声音心理学模型
MP3编码分析（一）
MP3编码分析（⼀）⽬录⼀、MP3⽂件格式解析 (2)1、MP3⽂件及MPEG概述 (2)⼆、MP3编码原理 (4)1、MP3编码流程 (4)2、⼦带滤波器排——编码流程图中编号为1 (5)3、改良后的DCT（MDCT）——编码流程图中编号为2 (7)4、声⾳⼼理学模型——编码流程图中编号为3 (8)5、位元分配、量化和Huffman编码——4 (12)三、SHINE程序分析 (13)1、⽂件数据结构 (13)2、编码前化⼯作 (14)3、MP3编码 (14)4、后处理 (17)注：下⾯的资料参考⽹上论⽂整理⽽来⼀、MP3⽂件格式解析1、MP3⽂件及MPEG概述MP3⽂件是由帧(frame)构成的，帧是MP3 ⽂件最⼩的组成单位。
MP3 的全称应为MPEG1 Layer-3 ⾳频⽂件。
MPEG(MovingPicture Experts Group)，MPGE⾳频层指MPGE⽂件中的声⾳部分，根据编码质量和复杂程度分为3层，即Layer-1、Layer2、Layer3，对应MP1、MP2、MP3三种格式⽂件。
2、MP3⽂件结构MP3⽂件分为TAG_V2(ID3V2)，Frame, TAG_V1(ID3V1)共3部分。
（1）Frame格式帧头为4个字节，其结构如下typedef FrameHeader{unsigned intsync:11; //同步信息unsigned intversion:2; //版本unsigned intlayer:2; //层unsigned intprotection:1; // CRC校验unsigned intbitrate:4; //位率unsigned intfrequency:2; //采样频率unsigned intpadding:1; //帧长调节unsigned intprivate:1; //保留字unsigned intmode:2; //声道模式unsigned int mode extension:2; //扩充模式unsigned intcopyright:1; // 版权unsigned intoriginal:1; //原版标志unsigned intemphasis:2; //强调模式}HEADER, *LPHEADER;⽆论帧多长，每帧播放时间为26ms。
认知心理学的三个基本模型指的是(二)
认知心理学的三个基本模型指的是（二）引言概述：认知心理学是研究人类认知过程的科学领域，其中有三个基本模型被认为是解释人类认知的重要理论框架。
这篇文档将会在上一篇文档的基础上，详细阐述这三个基本模型的内涵和应用。
正文：一、信息处理模型1. 意识注意和选择性注意2. 感知和知觉的过程3. 短期记忆和长期记忆的区别与联系4. 学习和记忆的关系5. 信息检索和认知过程的组织二、计算模型1. 具体认知过程中的信息加工和计算2. 计算模型在认知心理学实验中的运用3. 计算模型的优势与局限性4. 计算模型在认知障碍研究中的应用5. 计算模型对认知过程的理论建模和预测三、联结主义模型1. 神经网络和联结主义模型的原理2. 认知过程中的神经网络连接和传递3. 联结主义模型解释学习和记忆的机制4. 联结主义模型的特点与应用5. 联结主义模型在认知过程中的实证研究和验证四、语义网络模型1. 词汇和概念在语义网络模型中的表示2. 概念之间的联系与关系3. 语义网络模型对语言理解和语义处理的解释4. 语义网络模型在问答系统和文本处理中的应用5. 语义网络模型与其他模型的关系和比较五、认知心理学三个基本模型的交叉和对比1. 信息处理模型和计算模型的联系与差异2. 联结主义模型和语义网络模型的相互作用和关联3. 基本模型之间的融合和整合4. 基本模型对人类认知过程的全面理解的意义5. 基本模型的发展趋势和未来研究方向总结：通过对认知心理学的三个基本模型进行详细的阐述和分析，我们能更深入地了解人类认知的本质和机制。
信息处理模型、计算模型、联结主义模型和语义网络模型的交叉与融合，为我们提供了全面的认知过程理论，并且对未来认知心理学研究具有重要的启示和指导意义。
社会心理学中的心理模型与测量方法
