深層学習によるエンジン放射音からのノッキング音と筒内圧の推定手法(第4報)
Estimation Method of Knocking Sound and In-Cylinder Pressure from Engine Radiation Noise by Deep Learning (Part 4)
- 提供方法
- 本サイト上にてダウンロード・閲覧可
- 形態
- 価格
- 一般価格(税込):¥1,100 会員価格(税込):¥880
- 文献番号
- 20216013
- 文献・情報種別
- 学術講演会予稿集(秋)
No.83-21
- 掲載ページ
- 1-6(Total 6 p)
- 発行年月
- 2021年 10月
- 出版社
- (公社)自動車技術会
- 言語
- 日本語
- イベント
- 2021年秋季大会 【オンライン】
書誌事項
著者 | 1) 笠原 太郎, 2) 渡部 光, 3) 池田 太一, 4) 吉越 洋志 |
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著者(英) | 1) Taro Kasahara, 2) Hikaru Watabe, 3) Taichi Ikeda, 4) Hiroshi Yoshikoshi |
勤務先 | 1) 小野測器, 2) 小野測器, 3) 小野測器, 4) 小野測器 |
勤務先(英) | 1) Ono Sokki, 2) Ono Sokki, 3) Ono Sokki, 4) Ono Sokki |
抄録 | 前報では,エンジン放射音からノッキング音を分離する深層学習モデルを提案し,回転速度ごとに特化したモデルを作成していた.本報では,限られたデータを用いて,より幅広い運転条件に適用可能なモデルを作成するため,学習データに含まれない回転速度におけるノッキング音を分離するモデルの訓練方法を提案する. |
抄録(英) | The deep learning model we proposed separates knocking sound pressure from engine radiation noise measured by a microphone. The purpose of this paper is to create a model that can be applied to a wider range of operating conditions using limited training data. The previous models were trained with data that recorded at a specific rotation speed, so they could not be applied to other conditions. Therefore, we propose a model trained with data of several rotation speeds. The model can separate the knocking sound at untrained rotational speeds, in addition to the conditions included in the training data. 翻訳 |