The psychoacoustic model calculates

The psychoacoustic model calculates the minimum masked threshold, which is necessary to determine the just noticeable noise level for each band in the filter bank. The minimum masked threshold is the sum of all individual masking curves as described in the previous section. The difference between the maximum signal level and the minimum masked threshold is used in the bit or noise allocation to determine the actual quantiser level in each subband for each block. Two basic psycho-acoustic models are given in the informative part of the MPEG-1 standard [IS 11172]. While they can both be applied to any layer of the MPEG Audio algorithm, in practice most encoders use model 1 for Layers I and II. In both psycho-acoustic models, the final output of the model is a signal-to-mask ratio for each subband of Layer II. A psychoacoustic model is necessary only in the encoder. This allows decoders of significantly less complexity. It is therefore possible to improve the performance of the encoder even later, by relating the ratio of bit rate and subjective quality. For some applications, which do not demand a very low bit rate, it is even possible to use a very simple encoder without any psycho- acoustic model.
The fundamental basis for calculating the masked threshold in the encoder is givenby the results of masked threshold measurements for narrow-band signals consider- ing a tone masking noise and vice versa. Concerning the distance in frequency and the difference in sound pressure level, very limited and artificial masker/test-tone relations are described in the literature. The worst case results regarding the upper and lower slopes of the masking curves have been considered, assuming that the same masked thresholds can be used for both simple audio and complex audio situations. The output of the FFT is used to determine the relevant tonal (i.e. sinusoidal) and non-tonal (i.e. noise) maskers of the actual audio signal. It is well known from psychoacoustic research that the tonality of a masking component has an influence on the masked threshold. For this reason, it is worthwhile to discriminate between tonal and non-tonal components.It is also known that the perception of the tonality of a component is time dependent. A pure tone is not perceived as tonal initially and builds up over time. This time dependency is part of more sophisticated psychoacoustic models.

Kết quả (Việt) 1:

Psychoacoustic mô hình tính toán ngưỡng mặt nạ tối thiểu, đó là cần thiết để xác định mức độ tiếng ồn chỉ đáng chú ý cho mỗi ban nhạc trong ngân hàng bộ lọc. Mặt nạ ngưỡng tối thiểu là tổng của tất cả cá nhân che đường cong như được diễn tả trong phần trước. Sự khác biệt giữa mức độ tối đa tín hiệu và mặt nạ ngưỡng tối thiểu được sử dụng trong việc phân bổ các bit hoặc tiếng ồn để xác định mức độ thực tế quantiser trong mỗi subband cho mỗi khối. Hai mô hình tâm lý-âm thanh cơ bản được đưa ra trong phần thông tin của các tiêu chuẩn MPEG-1 [là 11172]. Trong khi họ có thể cả hai được áp dụng cho bất kỳ lớp của các thuật toán MPEG Audio, trong thực tế hầu hết mã hóa sử dụng mẫu 1 cho lớp I và II. Trong cả hai mô hình tâm lý-âm, đầu ra cuối cùng của mô hình là một tỷ lệ tín hiệu mặt nạ cho mỗi subband lớp II. Một mô hình psychoacoustic là cần thiết chỉ trong các bộ mã hóa. Điều này cho phép bộ giải mã phức tạp đáng kể ít hơn. Do đó có thể cải thiện hiệu suất của các bộ mã hóa thậm chí sau đó, bằng cách liên quan lệ tỷ lệ bit và chủ quan chất lượng. Đối với một số ứng dụng, mà không đòi hỏi một tốc độ rất thấp bit, nó là thậm chí có thể sử dụng một bộ mã hóa rất đơn giản mà không có bất kỳ mô hình tâm lý-âm.Cơ sở cơ bản cho việc tính toán ngưỡng đeo mặt nạ trong các bộ mã hóa là givenby kết quả đo lường mặt nạ ngưỡng cho ban nhạc hẹp tín hiệu ing xem xét một giai điệu che tiếng ồn và ngược lại. Liên quan đến khoảng cách trong tần số và sự khác biệt trong áp lực âm thanh cấp, quan hệ kiểm tra-nạ giai điệu rất hạn chế và nhân tạo được mô tả trong các tài liệu. Trường hợp xấu nhất kết quả về phía trên và thấp hơn dốc của đường cong che đã được xem xét, giả định rằng mặt nạ ngưỡng tương tự có thể được sử dụng cho cả hai âm thanh đơn giản và tình huống phức tạp âm thanh. Đầu ra của FFT được sử dụng để xác định liên quan tonal (tức là Sin) và phòng không tonal (tức là tiếng ồn) maskers của tín hiệu âm thanh thực tế. Nó là nổi tiếng từ psychoacoustic nghiên cứu rằng âm giai của một thành phần che có ảnh hưởng đến ngưỡng đeo mặt nạ. Vì lý do này, nó là đáng giá để phân biệt đối xử giữa các thành phần tonal và phòng không tonal. Nó cũng được biết đến nhận thức của âm giai của một thành phần là thời gian phụ thuộc. Một giai điệu tinh khiết không được coi là tonal ban đầu và xây dựng lên theo thời gian. Phụ thuộc thời gian này là một phần của phức tạp hơn các mô hình psychoacoustic.

