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针对汽车关门声品质评价问题,基于Hilbert-Huang变换,研究提出一个新的声品质评价参数—SMHHT(Sound Metric based on Hilbert-Huang Transform)。在进行汽车关门声品质评价时,先采集汽车关门声音信号,进行EMD分解和Hilbert变换,再根据得到的瞬时频率对相应的IMF分量进行临界频率带计权并计算其能量,即可得到新的声品质评价参数SMHHT。为了验证该参数的有效性,将该参数和传统的声品质评价参数(响度,尖锐度)分别与主观评价结果进行相关性分析,结果表明提出的声品质评价参数SMHHT与主观评价结果有更高的相关性,能更准确的评价汽车关门声品质。 相似文献
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声源指向性对双耳可听化质量的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
以两个厅堂为对象,通过测量指向性和无指向性声源的双耳房间脉冲响应来研究声源指向性对可听化质量的影响。客观和主观实验表明,不同指向性声源所得到的可听化质量在主观距离感、明晰度、语言清晰度等多个方面有明显的差异。文中着重指出,过去的许多可听化研究都是采用无指向性声源得到双耳房间脉冲响应的,这是影响可听化质量的一个重要原因。因此在可听化研究中,应采用与实际声源指向性较为接近的声源。 相似文献
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Burridge-Knopoff 模型是研究地震和其他机械系统动力学行为的实用模型。考虑到摩擦力的影响,Burridge-Knopoff 模型运动呈现出动力学非线性,Stick-Slip 运动是这种模型的典型运动特征。滑块法向振动对这种模型运动行为的影响规律尚未被有效研究,为此建立一种考虑了滑块法向振动影响的Burridge-Knopoff 模型。Stribeck 模型被用来刻画依赖于滑块与传送带之间相对速度的摩擦力。采用数值方法分析系统的典型运动规律,研究法向振动的频率和相位对系统运动模式的影响规律,考虑法向振动的Burridge-Knopoff 模型存在混沌和分岔现象得到证实。 相似文献
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采用不同准直管直径和不同摆动角度对无应力粉末、细晶材料、较大晶粒材料进行残余应力测试,研究了残余应力测试结果的影响因素。结果表明:不同准直管直径和不同摆动角度对无应力粉末及细晶材料的残余应力测试结果影响不大,对较大晶粒材料的残余应力测试结果影响较大;采用较大的准直管直径并增大摆动角度,可以改善较大晶粒材料的衍射峰峰形及对称性,提高其测试结果的准确性。 相似文献
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为了研究爆破地震波入射角度对振动和放大效应的影响,采用LS-DYNA数值模拟,从爆破地震波传播的角度分析振动和振动的高程放大效应,并结合现场实测数据,对爆破振动的规律进行分析。结果表明:台阶及其内部各点的振速总体上呈现随高程而减小的趋势;振速的高程放大系数并不是一直线型增加的,而是随着高程的增加先增加后减小;爆破地震波的入射角度不同,在自由面上的反射叠加所产生的振速不同是引起放大效应变化的原因。结合所得数据,建立爆破地震波入射角度的数值计算模型,对此类工程问题的振速计算有一定的参考价值。 相似文献
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对于长期佩戴护听器的人员,护听器不仅要求隔声效果好,而且舒适性也要很好。这样在考虑不同噪声频段和多技术参数的情况下,利用聚类理论对噪声护听器的多技术参数(噪声单值评价值、高频衰减值、中频衰减值、低频衰减值、加紧力、重量等)进行筛选分类研究,对于护听器的多参数综合选择具有重要意义。 相似文献
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响度是反映人耳对声音强弱感知的最基本参量,它是分析计算很多其它心理声学参量的基础。响度特征的研究不仅在噪声评价、心理学及声品质方面有重要的应用,还广泛应用于语音信号处理等方面。在此从等响曲线、双耳异响条件下的响度感知特征以及纯音和复音时变信号响度感知特征等三个方面介绍了近年来的研究结果。 相似文献
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目前汽车声品质的研究多针对稳态声,非稳态声声品质评价方法欠缺,且噪声信号处理多采用FFT等传统方法,未充分考虑其非稳态特性。汽车车门关闭声为一种瞬态的非稳态噪声,关门声声品质的好坏常常能反映出整车的品质。以多款汽车关门声为研究对象,采用常用的声品质评价参数对其进行声品质分析。另外,采用小波变换方法,对关门声声信号进行时频分析,并对多款车的车门关闭声进行声品质评价,提出仅仅用响度、尖锐度等传统评价参量并不能很好反映非稳态噪声声品质特性,而通过时频分析则能对其进行很好的补充,但评价参量的确定还有待进一步研究,最后,提出下一步的研究方向和内容。 相似文献
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鲁棒语音识别技术在人机交互、智能家居、语音翻译系统等方面有重要应用。为了提高在噪声和语音干扰等复杂声学环境下的语音识别性能,基于人耳听觉系统的掩蔽效应和鸡尾酒效应,利用不同声源的空间方位,提出了基于双耳声源分离和丢失数据技术的鲁棒语音识别算法。该算法首先根据目标语音的空间方位信息,在双耳声信号的等效矩形带宽(Equivalent Rectangular Bandwidth,ERB)子带内进行混合语音信号的分离,从而得到目标语音的数据流。针对分离后目标语音在频域存在频谱数据丢失的问题,利用丢失数据技术修正基于隐马尔科夫模型的概率计算,再进行语音识别。仿真实验表明,由于双耳声源分离方法得到的目标语音数据去除了噪声和干扰的影响,所提出的算法显著提高了复杂声学环境下的语音识别性能。 相似文献
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