基于听觉心理学的计算声场景分析模型

摘要

该文分为五章,第一章介绍了人的听觉生理结构和听觉心理特性以及声场景分析的概念,描述了听觉心理学中的一些准则,并讨论了这一研究的意义.第二章简要地介绍了目前计算声场景主要研究内容和各种计算声场景分析模型的特点,并对今后的应用目标和发展趋势作了具体分析.第三章,研究人员具体介绍了一种基于WEFT的计算场景分析算法,与这一算法有关的人的外围听觉模型和中级听觉模型也作了详细讨论.第五章,针对神经振荡器网络算法的局限性研究人员提出了一种基于周期图谱峰值检测和序列组合的改进算法.最后,在全文总结的基础上,研究人员对今后的研究方向提出了自己的看法.

目录

文摘

英文文摘

绪论

1研究背景

2论文的工作和组织结构

第一章人的听觉特性及声场景分析

1.1人的听觉生理系统

1.1.1耳

1.1.2耳蜗对声音信号的时频分析

1.1.3听觉通路

1.2听觉心理特性与声场景分析

1.2.1独占分配准则

1.2.2声音流的时序分割与组合

1.2.3闭合(连续)准则

1.2.4声音流的频谱分解与合成

1.2.5共同命运准则

1.2.6基于计划的组织

1.2.7“原始组织”和“基于计划的组织”的比较

1.3小结

第二章计算声场景分析概述

2.1计算声场景分析的基本结构

2.1.1听觉外围前端处理(Auditory Periphery Model)

2.1.2基本表示或分解(Basic Representations and Segmentation)

2.1.3组合(Grouping)

2.1.4再合成(Resynthesis)

2.2计算声场景分析的发展历史

2.3计算声场景分析的应用目标

2.4前景及展望

第三章基于WEFT的计算声场景分析算法

3.1什么是WEFT

3.2信号模型

3.3WEFT的提取

3.3.1听觉外围滤波

3.3.2包络自相关、相关图谱与周期图谱

3.3.3周期跟踪和表面提取

3.3.4声音的合成

3.4实验结果

第四章基于神经振荡器网络的计算声场景分析算法

4.1概述

4.2听觉外围模型

4.2.1耳蜗滤波与Gammatone滤波器组

4.2.2内耳毛细胞特性的Meddis模型

4.3中级听觉模块

4.3.1相关图谱和周期图谱

4.3.2交叉频带互相关

4.4双层振荡器网络

4.4.1振荡元

4.4.2分离层

4.4.3组合层

4.5再合成模块

4.6实验结果

第五章基于周期图谱峰值检测和序列组合的计算声场景分析算法

5.1概述

5.2算法的具体实施

5.2.1前端及中级处理

5.2.2峰值检测及频带分配

5.2.3再合成

5.2.4序列组合的考虑

5.3实验结果

结束语

参考文献

致谢