【摘 要】
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目前扬声器异常音检测中,主要使用人工听音和工程师依据经验设置门限法,受主观因素影响大,且不能实现扬声器异常音的分类。为此,提出了一种新的扬声器质量评价方法,即基于心
【机 构】
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桂林电子科技大学电子工程与自动化学院
【基金项目】
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广西自然科学基金资助项目(2016GXNSFBA380117),桂林市科学研究与技术开发资助项目(2016010404-3),厦门大学水声通信与海洋信息技术教育部重点实验室开放课题资助项目(201601),广西科技基地和人才专项资助项目(桂科AD19110026)
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目前扬声器异常音检测中,主要使用人工听音和工程师依据经验设置门限法,受主观因素影响大,且不能实现扬声器异常音的分类。为此,提出了一种新的扬声器质量评价方法,即基于心理声学模型和粒子群优化的支持向量机扬声器异常音检测方法。提取并标记扬声器声音响应信号,将其输入心理声学模型,得出心理声学能量均值并输入支持向量机;利用粒子群算法进行调优,最终得到具有最优参数的支持向量机。经试验验证,该模型的检测准确率达到98%。与音色特征法相比,其检测准确率得到较大的提高并实现了异常音分类。
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