导读:本文包含了心理声学分析论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:耳鸣,睡眠障碍,相关性
心理声学分析论文文献综述
张静,黄远,杨森,余文兴[1]（2019）在《耳鸣患者心理声学特征与睡眠质量的相关性分析》一文中研究指出目的通过了解耳鸣患者心理声学特点、睡眠质量现状及耳鸣严重程度,探讨睡眠质量与耳鸣的相关性。方法回顾性分析200例耳鸣患者的临床资料,统计患者纯音测听、耳鸣检查及匹兹堡睡眠质量量表(pittsburghsleepquality indexscale,PSQI)和耳鸣致残量表(tinnitushandicapinventory,THI)结果,并对数据进行统计分析。结果本组患者左耳耳鸣者占55.6%(155/279);耳鸣声音匹配类型以纯音为主(64.5%,180/279);耳鸣响度多小于10dBSL(67.4%,188/279);耳鸣频率多为高频(61.6%,172/279);耳鸣声音种类数多为一种(70.6%,197/279);伴有听力下降的耳鸣患者占绝大多数(68.5%,191/279)。耳鸣患者睡眠质量总分4～15分,平均8.29±4.26分;其中19.5%(39/200)患者睡眠质量好(PSQI≤4分),24.0%(48/200)的患者睡眠质量一般(PSQI5～7分),56.5%(113/200)的患者睡眠质量差(PSQI≥8分)。耳鸣患者THI量表平均43.58±13.94分;其中中度耳鸣患者最多,占33.5%(67/200),灾难性耳鸣患者仅占4.0%(8/200);耳鸣患者的睡眠质量(PSQI)与耳鸣程度(THI)呈正相关(r=0.398,P<0.01)。结论门诊主观性耳鸣以高频、单一、纯音为多见,耳鸣可能影响睡眠质量。(本文来源于《中国听力语言康复科学杂志》期刊2019年02期）
李响,李国正,石俊刚,彭理群[2]（2018）在《基于语音心理声学分析的驾驶疲劳检测》一文中研究指出针对现有方法在分析角度和特征参数上的局限性,提出一种基于语音心理声学分析的驾驶疲劳检测方法。首先,借助心理声学感知掩蔽处理步骤,将语音中的疲劳高敏感性频率成分突显出来,并给予其更多的Bark域临界频带描述,以获得更为细致的疲劳信息表达;其次,提取多种心理声学感知特征来量化描述语音中的疲劳异常音,并针对语音波形不同步而导致的特征提取误差问题,给出了语音帧的快速对准方案;最后,将语音样本与多个参考样本对比分析所得的感知特征向量,来分别搭建多个特征层模糊支持向量机(FSVM)分类器,并通过动态贝叶斯网络(DBN)的决策层融合判决,实现更为准确、鲁棒的驾驶疲劳检测。实验结果表明,该方法的查准率、查全率和平均正确率(为92.4%)均优于现有方法,尤其对重度疲劳的检测效果较佳(正确率达96.1%)。(本文来源于《仪器仪表学报》期刊2018年10期）
吕峰,田涌君,刘海[3]（2018）在《基于心理声学分析的多工况柴油机辐射噪声特性研究》一文中研究指出以声品质主观测评结果差异性较大的两款柴油机为研究对象,同时采用传统噪声评价指标与心理声学法对两款柴油机辐射噪声进行了对比分析,并结合声品质主观评价结果分析了引起差异性较大的原因,明确了典型心理声学指标。结合柴油机实际运行工况,对比分析了两款柴油机在不同运行区间辐射噪声声品质变化规律,为改善柴油机辐射噪声提供了理论支撑。(本文来源于《汽车技术》期刊2018年04期）
张捷,肖新标,姚丹,伏蓉,张骏[4]（2018）在《基于心理声学参数的新型卧铺动车组包间噪声分析》一文中研究指出在实际运营的线路上测试一种新型卧铺动车组250 km/h匀速运行时的包间噪声。基于心理声学参数,包括响度、尖锐度、抖动强度和粗糙度,详细分析新型卧铺动车组不同"坐卧型式"下的包间声品质特性,并使用球形声阵列对包间噪声进行基于心理声学参数的声源识别。研究结果表明:上、下铺平躺时的噪声主要差别在于响度和抖动强度,尖锐度和粗糙度的水平基本一致。对于右耳,上、下铺平躺时的心理声学参数差异规律和左耳相似,但是差异的百分比明显高于左耳。下铺平躺和坐立时,左、右耳规律不同,左耳心理声学参数相差最大的是响度,右耳相差最大的则是尖锐度。响度的声源位置主要位于车窗区域,其次为顶板区域;尖锐度的声源位置主要位于地板区域。相关研究结果可为新型卧铺动车组包间声学环境的优化提供科学依据和参考。(本文来源于《机械工程学报》期刊2018年04期）
