面向工业缝纫机噪声品质评估的双耳融合模型

为解决单纯采用A计权声压级判定工业缝纫机噪声品质好坏的准确率低、采用单次随机划分数据集建模导致模型泛化性不高以及仅使用单通道数据描述声品质导致无法充分反映人的双耳听觉特性的问题,提出一种工业缝纫机噪声品质评估方法。以声压级、A计权声压级、响度、尖锐度、抖动度、粗糙度和音调度作为声品质客观参数,采用基于排序法的参考等级评分法进行主观评价试验,通过蒙特卡洛仿真和多元线性回归建立工业缝纫机噪声品质评估的左右耳独立预测模型和双耳融合预测模型。结果表明:利用蒙特卡洛仿真得到的模型具有最大的统计概率,与单次随机划分数据集进行模型搭建相比,该方法得到的模型具有更小的随机性和更大的泛化性;左右耳独立模型的测试准确率分别为93.56%和92.56%,而双耳融合模型为94.53%,说明双耳融合模型的预测结果与人的主观评价结果更匹配。

板结构的声辐射模态分析及其高分辨率法向振动速度重建

提出了一种基于声辐射模态的速度基向量构建方法,该速度基向量不受网格划分的影响,可用于高分辨率的板结构法向振动速度重建。首先对板表面稀疏网格的声辐射模态进行计算,再以声辐射模态和模态系数构建板法向振动速度分布的基向量,然后由声场测量声压求解基向量系数,最后由该系数和加密网格的速度基向量重建高分辨率的板法向振动速度分布。以简支板声源进行仿真计算,当测量声压信噪比为30 dB时,低频的法向振动速度重建误差最低可达3.7%;以固支板声源在消声室中进行实验验证,131.5 Hz振动频率下的重建误差低于7%。该方法实现了只需要少量声压测量点即可精确重建板声源更高分辨率的法向振动速度分布。