CN105163262B - 一种扬声器异音检测方法及检测系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种扬声器异音检测方法及检测系统，主要解决传统的扬声器异音检测方法所获得的结果无法与人耳主观感觉的判断结果达到一致的问题。本发明是一种基于心理声学尖锐度参量的扬声器异音检测方法及检测系统，通过计算扬声器高阶尖锐度失真来进行扬声器的异音检测。本发明采用高阶尖锐度失真算法所获得的扬声器异音判断结果更加符合人耳的主观感受，从而降低误判率，提高判断结果的正确性。
Description
技术领域
在扬声器的研发阶段，不正确的设计发声体结构或者不恰当的选择材料，会导致扬声器振动发声时产生异音；在扬声器的批产阶段，更多不可预料的情况，例如：中心胶部位脱胶、音圈变形或散线、弹波老化失去弹性以及盆架变形等情况，会导致扬声器发出异音。尤其在批产的过程中，这种情况很难被完全避免。有异音的扬声器在激励正常声音时会产生让人无法接受的刺耳的声音，因此，这些扬声器是不能交付给客户的，在生产的过程中需要被检测出来。传统的客观参数检测包括频响与总谐波失真(THD)，利用这些参数所获得的结果无法达到与人耳的主观感受相一致，无法检测出扬声器中的异音。因此，在实际的生产过程中，还是需要专门的听音员进行人耳主观判断，从而给出扬声器是否存在异音的结果。然而，人耳的主观判断结果受主观情绪的影响很大。另外，长期的听音工作对听音员的身心健康造成了极大的伤害。因此寻找一种与人耳主观感受相一致的扬声器异音的客观检测方法是非常必要的。
背景技术
现有的扬声器异音检测方法有以下三种：
A)R&B方法。美国Listen公司利用离散对数扫频信号激励扬声器，之后分段提取声响应中对应各个单频激励信号的响应信号，利用专利算法Harmonic Track得到对应某个单频激励的基频响应和各次谐波响应，最后计算谐波响应中10-20阶的谐波能量占基频响应与谐波响应总能量的百分比获得扬声器的R&B值。该方法与传统的THD计算方法类似，依据声音响应的物理属性能量，仅仅改变了计算百分比的谐波阶数。该方法并没有考虑人耳对声响应的处理过程，因此很难做到与人耳听音判断结果相一致。
B)时域微分法。Leonhard在他的专利《Method and system for detecting andgenerating transient conditions in auditory signals》提出了一种基于时域微分的扬声器异音的检测方法。他利用连续的对数扫频信号激励扬声器，之后分三步处理获得的声响应信号。1、将声响应信号通过6组带通滤波器，来仿真耳蜗的6组带通滤波器。2、将6组带通滤波后的信号分别整流，然后分别通过6个低通滤波器，得到6组包络信号。3、对6组包络信号求微分，最终得到6组时域微分曲线。该方法在时域上进行处理，因此受环境噪声的影响比较大，不适合在产线上使用。
C)响度差方法。著名电声工程师Steve Temme提出了一种基于简化的听觉感知模型的方法。该方法通过计算扬声器实际响应信号的响度与理想的响应信号的响度之差来判断扬声器是否存在异音。然而，这个简化的听觉感知模型实际上是基于声音的响度得到的，模型所获得的测试结果也只是反映了声音信号的强度，并不能表示声音信号的舒适程度。因此，这个方法也很难与人耳的听音判断结果一致。
发明内容
发明目的：现存的扬声器客观检测方法并不能实现扬声器检测的结果与人耳主观感觉相一致。本发明的目的就是提出一种能够符合人耳主观感觉的扬声器异音检测方法及检测系统。本发明使用了能够反映声音舒适程度的尖锐度这个心理声学参量，通过计算扬声器响应信号中高阶尖锐度失真来实现对扬声器异音的测量。
