导读:本文包含了听觉模型论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献，主要关键词:听觉,模型,概率,声谱,算法,密度,语音。
听觉模型论文文献综述写法
高延峰,王齐胜,黄林然,龚岩峰,肖建华[1]（2019）在《基于人耳听觉模型的MIG焊熔滴过渡状态识别》一文中研究指出针对强噪声干扰下熔化极惰性气体保护焊(Melt inert-gas,MIG)的熔滴过渡状态识别问题,提出一种基于人耳听觉模型的电弧声熔滴过渡状态识别算法。采用外耳和中耳传递函数对电弧声信号进行变换,模拟耳蜗的功能对变换后的电弧声信号进行频率分解,并求分解后各频带内信号的响度功率,根据不同频带的响度功率构建电弧声的特征矢量,采用支持向量机根据获得的特征矢量实现熔滴过渡状态的识别。试验结果表明,该算法可以很好地抑制由于焊接电流的低频变化引起的电弧声低频波动,对熔滴过渡状态的识别率达到了98%以上。为了验证算法的抗噪声干扰能力,在原始信号的基础上,分别施加了不同信噪比的白噪声和环境噪声,结果表明,所提出的算法具有优良的抗噪声干扰能力,从而为焊接质量在线监控提供了一种新方法。(本文来源于《机械工程学报》期刊2019年17期）
黄雅婷,石晶,许家铭,徐波[2]（2019）在《鸡尾酒会问题与相关听觉模型的研究现状与展望》一文中研究指出近些年,随着电子设备和人工智能技术的飞速发展,人机语音交互的重要性日益凸显.然而,由于干扰声源的存在,在鸡尾酒会等复杂开放环境下的语音交互技术远没有达到令人满意的程度.现阶段,开发一个具备较强自适应性和鲁棒性的听觉计算系统仍然是一件极具挑战性的任务.因此,鸡尾酒会问题的深入探索对智能语音处理领域中的说话人识别、语音识别、关键词唤醒等一系列重要任务都具有非常重要的研究意义和应用价值.本文综述了鸡尾酒会问题相关听觉模型研究的现状与展望.在简要介绍了听觉机理的相关研究,并概括了解决鸡尾酒会问题的多说话人语音分离相关计算模型之后,本文还讨论了受听觉认知机理启发的听觉注意建模方法,认为融入声纹记忆和注意选择的听觉模型在复杂的听觉环境下具有更好的适应性.之后,本文简单回顾了近期的多说话人语音识别模型.最后,本文讨论了目前各类计算模型用于处理鸡尾酒会问题时遇到的困难和挑战,并对未来的研究方向进行了展望.(本文来源于《自动化学报》期刊2019年02期）
田文,戴跃伟,王彪[3]（2018）在《基于人耳听觉模型的船舶辐射噪声相似度分析》一文中研究指出针对船舶辐射噪声重构缺乏有效的相似度量化分析方法,提出一种基于人耳听觉模型的船舶辐射噪声相似度量化分析方法.该方法利用人耳对不同频段灵敏度上的差异,建立了基于人耳听觉特性的船舶辐射噪声重构分析数学模型,并以3种典型船舶辐射噪声数据为实验来源,对该分析方法进行了实验验证.实验结果表明:所提分析方法具有较好的效果,可用于度量重构噪声与实测噪声之间的差异.(本文来源于《江苏科技大学学报(自然科学版)》期刊2018年05期）
付方玲,何飞,付佳,尹恒,黄华[4]（2019）在《结合听觉模型的腭裂语音高鼻音等级自动识别》一文中研究指出腭裂语音高鼻音等级的自动识别能为临床腭咽功能评估提供有效、客观、无创的辅助依据。对腭裂语音高鼻音等级自动分类系统进行了研究,利用听觉模型提取语音信号的听觉内部表达,并结合同步检测器提取软限制比(Soft Limited Ratio,SLR)谱特征作为特征参数,利用一对一支持向量机(1-v-1 Support Vector Machine,1-v-1SVM)实现腭裂语音高鼻音四类等级(正常、轻度、中度和重度)的自动划分。