acousticLoudness
声信号的响度
语法
描述
响度= acousticLoudness (audioIn,fs,calibrationFactor)
(还返回特定的响度。响度,specificLoudness)= acousticLoudness (___)
(也回报百分比响度。响度,specificLoudness,全氯乙烯)= acousticLoudness (___“TimeVarying”,真的)
(指定要返回默认的百分位数。响度,specificLoudness,全氯乙烯)= acousticLoudness (___,“TimeVarying”,真的,百分位数的,p)
acousticLoudness (___)没有输出参数的具体情节响度和响度文本显示。如果TimeVarying是真正的响度和特定的响度都绘制,后者在3 d。
例子
测量声音响度
测量ISO 532 - 1固定声波测井响度。假设被校准的记录水平1 kHz语气寄存器SPL计为100分贝。
[audioIn, fs] = audioread (“WashingMachine-16-44p1-stereo-10secs.wav”);响度= acousticLoudness (audioIn fs)
响度=1×228.2688 - 27.7643
衡量响度和固定信号的清晰度
创建两个固定信号等效功率:粉红噪声信号和白噪声信号。
fs = 48 e3;大调的= 5;pnoise = 2 * pinknoise(大调的* fs);wnoise =兰德(大调的* fs, 1) - 0.5;wnoise = wnoise * sqrt (var (pnoise) / var (wnoise));
调用acousticLoudness使用默认的ISO 532 - 1(茨威格)方法和输出参数的响度粉红噪声的阴谋。调用acousticLoudness再一次,这一次与输出参数,得到具体的响度。
图acousticLoudness (pnoise fs)
[~,pSpecificLoudness] = acousticLoudness (pnoise fs);
情节的响度白噪声信号,然后得到特定的响度值。
图acousticLoudness (wnoise fs)
[~,wSpecificLoudness] = acousticLoudness (wnoise fs);
调用acousticSharpness功能比较的清晰度粉红噪声和白噪声。
pSharpness = acousticSharpness (pSpecificLoudness);wSharpness = acousticSharpness (wSpecificLoudness);流(粉红噪声的锐度= % 0.2 f acum \ n 'pSharpness)
粉红噪声锐度= 2.00 acum
流(白噪声的锐度= % 0.2 f acum \ n 'wSharpness)
白噪声锐度= 2.62 acum
时变响度和百分位数
读入一个音频文件。
[audioIn, fs] = audioread (“JetAirplane-16-11p025-mono-16secs.wav”);
画出时变声音响度依照ISO 532 - 1和百分位数。听音频信号。
acousticLoudness (audioIn fs,“SoundField”,“扩散”,“TimeVarying”,真正的)
声音(audioIn fs)
调用acousticLoudness的输入和百分位数。打印Nmax和它们被百分位数。的Nmax百分位是最大响度报道。的它们被百分位是下面的音量响度报道的95%。
[~,~,perc] = acousticLoudness (audioIn fs,“SoundField”,“扩散”,“TimeVarying”,真正的);流(“马克斯响度= % 0.2 f索恩斯\ n '全氯乙烯(1))
马克斯响度= 89.48索恩斯
流(“它们响度= % 0.2 f索恩斯\ n '全氯乙烯(2))
它们被响度= 81.77索恩斯
从声压级测量声音响度
读入一个音频文件。
[audioIn, fs] = audioread (“Turbine-16-44p1-mono-22secs.wav”);
调用acousticLoudness没有输出参数绘制具体的响度。假设一个校正因子为0.15,一个参考21 micropascals的压力。确定校正因子特定于您的音频系统,使用calibrateMicrophone函数。
calibrationFactor = 0.15;refPressure = 21 e-6;calibrationFactor acousticLoudness (audioIn fs,“PressureReference”refPressure)
acousticLoudness使您能够指定一个中间表示,声压水平,而不是一个时域输入。这使您能够重用中间SPL计算。另一个优势是,如果你的身体SPL计不报告响度根据ISO 532 - 1或ISO 531 - 2中,您可以使用期限1/3-octave兼容标准响度计算报告。
计算声压水平从音频信号,首先创建一个splMeter对象。调用splMeter对象与音频输入。
spl = splMeter (“SampleRate”fs,“带宽”,“1/3倍频程”,…“CalibrationFactor”calibrationFactor,“PressureReference”refPressure,…“FrequencyWeighting”,“Z-weighting”,“OctaveFilterOrder”6);splMeasurement = spl (audioIn);
计算平均SPL面,跳过第一个0.2秒。只有保持乐队从25 Hz至12.5千赫(第一28乐队)。
SPLIn =意味着(splMeasurement(装天花板(0.2 * fs):最后,一28));
