70、听觉流形成的组织原则

听觉流形成的组织原则

1. F0 与亮度感知

在听觉感知中,高音和低音的特定响度分布几乎相同,但低音的亮度低于高音,这表明基频(F0)可能在亮度感知中发挥作用。有研究认为,音高和音色在很大程度上是独立的听觉属性,但仅适用于 F0 差异小于一个八度的情况。为了解决这个问题,有学者提出了一个 F0 相关的修正项来估计亮度。还有学者针对语音的共振峰提出了类似的修正,以实现低音调男性语音和高音调女性语音具有相同的元音质量。这可能表明,在听觉感知中,高低音之间的分离可能更多地是由亮度差异而非音高差异引起的,因此 F0 的声学属性被视为分离的诱导因素,而非音高频率的听觉属性。

2. 相似性原则

在描述声音的音色时,可以将其视为感知空间中的一个点,且该空间维度不超过几个。其中一种方法是让听众对声音的相似性进行评分,并对相似性矩阵进行多维尺度分析(MDS),从而得到一个感知空间,其中的距离代表声音之间的感知差异。根据格式塔相似性原则,相似的声音比不相似的声音更容易整合。因此,可以推断音色对分离的贡献与感知空间中的距离成正比,即音色空间中的相似性原则可以被 MDS 空间中的接近性原则所取代。

有学者对七种乐器的声音进行了研究,通过让听众判断声音差异并进行 MDS 分析,得到了一个三维的感知空间。研究发现,这个感知空间的第一维度与前三个分音的能量百分比相关性最强,第二维度与衰减时间相关,第三维度与奇偶谐波比相关。然而,这三个维度对听觉流分离的影响各不相同,不同维度对诱导的流分离量的贡献并不相等。

另一位学者对 16 种乐器的音色进行研究,在 MDS 空间中发现了三个维度,分别与频谱质心、上升时间和频谱通量相关,并且这些维度对听觉流的影响大致是可加的。基于此

【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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