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电声技术
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史丽丽

月刊

1002-8684

tvea@263.net.cn

010-59570226

100015

北京市朝阳区酒仙桥北路乙7号

电声技术/Journal Audio Engineering北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊系信息产业部主管的我国电声专业中文核心期刊及引文源刊物。设有声频工程、扬声器与传声器、器件与电路、语音技术、电声基础、网络与多媒体、通信电声、标准与检测、节目制作与广播、噪声控制、知识之窗、产品撷拾、动态信息等栏目。以应用技术为主、兼顾学术与科普，以技术交流为主、兼顾市场信息与产品商情，在电声专业领域起技术向导和产品推广作用。
正式出版
收录年代

    基于深度学习的超声波细水雾灭火技术研究

    时迎华张帅
    31-34页
    查看更多>>摘要：为提高超声波细水雾灭火的精准性和有效性,提出一种基于深度学习的超声波细水雾灭火方法.该方法综合运用超声波频率调制、相控阵及能量聚焦等技术,实现智能化、精准化的灭火效果.实验结果表明,该方法能够快速、有效地扑灭不同类型的火灾,在降温速率、抑制燃烧等方面显著优于传统细水雾灭火方法,为火灾扑救提供了一种全新的解决方案.

    深度学习超声波细水雾

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    声纹识别技术在煤化工废水处理中的应用

    朱海涛
    35-37页
    查看更多>>摘要：介绍声纹识别技术的基本原理和特点,详细阐述该技术在设备工况监测、生物处理过程控制及泄漏检测等方面的具体应用方法.通过某煤化工企业污水处理站的案例分析,展示基于声纹识别技术的智能优化控制系统在提高化学需氧量(Chemical Oxygen Demand,COD)去除率、降低污泥产率和能耗方面的显著成效.研究表明,声纹识别技术为煤化工废水处理提供了新的解决方案,有望推动该领域向智能化、精细化发展.

    声纹识别技术煤化工废水智能控制

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    基于EMD去噪的煤矿井下地质构造声学探测方法

    李浩东王腾飞曹成名
    38-40页
    查看更多>>摘要：针对井下声学信号的非平稳特点,提出一种基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)去噪的煤矿井下地质构造声学探测方法.该方法利用EMD的自适应分解能力,结合自适应阈值确定和信号重构技术,有效提高了井下声学信号的信噪比.实验结果表明,该方法相比传统小波阈值去噪,能更好地保留地质构造声学响应特征.

    经验模态分解(EMD)井下地质构造声学探测

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    基于深度卷积神经网络的城市噪声识别研究

    郑盼盼闫东
    41-43页
    查看更多>>摘要：为提高噪声的分类准确率,研究基于深度卷积神经网络(Deep Convolutional Neural Network,DCNN)的城市噪声识别方法.首先,分析基于深度神经网络的噪声识别框架;其次,通过短时傅里叶变换(Short Time Fourier Transform,STFT)提取噪声信号的时频域特征,采用DCNN识别噪声类型;最后,采用UrbanSound8K数据集进行实验分析.实验结果表明,该方法在不同噪声类别上均具有较高的分类准确率.

    深度卷积神经网络(DCNN)城市噪声声音分类时频域特征

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    信息技术在计算机虚拟立体声像软件设计中的应用

    钱秋荣
    44-46页
    查看更多>>摘要：信息技术的快速发展为计算机虚拟立体声像软件的设计提供新的机遇.探讨信息技术,特别是数字信号处理(Digital Signal Processing,DSP)技术、三维音频算法、虚拟现实(Virtual Reality,VR)技术在计算机虚拟立体声像软件设计中的应用.这些技术的综合利用,不仅提升了声音的空间感和真实感,还增强了用户的沉浸式体验.

    虚拟立体声像数字信号处理(DSP)三维音频虚拟现实(VR)

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    基于改进决策树算法的雷达目标多维特征精准识别研究

    张梦宇
    47-49页
    查看更多>>摘要：决策树算法是一种常用的数据挖掘方法,通过构建树状模型实现目标分类和回归.在雷达目标识别领域,这一技术被应用于从雷达信号中提取并分类目标的特征,旨在提高识别的准确性和效率.首先介绍决策树算法在雷达目标识别中的应用背景和面临的挑战,然后详细描述算法的基本原理及其改进方法,并通过实验设计验证改进决策树算法在雷达目标多维特征精准识别中的有效性.

    改进决策树算法雷达目标多维特征精准识别

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    基于Mamba-UNet架构的音高估计模型

    彭祖剑
    50-52,56页
    查看更多>>摘要：单声源声音的音高估计算法主要有音高跟踪的鲁棒算法(Robust Algorithm for Pitch Tracking,RAPT)、SWIPE(Sawtooth Waveform Inspired Pitch Estimator)、Harvest等,但在引入有音乐伴奏等复调音乐的声源时,这些算法在人声音高估计任务中存在明显不足.借鉴现有的研究成果,改进传统声调估计的鲁棒模型(Robust Model for Vocal Pitch Estimation,RMVPE),提出一种基于Mamba-UNet架构的Mamba-RMVPE,用于解决复调音乐等多声源声音的人声音高估计问题.相较于传统的RMVPE,Mamba-RMVPE的音高准确率(Raw Pitch Accuracy,RPA)、音色准确率(Raw Chroma Accuracy,RCA)、总体正确率(Overall Accuracy,OA)均有提升,推理时间也大幅缩短.

    复调音乐音高估计声调估计的鲁棒模型(RMVPE)Mamba-UNet

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    智能算法在声呐目标识别中的应用研究

    张钰竹
    53-56页
    查看更多>>摘要：随着人工智能技术的快速发展,智能算法在声呐目标识别领域的应用逐渐成为研究热点.概述神经网络、支持向量机、深度学习等智能算法的基本原理及其在声呐目标识别中的应用优势.详细讨论数据预处理与特征提取策略、模型选择与训练策略、识别性能评估与优化策略,为声呐目标识别的实际应用提供全面指导.对于实时性与健壮性对算法选择的影响,提出了针对不同任务特性的算法选择策略.基于智能算法的应用实践,提出了融合与创新的发展建议,以期推动声呐技术的进一步发展.

    智能算法声呐目标识别神经网络支持向量机深度学习

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    基于计算机图形的声呐图像生成关键技术研究

    徐海霞
    57-59页
    查看更多>>摘要：为提高水下目标探测的图像质量,研究一种基于计算机图形的声呐图像生成(Computer Graphics-based Sonar Image Generation,CG-SIG)方法.该方法结合声学物理建模、计算机图形渲染、深度学习优化技术.实验结果表明,CG-SIG方法生成的声呐图像在峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio,PSNR)、结构相似性(Structural Similarity,SSIM)、平均主观得分(Mean Opinion Score,MOS)指标上均优于传统方法,为水下目标探测提供了可靠的图像支持.

    声呐成像计算机图形深度学习

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    多普勒超声波技术在河道断面流速流量监测中的应用

    赵德远刘生闯张勇乔鹏...
    60-62页
    查看更多>>摘要：基于多普勒超声波技术的基本原理,分析其在河道断面流速流量监测中的具体应用,包括多点流速剖线测量、走航式流量测量、湍流监测.通过一条典型河流的应用实例,验证了该技术在复杂河道条件下的有效性和高效性.结果表明,多普勒超声波技术为水文过程研究和河流管理提供了重要的数据支持.

    多普勒超声波技术流速流量监测走航式测量

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