寻找供应商
广告
首页 > 振动与噪声 > 正文

关于tonal噪声，你了解多少？（完）

2020-04-24 23:10:39·  来源：海德声科 HEAD acoustics  
　
铺垫了那么久，终于要放大招了。前面说的几种算法都有各种各样的限制。但最主要的问题在于，这些算法都不是真正的基于心理声学概念，它们都只考虑了客观物理量本
铺垫了那么久，终于要放大招了。前面说的几种算法都有各种各样的限制。但最主要的问题在于，这些算法都不是真正的基于心理声学概念，它们都只考虑了客观物理量本身的属性，没有计算人耳的主观感受，而且基本都仅适用于稳定的单频音调信号。
 
实际上我们对于tonal的感受包括多种不同的情况，不仅仅是单频信号，其它阻尼比较小的共振，频率有突变的信号，以上信号的组合等等，都会造成tonal的主观感受。这些信号，很难用常规的tonal函数去计算显示。如果再遇到瞬态的时变信号，那就更不用说了。图1对应的是1.3-1.7kHz的窄带信号，宽度400Hz，其实已经不窄了，但有明显的边界。回放声音，可以明显感受到tonal噪声。常规算法分析都无法准确表示。其中比较好的Prominence Ratio结果是5dB，还远远未到ECMA-74规定的9dB阈值。但Tonality(Hearing Model)方法可以得到明确的指示，符合人耳的感受。
 
图1 窄带噪音信号

NVH工程师都知道，采用各种函数进行分析的最主要目的就是找到声学感知和视觉图像之间的精确关联。分析的结果、曲线、彩图、数值等等，能够与我们主观感受到的声音特征对应起来。这个过程不断演化，从基本的频谱，到A计权，到倍频程，到心理声学参数一步一步发展过来，声学感知和视觉图像之间的关联正在逐步优化。
 
Hearing Model听觉模型是HEAD acoustics的Sottek教授研究的成果，模拟了声音在人耳中的整个传播过程，包括外耳中耳的滤波共振特性，在内耳中行波、激励带宽的形成和基底膜上听觉神经末梢的触发延迟等一系列反馈，可以实现与人类听觉相似的时间和频率分辨率。
 
声音事件中的模式(pattern)支配着声音质量感知，即我们对于声音的感受。模式(pattern)这个词挺难翻译的，它表示声音里面的结构，即频率或时域不断变化的声音成分。人耳对于变化的声音更加敏锐，所以这些声音成分会主导主观的听觉感受。如果在进行心理声学函数分析时不考虑这些声音成分的影响，那分析的结果是肯定是有问题。听觉模型在所有频率下都能提供非常高的时间分辨率，相当于人类的听觉，因此可以更好地对应人耳对声音模式的反馈。以图2为例，这是人们日常生活的城市噪声，虽然各种各样的声音交错混叠在一起，但是人耳还是能够清晰地分辨清楚不同的声音模式，即使是瞬间的声音。
 
图2 城市街头噪声
听觉模型最近的应用主要就是基于听觉模型的音调度分析(Tonality Hearing Model of Sottek)。该函数是严格意义上的心理声学函数，能够真实反应人耳主观对于声音里面tonal成分的感受，把声学感知和视觉图像之间关联起来。此方法经过大量的实际测试和不同种类声音的主观评价验证，2018年起被ECMA-74标准收录并推广，成为了国际标准。
Tonality Hearing Model of Sottek方法的主要优势：
  • 完全基于心理声学函数，对于人耳不同频率、不同响度的感受，能够明确的体现；
  • 符合人耳的时间和频率分辨率，可以准确识别瞬态的tonal噪声；
  • 有专门的单位tuHMS（HMS：Hearing Model of Sottek），可以方便地量化和描述结果；
  • 不涉及FFT过程，参数设置非常简单，无需专业经验也可得到准确的分析结果；
  • 多种结果显示方式，更加直观深入了解噪声问题。
 
 
图3 从上至下：FFT vs Time；specific Tonality HMS vs Time；TonalityHMS frequency vs Time & TonalityHMS vs Time
如图3所示，TonalityHMS算法可以清晰地识别瞬间的单频异响，包括人耳感受到的不同能量大小。可以得到Tonality值随时间变化的曲线（红色），还可以显示不同时刻，主要tonal频率的值（绿色）。
由此可见，基于听觉模型的音调度对于瞬态和变化的tonal噪声，有非常好的分析结果。适用范围更广泛，可用于多种行业，包括家电、机械等等，同样非常适合现在tonal噪声越来越重要的新能源汽车行业。
关于tonal噪声的介绍本期就全部结束了，你涨姿势了吗？
 
 
分享到：
 
反对 0 举报 0 收藏 0 评论 0
  • 汽车测试网V课堂

    汽车测试网V课堂

  • 微信公众号

    微信公众号

  • 汽车测试网手机站

    汽车测试网手机站

• 电动汽车电池包随机振动疲劳及优化分析 • 详解半主动悬置和主动悬置
• 某SUV车内加速轰鸣声问题分析与研究 • 车内噪声主动控制的参考信号选取方法
• 某车变速箱鬼频啸叫控制案例 • HBK电声产线测试解决方案
• 风洞内传声器阵列互谱矩阵的去噪 • 基于虚拟人工头的NVH优化
• SimNVH振动噪声分析软件功能介绍 • 快速宽带声全息技术简介
0 条相关评论

海德声学（上海）科技有限公司

TA的全部文章
  • 广告

编辑推荐

最新资讯

  • 广告
  • 广告
沪ICP备11026620号