9月19-22日，由中國聲學學會主辦，南京大學承辦的2024全國聲學大會將在南京召開，設有物理聲學、環境聲學、計算聲學等多個主題。大會將推動“產、學、研、用”全領域的交流融合互動，拓展聲學領域的發展空間。
JIUYOU.COM-九游集團(中國)有限公司官網此次組織由3位高級職稱和7位研究生學歷骨干組成的最靚“天團”，參加環境聲學、噪聲與振動控制、語言聲學與語音信號處理、聲學測量與儀器、聲學換能器等五個主題交流活動。參會人員多年來一直從事聲學和振動領域的研究，具有深厚的理論基礎和豐富的實踐經驗。同時，公司將在大會設立產品展示區，誠摯邀請各界同行共同探討和深入交流。
一種基于多源數據融合的寧靜小區噪聲溯源方法及應用研究
寧靜城市事業部解決方案專家 張程程
寧靜小區建設中噪聲溯源問題，涉及到各類數據的融合問題。其中，噪聲源聲學特征數據有聲壓級大小、頻譜特征、聲源類型、聲源方向及位置等；環境特征數據主要為風速、雨量大小等氣象特征；實際執法力量的結合主要是考慮處置閉環的可操作性。上述數據的有效融合需要借助統計學工具，對數據進行有效性分析、時空關聯分析、業務規則分析等綜合處理與模型構建，形成噪聲源畫像，實現噪聲精準溯源。可廣泛應用于寧靜小區建設與管理，為相關領域的研究人員提供參考。
一種分布式噪聲監測系統設計和研究
物聯網事業部高級架構師 徐向峰
針對基于分布式物聯網在線噪聲監測系統存在的數據傳輸穩定性、數據整合和標準化、系統靈活性和可擴展性等問題，提出了采用微服務架構組建分布式物聯網系統，集群化物聯網設備采集入口，提升系統的擴展能力；同時應用業務分層技術方案，分離數據采集、數據分析和上層應用業務，保證數據的同步性；通過優化系統架構，降低系統間的耦合性，提高系統的靈活性和可擴展性；此外，使用多級緩存機制以及數據中間態的概念，提高數據傳輸的效率和容錯性，確保數據的可靠傳輸。
表面傳聲器技術要點及應用研究
傳感器事業部總監 羅高鋒
表面傳聲器主要應用于航空航天、高鐵、汽車等高速運動物體表面聲壓級測試的場景，其能準確測量出這些物體表面的聲壓，為空氣動力學研究提供準確的數據支持。表面傳聲器在高溫、高濕等惡劣環境下使用，因此選擇線脹系數好、耐腐蝕性能佳的材料是關鍵；而精密的均壓系統設計，能夠確保傳聲器在工作過程中，快速的進行靜壓交換，從而提高傳聲器性能穩定性；同時需要在工藝上對傳聲器靈敏度與振膜張力控制采取特殊措施；此外，采用高溫高濕老化的方法，可以確保傳聲器的長期穩定性和可靠性。
基于預訓練GPT-SoVITS算法的文本生成語音研究
AI事業部總監 紀盟盟
GPT-SoVITS文本生成語音模型是一種結合了GPT模型和聲音轉換技術的模型，旨在實現端到端的高質量語音生成和聲音轉換。通過使用經過大數據樣本和長時間訓練的開源預訓練模型，可以極大程度的減小訓練數據和訓練時間。實驗結果表明，錄制3分鐘的個人音頻即可對模型進行針對性微調，基于單張A100顯卡分別對GPT和SoVITS微調5分鐘，即可得到與原語音音色相似度很高的專屬語音生成模型。
一種環境噪聲煩惱度參數相關性分析及建模方法
數字仿真事業部高級分析師 毛志德
