Громкость модели

Параметры модели (рис. 11, Б) ti=i=300 мс, -Га—30 мс, Тз=0.1 мс, а также характеристики функциональных преобразователей р), Q2 (р)> Q3 (р) были оптимизированы по минимуму среднеквадратического отклонения временной функции громкости модели L (X, t) от экспериментальной функции громкости испытуемого L X, t) = —L (X—S (X, t)). Совпадение функции временной суммации испытуемого и модели можно признать удовлетворительным. [c.28]

Можно сказать, что результаты экспериментов грубо приближенно соответствуют модели, приводящей к следующей процедуре расчета громкости. Частотный диапазон сигнала разбивается на примыкающие друг к другу критические полосы для каждой критической полосы определяется приходящаяся на эту полосу частичная [c.16]

В чем состоит грубая приблизительность такой модели и как эта модель может быть развита, мы увидим в дальнейшем. Здесь же заметим, что если спектр сигнала сосредоточен в одиночных критических полосах с промежутками между ними, превышающими величину критической полосы, то подсчет громкости по этой модели дает удовлетворительный результат. [c.17]

Таким образом, частичные громкости одиночных изолированных критических полос суммируются, а громкость узкополосного сигнала, сосредоточенного в единственной критической полосе, зависит только от его общей мощности. В этом модель достаточно точна. [c.18]

Рассмотрим известные из литературы модели формирования громкости. Исторически наиболее ранним является описание временной суммации как процесса накопления в простой интегрирующей цепи с некоторой постоянной времени (рис. 10) [c.24]

Рис. 11. Модели временной суммации громкости.

Таким образом, простейшая модель позволяла удовлетворительно объяснить экспериментальные данные только при уровнях, близких к абсолютному слуховому порогу, в большей же части динамического диапазона модель формирования громкости, содержащая одну интегрирующую цель, оказалась недостаточной. [c.25]

Функциональная схема рассматриваемой модели изображена на рис. 11, А. Дифференцирующими цепями представлены упомянутые выше факторы, вызывающие начальный спад возбуждения. Функциональное преобразование (р) представляет функцию громкости громкость длительного сигнала постоянной амплитуды равна р). Данная модель оценивалась при следующих значениях параметров [c.25]

Модели рис. 11, А и 11, В математически эквивалентны, поэтому постоянные времени в модели, содержащей только интеграторы, должны быть такие же, как и в ранее рассмотренной модели. Сумма параметров Q , Q , образует функцию громкости, причем вблизи абсолютного слухового порога Qi p , Q —Qa— , поэтому при малых уровнях эта модель, как и модель со спадом возбуждения, превращается в простейшую модель с одним интегрирующим звеном. [c.26]

Исследования временной суммации громкости основываются хотя и на значительном по объему зкспериментальном материале, но полученном разными методами, как правило в узких диапазонах экспериментальных условий и на разных группах испытуемых. По этим причинам расхождения зкспериментальных результатов разных авторов плохо поддаются объяснению. Однако в общем можно сказать, что большинство результатов соответствует временному интегрированию нелинейной системой с большой постоянной времени 100—200 мс и даже больше. Сопоставления различных методов измерения временной суммации, поиск и обоснование методов, адекватных объекту исследования, оценка структуры и параметров модели временной суммации остаются актуальными для исследования слуха. [c.42]

Среди опубликованных экспериментальных исследований амплитудных дифференциальных порогов также встречаются противоречивые результаты, в частности для модуляционных порогов при высокочастотных несущих. Частотные зависимости по временной огибающей в слуховом анализе медленных изменений громкости не всегда удается объяснить механизмом временной суммации громкости. Например, зависимость модуляционных порогов от частоты модуляции требует низкочастотной фильтрации огибающей с постоянными времени на порядок меньше, чем в моделях временной суммации. Пока нельзя считать окончательно установленными связи между функцией громкости, временной суммацией и дифференциальными порогами. [c.42]

Модель восприятия высоты периодичности. С. М. Ищенко (1987) предложил математическую модель слухового механизма анализа периодичности во временной области. Эта модель использует лишь несколько предположений и известных свойств слуховой системы, а именно запоминание зависимости громкости звукового сигнала от времени I (i) сравнение значений громкости по абсолютной величине в различные моменты времени t и t+x, где т — временная задержка генерацию импульса в случае совпадения громкостей с точностью до заранее заданного порога s, много меньшего максимального значения (i) суммирование числа импульсов для различных задержек, в результате чего получается зависимость суммы импульсов от задержки S с). Период зависимости (t) определяется по наибольшему максимуму S х) для наименьшей задержки, не равной нулю. [c.68]

Ультразвук проник и в бытовую радиоэлектронику. В некоторых моделях современных телевизоров ультразвук использовали для беспроводного дистанционного управления. Небольшой ультразвуковой пульт, умешаю-щийся на ладони, позволяет не только включать и выключать телевизор на расстоянии до 6 метров, но и регулировать яркость изображения и громкость звука, а также переключать программу передач. Ультразвуковой дистанционный пульт может управлять и магнитофоном. [c.140]

