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J-GLOBAL ID：201802279209115173   整理番号：18A0104727

車内音響品質の主観的評価モデルの比較分析【JST・京大機械翻訳】

Comparative analysis of subjective and objective evaluation models of interior sound quality

著者 (3件)： Zuo Yanyan (江蘇大学振動噪声研究所,江蘇鎮江,212013) ,  Zhang Haifeng (江蘇大学振動噪声研究所,江蘇鎮江,212013) ,  Zhuang Ting (江蘇大学振動噪声研究所,江蘇鎮江,212013)
資料名： Jiangsu Daxue Xuebao Zirankexueban  (Jiangsu Daxue Xuebao Zirankexueban)
巻： 38  号： 4  ページ： 403-409  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2702A  ISSN： 1671-7775  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 自動車の理想的な車内音響品質の主観的な評価モデルを研究するために,時間が60km・h(-1)のとき,自動車の異なる音楽を運転するときの運転者の二耳騒音サンプルを収集した。本論文では,音響サンプルに対するクリップ,等周波数および周波数分割の前処理を行い,一対比較法に基づき,主観的評価実験および客観的パラメータ計算を行い,多重線形回帰,BPニューラルネットワークおよび動径基底関数(RBF)の3つの評価モデルを確立した。モデルの予測効果を評価した。多重線形回帰評価モデルの各周波数帯の誤差は比較的大きく、安定性が悪く、車内音響品質の評価は非線形過程である。BPニューラルネットワークによる予測モデルの誤差は最小で,周波数が160~280Hzの場合,誤差はより大きく,多重線形回帰モデルの誤差よりも小さくなるが,理想的な予測効果には一定の距離がある。動径基底関数に基づく評価モデルの誤差は,基本的に20%以内に制御され,安定性が高く,実験条件下での音響品質を予測することができた。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *音質 ,  一対比較法 ,  *音響 ,  周波数帯 ,  予測モデル ,  音楽 ,  自動車 ,  動径基底関数 ,  *主観評価 ,  前処理 ,  周波数 ,  予測
準シソーラス用語： 逆伝播ニューラルネットワーク ,  多重線形回帰 ,  *評価モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： sound quality ,  subjective and objective evaluation model ,  multiple linear regression ,  BP neural network ,  radial basis function

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (5件)： 車内 ,  音響品質 ,  主観的評価 ,  モデル ,  比較分析