Метод объективной оценки качества звуковых трактов мобильных устройств тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.12.04, кандидат наук Пахомов Михаил Олегович

• Пахомов Михаил Олегович
• кандидат наук
• 2017

Оглавление диссертации кандидат наук Пахомов Михаил Олегович

Оглавление

Введение

Глава 1. Методы оценки качества аудиоаппаратуры

1.1. Введение

1.2. Традиционные методы объективной оценки качества

1.3. Перцепционные методы объективной оценки качества

1.4. Слуховая система

1.5. История реализации методов объективной оценки качества

1.6. О применимости существующих ПМООК

1.7. Постановка задачи и цель диссертационной работы

Глава 2. Разработка метода объективной оценки качества звучания мобильных устройств

2.1. Общие сведения

2.2. Искажения сигналов в звуковых трактах мобильных устройств

2.3. Выбор метода объективной оценки искажений звуковых сигналов, воспроизводимых мобильными устройствами

2.4. Слышимость и величина нелинейных искажений

2.5. Разработка метода создания многотонального сигнала

2.6. Разработка метода выделения сигнала искажений и оценка порога маскировки

2.7. Алгоритм вычисления выходных переменных модели для оценки нелинейных искажений в акустическом сигнале мобильного устройства

2.8. Оценка частотных искажений в акустическом сигнале мобильного устройства

2.9. Оценка искажений динамического диапазона

2.10. Усреднение результатов анализа искажений вносимых в сигнал звуковыми трактами мобильных устройств

2.11. Выбор функции отображения для перехода к обобщенной оценке качества

звучания

2.12. Обобщенный алгоритм объективной оценки качества звуковых трактов

мобильных устройств

2.13. Выводы

Глава 3. Реализация метода объективной оценки качества звучания мобильных устройств

3.1. Введение

3.2. База данных референсных фонограмм

3.3. Формирование базы референсных устройств

3.4. Библиотека МООК

3.5. Программа оценки качества AQuA (Audio Quality Assessment)

3.6. Порядок работы при оценке качества нового устройства

3.7. Заключение

Глава 4. Тестирование

4.1. Введение

4.2. Испытания

4.3. Результаты тестирования

4.4. Выводы

Заключение

Литература

Приложения

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Метод объективной оценки качества звуковых трактов мобильных устройств»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы диссертации. Использование мобильных устройств занимает все более возрастающую роль в социальной жизни современных людей. Сейчас трудно представить современного человека без мобильного телефона, ноутбука или планшета. При этом использование этих устройств далеко вышло за рамки коммуникации, сейчас это и проводник во всемирную сеть, и мобильный секретарь, и партнер для досуга. Все это приводит к тому, что качество воспроизведения звука через громкоговоритель мобильного устройства стало выходить на главные роли - далеко не всегда пользователь использует головные телефоны. Это означает, что при выборе между двумя похожими аппаратами пользователь учитывает и звучание мобильного телефона, что иногда даже может стать решающим фактором.

Для того чтобы повысить качество воспроизведения, необходимо сравнивать разные варианты звучания мобильных телефонов, выбирая из них лучшие. При стандартном методе оценки качества звучания звуковых трактов (ЗТ) мобильных устройств происходит прослушивание аппаратов специально обученным экспертом. Так как ранжирование проходит по целому ряду характеристик такой метод оценки имеет ряд недостатков, относящихся к человеческому фактору: высокая стоимость работы квалифицированного эксперта; ограниченное время проведения экспертиз вследствие усталости эксперта; сложность количественной оценки качества при малых различиях между тестовыми сигналами; разница между оценками у разных экспертов. Замена эксперта на комплекс аппаратно-программного обеспечения, осуществляющего объективную оценку звучания с

и и и и и

высокой корреляцией с субъективной экспертной оценкой, является экономически и практически обоснованной, что обуславливает актуальность диссертационной работы.

Разрабатываемый метод объективной оценки качества воспроизведения звука мобильными устройствами будет позволять проведение оперативного контроля качества акустического оборудования и достоверно оценивать эффект от изменений, вносимых в

и П гр и

настройки ЗТ мобильных устройств.

Цель и задачи исследования.

Целью диссертационной работы является создание психоакустической модели восприятия качества звучания музыкальных сигналов, разработке на ее основе метода объективной оценки качества ЗТ мобильных устройств и создание на его основе программного обеспечения, обеспечивающего высокую корреляцию с субъективной оценкой.

Для достижения поставленной цели необходимо:

1. Провести анализ искажений звуковых сигналов, возникающих при воспроизведении их мобильными устройствами. Классифицировать эти искажения и оценить степень их влияния на субъективную оценку. Выделить наиболее значимые из них с точки зрения влияния на качество звучания.

2. Провести изучение современных методов оценки качества музыкальных сигналов, стандартов и рекомендаций, посвященных данной задаче; оценить эффективность моделирования слуховой системы человека, применяемого при разработке этих методов; сформулировать научные и прикладные требования, предъявляемые к разрабатываемому методу объективной оценки качества звучания мобильных устройств.

3. Разработать психоакустическую модель для устанавления связи между искажениями различных видов и частными субъективными оценками качества.

4. На основе разработанной модели создать метод объективной оценки качества звучания звуковых трактов мобильных устройств обеспечивающий переход от количественных характеристик искажений к частным и обобщённым объективным оценкам качества воспроизводимого аудиосигнала.

5. Сформулировать требования к создаваемой программе объективной оценки качества звучания, разработать архитектуру и пользовательский интерфейс программы. Разработать и отладить программу оценки качества звуковых трактов мобильных устройств.

6. Провести испытания разработанной программы для проверки достоверности получаемых с ее помощью результатов. По результатам испытаний сделать вывод о степени достоверности полученных объективных оценок качества и правильности выбора примененных решений.

Соответствие паспорту специальности.

Содержание работы соответствуют следующим пунктам паспорта специальности 05.12.04-Радиотехника, в том числе системы и устройства телевидения:

пункт 7. Разработка методов и устройств передачи, приема, обработки, отображения и хранения информации. Разработка перспективных информационных технологий, в том числе цифровых, а также с использованием нейронных сетей для распознавания изображений в радиотехнических устройствах;

пункт 9. Разработка научных и технических основ проектирования конструирования, технологии производства, испытания и сертификации радиотехнических устройств;

Методы исследования.

Для решения поставленных задач использовалось программное обеспечение «Adobe Audition» и «Microsoft Excel», применялись методы цифровой обработки звуковых сигналов. Программа оценки качества была разработана в среде программирования Visual Studio 2010 на языке С++. Для определения связей между величинами искажений и субъективным восприятием, а также для оценки достоверности полученных результатов применялись методы математической статистики и субъективно-статистические экспертизы.

