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申请/专利权人：中国测试技术研究院声学研究所
摘要：本发明公开了一种基于机器学习的厅堂建筑声学客观参数预测方法及系统，包括获取待预测的厅堂建筑本体数据并对所述建筑本体数据进行预处理得到厅堂建筑标量数据；将所述厅堂建筑标量数据输入预先建立的基于机器学习的建筑声学客观参数预测模型，得到厅堂建筑声学客观参数的预测结果。本发明基于机器学习建立的预测模型有效地对厅堂建筑的中频室内混响时间和语言清晰度等客观参数指标进行预测，实现了对部分厅堂建筑声学客观参数的快速评价，并且其对建筑声学客观参数的预测精度与传统方法相比较高，大大减少人力物力，提高工作效率。
主权项：1.一种基于机器学习的厅堂建筑声学客观参数预测方法，其特征在于：包括如下步骤：获取待预测的厅堂建筑本体数据并对所述建筑本体数据进行预处理得到厅堂建筑标量数据；将所述厅堂建筑标量数据输入预先建立的基于机器学习的建筑声学客观参数预测模型，得到厅堂建筑声学客观参数的预测结果,所述建筑声学客观参数预测模型的构建方法包括a、通过建筑模拟软件建立了不同体量的建筑模型；b、在所述不同体量的建筑模型中每种建筑模型提取了多个特征参数；c、针对多个特征参数进行组合生成不同状态下的厅堂建筑声学客观音质参数，所述不同状态包括500Hz混响时间数据指标，1000Hz混响时间数据指标以及语言传输指数STI数据指标;d、针对不同体量的建筑模型的指标，采用误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络训练，分别得到数据集，该数据集包含多个特征参数的输入训练向量矩阵和多个特征指标的输出结果向量矩阵。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国测试技术研究院声学研究所 一种基于机器学习的厅堂建筑声学客观参数预测方法及系统
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