77、听觉流形成及其相关属性解析

听觉流形成及时间、音高属性解析

听觉流形成及其相关属性解析

1. 时间感知机制

时间感知存在至少两种机制:基于节拍的计时和基于间隔的计时。基于节拍的计时主要用于节奏范围内的间隔计时,其范围相对明确;而基于间隔的计时可涉及几乎任何时间尺度,不仅限于节奏范围,还包括更大的时间尺度。

早期关于计时的研究主要集中在计时是基于节拍还是基于间隔的问题上。但现在越来越清楚的是,这两种计时方式是不同的感知过程,具有不同的神经元基础。有研究表明,存在一个由下橄榄核和小脑组成的网络,作为精确时钟来介导基于绝对时长的计时;还有一个包含纹状体 - 丘脑 - 皮质网络的不同网络,用于基于相对节拍的计时。

然而,确定在感知计时任务中何时基于节拍的计时起作用,何时基于间隔的计时起作用并不容易。这两种系统可能协同工作,并且个体之间可能存在显著差异。例如,弱节拍感知者可能更倾向于依赖基于间隔的计时,而强节拍感知者可能更多地依赖基于节拍的计时。

时间感知是一个非常普遍的现象,涉及所有感官模态,从毫秒级到数天的时间尺度。这意味着可能存在多种计时机制,神经元回路分布在中枢神经系统的很大一部分。

2. 音高轮廓

音高轮廓是听觉流形成过程中出现的另一个感知属性,只有当构成流的听觉单元具有音高时才会出现。

2.1 音乐与语音中的音高轮廓差异

在音乐中,音高轮廓通常用旋律表示,是一系列基本从由音乐演奏的调所确定的有限频率集合中选择的音高值。在实际演奏的旋律中,音符内的基频(F0)可能会发生明显变化,很难确定目标音高何时实现。此外,目标值的偏移主要出现在演唱音符的开始和结束处,这些“滑音”可能是由于发音动作自发产生的,也可能是出于表达原因有意为之,它们并

【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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