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Engine speed estimation using neural networks (vor Ort)

Authors

* Presenting author
Day / Time: 22.03.2022, 15:40-16:20
Room: 47-02
Typ: Poster
Session: Fahrzeugakustik (Posterinsel A)
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Information: Die Poster sind von Dienstag morgen bis Donnerstag nachmittag in der hier angegebenen Posterinsel bzw. hier als PDF im jeweiligen Posterbeitrag einsehbar. Das Posterforum zu diesen Postern findet im hier genannten Zeitraum im angegebenen Saal statt. Für weiterführende Diskussion verabreden Sie sich bitte mit der/dem jeweiligen Autor(in) am Poster oder nutzen den virtuellen Pausenraum. Dieser steht während der DAGA und auch danach zur Verfügung.
Abstract: The rotational speed of an internal combustion engine is an important input variable for the analysis of vehicle interior noise measurements. However, in vehicle tests the effort of applying a measurement device is not always proportionate, which is why the engine speed is not always available in acoustic measurements.In this paper a methodology is presented which estimates the rotational speed of an ICE using a regression model based on deep neural networks. A Long Short-Term Memory (LSTM) is used as the basic network architecture. The input to the LSTM is the spectrogram of a monaural airborne sound measurement. A total of 527 measurements with an average duration of 45 s are used to train the LSTM. The model shows very good stability in the learning process with a mean percent error of 6.1 % for the training data set, 6.4 % for validation and 6.79 % for the test data set. A subsequent autocorrelation analysis can improve the rotational speed estimation.
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