Научная новизна.

Для решения поставленной задачи были проведены исследования закономерностей слухового восприятия различных типов искажений, разработан метод выделения сигнала нелинейных искажений, исследованы и формализованы зависимости влияния различных

\j П Т и

типов искажений на качество звучания ЗТ мобильных устройств:

1. Метод оценки нелинейных искажений объединивший в себе алгоритмы получения референсного многотонального сигнала, выделения сигнала нелинейных искажений и оценки отдельных его характеристик, а также их совокупного влияния на обобщённую оценку качества;

2. Методы оценки частотных и динамических искажений, учитывающие различия энергетических спектров и воспринимаемой громкости референсного и оцениваемого сигналов;

3. Метод перехода от оценки слуховой заметности отдельных видов искажений к обобщенной оценке качества звуковых трактов мобильных устройств одним числом с помощью метода множественной регрессии.

Достоверность полученных результатов и выводов.

Основой разработанного метода объективной оценки качества (МООК) являются научные труды ведущих отечественных и мировых ученых в данной области, корректное применение математического аппарата, обсуждение результатов работы на научных российских и международных конференциях, публикации в рецензируемых научных журналах и трудах общества аудиоинженеров AES, положительными результатами его проверки в лабораториях LG Electronics. Высокая корреляция, как отдельных характеристик качества, так и обобщенной оценки с результатами субъективно-статистической экспертизы (ССЭ) подтверждает достаточность набора выходных переменных и правильность учета свойств слухового восприятия различных типов искажений.

Научные положения, выносимые на защиту.

1. Метод оценки нелинейных, частотных и динамических искажений аудиосигналов, возникающих в звуковых трактах мобильных устройств, позволяющий на основе психоакустического моделирования получить для каждого из них результаты адекватные их слуховой заметности. Разработанный метод обеспечивает корреляцию результатов субъективной и объективной оценок качества р > 0,85.

2. Метод обобщенной оценки качества звуковых трактов мобильных устройств, основанный на переходе от частных оценок величин нелинейных, частотных и динамических искажений, позволяющий с помощью метода линейной регрессии получить результаты, совпадающие с данными субъективно-статистических экспертиз (ССЭ) с требуемой для практики точностью.

Практическая значимость работы:

1. Сформирован набор специальных звуковых сигналов, необходимых для выявления и последующей количественной оценки каждого типа искажений, вносимых звуковыми трактами мобильных устройств;

2. Разработанная и реализованная в диссертации программа оценки качества звуковых трактов мобильных устройств позволяет с достаточной для практического использования точностью предсказывать результаты ССЭ, осуществлять оперативный контроль качества звучания тестируемых устройств, а также использовать её для проведения дальнейших научных исследований в данной области;

3. Разработано программное обеспечение, позволяющее организовывать автоматический поиск наилучших с позиций слухового восприятия настроек звуковых трактов тестируемых мобильных устройств;

Реализация и внедрение результатов исследований.

Результаты исследований и созданный аппаратно-программный комплекс используются в процессе настройки звуковых трактов мобильных устройств (мобильные телефоны, ноутбуки, планшетные компьютеры и пр.) производимых компанией LG Electronics, что подтверждено соответствующим актом внедрения от 24 апреля 2017 года.

Результаты диссертации внедрены также в учебный процесс в Санкт-Петербургском государственном университете телекоммуникаций им. проф. М.А. Бонч-Бруевича при выполнении научно-исследовательских и выпускных квалификационных работ магистров, обучающихся по направлениям (акт внедрения в учебный процесс):

-11.04.02 - «Инфокоммуникационные технологии и системы связи» профиль «Системы и сети радиосвязи, радиовещания и радиодоступа» при изучении дисциплины «Аудиотракты систем радиосвязи, радиовещания и радиодоступа» и

-11.04.01 - Радиотехника, профиль «Аудиовидеосистемы и медиакоммуникации» при изучении дисциплины «Формирование, передача и воспроизведение аудиоконтента в медиакоммуникациях».

Апробация результатов работы и публикации.

Результаты работы докладывались и обсуждались на международных конференциях:

1. VI-ой Международной научно-технической и научно-методической конференции «Актуальные проблемы инфотелекоммуникаций в науке и образовании», СПб. СПбГУТ им. проф. М.А.Бонч-Бруевича, 3-4 марта 2015 года;

2. 139-ой конференции общества аудио инженеров (139th AES Convention) в Нью-Йорке, 29 октября 02 ноября 2015 года.

3. 141-ой конференции общества аудио инженеров (141st AES Convention) в Лос-Анжелесе, 29 сентября - 02 октября 2016 года.

По тематике диссертационной работы опубликовано 6 научных работ, из них 3 печатных работы в журналах из списка ВАК.

Личное участие автора в получении научных результатов.

В исследованиях, результаты которых приведены в диссертационной работе, автору принадлежит определяющая роль. Диссертант лично разрабатывал психоакустические модели, критерии и методы объективной оценки различных типов искажений, обрабатывал результаты ССЭ, выполнял анализ и обобщение полученных результатов. Научным руководителем д.т.н., профессором Ю.А.Ковалгиным, осуществлялся контроль и обсуждение получаемых результатов.

Структура и объем диссертационной работы.

Работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложений.

Объем диссертации 149 страниц текста, 61 рисунок, 9 таблиц, список литературы из 98 наименований, приложение на 6 страницах.

ГЛАВА 1. МЕТОДЫ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА АУДИОАППАРАТУРЫ 1.1 Введение

Настоящее время можно коротко охарактеризовать как мир мобильных устройств. Благодаря стремительному развитию электронно-вычислительной техники и систем мобильной связи современные мобильные устройства представляют собой универсальные комплексы предоставляющие пользователю весь спектр услуг - средство сотовой связь, средство выхода во всемирную сеть, навигатор, фотоаппарат, телевизор и музыкальный проигрыватель.

Прогресс в микроэлектронике обеспечил высокий уровень качества практически всех вышеперечисленных функций, однако физические ограничения не позволяют получить высококачественное звуковоспроизведение на современных сверхкомпактных мобильных устройствах.

В настоящее время рынок мобильных телефонов, ноутбуков и планшетных компьютеров чрезвычайно большой - в мире продаются сотни миллионров устройств в год, что делает его очень важным для участвующих игроков. Конкуренция за долю рынка высока и становится все более острой год от года. В связи с тем, что такие важные характеристики, как параметры экрана, быстродействие процессора, емкость аккумулятора и операционная система у ведущих производителей практически идентичны, на передний фронт конкурентной борьбы выходят другие качества - в частности функция звуковоспроизведения.

