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多孔吸声材料声学模型及其特征参数测试方法研究进展

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材料导报 2022年第4期36卷 222-232页

作者：于长帅罗忠骆海涛何凤霞东北大学机械工程与自动化学院沈阳110819 中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室沈阳110016 中国科学院机器人与智能制造创新研究院沈阳110169

噪声是载人航天器的重要环境因素之一,航天器环境噪声升高会直接影响航天员工作和休息,进而影响空间科学任务。然而,以往在轨运行的载人航天器存在较多噪声过大的问题,多孔吸声材料已经在国际空间站应用并取得良好的降噪效果,我国空间... 详细信息

噪声是载人航天器的重要环境因素之一,航天器环境噪声升高会直接影响航天员工作和休息,进而影响空间科学任务。然而,以往在轨运行的载人航天器存在较多噪声过大的问题,多孔吸声材料已经在国际空间站应用并取得良好的降噪效果,我国空间站预计2022年底建成,了解声学多孔材的声学模型以及吸声机理对我空间站运营阶段的降噪具有重要的意义。基于刚性框架假设,多孔吸声材料声学等效模型分为经验模型和唯像模型,Delany-Bazley是常用的经验模型,采用此模型不能对多孔材料吸声的性能提供精确的预测,唯象模型考虑了声波在材料孔隙和空腔中的传播,可以准确预测吸声性能,因此Johnson-Champoux-Allard唯象模型被众多学者应用。流阻、孔隙率、曲率、粘胶特征长度和热特性长度等多孔材料声学特性参数是准确建立多孔材料Johnson-Champoux-Allard模型的关键,流阻测试方法包括直接气流法、声学阻抗管法、交流法和比较法;孔隙率的测试方法分为直接测试方法和声学阻抗管测试方法;曲率、粘性特征长度和热特性长度可以通过超声波进行直接测试,直接测量通常比较复杂、不太可靠并且具有破坏性,反演优化方法是获得多孔材料曲率、粘性特征长度和热特性长度的常用方法。本文概述了多孔吸声材料在国际空间站的应用情况,综述了多孔吸声材料声学等效模型的研究进展,介绍了多孔吸声材料吸声原理、声学扰动基本方程以及声学属性参数的测试方法,重点介绍了多孔吸声材料声学等效模型中的经验模型和唯像模型,进而对多孔材料声学等效模型中的声学特征参数的测试方法进行详细论述。

关键词：载人航天噪声多孔吸声材料声学模型特征参数阻抗管

基于DNN-HMM的蒙古语声学模型结构实验研究

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中文信息学报 2023年第8期37卷 52-65页

作者：李晋益马志强刘志强朱方圆王洪彬内蒙古工业大学数据科学与应用学院内蒙古呼和浩特010080 内蒙古自治区基于大数据的软件服务工程技术研究中心内蒙古呼和浩特010080

DNN-HMM作为语音识别中的一种混合建模技术,由深度神经网络和隐马尔可夫模型组成。在使用蒙古语语料库构建DNN-HMM声学模型的过程中,为了研究DNN-HMM结构对蒙古语声学建模的影响以及蒙古语语料库规模与DNN-HMM声学模型结构的关系,通过设... 详细信息

DNN-HMM作为语音识别中的一种混合建模技术,由深度神经网络和隐马尔可夫模型组成。在使用蒙古语语料库构建DNN-HMM声学模型的过程中,为了研究DNN-HMM结构对蒙古语声学建模的影响以及蒙古语语料库规模与DNN-HMM声学模型结构的关系,通过设计DNN-HMM声学模型中DNN的结构,该文提出Rectangle DNN-HMM、Trapezoid DNN-HMM、Polygon DNN-HMM和Hourglass DNN-HMM四种结构的DNNHMM声学模型,并以Kaldi实验平台为基础进行实验,选取音素作为建模单元,使用三种规模的蒙古语语料库分别构建四种结构的DNN-HMM声学模型。深度结构和宽度结构实验结果表明,深度为6层的Polygon DNNHMM结构适合蒙古语声学模型建模;随着语料库规模的增大,通过适当增加声学模型的宽度,可以使声学模型的每一层都能学习到更丰富的语音特征,提高语音识别的准确率。

关键词： DNN-HMM 声学模型深度神经网络蒙古语声学模型

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多语言语音识别声学模型建模方法最新进展

计算机科学 2022年第1期49卷 47-52页

作者：程高峰颜永红中国科学院声学研究所北京100190 中国科学院大学电子电气与通信工程学院北京100049

随着多媒体信息和通信技术的快速发展,网络上的多语言语音数据日益增多。语音识别作为语音分析与处理的核心技术,如何快速地把中文和英文等少数多资源主要语言处理能力推广到更多的低资源语言,是当前识别技术迫切需要突破的瓶颈。文中... 详细信息

