一种用ERB谱计算Moore响度的算法
汽车时变噪声的响度计算模型适用性分析
’ｒａｂ．１
表１ 基于纯音的晌度计算结果正确性验证（与ＡＮＳＩ ３．４计算结果比较ｌ Ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ ｏｆ ｌｏｕｄｎｅｓｓ ｍｏｄｅｌ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｐｕｒｅ ｔｏｎｅ（ｃｏｍｐａｒｅｄ ｗｉｔｈ ＡＮｓＩ ３．４ ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ ｒｅｓｕｌｔｓ）
２瞬态响度计算模型建立
稳态响度模型假设声信号的频率成分不随时间 改变，而实际的信号往往具有明显的时频特性，因此 需要建立瞬态响度计算模型．研究发现，非稳态噪声 的时变响度与噪声带宽、幅值及其冲击成分持续时间 存在复杂的非线性关系［１］，因此难以形成基于机理的
张立军（１９７２一），男．副研究员，工学博士，主要研究方向为汽车振动与噪声控制、汽车系统动力学分析与控制． Ｅ－ｍａｉｌ：ｌｉｉｔｍ．ｚｈａｎｇ＠ｆｃｖ－ｓｈ．ｔｏｎｉ
万方数据
同济大学学报（自然科学版）
第３８卷
度模型发展的基本过程．其中，计权声压级属于单频 带（ｓｉｎｇｌｅ—ｂａｎｄ）响度模型，后三者属于多频带响度 模型，能够模拟人耳听觉特性，对输人信号进行多尺 度滤波Ｌ ９Ｉ．计权声压级［１］和Ｓｔｅｖｅｎｓ响度［９］的特点与 计算方法有关文献已阐述，下面仅简要介绍Ｚｗｉｃｋｅｒ 响度和Ｍｏｏｒｅ响度． １．１ Ｚｗｉｃｋｅｒ响度
汽车时变噪声的响度计算模型适用性分析
张觉慧１’２，张立军１，于佳１
（１．同济大学汽车学院，上海２０１８０４；２．上汽集团汽车研究中心，上海２０１８０４）
摘要：建立Ｚｗｉｃｋｅｒ瞬时响度、Ｍｏｏｒｅ瞬时响度、Ｍｏｏｒｅ时变 响度计算方法，引入ＡｒｔｅｍｉＳ软件的Ｚｗｉｃｋｅｒ时变响度计算 方法，并采用４种模型针对汽车发动机怠速噪声、汽车关门 声和电机驱动汽车加速噪声３种典型的稳态、冲击与阶次扫 频的信号进行响度计算，对比分析４种模型用于时变噪声响 度计算的适用性．研究表明：噪声频率成分与幅值变化越剧 烈，Ｚｗｉｃｋｅｒ与Ｍｏｏｒｅ时变响度计算偏差越大，瞬时响度模型 的计算越精确；Ｍｏｏｒｅ时变响度时频分析有助于噪声来源和 发生机理的分析与识别．
一种改进的Boyer—Moore算法在IDS中的应用
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ Ｉ ｎ ｍｏ ｄ ｕ ｌ ｅ ｄ ｅ ｓ ｉ ｇ ｎ ｆ ｏ ｒ ｄ ｅ ｔ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｏ ｆ Ｉ ＤＳ， ｔ ｈ ｅ ｍｉ ｓ ｕ ｓ ｅ ｏ ｆ ｄ ｅ ｔ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｔ ｈ ｅ Ｐａ ｔ ｔ ｅ ｒ ｎ Ｍａ ｔ ｃ ｈ ｉ ｎ ｇ ａ ｌ ｇ ｏ —
ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ． Ｂ ｏ ｙ ｅ ｒ － Ｍｏ ｏ ｒ ｅ ａ ｌ ｇ ｏ ｉｔ ｒ ｈ ｍ， ｉ ｔ ｓ ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｄ Ｂｏ ｙ ｅ ｒ － Ｍｏ ｏ ｒ ｅ Ｈｏ ｒ ｓ ｐ ｏ ｏ ｌ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ａ ｎ ｄ Ｂ ｏ ｙ ｅ ｒ Ｍｏ ｏ ｒ ｅ Ｈｏ ｒ ｓ ｐ ｏ ｏ ｌ Ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ａ ｌ ｇ ｏ — ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ａ ｒ ｅ ｔ ｈ ｅ ｔ ｈ ｅ ｍｏ ｓ ｔ ｕ ｓ ｅ ｄ － ｗｉ ｄ ｅ ｌ ｙ Ｐ ａ ｔ ｔ ｅ ｎ ｒ Ｍａ ｔ ｃ ｈ ｉ ｎ ｇ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ． Ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｔ ｈ ｅ ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ＢＭ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｍ ｈ ａ ｎ ｄ ｉ ｍ－ ｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｄ ａ ｌ ｇ ｏ ｉｔ ｒ ｈ ｍ， ａ ｎ ｅ ｗ ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｄ Ｂ Ｍ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｉ ｓ ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ｄ ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ ａ ｒ ｔ ｉ ｃ ｌ ｅ ． Ｔｈ ｅ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｔ ａ ｋ ｅ ｓ ａ ｄ ｖ ａ ｎ ｔ ａ ｇ ｅ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｅ ｎ ｄ ｃ ｈ ａ ｒ ａ ｃ ｔ ｅ ｒ ｏ ｆ ｔ ｈｅ ｓ ｔ ｒ ｉ ｎ ｇ ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｕ ｎ ｉ ｑ ｕ ｅ ｎ ｅ ｓ ｓ ｏ ｆ ｎ ｅ ｘ ｔ ｃ ｈ ａ ｒ ａ ｃ ｔ ｅ ｒ ｏ ｆ ｃ ｏ ｒ ｒ ｅ ｓ ｐ ｏ ｎ ｄ ｉ ｎ ｇ ｔ ｅ ｘ ｔ ｓ ｔ ｒ ｉ ｇｓ ｎ ｉ ｎ ｉ ｔ ， ａ ｎ ｄ ｃ ｏ ｎ ｓ ｉ ｄ ｅ ｒ ｔ ｈ ｅ ｔ ｅ ｘ ｔ ｓ ｔ ｒ ｉ ｎ ｇ ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｔ ｏ ｉ ｎ ｃ ｒ ｅ ａ ｓ ｅ Ｍａ ｔ ｃ ｈ ｉ ｎ ｇ ｓ ｐ ｅ ｅ ｄ， Ｓ Ｏ ｔ ｈ ａ ｔ ｃ ａ ｎ ａ ｃ ｃ ｏ ｍｍ ｏ ｄ ａ ｔ ｅ ｔ ｏ ｔ ｈ ｅ ｒ ｅ ｑ ｕ ｉ ｒ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ｏ ｆ ｈ ｉ ｇ ｈ － ｅ ｆ ｆ ｉ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｙ ｏ ｆ Ｐ ａ ｔ ｔ ｅ ｎ ｒ Ｍａ ｔ ｃ ｈ ｉ ｇ ｎ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｆ ｏ ｒ Ｉ Ｄｓ ． Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄ ｓ Ｉ ｎ ｔ ｒ ｕ ｓ ｉ ｏ ｎ ｄ ｅ ｔ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ， ＢＭ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ Ｐ ａ ｔ ｔ ｅ ｎ－ ｒ ｍａ ｔ ｃ ｈ ｉ ｎ ｇ， Ｓ ｎ ｏ ｒ ｔ ， ＫＭ Ｐ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ
Moore响度模型的数值计算方法
耳 听觉 原理 的深入认 识 ，而 Ｓｅ ｅ 法似乎 只是 一 ｔｖ ｎ ｓ 种纯粹 的计算 法 。在 当时 ．ｔｖ ｎ 和 Ｚ ｃ ｅ 的计 Ｓｅ ｅ ｓ ｗｉｋ ｒ 算方法 都取得 相 当大的成 功 ． 同时成为 了 １ ７ ９ ５年制 定 的 国 际标 准并 一 直沿 用 至 今 ＿． ５ 但两 者 的计 算 都 ｊ
了一 种基 于 激励 模 型 的 响度 计 算法 ， 模 型 是对 ４该 ｊ Ｆｅｃ ｅ 计 算模 型 的完善和 发展 ，是建 立在 对人耳 ｌｔｈ ｒ 听觉 机制 的深 入理解 之 上 ． 映 了人耳 耳 蜗 的工作 反
机 制 ： 用 和 理解 Ｚ ｃ ｅ 计算 法 的 同时 也是 对人 使 ｗｉｋ ｒ
（ 北 ＿业 大学 航 海 学 院 环 境 工程 系 ，西 安 ７ ０ ７ ） 西 Ｔ １０ ２
摘 要 ：响度 是 最 重要 的声 音 属性 之 一 ， 度 的 计算 是 进 行 客 观评 价 的 基 础 ， 是 计 算 大 多数 心理 声 学 评 价 参 数 的基 响 也
础 ， 心理 声学 和声 品质 评 价 等 领域 具 有 重 要 意义 。文 章 对 基 于 Ｍｏ ｒ 型 的 响度 计 算 方 法进 行 了详 细研 究 ． 在 ｏｅ模 阐述
