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厅堂电声设计的听觉化技术 总被引:2,自引:2,他引:0
一、引言“听觉化”(AURALIZATION)是计算机与室内声学和电声技术相结合的产物;是通过计算机去模拟室内电声系统产生的听觉效果;是在计算机上实现“虚拟”的听闻环境。SpandockE曾在1934年提出过一个美好的设想:若能建造一个在整个音频范围内,按缩尺比例的要求,精确地模拟厅堂声学特性的缩尺模型,再将录制的“干信号”,在模型中的声源点快速放音,同时在接收点录音,将录制的信号按正常速度重放,由此而听到的声音就是对应厅堂相应位置的声 相似文献
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本文提出了微波听觉效效应的电场应力机理。并以分层生物模型为基础,利用生物组织的电参量和电磁波在生物组织内的传播特性,借助付里叶变换和巴塞瓦等式分析了作用于颅骨两表面可闻声频的压强峰值并与文献报导的有关结果作了比较。 相似文献
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HuangXiuxuan WeiGang 《电子科学学刊(英文版)》2004,21(3):261-264
A simple and efficient algorithm is presented to separate concurrent speeches. The parameters of mixed speeches are estimated by searching in the neighbor area of given pitches to minimize the error between the original and the synthetic spectrums. The effectiveness of the proposed algorithm to separate close frequencies is demonstrated. 相似文献
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现有车内噪声声品质预测的响度计算中没有考虑真实人耳生理解剖结构的传声特性,因此提出了一种基于生理响度感知模型的车内噪声声品质预估方法。首先,采集两款轿车的车内噪声样本,并通过主观评价试验得到车内噪声的主观评价烦恼度。之后,整合中耳集总参数模型与耳蜗传输线模型,构建生理响度模型。然后,以生理响度模型的响度计算值为主要参数,结合尖锐度、粗糙度与车内噪声的主观评价值,通过TabNet模型构建了车辆声品质预测模型。最终,对比分析了所构建声品质模型与基于现有标准响度模型所构建的声品质模型的预测效果。结果表明,采用生理响度模型的声品质预测平均误差百分比仅有4.73%,优于采用Moore响度(6.13%)与Zwicker响度(6.94%)的声品质预测结果。此外,所构建的TabNet声品质预测模型的平均误差百分比也低于基于BP神经网络模型的平均误差百分比(7.60%)。采用生理响度模型的TabNet声品质预测能够提高车内噪声声品质客观评价的准确率。 相似文献
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