轨道交通通信施工学习总结(三)区间光电缆敷设

本文详细介绍了轨道交通通信施工中区间光电缆敷设的工艺流程和技术要求,包括施工准备、径路复测、光电缆配盘、运输、敷设、防护、余留和挂牌等关键步骤,强调了每个环节的技术标准和注意事项。

区间光电缆敷设

3.1工艺流程

  区间光(电)缆敷设的常见工艺流程为:
  施工准备——径路复测——光(电)缆配盘——光(电)缆运输——光(电)缆敷设——区间及引入盘留——光(电)缆防护——引入电缆间或终端设备——挂设标识牌

3.2技术要求

  1 径路复测
  径路复测具体应包含以下几点:
  1)实地测量区间的总长度(包括各种余留)
  2)调查线路通信电缆支架安装情况、引入口爬架、进站桥架、槽道贯通情况
  3)调查区间无线基站位置、区间终端设备位置、区间接续点等情况
  4)调查施工区段人防门、区间引入口、直埋线路、站场、入局通道状况。既有线地下管线状况
  5)调查沿线各车站设备所涉及机房,如通信机房、光(电)缆所经机房的土建、供电、内装修、环境等情况
  6)调查施工线路沿线道路交通状况
  7)径路复测完毕,应及时形成施工调查报告和径路复测台账,并确定单盘光(电)缆采购长度
  
  2 光(电)缆配盘
  1)干线光(电)缆配盘应根据通信机房、区间无线基站、区间终端设备等位置和径路长度,选择合适的光(电)缆盘长,确保光(电)缆分歧接头或始终点落在上述设备或机房附近
  2)光(电)缆应尽量按出厂盘号顺序排列,以减少光纤参数差别所产生的接头本征损耗;按非出厂盘号顺序排列时,相邻两盘光缆的光纤模场直径之差应小于1μm
  3)光(电)缆配盘时接头位置不应落在过轨、人防门、引入口等位置上;光(电)缆接头位置应满足安全要求并考虑维护需要。配盘时还应该根据光(电)缆盘长和路由情况,尽量做到不浪费光(电)缆并减少接头
  4)应尽量避免短段光缆,光缆长度一般不小于200m
  
  3 光(电)缆运输

本文旨在系统阐述利用MATLAB平台执行多模态语音分离任务的方法,重点围绕LRS3数据集的数据生成流程展开。LRS3(长时RGB+音频语音数据集)作为一个规模庞大的视频与音频集合,整合了丰富的视觉与听觉信息,适用于语音识别、语音分离及情感分析等多种研究场景。MATLAB凭借其高效的数值计算能力与完备的编程环境,成为处理此类多模态任务的适宜工具。 多模态语音分离的核心在于综合利用视觉与听觉等多种输入信息来解析语音信号。具体而言,该任务的目标是从混合音频中分离出不同说话人的声音,并借助视频中的唇部运动信息作为辅助线索。LRS3数据集包含大量同步的视频与音频片段,提供RGB视频、单声音频及对应的文本转录,为多模态语音处理算法的开发与评估提供了重要平台。其高质量与大容量使其成为该领域的关键资源。 在相关资源包中,主要包含以下两部分内容: 1. 说明文档:该文件详细阐述了项目的整体结构、代码运行方式、预期结果以及可能遇到的问题与解决方案。在进行数据处理或模型训练前,仔细阅读此文档对正确理解与操作代码至关重要。 2. 专用于语音分离任务的LRS3数据集版本:解压后可获得原始的视频、音频及转录文件,这些数据将由MATLAB脚本读取并用于生成后续训练与测试所需的数据。 基于MATLAB的多模态语音分离通常遵循以下步骤: 1. 数据预处理:从LRS3数据集中提取每段视频的音频特征与视觉特征。音频特征可包括梅尔频率倒谱系数、感知线性预测系数等;视觉特征则涉及唇部运动的检测与关键点定位。 2. 特征融合:将提取的音频特征与视觉特征相结合,构建多模态表示。融合方式可采用简单拼接、加权融合或基于深度学习模型的复杂方法。 3. 模型构建:设计并实现用于语音分离的模型。传统方法可采用自适应滤波器或矩阵分解,而深度学习方法如U-Net、Transformer等在多模态学习中表现优异。 4. 训练与优化:使用预处理后的数据对模型进行训练,并通过交叉验证与超参数调整来优化模型性能。 5. 评估与应用:采用信号失真比、信号干扰比及信号伪影比等标准指标评估模型性能。若结果满足要求,该模型可进一步应用于实际语音分离任务。 借助MATLAB强大的矩阵运算功能与信号处理工具箱,上述步骤得以有效实施。需注意的是,多模态任务常需大量计算资源,处理大规模数据集时可能需要对代码进行优化或借助GPU加速。所提供的MATLAB脚本为多模态语音分离研究奠定了基础,通过深入理解与运用这些脚本,研究者可更扎实地掌握语音分离的原理,从而提升其在实用场景中的性能表现。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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