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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?；谡駝訙y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。

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。

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。

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。

通過使用頻譜圖中的時間光標，可以將注意力集中在單個事件上波束形成測量為了獲得被測設備附近噪聲環境的概況，理想情況下，聲學攝像機應放置在距聲源約35cm（一個陣列直徑）的位置。然后，基于聲音信號從聲源到陣列傳播時間的延遲求和波束形成技術，可用于計算噪聲云圖。這被稱為聲壓貢獻圖。

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。

</p><p><br></p><p>目前廣泛使用的方法是<strong>主對角線移除（Diagonal Removal, DR）</strong>，即避免使用CSM主對角線，這對于一些波束形成算法是有效的，但其缺點是會低估聲源幅值，在聲源云圖上產生負的聲功率。反卷積波束形成如NNLS可以使用DR去噪，CLEAN-SC也包含了DR過程，它對強聲源有很好地識別能力，但對弱聲源就無法收斂。

</p><p><strong>5、CAA仿真</strong></p><p>1)聲源識別：從CFD仿真結果中提取噪聲源信息，如葉片上的動態載荷、湍流邊界層等。</p><p>2)聲學模型構建：根據噪聲源信息構建聲學模型，包括聲源位置、聲傳播路徑等。</p><p>3)聲學計算：使用CAA求解器進行聲學計算，得到風機噪聲的聲壓分布、頻譜特性等。

如果信號源向左或向右移動，我們的聽覺系統會識別出來自同一信號源的聲音分別到達雙耳，但是會有一定的延遲，或者從另一個角度看，兩只耳朵接收到同一個信號的不同相位。 兩耳時差 圖1a：當聲音來自前方，雙耳時間差為零（左）。當聲音來自側面，頭的尺寸約為20厘米，聲速為340米/秒，最大時差為0.58毫秒（右） 在低頻下可以最佳地 破譯 相位差。

</p><p><br></p><p>通過添加專用的應用程序，可以擴展該儀器的功能，以滿足您的任何噪聲和振動評估任務要求，包括建筑聲學、FFT分析、純音評估、基于聲強的噪聲源識別與聲功率測試、工業應用以及振動測量。

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。