Kết quả (Việt) 2:

Các mô hình nghiên cứu âm tính ngưỡng đeo mặt nạ tối thiểu, đó là cần thiết để xác định mức độ tiếng ồn chỉ đáng chú ý cho mỗi băng trong ngân hàng lọc. Ngưỡng đeo mặt nạ tối thiểu là tổng hợp của tất cả các đường cong mặt nạ cá nhân như được mô tả trong phần trước. Sự khác biệt giữa mức độ tín hiệu tối đa và tối thiểu ngưỡng đeo mặt nạ được sử dụng trong các bit hoặc tiếng ồn phân bổ để xác định mức độ quantiser thực tế trong mỗi băng con cho mỗi khối. Hai mô hình tâm lý-âm cơ bản được đưa ra trong phần thông tin của tiêu chuẩn MPEG-1 [LÀ 11.172]. Trong khi họ có thể cả hai được áp dụng cho bất kỳ lớp nào của thuật toán MPEG Audio, trong thực tế hầu hết các bộ mã hóa sử dụng mô hình 1 cho lớp I và II. Trong cả hai mô hình tâm lý-âm, kết quả cuối cùng của mô hình là một tỷ lệ tín hiệu-to-mặt nạ cho mỗi băng con của Layer II. Một mô hình nghiên cứu âm là cần thiết chỉ trong bộ mã hóa. Điều này cho phép giải mã của ít hơn đáng kể độ phức tạp. Do đó có thể cải thiện hiệu suất của các bộ mã hóa thậm chí sau này, bằng cách liên hệ tỷ lệ bit, tỷ lệ và chất lượng chủ quan. Đối với một số ứng dụng, mà không đòi hỏi một tốc độ bit rất thấp, thậm chí có thể sử dụng một bộ mã hóa rất đơn giản mà không cần bất kỳ mô hình âm tâm lý.
Cơ sở cơ bản để tính ngưỡng đeo mặt nạ trong bộ mã hóa là givenby các kết quả của các phép đo ngưỡng đeo mặt nạ cho băng hẹp tín hiệu cân nhắc ing một giai điệu che tiếng ồn và ngược lại. Liên quan đến khoảng cách trong tần số và sự khác biệt về mức độ áp lực âm thanh, các mối quan hệ masker / test-tone rất hạn chế và nhân tạo được mô tả trong các tài liệu. Các kết quả tồi tệ nhất liên quan đến trường hợp các sườn núi phía trên và dưới của đường cong mặt nạ đã được xem xét, giả định rằng các ngưỡng đeo mặt nạ tương tự có thể được sử dụng cho cả đơn giản âm thanh và âm thanh tình huống phức tạp. Đầu ra của FFT được sử dụng để xác định các âm có liên quan (tức là hình sin) và không âm (tức là tiếng ồn) maskers của tín hiệu âm thanh thực tế. Nó cũng được biết từ nghiên cứu của tâm lý học mà các âm giai của một thành phần mặt nạ có ảnh hưởng đến ngưỡng đeo mặt nạ. Vì lý do này, nó là đáng giá để phân biệt giữa components.It âm và không âm cũng được biết rằng nhận thức của thanh khiết, là một thành phần phụ thuộc thời gian. Một giai điệu tinh khiết không được xem như âm ban đầu và xây dựng lên theo thời gian. Phụ thuộc thời gian này là một phần của mô hình nghiên cứu âm phức tạp hơn.