抗噪性
發(fā)布時(shí)間:2013/3/1 20:10:35 訪問次數(shù):1175
破擦聲測試經(jīng)常在嘈雜的生產(chǎn)BA6688L環(huán)境中進(jìn)行，因此在存在背景噪聲的環(huán)境下，比較這三種算法輸出可用和精確的失真數(shù)據(jù)的能力是很重要的。典型工廠噪聲可以分解為兩個(gè)基本成分：穩(wěn)態(tài)噪聲（如輸送機(jī)噪聲），這是不變的，往往由低頻主導(dǎo)；還有瞬態(tài)噪聲（如沖壓或空氣壓縮機(jī)噪聲），這是隨機(jī)噪聲，包含許多不同頻率。為了模擬這些噪聲環(huán)境，在進(jìn)行上述測量時(shí)，用一個(gè)獨(dú)立參考揚(yáng)聲器（低失真）播放人工信號(hào)。對(duì)穩(wěn)態(tài)噪聲，使用對(duì)低頻加權(quán)均衡器的粉紅噪聲激勵(lì)。對(duì)瞬態(tài)噪聲，在不同頻卒中心產(chǎn)生一系列緊密頻帶限制的噪聲脈沖。這些脈沖在測試中隨機(jī)產(chǎn)生。這些噪聲信號(hào)都在測量傳聲器校準(zhǔn)到產(chǎn)生72dB聲壓級(jí)。此級(jí)別代表了一個(gè)特別嘈雜，但不常見的工廠環(huán)境，并能模擬一個(gè)未加隔聲的測試情況。
每個(gè)揚(yáng)聲器被測試三次，第一次沒有噪聲作為基線，第二次在測試中播放穩(wěn)態(tài)噪聲，最后播放瞬態(tài)噪聲。在SoundCheck上和用于對(duì)比的系統(tǒng)上對(duì)可感知和歸一化破擦聲進(jìn)行了測試。
當(dāng)環(huán)境噪聲存在和不存在噪聲時(shí)，為了定量確定失真測量的相對(duì)變化，結(jié)果都與基線結(jié)果進(jìn)行了比較，對(duì)于失真曲線上的每一個(gè)頻點(diǎn)，失真發(fā)生變化的頻點(diǎn)的數(shù)量用百分率被計(jì)算出來。所有50個(gè)揚(yáng)聲器的數(shù)據(jù)進(jìn)行了平均，最后對(duì)每個(gè)算法都產(chǎn)生了兩種曲線：百分比誤差（穩(wěn)態(tài)噪聲）對(duì)頻率和百分比誤差（瞬態(tài)噪聲）對(duì)頻率（見圖18和圖19）。用于對(duì)比的系統(tǒng)，將6個(gè)失真頻段的數(shù)據(jù)進(jìn)行了平均。
SoundCheck的CLEAR算法對(duì)穩(wěn)態(tài)和瞬態(tài)噪聲都具有抗噪性。在穩(wěn)態(tài)噪聲存在的情況下低頻噪聲失真的確有所減小，這是因?yàn)閷?duì)干擾諧波的噪聲掩蔽，因此將噪聲從失真中甄別出來將會(huì)更難。此算法對(duì)瞬態(tài)噪聲顯示出顯著的抗噪性，而瞬態(tài)噪聲對(duì)于傳統(tǒng)破擦聲測量方法而言是一個(gè)大問題。
在瞬態(tài)和穩(wěn)態(tài)噪聲存在的情況下，可感知算法比傳統(tǒng)破擦聲算法表現(xiàn)要好，因?yàn)樵跍y試中附加噪聲的存在導(dǎo)致較高階諧波人為提高，所以提高了測量失真。如果瞬態(tài)噪聲包含較高頻率并在低頻掃頻中發(fā)生，這種情況就是一個(gè)更顯著的問題。
用于對(duì)比的可感知算法在抗噪性比較中表現(xiàn)最差，尤其是對(duì)瞬態(tài)噪聲。引入背景噪聲后，失真數(shù)據(jù)變化較大，從而使得將好的揚(yáng)聲器從差的揚(yáng)聲器中甄別出來更為困難。陡度作為聲壓的衍生物，從本質(zhì)上而言是噪聲敏感度的量化。
盡管在此模擬中隔音有益于所有的測量方法，可感知破擦聲算法最不需要隔音，因此在工廠中安置可以提供最精確的數(shù)據(jù)和最大程度的靈活性。
