汽車車窗升降機的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列各種有用的問答集和懶人包

整合卷積神經網路應用於車窗馬達音質辨識系統

為了解決汽車車窗升降機的問題，作者石承恩 這樣論述：

現今，電子化產品已被廣泛使用在車子零組件，其中，電動升降車門玻璃已成為車用標配項目，汽車用戶希望在車門玻璃升降過程中，能夠有效降低車門玻璃產生的噪音，即為車窗升降機動態音質。本研究提出針對電動車窗(天窗)馬達驅動的聲音品質進行辨識，目的為能夠在組車廠裝配時，首先確保馬達運轉時的品質狀態，並透過聲音影像深度學習，從聲音頻率原始數據中，來學習異常特徵，達到智慧自動聲音特徵提取與辨識方法。本研究馬達聲音訊號是透過高靈敏度麥克風，來擷取聲音訊號輸出到電腦，並從中建立良品與不良品聲音樣本，當作為馬達聲音資料庫，本文透過使用梅爾頻率倒譜係數 (MFCC)，並強化頻譜圖特徵訊號，進行資料預處理，切割音框，

擴增聲音資料數據等方式，來完成分類高低頻率相位進行訊號疊加，以獲得新強化頻譜圖，將此頻譜圖轉換成圖像數位訊號，本文開發多尺度卷積神經網絡(Conv1D, 2D)與LSTM 演算法，進行機器學習演算法進行聲音分類模型，並根據聲音特徵密度函數，來獲得馬達運轉/機械運轉音的權重閾值，最後經由實驗測試結果顯示，其使用辨識率卷積神經網絡(Conv1D, 2D)與LSTM 演算法可達95%以上，以達到完成開發馬達異音辨識分析系統目標。