Бобров А.Л., Гончаров К.И. «Анализ факторов, влияющих на выявляемость дефектов при ультразвуковом контроле эксплуатируемых рельсов» Южно-Сибирский научный вестник, № 3, с. 18-24 (2023)

Надежность эксплуатации железнодорожного пути зависит от технического состояния рельсового полотна, которое, в свою очередь, подвергается периодическому контролю неразрушающему контролю, в котором ультразвуковые методы играют решающую роль. Работа посвящена исследованию температурного фактора на изменение основных параметров ультразвукового контроля рельсов, находящихся в эксплуатации. В статье приведены результаты теоретических и экспериментальных исследований изменений чувствительности каналов контроля рельсов наклонными преобразователями, связанных с изменением температурного фактора и колебаний угла ввода ультразвуковой волны при реализации типовых схем контроля. Контроль проводили ультразвуковым дефектоскопом и набором наклонных преобразователей с углами. Приведена методика проведения исследований и основные результаты, которые показывают, что на ввода 50–70 чувствительность контроля влияет температура, которая как погодный фактор может, таким образом, приводить к появлению ошибок первого и второго рода. Кроме того, исследована чувствительность к реальным дефектам рельсов – усталостным трещинам. По результатам исследований установлено, что при проведении ультразвукового контроля необходимо корректировать чувствительность контроля в зависимости от погодных условий, а также использовать гибкий механизм анализа результатов и повторного контроля. Ключевые слова: дефект, периодический контроль, рельсы, температура, угол ввода, ультразвуковой контроль, усталостные трещины, чувствительность.

Максимов А.И., Моисеев И.А. «Метод определения вставок в фонограммы путем анализа фрагментов их фоновых шумов» Южно-Сибирский научный вестник, № 3, с. 192-197 (2023)

Представлен метод анализа фрагментов фоновых шумов фонограммы для установления, были ли фрагменты фонограммы записаны в сходных условиях. Предложенный метод разрабатывался для решения прикладных задач криминалистики. Он предполагается для использования в качестве вспомогательного средства для эксперта при проведении криминалистической экспертизы звукозаписей, имеющих доказательное значение. При помощи предложенного метода можно определить наличие вставки в аудиозапись, так как фоновые шумы вставленного фрагмента будут отличаться от остальных. Метод состоит из трех последовательных этапов. Сначала производится предобработка исследуемых фрагментов звукового сигнала – из фрагментов удаляется голосовая составляющая, после чего полученные фрагменты фонового шума преобразуются в формат, подходящий для их последующей обработки с помощью нейронных сетей. В результате такого преобразования получается псевдоизображение из мелспектрограмм фрагментов фонового шума. Далее полученные псевдоизображения поступают на вход нейросетевой модели, использующейся для выделения признаков. В итоге, между полученными векторами признаков вычисляется расстояние. Если расстояние оказалось выше эвристического порога, то условия записи фрагментов считаются различными, если меньше – аналогичными. В работе проведено экспериментальное исследование как различных методов предобработки фрагментов звуковых сигналов, так и нейросетевых моделей для выделения векторов признаков из предобработанных фрагментов шума. На основании анализа полученных результатов для исследованных этапов работы метода выбираются конкретные реализации метода предобработки и нейронной сети. Также в заключении работы авторы приводят направления дальнейших исследований для улучшения предложенного метода. Ключевые слова: цифровые аудиосигналы, криминалистическая экспертиза, мел-спектрограмма, выделение признаков, обнаружение вставок в аудиозаписи