大气中一种低频次声波观测研究

分析大气中存在的一种低频次声波。利用宽频带次声测量传感器阵列组成的广域分布网络,对此种次声波进行了近5年不间断的检测。对所测次声信号的观察统计发现,它与自然事件密切相关。对这种信号波形、频谱、时频图及相关性进行分析进一步发现,该波通常以一组或间歇性多组形式出现,频率主要在0.001~0.02 Hz之间、幅度一般可达50~200 Pa。在2008年3月20日新疆于田地震、2008年5月12日四川汶川地震以及2009年10月29日陕甘川三省交界处的地震前,均检测到了大幅值的低频次声波。本文的分析结论对研究大气次声波的多样性及其与自然现象的关系提供了新的参考,对地震信息探测具有一定的实际意义。      

加权最大似然波达方向估计算法及其应用研究

针对阵列信号处理中空间相干性低、频域有色且通道间具有相同功率谱的噪声模型,分别基于确定性信号模型与随机性信号模型,提出一种加权最大似然(Weighted Maximum Likelihood,WML)波达方向估计算法。数据仿真实验表明,该算法提高了由空间非相干且一致有色噪声引起的低信噪比条件下的波达方向估计精度。户外实验验证了该算法在风噪声条件下的有效性。      

谐振管形状对热声发动机内非线性声场的影响

研究了谐振管一端受活塞声源激励,另一端刚性封闭条件下,管道形状对热声发动机谐振管内部非线性声场的影响。基于流体力学基本方程建立了渐变截面谐振管内一维非线性声场的模型,考虑了黏性耗散及非线性效应的影响。利用伽辽金法数值求解了该模型的速度势方程,分析了谐振管形状、活塞振动速度及激励频率对管内声场的影响。将双曲形、指数形、锥形、正弦形等四种变截面谐振管内的非线性声场与圆柱形直管的情况进行了比较。结果反映了谐振管内声场的压力波动受活塞振动速度及谐振管形状的影响;显示了当活塞振动幅度较大时,谐振管内出现的波形畸变、频率曲线偏移、共振频率滞后等非线性现象;揭示了变截面谐振管在抑制管内的高阶谐波及提高压比等方面的优越性。      

汉语音段反转言语的可懂度研究

实验研究了帧长对汉语音段反转言语可懂度的影响。实验结果表明,帧长在64 ms以下,汉语音段反转言语具有较高的可懂度;帧长在64~203 ms之间,可懂度随帧长的增加逐渐降低;帧长在203 ms以上,可懂度为0。在帧长8 ms时,汉语的声调失真导致可懂度下降。原始语音信号和音段反转言语的调制谱的分析表明,调制谱失真大小和可懂度密切相关。因此,用原始语音信号和音段反转言语的窄带包络间的归一化相关值可以衡量调制谱失真大小,基于语音的语言传输指数法计算的客观值和实验结果显著相关(r=0.876,p<0.01)。研究表明,语言可懂度与窄带包络有关,音段反转言语的可懂度和保留原始语音信号的窄带包络密切相关。      

鲁棒性有源头枕系统的设计方法*

为了降低舱室内休息区域乘客双耳处的低频宽带噪声,采用最优维纳滤波器的设计准则,设计出一种基于局域空间有源降噪的多通道前馈有源头枕系统。实验对比了人工头在不同位置处和不同转动角度时两通道和四通道有源头枕系统在人耳处的降噪效果;进一步地,针对人头转动时控制效果变差的情况,提出了一种低复杂度的鲁棒性算法。仿真和实验表明,通道数量增加可使该系统在人耳附近获得更大的降噪量,使用鲁棒性算法的头枕系统在人头转动时有更好的控制性能。     

改进粒子群算法的立体传声器阵列声成像系统阵形优化设计

提出改进的粒子群优化算法,获得波束方向图主瓣宽度和旁瓣级折中的优化立体阵形,避免基本实数粒子群算法仅采用旁瓣级或主瓣宽度一个性能指标优化而导致另一个性能指标恶化的问题,利用阵列视角限制进一步优化立体阵形并设计了声成像测量系统。改进的粒子群算法与基本粒子群算法仿真优化阵形比较表明改进粒子群算法设计的优化阵形在保持较窄的主瓣宽度的条件下具有较低的旁瓣级。阵列声成像测量系统的性能测量分析结果表明该系统的空间分辨率和旁瓣抑制能力与理论结果接近,验证了所提算法的有效性。      

参量阵扬声器低复杂度单边带调制技术

调制技术决定了参量阵扬声器的性能。递归单边带调制由于失真小,所需带宽低等优点,被参量阵扬声器广泛采用。然而在递归单边带调制方法中,采样频率通常为超声载波的数倍,导致均衡滤波和希尔伯特滤波所需计算量较大。本文提出了一种新的参量阵扬声器调制技术。均衡滤波和希尔伯特滤波均在较低采样频率下进行;再通过升采样技术完成信号调制。实验表明,该方法可以在不降低系统性能情况下,减小实现所需计算量。      

低复杂度的盲源分离和去混响联合优化方法

提出了一种低复杂度的基于加权预测误差(WPE)的独立低秩矩阵分析(ILRMA)方法。与现有的WPE-ILRMA方法把预测矩阵当成一个整体来处理不同,所提方法将预测矩阵展开来推导代价函数,利用不同声源的混合滤波器和分离滤波器之间的正交性简化代价函数的优化过程,进而以更低的计算复杂度对混合信号去混响。通过利用解耦预测矩阵和分离滤波器之间的关系,所提方法将维数较大的矩阵求逆转化为维数较小的矩阵求逆,从而取得了比WPE-ILMRA方法更低的计算复杂度。在最大似然框架下推导了所提方法的代价函数,并采用坐标梯度下降算法来估计参数。实验结果表明,所提方法能以更低的计算复杂度和更高的稳定性取得与WPE-ILRMA方法相似的分离性能。     

基于深度学习的低频宽带隔声器件设计*

在实际应用中，通常需要将多个声人工结构单元进行组合来实现低频宽带的隔声降噪。这种组合结构往往参数较多，传统的设计方法很难对其进行高效的自动化设计。本文在集总参数模型的基础上，提出了一种基于深度学习的低频宽带隔声器件设计方法，并基于该方法完成了由9个二阶亥姆霍兹共鸣器单元组合而成的低频宽带隔声装置的设计。仿真结果表明，该隔声装置在158 Hz~522 Hz范围内均具有良好的隔声效果，从而验证了所提出方法的有效性。与传统方法相比，本文所提出的设计方法不仅减少了对设计者专业知识和设计经验的依赖，而且具有更高的设计效率，更强的通用性，未来有望进一步推广至其他声人工结构的设计领域。