中文版—声源识别技术及其应用-20091015
环境声源定位与识别技术研究
环境声源定位与识别技术研究第一章：引言环境声源定位与识别技术是一门专业性较强的研究领域，主要关注的是对环境中声音的定位和识别。
随着人工智能和物联网技术的不断发展，环境声源定位与识别技术在各个领域都得到了广泛的应用。
本文将对环境声源定位与识别技术的研究现状进行综述，并重点分析其在通信、安防、智能交通等领域的应用。
第二章：环境声源定位技术2.1 整体框架环境声源定位技术的整体框架由声音采集、特征提取、定位算法和结果输出四个主要模块组成。
其中，声音采集模块负责采集环境中的声音信号，特征提取模块根据采集到的声音信号提取出特征参数，定位算法模块使用特征参数得出声源的位置坐标，结果输出模块将定位结果以适当的方式输出。
2.2 传感器选择与布置在环境声源定位技术中，选择合适的传感器非常重要。
常用的传感器包括麦克风阵列、声纳和声音摄像等。
麦克风阵列是一种常见且成本较低的选择，通过收集多个麦克风接收到的声音信号可以实现声源定位。
传感器的布置也是影响定位精度的重要因素，合理的布置可以减小定位误差。
2.3 特征提取特征提取是环境声源定位技术中的关键步骤。
常用的特征参数包括时域特征、频域特征和时频特征等。
其中，时域特征主要基于声音信号的振幅和波形特征进行分析；频域特征则是通过对声音信号进行傅里叶变换得到频谱信息；时频特征则结合了时域和频域特征的分析方法。
2.4 定位算法定位算法是环境声源定位技术的核心，常用的算法包括互相关法、波束形成法和机器学习法等。
互相关法适用于麦克风阵列定位，通过将麦克风阵列接收到的信号与参考信号进行相关分析，确定声源的方向。
波束形成法通过调整麦克风阵列中每个麦克风的增益权重，实现对声源的定位。
机器学习法则通过训练模型，使其能够识别和定位特定的声源。
第三章：环境声源识别技术3.1 特征提取与选择环境声源识别技术主要通过对声音信号的特征提取和选择来实现。
特征提取过程中需要考虑特征的可辨识度和区分度，常用的特征参数包括声音的频谱特征、短时过零率和梅尔频率倒谱系数等。
声音识别系统(文献综述)
声音识别系统(文献综述)
简介
声音识别系统是一种能够自动识别和理解人类语音的技术。
它
可以转换语音信号为可理解的文本或命令，为人机交互提供了便利。
技术原理
声音识别系统基于信号处理、模式识别和机器研究等技术。
它
通过采集声音信号，并将其转换为数字信号，然后将其与已有的语
音模型进行比较，最终得出对应的文本或命令。
应用领域
声音识别系统在各个领域都有广泛的应用。
以下是一些典型的
应用领域：
1. 语音助手：如手机上的语音助手，可以通过语音指令完成各
种操作。
2. 自动转写：可以将会议记录、采访稿等语音信息转写为文字。
3. 语音控制：如智能家居系统，可以通过语音指令控制家电设备。
4. 身份验证：声音识别系统可以用于声纹识别，用于身份验证
和安全控制。
发展趋势
声音识别系统在近年来取得了长足的进步。
随着深度研究等技
术的发展，声音识别的准确率和稳定性也得到了大幅提升。
未来，
声音识别系统有望应用于更多领域，并为人机交互提供更多可能性。
结论
声音识别系统是一项具有广泛应用前景的技术。
它可以方便人
们与计算机进行交互，提供更加智能化和便捷的服务。
随着技术的
不断发展，我们可以期待声音识别系统在各个领域发挥更大的作用。
基于深度学习的声音识别技术研究及应用
基于深度学习的声音识别技术研究及应用第一章：前言随着科技的发展，人工智能的应用范围越来越广泛，声音识别技术作为其中的重要一环，也得到了越来越多的关注和研究。
基于深度学习的声音识别技术相较于传统的识别方法取得了更加显著的成果，可以应用于各种场景下，具有广阔的发展前景。
本文将介绍基于深度学习的声音识别技术的发展背景、相关理论、研究现状以及其在实际应用中的表现和发展方向。
第二章：基本概念2.1 声音识别技术声音识别技术是利用计算机对人类语言进行自动识别和理解的技术，它是人工智能领域内的重要研究方向之一，也是实现语音交互的核心技术之一。
2.2 深度学习深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，通过多层神经元的组合和反馈来进行特征的学习和抽象，可以应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。
