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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
김선홍 (Tech University of Korea) 박성호 (Carforce) 임동화 (Hyundai Motor Company) 한제헌 (Tech University of Korea)
저널정보
한국소음진동공학회 한국소음진동공학회논문집 한국소음진동공학회논문집 제33권 제1호(통권 270호)
발행연도
2023.2
수록면
58 - 66 (9page)
DOI
10.5050/KSNVE.2023.33.1.058

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This study aims to predict the qualitative evaluation result of abnormal noise generated in commercial vehicles by applying the deep learning method. First, two experts conducted a qualitative test to evaluate the abnormal noise in a commercial vehicle. The correlation between this qualitative evaluation and measured sound pressure was investigated according to the road, driving, and noise source conditions. A quantitative evaluation was then performed by dividing the range of the measured maximum values into the same 7 grades, and the correlation with the qualitative evaluation result was confirmed. Finally, the colormap images obtained from the time-frequency analysis were used to perform a deep learning-based prediction. As a result, a good correlation was observed with the results of the qualitative evaluation. The possibility of using the convolutional neural network (CNN) as an auxiliary means for the qualitative evaluation of abnormal noise was investigated.

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 이상소음 음질 평가
3. CNN 딥 러닝을 이용한 이상소음 평가
4. 결론
References

참고문헌 (18)

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