По оси абсцисс — УЗД короткого сигнала X, дБ по оси ординат — функция временной суммации 8, дБ, т. е. превышение уровня короткого сигнала (длительностью мс) над уровнем сигнала длительностью 500 мс при равной громкости. Точпи — отдельные оценки функции временной суммации. Точки, снабженные крестообразным указателем, — результат усреднения нескольких оценок (горизонтальная черта — диапазон уровней короткого сигнала, в котором производилось усреднение вертикальная черта — два стандартных отклонения распределения оценок). Кривые — функция временной суммации модели, полученная посредством минимизации среднего квадрата ошибки временной функции громкости модели. [c.27]

Возвращаясь к модели громкости, мы видим, что такие свойства спектрального анализатора внутреннего уха, как непрямоугольность амплитудно-частотных характеристик фильтров и латеральное подавление, не позволяют определять частичные громкости в критических полосах без учета возбуждения в соседних критических полосах, в то же время частичная громкость в одиночной изолированной критической полосе зависит только от энергии сигнала, приходящейся на эту полосу частот. [c.21]

Учет этих факторов в моделях громкости с прямоугольными фильтрами приводит к необходимости дополнения модели специальными правилами учета взаимной маскировки критических полос (Цвикер, Фельдкеллер, 1971). Модель формирования слухового спектра, построенного из фильтров, свойств которых близки к свойствам слуховых фильтров, не требует дополнительных правил, а позволяет оценивать громкость как интеграл от слухового спектра по высоте (Карницкая, 1972 Чистович и др., 1976). [c.21]

Рис. 10. Простейшая модель временной суммации (Л) и экспериментальные функции временной суммации громкости тонального сигнала частотой 1 кГц (Б) (по Цвикер, Фельдкеллер, 1971).

Аналогичные трудности для рассматриваемой модели имеют место и при оценках величины к по экспериментам временной суммации. Для пороговой суммации оценка к близка к 2, что хорошо согласуется с экспериментальной функцией громкости для суммации при средних и больших громкостях также были получены оценки, близкие к 2 (Zwislo ki, 1969 Цвикер, Фельдкеллер, 1971), в то время как степенной показатель к функции громкости в этой области уменьшается до 0.5. Так же обстоит дело и с надежностью экспери- [c.25]

Например, было показано ( o hen, 1982), что индивидуальные зависимости слуховых порогов от частоты могут иметь существенные (2—14 дБ) перепады на близких частотах с острыми максимумами и минимумами. При этом оказалось, что пороговые функции временной суммации, подобные изображенной на рис. 10, значительно круче для частот, при которых наблюдается высокая слуховая чувствительность (3.7 дБ на удвоение длительности), чем для частот с пониженной чувствительностью (1.7 дБ на удвоение). Это можно объяснить следующим образом. Функция громкости тона, частота которого соответствует узкому минимуму на частотной зависимости слуховых порогов, растет вблизи порога относительно медленнее (т. е. степенной показатель к меньше), так как при увеличении стимула импульсация возрастает лишь в нейронах с одной и той же характеристической частотой нейроны с соседними характеристическими частотами имеют повышенный порог и поэтому начинают возбуждаться только тогда, когда уровень достаточно увеличивается. Функция громкости тона, частота которого соответствует узкому максимуму на кривой порогов, по аналогичным причинам вблизи порога растет быстрее к больше). Поэтому для слухового обнаружения короткого тона в первом случае (медленное нарастание импульсации) его уровень по сравнению с уровнем длительного тона должен быть увеличен больше, чем во втором случае (быстрое нарастание импульсации). Это находится в согласии с моделью с одним инерционным звеном (рис. 10), которая справедлива для околопороговых уровней. [c.28]

Для объяснения хода дифференциальных порогов второй группы модель Пирса была усложнена (Телепнев, 1979). Согласно модели, громкость определяется как плотность импульсного потока, переносящего слуховую информацию в периферических отделах слуховой [c.31]

С помощью этого выражения на рис. 17 и 18 построены теоретические кривые при т=20 мс. Они удовлетворительно соответствуют экспериментальным данным Цвикера и Фельдкеллера, однако постоянная времени 20 мс сильно отличается от главной постоянной времени в моделях временной суммации (200 мс). Этот результат заставляет допустить возможность того, что слуховое обнаружение периодических амплитудных модуляций происходит не по суммарной громкости. [c.38]

Таким образом, результаты проверки модели А. С. Колоколова на ее адекватность психоакустическим данным позволяют заключить, что модель предсказывает основные факты по восприятию сложных звуков, рассмотренные выше. Тем не менее ряд эффектов второго порядка, например 2-й эффект высотного сдвига узкополосных негармонических сигналов, а также высотные сдвиги гармонических звукорядов, вызванные изменением громкости, не могут быть объяснены на основе данной модели. [c.68]

Телепнев В. И. Экспериментальные динамические характеристики и функциональные модели слуховой подсистемы громкости для узкополосных сигналов Дис.. . . канд. физ.-мат. наук. М. АКИН, 1984. 210 с. [c.108]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...