85、声音感知属性解析:节拍、音色与响度

声音感知属性:节拍、音色与响度解析

声音感知属性解析:节拍、音色与响度

1. 节拍检测

节拍是听觉单元形成后出现的首个属性,它出现在听觉单元被感知的时刻。节拍具有强度和清晰度两个特征,节拍清晰度指的是节拍在时间上被感知的精确程度,而节拍强度则是指其从弱到强的量级。节拍被感知的时刻也被称为节拍位置,可通过多种方法测量,这些方法的结果通常较为一致,最大差异不超过20毫秒,这表明节拍位置是听觉单元明确的听觉属性。

研究发现,节拍位置可以通过计算诱发节拍的音簇中各起始点的加权平均值得到,其中权重为各起始点的幅度。在这个过程中,适应机制起着重要作用。目前,针对语音和音乐都已开发出计算听觉单元节拍位置的模型,适应机制在这些模型中至关重要,因为它能放大强度的增加。

然而,现有的节拍检测方法存在一定问题。这些方法通常将听觉单元以等时节奏呈现,时间上彼此分离。对于具有复杂辅音簇和协同发音的语音来说,在等时节奏实验中得到的节拍位置能否推广到流畅语音中存在疑问。在流畅语音中,前一个音节末尾的辅音紧接着下一个音节的辅音,目前尚不清楚前一个音节末尾辅音的起始点对下一个音节的节拍位置有多大影响。最近有研究提出,颅骨内大脑记录的神经信号中的某些幅度最大值(“峰值事件”)可能代表语音信号的节拍位置,这或许能为解决该问题提供方向。

频率调制在节拍检测中的作用也是研究较少的方面。正弦频率调制在节奏范围内会诱发节拍,有研究表明节拍位于调制频率上升最快的时刻,但调制频率增加诱发的节拍与幅度增加诱发的节拍如何相互作用尚不清楚。此外,节拍强度的决定因素也鲜为人知。人们通常能够判断一个语句或旋律中两个节拍哪个更强,但这种区分的机制只能靠猜测,神经生理学研究或许能在这方面提供一些答案。

2. 音色感知
【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分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪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效率,为后续的电能治理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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