基于人耳听觉模型的煤矿顶板敲击声音信号特征提取

介绍了人耳听觉模型,详细分析了基底膜振动模型、内毛细胞模型和耳蜗核数学模型,并给出了听觉谱特征向量提取过程。在此基础上,提出了基于人耳听觉模型的煤矿顶板敲击声音信号特征提取方法。分别利用人耳听觉模型和小波包对煤矿顶板敲击声音信号进行特征提取,再用支持向量机分类器对目标特征进行分类识别。实验结果表明,对于采用人耳听觉模型提取的特征,正确识别率在95%以上,说明基于人耳听觉模型的煤矿顶板敲击声音信号特征提取方法有利于提高煤矿顶板检测的准确率。

基于人耳听觉模型的船舶辐射噪声相似度分析

针对船舶辐射噪声重构缺乏有效的相似度量化分析方法,提出一种基于人耳听觉模型的船舶辐射噪声相似度量化分析方法.该方法利用人耳对不同频段灵敏度上的差异,建立了基于人耳听觉特性的船舶辐射噪声重构分析数学模型,并以3种典型船舶辐射噪声数据为实验来源,对该分析方法进行了实验验证.实验结果表明:所提分析方法具有较好的效果,可用于度量重构噪声与实测噪声之间的差异.

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。

一种数字音频水印嵌入算法的研究

结合人耳听觉模型，利用人耳掩蔽特性，提出了一种基于小波分解和复倒谱变换的音频数字水印算法。该算法通过对原始语音信号进行三级小波分解，提取出小波近似分量，从近似分量中选取重要系数。利用复倒谱变换系数的不相关性，对重要系数进行复倒谱变换实现解相关运算，最终把水印嵌入到语音复倒谱域中，实现了在语音信号中嵌入二值图像，提高了水印嵌入算法的不可听性。实验证明该方法在抗常见的信号处理如加噪、滤波、重采样、有损压缩等方面具有较好的稳健性。

基于HAS的数字音频水印容量研究

该文从感知编码的角度出发，分析数据隐藏算法中可达到的最大理论水印信息隐藏量。在心理声学模型基础上，对于宽带单声道音频信号感知熵取值于3～5bps的范围，这就意味着对于未经压缩的音频信号，大量的水印信号可以添加到原始音频信号当中而不会产生失真。同时在信息论香农定理的基础上，将水印系统看作一种通信模型，分析人耳听觉模型对水印容量的影响。

论广播电视台音频电平和响度测量的一致性

阐述了广播电视台音质提升过程中遇到的音频电平和响度度量标准不一致的问题,对音频响度概念进行了深入研究,并对音频电平和响度的关系进行了深入探讨。阐述了在实际测量时,基于电信号的客观物理学指标电平和基于人耳听觉响应模型的主观统计学指标响度度量在基础数学原理上的一致性-均方根值计算;从而解释了在标准测量条件下,电平和响度结果在数值上的相等问题,帮助构建了音频电平和最新的响度测量技术之间的数学和物理学桥梁。