80、听觉流形成中的图式机制探索

听觉流形成中的图式机制探索

1. 图式的本质

在基于图式的听觉场景分析(ASA)讨论中,一个重要问题是图式的本质,即什么使一个图式成为图式。例如,音高感知所基于的和声模板是否应被视为图式存在争议,因为不确定这些模板是先天的还是后天习得的,甚至有人认为它们代表先天图式。

同时,许多图式是后天习得的,如声音识别和鉴定所基于的图式。识别声音需要声音源的特征信息,这些信息需被处理并存储在记忆中,以便与传入的听觉信息匹配。匹配度越高,相应图式的激活就越强。

一般认为,图式具有不同的复杂程度,并且图式之间可以相互激活或抑制。这种抑制或激活可以是相互的或单方面的,且不限于同一层次的图式,高层图式可以影响低层图式,反之亦然。以语音为例,存在语言音素、音节起始、音节韵脚、音节、单词等不同层次的图式。某个音素的图式可以激活以该音素开头的所有音节图式,进而激活以该音节开头的单词图式。

然而,如何通过实验研究图式的特征及其相互关系是一个难题。目前,与ASA相关的听觉图式实验研究数量有限,关于图式习得方式的研究更少。相关研究主要关注音乐或语音处理,以及熟悉度在流分离中的作用,且研究的图式多是在实验前早已习得的既定图式。

2. 图式的快速习得

2.1 基于重复的分离

大量研究表明,图式可以快速习得。例如,在“呼呼声”演示中,当听众听到节奏范围内相同噪声爆发的重复不间断序列时,起初他们只听到静止噪声,未立即注意到重复性。但经过几次重复后,他们开始听到重复模式,一到两秒后模式变得越来越清晰并稳定下来。

McDermott等人的实验使用嵌入在类似但非重复的频谱 - 时间模式中的重复频谱 - 时间模式,发现听

【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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