实验采用56名儿童的共3 086个语音样本,并对比了使用不同基底膜滤波器种类和个数,使用同步检测器和侧抑制网络对识别效果的影响。实验结果表明,使用基于等效矩阵带宽(Equivalent Rectangular Bandwidth,ERB)尺度的Gammatone滤波器的识别效果优于基于Bark尺度的小波包滤波器;54个通道的滤波器能有效权衡算法时间成本和识别正确率;使用同步检测器提取SLR谱特征的识别效果优于侧抑制网络提取的LIN(Lateral Inhibition Network)谱特征。腭裂语音高鼻音四类等级自动识别系统最高分类正确率达91.50%。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2019年10期）
王波,李允公,吴文寿,李国萌,郝建宁[5]（2018）在《基于极值点概率密度和听觉模型的滚动轴承瞬态冲击信号提取方法研究》一文中研究指出滚动轴承故障的一个重要特点是故障元件会诱发冲击响应振动成分,针对滚动轴承故障振动信号的调制特征和传统分析方法的复杂性,提出了一种基于极值点概率密度和听觉模型的滚动轴承故障特征提取方法。该方法首先使用Gammatone滤波器对滚动轴承故障信号进行带通滤波,相位调整,然后提取每个滤波通道的极值点,计算其概率密度函数并对其求导,通过导数中是否存在向上过零点判断是否存在瞬态冲击成分,继而提取相关的极值点,最后累加提取相关瞬态成分。考虑到滚动轴承振动信号中冲击成分在不同时刻振幅大小不同,分段对信号做处理,能够提取到因振幅较小而被忽略掉的冲击成分。将该方法应用到某型号线切割机床滚动轴承实测振动信号中,实验结果表明该方法能有效提取到滚动轴承故障信号中的瞬态冲击成分。(本文来源于《机械强度》期刊2018年02期）
王华朋[6]（2018）在《基于听觉模型的法庭语音证据特征量化》一文中研究指出为降低主观判断对鉴定结论的影响,对法庭语音证据听觉感知内容进行量化分析。提出使用Gammatone滤波器对人耳的听觉特性进行建模,并使用Gammatone谱反映人耳对语音的听觉感知内容,结果表明,该听觉图谱具有良好的鉴别说话人身份的特性。基于听觉模型的语音特征量化方法,可以在法庭语音证据的检验过程中作为声谱图分析的补充方法,实现从声学和听觉两个方面进行鉴别,从而促进证据的科学化检验。(本文来源于《中国刑警学院学报》期刊2018年01期）
罗刚,李允公,张启林,徐劲芳[7]（2017）在《基于优化听觉模型的机床工况识别方法研究》一文中研究指出准确识别机械制造设备工况,对判断设备的当前健康状态、设备平稳性,以及科学评价设备操作人员的工作效率具有重要意义.运用遗传算法优化后的ZCPA(zero crossings with peak amplitudes)听觉模型对设备的振动信号进行特征提取,通过与各种工况标准听觉谱计算相关性,以识别设备当前工况.优化后的ZCPA听觉模型计算简洁,能够模仿人耳听觉系统对输入信号进行提取,弥补传统听觉模型适应性差、识别率低的缺陷,同时使不同工况特征差异性增大,提高设备工况识别率.以某种普通车床为例,车床振动信号经过优化后的ZCPA模型处理后,工况识别率达到95%以上.(本文来源于《上海理工大学学报》期刊2017年04期）
