广谱声音实验

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作者:Speedenza
许可:CC-BY-NC 非商业署名许可协议  
描述:通过叠加2000个恒定正弦波产生的广谱声音,频率在20Hz和20kHz之间随机选择(均匀采样)。这听起来很像白噪声(比我想象的还要多) 如果你看一下功率谱,它就相当相似(虽然存在一些差距,因为2000波不足以完全填充光谱)。但是我不认为它是(真实的)白噪声,因为它缺乏必要的随机性以作为噪声。随机性是一个很大的主题 虽然通常采用自相关和统计独立性,但没有单一的测试。你可以使用Analyze |在Audacity(和类似的程序)中对此进行调查。 Plot Spectrum ...功能。
标签: 实验 正弦 白色 宽带 波浪 实验 测试 教育 噪音 教育 健全
音频格式wav
声音时长00:05
文件大小430.7 KB
比特率705 kbps
采样率44100 Hz
位深度16 bit
声道立体声
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来源Freesound
描述:通过逐渐添加和覆盖纯音产生的伪随机噪声。 通过选择可听范围内的随机频率(均匀采样),然后添加该频率的80个样本(约1.8ms),然后针对不同频率重复该过程来生成。 0:00到0:02 如上所述,在任何时间只有一个音调.0:02到0:07 相似,但有5个音调重叠;再次每个都是random.0:07到0:12 相同但有10个音调0:12到0:17 15个音调0:17到0:22 20个音调 这种声音,至少在最后,应该非常接近白噪声 尽管听起来仍然存在一些残留的音调结构。与前面的例子一样,声音仅由相对较少数量的纯音组成,但是随机性的存在对于去除声音的音调结构以使我们接近噪声状态起到了很大的作用。这是我最初对调查感兴趣的纯色调与随机性的平衡。
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描述:另一个伪随机噪声样本。这是通过选择可听范围内的随机频率(均匀采样)然后添加该频率的800个样本(约18ms),然后针对不同频率重复该过程而生成的。因此,在任何一点上只存在一个音调。最初选择800个样本值来给出每个音调的持续时间,这些持续时间接近耳朵/大脑应该能够辨别的边缘。这可能会产生误导 请参阅我后来的示例,了解有关此主题的更多信息。结果非常'ble',这表明耳朵试图分辨单个音调。这个声音应该具有接近白噪声的整体功率谱(至少对于长样本而言) 这与说法不同它是白噪声 显然不是。具有相似功率谱的两种声音可能听起来非常不同!如果你不关心理论上的细节,它仍然是一个很好的瑕疵样本。
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描述:声音是非常连续的波(cw),其由频率或幅度调制,例如。 1 kHz由10 Hz调制,一个很好的例子就是人声。现在,我将向您介绍大量的调制。我记录了剪刀的声音,靠近麦克风:'sikssixknixsixix ......等等。在录制之后,信号被放大并在几个步骤中进行编辑,并且各种调制步骤已经将微小的六t音调改变为自然灾难的声音。那可能吗?是的,听我的帖子
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描述:论坛讨论产生的实验声音。声音由快速变化的单音调组成,随机频率在200Hz至2kHz范围内。在声音开始时,音调每20ms变化一次。音调以每秒1ms的速率逐渐变短(以连续方式),即t 0时20ms,t 1s时19ms,t 2s时18ms等。 这本来是对时间分辨率感知的粗略测试 在某些时候我们预期离散的'ble''声音会衰变成糊状噪声 它们会在接近结束时发生。 在网络上阅读似乎时间分辨率感知是一个持续(和复杂)的研究领域。这个测试可能不会增加人类知识的总和。但它很有趣!并且可能对教学或研究有用。
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描述:这是音高差异实验的一部分。音频由十八度的半音组成,由正弦波组成。
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描述:Speedenza发布了一个声音实验样本http://www.freesound.org/people/Speedenza/sounds/241375/,他用一个算法试图产生呜呜声。结果实际上接近于理论上的棕色噪音。我在Audacity中应用了一个滤镜(EQ)进行校正,这是结果,更接近白噪声。 在应用EQ之前,我降低了样本的体积,因此应用EQ不会导致削波。在得到正确的结果之前,不得不通过反复试验进行多次尝试。然后提升样品的体积(标准化)。 在Audacity中应用的均衡器的细节:040Hz增益 0dB40Hz5000Hz增益高达21dB 约3dB /倍频程> 5000Hz增益 0dB
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