為了更加準確的評估環境噪聲對人們的煩惱程度，在進行噪聲煩惱程度評價體系時，除了考慮響度、粗糙度、尖銳度、波動度等心理聲學評價指標外，還需要考慮聲源的類型、等效聲級、頻率能量比、峭度等十余種指標，通過對比各個指標對人體主觀煩惱程度的影響，分析出不同指標的權重影響。研究收集了不同的聲音樣本，對被試人員進行主觀煩惱度的測試，最終得到了更為準確的煩惱度評價模型，能夠更加直觀地評價各類噪聲對人們的影響程度。
語言傳輸指數測量方法研究與實現
工業4.0事業部總監 張歡歡
語音傳輸指數（Speech Transmission Index，STI）是一種用于評估語音信號傳輸質量的指標，常用的語言清晰度評價方法有主觀評價和客觀評價兩種。其中擴聲系統語言傳輸指數STIPA，因其測試方便、快捷，逐漸成為語言清晰度測量客觀評價的主要方法。本研究基于STIPA測試方法，設計了一套包含信號源、聲源以及STI分析儀等在內的測量系統，實現了語音傳輸指數的快速測量，可廣泛應用于車站、機場、購物中心、會議廳、音樂廳、體育館等建筑公共廣播系統的語言傳輸指數測量。
基于聲級計的互相關降噪方法
智能儀器事業部總監 張凱帆
單一通道的聲級計噪聲測量下限，往往受制于傳聲器和前置放大器噪聲的影響。而雙通道聲級計，能同時連接2個傳聲器與前置放大器，借助互相關算法，通過計算互相關函數（cross-correlation function），分析兩個時間序列或信號之間的關系，找到信號中的相似模式，并對測量數據進行分析處理，可消除傳聲器與前置放大器的熱噪聲，最終達到有效降低聲級計測量下限，提高測量準確性和可信度的效果，為精密聲級計的開發提供了新的思路和方法。
多聲源同時計數和定位方法
AI事業部高級算法工程師 李泳
根據最大特征值的分布篩選出能量貢獻率較高的一些頻點作為定位頻點，基于窄帶波束形成方法，剔除可能由噪聲或混響引起的錯誤角度值，選擇合適的帶寬參數，擬合篩選角度估計值的概率密度函數曲線，提取曲線的峰值，該峰值數即為聲源數估計值，并同步得到了對應各聲源的角度估計。仿真和實驗結果表明，該方法可在快拍數較少情況下實現聲源數的準確估計，以及較高的聲源定位精度，且在低信噪比和混響環境下仍能表現出較好的魯棒性。
瞬態誘發耳聲發射信號的快速識別方法
醫療事業部OAE項目總監 王雙杰
為消除瞬態噪聲的干擾和實現快速識別TEOAE信號，設計了一種基于EMD分解的小波算法，通過將采集到的信號進行EMD分解，得到不同的IMFs信號，濾除能量譜突變的IMFs信號并對不同的IMFs信號加權重構，去除瞬態噪聲的影響；借助小波算法可以有效減少相干疊加次數，根據小波分解層數、基本小波和閾值選擇三個層面找到適用于TEOAE信號的小波參數，實現快速對0.5kHz~4kHz測試頻率相關率和信噪比指標提高，最終實現快速準確的識別TEOAE信號。
一種用于模擬耳聲發射信號的仿真系統及方法
醫療事業部ABR項目總監 李耀祖
常規的音頻電路由于自身本底噪聲的限制，無法輸出、采集滿足耳聲發射測試儀要求的微弱仿真信號。針對這一問題，可采用音頻電路加無源衰減網絡的組合方式，音頻電路輸出一個幅度較高的初始信號，再使用衰減電路將原初始信號衰減成足夠微弱（uV級）的信號。校準初始信號的幅度后，再通過主控模塊控制衰減網絡的衰減檔位可精確控制輸出的信號幅度。系統采集耳聲發射測試儀輸出的刺激聲信號，并進行信號處理和頻譜分析，得到刺激聲的類型和頻譜后，根據這一結果輸出相應的耳聲發射仿真信號。
浙公網安備33011002012656號