李研研[8]（2017）在《基于听觉模型的印刷机故障诊断方法研究》一文中研究指出印刷机是一种高精密、高速度的机械设备,是印刷包装行业的关键设备。输墨系统是印刷机的主要部件,墨辊的运动状态直接影响印刷机的工作状态。所以,对印刷机墨辊轴承进行状态监测与故障诊断尤为重要。本文结合印刷机墨辊轴承声音信号的特征,提出了基于听觉模型的印刷机墨辊轴承的故障诊断方法。本文研究的主要内容有:(1)建立了用于故障频率识别的听觉模型。学习了声音信号的处理方法,并用倒频谱变换的方法构建声音信号的特征值;根据Fisher比率法计算声音信号各频带的故障贡献率,依据故障贡献率的大小,设定滤波器组的中心频率分布和带宽。(2)结合印刷机声音信号的特征,将听觉模型用于印刷机故障诊断中。结果表明,该方法简单方便,具有一定的准确性。(3)设计的听觉模型和常见的滤波器组用于印刷机墨辊轴承的故障诊断中,并对结果进行对比分析,得出本文所使用的方法是一种可行、有效的印刷机墨辊轴承故障诊断方法。本文的方法是一种方便、可行的印刷机故障诊断方法,具有一定的理论和实际意义。(本文来源于《西安理工大学》期刊2017-06-30）
罗刚[9]（2017）在《基于听觉模型的车床工况识别方法研究》一文中研究指出随着科技的迅猛发展,机械设备在各行各业得到广泛使用,如何准确监测设备当前的工况、健康状态和控制性能,如何评价工人的操作水平,对于管理者科学管理企业尤为重要。本文以普通车床为例,运用叁种方法对车床振动信号进行分析处理,实现工况识别,并根据车床振动信号进行一系列分析,实现对操作人员和车床的相应评估。本文信号采集对象是某种型号车床,本文的研究内容包括:(1)基于神经网络与主元分析方法对听觉感知特征集进行优化。车床每种工况信号先经过ZCPA听觉模型处理得到听觉谱,然后对听觉谱提取听觉感知特征。通过遗传算法优化神经网络中神经元连接权值和阈值,把听觉感知特征集作为神经网络结构的输入,经过非线性映射,网络输出的新特征集经过主元分析计算,使不同工况的新特征集在第一主元方向投影数据实现可分。(2)运用遗传算法对ZCPA听觉模型进行优化,提高听觉模型对各种状态信号的适应性,使车床不同状态振动信号生成的听觉谱之间差异性更明显。同时通过改进相关性计算公式,能够在形状和幅值两方面识别待识别信号,提高识别率。(3)基于听觉显着模型和信息熵对车床工作过程信号进行状态识别。振动信号经过听觉显着模型处理得到全局显着图,根据全局显着图极大值点的幅值关系,找到相应的振动信号的冲击点,然后根据冲击点前后信号的信息熵特征对冲击点进行判断,看其是否为相邻状态的切换点。通过提取切换点实现状态识别。(4)根据振动信号的信息熵判断出设备的当前健康状态;根据振动信号显着图能量参数、波动特性、烦恼度等参数判断工人操作水平;(本文来源于《东北大学》期刊2017-06-01）
吴文寿[10]（2016）在《基于听觉模型的齿轮断齿故障诊断方法研究》一文中研究指出齿轮传动是一种最为常见的传动形式,但轮齿断裂在齿轮失效形式中所占比例又最高,约为41%。断齿使齿轮副不能正常啮合,并诱发周期性冲击响应成分。如果能提取断齿故障的冲击响应成分,并且能够识别出冲击响应出现的周期,或者识别出设备所处的故障状态,则可对齿轮断齿故障诊断提供有效依据。本文以齿轮断齿故障为研究对象,主要研究内容包括:(1)设计了二级斜齿圆柱齿轮减速器实验台及人为断齿故障,并使用压电式加速度传感器和DASP数据采集仪采集振动信号,为本文所提断齿故障诊断方法提供数据支撑并验证方法的可行性和可靠性。(2)提出一种变分模态分解VMD与小波软阈值去噪相结合的故障诊断方法。首先,利用VMD算法对断齿故障状态下的振动信号进行模态分解,考虑到断齿故障所诱发的瞬态冲击响应成分能量大,占据的频带宽,且基本出现在高频段,所以将分解所得的高频信号进行迭加重构,最后利用小波软阈值去噪对重构信号进行去噪处理,最终实现瞬态冲击响应成分的准确提取。