随着多媒体信息和通信技术的快速发展,网络上的多语言语音数据日益增多。语音识别作为语音分析与处理的核心技术,如何快速地把中文和英文等少数多资源主要语言处理能力推广到更多的低资源语言,是当前识别技术迫切需要突破的瓶颈。文中试图总结声学模型建模领域的最新进展,探讨传统语音识别技术从单语言向多语言跨越过程中可能面临的困难。并在此基础之上,探索了最新的端到端语音识别技术在关键词检索系统构建上的作用,以进一步改善系统的整体效果。最后总结了如下最新研究进展:1)基于模型参数共享的多语言声学建模;2)基于语种分类信息的多语言声学建模;3)基于帧级别对齐的端到端关键词检索技术。

关键词：多语言语音识别声学模型

基于QRNN-CTC的中文语音识别声学模型

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计算机应用与软件 2023年第12期40卷 184-188,262页

作者：王先欢孙自强华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室上海200237

针对卷积神经网络(CNN)在语音识别中处理时序能力不足和循环神经网络(RNN)在语音识别中模型复杂度较高、训练慢的问题,提出一种新的基于准循环神经网络和连接时序主义(QRNN-CTC)的声学模型。该模型既降低了参数量,又保证了一定的时序间... 详细信息

针对卷积神经网络(CNN)在语音识别中处理时序能力不足和循环神经网络(RNN)在语音识别中模型复杂度较高、训练慢的问题,提出一种新的基于准循环神经网络和连接时序主义(QRNN-CTC)的声学模型。该模型既降低了参数量,又保证了一定的时序间循环能力,利用CTC来实现输入序列和标签自动对齐,在训练时引入dropout防止过拟合。在Thchs-30数据集上的实验结果表明,QRNN-CTC比CNN-CTC相对错误率降低9.8%,最终词错误率为23.8%,训练时间为LSTM-CTC的一半。

关键词：深度学习语音识别声学模型准循环神经网络连接时序分类

喀尔喀蒙古语声学模型研究与语音识别系统实现

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喀尔喀蒙古语声学模型研究与语音识别系统实现

作者：海拉罕内蒙古大学

学位级别：硕士

我国内蒙古地区以察哈尔蒙古语为蒙古语标准语,蒙古国以喀尔喀蒙古语为蒙古语标准语。随着各类手机智能助手以及智能家居的普及,人机交互成为了研究热点。语音识别技术是人机交互中必不可少的一个环节。目前,英语、汉语、德语等语言语... 详细信息

我国内蒙古地区以察哈尔蒙古语为蒙古语标准语,蒙古国以喀尔喀蒙古语为蒙古语标准语。随着各类手机智能助手以及智能家居的普及,人机交互成为了研究热点。语音识别技术是人机交互中必不可少的一个环节。目前,英语、汉语、德语等语言语音识别系统已经达到了使用要求,但是基于喀尔喀蒙古语的语音识别研究仍处于初级阶段。为了推进蒙古语智能语音技术发展,本文根据喀尔喀蒙古语特点研究了基于深度学习和迁移学习的喀尔喀蒙古语语音识别系统,主要工作如下:（1）构建了喀尔喀蒙古语语音库,并以此为基础搭建了基于TDNN（Time Delay Neural Network）的喀尔喀蒙古语语音识别基线系统。针对喀尔喀蒙古语语料数据较少的问题,本文构建了总时长为80小时的喀尔喀蒙古语语料库。由69个蒙古国人参与录制,其中男性33名,女性36名。并以此为基础,实现了基于TDNN声学模型的喀尔喀蒙古语语音识别基线系统,识别准确率达到了80.75%。（2）研究了基于深度学习的喀尔喀蒙古语语音识别声学模型。首次引入CNN（Convolutional Neural Network）、LSTM（Long Short-Term Memory）、TDNN-LSTM和DFSMN（Deep Feed-Forward Sequential Memory Network）网络对喀尔喀蒙古语语音识别进行声学建模,有效提升了语音识别识别准确率。其中表现最优的基于TDNN-LSTM声学模型相比基线系统、CNN声学模型、LSTM声学模型和DFSMN声学模型词错误率分别下降了6.9%、17.7%、5.7%和10.3%。（3）研究了基于迁移学习的喀尔喀蒙古语语音识别声学模型。本文针对喀尔喀蒙古语属于低资源语言的问题,分别以英语和察哈尔蒙古语作为源领域,利用基于fine-tuning的迁移学习方法和基于权重迁移的迁移学习方法对TDNNLSTM喀尔喀蒙古语声学模型进行优化。实验结果表明,基于权重迁移的声学模型相较于基于fine-tuning的声学模型能够获得更高的识别准确率。以察哈尔蒙古语为源领域,基于权重迁移方法的TDNN-LSTM声学模型的WER（Word Error Rate）达到了12.12%。（4）搭建了喀尔喀蒙古语语音识别应用系统。本文采用Django框架,同时结合C/S架构,页面设计采用Lay UI框架,设计并搭建了喀尔喀蒙古语语音识别应用系统。将基于权重迁移的TDNN-LSTM的模型部署在该系统中,方便用户根据需求使用该系统进行喀尔喀蒙古语语音识别。

关键词：语音识别低资源语音识别深度学习迁移学习声学模型

基于声学特征空间非线性流形结构的语音识别声学模型

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自动化学报 2015年第5期41卷 1024-1033页

