基于音频特征的工程车辆工况识别研究

刘文才; 姚凯学; 杨乘

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高效率地使用工程车辆是工程项目管理中节约成本的有效方法,无人监管环境下工程车辆的工况识别,是实现工程车辆高效率使用的有效手段。目前以GPS等技术为核心的车辆智能管理系统未对工程车辆进行工况识别,提出一种基于GRU循环神经网络的工程车辆工况识别方法,通过对工程车辆在不同工况下产生的音频信号进行分析,从中提取Mel倒谱系数作为主要特征,构建GRU循环神经网络模型进行训练和识别。实验结果表明,该方法可以实现对工程车辆工况的有效识别。

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来源
《计算机工程与科学》 |2022年第8期|1497-1505|共9页
作者
刘文才; 姚凯学; 杨乘;
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作者单位

贵州大学计算机科学与技术学院;

贵州师范大学物理与电子科学学院;

贵州省教育厅汽车电子技术特色重点实验室;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
工程车辆; 工况识别; 音频特征; MEL倒谱系数; 循环神经网络;

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