Как уже было отмечено выше, ограниченные физические размеры мобильных устройств приводят к существенным ограничениям характеристик воспроизводимого звукового сигнала - прежде всего общей громкости сигнала и, в особенности, его низкочастотной части. Таким образом, при настройке электроакустического тракта, производители вынуждены искать наилучшую комбинацию параметров, большинство из которых имеют обратную зависимость - например, громкость и динамический диапазон, громкость и уровень нелинейных искажений, громкость и звуковой баланс. Перечисленные причины приводят к необходимости тщательной настройке звуковых трактов мобильных устройств с ведением журнала тестов прослушивания. В настоящее время этот процесс

осуществляется с помощью группы специально подготовленных экспертов, которые проводят многочисленные субъективно-статистические экспертизы с целью определения наилучшей комбинации настроек эквалайзера, системы контроля динамического диапазона и коэффициента усиления. Этот подход обеспечивает достаточно высокую вероятность определения наилучшей комбинации параметров, однако сопряжен с высокой стоимостью и большой длительностью процесса субъективно-статистических экспертиз.

Таким образом, существует необходимость создания надежного обективного метода для количественной оценки качества звучания мобильных устройств.

Несмотря на то, что количественная оценка качества звучания относится к устройству, используемому для воспроизведения сигналов, на самом деле оцениваются воспроизводимые этим устройством сигналы. На рисунке 1.1 показана принципиальная схема процедуры оценки качества, сводящаяся к сравнению двух сигналов: референсного (не искаженного) сигнала и тестового (искаженного) сигнала. Тестовый сигнал получен из референсного путем пропускания через тестируемый звуковой тракт.

Референсный сигнал Тестовый „,-

___ Объективная

Тестируемое устройство сигнал Устройство оценки качества оценка -у

Рисунок 1.1 Общая схема оценки качества

Все современные методы оценки качества звучания основаны на сравнении характеристик этих сигналов. Следовательно, можно абстрагироваться от оцениваемого звукового тракта и приступить к оценке качества акустического сигнала.

1.2 Традиционные методы объективной оценки качества

Наиболее распространённым способом оценки качества работы звуковых трактов является субъективная оценка на слух. К числу недостатков этого способа можно отнести зависимость от субъектов (экспертов), характеристик прослушиваемых сигналов и пр. Для производителей акустической аппаратуры необходим объективный способ оценки качества

и П гр и

звучания, позволяющий проводить испытания З1 как в процессе разработки и настройки, так и в процессе производства.

R. Cabot так сформулировал отношение субъективных и объективных методов оценки качества звучания [60]: «Звук — это область тесного переплетения искусства и науки. В конечном счете, все решает субъективное восприятие звучания слушателем. Разработчикам звуковой аппаратуры необходимо проводить оценку влияния на качество звучания множества настроек и компонент звуковых трактов быстро и с высокой повторяемостью результатов. Очевидно, что субъективные тесты прослушивания не удовлетворяют этим требованиям, тогда как объективные измерения, даже не будучи идеальными, способны помочь «отделить зерна от плевел».

В первой половине 20го века оценку качества работы акустической аппаратуры осуществляли с помощью периодических измерений АЧХ и коэффициента гармоник, а также тестов прослушивания. Первоначальной целью объективных методов была замена субъективных тестов для оперативной оценки качества. В результате развития методов объективной оценки качества (МООК) был разработан ряд спецификаций и рекомендаций для организации процедур объективного тестирования звуковых трактов. Субъективные тесты прослушивания применялись при разработке принципиально новых моделей.

Традиционные методы объективной оценки заключаются в измерении параметров звукового тракта, как целиком, так и отдельных участков. При этом основное внимание уделяется оценке нелинейных искажений и неравномерности АЧХ [1]. Одним из основных недостатков этих методов является отсутствие связи между испытательными и реальными вещательными сигналами.

Первым методом, в котором отсутствовал этот недостаток, является метод сплошного спектра, предложенный В. М. Вольфом в 1950 г. [19]. Этот метод можно применять при любом сигнале на входе тестируемого устройства (ТУ). При использовании метода на вход ТУ подается сигнал белого шума с равномерной в диапазоне рабочих частот спектральной плотностью. Полосовой фильтр вырезает из спектра входного сигнала узкую полосу со средней частотой /ср. Продукты нелинейных искажений, которые образуются в этой полосе частот, измеряют на выходе ТУ с помощью селективного вольтметра. Продукты нелинейных искажений можно также выделить на выходе ТУ полосовым фильтром и измерить вольтметром. Подобным образом можно измерить и составляющие выходного сигнала за пределами вырезанной полосы.

На сегодняшний день для звуковых систем используется метод объективной оценки качества (МООК) представленный в виде ГОСТ Р 53575-2009 [2]. В нем регламентированы основные параметры качества звуковых каналов и трактов телерадиовещания, а также методика их измерений.

Несмотря на полноту характеристик и обоснованность норм допуска для них, описанный выше ГОСТ Р 53575-2009 не позволяет обеспечить высокую корреляцию между результатами субъективных тестов прослушивания и результатами МООК.

1.3 Перцепционные методы объективной оценки качества

Существующие МООК неспособны обеспечить полноту и достоверность результатов в случае оценки качества мобильных звуковоспроизводящих устройств, что приводит к необходимости поиска новых подходов при их разработке, а применение субъективных тестов осложнено рядом проблем, которые не позволяют их использовать в целом ряде практических приложений.

Таким образом, существует потребность в объективных методах оценки качества звучания, позволяющих предсказывать результаты тестов прослушивания с высокой точностью, а также представлять пользователям информацию о типах и величинах присутствующих в сигнале искажениях.

Как было отмечено выше, для повышения корреляции между результатами субъективных тестов и объективных методов оценки качества, в последних необходим учет свойств слуховой системы человека. Исследованием этих свойств занимается психоакустика (один из разделов психофизики). Психоакустика представляет собой область науки связывающей физику и биологию [9]. В ряде исследований [43] методы оценки качества звучания, использующие закономерности слухового восприятия, получили название «психоакустических». В англоязычной литературе широко используется название «perceptual measurement method», что можно перевести как метод измерения восприятия.

Для обозначения методов, в которых учитываются свойства слуха, вводится термин Перцепционный Метод Объективной Оценки Качества (ПМООК). Главной идеей, положенной в основу ПМООК, является моделирование протекающих в слуховой системе человека физиологических и психических процессов. Такие методы позволяют не только

предсказывать результаты субъективных тестов прослушивания, но и рассчитывать величину и заметность искажений, присутствующих в оцениваемом сигнале. По аналогии с термином «субъективная оценка качества» (Subjective Evaluation Grade (SEG)), для оценок, полученных с помощью ПМООК, вводится термин «объективная оценка качества» (Objective Evaluation Grade (OEG)).

