文摘

在本文中,我们使用一个无线传感器节点探讨声乐艺术人体成分和噪声之间的关系。声乐,提出预测创造了一个无线传感器节点收敛链接图模型和哈特路由模型用于科学系统地设计人类的噪音。无线传感器节点优化收购声乐艺术和信息分析了声信号的特征。最优平衡调度模型已被用于科学、分布式控制声乐艺术表演和人体的噪音。该模型提高了信号检测能力和提高绩效水平的声乐艺术,音乐艺术,人体噪声信号。仿真结果表明,该模型提高声乐的信号采集功能和分析人类的噪音。它有一个强大的能力产生的声音信号特征和更强的能力来处理干扰噪声。

1。介绍

歌手的表现,像所有的音乐作品,是依赖于歌手或演员的繁殖能力的作曲家的作品。歌唱的目的是使用强大的声音的能力来有效地表达歌曲的思想内容,与令人难以忘怀的旋律感染观众,让观众享受艺术(1]。人体是一个不可思议的人体器官的歌手;解释、表达、表现和体现人类音乐艺术在任何乐器在世界上是无与伦比的。掌握正确的呼吸技巧以及正确的声音。声音的高位置与完整的顶部空间共振,我们压力面具共振(2]。集中注意力,明亮、轻松和穿透整个腔共鸣的声音。唱歌是更放松,听起来更明亮、更美妙的(3]。嗡嗡作响的练习能帮助你实现一个高位的声音。这似乎是人体噪音和转录系统连接与声乐艺术表达,它是有用的研究声乐艺术表达之间的关系模型和噪声在一个人的科学4]。声乐艺术表演网络建议结合无线传感器捕获的声乐艺术信息,控制人体的改善噪声(5]。网络渠道方程路径检测算法的设计和优化,以及路径设计避免冲突,是声乐艺术表现的基本技术和系统噪音控制人体科学(6]。

无线传感器是科学和系统性的方法监测声音艺术的表达在人体7]。因果关系网络节点的优化治理通过路由协议的设计优化和控制互联网的无线传感器路由的事情。一些研究成果被发现,包括网络激活节点,提出了一个科学、系统的控制方法对人类的声音无线传感器没有声音和性能(8]。增加人体噪声位置,使用自适应调制编码。使用最大传感器电源管理,因此,网络节点覆盖能力增加(9]。然而,这个过程稳定性和一致性较低的问题收集声音艺术信息无线传感器和系统监测人体科学。人类噪声控制的科学、系统的方法和基于无线传感器的数据收集与一个强大的和有吸引力的理解提出了节点通信负载(10]。无线传感器节点构造路由图的拓扑模型的语音信息分发路线,检查综合负载供电的无线网络传感器,和网络路由冲突预防执行设计。还有其他问题控制机制,如少干扰和自动部署功能(11]。设置,也研究了噪声噪声提取设备、声音采样质量,存储格式,记录时代项目,记录项的数量,声乐,和其他主题和高标准和严重性12]。研究满足区分男性和女性的标准,但记录对象的声音部分不清楚,和各种声音信号收集和唱歌不定义范围。前面的内容是最重要的一个因素决定的性能良好的音乐艺术(13]。

本研究提出了一个数学框架声音表达和人类声音的科学基于无线传感器和无线节点收敛声乐艺术的传感器模型。哈特图路由模型是用于创建一个结构化的设计为声乐艺术科学和噪音。无线传感器的目的是充分利用节点模型,和收敛的连接控制技术是用来控制无线传感器声乐艺术表演。此外,自适应均衡调度模型是用于科学和分布式跟踪声乐艺术表演以及人体噪音。无线传感器网络获取信息,声乐艺术是为了更好的获得信息对声乐艺术和理解声音信号特征。我们也增强我们的声音和检测信号的能力。最后,仿真实验是为了演示这种技术在科学的最佳性能和系统性能和人类的噪声分析。

2。方法

在本节中,我们使用无线传感器介绍声乐数据为了控制人类下士在科学和系统的噪声水平。此外,我们开发一个声乐艺术表现和人类噪声控制节点的分布模型在无线传感器和声音表现,以及收敛链接模型对人类噪声控制节点。