宋凡[5]（2017）在《急、慢性耳鸣的临床和心理声学特征分析》一文中研究指出耳鸣(tinnitus)是一种在没有外源性声、电刺激情况下,耳内或颅内产生的异常听觉感知,并且持续5分钟以上。耳鸣的发病率很高,美国和欧洲在2003年的调查显示,耳鼻咽喉科门诊的10%~20%的患者是以耳鸣为主诉就诊,其中经常因为耳鸣就诊的患者达5%~10%,因为耳鸣严重影响到患者的生活、注意力集中、工作、社交活动以及睡眠的占2%~5%,由于严重的耳鸣导致残疾的患者约有0.5%~1%。耳鸣带给患者的痛苦除了恼人、单一的声音外,其伴随的精神情绪症状,如睡眠障碍,焦虑,抑郁,注意力不集中等也值得我们重视。按照耳鸣的性质,可分为主观性耳鸣与客观性耳鸣;根据耳鸣对患者的影响,可分为恼人的耳鸣和不恼人的耳鸣。2014年美国《耳鸣指南》中指出,根据耳鸣的病程将耳鸣分为:1.新近发生的耳鸣:耳鸣持续时间短于6个月(急性耳鸣);2.持续性耳鸣:耳鸣持续6个月以上(慢性耳鸣)。由于耳鸣的病因,发病机制复杂,所以耳鸣的治疗效果也不尽如人意。有研究显示,急性耳鸣的预后较慢性耳鸣预后好。急性耳鸣多有因可循,常给予药物治疗,而慢性耳鸣多为原发性耳鸣,不易完全消除耳鸣声,临床上多采用声治疗的方法治疗慢性耳鸣。不同病程的耳鸣,其病因及发病机制不同,临床及心理声学特征也不尽相同。为了探讨不同病程耳鸣的特点,本文通过对不同病程耳鸣患者的分析,探讨急、慢性耳鸣患者在病因,临床特征,耳鸣的伴发症状及耳鸣的心理声学特征的不同,以期对耳鸣的临床治疗提供依据,提高耳鸣患者的疗效。对象与方法研究对象选自2015年9月至2016年6月期间就诊于郑州大学第一附属医院耳科的耳鸣患者343例。采集耳鸣患者病史,记录患者一般情况:患者的性别、年龄、耳鸣侧别、起病情况、是否为持续性、持续时间、伴随疾病,睡眠质量情况:有无入睡困难、多梦、早醒等。并由同一位具有资质的专业人员,给予纯音测听、声导抗测试,耳鸣匹配检查。运用“耳鸣残疾量表”评估患者的耳鸣严重程度,使用“焦虑自评量表”,“抑郁自评量表”评估耳鸣患者的有无焦虑及抑郁状态。根据结果进行统计学分析。结果1.急、慢性耳鸣的病因构成比较结果:急性耳鸣组,突发性耳聋94例(51.93%),原发性耳鸣67例(37.01%)。慢性耳鸣组,原发性耳鸣122例(75.31%)。2.急、慢性耳鸣患者的一般临床特征比较结果:急性耳鸣组:男性97例(53.59%);45~60岁患者70例(38.67%);左耳鸣89例(49.17%),右耳鸣73例(40.33%);持续性耳鸣137例(75.69%)。慢性耳鸣中:男性75例(46.29%),45~60岁患者58例(35.80%);左耳鸣66例(40.74%),右耳鸣68例(41.98%);持续性耳鸣耳鸣108例(66.67%)。两组相比患者在性别、年龄、耳鸣侧别及持续性的分布上构成差异无统计学意义(P>0.05)。3.急、慢性耳鸣患者的伴随症状比较结果:急性耳鸣伴睡眠障碍82例(45.30%),伴焦虑症状38例(20.99%),伴抑郁症状22例(12.15%);慢性耳鸣患者伴睡眠障碍57例(35.19%),伴焦虑症状17例(10.49%),伴抑郁症状39例(24.07%)。两组相比患者伴睡眠障碍的情况差异无统计学意义(P>0.05)。伴焦虑、抑郁情况有统计学差异(P<0.05)。4.急、慢性耳鸣的心理声学特征比较:急性耳鸣组,听力下降以低中频为主68例(37.57%);耳鸣匹配频率为低中频96例(53.04%),耳鸣匹配响度≤5dBSL90例(49.72)。