52、声音定位中的更多信息解读

声音定位中的更多信息解读

1. 声源绕听者旋转

声音的产生,如摩擦、滚动和刮擦声,通常与物体的移动相关。由于物体从一个位置转移到另一个位置需要时间,所以当前听到声音的可能位置会受到之前听到该声音位置的严格限制。

在声音定位中,听者自身运动引起的耳间时间差(ITD)动态变化模式起着重要作用。同理,声源的运动也可能在声音定位中发挥作用,例如解决前后方位混淆的问题。然而,听者运动和声源运动的情况存在重要差异。

当听者转动头部时,前庭系统会感知到头部运动,从而使听觉系统了解方位、仰角和距离的变化方向。但如果听者头部静止,仅声源运动,耳间时间差(ITD)和耳间声级差(ILD)的变化方向无法解决前后方位的混淆。例如,仅根据 ITD 和 ILD,无法区分声源在水平面上从方位角 20° 顺时针移动到 30°,还是从 160° 逆时针移动到 150°。

Kneip 和 Baumann 的双耦合全向麦克风系统进一步说明了这一点。在该系统中,除了 ITD 和 ITD 的变化,麦克风的旋转速度也是计算声源方位和仰角的重要变量。而当听者静止、声源运动时,这种旋转速度信息是缺失的。

听者可以从多个渠道获取头部旋转方向的信息,包括前庭、本体感受和视觉信息。但研究表明,在人类声音定位中,只有前庭信息在确定头部旋转方向上起作用。

不过,当听者能够控制发声物体的运动时,声源运动相关的变化模式就可以被利用。Wightman 和 Kistler 的研究发现,只有当声源运动受听者控制时,前后方位混淆的情况才会减少,即使听者头部不运动也是如此。而当实验者控制虚拟声源的运动,听者无法得知变化方向时,前后方位混淆的情况不会减少。这也证实了之前的研究结果,即一旦声音在特定位置被

【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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