吸声系数的传递函数法仿真计算

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为得到吸声材料的吸声系数,提出了一种基于Virtual.Lab Acoustics平台的阻抗管模拟方法,建立阻抗管和试件的声学模型,提取声学计算得到的传声器测点处的复声压,然后基于传声器间距、传声器与试件距离,得到传声器测点位置的传递函数及吸声系数。将该方法的计算结果与文献值进行对比,验证了文中传递函数及吸声系数计算方法的正确性。通过仿真分析了阻抗管直径、传声器测点位置对计算吸声系数的影响,说明传声器测点位置可极大影响计算的吸声系数。对阻抗管内试件倾斜角度、试件厚度和试件后侧空气柱等对吸声系数的影响进行了
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为提高神经网络在说话人识别应用中的识别性能,提出基于高斯增值矩阵特征和改进深度卷积神经网络的说话人识别算法。算法首先通过最大后验概率提取基于梅尔频率倒谱系数(Mel Frequency Cepstrum Coefficient,MFCC)特征的高斯均值矩阵,并对特征进行噪声适应性补偿,以增强信号的帧间关联和说话人特征信息,然后采用改进的深度卷积神经网络进一步对准帧间信息,以提高说话人识别特征对背景噪声的适应性。实验结果表明,相比于高斯混合模型-通用背景模型等识别框架及传统MFCC等特征,该算法可取得更高的
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