慢性组,听力下降为低中频的患者26例(16.05%),耳鸣频率匹配为高频患者109例(67.28%),耳鸣匹配响度≤5dBSL的患者87例(53.70%)。两组相比患者听力下降频率及耳鸣匹配频率的分布,差异有统计学意义(P<0.05)。两组在耳鸣匹配响度的分布上差异无统计学意义(P>0.05)。5.急、慢性耳鸣的严重程度比较结果:急性组,THI分级为3级61例(33.70%);慢性组,THI分级为3级52例(32.10%)。两组相比患者的耳鸣严重程度分级上差异无统计学意义。结论1.急、慢性耳鸣患者在耳鸣病因的构成上不同。急性耳鸣病因以突发性耳聋为主,其次为原发性耳鸣,慢性耳鸣以原发性耳鸣为主。2.急、慢性耳鸣患者伴发睡眠障碍比例较高,但两组间差异无统计学意义。3.急、慢性患者伴发焦虑、抑郁情况差异有统计学意义,急性耳鸣患者较慢性者更易伴发焦虑状态;慢性耳鸣患者较急性耳鸣者更易伴发抑郁状态。4.急、慢性耳鸣患者的耳鸣匹配频率有差异,急性耳鸣患者以低中频为主;慢性耳鸣患者以高频为主。(本文来源于《郑州大学》期刊2017-03-01）
高印寒,张澧桐,梁杰,王智博,姜文君[6]（2016）在《基于客观心理声学参数的重型商用车车内异响噪声分析》一文中研究指出针对某款重型商用车内的"异响",基于道路试验和仿真计算,结合声品质主观评价和频谱分析,引入响度、尖锐度和粗糙度3个声品质客观心理声学参数,对驾驶室声振特性和驾驶室内的噪声分布进行分析研究,识别车内"异响"产生机理并提出相应的控制策略。研究结果表明:70km/h时驾驶室内噪声异常。影响车内声品质的频率主要集中在22~36Hz和56~90Hz。通过激励与声振传递特性分析,其原因分别是25Hz附近较高的结构激励和58Hz附近的驾驶室结构与声腔的耦合共振。驾驶室内低频噪声声压分布呈现横向底部两侧大、中间小的状态;0~1Bark的响度分布表现为横向底部两侧大,中间无衰减的噪声异常分布状态。(本文来源于《吉林大学学报(工学版)》期刊2016年01期）
李昕琚,梁勇,赵靖,刘友利,李衍菲[7]（2013）在《特发性耳鸣心理声学及临床特征的多因素分析》一文中研究指出目的探讨特发性耳鸣(Idiopathic Tinnitus)的心理声学及临床特征,寻找其之间的联系和规律,以指导临床治疗。方法对128例(159耳)特发性耳鸣患者进行系统的耳鼻咽喉科检查、听力学检查、耳鸣检查、问诊和耳鸣残疾度量表(tinnitus handicap inventory,THI)填写,将得到的性别、年龄、耳别、病程、耳鸣持续性、听力损失、听力曲线、耳鸣主调声频率和响度、最小掩蔽曲线、残余抑制试验和THI得分等12项指标量化分组,对耳鸣主调声频率、响度、最小掩蔽曲线、残余抑制试验和THI得分的影响因素进行Logistic回归分析。结果耳鸣主调声频率匹配高频占64.15%(102/159耳),低中频占35.85%(57/159耳);耳鸣主调声响度匹配低响度占33.33%(53/159耳),中响度占42.14%(67/159耳),高响度占24.53%(39/159耳);Feldmann曲线以汇聚型(20.13%,32/159耳)、重迭型(28.93%,46/159耳)和间距型(38.99%,62/159耳)为主;残余抑制试验结果中阳性占33.57%(47/140耳),部分阳性占42.14%(59/140耳),阴性占24.29%(34/140耳);THI得分以轻微(42.14%,67/159耳)和轻度(35.22%,56/159耳)为主。Logistic回归分析示:耳鸣频率受性别(χ2=12.588,P<0.001)和持续性(χ2=3.866,P=0.049)影响;耳鸣响度受听力损失程度(χ2=50.006,P<0.001)、听力曲线类型(χ2=63.187,P<0.001)和耳鸣主调声频率(χ2=14.757,P=0.001)影响;Feldmann曲线主要受到听力曲线类型影响(χ2=21.798,P=0.016)。χ2检验示:THI得分仅与残余抑制试验(χ2=16.284,P=0.012)相关;而残余抑制试验结果与性别等10项指标均不相关。结论特发性耳鸣临床指标间具有一定的相互联系:耳鸣主调声频率受到性别和耳鸣持续性影响,响度受频率及听力损失影响,而Feldmann曲线与听力曲线类型相关,后效抑制会影响THI得分。(本文来源于《中华耳科学杂志》期刊2013年02期）