技术方案：为了解决上述技术问题，本发明提供的一种扬声器异音检测方法：包括以下阶段：
第一阶段：PC生成激励信号，激励信号经过数据采集卡中的D/A转换器转变成模拟激励信号，将模拟激励信号通过功率放大器放大，激励待测扬声器使待测扬声器发声，待测扬声器发出声音信号后，由测量麦克风进行接收，获得模拟响应信号；将模拟响应信号通过前置放大器放大，再通过数据采集卡中的A/D转换器转变成响应信号；将接收到的响应信号输入到PC中进行异音检测；
第二阶段：(1)将激励信号与响应信号根据激励信号的频率值进行划分，获得若干段子激励信号和子响应信号，每一段子响应信号对应了激励信号中的某一频率点的子激励信号的响应结果，每一段子激励信号对应了激励信号中的某一频率点的子激励信号；
(2)将每一段子激励信号与子响应信号进行预处理，即去掉该子激励信号与子响应信号的第一个半个周期以及最后一个半个周期；
(3)将每一段预处理过后的子激励信号与子响应信号一起输入到高阶尖锐度失真模块，计算每一频率点处的高阶尖锐度失真(The Sharpness Distortion of High orderHarmonics，简称HHSD)值；
(4)将每一频率点处的高阶尖锐度失真值绘制出来，最终获得高阶尖锐度失真值关于频率点的曲线即扬声器异音曲线，根据该扬声器异音曲线给出待测扬声器好坏的判定结果。
进一步，所述的激励信号为数字离散扫频测试信号，并且是对数扫频。
进一步，高阶尖锐度失真模块计算每一频率点处的高阶尖锐度失真值的方法(即高阶尖锐度失真算法)为：
(1)输入每一段预处理过后的子激励信号与子响应信号；
(2)计算子响应信号的能量，将子激励信号的能量等比例放大或缩小，修正到与子响应信号的能量一致；
(3)计算修正后的子激励信号的尖锐度，记作s0；
(4)滤除子响应信号中的低频谐波成份；
(4)计算滤波后的子响应信号的尖锐度，记作stotal；
(5)计算高阶谐波所引起的异音的尖锐度为stotal-s0；
(6)计算高阶尖锐度失真值：
进一步：尖锐度计算过程如下：
(1)计算输入信号的特性响度N'(z)以及响度N；
(2)选择使用的尖锐度计算模型，根据所选择的模型决定尖锐度加权函数g(z)；
(3)根据选择的尖锐度计算模型，获得最终的尖锐度计算结果。
进一步，所述尖锐度计算模型包括为Fastl&Zwicker模型或Bismarck模型或Aures模型。
进一步，子激励信号的尖锐度计算模型选择Bismarck模型，子响应信号的尖锐度计算模型选择Aures模型。
进一步，所述滤除子响应信号中的低频谐波成份为：滤除部分为2-10阶低阶频率成分。
进一步，根据该扬声器异音曲线给出最终扬声器好坏的判定结果的方法为：
选取无异音的扬声器，经过第一阶段和第二阶段的处理，获得高阶尖锐度失真值关于频率点的曲线即无异音的扬声器异音曲线，然后根据无异音的扬声器异音曲线设置扬声器异音曲线阈值，并将得到的待测扬声器的扬声器异音曲线与设置的扬声器异音曲线阈值进行比较，如果扬声器异音曲线超过扬声器异音曲线阈值，则说明待测扬声器有异音。
进一步，用于所述的扬声器异音检测方法的检测系统，包括：
PC：用于产生激励信号并传输给数字采集卡；接收响应信号并通过高阶尖锐度失真模块计算每一频率点处的高阶尖锐度失真值，进而获得扬声器异音曲线，根据该扬声器异音曲线给出待测扬声器好坏的判定结果；
数据采集卡：数据采集卡中的D/A模块将激励信号转换成模拟激励信号并传输给功率放大器；数据采集卡中的A/D模块将放大后的模拟响应信号转换成响应信号并传输给PC；
功率放大器：将模拟激励信号进行放大，激励待测扬声器使待测扬声器发声；
