基于MATLAB的心理声学模型音频编码分析系统

资 源 简 介

该系统利用MATLAB实现心理声学建模，分析人耳对声音频率与掩蔽效应的感知特性。通过计算信号掩蔽比和优化比特分配，提升音频编码效率，适用于音频压缩的质量评估与算法优化。

详 情 说 明

MATLAB心理声学模型实现音频编码分析系统

项目介绍

本项目基于心理声学原理构建音频感知模型，通过计算人耳对声音频率和掩蔽效应的敏感度，实现音频信号的压缩优化分析。系统能够评估不同频率分量的感知重要性，生成信号掩蔽比曲线，并优化音频编码过程中的比特分配策略。该系统为音频编码算法设计提供科学依据，可用于评估和提升音频压缩效率。

功能特性

• 临界频带分析：采用Bark尺度或Zwicker模型进行频率划分，模拟人耳听觉特性
• 绝对听觉阈值建模：根据等响度曲线建立人耳最小可听阈值模型
• 掩蔽效应模拟：实现时域和频域掩蔽效应计算，包括掩蔽扩展函数建模
• 感知熵分析：计算各帧信号的感知熵值，评估编码所需的理论最小比特数
• 编码优化建议：基于心理声学分析结果提供比特分配建议和压缩率评估

使用方法

1. 准备输入音频文件（WAV格式，16kHz-48kHz采样率）
2. 配置分析参数（临界频带标准、掩蔽参数、信噪比阈值等）
3. 运行主分析程序
4. 查看输出结果：

- 时频分析图：原始频谱与掩蔽阈值对比 - 掩蔽阈值曲线：Bark尺度下的频率掩蔽分布 - 感知熵报告：各帧感知熵值及统计结果 - 编码建议表：推荐比特分配方案和压缩率评估

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 信号处理工具箱
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统
• 最小内存：4GB RAM（推荐8GB以上）

文件说明

主程序实现了心理声学模型的核心算法流程，包括音频信号的读取与预处理、临界频带分析、绝对听阈计算、时域和频域掩蔽效应建模、信号掩蔽比分析、感知熵计算以及可视化结果输出等功能。该程序整合了心理声学分析的完整流程，能够生成详细的音频编码分析报告和优化建议。