社会心理学中的心理模型与测量方法随着社会的发展，人们对于心理学的研究也越来越深入。
社会心理学是研究人与社会互动、社会影响和个人行为变化的学科，是人文社科中极为重要的一部分。
在社会心理学中，心理模型和测量方法是两个核心概念，对于整个学科的发展有着重要的作用。
一、心理模型的概念与分类在社会心理学中，心理模型是指对于人们心理状态的描述、解释和预测，它是一个理论框架，可以帮助研究人员更好地理解人类行为的本质。
心理模型可以分为认知模型、情感模型和行为模型三类。
1. 认知模型认知模型是指对人类认知过程的描述。
人的行为、情感和决策都是建立在对于周围环境的认知基础上的。
认知模型研究的是人类的知觉、注意、记忆、思维、判断和解决问题的能力。
在认知模型中，有一个著名的模型叫做批判性思维模型，它强调思维对于社会交往的作用，可以促进人们在面对问题时能够进行公正、合理的评判。
2. 情感模型情感模型是指对人类情感过程的描述。
情感是人们行为和决策的重要动力，它可以驱使人们追求快乐、避免痛苦。
情感模型研究的是情绪的产生、表达和调节，分析这些情感对人类行为的影响。
在情感模型中，有一个著名的模型叫做情感情绪测量模型，它通过量化人们情绪中的积极和消极因素来研究情感对人类行为的影响。
3. 行为模型行为模型是指对人类行为过程的描述。
行为是人类对于周围环境做出的反应，它既受到认知和情感的影响，又会反过来影响认知和情感。
行为模型研究的是人类的行为表现和动机，分析这些行为的产生和作用。
在行为模型中，有一个著名的模型叫做自我决定模型，它强调人们的自我决定意识对于行为产生的作用。
二、测量方法的概念与分类测量方法是指用于对心理模型中变量进行测量的方法。
心理变量的测量是社会心理学中常用的方法之一，它可以帮助研究人员了解人类行为的特征和规律。
测量方法可以分为自报测量、行为测量和生物测量三类。
1. 自报测量自报测量是指通过让被试者回答一些问题或作出一些评价来了解他们的思想、感受和态度。
认知心理学问答一二
1 用实验说明过滤器模型和衰减模型过滤器模型：布罗德本特利用双耳分听实验，即让被试的双耳同时分别听到两个分离的相互独立的声音，例如，左耳—6、2、7，右耳—4、9、3，“6-4”、“2-9”、“7-3”是分别同时出现的。
要求被试或是以耳朵为单位分别再现，或是以双耳同时接收的信息顺序成对再现，或是随意再现。
结果发现，分别再现的正确率为65%，成对再现的为20%；而随意再现时则被试多采取分别再现。
布罗德本特认为这样的实验结果支持了早期选择模型：每只耳朵都可以看成一个通道，每一个通道的信息都是单独贮存的，不管有多少通道同时向人的信息加工系统输入信息，在同一时间能够通过注意过滤器的只能是一个通道中的信息。
如果人们必须接收来自多个通道的信息，注意过滤器就只能快速地在各个通道间切换，而这些切换动作必定带来信息输入的不完全。
所以以耳朵为单位的分别再现被优先选择，且其效果也优于通道之间不停转换的成对再现的效果。
衰减模型：特雷斯曼设计了追随耳实验，即要求被试在双耳分听过程中始终复述某一个耳朵听到的信息，并且忽略所有来自另一耳朵的信息。
这两个耳朵被分别称为“追随耳”和“非追随耳”。
按照早期选择模型，非追随耳信息应当完全被忽略，不可能得到高级的语义加工。
但是追随实验的结果却显示：非追随耳的信息也可以得到高级分析。
由此特雷斯曼认为，过滤器并非依“全或无”的原则工作，而是按衰减方式进行的；不是只允许一个通道（追随耳）的信息通过，而是既允许追随耳的信息通过，也允许非追随耳的信息通过，只是非追随耳的信号受到衰减，强度减弱了。
但若这些减弱的非追随耳信号具有特别的意义（比如自己的名字），具有较低的阈值，那么仍可得到高级加工而被最终识别。
2 kahneman 的能量分配模型由哪些成分构成？如何用这一模型解释双作业操作？能量分配模型是能较好地体现中枢能量理论的。
其认为人可得到的资源和唤醒是连在一起的，其数量也可因情绪、药物等因素的作用而发生变化。
心理学五大因素模型
心理学五大因素模型
心理学五大因素模型是一个被广泛应用于研究人类个体差异的模型。
它提供了一种将个体的性格特质分为五个大的维度的方式，这些维度被认为能够很好地描述人类的行为和思维模式。
