下载文档原格式
耳鸣心理声学特征检测李楚凌;王杰;梁韵怡;虞幼军;林枫;赵远新【摘要】目的观察耳鸣的心理声学检测特征,为系统地开展耳鸣的心理声学检测提供依据.方法回顾性分析以耳鸣为第一主诉的186例耳鸣患者的耳鸣心理声学检测结果,包括耳鸣主频、耳鸣响度、最小掩蔽强度、残余抑制时间,对结果进行统计学分析.结果耳鸣主频为纯音占62.90%(117耳).窄带噪声占17.20%(32耳),言语噪声占5.38%(10耳),白噪声与啭音均占3.23%(各6耳),脉冲啭音占1.07%(2耳),脉冲纯音占0.54%(1耳),无明确主频占6.45%(12耳);耳鸣响度≤5 dB SL占54.30%(101耳),6～10 dB SL占14.52%(27耳),11～15 dB SL占10.21%(19耳),16～20 dB SL占5.92%(11耳),21 dB SL以上占8.6%(16耳),而未匹配到响度者占6.45%(12耳).主诉有听力损失可以匹配到耳鸣响度组与主诉无听力损失可以匹配到耳鸣响度组间耳鸣平均响度比较差异无统计学意义;41.4%耳患者最小掩蔽强度在0～10 dB之间;86.82%患者残余抑制时间在2分钟之内.结论耳鸣心理声学特征测试可为耳鸣诊疗提供其详细的心理声学特征资料,并为比较耳鸣的疗效提供依据.【期刊名称】《听力学及言语疾病杂志》【年(卷),期】2009(017)004【总页数】2页(P387-388)【关键词】耳鸣;心理声学特征【作者】李楚凌;王杰;梁韵怡;虞幼军;林枫;赵远新【作者单位】广东省东莞市妇幼保健院,东莞,523700;广东省东莞市妇幼保健院,东莞,523700;广东省佛山市第一人民医院耳鼻咽喉头颈外科;广东省佛山市第一人民医院耳鼻咽喉头颈外科;广东省佛山市第一人民医院耳鼻咽喉头颈外科;广东省佛山市第一人民医院耳鼻咽喉头颈外科【正文语种】中文【中图分类】R746.5耳鸣被定义为没有外界声源刺激的情况下所感知的声音的感觉［1］。
魁；塑．!垒凰。
D A B中心理声学模型算法及M at l ab仿真袁洪琳武桐武卫强(西安工程大学电子信息学院，陕西西安710048)嘲要】本文介绍了—种教字音频广播(D A B)中信源编码的实现依椐：心理声擎模型。
本文针对D A B的信源编码，对心理声学模型的算法做了深入的分析，并运用M a t l a b对其进行了仿真．这对后续的电路设计有重要的指导意义。
口搠】DAB；M PEG l；心理声学模型数字音频广播(D A B)中信源编码重要的组成部分，厶理声学模型，是通过模拟人耳复杂的声学系统，达到对音频数据压缩的目的，从而使音频信号可进行有效地传输。
图1为D A B信源编码结构：●l妊垃量嗣图1D A B信源编码结构圈子带滤波器组将音频P CM信号从时域映射到频域，分解成等宽的32个子带输出，以近似人耳的听觉系统，由于临界频带不等宽，滤波器组的子带划分与临界带宽不匹配，需要由心理声学模型分析信号的功率密度谱提供更精细的频率分辨率。
在进行数据压缩时，对不能被人耳听到的声音信号不予编码，编码时相应于每一帧的样点信号需进行比特分配，32条子带的比特分配均以各子带的信号—掩蔽比率为基础进行计算。
也就是说，孵学模型作用是确定每条子带的信号—掩蔽比率。
1心理声学模型算法1．1FFT分析掩蔽阈值是由从信号功率密度谱估计得到的，因此需要对输入的时域音频PC M信号进行FFT变换，一帧的P C M样本为1152个，因此选择对1152个样本做1024点的FF T变换，为了平滑截取信号的两端并减少泄漏，选用汉宁窗。
汉宁窗加窗的PC M信号经过FF T变换，得到一帧音频信号的功率密度谱。
信号的频谱密度计算：1'1-1×(k)=10l ogI告∑h(1)s(1)e‘州㈣卜I、1=0k=O，1。
…N，2—1(1)h(I)=sv"gS-x0．5x(1一c os[2×"IT xi／哪0≤i≤N一1，其中，Sa)是输入信号，h(i)是汉宁窗，N=1024012确定声压级子带n中的声压级的确定如下：Ls b【n)=M A X]X s pl(n)，20xl0910(s cf。
图1 乘法器谐波产生电路图2 等响度曲线图引入声压级-响度扩展比率以保证合成信号与原信号在响度音色等方面的一致性；另一方面，针对非线性方法固有的非线性畸变问题，将数字信号处理中的时频分析算法引入虚拟低音系统，提出了基于相位声码器的虚拟低音增强算法，该算法通过短时FFT分析信号低频成分，在此基础上计算各频率通道的瞬时频率并构造谐波相位。
同时算法利用参数化的等响度曲线，精细计算了合成谐波每个频率通道能量与对应的基频通道能量比用来保证响度及音色还原。
3.1 谐波产生设g1，g2，g3，g4为线路增益乘法器的输出信号，于是有依次计算出x3，x4系统的最终输出（3）式中，，，，。
由式（3）可知，y(t)包含了输入信号的2、3、4次谐波，滤去直流信号和基频信号即可得到虚拟低音信。
上述结果是在输入为纯音信号的前提下推得的于复音信号输入，不同频率间的互调干扰会给输入带来保持谐波信号响度对声压级的动态特性与基频处一致对有效还原虚拟低音信号的响度与音色特征十分重。
设式中，n为谐波阶次。
谐波信号能量与基频信号能量应满足关系：式中，E rf，E f分别为倍频点和基频点的信号能量以分贝为单位；K为增益常量式中，X rf，X f分别为倍频点和基频点的信号幅度3.3 算法的物理模型本方案的谐波信号利用图3所示的乘法回路生成无图3 谐波生器原理框图衡。
对于输入In(n)，该模块产生的相应的控制信号为c(n)：（8）式中，b0，b1，b2，a0，a1，a2为U p w a r d s Composer Logic模块决定的多项式系数。
这一方法只能满足对式(6)的近似实现，系统中RR(f,n)被近似为以阶次n为变量与频率无关的函数RRif,17,)，将相应的参数代入式(8)，计算得：（9）系统输入为[f0f1]范围内的基频信号，输出为虚拟低音信号。
将输出信号与原信号频率在f1以上的高频成分叠加即可得到虚拟低音增强信号4 低音增强技术在平板电视中的应用Enhance Frequency决定4.2 虚拟低音技术原理虚拟低音的产生是将声音信号中频率低于扬声器截止频率的部分来产生谐波谐波可以产生感知上的虚拟低音图如图4所示，采用高通滤波器于扬声器截止频率以上的音频信号通过高通滤波器后经过采样和编码后存储在内存当中器，将无法通过扬声器表现出来的低频内容取样出来将其作为低频补偿基频样本大，再送入谐波发生器产生同基频谐波信号波再经过第二次滤波，3阶谐波，将保留的谐波信号与已通过高通滤波器的原始声音信号叠加后送给功放输出的音质要求不一样，所以在电视工厂菜单中增加相应的参数调整选项。