Очевидно, что метод, заменяющий субъективную экспертизу качества звучания должен учитывать психоакустических свойства слуха. Для построения МООК необходимо моделировать процессы преобразования акустических сигналов в нервные (физиологические процессы) и процесс формирования представления о качестве сигнала, протекающий в головном мозге (психические процессы). Физиологические процессы возможно промоделировать с помощью математического описания физических явлений, а психические с использованием искусственной нейронной сети или регрессионной модели. Выбор средств для реализации метода определяется целями, для которых он создается и требованиями по скорости и объему вычислений.

Из-за того, что представление о качестве звучания является интегральной оценкой и обусловлено целым рядом характеристик оцениваемого сигнала представляется невозможным построить ПМООК на основе одного параметра (например, КГИ или величины неравномерности АЧХ).

Поскольку отмечается существенная разница между слуховыми предпочтениями разных слушателей можно предположить, что процесс формирования оценки состоит из двух частей: психоакустической (учитывающей влияние общих физиологических процессов на оценку) и познавательной (учитывающей индивидуальные особенности восприятия).

Различают две концепции построения ПМООК:

- Концепция порога маскировки (masked threshold concept);

- Концепция сравнения внутренних представлений (comparison of internal representations);

Структура первой концепции приведена на рисунке 1.2. В этой концепции рассчитывается порог маскировки (на основе эталонного сигнала) и сравнивается с сигналом разности эталонного и оцениваемого сигналов.

Рисунок 1.2 Схема концепции порога маскировки

Сигнал ошибки (разность между исследуемым и эталонным сигналами) может быть рассчитан как разница сигналов во временной или частотной областях. Использование частотной области для вычисления разности кратковременных энергетических спектров позволяет обеспечить высокую устойчивость измерений к ошибкам синхронизации сравниваемых сигналов, но при этом теряется разрешающая способность во времени.

Схема второй концепции приведена на рисунке 1.3. Основная идея заключается в моделирования процессов, протекающих в слуховом аппарате человека.

Рисунок 1.3 Схема концепции сравнения внутренних представлений

Результатом этого моделирования являются так называемые «внутренние представления» эталонного и исследуемого сигналов. «Внутреннее представление» сигнала представляет собой набор величин, характеризующих величины искажений различных типов, их присутствие в сигнале, а также слуховой заметности.

Также при разработке ПМООК возможно использование обеих концепций, что представлено в широко известном методе PEAQ.

1.4 Слуховая система

К настоящему времени процессы, протекающие в слуховой системе человека при обработке звуковой информации, изучены достаточно хорошо. Несмотря на то, что существует несколько различных моделей функционирования слуховой системы, все они построены на одних и тех же общих свойствах и особенностях обработки информации в слуховом аппарате.

Психофизические процессы, протекающие в слуховой системе, можно разделить на пять основных этапов:

1. Передача звуковых колебаний к внутреннему уху через наружное и среднее ухо;

2. Спектральный анализ, протекающий во внутреннем ухе;

3. Процессы, повышающие чувствительность и частотную избирательность слуха;

4. Передача нервных возбуждений в головной мозг и формирование слуховых ощущений;

5. Механизмы распознавания слуховых образов;

На первых трех этапах происходит процесс преобразования акустических сигналов в нервные возбуждения (рисунок 1.4), а на последних двух нервные возбуждения преобразуются в слуховые ощущения. Процессы, протекающие на первых трех этапах, слабо зависят от индивидуальных особенностей слушателя и, в основном, определяются физиологическим строением слухового аппарата человека. При моделировании этих этапов обработки акустических сигналов учитываются только общие закономерности, свойственные слуховой системе человека. На заключительных двух этапах формирование слухового образа во многом обусловлено индивидуальными особенностями слушателя.

Наружное и среднее ухо

Внутреннее ухо

Слуховой нерв

Мозг

Передача звуковых колебании во внутреннее ухо

1

Спектральный анализ

1 г

Предварительная обработка

Формирование качественных

параметров

1

Распознавание образов

>

У

о

X

о.

-е-а.

II

с га

л х

с; >

и ^

Ч н

° й

^ ?

о;

I-

ис

^

о.

с

о ш

I)

с; о СГ о

Рисунок 1.4 Последовательность обработки звука в слуховой системе человека

Можно выделить две противоположные модели слухового восприятия:

- Функциональные модели;

- Эвристические модели;

Функциональные модели базируются на физиологических процессах, протекающих в слуховой системе человека. Для построения этих моделей используются результаты измерений различных свойств слуховой системы, а также исследования нервной деятельности в областях головного мозга, ответственных за формирование слуховых ощущений;

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Пахомов Михаил Олегович, 2017 год

ЛИТЕРАТУРА

1. ГОСТ 11515-91. Каналы и тракты звукового вещания. Основные параметры качества. Методы измерения. М.: 1991.

2. ГОСТ Р 53575-2009 (МЭК 60268-5:2003). Громкоговорители. Методы электроакустических испытаний. М.: 2011.

3. ISO 532 Acoustics - Method for calculating loudness levels, 1975.

4. ISO 7029-1984 Threshold of Hearing Air Conduction as a Function of Sex and Age for Otologically Normal Persons. International Organization for Standardization, Geneva, Switzerland (1984).

5. ISO/IEC 11172-3: Information Technology - Coding of Moving Pictures and Associated Audio for Digital Storage Media at up to about 1.5 Mbit/s - part 3: Audio, 1993.

6. ISO/IEC/JTC1/SC29/WG11 Draft Document N1557, Evaluation Methods and procedures for MPEG-4 tests, 1997.

7. ITU-R Recommendation BS.1116 (Rev.1), Methods for the Subjective Assessment of Small Impairments in Audio Systems including Multichannel Sound Systems, 1997.

8. ITU-T Recommendation P.861, Objective Quality measurement of telephone-band (300 - 3400 Hz) speech codecs, 1996.

9. ITU-T Recommendation P.862, PESQ an objective method for end-to-end speech quality assessment of narrowband telephone networks and speech codecs, February 2001.

10. ITU-R Recommendation BS.562-3, Subjective assessment of sound quality, 1990.

11. ITU-R Recommendation BS.1387-1, Method for objective measurements of perceived audio quality. Rec. ITU-R, (1998-2001).

12. ITU-R Recommendation BS.1284-1 2003, General methods for the subjective assessment of sound quality.

13. ITU-R Recommendation BS.1534, Method for the subjective assessment of intermediate quality level of coding systems., June 2001.

