目前经典的虚拟低音增强技术的时域算法存在比较明显的非线性失真。对基于非线性器件的虚拟低音增强算法进行了研究和改进,引入自适应格型陷波滤波器进行频率追踪,并改进了传统的谐波产生方法。Rnonlin客观模型与隐藏参考和基准的多刺激...目前经典的虚拟低音增强技术的时域算法存在比较明显的非线性失真。对基于非线性器件的虚拟低音增强算法进行了研究和改进,引入自适应格型陷波滤波器进行频率追踪,并改进了传统的谐波产生方法。Rnonlin客观模型与隐藏参考和基准的多刺激法(multistimuli with the hidden reference and anchor,MUSHRA)主观听音实验的结果表明,改进后的时域虚拟低音增强算法音质明显得到改善,低音感知效果得到一定的提高。展开更多
文摘目前经典的虚拟低音增强技术的时域算法存在比较明显的非线性失真。对基于非线性器件的虚拟低音增强算法进行了研究和改进,引入自适应格型陷波滤波器进行频率追踪,并改进了传统的谐波产生方法。Rnonlin客观模型与隐藏参考和基准的多刺激法(multistimuli with the hidden reference and anchor,MUSHRA)主观听音实验的结果表明,改进后的时域虚拟低音增强算法音质明显得到改善,低音感知效果得到一定的提高。
文摘现代声学产品由于物理尺寸的限制,在低频很难达到令人满意的效果。通过虚拟低音的方法,可以诱发人脑从各个谐波中感知到基频,极大地提升了人对低频的主观感受。非线性设备(Nonlinear Device,NLD)是基于时域的一种主流处理方法,不同类型的NLD会产生不同的谐波特性,其中基于ATSR(Arc-Tangent and Squire Root)方法可以同时产生奇次和偶次谐波,但谐波比例与输入信号幅值相关,通过在ATSR方法前增加动态处理模块可以进行有效的谐波成分控制,实现了对不同幅值输入信号低音增强的灵活控制。