2.1。语音信号的预处理

声学参数的提取至关重要的客观评估身体的声音。语音信号必须提前处理,包括数字、preaccentuation,框架,和窗口,无论过程用于提取和评价参数(14,15]。补充分析语音信号是一个重要的一步和提取声学参数。人的语音信号模拟,所以必须将模拟信号转换为数字信号在数字信号处理和分析16]。在这篇文章中,一个有价值的和获得的数字化语音数据文件记录歌声信号与一个麦克风和一个电脑声卡和收集它供以后使用17]。接受人类的声音信号的数据文件后,再加权信号,和帧和窗口进行预处理,处理后的信号可以满足实际需要;关键是增加后续数据处理的准确性。图1描绘了一个预先处理的噪声信号(18]。

2.2。框架和窗口

语音信号的生成与各种运动器官的演讲,和随机运动的器官使信号本身不稳定。然而,发声器官的状态变化比声音的振动(慢得多19]。因此,它被认为是在10 - 30 ms,语音信号是稳定的,并且没有明显的变化在语音频谱的特点和一些物理性质在短期内。因此,只有语音信号分为几个短的演讲片段,平稳信号的处理方法引入语音信号处理,这里每一段被称为一个简短的演讲分析框架。每一帧信号被认为是一个固定的过程,克服了困难的语音信号分析和处理,处理每一帧等于长信号不变的特性。N采样点合并成一个观察单位,称为帧长度。通常情况下,帧长度是256或512,时间是20 - 30 ms。

框架应该是连续的;即,它是不可能复制帧,帧之间的信息是不,不处理。这个问题的解决方案是重叠的组件框架和结构可以保持平稳过渡,其中包括样本米通常称为转移,0-1/2帧长度。信号改变后框架从原始信号的帧的开始和结束都停了下来,需要一个窗口。添加windows信号不仅可以有效地解决这一问题的不连续位置信号帧的开始,但也使原来的非周期的语音信号的周期函数的一部分。的过程中信号窗口,窗口函数通常是选择根据被分析信号的性质和处理需求。的主要部分矩形窗口比较集中,但旁瓣较高和旁瓣,将变换高频干扰和泄漏到变换。适用于主瓣频率的精确读出而不考虑振幅的信号处理精度。主瓣和第一次的峰值旁瓣峰值衰减到40 dB,适合窄带强干扰噪声信号的分析,如图2预处理的噪声信号。

声音要求权力机构的参与和协作,振动生物共振生物,和神经系统。由于非常复杂的过程,函数是一个多维的声音和多参数评价你的声音与一个完整的和公正的评估你的创造性的声音。多维声信号是很重要的参数:选择和适当的技术信号的提取利用声音声音分析,观察人的国家的发音,声音是否正常的评估及其规律性,开放医生的诊断为无偏估计的后续技术(20.]。

2.3。直言不讳的收敛性能和人类的噪声控制节点链接模式

实现声乐艺术的信息收集基于无线传感器和人体的科学和系统控制噪声,首先,声乐艺术的融合链接模型表达和人类噪声控制节点无线传感器的构造。无线传感器声乐艺术监测面积与边长的正方形区域米,有N声乐艺术传感器路由中继节点,假设基站有足够的能量。科学和系统的控制过程中的声乐艺术和人类的噪音,进行能量平衡控制是通过激光传感器路由节点的自适应分配(21]。无线传感器的信息采集节点被定义为声乐艺术 ,基于邻居节点的数目,啤酒花和采样间隔的数量源和簇头节点之间确定。簇头节点传输功率消耗l有些数据设置 ,簇头节点和传输之间的平衡游戏链接是由使用节点传输功率的博弈分析方法。每个节点的能耗得到如下:

分布式路由检测算法用于分析通过最短路径节点部署的报道。当 ,无线传感器网络的基站与声乐表现和人类的噪音是位于顶部的监测区域的网络在初始时刻[8]。无线传感器控制数据包转发的点集 。输出功率谱密度的特点的声乐表演和人类噪音无线传感器网络汇聚链接获得通过使用冲突协调控制方法: 在哪里 ,和传感器系数代表无线传感器的艺术表现和人类的节点的节能分布噪声控制节点的最小方差估计无线传感器节点在任何位置和获得节点触发。能量平衡控制的目标函数是描述如下: 在哪里簇头节点的帧头长度吗我。收敛链接模型的最大似然估计结果的稳定控制声乐艺术表演传感器可以表示如下: 在哪里的报道是传感器网络基于等效模型的无线传感器的性能和收敛性链接控制人类噪声控制的节点构造,和触发控制声乐艺术表演和人类之间的噪声控制节点进行(22]。

