文献类型：期刊文章

作　　者：李宏斌[1] 徐楚林[1,2] 温周斌[1,2]

机构地区：[1]中国科学院声学研究所东海研究站,上海200032 [2]浙江中科电声研发中心,浙江嘉善314100

出　　处：《声学技术》

年　　份：2014

卷　　号：33

期　　号：6

起止页码：522-525

语　　种：中文

收录情况：CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2013_2014、IC、INSPEC、JST、SCOPUS、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：提出一种采用人工神经网络判断扬声器是否存在异常音的方法。首先简单介绍了获取扬声器异常音曲线的方法和人工神经网络中的BP模型及其训练方法,并比较了基本BP算法和共轭梯度法两种训练方法的差异。再将所获得的异常音曲线作为人工神经网络的输入向量,将听音员的听测结果作为目标向量,并使用共轭梯度法进行网络的训练。最后通过已训练好的人工神经网络判断扬声器是否存在异常音。实验结果表明,该方法可替代传统的人工设置门限的方法,并可大幅降低扬声器异常音检测的虚警率。

关 键 词：扬声器异常音  人工神经网络 共轭梯度法 虚警率

分 类 号：TB54[物理学类]