使用SPL输入,调用acousticLoudness没有输出参数绘制具体的响度。
acousticLoudness (SPLIn)
响度测量使用校准麦克风
建立一个实验显示的图。
创建一个audioDeviceReader从麦克风和读取一个对象audioDeviceWriter对象编写你的扬声器。
fs = 48 e3;deviceReader = audioDeviceReader (fs);deviceWriter = audioDeviceWriter (fs);
创建一个audioOscillator对象来生成一个1 kHz正弦信号。
osc = audioOscillator (“正弦”1 e3,“SampleRate”fs);
创建一个dsp.AsyncBuffer对象从麦克风获得缓冲数据。
大调的= 5;浅黄色= dsp.AsyncBuffer(大调的* fs);
五秒钟,正弦信号通过你的扬声器和记录使用您的麦克风。音频流的同时,注意报道的响度SPL计。一旦完成,读取缓冲区的内容对象。
numFrames =大调的* (fs / osc.SamplesPerFrame);为2 = 1:numFrames audioOut = osc ();deviceWriter (audioOut);audioIn = deviceReader ();写(浅黄色,audioIn);结束SPLreading = 60.4;micRecording =阅读(浅黄色);
计算校正因子的麦克风,使用calibrateMicrophone函数。
calibrationFactor = calibrateMicrophone (micRecording deviceReader.SampleRate SPLreading);
调用acousticLoudness与麦克风录音,采样率和校正因子。响度的报告acousticLoudness是真正的声音响度测量按照532 - 1。
响度= acousticLoudness (micRecording deviceReader.SampleRate calibrationFactor)
响度= 14.7902
你现在可以使用校准系数确定测量任何声音的响度是通过相同的麦克风录音链。
在赫兹情节具体响度
读入一个音频信号。
[audioIn, fs] = audioread (“TrainWhistle-16-44p1-mono-9secs.wav”);
ISO 532 - 1
确定时变特定响度根据默认的方法(ISO 532 - 1)。
[~,specificLoudness] = acousticLoudness (audioIn fs,“TimeVarying”,真正的);
ISO 532 - 1报告特定响度树皮,树皮垃圾箱在哪里0.1:0.1:24。把树皮垃圾箱赫兹,然后画出具体的响度赫兹跨越时间。
barkBins = 0.1:0.1:24;hzBins = bark2hz (barkBins);t = 0:2e-3:2e-3 *(大小(specificLoudness, 1) 1);冲浪(t, hzBins总和(specificLoudness 3)”。“EdgeColor”,的插值函数甘氨胆酸)组(,“YScale”,“日志”)视图(90[0])轴紧包含(“时间(s)”)ylabel (的频率(赫兹))colorbar标题(“具体的响度(索恩斯/树皮)”)
ISO 532 - 2
确定固定具体的响度根据Moore-Glasberg方法(ISO 532 - 2)。
[~,specificLoudness] = acousticLoudness (audioIn fs,“方法”,《ISO 532 - 2》);
ISO 532 - 2报告特定的响度ERB规模,ERB垃圾箱在哪里1.8:0.1:38.9。ERB规模的单位有时被称为凸轮。将ERB垃圾箱赫兹,然后画出具体的响度。
erbBins = 1.8:0.1:38.9;hzBins = erb2hz (erbBins);semilogx (hzBins specificLoudness)包含(的频率(赫兹))ylabel (“响度(索恩斯)”)标题(“具体的响度”网格)在
响度使用定制耳机反应
读入一个音频文件。
[x, fs] = audioread (“WashingMachine-16-44p1-stereo-10secs.wav”);
ISO 532 - 2允许您指定一个定制耳机响应计算响度时。创建一个30-by-2矩阵的第一列是频率和第二列是耳机的偏离平坦响应。
tdh = [0, 80, 100, 200, 500, 574, 660, 758, 871, 1000, 1149, 1320, 1516, 1741, 2000,…2297,2639,3031,3482,4000,4500,5000,5743,6598,7579,8706,10000,12000,16000,20000;…-50年,-15.3,-13.8,-8.1,-0.5,0.4,0.8,0.9,0.5,0.1,-0.8,-1.5,-2.3,-3.2,-3.9,…-4.2,-4.3,-4.3,-3.9,-3.2,-2.3,-1.1,-0.3,2,-5.4,,-12.1,-15.2,-30,-50]。';
计算响度使用ISO 532 - 2。指定SoundField作为耳机和耳机响应矩阵您刚刚创建。
acousticLoudness (x, fs,“方法”,《ISO 532 - 2》,“SoundField”,“耳机”,“EarphoneResponse”tdh)
流计算静止的响度
创建一个dsp.AudioFileReader对象读取音频信号帧。指定一个帧50毫秒时间。这将是你计算静止的响度帧持续时间。
fileReader = dsp.AudioFileReader (“Engine-16-44p1-stereo-20sec.wav”);frameDur = 0.05;fileReader。SamplesPerFrame =圆(fileReader.SampleRate * frameDur);
