Psykoakustiska parametrar har i stor utsträckning använts för att utvärdera det obehag eller den njutning som ljuden ger upphov till i vår miljö. I detta sammanhang kan trådlösa akustiska sensornätverk (WASN) vara en intressant lösning för att övervaka subjektiv irritation i vissa ljudlandskap, eftersom de kan användas för att registrera utvecklingen av sådana parametrar i tid och rum. Tyvärr innebär beräkningen av de psykoakustiska parametrar som ingår i gemensamma irritationsmodeller en betydande beräkningskostnad, och försvårar förvärv och överföring av dessa parametrar vid noderna. Följden blir att övervakning av psykoakustisk irritation blir en dyr och ineffektiv uppgift. I detta dokument föreslås användning av ett djupt konvolutionellt neuralt nätverk (CNN) utbildad på en stor urban ljuddatauppsättning som effektivt kan förutsäga psykoakustisk irritation från råa ljudsignaler kontinuerligt. Vi utvärderar den föreslagna regressionsmodellen och jämför de resulterande beräkningstiderna med de som erhålls genom den konventionella direkta beräkningsmetoden. Resultaten bekräftar att den föreslagna modellen baserad på CNN uppnår hög precision när det gäller att förutsäga psykoakustisk irritation och förutsäga irritationsvärden med ett genomsnittligt kvadratiskt fel på cirka 3%. Det uppnår också en mycket betydande minskning av bearbetningstiden, som är upp till 300 gånger snabbare än direkt beräkning, vilket gör CNN utformad en tydlig exponent för att arbeta i IoT-enheter.
I REF genomfördes ett konvolutionellt neuralt nätverk för att uppskatta den psykoakustiska irritation Zwickers modell från en ingångsljudsignal.
Computation of Psycho-Acoustic Annoyance Using Deep Neural Networks
{'venue': None, 'journal': 'Applied Sciences', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}