第一个维度是外向性，它涵盖了个体的社交性和探索欲望。
外向的个体通常喜欢社交，精力充沛，并愿意尝试新的事物。
相反，内向的个体更喜欢独处，具有较低的活动水平，并对新的刺激不太感兴趣。
第二个维度是宜人性，它反映了个体的合作性和亲社会性。
宜人的人通常友好、善良、乐于助人，并可能更加关注他人的需要和感受。
相反，不宜人的人可能更加冷漠、自私，对他人不太关心。
第三个维度是尽责性，它描述了个体的自律性和组织性。
尽责的人通常很有条理，勤奋努力，并富有自控力。
相反，不尽责的人可能更加松散，经常拖延，并缺乏自我规划和执行能力。
第四个维度是神经质，它涉及到个体的情绪稳定性和焦虑倾向。
神经质高的人往往情绪反应强烈，容易感到紧张和焦虑。
而神经质低的人通常情绪稳定，不容易被外界刺激所影响。
最后一个维度是开放性，它与个体对经验、想象力和创新的态度有关。
开放性高的人通常对新的和不传统的观念持开放态度，富有想象力和创造力。
相比之下，开放性低的人更加保守、传统，并偏好于已知的和熟悉的事物。
这个五大因素模型通过对个体在以上维度上的得分进行测量和分析，可以帮助研究者和心理学家更好地理解人类个体的差异和性格特征。
然而，它并不涵盖心理学研究中的所有因素，仍需要结合其他理论和模型进行深入研究和分析。
声音识别技术的研究现状与应用分析
声音识别技术的研究现状与应用分析随着科技的不断发展，身边的智能化设备也越来越普及，人工智能和物联网技术的发展使得我们的生活更加便捷。
其中，声音识别技术是一个备受关注的领域，它已经广泛应用于语音助手、智能家居、智能手机等场景中。
在这篇文章中，我们将探讨声音识别技术的研究现状以及应用分析。
一、声音识别技术的研究现状1. 声音信号处理声音信号处理是声音识别技术的关键环节之一。
对于声音信号处理技术的要求非常高，需要该技术可以准确合成和分离、噪声抑制、失真纠正，对于信号的干扰要有足够的抵抗能力。
此外，还需要识别出不同语气和语速的人的声音特征。
2. 听觉心理学理论对于声音识别技术的研究来说，听觉心理学理论的研究也是必不可少的一部分。
听觉心理学理论研究了人类听觉系统的感知机制和语音特征的总结，这将有助于识别和辨别声音特征和声音结构。
3. 机器学习机器学习是声音识别技术的一种主要研究方法。
机器学习通过建立一个统计模型，通过在大量的数据上训练模型，使得模型能够自动提取出声音特征，并通过训练数据进行辨别和分类。
例如，谷歌公司的语音识别功能就是采用了机器学习的方法，通过大量的语音数据来训练模型，使得语音识别技术的效果得到了显著的提升。
二、声音识别技术的应用现状1. 智能家居智能家居已经成为当前智能化生活的一个热点领域。
声音识别技术可以通过语音指令来控制家用电器、调整家庭环境、打开窗帘、打开门等，为家庭生活带来了便捷。
例如，Amazon Echo和Google Home以及Apple HomePod等语音助手都具备了语音识别技术，可以通过与语音助手的对话来控制家庭的各项设备。
2. 汽车汽车是另外一个受声音识别技术影响的领域。
语音识别技术可以用于汽车智能交互系统中，通过语音指令来调节空调、导航、娱乐和通讯系统等功能。
近年来，一些主流汽车品牌也开始引入语音识别技术，例如，奔驰C级、奥迪A6、宝马5系等都配备了语音识别系统。
心理学abc认知模型
心理学abc认知模型
《心理学ABC认知模型》
一、什么是心理学ABC认知模型
心理学ABC认知模型是由美国心理学家爱德华·马丁（Edward E. Martin）提出的一种心理学理论，它主要涉及认知过程，探讨人们如何理解和处理新的信息。
它包括三个方面：A是感受（Reception），B是表象(Representation)，C是行为（Behavior）。
二、心理学ABC认知模型的构成
1.感受（A）：
感受是指人们在接受外界刺激时反应的机制，它可以由五个感觉（视觉、听觉、味觉、触觉和嗅觉）直接受到外部信息，提供处理信息的基础。
2.表象（B）：
表象是指人们在接受外部刺激时利用大脑的复杂网络，以记忆、概念、情绪、想象等形式把感受变成可理解的形式。
3.行为（C）：
行为是指一个人做出的反应，或者说是表象的体现，它包括文化行为、言语行为、身体行为、动作行为和情绪行为等多种形式。