维普资讯
第２ ７卷第 ３期
２０ ０ ８年 ６月
声 学
技
术
Ｖｏ ．７， Ｎｏ． １２ ３
Ｔｅ ｈ ｃ ｌ Ａｃ ｕ ｔｃ ｃ ｎｉ ａ ｏ ｓ ｉ ｓ
Ｊ ｎ ，２ ０ ｕ ． ０８
ＭｏｒＰ度模型 的数值计算方法 ｏｅ￣
马元锋 ，陈克安 ，王 娜
到 总响度 。继 Ｓｅ ｅ 之后 ，９ ８年 ，ｗｉｋ ｒ 出 ｔｖ ｎ ｓ １５ Ｚ ｃｅ 提
基于Fisher比的梅尔倒谱系数混合特征提取方法_鲜晓东
在 MFCC 参数中，滤波器组主要分布于低频部分，注重于
语音的低频频谱，对于中高频的频谱信息计算精度较差，造成
最终提取的参数不能最大限度地表征语音的特征。为了提高 中高频的计算精度，先后提出了逆梅尔倒谱参数（ IMFCC） ［5］ 和中频梅尔倒谱参数（ MidMFCC） ［6］。这两种参数与经典的
MFCC 的不同主要在 Mel 刻度与 Hz 刻度的转换上，IMel 刻度
关键词： 识别精度; 梅尔倒谱系数; 逆梅尔倒谱系数; 中频梅尔倒谱系数; Fisher 准则 中图分类号： TP391 文献标志码： A
Parameter extraction method for Mel frequency cepstral coefficients based on Fisher criterion
评价特征参数中不同分量对识别的贡献一般有两种方 法，通过各个分量的 Fisher 比得到各分量的区分能量，或者通 过增减分量的 方 法 判 断 每 个 特 征 分 量 的 贡 献［8］。 甄 斌 等［9］ 采用增减特征分量的方法研究了 MFCC 各维倒谱分量对说话 人识别和语音识别的贡献，但是通过增减特征分量的方法计 算量较大，同 时 受 环 境 及 语 音 识 别 的 影 响 较 大，因 此 利 用 Fisher 准则来分析特征向量，确定特征分量的可分离性是一 种常用的特征选择方法。张芸等［10］利用 Fisher 准则对 LPCC
Moore响度模型的数值计算与实验验证
２ Ｍｏ ｏ ｒ ｅ响度计 算 方法及 关键 技 术
Ｍ ｏ ｏ ｒ ｅ响度计算 的主 要依 据 为 美 国 国家标 准 学 会公 布 的 Ａ Ｎ Ｓ Ｉ — ｓ ３ ［ １ ］ — ＿ ２ 【 ｘ ） ７ ¨ 。响 度 计算 标 准 。其 计算 流程如 图 １ 所示 ， 本文将 详细 阐述该方 法 的技 术
１ 引言
声品质能 准 确反 应 人 对 声 音 的 主观 听 觉感 受 ，
阐述 多为理 论 和原理 ， 并未对 Ｅ Ｒ Ｂ（ Ｅ ｑ ｕ ｉ ｖ ａ ｌ ｅ ｎ ｔ Ｒ ｅ ｃ ．
ｔ ａ ｎ ｇ ｕ ｌ ａ ｒ Ｂ ａ ｎ ｄ ｗ ｉ ｄ ｔ ｈ ） 级 和 滤 波 器 的具 体 响 应 方 式 等
ｎ ｅ ｓ ｓ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｃ ａ ｌ ｃ ｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｄ ｕ ｒ ｅ ｉ ｓ ｐ ｒ ｅ ｓ ｅ ｎ ｔ ｅ ｄ ｈ ｅ ｒ ｅ ．
【 Ｋｅ ｙ ｗ ｏ ｒ ｄ ｓ 】Ｍｏ ｏ ｒ ｅ ｌ ｏ ｕ ｄ ｎ ｅ ｓ ｓ ； ｌ ｏ ｕ ｄ ｎ ｅ ｓ ｓ ｃ ａ ｌ ｃ ｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ； ｓ ｏ ｕ ｎ ｄ ｑ ｕ ａ ｌ ｉ ｔ ｙ ； ｅ ｘ ｃ ｉ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ
克服 了传统 Ａ计 权 声 压级 评 价 噪声 的 缺 陷 ， 已成 为
噪声研究 领域 的热 点研 究 方 向¨ Ｊ ， 并在汽车、 家 电 和高速列 车等领域 的噪声评 价 中得 到广泛 应用 Ｊ 。 而声学 响度 （ Ｎ） 是一 种描述 人 对声 音强 弱 的 主观感 知量 ， 声音 响度计 算是 进行 声 品质 客观评 价 的基础 ，
汽车关门声声品质评价方法的研究