2.3 神经网络神经网络是一种计算模型，模拟神经系统的结构和功能，可以用于模式识别、分类、预测等任务，神经元是神经网络的基本单元，通过多层神经元的组合和连接可以实现复杂的计算。
2.4 声学特征声学特征是指语音信号中的频谱、声调、音调、时长等信息，它是进行声音识别的基础。
第三章：声音识别技术发展历程3.1 传统声音识别技术传统的声音识别技术主要基于模板匹配、统计模型等方法，其主要限制在于对声音信号的特征提取和建模过程中，需要人工提取特征，难以应对信号复杂性的变化。
3.2 基于深度学习的声音识别技术随着深度学习技术的发展，其逐渐得到了广泛应用，其中基于深度学习的声音识别技术相比传统方法具有更加优秀的表现。
基于深度学习的声音识别技术可以自动学习声音信号中的高阶特征，通过多层神经网络的组合和训练，实现了对复杂语音信号的自动识别和理解。
第四章：基于深度学习的声音识别技术理论4.1 声学模型声学模型是声音信号中各项特征的数学模型，是声音识别的核心，深度学习技术可以通过神经网络自适应学习声学模型。
4.2 语言模型语言模型是对语句中单词出现的概率进行建模的数学模型，它可以通过判断不同单词之间的概率来进行语音识别和理解。
AI技术在音频识别与处理中的应用教程
AI技术在音频识别与处理中的应用教程随着人工智能技术的不断发展，音频识别与处理领域也迎来了新的突破。
AI技术在音频领域的应用，不仅可以提高音频识别的准确性，还能实现更加精细的音频处理。
本文将介绍AI技术在音频识别与处理中的应用教程，帮助读者更好地了解和应用这一领域的最新技术。
一、音频识别技术音频识别是指通过计算机对音频信号进行分析和处理，从中提取出有用的信息。
AI技术在音频识别中的应用主要包括语音识别和音乐识别两个方面。
1. 语音识别语音识别是将语音信号转化为文本的过程。
AI技术可以通过深度学习算法对大量的语音数据进行训练，从而实现更加准确的语音识别。
在实际应用中，语音识别技术可以被广泛应用于语音助手、语音输入、智能客服等领域。
2. 音乐识别音乐识别是指对音频中的音乐进行识别和分析。
AI技术可以通过训练模型来识别音乐的风格、曲调、乐器等特征，从而实现自动化的音乐识别。
音乐识别技术可以被应用于音乐推荐、版权保护等领域。
二、音频处理技术音频处理是指对音频信号进行滤波、降噪、混响等处理，从而改善音频的质量和效果。
AI技术在音频处理中的应用主要包括降噪、语音增强和音频合成等方面。
1. 降噪降噪是指去除音频信号中的噪声干扰，提取出清晰的音频信号。
AI技术可以通过训练模型来识别和分离噪声和语音信号，从而实现自动化的降噪处理。
降噪技术可以被广泛应用于电话会议、语音识别等领域。
2. 语音增强语音增强是指通过对音频信号进行处理，提高语音的清晰度和可听性。
AI技术可以通过训练模型来识别和增强语音信号的特征，从而实现更加清晰的语音效果。
语音增强技术可以被应用于语音通信、语音广播等领域。
3. 音频合成音频合成是指通过计算机生成音频信号，实现人工合成的声音效果。
AI技术可以通过训练模型来模拟人类的语音特征和表达方式，从而实现更加自然的音频合成效果。
音频合成技术可以被应用于语音合成、虚拟助手等领域。
三、AI技术的应用案例AI技术在音频识别与处理中的应用已经取得了许多成功的案例。
利用AI技术进行声音识别的实用方法
利用AI技术进行声音识别的实用方法一、引言人类对声音的识别能力在日常生活中起到至关重要的作用，因此声音识别一直是科技领域的一个重要研究方向。
随着人工智能技术的飞速发展，利用AI进行声音识别已成为现代技术解决方案的热门方法之一。
本文将介绍利用AI技术进行声音识别的实用方法，讨论其应用领域和开发步骤。
二、声音识别的应用领域声音识别技术广泛应用于各个领域，包括语音助手、智能手机、语音指令控制系统、声纹识别等。
在商业领域中，语音助手如Siri和Alexa已经成为用户与电子设备交互的主要方式。
在医学领域，通过分析患者的咳嗽声可以进行早期疾病检测。
此外，在安全监控方面，声纹识别可用于身份验证及欺诈检测。