14. ITU-T Recommendation P.833, Methodology for Derivation of Equipment Impairment Factors from Subjective Listening-Only Tests, 2001.

15. ITU-T Recommendation P.834, Methodology for the Derivation of Equipment Impairment Factors from Instrumental Models, 2002.

16. Алдошина И.А. Электроакустика и звуковое вещание: Учебное пособие для вузов / [И.А. Алдошина и др.]; Под ред. Ю.А. Ковалгина - М.: Горячая линия -Телеком, Радио и связь. - 2007. - 872 с.

17. Алдошина И.А. Музыкальная акустика / И.А. Алдошина, Р. Приттс. Учебник для высших заведений. - СПб: «Композитор Санкт-Петербург» - 2006. - 720 c.

18. Ананьев. П.В. Об эквивалентных по качеству акустических трактах с различной неравномерностью и шириной пропускаемой полосы частот / П.В. Ананьев // Радиотехника. - 1949. - т.4. - No1.

19. Вольф В.М. Динамический метод исследования нелинейных искажений. — Радиотехника, 1953, т.8, No2, с. 27-37.

20. Веселова Н.И. Разработка метода и средств оперативного контроля качества звукотехнической аппаратуры : Диссертация на соискание ученой степени кандидат технических наук. Ленинградский Институт Киноинженеров. - Л. -1987.

21. Галембо А.С. Разработка методов оценки интонационной ясности музыкальных звуков : Диссертация на соискание ученой степени кандидат технических наук. Санкт-Петербургский Институт Кино и Телевидения, - Л. - 1994.

22. Голд Б. Цифровая обработка сигналов / Голд Б., Рейдер Ч. - М. : Советское радио. - 1973.

23. Горон И. Е. Исследование заметности искажений в радиовещательных каналах / Под ред. И. Е. Горона. - М.: Связьиздат, - 1959.

24. Грибов В.Д. Методы интегральной оценки качества звуковоспроизведения в кинотеатрах : Диссертация на соискание ученой степени кандидат технических наук. Санкт-Петербургский Институт Кино и Телевидения. - СПб. - 2000.

25. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. Множественная регрессия = Applied Regression Analysis. — 3-е изд. — М. : «Диалектика», 2007. — С. 912.

26. Дубовик Ж.Я. Исследование явления дребезжания диффузорных громкоговорителей и методы его объективного количественного определения : Диссертация на соискание ученой степени кандидат технических наук, Ленинградский Институт Киноинженеров. - Л. - 1973.

27. Зырянов М. В. «Учет временной маскировки при кодировании звуковых сигналов». Диссертация на соискание ученой степени кандидат технических наук, СПб ГУТ, 2007.

28. Зырянов М. В. Феномен временной маскировки и его учет при кодировании звуковых сигналов / Зырянов М. В., Ковалгин Ю. А. // Журнал «Звукорежиссер», - 2007 г.

29. Кидд Дж. Слуховое распознавание сложных сигналов: влияние амплитудного разброса составляющих на распознаваемость формы спектра / Auditory processing of complex sounds - London. - 1987. c. 16-25, пер. 66333.

30. Иванов А.С. Современные аспекты оценки качества цифровых звуковых каналов телерадиовещания // Тезисы докл. на междунар. научно-техн. конф., посвященной 100-летию со дня рождения академика В.А.Котельникова. - М.: МЭИ, 21-23 октября 2008 г.

31. Иоффе М.Г. Автоматический контроль трактов звукового вещания. / М.Г. Иоффе —М.: Связь. - 1980.

32. Ковалгин Ю.А. Цифровое кодирование звуковых сигналов / Ю.А. Ковалгин, Э.И. Вологдин. - СПб: Корона принт. - 2004.

33. Кремер Н.Ш. Теория вероятностей и математическая статистика: Учебник для вузов. — М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001.

34. Левитин А. В. Алгоритмы. Введение в разработку и анализ / А. В. Левитин. — М.: Вильямс. - 2006. — С. 174-179. — 576 с. — ISBN 978-5-8459-0987-9.

35. Марпл-мл С.Л. Цифровой спектральный анализ и его приложения. - М.: Мир,-1990.

36. Петрова Г.А. Об интегральной оценке качества канала звукового вещания / Г.А. Петрова, О.Б. Попов, С.Г. Рихтер. // НТК профессорско-преподавательского и научного состава. - М., МТУСИ. - 1999. - С. 226-228.

37. Попов О.Б. О возможных подходах к измерению качества передачи в адаптивных вещательных каналах / О.Б. Попов, С.Г. Рихтер // Метрология и измерительная техника. - 1998. - No5. - C. 24-27.

38. Ремизов В.В. Разработка метода и средств контроля нелинейных искажений речевых и музыкальных сигналов с целью улучшения качества звукопередачи в кинематографии : Диссертация на соискание ученой степени кандидат технических наук. Ленинградский Институт Киноинженеров. - Л. - 1983.

39. Севашко А. В. Звукорежиссура и запись фонограмм. Профессиональное руководство / А. В. Севашко - М.: Альтекс-А. - 2004 - C. 432.

40. Уваров В.К. Разработка теоретических основ и технических средств компандирования звуковых сигналов : Дис. ... канд. техн. наук / Уваров В.К.; Ленинградский Институт Киноинженеров. - Л. - 1985.

41. Уваров В.К. Разработка теоретических основ и технических средств компандирования звуковых сигналов : Дис. ... д-ра техн. наук. / Уваров В.К.; Ленинградский Институт Киноинженеров. - СПб. - 2003.

42. Фадеев А.А. Контроль и измерение качества в звуковом вещании / А.А. Фадеев. Ленинградский Электротехнический Институт Связи им. проф. М.А. Бонч-Бруевича. Учебное пособие. - Л. - 1981.

43. Хрянин Е.А. Компьютерная оценка качества передачи звуковых вещательных сигналов : Дис. ... канд. техн. наук. / Хрянин Е.А.; МТУСИ. - М. - 2003.

44. Хэррис Ф. Дж. Использование окон при гармоническом анализе методом дискретного преобразования Фурье // ТИИЭР. - 1978. -Т. 66, -№1, - С.60-96.

45. Цвикер Э. Ухо как приемник информации / Э. Цвикер, Р. Фельдкеллер -М.:Связь, - 1971. - C. 255.

46. Шелухин О.И. Цифровая обработка и передача речи / О.И. Шелухин, Н.Ф. Лукьянцев; Под ред. О.И. Шелухина. — М.: Радио и связь. - 2000. — 456 с.

