混淆缺陷;针对传统多尺度波动离散熵(MFDE)无法考虑时间序列的高频信息的缺陷,提出一种基于层次化处理的层次波动离散熵非线性动力学指标。将所提策略用于滚动轴承的故障识别,能够检测出不同故障状态下的声音数据。通过数值模拟和滚动轴承实验数据分析,将所提方法与CEEMDAN-MFDE、EEMD-HFDE、EEMD-MFDE、HFDE和MFDE进行对比。结果表明:所提方法达到了100%的识别准确率,多次实验的平均识别准确率也达到了99.5%,均高于对比方法,从而验证了该策略的有效性和优越性。