三、使用AI进行声音信号处理和特征提取1. 声音信号处理为了有效地应用AI进行声音识别，首先需要对原始录制的声音信号进行处理。
常用的声音信号处理方法包括降噪、滤波和放大等。
降噪技术可帮助消除环境干扰和噪声，以提高声音信号的质量。
滤波与放大技术则可以增强特定频率范围内的声音信号。
2. 声音特征提取声音信号通常需要转换成易于处理的数字特征，以便AI模型进行识别。
常用的声音特征提取方法包括短时能量、过零率、梅尔频谱系数和线性预测系数等。
这些特征可以从时间域和频域两个方面对声音信号进行描述。
四、构建AI模型进行声音识别1. 数据收集与准备准备训练AI模型所需的数据是进行声音识别的关键一步。
可以通过收集具有代表性的样本录制来构建自己的数据集，或者使用公开可获得的数据集进行训练。
在数据准备阶段，需要标记每个样本对应的声音类型或内容，以便后续模型训练和验证。
2. 模型选择与训练针对不同类型的声音识别任务，选择合适的AI模型非常重要。
常用的模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和变换器（Transformer）等。
根据数据集规模的大小，可以选择在预训练模型上进行微调，或者从头开始训练一个全新的模型。
3. 模型评估与优化在训练完成后，需要对AI模型进行评估来衡量其性能。
利用AI技术进行声音识别的技巧分享
利用AI技术进行声音识别的技巧分享一、声音识别技术的基本原理声音识别技术是利用人工智能 (Artificial Intelligence，简称 AI) 的高级算法和模型，对语音信号进行解析和处理，以将其转化为可被机器识别的文本或命令。
通过声音识别技术，计算机可以理解并处理人类语言，并执行相应的任务。
在声音识别中，有三个主要的组成部分：信号预处理、特征提取和模式匹配。
首先，信号预处理阶段对原始语音信号进行滤波、降噪等操作，以消除背景噪声和优化输入数据。
接下来，特征提取阶段将经过预处理的信号转化为机器可读的数学特征表示，常见的特征包括梅尔频率倒谱系数 (Mel-frequency cepstral coefficients, MFCC) 和线性预测编码 (Linear Predictive Coding, LPC) 等。
最后，在模式匹配阶段，AI算法根据训练好的模型来比较提取出的特征和预定义的语音模式，并选取最佳匹配结果。
二、选择合适的数据集在开展声音识别任务之前，选择合适的数据集是非常重要且必要的一步。
一个好的数据集可以显著提高识别效果，并减少错误率。
数据集的规模要足够大且涵盖各种语音样本，以确保算法训练的全面性和泛化能力。
在选择数据集时，考虑与任务相关的领域、语言、声音类型和背景噪声等因素。
例如，如果目标是进行智能助理语音识别，那么可以优先选取包含日常对话、电话录音等的通用数据集。
另外，为了增加音频数据的多样性，还可以添加不同说话人和使用各种设备进行录制的样本。
三、优化声音信号数据预处理技术声音信号往往被伴随着各种环境噪声，如交通噪声、咖啡厅里的人声等。
因此，在进行声音识别之前，需要对原始信号进行预处理来降低这些干扰。
一种常用的预处理技术是降噪滤波算法，在频域或时域将背景噪声从原始信号中消除或减弱。
常见的降噪滤波方法包括谱减法 (Spectral Subtraction) 和基于估计误差最小平方 (Minimum Mean Square Error, MMSE) 的方法。
AI在音频识别中的应用
AI在音频识别中的应用随着人工智能技术的不断发展，其在各个领域的应用也越来越广泛。
音频识别作为其中的一个重要应用领域，早已成为人们生活中不可或缺的一部分。
本文将从不同方面介绍AI在音频识别中的应用。
一、语音识别技术语音识别技术是音频识别中的重要组成部分。
通过对音频的处理和分析，人工智能可以将人们说出的话转换成文字。
这项技术在很多场景中都有广泛应用。
比如，在办公场合，人们可以通过语音识别技术将会议记录、讲话稿等转化为文字，提高工作效率。
在智能家居中，语音助手可以通过识别用户的语音指令来控制家电，为人们提供更加便捷的生活体验。
此外，语音识别技术还可以应用在语音翻译、字幕生成、语音搜索等方面，为人们的生活带来更多便利。