汽车关门声声品质评价方法的研究王长山;张立军【摘要】The evaluation method of door closing sound quality based on time-frequency characteristics of . A-weighted sound pressure level is presented with its virtues and defects pointed out. The computing models for Zwicker instantaneous loudness and time-varying loudness, Moore instantaneous loudness and time-varying loudness as well as sharpness are then built and their applicability to door closing sound quality evaluation is analyzed. Finally , a sound quality evaluation method for automotive door closing noise with the time-frequency characteristics of A-weighted sound pressure level, instantaneous loudness and sharpness as indicators is established and applied to the evaluation on two vehicle closing noise samples, and hence its feasibility is verified.%介绍了基于A计权声压级时频特性的汽车关门声品质评价方法,建立了Zwicker瞬时响度与时变响度、Moore瞬时响度与时变响度和尖锐度的计算模型,分析了各种模型对汽车关门声品质评价的适用性；最后建立了以A计权声压级时频特性、尖锐度和瞬时响度为指标的汽车关门声品质评价方法,并通过对两个关门声样本的评价,验证了该方法的可行性.【期刊名称】《汽车工程》【年(卷),期】2011(033)010【总页数】6页(P902-906,901)【关键词】关门声;声品质;瞬时响度;尖锐度;评价指标【作者】王长山;张立军【作者单位】联合汽车电子有限公司,上海201206;同济大学汽车学院,上海201804【正文语种】中文前言近年来，有关汽车关门声品质评价方法、关门声振机理、理论分析和控制措施的研究取得了重要进展。
Moore响度的三种计算方法
Moore响度的三种计算方法
焦中兴;刘威;何岭松
【期刊名称】《中国测试》
【年(卷),期】2012(038)001
【摘要】简单介绍了Moore响度模型的计算过程,针对该模型以参数化方式输入信号频谱的特点,提出了直接FFT(快速傅里叶变换)频谱算法、FFT校正频谱算法和1/3倍频程谱算法等3条Moore响度计算路线,分析对比了3种不同算法对典型信号响度计算精度的影响.分析结果表明:对纯音或复合音信号,可采用FFT校正频谱算法或点数为4096的直接FFT频谱算法计算响度；对带宽较宽的噪声信号,建议采用1/3倍频程谱计算响度.
【总页数】4页(P5-8)
【作者】焦中兴;刘威;何岭松
【作者单位】华中科技大学机械科学与工程学院,湖北武汉430074;华中科技大学机械科学与工程学院,湖北武汉430074;华中科技大学机械科学与工程学院,湖北武汉430074
【正文语种】中文
【中图分类】TB52+.4;TM930.115
【相关文献】
1.Moore响度在车内噪声分析中的应用 [J], 徐中明;周小林;张芳;贺岩松;李传兵
2.Moore响度模型的数值计算与实验验证 [J], 胡伟杰;金江明;卢奂采
3.一种用ERB谱计算Moore响度的算法 [J], 焦中兴;刘威;何岭松
4.基于Moore响度的声品质驱动的低频结构优化设计 [J], 何智成;许煊煚;秦晓凯;黄元毅;徐铁;郝耀东
5.Moore响度模型的数值计算方法 [J], 马元锋;陈克安;王娜
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一种用ERB谱计算Moore响度的算法
一种用ERB谱计算Moore响度的算法焦中兴;刘威;何岭松【摘要】Moore响度算法在2005年成为美国国家标准(ANSI),但是ANSI中只给出以信号频谱参数作为输入来计算Moore响度的方法,对频谱的获得方法并未限定.针对现行的直接用FFT谱方法和Moore提出的用多次FFT合成谱方法来计算Moore响度的不足,提出了一种以ERB(等矩形带宽)尺度划分的频带谱来求解Moore响度的方法,计算效率和精度均有所提高.用上述3种方法对纯音信号和汽车噪声信号进行了响度计算,并对结果进行了分析、对比.【期刊名称】《电声技术》【年(卷),期】2011(035)004【总页数】4页(P56-59)【关键词】Moore响度;ERB;声品质;心理声学【作者】焦中兴;刘威;何岭松【作者单位】华中科技大学,动态测量实验室,湖北,武汉,430074;华中科技大学,动态测量实验室,湖北,武汉,430074;华中科技大学,动态测量实验室,湖北,武汉,430074【正文语种】中文【中图分类】TB5噪声是影响机械产品性能的一个重要因素，如何评价分析噪声一直是人们关注的问题。
