Page 62 - 无损检测2024年第三期

试验研究

DOI : 10.11973 / ws j c202403007

基于 MFCC 和 GMM 的瓷砖空鼓率识别

系统及方法

周 浩, 梁军汀, 卢 杰

( 同济大学 物理科学与工程学院 声学研究所, 上海 200092 )

摘 要: 针对瓷砖因内部空鼓而引起的松动、 脱落等质量问题或其他安全隐患问题, 研制了一
套用于瓷砖空鼓率识别的试验系统。该系统采用梅尔倒谱系数( MFCC ) 法提取瓷砖敲击声的特征
参数, 再用高斯混合模型( GMM ) 法对 MFCC特征参数进行分类和识别。试验结果表明, 采用 MF-
CC和 GMM 相结合的方法, 可以对瓷砖空鼓情况进行有效识别, 该方法具有良好的应用前景。
关键词: 声纹识别; 梅尔倒谱系数; 混合高斯模型

中图分类号: TG115.28 文献标志码: A 文章编号: 1000-6656 ( 2024 ) 03-0028-05

Ceramictilehollowdrumrateidentifications y stemandmethodbasedonMFCCandGMM

,

ZHOUHao , LIANGJuntin g LUJie

( InstituteofAcoustics , SchoolofPh y sicsScienceandEn g ineerin g , Ton gj iUniversit y , Shan g hai200092 , China )

Abstract : Inviewoftheq ualit yp roblemssuchasloosenin g , fallin goffandothersafet yriskscausedb ythe

hollowdruminsideceramictile , thisp a p erdevelo p edasetofex p erimentals y stemforthehollow drum rate

identificationofceramictile.The Mel-fre q uenc yce p strumcoefficient ( MFCC ) methodwasusedtoextractthe

characteristic p arametersoftileknockin g sound , andthentheGaussianmixturemodel ( GMM ) methodwasusedto

classif y andreco g nizetheMFCCcharacteristic p arameters.ThetestresultsshowedthatthemethodofMFCCand

GMMcaneffectivel y identif y thehollowdrumconditionofceramictile , whichhada g ooda pp licationp ros p ect.

Ke ywords : voice p rintreco g nition ; Melfre q uenc y ce p strumcoefficient ; Gaussianmixturemodel
瓷砖是一种兼具实用性和装饰性的建筑材料, 区分空鼓的类型。
具有耐腐蚀、 耐磨、 防水、 防火、 易清洁等优良特性, 文章采用声纹识别技术对瓷砖的空鼓率进行识
因此在各行各业中应用十分广泛。如果在瓷砖的粘 别, 不仅能有效提高辨识精度, 还能对不同空鼓率下
贴过程中胶泥使用不当, 或者施工不规范, 瓷砖在长 的瓷砖敲击声进行空鼓瓷砖模型库的构建, 以便在
期的使用过程中容易与粘连面产生间隙形成空鼓, 各种场合下测试使用, 具有良好的应用前景及实用
从而引发瓷砖的松动或脱落, 造成极大的安全隐患。 价值。
由于形成空鼓的瓷砖间隙被空气填充产生了空气隔 声纹识别技术的关键在于声信号特征参数的选
层, 与实心瓷砖相比结构上出现了差异, 在外力敲击 择、 提取以及对提取参数分类识别模型的构建。目
下两者所发出声音的高、 低频分量及其占比等区分 前, 常用的特征参数有线性预测倒谱系数( Linear

明显。虽然对敲击声进行简单的频谱分析也能判断 p redictionce p stralcoefficients , LPCC )、 梅尔频率倒

出瓷砖是否有空鼓, 但是准确度不高, 并且无法有效 谱 系 数 ( Mel fre q uenc y ce p strum coefficient ,

MFCC ) 及 伽 马 同 频 率 倒 谱 系 数 ( Gammatone
fre q uenc y ce p stralcoefficients , GFCC ) 等 [ 1-3 ] 。常用

收稿日期: 2023-12-08
作者简介: 周 浩( 1999- ), 男, 硕士研究生, 研究方向为超声 的分类识别模型有基于模板匹配的动态时间规整模
检测
型( D y n amictimewar p in g DTW )、 矢量量化模型
,
通信作者: 周 浩, 2130954@ton gj i.edu.cn
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2024年 第46卷 第3期
无损检测