测量麦克风：接受待测扬声器发出的声音信号，获得模拟响应信号并传输给前置放大器；
前置放大器：将模拟响应信号进行放大，得到放大后的模拟响应信号并传输给数据采集卡。
有益效果：本发明通过高阶尖锐度失真算法，计算了扬声器响应信号中的高阶尖锐度失真值，进而根据该结果判断扬声器是否存在异音。因为尖锐度是反映声音舒适程度的一个心理声学参量，所以采用高阶尖锐度失真算法所获得的扬声器异音判断结果更加符合人耳的主观感受，从而降低误判率，提高判断结果的正确性。
附图说明
图1为本发明扬声器异音检测系统结构示意图；
图2为500Hz频率点的子激励信号的时域图与频域图；
图3为500Hz频率点的子响应信号的时域图与频域图；
图4为无异音扬声器与有异音扬声器的高阶尖锐度失真值曲线；
图5为本发明高阶尖锐度失真算法流程图；
图6为500Hz频率点的修正后的子激励信号的时域图和频域图；
图7三种尖锐度模型的加权系数。
具体实施方式
下面结合附图及实施例对本发明作进一步的说明。
本发明中所述的激励信号和响应信号均为数字信号。
按照图1搭建测试系统，扬声器异音检测系统包括：PC：用于产生激励信号并传输给数字采集卡；接收响应信号并通过高阶尖锐度失真模块计算每一频率点处的高阶尖锐度失真值，进而获得扬声器异音曲线，根据该扬声器异音曲线给出待测扬声器好坏的判定结果；
数据采集卡：数据采集卡中的D/A模块将激励信号转换成模拟激励信号并传输给功率放大器；数据采集卡中的A/D模块将放大后的模拟响应信号转换成响应信号并传输给PC；
功率放大器：将模拟激励信号进行放大，激励待测扬声器使待测扬声器发声；
测量麦克风：接受待测扬声器发出的声音信号，获得模拟响应信号并传输给前置放大器；
前置放大器：将模拟响应信号进行放大，得到放大后的模拟响应信号并传输给数据采集卡。
PC产生的激励信号为离散的扫频信号，包括六个参数：起始频率、终止频率、幅度、最小时间、最小周期和频率间隔。
算法分析由PC中的程序执行完成。具体的扬声器异音检测流程如下：
(1)将激励信号与响应信号根据激励信号的频率值进行划分，获得若干段子激励信号和子响应信号，每一段子响应信号对应了激励信号中的某一频率点的子激励信号的响应结果。图2给出了500Hz频率点的子激励信号的时域图和频域图，图3给出了相应的500Hz频率点的子响应信号的时域图和频域图。子激励信号的单位为电压，子响应信号的单位为声压。
(2)将每一段子激励信号与子响应信号进行预处理，即去掉该子激励信号与子响应信号的第一个半个周期以及最后一个半个周期，以避免相邻子信号之间的干扰。
(3)将每一段的预处理过后的子激励信号与子响应信号一起输入到高阶尖锐度失真模块，计算每一频率点处的高阶尖锐度失真值。
(4)将每一频率点处的高阶尖锐度失真值绘制出来，最终获得高阶尖锐度失真值关于频率点的曲线。根据该扬声器异音曲线给出最终扬声器好坏的判定结果。图4给出了无异音扬声器的高阶尖锐度失真值曲线与有异音扬声器的高阶尖锐度失真值曲线，可见两条曲线的区分度很大。有异音扬声器的高阶尖锐度失真值曲线明显高于无异音扬声器的高阶尖锐度失真值曲线。在产线上，可以通过设置合适的门限，使好的扬声器通过，使坏的扬声器不通过。
本发明通过高模块阶尖锐度失真计算每一频率点处的高阶尖锐度失真值。图5给出了扬声器异音检测流程的高阶尖锐度失真模块具体的高阶尖锐度失真算法流程如下：
(1)输入每一段的预处理过后的子激励信号与子响应信号(即某一频率点预处理过后的子激励信号和子响应信号)到高阶尖锐度失真值模块。