传统的A计权声级由于存在诸多缺点而逐渐被人们抛弃，声质量成为目前的研究热点。
响度是声质量评定中的一个重要参数，最新的响度模型是由Moore提出的[1]，并成为2005年的美国国家标准[2]（ANSI），该模型基于解析式，理论上可针对频谱、声压连续变化的声音信号进行响度计算。
然而，ANSI给出的Moore模型要求以信号的频谱参数作为输入。
理想信号的频谱可以很容易地用参数表示，因而这种输入方式对其比较适用；对于一般信号，按ANSI给出的方法，只能使用信号的1/3倍频程谱进行响度计算，但1/3倍频程声压级不足以描述信号的频谱细节，使Moore模型理论上的优势不复存在，降低了计算精度。
在工程应用中，利用传声器采集到的是声音的波形信号，因而如何获得合适的频谱参数以进行精确、高效的响度计算成为问题的关键。
moore结构值计算公式
moore结构值计算公式
Moore结构（也称为von Neumann邻域）是指一个像加号（+）一样的结构，其周围有4个相邻的位置。
在计算机科学中，Moore结构常用于与二维数组（如像素网格）相关的操作，如图像处理。
Moore结构的值计算公式如下：
对于一个点P(x,y)，其Moore结构的值为周围4个方向（上下左右）和4个角落（左上、右上、左下、右下）的所有点的值之和，如下所示：
Moore(P) = f(P-1, P+1, P+w, P-w, P-w-1, P-w+1, P+w-1, P+w+1)
其中，P-1表示P的左边的点，P+1表示P的右边的点，P+w表示P的下方的点，P-w表示P的上方的点，P-w-1表示P的左上角的点，P-w+1表示P的右上角的点，P+w-1表示P的左下角的点，P+w+1表示P的右下角的点。
f是一个函数，用于计算输入点的值之和。
常用的计算方式包括平均值、中值、最大值、最小值等等。
1/ 1。
中西方典型乐器音高响度与音色明亮度的研究
中西方典型乐器音高响度与音色明亮度的研究朱斯语;姬培锋;杨军【摘要】为了客观地评价民族乐器与西洋乐器在听觉感知方面的差异,本文利用15种典型的中西方乐器声样本,建立了与音色、响度和音色明亮度有关的15种乐器的感知空间模型,通过这些模型可以预测不同乐器在音高、响度一定时,音色明亮度的感知情况.此外,根据已建立的感知空间模型分别对比弹拨乐器、拉弦乐器和不同类型的吹奏乐器中三种听觉感知属性的变化差异.结果表明,对于中西方典型乐器,音色明亮度随响度的增加而增大,但是响度对音色明亮度的影响程度受到音域和响度范围的影响.民族乐器的音色明亮度随音高的增加而增大,但是西洋乐器的音色明亮度并没有随音高的增加而发生明显的变化.%In order to make an objective evaluation on auditory perception between Western instruments and Chinese traditional instruments, an auditory perceptual model was proposed based on 15 recorded instruments sounds. With this model, the brightness of different instruments with the same pitch and loudness can be predicted. Based on the auditory perceptual model, the differences on auditory perception among different types of musical instruments were analyzed. The results show that for both Western instruments and Chinese traditional instruments, the brightness increases with the increasing loudness influenced by different pitch domains and loudness domains. Moreover, for Chinese traditional instruments, the brightness increases with the increasing pitch but not for Western instruments.【期刊名称】《应用声学》【年(卷),期】2017(036)006【总页数】9页(P481-489)【关键词】西洋乐器;民族乐器;音高;响度;音色明亮度【作者】朱斯语;姬培锋;杨军【作者单位】中国科学院噪声与振动重点实验室北京 100190;中国科学院大学北京 100049;中国科学院噪声与振动重点实验室北京 100190;中国科学院噪声与振动重点实验室北京 100190;中国科学院大学北京 100049【正文语种】中文【中图分类】O4281 引言民族乐器与西洋乐器之间存在差异已为人们所共识。
