基于卷积神经网络的汽车噪声定量识别方法

论文摘要

针对传统汽车噪声识别方法的不足,利用大数据收集所有的抱怨音频,通过建立卷积神经网络算法模型,智能识别待分析音频属于哪一类汽车噪声抱怨,同时定量分析待分析音频和这一类汽车噪声抱怨中典型音频的相似度。该方法为汽车噪声识别提供了新的思路,同时提高了汽车噪声识别的效率。

论文目录

• 0 引言
• 1 卷积神经网络匹配算法流程
• 2 搭建卷积神经网络模型
•   2.1 提取MFCC特征参数
•   2.2 构造模型正样本及负样本
•   2.3 构造模型训练集及测试集
•   2.4 模型搭建、训练及测试
• 3 实例测试
• 4 结语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 严小俊,赵要珍,曹诚,马扎根

关键词: 卷积神经网络,电机,噪声,汽车

来源: 上海汽车 2019年06期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑

专业: 汽车工业

单位: 上汽大众汽车有限公司

分类号: U467.493

页码: 9-12+18

总页数: 5

文件大小: 1196K

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