三、心理学ABC认知模型的应用
心理学ABC认知模型可以被用来更好地理解人的心理活动。
它能够有效地识别外界刺激、进行认知过程、形成表象、以及随后行
为的调整。
最终以行为的方式去实现自我的目标。
心理学ABC认知模型可以用来解释学习过程中的很多现象，其中最重要的是注意力，因为在注意力控制中，感受（A）、表象（B）和行为（C）都发挥着重要作用。
MP3编码原理概述
音频压缩由编码和解码两个部分组成。
把波形文件里的数字音频数据转换为高度压缩的形式(称为比特流)即为编码；要解码则把比特流重建为波形文件。
音频压缩可以分为无损(lossless)压缩和有损压缩。
无损压缩就是尽量降低音频数据的冗余度，以减小其体积。
音频信号经过编码和解码之后，必须要和原来的信号一致。
无损压缩的压缩率是比较有限的，不过现在比较出色的APE能做到50%的压缩率(本人用Monkey's Audio 3.97，Extra High压缩模式下压缩WAV，压缩率最低能达到52%)；有损压缩就是用尽一切手段，包括无损压缩用到的方法，丢掉一切能丢掉的数据，以减小体积。
而音频压缩后解码听起来起码是要跟原来差不多的，有损压缩的压缩比能大幅提高，MP3就是属于有损压缩，压缩比是12:1(128kbps)。
MP3文件是由帧(frame)构成的，帧是MP3文件最小的组成单位。
什么是帧?还记得最初的动画是怎么做的吗?不同的连续画面切换以达到动态效果，每幅画面就是一个“帧”，不同的是MP3里面的帧记录的是音频数据而不是图形数据。
MP3的帧速度大概是30帧/秒。
每个帧又由帧头和帧数据组成，帧头记录着该帧的基本信息，包括位率索引和采样率索引(这对理解ABR和VBR编码方式很重要)。
帧数据，顾名思义就是记录着主体音频数据。
上面说的都是MP3编码的基础，但事实上，早期的编码器都非常不完善，压缩算法近于粗暴，音质很不理想。
MP3的音质达到现在的水平有两次飞跃:人体听觉心理学模型(Perceptual Model)的导入和VBR技术的应用。
◆人体听觉心理学模型下面将简要介绍一下几个重要原理:1) 最小听觉门槛判定(The minimal audition threshold)人耳的听力范围是20Hz-20k Hz的频率范围，但是人耳对不同的频率声音的灵敏度是不同的，不同频率的声音要达到能被人耳听到的水平所需要的强度是不一样。
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2.5 有调和无调掩蔽成分的抽取
2.5 有调和无调掩蔽成分的抽取
2.6 单独掩蔽阈值的计算
通常在所有的N/2个频率样点的谱线中，仅仅只有其中一 部分频率样点的谱线用于综合掩蔽阈值计算。在最低频的 6个子带的频域范围内的谱线不考虑进行下采样；接着6 个子带的频域范围内的谱线，每隔1个谱线考虑进行下采 样；剩余的最高频处的18个子带的频域范围内的谱线， 每隔4个谱线考虑进行下采样。将所有考虑进行下采样的 谱线进行下采样，下采样的样点数n=106。
主要内容
1.听觉模型 2.M-PEAG1心理声学模型结构 3.仿真结果 4.关于后期工作的想法 5.总结
1.听觉模型
1.1 人耳听觉模型(HAS) 1.2 人耳生理系统和临界频段 1.3 安静状态阈值和掩蔽
1.听觉模型
人耳对于频率的感知
呈对数规律的;会产生出差频;
2.1 谱计算
进行512点的FFT计算。FFT是直接对输入PCM信号加海 宁窗后进行的。海宁窗h(i)和功率谱X(k)的计算公式分别 为：
2.2 声压级的测定
子带n中的声压级的计算公式如下 :
2.3 安静状态阈值
安静阈值也称绝对阈值，它依赖于信号的抽样频率，由经 验得出。对应计算掩蔽阈值频率范围中的每个样点，根据 总体比特率补偿绝对阈值，对于比特率≥96kbit/s，补偿值 为12dB，对于比特率<96kbit/s，补偿值为0dB。下图1给
1.听觉模型
安静状态阈值
