有源降噪通路辨识的人因参数几何模型

研究了一种基于人因参数几何模型的声学通路辨识策略,可用于有源降噪技术中的通路辨识环节,以降低因人体姿态改变而导致的降噪性能退化。该策略利用深度相机输出的点云数据提取人因参数并构建几何模型,通过仿真和人工神经网络预测声学通路的传递函数矩阵。结果表明,人因参数几何模型的降噪性能与点云模型接近,适用于参数化扫描仿真。进一步通过实验验证了仿真的准确性以及所提策略的可行性。实验结果还表明,人体姿态改变会导致声学通路传递函数发生复杂且显著的变化,说明实际应用应考虑人体姿态改变所带来的影响。

基于烦恼改善程度优选噪声控制方案

影响噪声烦恼的声学参量较多,然而在传统噪声控制工程中,往往仅根据A计权声压级所需降低量进行控制方案设计,未能从烦恼改善程度优选方案.为此,本研究提出一种基于烦恼改善程度优选噪声控制方案的方法,并将该方法应用于变电站声屏障噪声控制方案的比选.结果表明,同一声屏障方案对不同关心点噪声烦恼的改善程度差异较大,A计权声压级降低量最大的声屏障方案对噪声烦恼的改善效果未必最好.因此,噪声控制工程设计中,宜根据所关心的声环境保护目标与噪声源的相对位置,选取对保护目标处噪声烦恼改善程度较大的方案.