(2)计算响应信号的能量，将子激励信号的能量等比例放大或缩小修正到与子响应信号的能量一致。图6给出了500Hz频率点的修正后的子激励信号的时域图和频域图，此时，修正后的子激励信号的单位为声压。这样，保证了子激励信号与子响应信号能量的一致性。
(3)计算修正后的子激励信号的尖锐度，记作s0。
(4)滤除子响应信号中的低频谐波成份。从图3可以看出，子响应信号中除了含有原有的基频成份，还包含了许多整数倍与基频的谐波成份。根据心理声学掩蔽效应，高能量的基频会将邻近的低能量的谐波成份掩蔽。因此，计算子响应信号的尖锐度时，忽略了低阶的谐波成份，只计算由基频和高阶谐波成份所产生的尖锐度。
(4)计算滤波后的子响应信号的尖锐度，记作stotal。
(5)计算高阶谐波所引起的异音的尖锐度为stotal-s0。
(6)计算高阶尖锐度失真HHSD，具体如下：
高阶尖锐度失真模块中的尖锐度计算有三种模型可供选择，包括：Fastl&Zwicker模型、Bismarck模型和Aures模型。尖锐度的具体计算过程如下：
(1)根据ISO532B响度计算标准，计算输入信号的特性响度N'(z)以及响度N；
(2)选择使用的尖锐度计算模型，根据所选择的模型决定尖锐度加权函数g(z)。图7给出了不同尖锐度模型所对应的加权函数曲线。由图可以看出，Aures模型的加权函数值总体最大，Bismarck模型的加权函数值总体最小，Fastl&Zwicker模型的加权函数值总体居中。
(3)根据不同的尖锐度计算模型，获得最终的尖锐度计算结果。Fastl&Zwicker尖锐度模型以及Bismarck尖锐度模型的计算公式如下(均为现有的计算公式)：
Aures尖锐度模型的计算公式如下：
其中c为校准因子，取0.11。
这样，Aures模型计算得到的尖锐度值总体最大，Bismarck模型计算得到的尖锐度值总体最小，Fastl&Zwicker模型计算得到的尖锐度值总体居中。
高阶尖锐度失真算法中有两个重要的参数：低阶频率成份的具体阶数和尖锐度计算模型的具体选择。在算法使用中，这两个参数可由用户自定义。推荐的参数选择如下：
(1)滤除的低阶频率成份为2-10阶。
(2)子激励信号的尖锐度计算模型选择Bismarck模型，子响应信号的尖锐度计算模型选择Aures模型。
以上述依据本发明的理想实施例为启示，通过上述的说明内容，相关工作人员完全可以在不偏离本项发明技术思想的范围内，进行多样的变更以及修改。本项发明的技术性范围并不局限于说明书上的内容，必须要根据权利要求范围来确定其技术性范围。
Claims (8)
1.一种扬声器异音检测方法，其特征在于：包括以下阶段：
第一阶段：PC生成激励信号，激励信号经过数据采集卡中的D/A转换器转变成模拟激励信号，将模拟激励信号通过功率放大器放大，激励待测扬声器使待测扬声器发声，待测扬声器发出声音信号后，由测量麦克风进行接收，获得模拟响应信号；将模拟响应信号通过前置放大器放大，再通过数据采集卡中的A/D转换器转变成响应信号；将接收到的响应信号输入到PC中进行异音检测；
第二阶段：(1)将激励信号与响应信号根据激励信号的频率值进行划分，获得若干段子激励信号和子响应信号，每一段子响应信号对应了激励信号中的某一频率点的子激励信号的响应结果，每一段子激励信号对应了激励信号中的某一频率点的子激励信号；
(2)将每一段子激励信号与子响应信号进行预处理，即去掉该子激励信号与子响应信号的第一个半个周期以及最后一个半个周期；
(3)将每一段预处理过后的子激励信号与子响应信号一起输入到高阶尖锐度失真模块，计算每一频率点处的高阶尖锐度失真值；
(4)将每一频率点处的高阶尖锐度失真值绘制出来，最终获得高阶尖锐度失真值关于频率点的曲线即扬声器异音曲线，根据该扬声器异音曲线给出待测扬声器好坏的判定结果；