基于ERB响度特征的深度学习鸟鸣声识别
基于ERB响度特征的深度学习鸟鸣声识别
尹晨畅;许枫;张纯
【期刊名称】《网络新媒体技术》
【年(卷),期】2022(11)2
【摘要】为了适应现代化生态系统监测需求,提出了一种基于ERB尺度的响度特征的鸟鸣声识别方法,该方法先对信号进行分帧、加窗和傅里叶变换得到其短时功率,然后输入到外、中耳传递函数,最后将听觉域信号映射到临界带域获得时间-临界带的响度特征。
根据八类鸟鸣声分别制作基于响度特征、时频特征和梅尔倒谱特征的数据集,输入到深度神经网络中进行了识别。
实验结果表明:该方法与基于时频特征和基于梅尔倒谱特征的识别方法相比在保持了最高的平均识别率的同时极大地减少了识别时间和数据处理量。
【总页数】8页(P25-32)
【作者】尹晨畅;许枫;张纯
【作者单位】中国科学院声学研究所海洋声学技术实验室;中国科学院大学
【正文语种】中文
【中图分类】TN9
【相关文献】
1.基于特性响度的心理声学特征在车辆目标识别中的应用
2.基于多维特征联合的鸟类鸣声识别方法研究
3.基于融合运动特征和深度学习的电厂人员行为识别
4.基于
多特征提取与注意力机制深度学习的高分辨率影像松材线虫病树识别5.基于深度学习的人脸特征识别方法应用研究
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响度计算和仿真
“响度计算和仿真”技术小结一 现有关于响度计算的方法有下面三种：1）传统的响度算法，是基于倍频程或者1/3倍频程的，ISO 532标准的A 方法就是这个算法，国内的教材也基本是介绍的这种方法。
直接将倍频程声压级与倍频程等响曲线对比，得到各频带响度，再用一个简单的公式就算出总响度，但是，其中的倍频程等响曲线是如何得到的不是十分清楚；2）Zwicker 的响度计算方法，是基于Bark 频带理论的，ISO 532标准的B 方法就是这个算法，标准给出的是图解法，图表数据来源我们无法获得，Head 的软件是用的这个方法，德国人自己做了这些图表的数值算法；3）Moore 的响度计算方法，是基于ERB 频带理论的，ANSI S3.4-2005标准就是这个算法，现在出了2007版。
该标准中有详细的数值算法，有人编程尝试过，结果接近官方值，但存在偏差；三类方法应该反映了响度计算理论的发展过程，区别关键在于频带划分方法的选择，也就是如何更科学地模拟人耳基底膜的滤波特性。
还存在一个大的课题就是如何考虑不同人群的听觉差异。
二 该仿真实验中采用的是Zwicker 的响度计算方法1 计算的流程图如下：2 目前得到的实验结果的截图：（每帧内各临界频带的总的功率谱值） Hanning 窗FFT求功率谱WAVE 格式音频读取映射为Bark 谱Bark 映射为响度3 下一步实验措施及难点得到每个临界频带的功率谱后，将通过公式)])(lg(*10[*643.0)(n WIRSS n f X PP f LX '=将其映射为响度值，然后加起来得到每帧的响度值。
难点是怎样更加精确的对临界频带进行划分，因为要考虑不同人群的听觉差异。
对数梅尔谱
对数梅尔谱
对数梅尔谱是一种用于音频信号处理的特征表示方法，它是基于梅尔刻度的频率和对数功率谱的计算而得到的。
具体来说，对数梅尔谱是将音频信号的短时傅里叶变换结果，按照人耳感知声音的高低分布方式，转换成梅尔频率，再将其划分成若干个窗口，并计算每个窗口内各个梅尔频率段的能量值。
最后，将这些能量值排列成一个二维矩阵，即可得到对数梅尔谱。
对数梅尔谱的计算过程有助于更好地表示数据的动态范围，使其更符合人耳的听觉感知。
在对数梅尔谱中，音频信号的每个元素的值取对数，以便更好地表示数据的动态范围。
对数梅尔谱的优点包括：
能够很好地模拟人耳的感知特性。
人耳对高频信号的感知相对较差，对数梅尔刻度能够更好地体现这一点，因此，对数梅尔谱能够提供更加符合人耳感知的声音特征。
能够将频域信号的纬度从频率降低到对数梅尔刻度，减少了特征的冗余信息，提高了信号的处理效率。
然而，对数梅尔谱的计算复杂度较高。
