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期刊信息/Journal information
应用声学
应用声学

王秀明

双月刊

1000-310X

yysx@mail.ioa.ac.cn

010-82547761

100190

北京海淀北四环西路21号

应用声学/Journal Applied AcousticsCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊是声学领域的学术刊物，由中国科学院主管，中国科学院声学研究所与中国声学学会联合主办.是中国自然科学核心期刊、中国科技论文统计用刊.国内外公开发行.办刊的宗旨是繁荣应用声学事业，促进新成果的开发与推广，促进科研、工程技术人员与生产的实践者之间的相互了解和合作。本刊登载应用声学各个分支及其交叉学科在国内外的新进展、新动态的综合性评论介绍，研究工作的论文、简报，工业生产或科学实验中的技术成果，制作工艺的革新与经验交流等.此外，还刊登新书评价，声学标准，国内外的重要声学消息会议报道。
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    基于听觉特性的舰船辐射噪声信号仿真

    周烨温玮范赵鹏杨日杰...
    395-401页
    查看更多>>摘要：针对工程应用中对舰船辐射噪声信号仿真结果在听觉感受上模拟度欠佳的问题,建立了一种基于音色参量谱质心的辐射噪声仿真方法.采用基于实测谱的连续谱仿真模拟,并且通过整体对比实测信号的听觉特性来搜索符合特征样本音色的线谱族幅值参量,在一定程度上改善了仿真信号的听觉特征.通过仿真最优匹配度趋势来寻求最优搜索次数,用以缩短仿真时间,得到了符合工程应用的结果.

    辐射噪声谱质心最优匹配度

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    天然气管道泄漏的声-压耦合识别方法

    李凤王文和游赟易俊...
    402-408页
    查看更多>>摘要：为了提高对城市燃气管道泄漏检测的准确性,该文提出了一种基于声波与压力波耦合的识别方法,并通过实验考察了它的可行性.实验发现管道的气体泄漏引起了两个显著特征,即泄漏噪声与压力下降.泄漏噪声的强度随泄漏量增大而增大,但噪声的频率基本保持不变;管道内压力降低的速率与泄漏量大小正相关.据此发展了一种基于相关算法的泄漏耦合识别方法,通过判别泄漏噪声与压力降是否同时出现,以及相关函数值大小与阈值对比,来判别泄漏是否发生及其大小.实验验证了耦合识别方法的有效性,并展示了比单一信号识别方法更好的抗干扰能力.

    天然气管道泄漏声波压力波耦合方法

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    贝叶斯优化卷积神经网络公共场所异常声识别

    曾宇户文成
    409-416页
    查看更多>>摘要：针对公共场所异常声的感知和识别问题,提出一种基于贝叶斯优化卷积神经网络的识别方法.提取声信号的Gammatone倒谱系数、倍频程功率谱、短时能量和谱质心,组合成声信号的特征图.构建卷积神经网络作为分类器,利用递增的卷积核设置和池化操作处理不同尺度的特征.基于贝叶斯优化算法优化卷积神经网络的模型参数,对包括火苗噼啪声、婴儿啼哭声、烟花燃放声、玻璃破碎声和警报声的5种公共场所异常声进行识别.该方法的识别结果与基于不同的特征提取和分类器方案得到的识别结果进行比较,结果表明该方法的识别效果优于其他特征提取和分类器方案的识别效果.最后分析了该方法在不同信噪比噪声干扰下的识别结果,验证了该方法的有效性.

    公共场所异常声识别Gammatone倒谱系数贝叶斯优化卷积神经网络

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    金属烧结丝网在内场消声中的应用

    黄知龙常伟廖达雄王宁...
    417-421页
    查看更多>>摘要：利用试验手段研究暂冲式风洞稳定段内安装不同规格烧结金属丝网对风洞上游控制阀后气流噪声和湍流度抑制作用.试验结果表明:多层金属烧结丝网可在全频段内大幅度降低上游气流的噪声,最大可达21 dB;消声量与金属烧结丝网无量纲的压力损失系数成正比,压力降与金属烧结丝网层数呈现出非线性叠加的结果.另外发现烧结金属烧结丝网对气流速度脉动亦具有突出的抑制效果.例如,试验段马赫数M a=1.5时,120目26层+160目26层组合烧结金属丝网出口气流速压脉动幅值减小为入口来流的18%,湍流度由11.7%降至3%.因此金属烧结丝网适合于暂冲式风洞的内场降噪.

    暂冲式风洞烧结金属丝网降噪湍流度试验

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    基于流固耦合的油底壳振动噪声预测分析

    宋兆哲李荣荣高锋军杨景玲...
    422-429页
    查看更多>>摘要：为了对油底壳的改进方案进行噪声预测,首先建立油底壳的流固耦合有限元模型,进行耦合模态计算,获得其固有频率和振型,通过模态试验验证了耦合有限元模型的准确性;其次,在发动机工作过程中,通过试验测得油底壳各螺栓固定处的振动加速度;再次,基于模态结果,在油底壳各螺栓固定处施加测试的振动加速度,采用有限元的分析方法对油底壳进行了强迫振动计算和辐射噪声计算,并进行了试验对比,结果表明该方法可用于发动机开发试验确认阶段,对油底壳改进方案进行振动噪声的预测,减小开发风险;最后,对含油量多少对辐射噪声的影响进行了对比分析.

