AretmiS的响度(Loudness)分析

朗德技术支持 · 发表于 2010-11-11 13:42

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本帖最后由朗德技术支持于 2010-11-11 13:42 编辑

按照版主hyl2323的要求,简单描述ArtemiS中的响度计算方法。
在目前Artemis的版本中一共有6种计算方法，如下图:

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1.第一种是DIN德国标准：DIN 45631/A1

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根据6th order filter计算得到百分比总值N5（超过5%的响度级）
结果如下图：

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朗德技术支持 · 发表于 2010-11-11 13:54

2。第2种和第3种都是基于ISO532B的算法，主要根据Zwick的critical band（截止频带）方法划分进行计算。

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FFT/ISO对整个分析频率范围进行FFT计算得到
Filter/ISO主要针对1/3Octave的前9个频带的变化进行分析，即作为截止频带的前3个频带（40~80Hz,100~160Hz,160~250Hz)。剩下的频带（315~16000Hz）不作进一步运算。
所以，前者的结果比后者的结果高些。见下图：

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朗德技术支持 · 发表于 2010-11-11 14:17

3。第4种是HEAD自己的算法，低频分析中的衰减会较少.

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计算结果如下：

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朗德技术支持 · 发表于 2010-11-11 14:38

4.第5种和第6种是基于ANSI S3.4-2007 的算法，与ISO532B的区别是，频带划分基于ERB(等效矩形频带）计算，而不是基于critical band的bark计算。

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FFT/ANSI和FFT(3rd Octave)/ANSI的不同是：
带3rd Octave的是按照10Hz的分辨率（低频部分可按1Hz)等响曲线的倍频程进行分析计算.这个导致1KHz的40dB计算得到的响度要大于1sone。
而FFT是直接作为数据载入到算法中。而且，3rd的算法也为了与其它算法兼容。
结果对比如下图：

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朗德技术支持 · 发表于 2010-11-11 14:41

上述解释只简单描述了artemis中的算法的主要区别，具体内容可以参考Zwick或Moore and Glasberg 的相关心理声学文档。相关解释的疏漏请各位声学科班大哥大姐指正，谢谢！

Jeremiah · 发表于 2010-11-13 15:10

Very Good. Back up!!

hyl2323 · 发表于 2010-11-15 19:55

我算过，artemis里ISO532 FILTER方法和DIN方法的结果是相同的，不知道为何要提供两种选择，差别仅仅是filter方法可以设置滤波器的阶数。

hyl2323 · 发表于 2010-11-15 19:59

ANSI S3.4是新的算法，不知是哪个版本的Artemis开始有的？

朗德技术支持 · 发表于 2010-11-17 18:19

回复 8 # hyl2323 的帖子

目前这个算法只在最新的Artemis第12版本。

朗德技术支持 · 发表于 2010-11-22 11:10

回复 7 # hyl2323 的帖子

响度的DIN算法（filter order 6)和ISO 532 B (filter)的结果是一致的，只是DIN算法的多了一个N5值，谱线上是一致的；如果将DIN算法换成filter order 4，结果确实不一样了，参看下图：

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wy558558558 · 发表于 2010-11-22 11:20

请问AI（语言清晰度）的算法是什么？还有我曾用head的声品质分析与实际人体感受作对比，有些时候人体感觉很好的车，分析之后粗糙度和尖锐度相反。我们声品质分析到底需要分析哪些方面？

朗德技术支持 · 发表于 2010-11-22 11:52

回复 11 # wy558558558 的帖子

这里的DIN算法的后面是A1，不是AI,wy558558558是否注意到？

这个DIN 45631/A1里面的A1,代表这是Zwicker算法的 Amendment 1（修正第一版），即 Calculation of the loudness of time-variant sound ；

AI的解释我另建主题，在这里讨论不适合检索，请理解。

wy558558558 · 发表于 2010-11-22 12:05

不好意思，我没问这个问题，就是问AI的问题。

朗德技术支持 · 发表于 2010-11-22 17:44

回复 13 # wy558558558 的帖子

AI的相关解释见新主题,欢迎批评指正！

hyl2323 · 发表于 2010-11-22 21:30

谢谢楼主的解释。我看过一些资料，自己也算过，基于ISO532B的算法，一般认为FILTER方法和DIN方法是一致的，FILTER方法比FFT BASED方法要准确些（有标准指定用FILTER方法），因为FFT BASED的1/3倍频程是频域的算法，而FILTER的1/3倍频程是时间域的算法，后者更接近人耳的听觉原理。不过响度目前还在发展，没有标准化是不能像dBA一样大众化应用的一大原因，对用户来说，只要采用同一个算法分析要比较的数据，就可以达到应用要求。

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[声学基础] AretmiS的响度(Loudness)分析

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