實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，CLEAR可感知破擦聲算法比其他如基于較高階諧波的破擦聲測量和用于對(duì)比的可感知失真技術(shù)更好地與聽者相關(guān)聯(lián)。此強(qiáng)相關(guān)性意味著使用者可以為PRB算法更容易地設(shè)定限制，并且確信可以擯棄具有可聽破擦聲缺陷的揚(yáng)聲器單元。
數(shù)據(jù)表明，在嘈雜聲學(xué)環(huán)境下，可感知破擦聲算法更好地與理想情況下得到的結(jié)果相關(guān)聯(lián)，使得此算法戍為高要求生產(chǎn)環(huán)境的理想選擇。
每個(gè)揚(yáng)聲器被測試三次，第一次沒有噪聲作為基線，第二次在測試中播放穩(wěn)態(tài)噪聲，最后播放瞬態(tài)噪聲。在SoundCheck上和用于對(duì)比的系統(tǒng)上對(duì)可感知和歸一化破擦聲進(jìn)行了測試。
當(dāng)環(huán)境噪聲存在和不存在噪聲時(shí)，為了定量確定失真測量的相對(duì)變化，結(jié)果都與基線結(jié)果進(jìn)行了比較，對(duì)于失真曲線上的每一個(gè)頻點(diǎn)，失真發(fā)生變化的頻點(diǎn)的數(shù)量用百分率被計(jì)算出來。所有50個(gè)揚(yáng)聲器的數(shù)據(jù)進(jìn)行了平均，最后對(duì)每個(gè)算法都產(chǎn)生了兩種曲線：百分比誤差（穩(wěn)態(tài)噪聲）對(duì)頻率和百分比誤差（瞬態(tài)噪聲）對(duì)頻率（見圖18和圖19）。用于對(duì)比的系統(tǒng)，將6個(gè)失真頻段的數(shù)據(jù)進(jìn)行了平均。
SoundCheck的CLEAR算法對(duì)穩(wěn)態(tài)和瞬態(tài)噪聲都具有抗噪性。在穩(wěn)態(tài)噪聲存在的情況下低頻噪聲失真的確有所減小，這是因?yàn)閷?duì)干擾諧波的噪聲掩蔽，因此將噪聲從失真中甄別出來將會(huì)更難。此算法對(duì)瞬態(tài)噪聲顯示出顯著的抗噪性，而瞬態(tài)噪聲對(duì)于傳統(tǒng)破擦聲測量方法而言是一個(gè)大問題。
在瞬態(tài)和穩(wěn)態(tài)噪聲存在的情況下，可感知算法比傳統(tǒng)破擦聲算法表現(xiàn)要好，因?yàn)樵跍y試中附加噪聲的存在導(dǎo)致較高階諧波人為提高，所以提高了測量失真。如果瞬態(tài)噪聲包含較高頻率并在低頻掃頻中發(fā)生，這種情況就是一個(gè)更顯著的問題。
用于對(duì)比的可感知算法在抗噪性比較中表現(xiàn)最差，尤其是對(duì)瞬態(tài)噪聲。引入背景噪聲后，失真數(shù)據(jù)變化較大，從而使得將好的揚(yáng)聲器從差的揚(yáng)聲器中甄別出來更為困難。陡度作為聲壓的衍生物，從本質(zhì)上而言是噪聲敏感度的量化。
盡管在此模擬中隔音有益于所有的測量方法，可感知破擦聲算法最不需要隔音，因此在工廠中安置可以提供最精確的數(shù)據(jù)和最大程度的靈活性。
實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，CLEAR可感知破擦聲算法比其他如基于較高階諧波的破擦聲測量和用于對(duì)比的可感知失真技術(shù)更好地與聽者相關(guān)聯(lián)。此強(qiáng)相關(guān)性意味著使用者可以為PRB算法更容易地設(shè)定限制，并且確信可以擯棄具有可聽破擦聲缺陷的揚(yáng)聲器單元。
數(shù)據(jù)表明，在嘈雜聲學(xué)環(huán)境下，可感知破擦聲算法更好地與理想情況下得到的結(jié)果相關(guān)聯(lián)，使得此算法戍為高要求生產(chǎn)環(huán)境的理想選擇。
