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關(guān)于tonal噪聲，你了解多少？（完）

2020-04-24 23:10:39·  來源：海德聲科 HEAD acoustics  
　
鋪墊了那么久，終于要放大招了。前面說的幾種算法都有各種各樣的限制。但最主要的問題在于，這些算法都不是真正的基于心理聲學(xué)概念，它們都只考慮了客觀物理量本
鋪墊了那么久，終于要放大招了。前面說的幾種算法都有各種各樣的限制。但最主要的問題在于，這些算法都不是真正的基于心理聲學(xué)概念，它們都只考慮了客觀物理量本身的屬性，沒有計(jì)算人耳的主觀感受，而且基本都僅適用于穩(wěn)定的單頻音調(diào)信號。
 
實(shí)際上我們對于tonal的感受包括多種不同的情況，不僅僅是單頻信號，其它阻尼比較小的共振，頻率有突變的信號，以上信號的組合等等，都會造成tonal的主觀感受。這些信號，很難用常規(guī)的tonal函數(shù)去計(jì)算顯示。如果再遇到瞬態(tài)的時變信號，那就更不用說了。圖1對應(yīng)的是1.3-1.7kHz的窄帶信號，寬度400Hz，其實(shí)已經(jīng)不窄了，但有明顯的邊界?；胤怕曇簦梢悦黠@感受到tonal噪聲。常規(guī)算法分析都無法準(zhǔn)確表示。其中比較好的Prominence Ratio結(jié)果是5dB，還遠(yuǎn)遠(yuǎn)未到ECMA-74規(guī)定的9dB閾值。但Tonality(Hearing Model)方法可以得到明確的指示，符合人耳的感受。
 
圖1 窄帶噪音信號

NVH工程師都知道，采用各種函數(shù)進(jìn)行分析的最主要目的就是找到聲學(xué)感知和視覺圖像之間的精確關(guān)聯(lián)。分析的結(jié)果、曲線、彩圖、數(shù)值等等，能夠與我們主觀感受到的聲音特征對應(yīng)起來。這個過程不斷演化，從基本的頻譜，到A計(jì)權(quán)，到倍頻程，到心理聲學(xué)參數(shù)一步一步發(fā)展過來，聲學(xué)感知和視覺圖像之間的關(guān)聯(lián)正在逐步優(yōu)化。
 
Hearing Model聽覺模型是HEAD acoustics的Sottek教授研究的成果，模擬了聲音在人耳中的整個傳播過程，包括外耳中耳的濾波共振特性，在內(nèi)耳中行波、激勵帶寬的形成和基底膜上聽覺神經(jīng)末梢的觸發(fā)延遲等一系列反饋，可以實(shí)現(xiàn)與人類聽覺相似的時間和頻率分辨率。
 
聲音事件中的模式(pattern)支配著聲音質(zhì)量感知，即我們對于聲音的感受。模式(pattern)這個詞挺難翻譯的，它表示聲音里面的結(jié)構(gòu)，即頻率或時域不斷變化的聲音成分。人耳對于變化的聲音更加敏銳，所以這些聲音成分會主導(dǎo)主觀的聽覺感受。如果在進(jìn)行心理聲學(xué)函數(shù)分析時不考慮這些聲音成分的影響，那分析的結(jié)果是肯定是有問題。聽覺模型在所有頻率下都能提供非常高的時間分辨率，相當(dāng)于人類的聽覺，因此可以更好地對應(yīng)人耳對聲音模式的反饋。以圖2為例，這是人們?nèi)粘Ｉ畹某鞘性肼?，雖然各種各樣的聲音交錯混疊在一起，但是人耳還是能夠清晰地分辨清楚不同的聲音模式，即使是瞬間的聲音。
 
圖2 城市街頭噪聲
聽覺模型最近的應(yīng)用主要就是基于聽覺模型的音調(diào)度分析(Tonality Hearing Model of Sottek)。該函數(shù)是嚴(yán)格意義上的心理聲學(xué)函數(shù)，能夠真實(shí)反應(yīng)人耳主觀對于聲音里面tonal成分的感受，把聲學(xué)感知和視覺圖像之間關(guān)聯(lián)起來。此方法經(jīng)過大量的實(shí)際測試和不同種類聲音的主觀評價驗(yàn)證，2018年起被ECMA-74標(biāo)準(zhǔn)收錄并推廣，成為了國際標(biāo)準(zhǔn)。
Tonality Hearing Model of Sottek方法的主要優(yōu)勢：
  • 完全基于心理聲學(xué)函數(shù)，對于人耳不同頻率、不同響度的感受，能夠明確的體現(xiàn)；
  • 符合人耳的時間和頻率分辨率，可以準(zhǔn)確識別瞬態(tài)的tonal噪聲；
  • 有專門的單位tuHMS（HMS：Hearing Model of Sottek），可以方便地量化和描述結(jié)果；
  • 不涉及FFT過程，參數(shù)設(shè)置非常簡單，無需專業(yè)經(jīng)驗(yàn)也可得到準(zhǔn)確的分析結(jié)果；
  • 多種結(jié)果顯示方式，更加直觀深入了解噪聲問題。
 
 
圖3 從上至下：FFT vs Time；specific Tonality HMS vs Time；TonalityHMS frequency vs Time & TonalityHMS vs Time
如圖3所示，TonalityHMS算法可以清晰地識別瞬間的單頻異響，包括人耳感受到的不同能量大小?？梢缘玫絋onality值隨時間變化的曲線（紅色），還可以顯示不同時刻，主要tonal頻率的值（綠色）。
由此可見，基于聽覺模型的音調(diào)度對于瞬態(tài)和變化的tonal噪聲，有非常好的分析結(jié)果。適用范圍更廣泛，可用于多種行業(yè)，包括家電、機(jī)械等等，同樣非常適合現(xiàn)在tonal噪聲越來越重要的新能源汽車行業(yè)。
關(guān)于tonal噪聲的介紹本期就全部結(jié)束了，你漲姿勢了嗎？
 
 
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