二、声音识别技术除了语音识别技术，声音识别技术也是音频识别中的重要内容。
声音识别技术是通过对声音信号的处理和分析，识别出声音的来源、种类和特征。
这项技术在很多领域都有广泛应用。
比如，安防领域的声音识别技术可以通过分析声音信号，识别出异常声音，及时报警，提高安全性。
在汽车领域，声音识别技术可以帮助驾驶员识别出汽车发动机的异常声音，指导维修人员进行检修。
此外，声音识别技术还可以用于识别动物的叫声、机器的故障声音等方面，为科研和生产提供帮助。
三、音乐识别技术音乐识别技术是音频识别中的一个重要分支。
通过对音频信号的处理和分析，人工智能可以识别出音乐的曲目、歌手等信息。
这项技术在音乐推荐、版权监督、音频鉴别等方面具有广泛应用。
比如，在音乐推荐领域，AI可以根据用户的听歌习惯和偏好，推荐符合其口味的音乐，帮助人们发现更多喜欢的音乐。
在版权监督方面，音乐识别技术可以识别出音乐作品的版权信息，避免侵权行为的发生。
此外，音乐识别技术还可以用于音频鉴别，识别出音频文件的真伪和来源，提高信息安全性。
四、语音情感识别语音情感识别是音频识别中的一个新兴技术，它可以通过对语音信号的处理和分析，识别出人们说话时的情感状态，如愉快、悲伤、愤怒等。
声学信号源定位与识别技术研究
声学信号源定位与识别技术研究声学信号源定位与识别技术是一门研究声音信号的来源和特征的学科。
它广泛应用于声纹识别、语音识别、音频处理等领域。
本文将探讨声学信号源定位与识别技术的原理、应用和未来发展趋势。
一、声学信号源定位技术声学信号源定位技术是指通过分析声音信号的到达时间差、声音强度差和频率特征等信息，确定声音信号的来源位置。
常见的声学信号源定位技术包括基于麦克风阵列的波束形成技术、基于声纳的声纹识别技术和基于声音特征的定位技术。
波束形成技术通过将多个麦克风组成阵列，利用声音信号的相位差和幅度差来确定声音信号的来源方向。
这种技术可以提高信号的信噪比，减少环境噪声对定位的影响，广泛应用于会议语音识别、语音增强等领域。
声纳技术是一种基于声波传播的声纹识别技术。
它通过分析声音信号的频率、幅度和时域特征，确定声音信号的来源身份。
声纳技术在军事、安防等领域有着广泛的应用，如水下目标识别、声纹识别等。
基于声音特征的定位技术是一种利用声音信号的频谱、时频特征进行定位的方法。
通过分析声音信号的频谱特征，可以确定声音信号的来源位置。
这种技术在音频处理、环境监测等领域有着重要的应用价值。
二、声学信号源识别技术声学信号源识别技术是指通过分析声音信号的频谱、时域特征和声音模型，确定声音信号的来源类型。
常见的声学信号源识别技术包括语音识别技术、音乐识别技术和环境声音识别技术。
语音识别技术是一种将声音信号转化为文字的技术。
通过分析声音信号的频谱、时域特征和语音模型，可以识别出声音信号的内容。
语音识别技术在智能助手、语音翻译等领域有着广泛的应用。
音乐识别技术是一种将声音信号转化为音乐信息的技术。
通过分析声音信号的频谱、时域特征和音乐模型，可以识别出声音信号的音乐类型、曲目等信息。
音乐识别技术在音乐推荐、版权保护等领域有着重要的作用。
环境声音识别技术是一种将声音信号转化为环境信息的技术。
通过分析声音信号的频谱、时域特征和环境模型，可以识别出声音信号的来源环境，如交通噪声、自然环境声等。
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z 测量距离: 1.04m z 42ch通道的轮辐
圆阵列 z 阵列直径: 1m z 利用毛毡减少窗
的反射
z 1200 Hz
烟灰缸
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, 2
传递路径分析方法—源及源-路径-接受者模型
, 3
传递路径分析方法—价值
z 源-路径-贡献是一个评估和排序振动和噪声贡献来源的方法。它能帮助您理 解噪声和振动是怎样通过车上和车周围的各种路径传播（结构声和空气声）。 允许您分解、评估和排序乘员感受的振动和噪声的主要贡献源和传播路径。 其基本思想是对所有的振动和噪声路径上的部分响应执行相位和。
基于声学成像的主要表面噪声源识别技术
z 声强及选择性声强方法
z 近场声全息（Nearfield Acoustical Holography * STSF™）