2.4。哈特图路由算法和路由发现协议设计

哈特图路由模型用于设计的路线检测协议声乐无线传感器网络性能和人类的噪音。哈特映射构造路由发现协议基于IEEE 802.3 EFM协议,和 是人体无线传感器噪声分布。在最优网络拓扑结构,网络传输通道是双向通道无线收发机通道,表示为 ,在哪里 的网络节点分布密度是噪声覆盖的人体区域,和网络传输通道 是双向的无线收发器频道频道[9]。根据哈特图路由模型,获得节点输出的区别特征函数:

触发节点声乐艺术的表达和人体噪音无线传感器网络转化为全纯分析模型的联系,和触发节点修复获得声乐艺术表达之间的关系和人体噪音无线传感器网络。的2 d坐标系统由路由节点 ,和声乐的艺术表现是等效增益控制模型的收敛人类噪声控制的链接节点下面的形式:

基于双向链接模式 ,无线传感器的声乐艺术表现,人类噪声采集路由发现协议的设计模型,获得集群头部发射数据的准确性百分比:

簇头节点发送数据包 ,信道均衡控制方法用于计算第一个节点的平均通信时间间隔[10]。对于一个给定的链路增益系数 ,当 ,声乐表演和人类噪音无线传感器网络,覆盖增益传递函数描述的复杂

平均互信息的数量j参考节点

之间的相关性匹配函数,声乐的艺术表现和根节点并引发人体噪音无线传感器网络的节点描述如下: 在哪里

根据上面的处理,路由发现协议基于HART模型和无线网络传感器。

3所示。控制优化实现

在本节中,我们将讨论声乐艺术信息的收集,以及声乐艺术的表现和实现科学系统性控制优化人类的噪音。此外,我们还将分析和控制的收敛性能和人类的噪音控制节点之间的联系。

3.1。分析和控制收敛的链接

声乐是由使用一个声乐艺术形式融合人类噪声控制模型和无线传感器网络节点,以及声乐艺术表达之间的路由发现协议和无线体噪声传感器网络。它优化了声乐的艺术和人类噪声的研究和系统的管理。人类科学系统的噪声控制方法是用来控制无线传感器的声乐艺术表演,以及汇聚节点的链路控制人类的噪声控制和声乐艺术表达和人类之间的道路噪音无线传感器。

冲突和延误的数量和 ,分别在哪里 ,和健壮性感的半径G 触发的节点可以表示为

如果用于表示的能量开销F-bit数据包的传输节点和最大阈值传输数据包的节点 ,然后分配权力和时间为每个簇头节点芯片

在此基础上,互联网的路由冲突避免机制的设计,和传感器节点的最大概率密度函数有效地覆盖监测区域在获得时间窗口如下:

通过优化的路由图的拓扑设计艺术表达和人体噪音无线传感器网络,声乐艺术的健壮性系数表达式和人体噪音无线传感器网络路由图拓扑。

其中,d是声乐的艺术表现和路由传输概率人类声音的传播节点的无线传感器网络剩余能量吗r集群的头,这是当前通信周期的声乐艺术表达和人体噪音无线传感器网络。因此,收敛链接获得控制的声乐表演,和人类噪声控制节点实现。优化控制目标函数如下: 当声乐艺术表演和人体噪声触发无线传感器网络节点当选为簇头,俄文是0;当有一个路由冲突时,设置传感器传输节点连接系数等于阈值d0成本;触发节点的剩余能量逐渐减少;和直言不讳的收敛性能和人类的噪声控制节点链接控制矩阵BN×1如下:

与节点关联矩阵相乘声乐表现SN×l人体的噪音无线传感器网络和矩阵TL×消耗的能量节点接收l位数据,从而实现无线传感器的声乐艺术的表达和人体。线路检测和噪声控制节点的链路增益控制。

3.2。簇头传送功率均衡控制和自适应均衡调度

人类平等的声音控制模型性能和噪声与簇头的力量。无线传感器网络是实现无线传感器安装;用于优化无线传感器的节点部署和作为一个聚合链路增益控制方法。均衡的自适应规划模型用于调节声乐艺术和人体科学的声音。无线传感器之间的通信负载声乐艺术表演和人类噪声控制节点如下: 在哪里

此外,是路由的重量的星团内节点和避免冲突吗的功率衰减吗l无线传感器发送的数据声乐艺术信息采集节点。的有效载荷开销声乐表演和人类的路由拓扑噪音无线传感器网络簇头和触发节点获得如下:

