基于CNN和LSTM融合特征提取的车内声品质评价模型研究

基于深度学习方法建立的车内声品质评价模型不需要高度依赖声学理论和经验知识，可以有效提取深层次特征，客观高效地获得符合主观感受的评价结果。为获取噪声中符合人耳对声音感受的频率信息，便于在深度学习中进行特征提取，采用对数梅尔频谱和时频遮掩相结合的方法对采集到的噪声样本进行预处理。为有效提取车内噪声深层次特征，融合卷积神经网络 （Convolution Neural Network，CNN） 和长短时记忆网络 （Long Short-Term Memory Network，LSTM） 各自的优点，建立了融合特征提取层。使用全连接和Softmax输出单元组合构建了分类器模块。在合适的超参数下，模型通过充足的训练获得了96.88%的训练准确度。使用大量样本对模型进行验证，得到93.69%的验证准确度；采用混淆矩阵对模型进一步验证，总体的预测评价等级与真实评价等级偏差不大，证明模型的预测结果与主观评价结果具有很好的一致性。