z 平面相控阵列技术（Beamforming *） z 基于统计优化的近场声全息技术（SONAH）的三维保型成像技术 z 基于IBEM的三维成像技术 z 球型相控阵列技术
z 目的：以期达到帮助工程技术研究人员理解噪声的产生和辐射机理，并 确定提高噪声辐射之有效改进措施
z 分类： – 物理声源识别
» 消去法、分别运行法 » 传递路径分析方法 » 频谱特征分析及滤波方法 » 偏相干函数方法
– 表面噪声源识别
» 声强及选择性声强方法 » 近场声全息（Nearfield Acoustical Holography * STSF™） » 平面相控阵列技术（Beamforming *） » 基于统计优化的近场声全息技术（SONAH）的三维保型成像技术 » 基于IBEM的三维成像技术 » 球型相控阵列技术
圆阵列 z 阵列直径: 1m z 利用毛毡减少窗
的反射
z 800 Hz
变速杆罩
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Beamforming –汽车车室内部
噪声源识别技术及其应用
B&K 中国
香港、上海、北京、广州 西安、武汉、成都、沈阳
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概述
z 定义：它是识别噪声源的位置、频率构成和贡献量大小的测试、诊断和 目标设定的一系列测量技术的总称
空气声源替代方法方法的实施步骤
间接计算表面体积速度
Q
鲁棒求逆规则非常重要
[Q] = [H]−1[P]
p
计算源强度 Q
测量在位置P的声源和表 面的声压p之间的传 递函数H (冷机条件)
测量接近于源的位置的 运行时的声压 (3 cm 远)
P
对远场声压的每一个单元的空气声贡献
硬表面
, 12
l ≥ λmax
45°
低频限制
, 21
Details
Δl < ½λmin
Δl ≤ a
a 高频限制
声全息技术的实际应用
, 22
声全息测量技术的局限性之一: 低上限频率
Δl < ½λmin
Δl ≤ a
a
上限频率
kHz
1.0 kHz 1.5 kHz 2.0 kHz 3.0 kHz 5.0 kHz
参考 1 参考 2
参考 1 + 2 标准
, 16
选择性声强法应用
, 17
声全息阵列
, 18
2D FFT
伪理论: 块数据流
时域
频域
波数域
测量平面
, z = z0
p(x,y,t)
FFTt
p(x,y,406Hz)
p(x,y,404Hz)
平面相控阵列技术的应用– 汽车车室内部
车内噪声的映 射成像
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Beamforming –汽车车室内部
z 测量距离: 1.04m z 42ch通道的轮辐
z 测量惯性矩阵 [HI]=[A]/[F]
- 移除发动机,悬置
A
- 选择感兴趣的路径
- 测量/激励在最好的位置
P
- 研究矩阵的质量
z 逆矩阵 [HI]
- 计算每个力的复数谱
- 研究矩阵的条件数
z 计算力 [Fo] = [HI]-1 [A]
z 测量噪声传递函数: [H]=[NTF]
- 使用振动－声学互异性 - 测试时移除发动机和悬架
多重相干技术 其他的空气声技术
, 5
结构声之悬置刚度方法的基本思想
, 6
通过测量悬置变形来 确定输入的载荷强度
( F = k ⋅Δx )
结构声之悬置刚度方法的实施步骤
步骤1:测量悬置两侧的工作加速度
– 测量悬置的主动和被动侧 – 同时测量 – 从测量得到的加速度确定工作位移
Log(f )
平面相控阵列技术的应用– 汽车风动实验
, 28
临界值: 69 dB 间隔: 1.5 dB
前轮胎后面 的光标位置 低于 1 kHz
平面相控阵列技术的应用–汽车风动实验
, 29
临界值: 55 dB 间隔: 1.5 dB
前门把手的 光标位置 2.1 kHz – 2.6 kHz
z 源-路径-贡献回答以下问题:
– 哪个输入最主要? – 哪个噪声路径最重要? – 噪声路径之间是怎么相互作用的? – 是系统(路径)问题还是源的问题? – 假如改变源和路径,响应相应的将怎么变化?