作者：张文林牛铜屈丹李弼程裴喜龙解放军信息工程大学信息系统工程学院郑州450002

从语音信号声学特征空间的非线性流形结构特点出发,利用流形上的压缩感知原理,构建新的语音识别声学模型.将特征空间划分为多个局部区域,对每个局部区域用一个低维的因子分析模型进行近似,从而得到混合因子分析模型.将上下文相关状态的... 详细信息

从语音信号声学特征空间的非线性流形结构特点出发,利用流形上的压缩感知原理,构建新的语音识别声学模型.将特征空间划分为多个局部区域,对每个局部区域用一个低维的因子分析模型进行近似,从而得到混合因子分析模型.将上下文相关状态的观测矢量限定在该非线性低维流形结构上,推导得到其观测概率模型.最终,每个状态由一个服从稀疏约束的权重矢量和若干个服从标准正态分布的低维局部因子矢量所决定.文中给出了局部区域潜在维数的确定准则及模型参数的迭代估计算法.基于RM语料库的连续语音识别实验表明,相比于传统的高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)和子空间高斯混合模型(Subspace Gaussian mixture model,SGMM),新声学模型在测试集上的平均词错误率(Word error rate,WER)分别相对下降了33.1%和9.2%.

关键词：语音识别声学模型非线性流形混合因子分析

自动发音错误检测中基于F_1值最大化的声学模型训练方法

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声学学报 2013年第6期38卷 751-758页

作者：黄浩王建明哈力旦.阿布都热依木吾守尔.斯拉木新疆大学信息科学与工程学院乌鲁木齐830046 新疆大学电气工程学院乌鲁木齐830046

为了提高计算机辅助语言学习中自动发音错误检测系统的性能,提出一种声学模型的区分性训练方法。该方法将经过正确度标注的非母语语音数据库上的发音错误检测的F_1值的最大化作为模型参数的训练准则。采用Sigmoid函数对F_1值函数进行平... 详细信息

为了提高计算机辅助语言学习中自动发音错误检测系统的性能,提出一种声学模型的区分性训练方法。该方法将经过正确度标注的非母语语音数据库上的发音错误检测的F_1值的最大化作为模型参数的训练准则。采用Sigmoid函数对F_1值函数进行平滑构造目标函数,并利用构造弱意义辅助函数的方法以及扩展Baum-Welch形式的参数更新公式进行优化。提出在模型参数更新与音素门限同时优化的策略保证目标函数增长的单调性。发音错误检测实验表明该方法能够有效地增大训练和测试数据检错的F_1值。同时训练数据和测试数据上的精确度、召回率以及检测正确度都有明显改进。

关键词：训练方法错误检测声学模型最大化发音 Sigmoid函数模型参数目标函数

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换流站电容器塔的噪声预测声学模型和算法

应用科学学报 2010年第2期28卷 152-157页

作者：魏浩征李志远黎小林黄莹阮学云合肥工业大学机械与汽车工程学院合肥230009 南方电网技术研究中心广州510623

根据直流换流站滤波电容器塔架噪声的属性对竖直线声源的算法进行对比分析,提出对竖直线声源进行单独改进优化划分.通过对使用不同划分长度的计算结果进行比较,确定恰当的长度值.基于改进算法开发的噪声预测软件与商品软件的比较表明,... 详细信息

根据直流换流站滤波电容器塔架噪声的属性对竖直线声源的算法进行对比分析,提出对竖直线声源进行单独改进优化划分.通过对使用不同划分长度的计算结果进行比较,确定恰当的长度值.基于改进算法开发的噪声预测软件与商品软件的比较表明,改进后的预测结果更加准确合理,提高了电容器塔架的噪声衰减预测的计算精度.

关键词：换流站电容器塔架声学模型噪声

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轨道车辆轴箱轴承故障声学特性分析

城市轨道交通研究 2024年

作者：邓聪宋冬利陈之恒董俭雄郑则君贾晨田光荣西南交通大学牵引动力国家重点实验室中国铁道科学研究院集团有限公司机车车辆研究所

以轨道车辆故障轴箱轴承为研究对象，采用非规则故障引入故障冲击与转子-轴承系统动力学模型结合，搭建轴承内外圈非规则故障声音模型，探究轴箱轴承在轨道服役工况下内外圈故障特性。实验数据分析结果表明：正常和内外圈故障的情况下... 详细信息

以轨道车辆故障轴箱轴承为研究对象，采用非规则故障引入故障冲击与转子-轴承系统动力学模型结合，搭建轴承内外圈非规则故障声音模型，探究轴箱轴承在轨道服役工况下内外圈故障特性。实验数据分析结果表明：正常和内外圈故障的情况下，本文采用的时频参数，能准确的辨识故障；在转速、载荷工况变化下，本文采用的时频域参数会因故障类型不同出现较大的差异，正常轴承和内外圈含有非规则故障的特性参数会出现明显的正相关变化。

关键词：轴箱轴承声学模型动力学模型数值仿真故障特性