    油底壳模态流固耦合振动噪声

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    渐开线斜齿轮短齿廓修形降噪分析

    华希俊杜航解玄黄伟平...
    430-437页
    查看更多>>摘要：为了降低特定工况下减速箱的噪声特性,找到相对最佳的渐开线斜齿轮修形方式,该文基于专业的齿轮修形软件Kisssoft和多学科一体化软件LMS Virtual Lab,根据短齿廓修形可以改变渐开线斜齿轮的端面、轴向重合度的原理,比较了未修形和经过不同短齿廓修形方式达到特定重合度后的渐开线斜齿轮减速箱声功率级的大小.分析了经过短齿廓修形后的减速箱声功率级在转速500～2000 r/min之间显著下降的原因,并对经过短齿廓修形后的减速箱声功率级在2500 r/min和3000 r/min时并未明显下降的原因做了解释.最后根据减速箱声功率级在转速500～2000 r/min之间的平均降幅,认为通过齿形鼓形修形使得渐开线斜齿轮的端面、轴向重合度分别为1.516、0.864时,减速箱声功率级降幅最大,降噪效果最好.

    有限元分析渐开线斜齿轮短齿廓修形端面、轴向重合度声功率级

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    声学超材料对低频噪声的消声特性

    陈龙虎
    438-444页
    查看更多>>摘要：针对低频噪声较难消除的问题,设计了亥姆霍兹共振腔与声学超材料薄膜耦合的消声结构,在利用有限元软件进行屈曲分析薄膜的临界状态得知声学超材料薄膜结构临界失稳力为0.087 N·m,利用COMSOL声固耦合模块研究薄膜形态对传递损失峰值频率的影响.结果表明:薄膜扭转角度由0◦增加到30◦时,薄膜总体刚度增加,传递损失峰值对应频率向右偏移了30 Hz,变化并不明显.为了扩大频率偏移范围,在扭转30◦的基础上,对扭矩棒施加垂直向下的压力,压力由0 kPa增加到2 kPa,薄膜预应力增大,系统刚度增加,使得传递损失峰值向右偏移了170 Hz.最后搭建实验平台,验证了薄膜在扭转时的频率偏移与仿真基本吻合,在不同压力时频率偏移一致,进而可以实现较大范围的低频率噪声控制.为声学超材料的设计和控制提供有效的依据.

    低频噪声声学超材料有限元分析传递损失

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    一种新型的电脑键盘按键声信号采集方法

    张梦玉王绪隆张仲宁李杰...
    445-452页
    查看更多>>摘要：传统的电脑键盘按键声信号采集方法是采用造价较高的低噪声马达以恒定的速度敲击键盘按键,通过传声器远距离采集键盘的按键声,该方法在自然环境下受环境噪声影响大,需在低噪声环境中进行,因此很难在工业上大规模使用.该文提出了一种新型的电脑键盘按键声信号采集方法,首先采用模拟信号驱动电磁铁模拟手指敲击键盘按键,然后通过缩小检测距离和设计隔声腔有效实现对环境噪声的隔离,最终使传声器有效采集键盘按键声信号.该方法有利于同类型设备在工业上的大规模使用,并可大幅度降低设备生产成本.

    按键异声检测模拟手指敲击微弱信号采集隔声腔

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    融合声纹信息的能量谱图在鸟类识别中的研究

    杨春勇祁宏达彭焱秋尹滨...
    453-463页
    查看更多>>摘要：常用的梅尔倒谱系数结合高斯混合模型(MFCC+GMM)方法的鸟鸣声识别技术难适应噪声环境,模型难以收敛,且计算复杂度高.该文提出一种融合声纹信息的能量谱图的鸟类识别方法(VPS-BR),该方法利用鸟类鸣声在能量谱图上所表现的多维差异性,定量识别鸣声声纹特征.通过对分贝能量进行颜色映射得到能量谱图,提取其视觉特征所表达的声学特征,分析归纳得到鸟类特有鸣声模式.在特征提取步骤中,选用识别速度快的局部二值模式、识别鲁棒性高的方向梯度直方图两个参数表征鸟鸣声谱图的边缘声纹;在识别步骤中,用局部二值模式和方向梯度直方图两种特征分别与支持向量机、K最近邻和随机森林3种分类器算法进行两两组合构建识别模型测试.对15种原始带噪鸟类鸣声数据集进行交叉验证,VPS-BR模型的平均识别率比MFCC+GMM组合模型高出11.3%,方向梯度直方图特征与K最近邻分类器的组合模型识别率达90.5%,表现出较好的抗噪性能和识别性能.最后针对样本数据集缺乏问题,使用生成对抗网络进行图像增强,进一步将识别率提升1.48%.

    鸟类识别能量谱图局部二值模式方向梯度直方图生成对抗网络

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    基于双向循环神经网络的汉语语音识别

    李鹏杨元维高贤君杜李慧...
    464-471页
    查看更多>>摘要：当前基于深度神经网络模型中,虽然其隐含层可设置多层,对复杂问题适应能力强,但每层之间的节点连接是相互独立的,这种结构特性导致了在语音序列中无法利用上下文相关信息来提高识别效果,而传统的循环神经网络虽然做出了改进,但是只能对上文信息进行利用.针对以上问题,该文采用可以同时利用语音序列中上下文相关信息的双向循环神经网络模型与深度神经网络模型相结合,并应用于语音识别.构建具有5层隐含层的模型,其中第3层为双向循环神经网络结构,其他层采用深度神经网络结构.实验结果表明:加入了双向循环神经网络结构的模型与其他模型相比,较好地提高了识别正确率;噪声对双向循环神经网络汉语识别有重要影响,尤其是训练集和测试集附加噪声类型不同时,单一的含噪声语音的训练模型无法适应不同噪声类型的语音识别;调整神经网络模型中隐含层神经元数量后,识别正确率并不是一直随着隐含层中神经元数量的增加而增加,神经元数量数目增加到一定程度后正确率出现了降低的趋势.

    语音识别深度学习深度神经网络循环神经网络

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