粗糙度的一些文献-听觉粗糙度的心理声学模型及其主观评价研究.pdf

听觉粗糙度是感知音频信号的一种特征，尤其在研究音质和声音信号处理领域里非常重要。粗糙度反映了听觉信号在一定时间间隔内的谐波频率与基频的接近程度，以及这些谐波之间的相互作用。在心理声学中，粗糙度与人耳对声音的感知密切相关，它可以用来评估声音的听感品质，尤其是在评价声音的自然度、舒适度以及可能引起的听觉不适。 粗糙度的心理声学模型是基于人类听觉系统对声音信号处理的模拟，旨在建立一个能够反映实际听觉感知规律的数学模型。这些模型尝试量化不同声音信号特征对听觉粗糙度的影响，比如声音的频率成分、时间特性、声音的强度以及声音的调制情况等。粗糙度的计算模型能够帮助工程师在音频信号的编码、传输、合成以及播放等环节中预测和改善声音的质量。 在心理声学中，研究粗糙度的一个重要方面就是主观评价。主观评价是通过征集一组受试者对特定声音样本的感受来进行的。受试者需要根据自己的听觉体验，对声音的粗糙度进行评分或者排序，这些数据收集完毕后经过统计分析，可以用来建立主观感受和物理参数之间的关系模型。这种评价方法有利于了解和量化粗糙度对人类听觉的主观影响。 此外，研究中可能会使用到一些专业工具和软件，比如Matlab。Matlab是一种广泛应用于工程计算、数据分析和算法开发的编程环境和语言。在听觉粗糙度的研究中，Matlab可用于编写算法、处理声音信号、进行模型的仿真和验证等。由于Matlab具有丰富的数学计算库和强大的绘图功能，它在声学模型的建立和验证过程中尤为有用。 在实际研究中，伍莹和陈克安两位作者的工作对理解听觉粗糙度的心理声学模型及其主观评价做了深入探讨。他们所属的西北工业大学航海学院环境工程系位于西安，这可能是研究工作开展的学术背景。伍莹和陈克安的研究工作很可能通过Matlab软件进行了相关的数据分析和模型构建。 文中提到的文献共享行为表明了研究者之间的知识共享精神，这有助于推动学术交流和进步。此外，提供的文献链接可以方便感兴趣的读者获取更多的信息和深入研究。通过阅读和分析这样的文献，研究人员可以获取到粗糙度心理声学模型的发展脉络，掌握相关的理论知识，以及了解当前模型在实际应用中的局限和优势。 本篇文献中的知识点涵盖了听觉粗糙度的定义、心理声学模型的构建、主观评价方法以及如何在研究中应用Matlab工具等。这些内容不仅对于声音信号处理领域的研究具有重要的意义，也对从事相关工作的工程师和学者提供了宝贵的参考。