47. Шитов Л.В. Статистические характеристики сигналов, представляющих натуральные звучания, и их применение при исследовании электроакустических систем / Л.В. Шитов, Б.Г. Белкин — Труды НИКФИ. - 1970. - № 56. - С. 77-173.

48. AES-20-96 AES Recommended practice for professional audio-subjective evaluation of Loudspeaker. - N.Y. 1996.

49. Beerends J.G, Stemerdink J.A. A Perceptual Audio Quality Measure Based on a Psychoacoustic Sound Representation // J. Audio Eng. Soc. - 1992. - Vol 40, - No. 12. - P. 963-973.

50. Beerends J. G. Perceptual Evaluation of Speech Quality (PESQ) The New ITU Standard for End-to-End Speech Quality Assessment, Part I - Time-Delay Compensation / J. G. Beerends, A. W. Rix, M. P. Hollier, A. P. Hekstra // J. Audio Eng. Soc. 2002. - Vol. 50. No. 10.

51. Beerends J. G. Measuring the Quality of Speech and Music Codecs, an Integrated Psychoacoustic Approach // 98th AES Convention. 1995. - Paris. Preprint #3945.

52. Benjamin E. Evaluating Digital Audio Artifacts with PEAQ. // 113th AES Convention. Los Angeles 2002. Preprint #5711.

53. Bech S. Selection and Training of Subjects for Listening Tests on Sound-Reproducing Equipment // J. Audio Eng. Soc. 1992. - Vol. 40. - Pp. 590-610.

54. Beerends J.G. Modelling a cognitive aspect in the measurement of the quality of music codecs // J.G. Beerends, J.A. Stemerdink. Contribution to the 96th Convention of the Audio Engineering Society, Amsterdam, February 1994, Preprint 3800.

55. Beerends J.G. The optimal time-frequency smearing and amplitude compression in measuring the quality of audio devices / J.G. Beerends, J.A. Stemerdink Contribution to the 94th Convention of the Audio Engineering Society. 1993. - Berlin. Preprint 3604.

56. Boer M. A. Audibility of Nonlinear Distortion in Loudspeakers // Presented at AUDIO the 104th Convention. 1998.

57. Brandenburg K. OCF - A New Coding Algorithm for High Quality Sound Signals // International Conference on Audio, Speech, and Signal Processing. 1987. - Dallas, Texas, USA. - Pp. 141-144.

58. Brandenburg K., Sporer Th. 'NMR' and 'masking flag': Evaluation of Quality using Perceptual Criteria / — Proc. of the 11th International AES Conference on Audio Test and Measurement. 1992. - Portland. - Pp. 169-179.

59. Colomes C., Schmidmer Ch., Thiede T., Treuniet W. Perceptual Quality Assessment for Digital Audio: PEAQ - the new ITU Standard for Objective Measurement of Perceived Audio Quality. // Proc. Of the AES 17th International Conference. 1999. -Florence Italy. Pp. 337-351.

60. Cabot R. C. Audio Measurements // J. Audio Eng. Soc. 1987. - Vol. 35. - Pp.476-499.

61. Deutsch, W.A.; Noll,A.; Eckel,G.: The perception of audio signals reduced by overmasking to the most prominent spectral amplitudes / W. A. Deutsch, A. Noll, G. Eckel // Contribution to the 92nd Convention of the Audio Engineering Society. 1992. - Vienna. - Preprint 3331.

62. Fastl H. Temporal Masking Effects: II. Critical Band Noise Masker / Acustica. 1976. -Vol. 36. Pp. 317-331.

63. Fastl H. and E. Zwicker, "Psychoacoustics: Facts and Models / H. Fastl, E. Zwicker // 3rd Edition. Springer-Verlag. 2007.

64. H. Fletcher Hearing the determing factor for high fidelity transmission. // Proc. IRE. 1942.

65. Gannet D.K. The discernibility of changes in program band width / D.K. Gannet, J. Kerny. Bell Systems Technical Journal. 1944. - Vol. 23. - Pp. 1-10.

66. Geddes E. R. Auditory Perception of Nonlinear Distortion - Theory / E. R. Geddes, L. W. Lee // presented at the AES 115th Convention. 2003. Paper 5890.

67. Glasberg, B.R.; Moore, B.J.: Derivation of auditory filter shapes from notched noise data. / B.R. Glasberg, B.J. Moore // Hearing Research. 1990. - Vol. 47. - Pp. 103-138.

68. Hellman R.P. Asymmetry of Masking between Noise and Tone // Perception & Psychophysics. 1972. - Vol. 11 (3). Pp. 241-246.

69. Herre J. Analysis Tool for Realtime Measurements using Perceptual Criteria / J. Herre, E. Eberlein, H. Schott, Ch. Schmidmer // Proc. of the 11th International AES Conference on Audio Test and Measurement. 1992. - Portland. Pp. 180-190.

70. Humes L.E. Models of the Additivity of Masking / L.E. Humes, W. Jesteadt // Journal of the Acoustical Society of America. 1989. Vol. 85 (3). Pp. 1285-1294.

71. Kabal P. An Examination and Interpretation of ITU-R BS.1387: Perceptual Evaluation of Audio Quality // Telecommunications & Signal processing laboratory. Department of Electrical & Computer Engineering McGill University. 2003.

72. Karjalainen M. A new auditory model for the evaluation of sound quality of audio system // Proceedings of the ICASSP. 1985. - Tampa, Florida. Pp. 608-611.

73. Keyhl M. Maintaining Sound Quality -Experiences and Constraints of Perceptual Measurements in Today s and Future Networks / M. Keyhl, Ch. Schmidmer, J. Herre, J. Hilpert // 98th AES Convention, - 1995. - Paris. Preprint #3946.

74. Mark Wendl The Effect of Dynamic Range Compression on Loudness and Quality Perception in Relation to Crest Factor / Mark Wendl, Hyunkook Lee // 136th AES Convention 2014 April 26-29 Berlin, Germany.

75. Moore B.C. An introduction to the psychology of hearing // Academic Press. 1989. -London.

76. Moore B.C.J. A Model for the Prediction of Thresholds, Loudness, and Partial Loudness / B.C.J. Moore, B.R. Glasberg, Baer T. // J. Audio Eng. Soc. 1997 April. -Vol 45. No. 4. Pp.224-240.

77. Moore, B.C.J. Suggested formulare for calculating auditory filter bandwidths and excitation patterns / B.C.J. Moore, B.R. Glasberg // J. Acoust. Soc. Am. 1983 September. - Vol. 74 (3). Pp. 750-753.

78. Olive S. A Multiple Regression Model For Predicting Loudspeaker Preference Using Objective Measurements: Part I-Listening Test Results // Presented at the 116th Convention. 2004 May 8-11 Berlin, Germany.

