40、复杂声音响度感知的深入剖析

复杂声音响度感知的深入剖析

在声音的世界里,响度感知是一个复杂而又引人入胜的研究领域。我们日常所听到的声音,无论是简单的纯音,还是复杂的语音、音乐,其响度的感知都受到多种因素的影响。接下来,我们将深入探讨复杂声音的部分响度模型的局限性,以及时变声音的响度特点。

部分响度模型的局限性

部分响度模型在应用过程中存在一些局限性。之前讨论的响度模型的局限性同样适用于部分响度模型。在阈值,尤其是掩蔽阈值的情况下,实际情况比上述描述更为复杂。例如,模型的结果取决于阈值的确定方式。此外,该模型没有考虑时间波动因素。

为了说明这些问题,我们来看一个具体的例子。合成一个 1000 - Hz 的纯音,其具有复杂的时间包络,由一系列音调的包络和一个强度缓慢增加的“斜坡”包络组合而成。斜坡强度从 50 dB 开始,最终缓慢上升到 60 dB。音调序列由 200 - ms 的 1000 - Hz 纯音组成,音间起始间隔为 200 ms,且在 20 ms 内淡入淡出至最大强度 60 dB。

按照部分响度模型计算,当音调强度为 50 dB 时,估计响度约为 2 sone(模型计算为 2.10 sone);当强度增加到 60 dB 时,估计响度约为 4 sone(模型计算为 4.17 sone)。然而,实际听到的并非单一纯音,而是两个并发声音:一个对应缓慢上升的斜坡,另一个对应间歇性音调序列,每个音调在强度从斜坡上升到 60 dB 时开始,下降到斜坡水平时停止。

因此,强度轮廓被划分为斜坡和音调两个轮廓。实验表明,连续线表示的部分响度最能近似人们实际听到的声音,即一系列音调先缓慢、最终突然降低响度。而对于斜坡部分,连续线表示的响度更符合人们的听觉感受,即一个持续的音调逐渐

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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