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圖 3 等效點聲源識別以上各種聲源識別方法都能幫助仿真工程師構建從聲源定義到振動噪聲傳播路徑模擬再到響應計算的完整流程。上述流程中，也可以使用仿真得到的振動或者噪聲結果進行等效聲源的推導。基于振動測試結果反推結構載荷這一期，我們將介紹第一種振動識別方法：基于振動測試結果反推結構載荷。其他識別方法將在后續的文章中加以介紹。

上期文章我們介紹了基于振動測試結果反推結構載荷，點擊可查看《Actran聲源識別方法連載（一）：結構載荷識別》。這一期，我們將介紹第二種聲源識別方法：基于噪聲測試的薄膜模態表面振動識別方法。通過實際工作狀態下的聲音測量數據結合聲源結構表面的空氣薄膜模態，反推出各階薄膜模態的參與因子，從而了解聲源表面的真實振動情況。

自波束形成技術誕生至今，對高性能聲源識別方法的探索從未間斷且方興未艾，包括本文作者在內的大批國內外學者都致力于該主題的研究并取得豐碩成果。8月20日（周二）下午3:00-4:00，褚教授將主講《噪聲源識別》網絡研討會，屆時將介紹聲強及選擇性聲強、平面傳聲器陣列聲源識別技術、球面傳聲器陣列聲源識別技術及其他新型聲源識別技術。

對任意的聲源形式，特別是分布式聲源，比如振動平板，都有很好的識別效果。 動態范圍大，能夠很好地識別微弱聲源。

在您的研發項目中結合使用聲學相機綜上所述，BK Connect聲學攝像機是一款非常有價值的噪聲源識別工具，適合有明確工作要做的中小型企業。其所涉及的行業范圍很廣，包括汽車聲學包供應商，密封條生產商，計算機、泵和電動工具制造商。如果需要，在需要更大陣列時，或在進行額外的后處理（例如，寬帶聲全息，或BK Connect應用程序，如聲品質參數矩陣）時，可增強聲學攝像機的功能。

當與BK Connect軟件?一起使用時，可以實時監控和測量體積速度，測量聲傳遞函數（P/Q）和互易噪聲傳遞函數（P/F），以及Pass-by SPC等。

重要更新：BK Connect 掃頻正弦分析 8406-A 識別和分析結構固有頻率后處理分析結構在受控正弦激勵下的響應，結果包括總值振動級、諧波分量、頻響函數和總諧波失真BK Connect結構動力學軟件模態參數識別得到的留數現在可以保存到模態表中，并用于頻響函數合成模態參數識別添加了Condensation優化參數，以優化穩態圖的一致性和分辨率

BK Connect的SPC方法通過計算源貢獻而不是分解總聲音，提供更準確的模型驗證。聲源識別系統包括聲學攝像機用于實時噪聲源識別，球形陣列用于車內全空間360°成像，以及其他各種陣列形式。提供先進的成像算法，如寬帶聲全息、聲品質參數成像等。適用于穩態和非穩態測量，操作簡便，可精確顯示聲源位置。

另一方面， 噪聲測試代碼 特定于特定類型的噪聲源，并指定安裝和操作條件的詳細要求，以及識別應使用的基本標準。一般而言，如果裝置存在噪聲測試代碼，則應使用該代碼。 在沒有噪聲測試代碼的情況下，可以使用基本標準ISO 3740：2019聲學—噪聲源聲功率級的測定—基本標準的使用準則概述了聲功率測定的基本標準。

點擊這里，即可報名 研討會內容1、聲強及選擇性聲強2、平面傳聲器陣列聲源識別技術（含聲全息、寬帶聲全息、Beamforming、反卷積Beamforming）3、球面傳聲器陣列聲源識別技術（球Beamforming、反卷積球Beamforming）4、其他新型聲源識別技術（基于壓縮感知、機器學習的陣列聲源識別技術）研討會時間

您可以看到關鍵詞識別、語音識別的深度學習僅僅是一小部分。 我們首先來聊聊這個麥克風陣列的波束成形。 因為，我們知道實際使用場景中，往往會有多個聲源。 比如客廳里的電視、空調、聊天的家人、吵鬧的小朋友，還有聲音在墻壁和玻璃發生反射的回波。

用戶發出指令，通過聲源定位和噪聲消除，被智能音箱的麥克風陣列清晰地聽到，之后智能音箱的處理器進行一系列的處理，進而實現各種識別功能和調音，將回復或者音樂通過揚聲器傳送到人耳。

噪聲源識別方式：波束形成、聲全息或寬帶聲全息（專利）通道數：18、36、60或84尺寸：0.35-2.0m直徑最大頻率：- 波束形成 36通道：6.0kHz（最大旁瓣級優于8dB）60通道：8.0kHz（最大旁瓣級優于8dB）- 聲全息36通道：1.5kHz60通道：1.2kHz手 持 式 陣 列主要用途：機艙內、室內手持式陣列的使用場景為離聲源近的聲場與狹小的空間

若能準確地將實際載荷直接添加于仿真模型進行分析，則可以直接從響應頻譜中識別優化的頻率及貢獻路徑，從而定量地驗證優化算法。此過程的難點主要在于對載荷的定義。基于噪聲測試的表面振動識別（空氣薄膜模態方法） 基于Actran的解決方案可利用工作狀態下的響應測試結果反推出實際載荷，為仿真驗證提供更直接的激勵輸入。

結構動力學測試：提供從傳感器到模態測試與分析的完整測量分析鏈，BK Connect軟件平臺完成從測試到報告的高效工作流程。噪聲源識別：聲學攝像機用于實時噪聲源識別，適用于故障排查、異響檢測等，可實現從低頻到高頻的聲源成像與聲功率估計。

車外噪聲源識別的核心挑戰 移動聲源的動態特性干擾：動車高速移動會產生多普勒效應，傳統固定聲源波束形成方法無法實時跟蹤聲源位置，導致頻率與聲壓級測量偏差。 背景噪聲與空氣湍流影響：戶外測量中，風噪會干擾傳聲器信號。動車通行和局部日照加熱引起空氣湍流，會降低陣列信號相干性，且高頻段相干長度縮短，進一步影響測量精度。

噪聲源定位，精準識別異響來源針對研發階段的低噪聲優化，HBK提供陣列噪聲源識別系統，可精準定位： 螺旋槳噪聲 電機電磁噪聲 氣動噪聲與干擾聲源支持穩態與非穩態測試，搭配BK Connect?軟件與高級后處理算法，清晰呈現噪聲分布，加速故障排查與設計迭代。為什么選擇HBK？

2）語音算法開發語音交互的核心技術在于語音增強、語音識別、語義理解、對話管理、自然語言生成、語音合成、聲紋識別等，目前旨在進行算法的優化與技術積累。語音增強涉及波束形成、聲源定位和聲源去躁。其中語音增強是一種利用聲源定位確定目標語音信號的方向，通過深度學習和波束形成的方法抑制噪聲和混響的算法模塊。如下圖，語音波束形成過程中實際是通過來自多個原始聲源和噪聲源的輸入疊加。