如需了解更多关于对数梅尔谱的信息，建议咨询音频处理专家或查阅相关文献资料。
墨非尔定律
墨非尔定律墨非尔定律（Moore's Law）是指由英特尔创始人戈登·摩尔（Gordon Moore）于1965年提出的一个观察，即集成电路上可容纳的晶体管数量每隔约18个月翻一番，性能也会随之提升。
这一观察成为了计算机领域的重要定律，并对整个科技行业产生了深远的影响。
墨非尔定律的提出是在一个关键的历史时刻，当时计算机刚刚开始发展起来，人们对计算机的规模和性能还存在很大的疑问。
戈登·摩尔在观察到集成电路的发展趋势后，预测了未来几年内晶体管数量的增长速度，并将其转化为了墨非尔定律。
墨非尔定律的核心观点是，随着时间的推移，集成电路上可容纳的晶体管数量将会呈指数级增长，而价格将会持续下降。
这意味着在相同的芯片尺寸下，我们可以容纳更多的晶体管，从而提高计算机的性能。
墨非尔定律的观察范围主要是集成电路上的晶体管数量，而不是计算机的整体性能。
墨非尔定律的影响远远超出了晶体管数量和计算机性能的提升。
它对计算机产业的发展方向、技术创新、产品设计和市场竞争都产生了深远的影响。
墨非尔定律的存在使得计算机行业形成了一个良性循环：更多的晶体管意味着更强大的计算能力，而更强大的计算能力又促进了更多创新和技术突破，进一步推动了晶体管数量的增长。
墨非尔定律的观察结果在过去几十年里得到了验证。
从1965年至今，集成电路上的晶体管数量呈指数级增长，计算机的性能也在不断提升。
然而，随着技术的发展逐渐接近物理极限，人们开始质疑墨非尔定律是否仍然成立。
虽然有些人认为墨非尔定律已经失效，但仍然有很多人坚信它的准确性。
他们认为，随着技术的进步，我们将会找到新的方式来继续提高计算机的性能。
例如，量子计算、神经网络和新型材料等技术的出现，可能会打破传统的计算模式，重新定义计算机的未来。
无论墨非尔定律是否继续适用，它都是计算机发展史上的一个里程碑。
它激发了人们对计算机技术的无限想象，推动了计算机技术的不断创新和突破。
巴克豪森噪声应力检测的人工神经网络数据处理方法_郝爱云
科研成果与学术交流NDT 无损检测2007年第29卷第10期巴克豪森噪声应力检测的人工神经网络数据处理方法郝爱云,王文军,杨玉敏(河北工程大学,河北邯郸 056021)摘 要:介绍了人工神经网络技术的原理、学习与训练方法等,以及如何建立巴克豪森噪声(BN)信号与应力间的关系。
分析了实际测量结果,说明该数据处理方法能够在BN 应力检测中很好地应用。
关键词:巴克豪森噪声信号;径向基函数;人工神经网络;M atlab 软件中图分类号:T G 115.28 文献标识码:A 文章编号:1000-6656(2007)10-0575-03The Artificial Neural Networks Data Processing Method for Stress TestingBased on Barkhausen NoiseHAO A -i yun,WANG Wen -jun,YANG Yu -min (H ebei U niversit y of Eng ineer ing,Handan 056021,China)Abstract:T he principle and algo rithm of neur al netw or ks,and the w ay how t o build t he relat ionship betw een bar khausen noise(BN )and str ess w ere intr oduced.It w as found in practical testing and the r esult analy sis that the data pro cessing metho d could be used w ell on stress testing based o n BN.Keywords:Barkhausen noise sig nal;Radial basis funct ions(RBF);A rt ificial neur al netwo rks;M atlab1 巴克豪森噪声信号的产生德国物理学家Barkhausen 在1919年发现,若将一导体线圈置于材料表面,并对材料施以交变磁场,则材料畴壁的不可逆跳跃将在该线圈内感应出一系列电压脉冲信号,放大后通过扩音器可听到沙沙的噪声。
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心 理 与 生 理 声 学
