从音频中咱们能够听到，正在某些转速下，电机的噪声存正在必定的粗疏感，对照显著的有0~2s、16~18s等。Roughness为计划声品格中粗疏度的情绪声学参数，能够表征和权衡该电机加快历程中声响的粗疏感。图2的上图为Roughness （Hearing Model）vs. Time 计划结果。正在0~2s、16~18s、26~28s等处粗疏度有峰值，这与听感很吻合。图2的下为Specific Roughness（Hearing Model）vs. Time的计划结果，能够看到图2上图粗疏度较大的功夫，特点粗疏度的频谱分散。

下面将以16~18s（图2中的2点）的粗疏度感染为例，举行题目排查。同时计划Specific Roughness（Hearing Model）vs. Time和Modulation Spectrum vs. Band（图3），能够看出16~18s之间的粗疏度较大的题目，是因为1250Hz相近存正在约70Hz的调制爆发的。

图3 特点粗疏度和调制谱通过下图的FFT vs. Time图谱，寻找70hz调制频率的题目所正在。能够看出16~18s之间、1250Hz相近处，存正在相差约70hz的因素，且幅值较大（1166Hz、1236Hz和1307Hz）。若思低重此处的粗疏感，则需革新该处的频谱因素。

除了上述16~18s的频谱点，其他特点粗疏度较大的频谱点也可通过计划FFT vs. Time（图5上左）、Specific Roughness（Hearing Model）vs. Time（图5上右）和Modulation Spectrum vs. Band（图5下）等查看各个特点粗疏度大的缘起。如图中1.27s（1点）处，是因为同时存正在1277hz、1324hz和1365hz的频率，且幅值较大形成的（三个频率相差约35hz，从调制谱上也能够看出35hz的调制频率）。

对待特点粗疏度较大的频谱点，能够操纵ArtemiS SUITE的Sound Engineering举行虚拟的优化预测。如17s处（2点），通过Eraser或Brush效用，虚拟优化1160Hz和1300Hz相近的因素（1230Hz为电机主阶次），优化后回放的粗疏感显著低重。

将虚拟优化的声响仍旧成hdf文献，与原文献举行特点粗疏度对照解析，如图7所示，正在16~18s处1250Hz的特点粗疏度显著低重。

基于Hearing Model的Roughness算法，能够较好地表征人体听感中的粗疏感；

连接Roughness（Hearing Model）、Modulation Spectrum等算法，能够精密地解析形成特点粗疏度较大的由来；

操纵Sound Engineering，能够虚拟优化特点粗疏度较大处的频率因素，进而通细致听和数值计划，评估虚拟优化的功效，为后续实物更始供应必定的维持。

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