79. Olive S. A Multiple Regression Model for Predicting Loudspeaker Preference Using Objective Measurements: Part II - Development of the Model // Presented at the 117th Convention 2004 Oct 28-31 San Francisco, USA.

80. Paillard B. PERCEVAL: Perceptual Evaluation of the Quality of Audio Signals / B. Paillard, P. Mabilleau, S. Morissette // Journal of the Audio Engineering Society. 1992 January/February. - Vol. 40 (1/2). Pp. 21-31.

81. Patterson R. D. Auditory filter shapes derived with noise stimuli // J. Acoust. Soc. Am. 1976 March. Vol. 59 (3). Pp. 640-654.

82. Schröder M.R. Optimizing digital speech coders by exploiting masking properties of the human ear / M.R. Schröder, B.S. Atal, and J.L. Hall // J. Acoust. Soc. Am. 1979 December. - Vol. 66. Pp. 1647-1652.

83. Schröder M. Objective measure of certain speech signal degradations based on masking properties of human auditory perception // Frontiers of Speech Communication Research. 1979. - New York: Academic Press.

84. Sporer Th. Objective Audio Signal Evaluation. Applied Psychoacoustics for Modeling the Perceived Quality of Digital Audio // 103rd AES Convention, New York, 1997 Preprint #4512.

85. Sporer Th. Evaluating Small Impairments with the Mean Opinion Scale - Reliable or Just a Guess? // 101st AES Convention 1996. Preprint 4396 (E-1).

86. Snow W.B. Audible frequency ranges of music, speech and noise // J. Acoust. Soc. Am. 1931 July.

87. Stuart, J.R.: Implementation and measurement with respect to human auditory capabilities. AES UK DSP Conference, London, September 1992.

88. Temme S. The Correlation Between Distortion Audibility and Listener Preference in Headphones / S. Temme, Sean E. Olive // 137th AES Convention 2014 October 9-12 Los Angeles, USA.

89. Terhardt E. The Spinc Function for Scaling of Frequency in Auditory Models. Acustica. 1992. -Vol. 77. Pp. 40-42.

90. Thiede T. PEAQ - The ITU Standard for Objective Measurement of Perceived Audio Quality / [Thiede T. and others] // J. Audio Eng. Soc. Jan.-Feb. 2000. - Vol. 48. Pp. 329.

91. Thiede T. A New Perceptual Quality Measure for Bit Rate Reduced Audio / T. Thiede, E. Kabot // Contribution to the 100th Convention of the Audio Engineering Society. May 1996. Copenhagen. Preprint #4280.

92. Thiede T. Perceptual Audio Quality Assessment Using a Non-Linear Filter Bank // Ph.D. Thesis. Technical University of Berlin.

93. Treurniet W. C. Evaluation of the ITU-R Objective Audio Quality Measurement Method / W. C. Treurniet, G. A. Soulodre // J. Audio Eng. Soc. March 2000. - Vol. 48.

94. Voishvillo, Alexander; Terekhov, Alexander; Czerwinski, Eugene; Alexandrov, Sergei, "Graphing, Interpretation, and Comparison of Results of Loudspeaker Nonlinear Distortion Measurements / A. Voishvillo, A. Terekhov, E. Czerwinski, S. Alexandrov // JAES - Vol.52. Pp. 332-357. (April, 2004).

95. Voishvillo A. Measurements and Perception of Nonlinear Distortion - Comparing Numbers and Sound Quality // presented at the AES 123rd Convention. (October 2007).

96. Zwicker E. Psychoacoustics, Facts and Models / E. Zwicker, H. Fastl // 1990. - Berlin. Heidelberg: Springer Verlag.

97. Zwicker E. Psychoakustik // Berlin - Heidelberg - New York: Springer Verlag. 1982.

98. Zwicker E. Analytical Expressions for Critical Bandwidth as a Function of Frequency / E. Zwicker, E. Terhardt // Journal of the Acoustical Society of America. November 1980. - Vol. 68 (5). Pp. 1523-1525.

Приложение 1.

Примеры спектров выборок звукового сигнала с разным числом тональных компонент.

а)

1 ...л:' 1 / Л Л _ ев Е--10

±7 / \ Г 15

ЦТ / \ ; ~2а

Ё'

/ \ Г \ _Й -_3"

/ \ / \ Л А Л . || Ё

/ VI \ л \ лЛ . I :

7 и / 1 Ё

1 V 1 \ П ДОиЛШ, Ё ^

1 _ ГТ V ' 1 1 1 ' ™яш. к Ё

(= 1 ^ЙЕ....... . Г"65 =- -70

1 I. Г 75

1 ! ' ' 1» г г Ё

" 1 : "35

1 | Нг 40 50 60 70 00 100 200 300 1 400 500 60 1 1 0 700 1 1 1111 к 2к Зк 4к 5к 5к 7 I I 8к 1 | 1 к гок

б)

в)

Рисунок 1 Спектры выборок сигнала с: а) большим (26 тонов); б) средним (8 тонов); с) малым (4 тона) числом тональных компонент

Приложение 2.

Субъективные оценки низкочастотных искажений. Квадратическая и кубическая интерполяция

о.

<и

X

ш

5 Л Ц. т-щ

4 3,5 3 L ТС

Р W1 ■ ■ ■.■

» • 2 141

-30

-20 -10 О

Отклонение, дБ

Результаты ССЭ для НЧ (отклонение < 0} Результаты ССЭ для НЧ (отклонение > О) Poly. (Результаты ССЭ для НЧ (отклонение < 0)) Poly. (Результаты ССЭ для НЧ (отклонение > О))

10

20

у = -0,0044х2-0,2388х + 0,8764 R2 = 0,9477

у - -0,0021х3 + 0,0601х2-0,1633х + 0,916 Rz =0,9729

а)

Субъективные оценки искажений средних частот. Квадратическая и кубическая интерполяция

а.

ш

m re х х ф =г о

э 4,5 Ь ¿1

та з,5 ТЁ 3

1 1

»-•— ш

-10 -5 О

Отклонение, дБ

t— Результаты ССЭ для СЧ (отклонение < О) Р— Результаты ССЭ для СЧ (отклонение > О)

..... Poly. (Результаты ССЭ для СЧ (отклонение < О))

Poly. (Результаты ССЭ для СЧ (отклонение > О))

10

у = -0,0304х2 0,7058х + 1,1432 Rz = 0,9878

у = -0,0087х3 + 0,1681х2- 0,4308х + 1,0401 R1 = 0,9656

б)

Субъективные оценки искажений высоких частот. Квадратическая интерполяция

(О

н о.

