噪声环境

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助听器困惑释疑——调适养护篇
《中老年保健》2025年第4期24-26,共3页李原 听力师 田元元 无 小徐(图) 
听说配了助听器还需要多次调试一般需要调几次?老年人适应助听器的过程中需要注意些什么答选配助听器仅仅是老年性耳聋听力康复的开始,初次佩戴助听器也是需要一段适应过程的。当我们听力正常时,听语言、辨音色和噪声环境下听取自己想...
关键词：调试 听力康复 助听器 老年人 适应过程 噪声环境 
基于MPDCNN的强噪声环境下船舶电力推进器齿轮箱故障诊断方法
《中国舰船研究》2025年第2期30-38,共9页尚前明 蒋婉莹 周毅 王正强 孙钰波 
国家重点研发计划项目(2019YFE0104600);国家自然科学基金资助项目(51909200)。
[目的]针对旋转机械在实际工作中因噪声干扰而导致的故障诊断性能下降问题,为提高振动信号的故障特征提取质量和故障诊断能力,提出基于Mel-frequency倒谱系数(MFCC)的并行双通道卷积神经网络(PDCNN)故障诊断方法。[方法]利用MFCC提取含...
关键词：船舶电力推进 齿轮箱 故障分析 故障诊断 特征提取 梅尔频率倒谱系数 卷积神经网络 
噪声背景下梅尔频率倒谱系数与多注意力网络在电机故障诊断中的应用
《哈尔滨工程大学学报》2025年第3期475-485,共11页宋恩哲 朱仁杰 靖海国 姚崇 柯赟 
中央高校基本科研业务费专项资金项目(3072022QBZ0301,3072022JC2704).
针对电机实际工作过程中存在噪声干扰导致故障诊断精度下降的问题,本文提出了一种基于梅尔频率倒谱系数动态特征与多注意力融合卷积神经网络的故障诊断方法。通过梅尔频率倒谱系数动态特征提取噪声信号中的低频信息,并结合卷积注意力模...
关键词：电机 故障诊断 噪声环境 梅尔频率倒谱系数 卷积神经网络 多尺度 卷积注意力模块 特征融合 
基于AI的噪声环境下远距离高清音频采集研究
《现代电子技术》2025年第4期130-134,共5页黄丽娜 
为提升远距离采集音频信号的强度,深度滤除音频信号噪声以提取有用音频部分,提出一种基于AI的噪声环境下远距离高清音频采集方法。构建远距离高清音频采集结构,分别通过模拟增益和数字增益技术进行音频信号增益处理,以提升音频信号强度...
关键词：高清音频采集 AI 噪声环境 信号强度 远距离 长短期记忆网络 短时傅里叶变换 
面向带混响和噪声环境的心肺音混合信号盲分离
《信息与控制》2025年第1期150-160,共11页解元 张旭 邹涛 马鸽 孙为军 
广州市基础与应用基础研究项目(SL2022A04J00289);国家自然科学基金项目(62003095,52171331);广东省基础与应用基础研究基金项目(2023A1515011311);广州市市校联合实验室项目(2023A03J0120)。
针对临床环境中伴随混响和噪声导致难以利用听诊器采集纯净的心音和肺音信号的问题,提出了一种基于到达时差估计和迭代逐步优化技术相结合的盲分离算法,探索带混响和噪声复杂环境下的心肺音混合信号的分离方法,辅助临床医生进行智能诊...
关键词：心肺音混合信号 盲源分离 到达时差估计 迭代逐步优化 
基于EEMD与CNN-BiLSTM的噪声环境下滚动轴承故障诊断方法
《轴承》2025年第2期85-92,共8页李军星 徐行 贾现召 邱明 
国家自然科学基金资助项目(52005159);河南省科技攻关项目(222102220061);河南省高校青年骨干教师培养计划资助项目(2021GGJS048);河南省青年托举人才项目(2023HYTP050)。
针对滚动轴承在噪声环境中发生故障时,传统深度神经网络容易出现特征提取不充分,过拟合,泛化能力不足的问题,提出一种集成经验模态分解(EEMD)与卷积神经网络-双向长短时记忆网络(CNN-BiLSTM)的故障诊断方法。在信号预处理阶段使用EEMD...
关键词：滚动轴承 故障诊断 集成经验模态分解 卷积神经网络 双向长短时记忆神经网络 
噪声环境下基于域对抗图卷积网络和坐标注意力的说话人确认方法
《南京邮电大学学报(自然科学版)》2025年第1期57-67,共11页陈家辉 葛子瑞 王天朗 郭海燕 杨震 
国家自然科学基金(62071242)资助项目。
为了减弱背景噪声对说话人确认(Speaker Verification,SV)性能的影响,提出一种基于域对抗图卷积网络(Domain Adversarial Graph Convolution Network,DA⁃GCN)和坐标注意力(Coordinate Attention,CA)的SV方法来提升噪声环境下的SV性能。...
关键词：噪声环境 说话人确认 域对抗 坐标注意力机制 图卷积神经网络 
噪声环境下基于注意力的时域语音分离方法
《南京邮电大学学报（自然科学版）》2024年第6期44-52,共9页余传旗 王婷婷 郭海燕 杨震 
国家自然科学基金(62071242)资助项目。
目前,基于深度学习的时域单通道语音分离模型在无噪声场景下取得了显著的成效。然而,在含噪场景下,这些模型的编码器会将噪声特征误认为是源语音特征,影响掩码估计的准确性,导致分离性能不理想。针对此问题,提出一种基于注意力机制的时...
关键词：语音分离 通道注意力 图神经网络 图注意力网络 
扩散噪声环境下的多通道盲语音分离方法
《声学学报》2024年第6期1304-1314,共11页刘升东 杨飞然 王谋 李茁 杨军 
国家自然科学基金项目(62171438);北京市自然科学基金项目(4242013);中国科学院声学研究所自主部署项目(QYTS202111)资助。
适用于超定系统的处理扩散噪声的独立向量提取方法受限于高斯噪声假设,无法消除与目标声源同方向的扩散噪声。为此,提出了一种适用于扩散噪声环境的多通道盲源分离方法。该方法假设扩散噪声在各个方向上的能量分布均匀且具有时变特性。...
关键词：盲源分离 非负矩阵分解 独立低秩矩阵分析 扩散噪声 
噪声环境下视听告警形态对驾驶员辨识反应的影响
《交通运输系统工程与信息》2024年第6期306-315,共10页赵芳华 陈颖 
为探究危险驾驶场景下车载智能警示系统的不同视听告警形态对驾驶员辨识反应的影响,开展基于驾驶模拟器平台的视听双模态告警实验,重点关注在不同噪声环境下,不同视听告警形态的告警信号对驾驶员的告警效果。实验采用2种噪声环境(高噪...
关键词：智能交通 视听告警形态 多因素方差分析 驾驶员辨识反应 噪声环境 告警效果 
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