z 源-路径-贡献使您能在系统水平或者部件水平进行如下工作:
– 目标设定 – 建立基准 – 故障诊断 – 响应仿真
, 13
声强法表面噪声源识别
, 14
声强法表面噪声源识别
, 15
选择性声强技术
z 识别声场相关于一个或 者多个参考或者目标的 部分.
z 测试设置: 两个扬声器 分别由不相干的白噪声 驱动.
z 参考:每一个扬声器附近 有一个传声器.
Beamforming –汽车车室内部
z 测量距离: 1.04m z 42ch通道的轮辐
圆阵列 z 阵列直径: 1m z 利用毛毡减少窗
的反射
z 1500 Hz
手刹杆
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p(x,y,402Hz) p(x,y,400Hz)
FFTx,y
p(Kx,Ky,404Hz)
平面 & 衰减波
计算平面
, z ≠ z0
p(x,y,t)
传递函数 H
滤波 & FFTt-1
p(x,y,406Hz) p(x,y,404Hz) p(x,y,402Hz) p(x,y,400Hz)
FFTx-,1y
p(Kx,Ky,404Hz)
平面 & 衰减波
, 19
声全息技术的空间精度: 空间分辨率, R
在源平面内，不能被有效分离的两个声源
R
之间的最大间隔R
Log(R) R~a
a: 测量距离
, 20
R ~ min{½λ, a}
பைடு நூலகம்
R ~ ½λ
Log(f )
声全息技术适用的频率范围
使用二维空间 FFT 45°
, 4
传递路径方法 — 方法和工具
NVH 整体理解 源分解
源路径贡献分解
阻抗矩阵方法
结构声源贡献 悬置刚度方法
z 悬置力的鲁棒确定 (矩阵求逆)
z 简单和快速测量结构声传递函数 (NTF)
空气声源贡献
多重相干技术
源替代方法
板辐射贡献
z 源强度的鲁棒确定
z 简单和快速测量空 气声传递函数 (NTF)
聚焦任意方向－简单的延时及求和计算
平面波
根据选定的聚焦方向，对每个通 道单独设置相应的延时Δm已达 到所有通道对齐，再对延时后的
结果进行求和
, 26
适用的频率范围和空间精度
Log(R) Beamforming
全息阵列
R ~ (L/D)λ > λ
R~L
R ~ ½λ
, 27
声全息测量技术的局限性之二:高下限频率
45 °
, 36
45° 45°
l ≥ λ max
下限频率受限的原因—空间傅立叶变换的存在
z
测量平面 计算平面
声源
空间域
波数域
p(x,y)
DFTx,y
P(kx,ky)
传递
SONAH
函数 H
p(x,y)
DFTx-,y1 P(kx,ky)
, 37
SONAH的声全息大大将下限频率降低到原来的1/8
45°
l ≥ λmax
45 °
, 38
45° l ≥ λmax
8
SONAH的应用—轮胎噪声辐射的瞬态测量
轮胎辐射噪声的测量
− 315 Hz 的1/3倍频率带
Time [Samples]
dB
, 39
时间或角度平均
z
测量平面 计算平面
声源
45 °