【摘 要】
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响度是基于心理声学的产品声音质量评价体系中最重要的参数之一,它表现了人耳对声音强弱的主观感受。由于响度评定标准和计算方法的不统一,响度指标在实际应用上存在很多问题
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响度是基于心理声学的产品声音质量评价体系中最重要的参数之一,它表现了人耳对声音强弱的主观感受。由于响度评定标准和计算方法的不统一,响度指标在实际应用上存在很多问题。本论文在综合分析现行不同响度评定标准和计算方法优缺点的基础上,提出一种改进的响度计算方法,使其更便于工程应用。首先,论文介绍了人耳听觉的生理特性和心理特性,然后引出了心理声学中强调的一些重要概念,如:临界频带、掩蔽效应等;同时结合现行的响度计算模型,分析了这些概念在算法中的体现。其次,重点研究了ISO532A标准采用的Stevens响度模型算法和ISO532B采用的Zwicker响度模型算法。通过对Stevens和Zwicker算法的Matlab编程实现,对比标准声音信号响度评定实验结果,验证了这两种算法的不足之处,即:Stevens响度模型适用范围狭窄,Zwicker响度模型对于掩蔽效应模拟过于粗糙。再次,针对现行响度算法的缺点,提出了一种改进的响度算法模型。其一是改进了响度算法中的分频带滤波方式,直接使用人耳的24个特征频带对声音信号进行分频处理,改变了以往的响度模型中使用1/3倍频程滤波方式来获得特征频带的不合理之处;其二是改进了Zwicker算法中对于掩蔽效应的粗糙模拟方式,按信号的频谱计算整个频域上的掩蔽曲线,实现掩蔽曲线的精确化。最后,为了验证本文的研究结果,设计了两个基本的心理声学实验。其一是窄带噪声对纯音的掩蔽效应实验,包括相同声压级下不同频带的掩蔽曲线,和同一频带不同声压级下的掩蔽曲线;其二是标准纯音信号的响度测试实验,验证人耳的主观感受与计算结果的关系。实验结果表明,新算法可以较好的表达人耳的主观感受,特别是声音信号中低频部分的计算结果比Zwicker算法更符合等响度曲线。
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