(3)考虑到人耳听觉系统对于突发的瞬态声信号具有本能的反应,提出一种基于听觉模型和信号极值点概率密度的特征提取方法。利用Gammatone带通滤波器组、极值点幅值概率密度及其导数,实现瞬态冲击成分的极值点提取。同时,由于系统振动时会不可避免的产生与断齿冲击无关的极值点,为准确提取断齿冲击,根据瞬态信号频带连续性和多频段分布特性,设计了相应的提取方法。经实测信号验证表明,所提方法能准确刻画断齿故障特征,能在含有多种类别的瞬态冲击成分中提取出仅由断齿故障所诱发的冲击成分,且提取结果精确度较高。(4)通过模拟人耳听觉系统建立EA听觉模型,并将断齿、点蚀、磨损、正常四种状态下的振动信号及待识别信号经EA模型处理,建立听觉谱特征集,并将听觉感知特征参数引入状态识别,利用PCA主元分析及投影类聚,最终实现状态识别的目的,同时也分析了不同故障状态下的时频域特征表现。(本文来源于《东北大学》期刊2016-12-01）
听觉模型论文开题报告范文
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
近些年,随着电子设备和人工智能技术的飞速发展,人机语音交互的重要性日益凸显.然而,由于干扰声源的存在,在鸡尾酒会等复杂开放环境下的语音交互技术远没有达到令人满意的程度.现阶段,开发一个具备较强自适应性和鲁棒性的听觉计算系统仍然是一件极具挑战性的任务.因此,鸡尾酒会问题的深入探索对智能语音处理领域中的说话人识别、语音识别、关键词唤醒等一系列重要任务都具有非常重要的研究意义和应用价值.本文综述了鸡尾酒会问题相关听觉模型研究的现状与展望.在简要介绍了听觉机理的相关研究,并概括了解决鸡尾酒会问题的多说话人语音分离相关计算模型之后,本文还讨论了受听觉认知机理启发的听觉注意建模方法,认为融入声纹记忆和注意选择的听觉模型在复杂的听觉环境下具有更好的适应性.之后,本文简单回顾了近期的多说话人语音识别模型.最后,本文讨论了目前各类计算模型用于处理鸡尾酒会问题时遇到的困难和挑战,并对未来的研究方向进行了展望.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
听觉模型论文参考文献
[1].高延峰,王齐胜,黄林然,龚岩峰,肖建华.基于人耳听觉模型的MIG焊熔滴过渡状态识别[J].机械工程学报.2019
[2].黄雅婷,石晶,许家铭,徐波.鸡尾酒会问题与相关听觉模型的研究现状与展望[J].自动化学报.2019
[3].田文,戴跃伟,王彪.基于人耳听觉模型的船舶辐射噪声相似度分析[J].江苏科技大学学报(自然科学版).2018
[4].付方玲,何飞,付佳,尹恒,黄华.结合听觉模型的腭裂语音高鼻音等级自动识别[J].计算机工程与应用.2019
[5].王波,李允公,吴文寿,李国萌,郝建宁.基于极值点概率密度和听觉模型的滚动轴承瞬态冲击信号提取方法研究[J].机械强度.2018
[6].王华朋.基于听觉模型的法庭语音证据特征量化[J].中国刑警学院学报.2018
[7].罗刚,李允公,张启林,徐劲芳.基于优化听觉模型的机床工况识别方法研究[J].上海理工大学学报.2017
[8].李研研.基于听觉模型的印刷机故障诊断方法研究[D].西安理工大学.2017
[9].罗刚.基于听觉模型的车床工况识别方法研究[D].东北大学.2017
[10].吴文寿.基于听觉模型的齿轮断齿故障诊断方法研究[D].东北大学.2016