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一种评价音频注入抑制噪声烦恼感效果的匹配标准样本法

摘要

本发明提出一种评价音频注入抑制噪声烦恼感效果的匹配标准样本法,首先进行不同声压级下标准样本的烦恼度评价实验;其次进行RAS~ELV关系曲线换算;再进行叠加声烦恼度主观评价实验;之后匹配标准样本类型及声压级;最后进行RAS~ELV关系曲线查询。本申请对参考声样本的可适用声压级范围进行扩充,以匹配更多类型及参数的目标声样本,进一步完善了音频注入定量分析及评价体系。

著录项

  • 公开/公告号CN115662466A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2023-01-31

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 西北工业大学;

    申请/专利号CN202211177510.7

  • 申请日2022-09-26

  • 分类号G10L25/51;G10L25/27;

  • 代理机构西安匠星互智知识产权代理有限公司;

  • 代理人陈星

  • 地址 710072 陕西省西安市友谊西路127号

  • 入库时间 2023-06-19 18:27:32

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2023-01-31

    公开

    发明专利申请公布

说明书

技术领域

本发明属于心理声学中声品质领域,具体涉及一种评价音频注入抑制噪声烦恼感效果的匹配标准样本法。

背景技术

无处不在的噪声污染已成为现代社会面临的严重挑战,噪声控制已成为军事和民用等各领域必须面对的重要问题。在已公开专利“一种基于音频注入的烦恼感抑制定量评价方法”中提出了标准样本法,即:利用主观评价实验,选取频率为1kHz,声压级为70dB的纯音作为标准参考声样本,评价音频注入后的叠加声的烦恼度,之后进行音频注入抑制噪声烦恼感效果的定量分析,在一定程度上构建了加法控制与减法控制效果评价相互沟通的桥梁。但由于目标噪声听觉感知及物理属性的不同,纯音的听觉感知无法与非线谱宽带噪声相匹配,因此会增加实验难度,带来实验误差。另外,直接用标准声样本与叠加声样本进行参考评分的实验准确率低于用目标噪声做参考。

发明内容

为解决现有技术存在的问题,本发明在已公开专利“一种基于音频注入的烦恼感抑制定量评价方法”(CN113243915A)的基础上进行改进,在1kHz、70dB纯音标准样本法的基础上提出白噪声和粉红噪声标准样本法;另外,参考声样本的声压级不仅仅是70dB,本申请对参考声样本的可适用声压级范围进行扩充,以匹配更多类型及参数的目标声样本,从而提供了一种适用范围更广泛、主观评价实验结果更准确的音频注入效果定量评价的方法:匹配标准样本法,进一步完善了音频注入定量分析及评价体系。

本发明的技术方案为:

一种评价音频注入抑制噪声烦恼感效果的匹配标准样本法,包括以下步骤:

步骤1:进行不同声压级、不同类型标准声样本的烦恼度评价试验,得到以不同类型、不同声压级的标准声样本为参考声时,烦恼度与声压级关系曲线;

步骤2:将步骤1得到的若干条烦恼度与声压级关系曲线转换为烦恼度下降值RAS与等效声压级变化值ELV的曲线,得到以不同类型、不同声压级的标准声样本为参考声时,各自对应的RAS~ELV曲线;

步骤3:以原始噪声为参考声样本,以叠加声样本为评分声样本,进行叠加声烦恼度主观评价试验,所述叠加声样本为以不同信噪比将调控声与原始噪声叠加后得到的一系列叠加声样本,从而得到不同调控声对于原始噪声的烦恼度下降值;

步骤4:根据原始噪声的声压级,选择各个类型标准声样本中声压级在原始噪声声压级附近的若干标准声样本,对原始噪声和所选择的若干标准声样本进行匹配分析,得到与原始噪声最匹配的标准声样本;

步骤5:根据步骤4得到的标准声样本对应的RAS~ELV曲线,以及步骤3得到的不同调控声对于原始噪声的烦恼度下降值,得到不同调控声对应的等效声压级变化。

进一步的,步骤1中的标准声样本类型包括1kHz纯音、白噪声、粉红噪声三种类型;参考标准声样本的声压级范围45dB-75dB,步长5dB;待测标准声样本的声压级范围为43dB-79dB,步长3dB。

进一步的,步骤1中进行烦恼度评价实验的过程为:取某一类型和某一声压级的参考标准声样本,对比参考标准声样本,对相同类型的待测标准声样本进行烦恼度主观评价,得到烦恼度评分,从而得到对应类型和对应声压级的参考标准声样本下的烦恼度与声压级关系曲线。

进一步的,步骤4中,利用成对比较法对原始噪声和所选择的若干标准声样本进行不相似度评价,得到不相似度矩阵,并利用多维尺度分析,得到原始噪声和所选择的若干标准声样本之间的差异,判断原始噪声与所选择的若干标准声样本之间的相似性,从而得到与原始噪声最匹配的标准声样本。

进一步的,步骤4中,利用频谱分析参数进行不相似度评价。

有益效果

本发明提出的评价音频注入抑制噪声烦恼感效果的匹配标准样本法,为音频注入主观评价实验提供新思路。通过进行原始噪声与标准声样本及对应声压级的匹配分析,实验结果更准确。

