摩托车声品质评价的神经网络方法

针对声品质评价过程中线性回归模型评价结果的不足,采用BP神经网络对人的主观评价结果进行预测.采集摩托车在不同发动机转速下驾驶员耳旁的声信号样本,采用分组成对比较法进行主观评价试验,选取了响度、尖锐度、粗糙度作为神经网络模型输入参数,结合主观评价结果对模型进行训练与检验,并与线性回归模型输出结果进行比较.结果表明,选取驾驶员双耳响度、尖锐度、粗糙度作为模型输入能够较为准确地反映人耳对摩托车噪声的主观感觉.     

基于MPEG心理声学模型II的自适应音频水印算法

音频水印作为保护音频作品的版权和秘密通信的可行方法,成为近年数字水印研究领域中的一个热点。针对目前音频水印算法研究中自适应性能没有得到重视的问题,提出一种基于心理声学模型II(以下称模型II)的自适应盲检测音频水印算法,令算法具备良好的自适应性和稳健性。     

基于听觉特性的电子耳蜗语音编码策略

为了改善电子耳蜗语音编码策略的性能,提出了一种基于听觉特性的编码策略.策略中的带通滤波及包络检测阶段采用Gammatone滤波器模型和Meddis内毛细胞模型;在通道选择阶段引入心理声学的掩蔽效应模型,从M个通道中选出N个通道,在相应的通道产生脉冲刺激信号.用MATLAB对提出的策略进行仿真研究,实现了22选8的编码策略.结果表明,所提编码策略在稳定性和鲁棒性方面优于CIS和ACE编码策略.     

MPEG心理声学模型研究及其Matlab实现

MPEG音频标准提供了两个心理声学模型,这是人耳掩蔽效应在音频压缩中成功应用的典范.对心理声学模型中应用到的心理声学理论进行了阐述,在Matlab环境下对MPEG心理声学模型1进行了仿真,针对给定的音频样本对仿真结果进行了简单的分析,同时也指出了声学模型1、2的差别.仿真结果和理论分析的一致性表明了仿真模型的可行性,为心理声学模型的改进和应用指明了方向.     

基于心理声学模型数字音频水印算法

提出了一种将心理声学模型和小波变换、离散余弦变换相结合的数字音频水印算法,根据人耳听觉系统的掩蔽效应,计算载体音频信号的掩蔽阈值.为了消除图像水印的像素相关性,首先对水印图像进行置乱,以增强水印信号的安全性.然后将水印信号嵌入到小波变换近似分量的DCT变换域中,嵌入强度由掩蔽阈值自适应控制.仿真实验结果表明:该算法隐藏水印具有很强的不可感知性;叠加了水印的音频信号对数据压缩、加噪、重新采样、重新量化、低通滤波等常用的音频信号处理技术具有很好的鲁棒性.     

低码率语音编码中感知加权滤波器的一种新型算法

声学心理模型是对人听觉系统生理结构和人耳主观感知特性的数学抽象模型．这种模型已成功运用于宽带音频编码中．首次提出将声学心理模型原理应用于语音编码中感知加权滤波器的设计．通过对ＩＴＵＧ．７２３．１６．３／５．３ｋｂ／ｓ双速率编码算法中感知加权滤波器的改进,编码器的ＭＯＳ分可以改善０．１～０．３,而且新算法所要求的计算量仅比原算法大０．２６ＭＩＰＳ．基于声学心理模型的感知加权滤波器,与现有各类语音编码器中所用的感知加权滤波器相比,有自适应强、更符合人耳听觉特性、主观处理效果更佳的优点．     

基于听觉特性的电子耳蜗语音编码策略

为了改善电子耳蜗语音编码策略的性能,提出了一种基于听觉特性的编码策略.策略中的带通滤波及包络检测阶段采用Gammatone滤波器模型和Meddis内毛细胞模型;在通道选择阶段引入心理声学的掩蔽效应模型,从M个通道中选出N个通道,在相应的通道产生脉冲刺激信号.用MATLAB对提出的策略进行仿真研究,实现了22选8的编码策略.结果表明,所提编码策略在稳定性和鲁棒性方面优于CIS和ACE编码策略.     

空调变频压缩机声品质评价方法研究

基于心理声学的基本理论,在现场测试变频压缩机噪声的基础上,综合考虑响度、尖锐度指标,提出了心理声学烦躁度的经验公式.采用成对比较法进行主观评价,对实验结果作了线性相关性分析,并得到压缩机声品质主观评价值的预估模型.研究结果表明:采用烦躁度刻画声品质要比A声级更灵敏,心理声学烦躁度与主观评价的相关性较好,可达到0.917 3,但采用A声级则较差,只有0.711 9.因此,将烦躁度作为变频压缩机声品质评价的综合性能指标,能够比A声级更好地反映压缩机在不同工况下的噪声对人的实际影响.     

电动车噪声品质心理声学主客观评价模型

以某电动车在匀速行驶时采集到的噪声样本为评价对象,结合人类听觉系统建立适用于电动车的客观评价指标——敏感频带能量比,采用等级评分法对电动车噪声品质焦躁度进行主观评价试验,分析并计算各噪声样本的心理声学客观参数。通过相关分析和回归分析,建立了可描述主观评价与客观参量相关性的焦躁度评价模型。研究结果表明:传统车噪声在低频段能量较为集中,最大值在中心频率为200 Hz的频带,峰值达到37%,而电动车噪声能量集中在中心频率高于1kHz的频率段上,峰值达到30%;敏感频带能量比与主观评价值的相关性达到0.958,优于其他心理声学参数;电动车噪声品质焦躁度主要受粗糙度、抖动度和频带能量比等心理声学客观参数影响。     

一种基于心理声学模型的小波包域音频数字水印算法

首先根据心理声学模型 ,计算载体音频信号的掩蔽门限 ,并利用人耳听觉的临界频率与小波包子带间的相似特性 ,将DFT域掩蔽门限映射到小波包域 ;然后将水印信号嵌入到中低频小波包系数中 ,嵌入强度由掩蔽门限自适应控制。由于该方案是基于人类听觉系统的 ,在最大限度上挖掘了水印嵌入强度 ,使鲁棒性和不可感知性得到了很好的平衡。实验结果表明 ,利用这种水印算法 ,嵌入的水印信号是不可察觉的 ,并且对数据压缩、加噪、去噪、重采样 (D/A、A/D转换 )、低通滤波等常用音频信号处理技术具有很好的鲁棒性