中国科学院声学研究所所长择优基金(Y154221701)
- 作品数：3 被引量：8H指数：2
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- 相关机构：中国科学院深圳大学更多>>
- 发文基金：中国科学院声学研究所所长择优基金国家自然科学基金上海市自然科学基金更多>>
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- 双耳分听汉语普通话声调研究被引量：3
- 2014年
- 系统地探讨与研究了以汉语为母语的右利手被试者对汉语普通话声调感知的偏侧优势。选取40个常用的汉语普通话单音节词作为实验材料,在合适的反应时间和信噪比下采用双耳分听范式进行声调辨别听觉感知实验。实验要求被试者从同时、分别播放到左右耳的不同声调中选出一个最清楚听到的声调,而不考虑所选的声调来自左耳还是右耳。30位听力正常的右利手被试者参与了此项实验。实验结果表明,在本研究设定的双耳分听实验条件下,汉语为母语的右利手被试者对汉语普通话声调的感知存在显著的右耳(大脑左半球)优势,且对四个声调的感知具有相同的偏侧优势;左、右耳对四个声调间感知差异的趋势基本一致,且对3声的感知显著较其余声调差。
- 牟宏宇原猛冯海泓
- 幅度调制信息对乐器识别的影响被引量：3
- 2015年
- 通过乐器音自动识别实验研究了幅度调制(amplitude modulation,AM)信息对于人类乐器识别的影响。具体步骤为:依据听觉模型,提取乐器音信号中若干频带中的AM信息,再基于所得到的AM信息计算统计学特征,采用逐对比较的支持向量机法进行乐器音的机器识别。采用了5种分频带数目(2,4,8,16和32)和4种AM计算方法。结果表明,频带数的增加有助于识别效果的提高,但从16频带到32频带效果趋近平稳;不同的AM提取方法也会对识别结果产生影响,其中解析信号法产生的AM信息提供了最好的乐器识别效果。分析发现自动识别结果高于采用相似的AM信息的人类识别结果。该自动识别系统为人工耳蜗或声码器仿真声模型的乐器识别提供了一个计算模型,对人工耳蜗乐器识别实验和训练具有参考价值。
- 孟庆林原猛夏洋冯海泓
- 关键词：幅度调制自动识别人工耳蜗听觉模型声码器解析信号
- 一种抑制方向性噪声的双耳语音增强算法被引量：2
- 2016年
- 为了给双耳听力设备佩戴者带来更好的语音可懂度,提出了一种利用双耳时间差与声级差的近场语音增强算法,该方法首先利用这两种差异来估计语音的功率谱和语音的相干函数,然后计算干扰噪声在左右耳间的头相关传输函数的比值,最后构造两个维纳滤波器。客观评价的参数显示该算法去噪效果优于对比算法而目标语音的时间差误差和声级差误差低于对比算法。主观的言语接受阈测试表明该方法能有效提高语音可懂度。结果表明,该算法在能够有效去除干扰噪声的同时,保留了目标语音的空间信息。
- 方义冯海泓陈友元胡晓城
- 关键词：耳语音维纳滤波器可懂度语音增强传输函数
