СЕНСОРНЫЕ СИСТЕМЫ, 2013, том 27, № 2, с. 160-170
_ СЛУХОВАЯ И ВЕСТИБУЛЯРНАЯ _
СИСТЕМЫ
УДК 812.85
ЧУВСТВИТЕЛЬНОСТЬ СЛУХА К СМЕЩЕНИЯМ СПЕКТРАЛЬНОГО РИСУНКА В ЗАВИСИМОСТИ ОТ ФОРМЫ СПЕКТРА ЗВУКОВОГО СТИМУЛА
© 2013 г. Д. И. Нечаев, О. Н. Милехина, А. Я. Супин
Институт проблем экологии и эволюции РАН 119071 Москва, Ленинский просп., 33 E-mail: dm.nechaev@yandex.ru
Поступила в редакцию 15.10.2012 г.
Исследована чувствительность слуха здоровых испытуемых к смещениям гребенчатого рисунка спектра. Тест-сигналом служил шум с гребенчатым спектром с центральной частотой 2 кГц, шириной спектральной полосы 0.5 октавы, спектральным контрастом (глубиной гребней) 100%, с переменной плотностью и шириной гребней. Измерялись пороги различения шума, в котором периодически (каждые 400 мс) гребенчатый рисунок спектра смещался вверх-вниз по частотной шкале от постоянного (без смещений) гребенчатого шума с теми же параметрами. При ширине гребней, пропорциональной частотному интервалу между ними (косинусоидальный рисунок гребней), выявлялась оптимальная плотность гребней f/bf = 5, при которой смещения гребенчатого рисунка различались с наименьшим порогом 1.1%; как при низких (f/bf < 3), так и при высоких (f/bf > 7) плотностях пороги повышались до 2%. При сужении гребней порог понижался. При постоянной узкой полосе гребней (3.5-5% от центральной частоты) зависимость порога от плотности гребней становилась монотонной: порог понижался при снижении плотности гребней; при этом минимальные пороги доходили до 0.7%. Модель, основанная на взаимодействии гребенчатого спектрального рисунка с частотно-избирательными каналами-фильтрами слуховой системы, качественно объясняет выявленные закономерности.
Ключевые слова: слух, частотное различение, гребенчатые спектры.
ВВЕДЕНИЕ
Многие естественные звуки, в том числе звуки речи, характеризуются спектрально-временными рисунками, представляющими собой вариации частотного спектра во времени. От того, насколько эффективно слуховая система способна воспринимать и анализировать частотно-временные "портреты" звуковых сигналов, во многом зависит распознавание этих сигналов. Отсюда вытекает необходимость знать, какова чувствительность слуховой системы к сдвигам частотных спектров и как она зависит от характеристик сигнала.
До последнего времени чувствительность слуховой системы к сдвигам частотного спектра исследовалась для чистых тонов.
Цель исследований - определение порогов частотного различения (frequency discrimination
limens). Пороги частотного различения измерялись в основном двумя способами: либо по результатам сравнения двух тональных посылок разной частоты, либо по результатам обнаружения частотной модуляции (ЧМ) тонов. Второй из этих способов тестирования, т.е. с использованием ЧМ-тонов, может рассматриваться как характерный пример вариации частотного спектра во времени.
Различные способы измерения частотных дифференциальных порогов по частоте дали неодинаковые результаты. При сравнении двух тональных посылок разной частоты (Harris, 1952; Wier et al., 1977; Nelson et al., 1983; Moore, Glasberg, 1989; Sek, Moore, 1994; Klinge et al., 2009) пороги частотного различения в основном составляли около 0.2%. При использовании метода частотной модуляции первоначально были получены столь же низкие пороги: до 0.2% (Shower, Biddulph,
1931). Более поздние ревизии этих результатов дали несколько большие, но все же весьма низкие пороги для синусоидиальной ЧМ - до 0.4-0.5% (Jesteadt, Sims, 1975; Weir et al., 1977; Moore, Glasberg, 1989; Sek, Moore, 1994).
Однако чувствительность к сдвигам частоты чистого тона не дает полного представления о чувствительности к спектрально-временным изменениям сложных сигналов. Чистые тоны могут различаться, как указанно выше, при разнице частот в 0.2-0.5%, тогда как различение сложных частотных спектров определяется шириной частотно-настроенных каналов-фильтров (их психофизический эквивалент - критические полосы), ширина которых составляет более 10% от характеристической частоты, согласно обобщенной формуле работы Море с соавторами (Moore, Glasberg, 1987). Причина такого расхождения, в общем, ясна. Низкие пороги сдвига частоты чистого тона определяются либо обнаружением изменений уровня на крутом склоне профиля возбуждения, создаваемого тоном (Zwicker, 1970; Henning, 1967; Moore, Glasberg, 1989; Moore, Sek, 1992), либо выделением информации о фазовом сдвиге во временном рисунке активности нейронов (Siebert, 1970; Goldstein, Srulovicz, 1977), либо комбинацией этих механизмов. Ни тот, ни другой механизм не могут быть эффективными при действии сигналов со сложными спектрами, у которых в отличие от чистых тонов нет ни крутых склонов профиля возбуждения, ни жесткой фазовой привязки. Очевидно, что чистые тоны -идеализированный случай: при отсутствии других частотных компонентов, небольшие изменения частоты детектируются значительно легче, чем в сложных спектральных рисунках. То же самое можно ожидать и для спектрально-временных рисунков сложных сигналов: их различение едва ли может быть предсказано на основе порогов частотной модуляции.
