基于声音特征的隧道衬砌空洞识别方法研究

作者：代晓景; 暴学志; 柴雪松; 周城光; 阎兆立

来源：声学技术, 2024, 43(01): 135-141.

DOI：10.16300/j.cnki.1000-3630.2024.01.018

• 隧道衬砌空洞
• 声学信号处理
• 梅尔倒谱系数(MFCC)
• 支持向量机(SVM)

目前隧道衬砌空洞检测以人工敲击判断为主，检测过程中由于受到检测人员水平、注意力等主观因素影响，检测结果存在较大不确定性，因此有必要研制一种智能化的检测装置实现空洞自动识别。文章开展了衬砌空洞敲击回声智能识别算法研究，通过提取隧道衬砌冲击回波的梅尔倒谱系数(Mel Frequency Cepstral Coefficient, MFCC)作为特征，针对敲击回声脉冲信号长度不一的特点，提出了变帧长MFCC优化算法，并面向小样本条件，建立了支持向量机(Support Vector Machine, SVM)的识别模型。试验结果表明，该模型对衬砌空洞识别准确率可达89.9%。

• 单位
  中国科学院声学研究所; 中国铁道科学研究院集团有限公司; 中国科学院大学