比翱工程实验室丨基于深度学习方法的汽车车门饰板异响噪声分类研究

主要观点总结

比翱科技集团有限公司致力于科技创新与工业研发，包括前沿技术研究、工业转化等。该公司对比翱工程实验室的材料声学特性进行了深入研究，特别是汽车车门饰板中的BSR噪声分类。该研究使用深度学习模型，包括卷积神经网络和短时傅里叶变换，实现了96%的噪声分类准确率。这项研究对于汽车车门饰板中的异响噪声问题提供了有效的解决方案。

关键观点总结

关键观点1: 公司背景与领域

比翱科技集团有限公司是科技创新与工业研发领域的领先平台，致力于基础科学与科研成果的研究，以及构建高科技工程与产业生态平台。

关键观点2: 研究内容与方法

研究关注汽车车门饰板中的BSR噪声问题，采用深度学习模型，包括卷积神经网络，短时傅里叶变换和t-SNE算法，实现噪声分类。

关键观点3: 研究成果

该研究达到了96%的噪声分类准确率，为汽车车门饰板中的异响噪声问题提供了有效的解决方案。

关键观点4: 研究的重要性与未来方向

该研究对于解决汽车车门饰板中的异响噪声问题具有重要意义，未来的研究方向可能涉及探索额外的预处理技术、优化CNN架构以及扩展数据集以进一步提高模型的性能。

文章预览

比翱科技集团有限公司，科技创新与工业研发领域的行业领先平台与现代工程技术服务商，致力于基础科学与科研成果的前沿技术研究、知识体系构建、工业转化、创新研制、标准化与产业推进，赋能国家智能制造与民生工程，构建高科技工程与产业生态平台。 比翱工程实验室丨材料声学特性测试与分析系统合集 此项研究展示了一种深度学习模型，该模型可以使用卷积神经网络自动对汽车车门饰板中的 BSR （嗡嗡声、吱吱声、嘎嘎声）噪声进行分类。在预处理过程中，使用短时傅里叶变换（ STFT ： Short-Time Fourier Transform ）算法提取车门饰板噪声的声音特征，以获得从实验中获得的每种噪声的频谱图像。为了对车门饰板的各种噪声进行分类，这些图像数据被标记了其根源，然后用深度卷积神经网络进行训练。此外，使用 t-SNE 算法（非线性降维和可 ………………………………