Исходя из этого, была предпринята попытка прямого измерения порогов обнаружения динамических изменений в сложных звуковых сигналах. В качестве таких сигналов использованы шумы с гребенчатыми спектрами, в которых гребенчатый рисунок сдвигался по оси частот. Гребенчатые спектры характеризуются тем, что в них периодически чередуются спектральные пики и провалы (рис. 1). Такой спектральный рисунок может служить моделью сложных звуковых сигналов. Однако в отличие от многих натуральных сигналов, гребенчатый спектр может быть строго охарактеризован ограниченным числом физических параметров: плотностью и
Частота, кГц
Рис. 1. Основные параметры гребенчатого спектра. Стрелками отмечены: 1 - центральная частота спектра (в приведенном примере - 2 кГц), 2 - эквивалентная прямоугольная ширина (0.5 октавы), 3 - частотный интервал между гребнями (/75), 4 - сдвиг фазы гребней (5%).
глубиной гребней спектра и положением (фазой) гребней на оси частот. Соответственно, сдвиг гребенчатого рисунка по частотной шкале может служить моделью сложных частотно-временных рисунков. Проведенные ранее измерения (Нечаев, Супин, 2011; Supin, Nechaev, 2011) показали, что наименьшие пороги для сдвига фазы гребенчатого рисунка наблюдаются при некоторой средней плотности гребенчатого спектрального рисунка (от 5 до 7 безразмерных единиц /78/, где / - частота и 8/ - частотный интервал между соседними гребнями). Как при понижении, так и при повышении плотности спектрального рисунка относительно этого оптимума порог повышался. Причем минимальные пороги сдвига гребенчатого рисунка (при оптимальной плотности гребней спектра) были выше 1%, а при неоптимальной плотности гребней достигали 2.5-3%. Таким образом, как и ожидалось, чувствительность к сдвигам сложного спектрального рисунка оказалась существенно хуже (пороги выше), чем в идеализированных условиях тестирования чистыми тонами.
Однако плотность гребней - не единственный параметр, описывающий рисунок сложного гребенчатого спектра. Не менее важной может быть форма и ширина (скважность) гребней, т.е. то, какую часть частотного интервала между соседними гребнями занимает спектральный пик, а какую - провал (рис. 1). Поэтому следующий этап исследования состоял в том, чтобы установить, как, наряду с зависимостью от плотности спектральных гребней, пороги сдвига спектрального
Сумм
Вых
Рис. 2. Блок-схема синтеза тест-сигналов.
Фф1, Фф2, Фф2' - заданные формы фильтров, Комм1 и
Комм2 - коммутаторы, ГСЧ - генератор случайных чисел,
ОПФ1 и ОПФ2 - блоки обратного преобразования Фурье,
Св1 и Св2 - блоки свертки, Сумм - сумматор, Вых - выход
сигнала.
рисунка зависят от формы и ширины спектральных пиков. Результаты измерений приводятся в данном сообщении.
МЕТОДИКА
Испытуемые. В экспериментах участвовало семь испытуемых в возрасте от 22 до 62 лет. Все они не имели явных признаков аномалии слуха. Все испытуемые имели опыт участия в психоакустических экспериментах.
Тест-сигналы. В качестве тест-сигналов использовали шумы с гребенчатыми спектрами; пример такого спектра показан на рис. 1. Тест-сигнал имел спектральную полосу, огибающая которой имела вид одного периода косинусоиды от логарифма частоты. Центральная частота тест-сигнала была равной 2 кГц. Период косинусои-дальной огибающей составлял 1 октаву, так что ширина полосы на уровне 0.5 (-3 дБ) от макси-
мальной спектральной мощности составляла 0.5 октавы, и то же значение имела эквивалентная прямоугольная ширина спектра.
В пределах этой полосы спектр содержал периодически чередующиеся максимумы и минимумы спектральной плотности (гребни). Гребни спектра либо описывались косинусоидальной функцией, либо имели меньшую ширину, чем период косинусоиды. Для задания формы суженных пиков использовали функцию
Р = [0.5 + 0.5СО8(2ЯВ1П/ )]п,
где Р - спектральная мощность, В - плотность гребней спектра,/ - частота и п - (показатель степени) - параметр, определяющий ширину спектральных пиков. При п = 1 функция становилась косинусоидальной:
Р = 0.5 + 0.5СО8(2ЛВ1П/ ),
при п > 1 пики становились более узкими, чем период косинусоиды.
Основными характеристиками гребенчатой структуры спектра являются плотность, эквивалентная прямоугольная ширина и глубина гребней (рис. 1). Плотность гребней определялась как В = //8/ (безразмерная величина), где / - центральная частота каждого гребня и 8/ - частотный интервал между соседними гребнями. В используемых тест-сигналах интервалы между гребнями частотно-пропорциональные, т.е. относительная плотность гребней была постоянной в пределах всей спектральной полосы. На логарифмической шкале частот (рис. 1) такие частотно-пропорциональные гребни выглядят как равномерные. Значения плотности гребней варьировали от 2 до 10 безразмерных единиц. Эквивалентная прямоугольная ширина гребней спектра определялась в процентах от интервала между соседними гребнями. Для косинусоидальной формы гребней (п = 1) она составляла 50% от частотного интервала между
Для дальнейшего прочтения статьи необходимо приобрести полный текст. Статьи высылаются в формате PDF на указанную при оплате почту. Время доставки составляет менее 10 минут. Стоимость одной статьи — 150 рублей.