ш с

и к

m

(U ¡С

X

ф

=г

о

—5— 4,5 4

.-¡¿г

Г..'-'1

3 2,5 2 ъЩ 1 Г

-15

-10

-5

О 5 10

Отклонение, дБ

■ Результаты ССЭ для ВЧ (отклонение < 0)

■ Результаты ССЭ для ВЧ (отклонение >0)

Poly. (Результаты ССЭ для ВЧ (отклонение < 0)) Poly. (Результаты ССЭ для ВЧ (отклонение >0))

15

20

25

у = 0,0334х2 + 0,0234х + 0,9514 R2 = 0,9917

у = -0,0039х2+0,2562х + 1,1496 R2 = 0,9664

в)

Субъективные оценки искажений сверхвысоких частот. Квадратическая интерполяция

о.

ф

(О 2

ф

=г

о

5 4,5 Л 9 ...-«

ч 3,5 я

а ^

J ft

1 4

-30

-20

-10

10

20

30

Отклонение, дБ

Результаты ССЭ для СВЧ (отклонение < О) ■ Результаты ССЭ для СВЧ (отклонение > О) Poly. (Результаты ССЭ для СВЧ (отклонение < О)) Poly. (Результаты ССЭ для СВЧ (отклонение >0))

у = -0,0038х2 - 0,172бх + 1,1693 R2 = 0,96

у = -0,0027х2 + 0,2191х+ 1,0277 R2 = 0,9538

г)

Рисунок 2 Зависимости субъективных оценок (вертикальная ось) от разницы энергий (горизонтальная ось) для: а) низких частот; б) высоких средних частот; в) высоких частот; д) сверхвысоких частот. Я2 - коэффициент корреляции Пирсона между аппроксимацией и субъективными оценками

Приложение 3.

hms 1,0 2,0 3,0 4,0 5,0 6,0 7,0 8,0 9,0 Щ, П

11 I I I I I I I I I I I I I I I I I I I If.

- dB

Фонограмма 1 (временная форма): Jheena Lodwick "Getting to know you"

Фонограмма 2 (временная форма): Jheena Lodwick "Everything I own"

Фонограмма 1: Jheena Lodwick "Getting to know you", динамические характеристики

Уровень ограничителя Max RMS Min RMS Average RMS Dynamic Range Crest Factor DR difference CF difference

0 -7,66 -37,24 -18,3 29,58 10,64 0 0

-4 -9,53 -37,26 -18,42 27,73 8,89 -1,85 -1,75

-6 -10,46 -37,25 -18,7 26,79 8,24 -2,79 -2,4

-8 -11,69 -37,25 -19,13 25,56 7,44 -4,02 -3,2

-10 -13,49 -37,26 -19,84 23,77 6,35 -5,81 -4,29

-12 -15,41 -37,26 -20,87 21,85 5,46 -7,73 -5,18

-14 -17,22 -37,26 -22,19 20,04 4,97 -9,54 -5,67

-16 -19,12 -37,26 -23,77 18,14 4,65 -11,44 -5,99

Фонограмма 2: Jheena Lodwick "Everything I own", динамические характеристики

Уровень ограничителя Max RMS Min RMS Average RMS Dynamic Range Crest Factor DR difference CF difference

0 -9,26 -39,99 -16,5 30,73 7,24 0 0

-4 -10,3 -39,97 -16,8 29,67 6,5 -1,06 -0,74

-6 -11,68 -39,93 -17,4 28,25 5,72 -2,48 -1,52

-8 -13,02 -39,9 -18,41 26,88 5,39 -3,85 -1,85

-10 -14,55 -39,88 -19,79 25,33 5,24 -5,4 -2

-12 -16,02 -39,89 -21,39 23,87 5,37 -6,86 -1,87

-14 -17,84 -40,65 -23,11 22,81 5,27 -7,92 -1,97

-16 -19,76 -42,56 -24,9 22,8 5,14 -7,93 -2,1

Фонограмма 3 (временная форма): Фонограмма 4 (временная форма):

Muse "Follow me" Инструментальная композиция

Фонограмма 3: Muse "Follow me", динамические характеристики

Уровень ограничителя Max RMS Min RMS Average RMS Dynamic Range Crest Factor DR difference CF difference

0 -6,61 -22,22 -10,72 15,61 4,11 0 0

-2 -7,79 -22,22 -10,98 14,43 3,19 -1,18 -0,92

-4 -9,51 -22,22 -12,26 12,71 2,75 -2,9 -1,36

-6 -11,24 -22,22 -13,79 10,98 2,55 -4,63 -1,56

-8 -13,09 -22,22 -15,62 9,13 2,53 -6,48 -1,58

-10 -14,99 -22,98 -17,52 7,99 2,53 -7,62 -1,58

-12 -16,91 -24,9 -19,43 7,99 2,52 -7,62 -1,59

-14 -18,83 -26,82 -21,34 7,99 2,51 -7,62 -1,6

-16 -20,75 -28,74 -23,26 7,99 2,51 -7,62 -1,6

Фонограмма 4: Инструментальная композиция, динамические характеристики

Уровень ограничителя Max RMS Min RMS Average RMS Dynamic Range Crest Factor DR difference CF difference

0 -10,11 -66,04 -34,37 55,93 24,26 0 0

-2 -11,76 -66,71 -34,57 54,95 22,81 -0,98 -1,45

-4 -13,45 -67,62 -34,91 54,17 21,46 -1,76 -2,8

-6 -15,11 -67,56 -35,33 52,45 20,22 -3,48 -4,04

-8 -16,41 -67,64 -35,58 51,23 19,17 -4,7 -5,09

-10 -18,07 -67,58 -36,49 49,51 18,42 -6,42 -5,84

-12 -19,81 -67,4 -37,23 47,59 17,42 -8,34 -6,84

-14 -21,48 -67,19 -38,08 45,71 16,6 -10,22 -7,66

-16 -23,39 -66,97 -39,02 43,58 15,63 -12,35 -8,63

-18 -25,31 -66,76 -40,06 41,45 14,75 -14,48 -9,51

-20 -27,17 -66,55 -41,17 39,38 14 -16,55 -10,26

-24 -31 -66,18 -43,59 35,18 12,59 -20,75 -11,67

Приложение 5.

Рисунок 8 а) Комната прослушивания: Наушники Sennhaiser HD 800, ЦАП/АЦП -MOTU Ultra Lite mk36) Безэховая камера: измерительная установка Bruel & Kjaer (Контроллер 7536, Предуселитель B&K Type 2669, Микрофон B&K Type 4191)

lo loa iooa iaaoo

Frequency,. Hz

Рисунок 9 АЧХ уровня фонового шума в комнате прослушивания, дБ