本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出,部分将从下面的描述中变得明显,或通过本发明的实践了解到。

附图说明

本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解,其中:

图1:本发明流程图;

图2:1kHz、70dB纯音为参考的烦恼度与声压级关系曲线;

图3:1kHz、70dB纯音为参考的RAS~ELV曲线。

具体实施方式

为了对本方法及流程表述明确,先阐述相关术语以及解释:

(1)音频注入法(Audio Injection,AI):在原始噪声中注入调控声以降低其烦恼感的一种方法,称为音频注入法。将原始噪声称为目标声,所加入的声音称为调控声,混合后的声音称为叠加声。

(2)烦恼度下降值(Relative Annoyance Suppression,RAS):利用参考评分法可获得待测声样本的烦恼度,通过式(1)计算加入调控声前后的目标声烦恼度下降的百分比

其中,A

(3)等效声压级变化值(Equivalent Level Variation,ELV)。

本发明在标准样本法基础上提出了匹配标准样本法,进一步完善了主观评价实验的评分效率及实验准确度。依据以上原则,本发明给出一种评价音频注入抑制噪声烦恼感效果的匹配标准样本法使用步骤,具体如下:

步骤1:进行不同声压级、不同类型标准声样本的烦恼度评价试验,得到以不同类型、不同声压级的标准声样本为参考声时,烦恼度与声压级关系曲线。

具体分别以声压级为45dB、…、70dB、75dB(声压级范围45dB-75dB,步长5dB)的标准声样本(1kHz纯音、白噪声、粉红噪声)作为参考声,进行基于参考评分法的标准声样本烦恼度主观评价实验,待测标准声样本的声压级范围为43dB-79dB,分别得到三类标准声样本的三簇曲线,完成标准样本曲线簇的获取。曲线簇中,横坐标为某种标准声样本类型及参数下的声压级,纵坐标为对应的烦恼度值。

步骤2:将步骤1得到的若干条烦恼度与声压级关系曲线转换为烦恼度下降值RAS与等效声压级变化值ELV的曲线,得到以不同类型、不同声压级的标准声样本为参考声时,各自对应的RAS~ELV曲线。

步骤3:以原始噪声为参考声样本,以叠加声样本为评分声样本,进行叠加声烦恼度主观评价试验,所述叠加声样本为以不同信噪比将调控声与原始噪声叠加后得到的一系列叠加声样本,从而得到不同调控声对于原始噪声的烦恼度下降值。

步骤4:根据原始噪声的声压级,选择各个类型标准声样本中声压级在原始噪声声压级附近的若干标准声样本,对原始噪声和所选择的若干标准声样本进行匹配分析,得到与原始噪声最匹配的标准声样本。

该步骤为此方法的核心,需要进行标准样本类型及参数与原始噪声之间的匹配。计算原始噪声的声压级并绘制其频谱,与纯音、白噪声和粉红噪声的频谱进行对比观察,判断标准样本频谱与原始噪声频谱之间的相似性。具体的,采用采用成对比较实验观察相似声样本之间的细微差异,利用成对比较法开展原始噪声与3种类型标准样本在不同声压级下的不相似度,根据评分结果处理得到不相似度矩阵,利用多维尺度分析(MDS),用较少的变量解释声音间的差异,判断原始噪声与标准样本之间的相似性。结合频谱分析与成对比较分析结果,获取与目标声最为匹配的标准样本类型及对应的声压级。其中,标准样本的最大声压级为原始噪声声压级+5dB,最小声压级为原始噪声声压级-5dB,步长为5dB。

步骤5:根据步骤4得到的标准声样本对应的RAS~ELV曲线,以及步骤3得到的不同调控声对于原始噪声的烦恼度下降值,得到不同调控声对应的等效声压级变化,获取音频注入效果的定量分析。

下面详细描述本发明的实施例,所述实施例的示例是示例性的,旨在用于解释本发明,而不能理解为对本发明的限制。

本发明结合烦恼度主观评价实验,因此首先说明主观评价实验设计:

实验说明:

评价指标:研究表明,大多数的声品质研究工作是围绕声品质的偏好度或烦恼度等进行评价。其中偏好度多用于成对比较法中,表现更为中立的主观态度。烦恼度多用于噪声的声品质评价。本实施例是对变电站噪声进行处理,通过对变电站噪声的感知以及频谱分析,我们发现其低频成分较多,噪声比较“低沉”,由评价者对变电站噪声的心理评价可知变电站噪声会给人以烦躁、不舒服的感觉,被试听音时主观感受更偏向于烦恼。因此,我们确定“烦恼度”作为表征声品质的指标。

评价尺度:烦恼度11级评价尺度,如表1所示;

表1烦恼度11级评价尺度

被试:年龄18岁~50岁,听力测试表明所有被试在125Hz~8000Hz频率范围内的听阈级都低于15dB;

听音环境:房间舒适自然,灯光柔和不昏暗,通风良好无异味,22℃~24℃,相对湿度45%~55%;