安静状态阈值曲线表示了在给定频率上，人耳能够听到声 音的最小声压级。0dB 时的阈值为 1kHz。人耳在 1~5kHz 的范围内最为敏感，可以听到低于 0dB 参考值 几个分贝的信号。一般而言，两个相同能量不同频率的信 号，听起来是不一样的。类似的，能够听到的噪声和失真 也随频率而改变。在太高或太低的频率处，听觉的灵敏度 也会下降。
人耳生理系统和临界频段
临界频段=24.7(4.37F+1)
有调成分和无调成分
当音调间的频率差大于临界频段时，就是一般的和音；而 当频率差小于临界频段时，就成为不谐和音
Bark
感知频率的单位，1 个临界频段的宽度为 1Bark。使用 Bark 来标度， 需要将物理频率转化为心理声学频率。这样，一个纯音就可以用心理 掩蔽曲线来表示。
1.听觉模型
掩蔽阈值
掩蔽阈值是指几乎听不到声音的声压级。当同时有好几个 音调时，当高音调完全掩盖低音调时，就会出现掩蔽。
掩蔽的一般性介绍
掩蔽的分类:同时掩蔽; 异时掩蔽 掩蔽的特点:利用声调的强弱; 利用人脑的反应延迟
2.M-PEAG1心理声学模型结构
2.1 谱计算 2.2 声压级测定 2.3 安静状态阈值 2.4 判决有调和无调 2.5 有调和无调成分的抽取 2.6 单独掩蔽阈值的计算 2.7 总体掩蔽阈值的计算
2.7 总体掩蔽阈值的计算
第i个频率样点的总掩蔽阈值LTg(i)是由序号为j的所有有 调无调掩蔽成分的单独掩蔽阈值LTtm[z(j),z(i)] 、 LTnm[z(j),z(i)]和安静状态阈值LTq(i)求出的，把相应于单 独掩蔽阈值的功率和安静状态阈值的功率相加可求得总掩 蔽阈值：其中，有调掩蔽成分总数为m，无调掩蔽成分总 数为n。图9给出了样本音频信号的总体掩蔽阈值，即图 中黑色的虚线。
2.4 判决有调和无调成分
2.4 判决有调和无调成分
而临界频段的频宽随着中心频率变化，低频时大约 0.1kHz频宽，高频时大约4kHz频宽。从心理声学实验可 以知道，耳朵的低频分辨率比高频分辨率好。为了决定某 个局部最大值是否可能是有调成分，还必须了解局部最大 值所处频率处临界频段的频宽df。在不同的频率段所用的 频宽是事先规定的： df =172.266Hz，0kHz < f ≤5.512kHz df =281.25Hz， 5.512kHz < f ≤11.024kHz df =562.50Hz， 11.024kHz < f ≤19.982kHz
2.4 判决有调和无调成分
综上所述，要列出谱线X(k)是有调或是无调，需执行以下 三个运算: 标明局部最大值。
列出有调成分并计算声压级. 列出无调成分并计算功率. 下面的图3和图4依次显示了有调和无调成分的读取。
2.4 判决有调和无调成分
2.4 判决有调和无调成分
2.5 有调和无调掩蔽成分的抽取
2.6 单独掩蔽阈值的计算
对于这108个样点，经验给定对应的谱值。对每个序号为 k有调无调成分，选择最接近其谱值X(k)的106样点谱值中 的某个样点，将该成分序号令为i，i∈{1,2,3,...,106}。j为 所有有调、无调成分在抽取后的谱线序号。有调和无调的 单独掩蔽阈值分别由下式计算：
抽取是用来减少掩蔽成分数目的步骤，它是计算综合掩蔽 阈值时必须考虑的问题。只要有调成分的X(k)之间满足小 于0.5Bark的宽度，就可以抽取这样的有调成分。方法是 列出有调成分，在临界频段范围内采用0.5Bark宽度的滑 动窗，若窗内存在两个或更多的成分，仅保持窗内最高功 率的成分，移去所有较小功率的成分。图5和图6给出了 样本音频信号有调成分、无调成分和安静状态阈值的比较。
LTtm z( j), z(i) Xtm[z( j)] av[ z( j)] vf [z( j), z(i)] LTnm z( j), z(i) X nm[ z( j)] av[z( j)] vf [z( j), z(i)]
2.6 单独掩蔽阈值的计算
2.6 单独掩蔽阈值的计算
出了样本音频信号的安静状态阈值。
2.3 安静状态阈值
2.4 判决有调和无调成分
一个掩蔽成分的可调性影响到掩蔽阈值，因此必须判定有 调与无调成分。为了计算总掩蔽阈值，必须从FFT频谱中 得出有调和无调成分。首先决定局部最大值，然后提取有 调成分（正弦波），以及计算一个临界频段频率范围内无 调成分的强度。下图2给出了样本音频信号局部最大值的 确定，图中带圈的成分为局部最大值成分。