心理声学低音增强技术的研究

微型扬声器由于受尺寸限制,低音重放能力比较差。介绍了一种心理声学低音增强技术,其利用人体感受声音时的非线性作用,非常适用于微型扬声器低音重放能力的增强。

心理声学低音增强技术的研究

3．4 DSP算法实现的准备 在采用DSP之前，需要用Matlab验算算法，在3.2中，已经给出了几种基于Matlab的非实时性算法实现的例子。在以从Matlab非实时性到DSP实时性实现为目标的过程中，增加了两个用于DSP的准备性工作：

基于短时谱分析的语音增强改进算法

介绍了基本的语音增强短时谱分析算法的原理。基于经典的谱减算法进行改进,引入了先验信噪比估计,以及时间回归平均法对噪声进行更新,以及一系列后处理改进方法,提高了降噪效果。在保持语音可懂度的基础上,增强了噪声衰减量。主、客观实验结果表明,针对汽车噪声一类的平稳噪声,算法效果出色;而对于街道、人声一类非稳态噪声,该算法性能优于目前常见算法。

双传声器指向性噪声消除在手机中的应用

介绍了一种手机中使用的指向性双传声器噪声消除系统。系统采用两个灵敏度一致性较好的全指向性传声器,形成锥形指向性拾音波束,只接收120°范围以内的信号,大大减少拾音波束之外的噪声干扰;紧接着使用单通道语音增强算法,可进一步衰减采集到信号中的背景噪声。实验结果表明,该系统在保持了较小的语音失真的前提下,对于各种类型的背景噪声下的语音信号有30～50dB的信噪比提升,5dB信噪比的含噪语音PESQ评分有0.8～1.0的提升。

通信系统中语音编解码对语音增强算法的影响

系统研究了现有语音通信系统中使用的几种语音编解码算法以及主流的单通道语音增强算法,并将二者相结合,对实际通信系统中的结构进行仿真。研究发现,现有的基于线性预测分析技术的语音编解码算法,在高编码率的情况下对于语音增强算法的性能不仅不会有损失,反而会在一定程度上改善增强算法带来的语音失真的情况,提高语音增强算法的效果。

主观听音中的失真辨别能力训练

在扬声器的主观听音训练中,需要听音员对扬声器的非线性失真有较强的分辨能力;同时,也需要知道扬声器的何种失真更容易被人耳所察觉,针对容易被察觉的失真,对扬声器相应的结构、材料进行改善。因此,需要虚拟出各种特定的失真来进行主观听音。介绍了虚拟失真技术以及失真分辨训练的方法。

基于ANSYS下的流固耦合计算和二次开发

通过使用ANSYS参数化设计语言(APDL)提取刚度矩阵、质量矩阵和阻尼矩阵,然后用数值方法进行二次开发,提供了一个求解声学流固耦合问题的方法,并对已有软件ANSYS求解声学流固耦合问题的方法进行了改善。考虑了声波在传播中的能量耗散,即空气的粘滞性因素影响,最后将此方法应用到人耳模型中,计算结果证明了该方法的正确性。