物联网的路由冲突避免机制构建和节点的均方根误差鲁棒性控制是通过使用最大似然估计模型。计算公式表达如下:

消息的报道引发节点已经因为声乐的性能加强,人类的噪音无线传感器网络的负载,以及鲁棒性知觉系数从源到汇。博弈模型的鲁棒性控制无线传感器的信息采集节点良好的音乐艺术取得了如下,后一个autoadaptable旋转时间表:

4所示。仿真实验分析

在本节中,我们检查和评估该模型的性能和有效性和测试应用程序理解无线传感器网络的声乐艺术,也采集节点优化控制噪音和人体科学的系统分析。实验分析进行;实验进行了MATLAB 7仿真工具。

4.1。实验装置

我们已经建立一个无线传感网络集群使用默认配置。使用C / c++网络构建声乐艺术的相关图形模型表达式和身体的声音。消息链接模型和控制的无线传感节点声乐也建立在相同的配置。无线传感器网络传输的初始位置是设定在200年到200年,单个节点的通信半径范围是2 m,声乐的位序列数据是24兆比特,和网络拓扑发生。有6激活节点和12水槽节点,与一个链接输出延迟20 80年代,完成,估计可能是将体育与假警报机会= 0.98,也就是说,Pd = 0。04。节点传输数据仿真时间是100年代的信噪比3分贝,声音的采集结果和人类的噪音信号如图3。

信号模型的图3作为研究对象,是声乐艺术表现和人类的噪声信号进行检测,检测结果如图4。

4.2。人类噪声信号的检测

提高声乐的控制鲁棒性信息采集节点,簇头传送功率均衡控制技术是用于实现自适应均衡调度无线传感器节点。无线传感器的声乐艺术信息收集声乐艺术噪音性能和人体科学系统性控制性能测试仿真分析结果显示在表中1。

根据分析结果表1,该方法增加了信号的声乐和系统分析人体的噪声信号的能力。它有一个强大的声音信号特征提取的能力,更强的抵抗噪声干扰的能力,和较高的测试检测概率。图5演示了一个性能测试对比,说明这个过程可以提高声乐和人类噪声检测的准确性。

此外,表2显示了不同的中位数和标准变化收购程序。从表2,目前的研究结果表明,不同类型的数据测量技术选择的元素数量达到类似的结果。在f0、F1、F3措施,以及相关的统计学意义和方差因素,采集方法是可观测的。此外,没有明显的改变措施,如停顿的数量和百分比停顿。值得注意的是,有一些频率和强度变化保持不变的录音设备。

4.3。主观听觉感知评估

个人听觉评估影响个人措施和有问题的精度和稳定性。不可否认主观听觉感知评估的唯一标准进行测试和评估性能的声乐艺术,也是人类的客观测试的有效性参数噪声和函数提供引导信号声音输入训练样本。声音的声音和人类的主观听觉感知评估噪音进行人工噪声检测过程的有效性进行验证。我们邀请了两位声乐老师和声乐专业人士听41录音材料单独检查音响感知。得分是10分,高于8.5,基于质量,体积,颜色,声音信号的范围。7.5 - -8.5分割结果是优秀的。有一个轻微的区别在6.5和7.5之间,小于6.5。XLS (F0),第一共振峰(F1,第三共振峰(F3)采样实验和主观评价结果存储。每个艺术的声学参数和主观评价结果语音信号如表所示3。主观评价结果7,19岁,5日和10日,分别在声乐艺术的41个样本信号。在表3所示的声学参数和主观评价的结果为每个声音信号。

5。结论

本文提供了一个获取方法系统分析框架的声乐艺术和人体基于无线传感器噪声性能和结构的融合声乐节点无线传感器模型。哈特图路由模型用于设计声乐艺术和人类噪音不断科学,创建一个node-optimal无线传感器的部署模型,控制无线传感器的性能和使用收敛的声乐艺术链路增益控制方法。自适应均衡调度模型是用来调节声音噪声性能和人体科学和分布式。无线传感器网络获取信息,声乐艺术是为了更好的获得信息对声乐艺术和理解声音信号特征,提高口语能力和检测信号。仿真的结果表明,该方法必须改善的能力获得声乐音乐信号和分析人类的噪音。声乐表演者的教义和指令有很高的应用价值。

数据可用性

和/或使用的数据集分析在当前研究可从相应的作者以合理的要求。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。