救護車鳴笛頻率的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包

書中字有黃金屋 走在汽車革命的路上論文書籍站 救護車鳴笛頻率

另外網站第3章第4节多普勒效应及其应用也說明：上述问题中，救护车鸣笛声的频率并没有变化，只是由于救护车与地面观察者之间发生了相对运动，从而使观察者接收到的声波频率发生了变化。这种因波源与 ...

國立臺北科技大學 電機工程系 練光祐所指導 林威宇的 基於引擎聲及鳴笛聲進行車輛種類辨識 （2018），提出救護車鳴笛頻率關鍵因素是什麼，來自於鳴笛聲辨識、車輛引擎聲辨識、SVM分類、時域特徵分析。

而第二篇論文國立臺北科技大學 電子工程系 蔡偉和所指導 林彥廷的 自動偵測火車鳴笛聲 （2018），提出因為有 卷積神經網絡、長短期記憶類神經網路、支持向量機、鐵道、火車鳴笛聲的重點而找出了 救護車鳴笛頻率的解答。

最後網站嘈嘈切切的傅立葉則補充：... ，記得曾用馬路上呼嘯而過的救護車鳴笛 ... 有次問學生到底改變了什麼，有人回答聲音音量的改變，但其實應該是頻率的 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了救護車鳴笛頻率，大家也想知道這些：

基於引擎聲及鳴笛聲進行車輛種類辨識

為了解決救護車鳴笛頻率的問題，作者林威宇 這樣論述：

本研究目的是藉由聲音辨識技術，實現道路上多種車輛類別的即時辨識系統，此車輛類別包含救護車、消防車以及警車等鳴笛聲車輛，以及非鳴笛聲車輛的汽車、機車、公車以及重機等。關於一般車輛辨識以及鳴笛聲辨識的文獻中，大部分使用較複雜的類神經網路演算法，或是以影像的方式來做分析，而影像以及類神經網路的識別需要龐大的運算量，往後在嵌入式系統上較難實現。本論文的演算法能夠以較低的運算量，成功的完成即時辨識。行駛在道路上的救護車、消防車以及警車，其震耳的鳴笛聲具有清晰的聲紋，所以本文直接在時域上針對車輛鳴笛聲進行特徵擷取，以達到辨識車種。相較於鳴笛聲來說，非鳴笛車輛像是汽車、機車、公車以及重機等，其車聲較不明顯

。本文乃利用支持向量機作為分類的基礎，針對不同車輛的引擎聲，透過訓練的方式建立小型的特徵資料庫再進行比對辨識。在特徵方面我們計算出低頻、中頻以及高頻能量當作特徵值進行訓練。得到訓練模型後，即可用於辨識非鳴笛聲的車種。

自動偵測火車鳴笛聲

為了解決救護車鳴笛頻率的問題，作者林彥廷 這樣論述：

本論文探討自動偵測火車鳴笛聲之方法，做為鐵道施工人員之提醒，或提供一般用路人穿越平交道時之加強警示，避免因柵欄未放下而發生意外。我們設計能夠判斷火車鳴笛聲與非火車鳴笛聲的方法，其中非火車鳴笛聲係考慮鐵路附近較常出現的聲音，例如風聲、雨聲、海浪聲音等。由於麥克風所錄到的火車鳴笛聲音檔中可能也參雜了其他聲音，因此增加了判斷是否有火車鳴笛聲音的困難度。本論文比較三種判斷方法，分別為:支持向量機、卷積神經網絡、和長短期記憶類神經網路。經實驗測試網路下載聲音與實際錄製聲音，判斷結果最佳為支持向量機，可以達到 95.8% 的正確率，第二名為長短期記憶網路，獲得87.0% 的正確率，最低為卷積神經網絡，正

確率為 89.2%。

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