最近在做异音分析的一些研究。除了一直存在的HOHD, 现在又有klippel的建模分析异音法,还有listen推出的PRB算法。不知道哪种分析方式更能贴合人耳听异常音的判断?
listen的异音算法主要针对在企业生产线复杂噪音环境下的异音测试。klippel的异音分析主要针对扬声器的物理模型及振动模态。
两者的共同点是都有异音判断功能;不同点是listen侧重产线的品质管控,klippel侧重对异音的判断与分类,并通过相关测试模块分析出各类异音的产生原因。
我编了一些算法和测试系统,基本上可以和sc的HOHD,nor HOHD分析方式可以吻合。
不知道您对klippel上的纯音检测算法,sc的PRB算法有没有做过研究?蛮想实现的。
谢谢。
算法可以很多种,关键点在于如何把扬声器异常音的信号特征从扬声器固有特性及当时的声学环境中提取出来。
KLIPPEL的异音测试方法是从一个系统的扬声器失真模型展开的,你可以查阅下相关的文献资料。
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这个属于基础性研究了,一下子真说不清楚。SORRY
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异音的能量通常汇集在时域的某时间点处,而在频域看能量分散且幅度很小。一般可通过扫频来测试。