PEAQ在扬声器异常音检测中的应用

扬声器异常音作为产品音质好坏的一种具体表现形式,其检测问题也属于音质评价的一方面。故本文借鉴国际电信联盟推荐的音频质量感知评价算法PEAQ(Perceptual Evaluation of Audio Quality)的实现原理,将其中的人耳听觉模型应用在扬声器的异常音检测中。取标准扬声器样品的声信号作为参考信号,待测扬声器的声信号作为待测信号,两个信号通过人耳听觉模型逐帧处理后,计算得到信号感知差异曲线,用以区分异常音样品。人耳听觉模型包括了中外耳频率加权、听觉滤波器分组、添加内部噪声以及掩蔽效应模拟。将本文所述方法与人工听音以及国际通用的高阶谐波检测扬声器异常音的方法做了比较,实验室检测结果验证了该方法的可行性。     

一种改进的扬声器异常音快速检测方法

扬声器生产过程中,所有厂商都希望在装配流水线上快速生产出高质量的扬声器产品。扬声器的“异常音(Rub Buzz)”检测显得格外重要,目前生产厂家仍然以主观听音为主——依赖扫频仪,通过人工纯音检听进行判断,导致“异常音(Rub Buzz)”的判断标准因人而异的局面未能改善。虽然国内外也生产出一些异常音检测设备,但是检测速度慢、误判率高、价格昂贵等致命缺陷,至今扬声器生产厂家仍然将这一具有先进性的客观判断测量设备拒之门外。     

基于多采样率的频域倍频程研究

传统倍频程分析采用带通滤波器组算法实现,带通滤波器组算法仅能满足国家标准要求,并且用于分析分数阶倍频程时,滤波器组的数量及计算量成倍增长。提出了一种基于多采样率在频域分析倍频程及分数阶倍频程的算法。该算法首先对信号按通道重采样,并利用FFT转换到频域计算信号的倍频程及分数阶倍频程谱。仿真验证了算法的正确性,并与带通滤波器组算法做了比较。仿真及对比结果表明,相比于带通滤波器组算法,该算法能提供更好的谱分辨率,并且对于分数阶倍频程,该算法计算量明显少于滤波器组算法计算量。     

一种抑制方向性噪声的双耳语音增强算法

为了给双耳听力设备佩戴者带来更好的语音可懂度,提出了一种利用双耳时间差与声级差的近场语音增强算法,该方法首先利用这两种差异来估计语音的功率谱和语音的相干函数,然后计算干扰噪声在左右耳间的头相关传输函数的比值,最后构造两个维纳滤波器。客观评价的参数显示该算法去噪效果优于对比算法而目标语音的时间差误差和声级差误差低于对比算法。主观的言语接受阈测试表明该方法能有效提高语音可懂度。结果表明,该算法在能够有效去除干扰噪声的同时,保留了目标语音的空间信息。     

一种扬声器异常音的时域特征检测方法

扬声器的异常音故障常见于生产过程中,通常可由有经验的听音员凭人耳听音检测出来。与人耳听测异常音的机理类似,一种在时域检测异常音的方法被提出。通过对声响应信号进行经验模态分解得到本征模态函数,再根据本征模态函数与激励信号的瞬时频率差对各模态去混淆处理,可得到包含异常振动信息的模态函数,据此可判断是否存在异常音。算法验证分为仿真和实验两部分。仿真验证中分析了模拟的合格扬声器与故障扬声器的声响应,结果表明算法对于摩擦和碰触导致的异常音是灵敏的。实验验证中检测了20只扬声器,测量得到的故障频率与用高阶谐波失真法得到的结果一致。且对于不同异常音故障,可在经验模态函数的局部特征中观察到不同的时域特征。     

数字水听器研制

针对传统水听器使用上的不便和易受干扰等缺陷,开发了全新的数字水听器.通过采用低噪声放大,动态范围扩展、数字信号处理、长线传输等技术,不仅克服了原有水听器的不足,而且提供了采集、传输、存储、显示等功能,成为一个数字化、可扩展的水声测量系统.     

一种改进的扬声器Volterra模型研究

在研究扬声器振膜的非线性振动时,通常使用Volterra模型进行建模分析。然而受到误差的影响,该模型仅适用于微弱的非线性现象。增大激励电压,频响预测结果的误差逐渐增大。针对这一问题,一种改进的扬声器Volterra模型被提出。该模型引入了振膜平衡位置偏移量对非线性参数的影响,并且在计算位移响应时引入高阶核函数的互调项,使位移响应预测结果更为精确。为了验证模型,搭建了一套可以测量振膜瞬时位移的激光测量系统。实验中测量并计算了振膜平衡位置偏移量和位移的基频响应。结果表明,改进的扬声器Volterra模型与实验结果的一致性较传统模型更好。