并行網(wǎng)絡(luò)與數(shù)據(jù)擴(kuò)充方法在乘用車異響識(shí)別中的應(yīng)用

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【摘要】針對(duì)乘用車車內(nèi)異響識(shí)別研究過程中數(shù)據(jù)集少且人工診斷法效率低的問題，提出了一種具有高識(shí)別準(zhǔn)確率的數(shù)據(jù)擴(kuò)充方法，并采取卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與Transformer編碼器棧并行的工作機(jī)制獲得分類模型。結(jié)果表明，當(dāng)將提取的擴(kuò)充數(shù)據(jù)的梅爾倒譜系數(shù)特征用作并行網(wǎng)絡(luò)的輸入時(shí)，所提出的數(shù)據(jù)擴(kuò)充方法可有效提高分類性能，且擬議模型在測(cè)試集上可以實(shí)現(xiàn)高達(dá)98.31%的分類精度。（剩余9918字）