创建一个audioDeviceWriter对象编写音频默认输出设备。
deviceWriter = audioDeviceWriter (“SampleRate”,fileReader.SampleRate);
创建一个timescope随着时间的推移对象显示静止的响度。
范围= timescope (…“SampleRate”1 / frameDur,…“YLabel”,“响度(索恩斯)”,…“ShowGrid”,真的,…“PlotType”,“楼梯”,…“TimeSpanSource”,“属性”,…“时间间隔”,20岁,…“AxesScaling”,“汽车”,…“ShowLegend”,真正的);
在一个循环:
从音频文件读取一帧。
计算帧的静止的响度。
通过你的声音输出设备。
写的响度范围。
而~结束(fileReader) audioIn = fileReader ();响度= acousticLoudness (audioIn fileReader.SampleRate);deviceWriter (audioIn);范围(响度)结束发行版(fileReader)发布(deviceWriter)发布(范围)
输入参数
输出参数
算法
声音的响度和响度级感知属性。由于人与人之间的差异,测量的响度和响度级应考虑统计估计。ISO 532系列指定程序估计响度和响度级被特定的听力条件下给予人类的正常听力的人。
ISO 532 - 1和ISO 532 - 2为响度计算指定两种不同的方法,但让用户选择适当的方法对于一个给定的情况。
ISO 532 - 1:2017 (E) -茨威格的方法
ISO 532 - 1:2017 (E)描述的方法计算声静止和时变信号的响度。
这种方法是基于DIN 45631:1991。方法B算法不同于ISO 532:1975,通过指定对低频率的修正。
图和提供一个高度概括的步骤序列的方法。有关详细信息,请参见[1]。
根据时域信号电平调整
CalibrationFactor。以下步骤算法的假设一个真正的信号电平。信号转换为1/3倍频程使用SPL表示小数倍频带过滤。滤波器组由28 25 Hz至12.5千赫之间的过滤器。这个阶段的输出是在dB和标准化的参考压力。
低频率的1/3倍频程带根据固定权重表功能被弱化。一些低频的乐队组合起来形成一个乐队共有20至关重要的。
关键乐队的水平修正滤波器带宽和临界乐队水平阈值的安静,然后转化为核心的响度。
核心响度是映射到树皮垃圾箱。
频率传播计算用表级和频率相关的斜坡上。
响度计算积分的具体的响度,考虑到frequency-spreading斜坡。
这种方法是基于DIN 45631 / A1:2010,旨在正确模拟duration-dependent简称响度感知冲动的行为。时变的方法听起来是一个泛化的茨威格固定信号的方法。如果广义版本适用于静止的声音,它给相同的响度值作为固定的non-generalized形式的信号。
图和提供一个高度概括的步骤序列的方法。有关详细信息,请参见[1]。
根据时域信号电平调整
CalibrationFactor。以下步骤算法的假设一个真正的信号电平。信号转换为1/3倍频程使用SPL表示小数倍频带过滤。滤波器组由28 25 Hz至12.5千赫之间的过滤器。这个阶段的输出是在dB和标准化的参考压力。
SPL乐队一起平滑时间根据band-dependent过滤器。
低频率的1/3倍频程带根据固定权重表功能被弱化。一些低频的乐队组合起来形成一个乐队共有20至关重要的。
关键乐队的水平修正滤波器带宽和临界乐队水平阈值的安静,然后转化为核心的响度。
非线性模拟使用diode-capacitor-resistor网络时间衰变。这个模型陡峭的知觉短信号相比,长信号后下降。
核心响度是映射到树皮垃圾箱。
频率传播计算用表级和频率相关的斜坡上。
时间权重应用于模拟的duration-dependence响度感知。
响度计算积分的具体的响度,考虑到frequency-spreading斜坡。
ISO 532 - 2:2017 (E) - Moore-Glasberg方法
ISO 532 - 2:2017 (E)描述了一个双耳的声音响度计算模型平稳信号。ISO 523 - 2中的方法不同于那些在ISO 532:1975:它提高了在低频率范围和双耳响度计算每只耳朵模型允许不同的声音。ISO 532 - 2提供了一个很好的匹配的等响度级ISO 226:2003中定义的轮廓,和听力的阈值在ISO 389 - 7:2005中定义。
图和提供一个高度概括的步骤序列的方法。有关详细信息,请参见[2]。
根据时域信号电平调整
CalibrationFactor。以下步骤算法的假设一个真正的信号电平。信号转换为光谱表征。光谱表征转换根据固定过滤器代表声音的传输通过鼓膜(耳膜)。光谱是根据参考压强。
信号转换使用内耳的典范。传递函数是由一个固定的过滤器中指定的标准。过滤器的选择取决于指定的声场。
信号转换声谱的基膜的一种激励模式。转换完成使用ERB上的一系列rounded-exponential过滤器传播规模。
激励模式转换为特定的响度。
具体响度通过二进制抑制的模型,一个信号在一只耳朵抑制信号的响度诱发另一耳朵。这个阶段的输出是具体响度索恩斯/ ERB。
特定的响度是集成在ERB规模给索恩斯响度。
引用
[1]ISO 532 - 1:2017 (E)。“音响——响度的工程计算方法——第1部分:茨威格方法。”国际标准化组织。
[2]ISO 532 - 2:2017 (E)。“音响——响度的工程计算方法——第2部分:Moore-Glasberg方法。国际标准化组织。
扩展功能
另请参阅
splMeter|acousticSharpness|calibrateMicrophone|sone2phon|phon2sone|acousticFluctuation|acousticRoughness