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文 章 编 号 ：０ ２ ８ ８ （０ １０ — ０ ６ ０ １０ — ６４ ２ １ ）４ ０ ５ — ４
一
种用 Ｅ Ｂ谱计算 Ｍｏ ｒ 响度的算法 Ｒ ｏｅ
采集 到 的是声音 的波形信号 ， 因而如何获得合 适的频 谱 参 数 以进 行精 确 、 效 的响 度计 算 成 为 问题 的关 高 键 。 国内有研 究认为 ， 利用 Ｆ 将 波形信号转 换至频 丌１
ｌｕ ｎ ｓ ．Ｔｈ ｄ ｆ ｉｎ ｙ ｆ ｔ ｅ ｗ ａ ｐ ｏ ｃ ｅ ｉ ａ ａｙ ｅ ｆ ｓｌ ， ａ ｄ ｈ ｎ ｎ ｗ ｐ ｒ ａ ｈ ｓ ｒｐ ｓ ｄ ｏ ｏ ｄ ｅｓ ｅ ｅ ｃｅ ｃ ｏ ｈ ｔ ｏ ｐ ｒ ａ ｈ ｓ ｓ ｎ ｌ ｚ ｄ ｉ ｔ ｉ ｒ ｙ ｎ ｔ ｅ ａ ｅ ａ ｐ ｏ ｃ ｉ ｐ ｏ ｏ ｅ ｔ ｉ ｒ ｖ ｔ ｅ ｅｆ ｉ ｎ ｙ ａ ｄ ｐ ｅ ｉｉｎ ｍｐ ｏ ｅ ｈ ｆ ｃ ｅ ｃ ｎ ｒ ｃ ｓｏ ．Ｅ ｃ ｌ ｓ ｕ ｅ ｏ ｄ ｖｄ ｔ ｅ ｕ ｉ ｒ ￣ｅ ｕ ｎ ｙ ｉ ｔ ｆ ｓ ｒｅ ｆ ｂ ｎ ｓ ｉ ＲＢ ｓ ａｅ ｉ ｓ ｄ ｔ ｉ ｉ ｅ ｈ ａ ｄ ｔ ｙ ｏ ｑ ｅ ｃ ｎｏ ｌ ｅｉｓ ｏ ａ ｄ ． Ａ ｌｓ， ｔ ｅ ｏ ｄ ｅ ｓ ｆ ｐ ｒ ｔ ｎ ｓ ｎ ｃ ｒｓ ｏｓ ｉ ｃ ｌｕ ａｅ ｕ ｉｇ ｈ ｔ ｒ ｅ ｔ ａ ｔ ｈ ｌ ｕ ｎ ｓ ｏ ｕ ｅ ｏ ｅ ａ ｄ ａ ’ ｎ ｉｅ ｓ ａｃ ｌｔ ｄ ｓｎ ｔ ｅ ｈ ｅ ｍｅ ｈ ｄ ａ ｄ ｈ ｒ ｓ ｌ ａ ｅ ｔ ｏ ｓ ｎ ｔ ｅ ｅ ｕ ｔ ｒ ｓ
【 关键词】Ｍ ｏ 响度；Ｅ Ｂ ｏｒ ｅ Ｒ ；声品质 ；心理声 学 【 中图分类号】Ｔ ５ Ｂ 【 文献标识码 】Ａ
Ａｌ ｏ ｉｈ ｇ ｒ ｔ ｍ ｆ Ｕｓｎ ｏ ｉ ｇ ＥＲＢ－ ｐ ｃ ｒ ｓ ｅ ｔｕｍ ｏ Ｃａ ｃ ｌ ｔ ｏ ｒ Ｓ Ｌｏ ｄ ｅ ｓ ｔ ｌ ｕ ａ ｅ Ｍ ｏ ｅ’ ｕ ｎ ｓ
ｃ ｌｕｌｔ ｓ ｃ ｒｌ ａｃ ａｅ ｐｅ ｔａ ｍａ ｎｉ ｇ ｔ ｕｄｅ ｏ ｅ ａ ｓ ｅ ｉ ｃ ￣ｅ ｕｅ ｃ ｒ ｎ ｅ ｔ ｅ ｔ ｅ ｙ ｔ ｔｃ ｐ ｃｒ ｍ ｉ ｕ ｅ ｔ ｃ ｌｕｌｔ ｓ ｖ ｒ ｐ ｃｆ ｉ ｑ ｎ ｙ ａ ｇ ， ｈ ｎ ｈ ｓ ｎ ｈｅｉ ｓ ｅ ｔｕ ｓ ｓ ｄ ｏ ａｃ ａ ｅ
焦 中兴 ， 刘 威 ， 岭松 何
・
论文・
（ 中科技 大学 动 态测量 实验 室， 华 湖北 武汉 ４ ０ ７ ） ３ ０ ４
【 摘
要 】Ｍ ｏ 响度算法在２０ 年成为美 国国家标 准（ Ｎ Ｉ， 是Ａ Ｓ 中只给 出以信号频谱参数作为输入来计 ｏｒ ｅ ０５ Ａ Ｓ）但 ＮＩ
算 Ｍ ｏｅ ｏｒ 响度的方法 ， 对频谱 的获得方法并未 限定。针对现行的直接用 ＦＴ谱方法和 Ｍｏｒ提 出的用 多次 Ｆ 合成 Ｆ ｒ ｏｅ 丌’ 谱方法来计算 Ｍ ｏｅ ｏｒ 响度 ０不足 ， 出 了一种以Ｅ Ｂ 等矩形 带宽 ） ９ 提 Ｒ （ 尺度划分的频带谱来求解 Ｍ ｏｅ ｏｒ 响度 的方法 ， 计算 效率和精度均有所提 高。用上述 ３ 种方法对纯音信号和汽车噪声信号进行 了响度计算 ， 并对结果进行 了分析、 对比。
ｃ ｏｍｐ ｒ ｔｖ ｌ ａ ｌｚ ｄ． ａ ａ ｉｅ ｙ ｎａｙ ｅ
【 ｙ ｗ ｒｓ Ｋｅ ｏ ｄ 】Ｍｏｒ ｏ ｄ ｅｓ Ｒ ；ｓｕ ｄ ｑａｉ ；ｐｙｈａｏ ｓｃ ｏｅ ｌ ｎ ｓ；Ｅ Ｂ ｏｎ ｕ ｌｙ ｓｃｏｃｕｔ ｕ ｔ ｉ
ห้องสมุดไป่ตู้
１ 引言
噪声是影 响机械产 品性能 的一个 重要 因素 ， 如何 评价分析噪声一直是人们关注的问题 。传统 的 Ａ计权 声级 由于存在诸多缺 点而逐渐被人 们抛弃 ， 声质量 成 为 目前 的研 究热 点 。响度 是声质 量评 定 中的一个 重
ＪＡＯ Ｚ ｏ ｇ ｉｇ Ｌ Ｕ Ｗ ｅ ， ＨＥ Ｌ ｎ ｓ ｎ Ｉ ｈ ｎ ｘｎ ， Ｉ ｉ ｉｇ ｏ ｇ
（ ｙ ａ ｉ ＭｅｓｒｍｅｔＬ ｂｒｔｒ，Ｈ ａｈ ｎ ｎ ｅｓｙ ｏ ｃ ｎｅ ａｄ Ｔ ｃ ｎｌ ｙ Ｄ ｎ ｍ ｃ ａｕｅ ｎ ａｏａ ｙ ｕ ｚｏ ｇ Ｕ ｉ ｒｉ ｆＳ ｉ ｃ ｎ ｅｈ ｏｏ ，Ｗｕ ａ ３０ ４ ｈｎ ） ｏ ｖ ｔ ｅ ｇ ｈｎ ４ ０ ７ ，Ｃ ｉａ
【 ｂ ｔａｔ Ａ ｓｒｃ】Ｍｏｒ’ ｌｕ ｎｓ ｄｌｉ ｐｅｅｔｄ ｉ Ａ Ｓ ３ ｎ ２ ０ ，ｗ ｉ ｓｓ ｔｅ ｓ ｎ ｌｓｅｔ ｍ ａ ｔ ｏｅｓ ｏ ｄ ｅｓ ｍｏｅ ｓ ｒｓｎｅ ｎ Ｎ Ｉｓ ． ｉ ０ ５ ｈｃ ｕｅ ｈ ｉ ａ ｐ ｃ ｕ ｓ ｉ ４ ｈ ｇ ｒ ｓ