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Basics of Acoustics

The sound pressure in air is a compressional wave. A sound wave in the free air sets in motion air particles around the positions they have at rest assuming there is no additional flow.>>Read More

The classification of acoustic materials includes fiber materials (such as fiberglass and felt), foam and honeycomb structures (such as polymer foam), and particle-based materials (made from larger particles or recycled materials).>>Read More

用于预测流体相行为的模型中所使用的“声学”参数数量可以在1到8之间变化（对于各向同性材料而言）。其中三个参数：静态空气流阻、开放孔隙率和动态扭曲的高频限制，可以直接测量，而通过表征技术可以估计其他参数。>>Read More

在1956年，M. A. Biot 写了两篇文章 [Bio56a, Bio56b]，提出了一种理论公式，用于描述饱和流体的各向同性多孔介质内的弹性波传播。这项工作的一个关键结果是存在三种波动：两种压缩波和一种剪切波。>>Read More

ISO 9053:1991（方法A）和 ISO 9053-1:2018 描述了一种直接测量与渗透率 k0 相关的静态气流阻抗 σ 的技术，其中 σ=η/k0，其中 η 是空气的动力粘度。
在国际单位制中，σ的量纲为 N.s.m⁻⁴。>>Read More

Wilson’s model（威尔逊模型）通常指的是用于描述和预测多相流体或颗粒系统中相行为的理论模型。Wilson模型常用于计算混合物的活度系数，帮助预测液体混合物在不同条件下的行为。>>Read More

在大量对孔隙率接近 1.00 的纤维材料进行的测量中，Delany 和 Bazley [DB70] 提出了这类材料的复波数 k（在 [DB70] 中为 γ/j ）和特征阻抗 Zc 的经验表达式。>>Read More

在 2016 年至 2019 年期间，Horoshenkov 及其同事为具有接近对数正态分布的孔隙大小的材料开发了一个包含 3 个参数的模型。这三个参数分别是：开放孔隙率 ϕ，中位孔径 s¯以及孔径标准差 σs，这三个可测参数直接与均匀多孔结构的形态相关。>>Read More

Johnson-Champoux-Allard 模型基于 Johnson、Koplik 和 Dashen 的研究，用于描述多孔介质内的粘滞惯性耗散效应。而 Champoux 和 Allard 的工作则用于描述热耗散效应。>>Read More

Acoustic Testing and Analysis

在现代工程和建筑设计中，材料的声学特性是至关重要的。无论是为了提高建筑物的隔音效果，还是优化汽车内部的噪声控制，准确测量材料的吸声系数等声学参量都扮演着关键角色。阻抗管作为一种精密的声学测量工具，广泛应用于材料声学性能的测试。本文将详细探讨两种常用的材料吸声系数测量方法：驻波比法和传递函数法。>>Read More

在开始测量之前，首先要准备所需的设备和材料，如图1所示，包括阻抗管、四个麦克风、音频分析系统以及待测的声学材料样品。阻抗管是一根一端开口、另一端连接声源的管道，其内部表面必须光滑，以减少声音的反射和吸收。麦克风需要安装在阻抗管的特定位置，以确保准确捕捉到通过样品的声波。>>Read More

在声学和音频设备测试领域，准确测量系统的脉冲响应是一项基础而关键的任务。本文介绍一种新型的测量技术——正弦扫频结合幅度调制方案，为同时获取线性脉冲响应和谐波失真提供了一种高效的手段。>>Read More

在声音测量领域，A计权（A-weighting）是最常用的一种频率加权方法，它源于国际标准IEC 61672:2003。>>Read More

在麦克风阵列技术中，波束形成用于提高特定方向上的信号增益，抑制噪声和干扰。根据声源距离的远近，波束形成可以分为近场和远场两种类型，其设计依据波源与麦克风阵列的距离及其对方向向量的影响有所不同。>>Read More

吸声尖劈声学应用领域扮演着重要的角色，他们可以减少回响和混响、控制声音扩散，从而改善声学环境并提高声音品质。合理使用吸声尖劈可以显著提升声音的表现力和听众的听觉体验。>>Read More

Machine Hearing and Al

随着技术的飞速发展，人工智能（AI）已经逐渐渗透到我们生活的方方面面。无论是自动驾驶汽车、智能家居设备还是智能医疗系统，背后都有着复杂的技术支撑。在这其中，数据、算力和模型被视为构建强大AI系统的三大基石。本文将详细探讨这三个关键要素及其重要性。>>Read More

随机森林是一种集成学习算法，其基本思想是通过构建多个决策树，然后将这些树的结果进行投票（分类）或平均（回归）来得到最终的预测结果。随机森林结合了多个决策树的预测，利用多数投票机制或均值计算提高模型的准确性和鲁棒性。>>Read More

在机器学习领域，传统模型如支持向量机（SVM）、决策树和朴素贝叶斯等，尽管相比深度学习模型在某些复杂任务中的表现略显不足，但由于其理论基础扎实、参数较少且对数据规模的要求较低，仍然在许多应用场景中广泛使用。本文将以支持向量机（SVM）为例，详细阐述其原理及其在声学音频领域的具体应用。>>Read More

卷积神经网络由 Yann LeCun 等人提出，是一种包含可学习卷积核的神经网络模 型，起源于二十世纪八九十年代，目前已广泛运用于图像分类、目标检测、语音识别等 众多领域，成为许多网络模型构建的基础，是深度学习中具有代表性的网络之一。>>Read More

长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）是一种特定类型的递归神经网络（Recurrent Neural Network, RNN），专为解决标准RNN在处理长序列数据时面临的梯度消失问题而设计。自提出以来，LSTM 因其卓越的时间序列处理能力，广泛应用于自然语言处理、语音识别、音频分类等领域。本文将详细介绍 LSTM 的原理、优缺点、适用场景，并探讨其在声学音频领域的应用及现状成果。>>Read More

Audio Testing Technology

在声学中，最重要的指标之一被称为声压级（SPL）。为什么我们使用压力来衡量？我们知道声波有两个组成部分：压力和速度，但相比之下，压力比速度更容易测量，这也是为什么压力成为测量声波强度的常用单位。此外，人耳对压力的感知也有一定的范围，这个范围从20微帕斯卡（帕斯卡是国际通用的压力单位）到20帕斯卡不等。>>Read More

如果你经常待在音频领域，那么你可能已经听说过频率响应这个术语。它可以出现在各种讨论中，例如耳机和扬声器、DAC和放大器以及房间声学等各个方面，无论你是否熟悉这个话题，这里都会告诉你关于频率响应的一切。>>Read More

今天，我想简要介绍一下扬声器中产生的三种主要失真类型，它们的含义，以及如何解读失真结果。这里将讨论两种类型的失真——线性失真和非线性失真（谐波失真和互调失真）。>>Read More

扬声器的失真是令人不悦的。然而，失真的类型和水平会极大地影响感知到的烦扰程度。此外，识别失真的类型还可以帮助确定扬声器中导致失真的机制或多种机制。“擦音和嗡嗡声”就是一种特别令人烦恼的失真类型，并且非常难以测量。通过测量来确定问题的原因则更加困难。理解为什么这种类型的失真如此令人烦恼以及如何测量它，对于在生产线上正确测试扬声器至关重要。>>Read More

快速傅里叶变换（FFT）在音频与声学测量领域扮演着至关重要的角色，能够将时间域信号转换为频率域，从而揭示信号的频率特性。>>Read More