回放设备:利用Matlab对声样本随机排序后生成实验声样本片段,由Artemis软件通过计算机传至双耳耳机均衡器(如型号:HEADlab-compatible binaural headphoneequalizers labP2),然后经动圈式高保真立体声头戴式耳机(如型号:SENNHEISER HD600)播放给被试。回放过程中,以计算机控制声样本的回放时长、播放间隔和播放次序。这套声音回放系统充分考虑了双耳的掩蔽效应,可最大限度保证理想的听音效果。

主观评价试验

试验人员讲解试验目的、流程、注意事项,解答评价人员的疑问。同时对被试进行训练,随机选取6对~8对声样本,要求被试进行打分,此部分试验结果不用于后续试验结果处理。在正式试验过程中,被试每次听到一对声音,每对包含两段5s的声音,中间间隔2s。第一段声音为参考样本,第二段声音为待评价样本。听完每对声音后,被试有5s的时间来比较相对于参考样本来说,第二段声音的烦恼度等级,并对其打分。

数据处理

数据的剔除按照以下规则进行:

误判分析:判断同一被试对同一声样本的多次评价结果的一致性;

相关分析:判断同一被试对不同声样本的多次评价结果之间的相关性;

聚类分析:判断不同被试评价结果的一致性。

不同声压级下标准样本的烦恼度评价实验

分别以声压级为45dB、…、70dB、75dB(声压级范围45dB-75dB,步长5dB)的标准声样本(1kHz纯音、白噪声、粉红噪声)作为参考声,进行基于参考评分法的标准声样本烦恼度主观评价实验,待测标准声样本的声压级范围为43dB-79dB,分别得到三种标准声样本的三簇曲线,完成标准样本曲线簇的获取。曲线簇中,横坐标为某种标准声样本类型及参数下的声压级,纵坐标为对应的烦恼度值。以此为依据,把主观评价实验烦恼度下降值量化为标准参考样本声压级的下降值(dB)。待测声样本声压级:79dB、76dB、73dB、70dB、67dB、64dB、61dB、58dB、55dB、52dB、49dB、46dB、43dB。

1kHz、70dB纯音为参考的烦恼度与声压级关系曲线如图2所示。从图2可以得出,随着1kHz纯音声压级的增大,被试的烦恼度得分也在增加,整体呈正相关趋势。为保证曲线准确无误,曲线的拟合范围与测量值范围保持一致,特此说明。

通过完成不同声压级下标准样本的烦恼度评价实验,可以得到表2所示的多条烦恼度与声压级关系曲线。

表2烦恼度与声压级关系曲线汇总

为了使曲线更易理解将图2中的纵坐标和横坐标分别换算为烦恼度下降值(RAS)与等效声压级变化值(ELV),由此得到1kHz、70dB纯音为参考的RAS~ELV曲线,如图3所示。从图3可以得出,当烦恼度下降值为20%时,相当于声压级降低5dB,符合客观事实。为保证曲线准确无误,曲线的拟合范围与测量值范围保持一致,特此说明。

通过关系转换,可以得到表3所示的多条RAS~ELV曲线。

表3 RAS~ELV关系曲线汇总

叠加声烦恼度评价实验

选择需要进行烦恼感抑制的噪声以及调控声进行叠加声烦恼度评价实验,以不同的信噪比进行叠加,生成叠加声样本。

参考声样本选取:原始噪声。

评分声样本选取:叠加声样本。

对叠加声烦恼度评价实验数据进行处理,可获得不同调控声对于噪声的烦恼度下降值(RAS)。

标准样本匹配的成对比较实验

该实验环节为此方法的核心,需要进行标准样本类型及参数与原始噪声之间的匹配。通过进行原始噪声与标准样本频谱的相似性分析,利用成对比较法开展原始噪声与三种类型标准样本在不同声压级下的不相似度评价,处理得到不相似度矩阵,利用多维尺度分析(MDS),用较少的变量解释声音间的差异,判断原始噪声与标准样本之间的相似性。结合频谱分析,获取与目标声最为匹配的标准样本类型及声压级。其中,标准样本的最大声压级为原始噪声声压级+5dB,最小声压级为原始噪声声压级-5dB,步长为5dB。

例如:原始噪声为70dB的变电站噪声,则需要进行表4所列声样本的成对比较。

表4成对比较实验示例

RASs~ELV曲线查询

当得到噪声的烦恼度下降值(RAS)和最为匹配的标准样本后,便可对音频注入法的调控效果进行量化表达,但为了让量化结果更直观,可以查询以最为匹配标准样本为参考的RAS~ELV曲线,进一步得到原始声样本等效声压级变化值,具体步骤如下:

对叠加声烦恼度实验和标准样本匹配的成对比较实验结果进行分析,根据对应的RAS~ELV曲线,便可获得噪声调控效果对应的标准声样本等效声压级变化值(ELV)。通过此方式,可更加直观地表述音频注入法的效果。

尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例,可以理解的是,上述实施例是示例性的,不能理解为对本发明的限制,本领域的普通技术人员在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

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