破擦聲測試經(jīng)常在嘈雜的生產(chǎn)BA6688L環(huán)境中進(jìn)行，因此在存在背景噪聲的環(huán)境下，比較這三種算法輸出可用和精確的失真數(shù)據(jù)的能力是很重要的。典型工廠噪聲可以分解為兩個(gè)基本成分：穩(wěn)態(tài)噪聲（如輸送機(jī)噪聲），這是不變的，往往由低頻主導(dǎo)；還有瞬態(tài)噪聲（如沖壓或空氣壓縮機(jī)噪聲），這是隨機(jī)噪聲，包含許多不同頻率。為了模擬這些噪聲環(huán)境，在進(jìn)行上述測量時(shí)，用一個(gè)獨(dú)立參考揚(yáng)聲器（低失真）播放人工信號(hào)。對(duì)穩(wěn)態(tài)噪聲，使用對(duì)低頻加權(quán)均衡器的粉紅噪聲激勵(lì)。對(duì)瞬態(tài)噪聲，在不同頻卒中心產(chǎn)生一系列緊密頻帶限制的噪聲脈沖。這些脈沖在測試中隨機(jī)產(chǎn)生。這些噪聲信號(hào)都在測量傳聲器校準(zhǔn)到產(chǎn)生72dB聲壓級(jí)。此級(jí)別代表了一個(gè)特別嘈雜，但不常見的工廠環(huán)境，并能模擬一個(gè)未加隔聲的測試情況。
每個(gè)揚(yáng)聲器被測試三次，第一次沒有噪聲作為基線，第二次在測試中播放穩(wěn)態(tài)噪聲，最后播放瞬態(tài)噪聲。在SoundCheck上和用于對(duì)比的系統(tǒng)上對(duì)可感知和歸一化破擦聲進(jìn)行了測試。
當(dāng)環(huán)境噪聲存在和不存在噪聲時(shí)，為了定量確定失真測量的相對(duì)變化，結(jié)果都與基線結(jié)果進(jìn)行了比較，對(duì)于失真曲線上的每一個(gè)頻點(diǎn)，失真發(fā)生變化的頻點(diǎn)的數(shù)量用百分率被計(jì)算出來。所有50個(gè)揚(yáng)聲器的數(shù)據(jù)進(jìn)行了平均，最后對(duì)每個(gè)算法都產(chǎn)生了兩種曲線：百分比誤差（穩(wěn)態(tài)噪聲）對(duì)頻率和百分比誤差（瞬態(tài)噪聲）對(duì)頻率（見圖18和圖19）。用于對(duì)比的系統(tǒng)，將6個(gè)失真頻段的數(shù)據(jù)進(jìn)行了平均。
SoundCheck的CLEAR算法對(duì)穩(wěn)態(tài)和瞬態(tài)噪聲都具有抗噪性。在穩(wěn)態(tài)噪聲存在的情況下低頻噪聲失真的確有所減小，這是因?yàn)閷?duì)干擾諧波的噪聲掩蔽，因此將噪聲從失真中甄別出來將會(huì)更難。此算法對(duì)瞬態(tài)噪聲顯示出顯著的抗噪性，而瞬態(tài)噪聲對(duì)于傳統(tǒng)破擦聲測量方法而言是一個(gè)大問題。
在瞬態(tài)和穩(wěn)態(tài)噪聲存在的情況下，可感知算法比傳統(tǒng)破擦聲算法表現(xiàn)要好，因?yàn)樵跍y試中附加噪聲的存在導(dǎo)致較高階諧波人為提高，所以提高了測量失真。如果瞬態(tài)噪聲包含較高頻率并在低頻掃頻中發(fā)生，這種情況就是一個(gè)更顯著的問題。
用于對(duì)比的可感知算法在抗噪性比較中表現(xiàn)最差，尤其是對(duì)瞬態(tài)噪聲。引入背景噪聲后，失真數(shù)據(jù)變化較大，從而使得將好的揚(yáng)聲器從差的揚(yáng)聲器中甄別出來更為困難。陡度作為聲壓的衍生物，從本質(zhì)上而言是噪聲敏感度的量化。
盡管在此模擬中隔音有益于所有的測量方法，可感知破擦聲算法最不需要隔音，因此在工廠中安置可以提供最精確的數(shù)據(jù)和最大程度的靈活性。
