ITU PEAQ標準原則的算法
發(fā)布時間:2013/3/1 19:58:17 訪問次數(shù):1179
在2009年的AES大會上發(fā)表的一AD1584BRTZ篇論文中提出，一種基于ITU PEAQ標準原則的算法在使用純音激勵時，表明感覺到的響度和混合了諧波結構誤差的公制失真響度之間存在緊密聯(lián)系。
失真響度度量包括所有附加噪聲和失真分量，并以方為衡量單位。EHS作為測量由非線性造成的一組諧波失真程度的度量。它通過在dB譜上運用FFT得到，這種技術也稱為倒頻譜，在振動分析中被廣泛應用。EHS是倒頻譜的最大幅度值，EHS能有效地檢測典型破擦聲拓展的諧波特性。
此項研究是開發(fā)適用于生產(chǎn)線檢測的可感知破擦聲算法的起點。此外，這項研究將一個數(shù)值和可感知的破擦聲相關聯(lián)，可以滿足顯而易見的需求，這使得設定通過／失敗的限度變得很容易，對于一個用于生產(chǎn)線的優(yōu)秀算法而言，關鍵準則在于能夠使用步進正弦激勵和優(yōu)良的抗背景噪聲性能。
我們的目的在于開發(fā)一種基于PEAQ標準的自動測量方法，從而產(chǎn)生能易于與人耳聽覺能力相聯(lián)系的對破擦聲響度單一絕對的測量。此算法被命名為CLEAR(破擦聲Ceptral響度級增強算法)。心理聲學原則和ITU PEAQ模型如何依賴這些原則，在文獻[2]，[3]中有很好的記錄，因此，我們在這里僅僅討論其實際應用。
失真響度度量包括所有附加噪聲和失真分量，并以方為衡量單位。EHS作為測量由非線性造成的一組諧波失真程度的度量。它通過在dB譜上運用FFT得到，這種技術也稱為倒頻譜，在振動分析中被廣泛應用。EHS是倒頻譜的最大幅度值，EHS能有效地檢測典型破擦聲拓展的諧波特性。
此項研究是開發(fā)適用于生產(chǎn)線檢測的可感知破擦聲算法的起點。此外，這項研究將一個數(shù)值和可感知的破擦聲相關聯(lián)，可以滿足顯而易見的需求，這使得設定通過／失敗的限度變得很容易，對于一個用于生產(chǎn)線的優(yōu)秀算法而言，關鍵準則在于能夠使用步進正弦激勵和優(yōu)良的抗背景噪聲性能。
我們的目的在于開發(fā)一種基于PEAQ標準的自動測量方法，從而產(chǎn)生能易于與人耳聽覺能力相聯(lián)系的對破擦聲響度單一絕對的測量。此算法被命名為CLEAR(破擦聲Ceptral響度級增強算法)。心理聲學原則和ITU PEAQ模型如何依賴這些原則，在文獻[2]，[3]中有很好的記錄，因此，我們在這里僅僅討論其實際應用。
在2009年的AES大會上發(fā)表的一AD1584BRTZ篇論文中提出，一種基于ITU PEAQ標準原則的算法在使用純音激勵時，表明感覺到的響度和混合了諧波結構誤差的公制失真響度之間存在緊密聯(lián)系。
失真響度度量包括所有附加噪聲和失真分量，并以方為衡量單位。EHS作為測量由非線性造成的一組諧波失真程度的度量。它通過在dB譜上運用FFT得到，這種技術也稱為倒頻譜，在振動分析中被廣泛應用。EHS是倒頻譜的最大幅度值，EHS能有效地檢測典型破擦聲拓展的諧波特性。
此項研究是開發(fā)適用于生產(chǎn)線檢測的可感知破擦聲算法的起點。此外，這項研究將一個數(shù)值和可感知的破擦聲相關聯(lián)，可以滿足顯而易見的需求，這使得設定通過／失敗的限度變得很容易，對于一個用于生產(chǎn)線的優(yōu)秀算法而言，關鍵準則在于能夠使用步進正弦激勵和優(yōu)良的抗背景噪聲性能。
我們的目的在于開發(fā)一種基于PEAQ標準的自動測量方法，從而產(chǎn)生能易于與人耳聽覺能力相聯(lián)系的對破擦聲響度單一絕對的測量。此算法被命名為CLEAR(破擦聲Ceptral響度級增強算法)。心理聲學原則和ITU PEAQ模型如何依賴這些原則，在文獻[2]，[3]中有很好的記錄，因此，我們在這里僅僅討論其實際應用。
失真響度度量包括所有附加噪聲和失真分量，并以方為衡量單位。EHS作為測量由非線性造成的一組諧波失真程度的度量。它通過在dB譜上運用FFT得到，這種技術也稱為倒頻譜，在振動分析中被廣泛應用。EHS是倒頻譜的最大幅度值，EHS能有效地檢測典型破擦聲拓展的諧波特性。
此項研究是開發(fā)適用于生產(chǎn)線檢測的可感知破擦聲算法的起點。此外，這項研究將一個數(shù)值和可感知的破擦聲相關聯(lián)，可以滿足顯而易見的需求，這使得設定通過／失敗的限度變得很容易，對于一個用于生產(chǎn)線的優(yōu)秀算法而言，關鍵準則在于能夠使用步進正弦激勵和優(yōu)良的抗背景噪聲性能。
我們的目的在于開發(fā)一種基于PEAQ標準的自動測量方法，從而產(chǎn)生能易于與人耳聽覺能力相聯(lián)系的對破擦聲響度單一絕對的測量。此算法被命名為CLEAR(破擦聲Ceptral響度級增強算法)。心理聲學原則和ITU PEAQ模型如何依賴這些原則，在文獻[2]，[3]中有很好的記錄，因此，我們在這里僅僅討論其實際應用。
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