其中高阶尖锐度失真模块计算每一频率点处的高阶尖锐度失真值的方法为：
(3-1)输入每一段预处理过后的子激励信号与子响应信号；
(3-2)计算子响应信号的能量，将子激励信号的能量等比例放大或缩小，修正到与子响应信号的能量一致；
(3-3)计算修正后的子激励信号的尖锐度，记作s0；
(3-4)滤除子响应信号中的低频谐波成份；
(3-5)计算滤波后的子响应信号的尖锐度，记作stotal；
(3-6)计算高阶谐波所引起的异音的尖锐度为stotal-s0；
(3-7)计算高阶尖锐度失真值：
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2.根据权利要求1所述的扬声器异音检测方法，其特征在于：所述的激励信号为数字离散扫频测试信号，并且是对数扫频。
3.根据权利要求1所述的扬声器异音检测方法，其特征在于：尖锐度计算过程如下：
(1)根据ISO532B响度计算标准，计算待测信号的特性响度N'(z)以及响度N；
(2)选择使用的尖锐度计算模型，根据所选择的模型决定尖锐度加权函数g(z)；
(3)根据选择的尖锐度计算模型，获得最终的尖锐度计算结果。
4.根据权利要求3所述的扬声器异音检测方法，其特征在于：所述尖锐度计算模型为Fastl&Zwicker模型或Bismarck模型或Aures模型。
5.根据权利要求4所述的扬声器异音检测方法，其特征在于：子激励信号的尖锐度计算模型选择Bismarck模型，子响应信号的尖锐度计算模型选择Aures模型。
6.根据权利要求1所述的扬声器异音检测方法，其特征在于：所述滤除子响应信号中的低频谐波成份为：滤除部分为2-10阶低阶频率成分。
7.根据权利要求1所述的扬声器异音检测方法，其特征在于：根据该扬声器异音曲线给出最终扬声器好坏的判定结果的方法为：
选取无异音的扬声器，经过第一阶段和第二阶段的处理，获得高阶尖锐度失真值关于频率点的曲线即无异音的扬声器异音曲线，然后根据无异音的扬声器异音曲线设置扬声器异音曲线阈值，并将得到的待测扬声器的扬声器异音曲线与设置的扬声器异音曲线阈值进行比较，如果扬声器异音曲线超过扬声器异音曲线阈值，则说明待测扬声器有异音。
8.用于权利要求1所述的扬声器异音检测方法的检测系统，其特征在于：包括：
PC：用于产生激励信号并传输给数字采集卡；接收响应信号并通过高阶尖锐度失真模块计算每一频率点处的高阶尖锐度失真值，进而获得扬声器异音曲线，根据该扬声器异音曲线给出待测扬声器好坏的判定结果；
数据采集卡：数据采集卡中的D/A模块将激励信号转换成模拟激励信号并传输给功率放大器；数据采集卡中的A/D模块将放大后的模拟响应信号转换成响应信号并传输给PC；
功率放大器：将模拟激励信号进行放大，激励待测扬声器使待测扬声器发声；
测量麦克风：接受待测扬声器发出的声音信号，获得模拟响应信号并传输给前置放大器；
前置放大器：将模拟响应信号进行放大，得到放大后的模拟响应信号并传输给数据采集卡；
其中高阶尖锐度失真模块计算每一频率点处的高阶尖锐度失真值的方法为：
(3-1)输入每一段预处理过后的子激励信号与子响应信号；
(3-2)计算子响应信号的能量，将子激励信号的能量等比例放大或缩小，修正到与子响应信号的能量一致；
(3-3)计算修正后的子激励信号的尖锐度，记作s0；
(3-4)滤除子响应信号中的低频谐波成份；
(3-5)计算滤波后的子响应信号的尖锐度，记作stotal；
(3-6)计算高阶谐波所引起的异音的尖锐度为stotal-s0；
(3-7)计算高阶尖锐度失真值：
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