實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，CLEAR可感知破擦聲算法比其他如基于較高階諧波的破擦聲測量和用于對(duì)比的可感知失真技術(shù)更好地與聽者相關(guān)聯(lián)。此強(qiáng)相關(guān)性意味著使用者可以為PRB算法更容易地設(shè)定限制，并且確信可以擯棄具有可聽破擦聲缺陷的揚(yáng)聲器單元。
數(shù)據(jù)表明，在嘈雜聲學(xué)環(huán)境下，可感知破擦聲算法更好地與理想情況下得到的結(jié)果相關(guān)聯(lián)，使得此算法戍為高要求生產(chǎn)環(huán)境的理想選擇。
每個(gè)揚(yáng)聲器被測試三次，第一次沒有噪聲作為基線，第二次在測試中播放穩(wěn)態(tài)噪聲，最后播放瞬態(tài)噪聲。在SoundCheck上和用于對(duì)比的系統(tǒng)上對(duì)可感知和歸一化破擦聲進(jìn)行了測試。
當(dāng)環(huán)境噪聲存在和不存在噪聲時(shí)，為了定量確定失真測量的相對(duì)變化，結(jié)果都與基線結(jié)果進(jìn)行了比較，對(duì)于失真曲線上的每一個(gè)頻點(diǎn)，失真發(fā)生變化的頻點(diǎn)的數(shù)量用百分率被計(jì)算出來。所有50個(gè)揚(yáng)聲器的數(shù)據(jù)進(jìn)行了平均，最后對(duì)每個(gè)算法都產(chǎn)生了兩種曲線：百分比誤差（穩(wěn)態(tài)噪聲）對(duì)頻率和百分比誤差（瞬態(tài)噪聲）對(duì)頻率（見圖18和圖19）。用于對(duì)比的系統(tǒng)，將6個(gè)失真頻段的數(shù)據(jù)進(jìn)行了平均。
SoundCheck的CLEAR算法對(duì)穩(wěn)態(tài)和瞬態(tài)噪聲都具有抗噪性。在穩(wěn)態(tài)噪聲存在的情況下低頻噪聲失真的確有所減小，這是因?yàn)閷?duì)干擾諧波的噪聲掩蔽，因此將噪聲從失真中甄別出來將會(huì)更難。此算法對(duì)瞬態(tài)噪聲顯示出顯著的抗噪性，而瞬態(tài)噪聲對(duì)于傳統(tǒng)破擦聲測量方法而言是一個(gè)大問題。
在瞬態(tài)和穩(wěn)態(tài)噪聲存在的情況下，可感知算法比傳統(tǒng)破擦聲算法表現(xiàn)要好，因?yàn)樵跍y試中附加噪聲的存在導(dǎo)致較高階諧波人為提高，所以提高了測量失真。如果瞬態(tài)噪聲包含較高頻率并在低頻掃頻中發(fā)生，這種情況就是一個(gè)更顯著的問題。
用于對(duì)比的可感知算法在抗噪性比較中表現(xiàn)最差，尤其是對(duì)瞬態(tài)噪聲。引入背景噪聲后，失真數(shù)據(jù)變化較大，從而使得將好的揚(yáng)聲器從差的揚(yáng)聲器中甄別出來更為困難。陡度作為聲壓的衍生物，從本質(zhì)上而言是噪聲敏感度的量化。
盡管在此模擬中隔音有益于所有的測量方法，可感知破擦聲算法最不需要隔音，因此在工廠中安置可以提供最精確的數(shù)據(jù)和最大程度的靈活性。
實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，CLEAR可感知破擦聲算法比其他如基于較高階諧波的破擦聲測量和用于對(duì)比的可感知失真技術(shù)更好地與聽者相關(guān)聯(lián)。此強(qiáng)相關(guān)性意味著使用者可以為PRB算法更容易地設(shè)定限制，并且確信可以擯棄具有可聽破擦聲缺陷的揚(yáng)聲器單元。
數(shù)據(jù)表明，在嘈雜聲學(xué)環(huán)境下，可感知破擦聲算法更好地與理想情況下得到的結(jié)果相關(guān)聯(lián)，使得此算法戍為高要求生產(chǎn)環(huán)境的理想選擇。
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