王红玲,周慧芳,张静,许轶,王立群[8]（2012）在《听力正常与听力下降耳鸣患者耳鸣心理声学特性分析》一文中研究指出目的:了解听力正常与听力下降耳鸣患者心理声学特点,为耳鸣的个性化诊治提供依据。方法:将患者分为2组:听力正常组和听力下降组。分别进行纯音听阈、耳鸣测定检查。结果:听力正常组耳鸣患者耳鸣响度较听力下降组耳鸣响度大;听力正常组较听力下降组耳鸣患者残余抑制时间长。两组耳鸣患者佛德曼曲线类型差异有统计学意义,且两组汇聚型和重迭型所占比例差异也有统计学意义(P<0.05),听力正常组佛德曼曲线重迭型所占比例高于听力下降组。结论:听力正常与听力下降耳鸣患者的耳鸣响度、残余抑制时间和佛德曼曲线类型存在差异,听力正常耳鸣患者的掩蔽效果优于听力下降者,对耳鸣治疗方案的选择有指导性意义。(本文来源于《天津医科大学学报》期刊2012年03期）
叶放蕾,王乐,陈蓓,高佩[9]（2012）在《耳鸣患者耳鸣的心理声学特征分析》一文中研究指出目的分析耳鸣患者耳鸣的心理声学特征,为开展耳鸣心理声学治疗提供依据。方法对159例以耳鸣为第一主诉的患者用耳鸣综合诊断治疗仪TTS-1000A进行耳鸣心理声学测试,对相关结果进行分析。结果 159例患者的耳鸣主调大多为纯音(103例,64.78%),且主调频率以8 000Hz最多(58例,36.48%);耳鸣响度分布<5dB SL者最多(80例,50.31%);耳鸣最小掩蔽级测试佛德曼曲线中以汇聚型最多(63例,39.62%);残余抑制时间1～60秒者最多(75例47.17%),90例(56.60%)残余抑制试验部分阳性;117例(73.58%)伴听力下降,听力下降组患者的抑制试验阳性和部分阳性病例所占比例显着高于听力正常组(P<0.05)。在掩蔽曲线为汇聚型的听力下降组中,残余抑制试验阳性和部分阳性者(73.33%)明显高于其它组(P<0.05)。结论耳鸣患者中,耳鸣掩蔽曲线为汇聚型且伴听力下降的患者,其耳鸣更易被掩蔽。(本文来源于《听力学及言语疾病杂志》期刊2012年04期）
王红玲[10]（2012）在《听力正常与听力下降耳鸣患者心理问题及心理声学特性分析》一文中研究指出目的了解听力正常与听力下降耳鸣患者心理问题及心理声学特点,为耳鸣的个性化诊治提供依据。方法将613名患者分为2组：听力正常组和听力下降组。分别进行纯音听阈、耳鸣测定检查,并填写耳鸣残疾度量化表(THI)、焦虑自评量表(SAS)、抑郁自评量表(SDS)。结果年龄>60岁并伴听力损失的耳鸣患者所占比例最高；听力正常与听力下降组耳鸣患者的年龄构成差异有统计学意义(P<0.05),听力下降组耳鸣患者年龄构成较听力正常组偏老龄化；听力正常与听力下降耳鸣患者耳鸣严重程度差异无统计学意义(P>0.05)；听力正常组耳鸣患者耳鸣响度较听力下降组耳鸣响度大；听力正常组较听力下降组耳鸣患者残余抑制时间长。两组耳鸣患者佛德曼曲线类型差异有统计学意义,且两组汇聚型和重迭型所占比例差异也有统计学意义(P<0.05),听力正常组佛德曼曲线重迭型所占比例高于听力下降组。听力正常组耳鸣患者焦虑情绪阳性率高于听力下降组,听力下降组耳鸣患者抑郁情绪阳性率高于听力正常组。结论听力损失与年龄是耳鸣的重要相关因素；耳鸣的严重程度与听力损失情况无关,耳鸣对情绪、睡眠、工作的影响是心理问题,必须重视耳鸣心理治疗；听力正常耳鸣患者焦虑症状阳性率比抑郁症状阳性率高,而听力下降耳鸣患者抑郁症状阳性率较焦虑症状阳性率高；听力正常与听力下降患者的耳鸣响度、残余抑制时间和佛德曼曲线类型存在差异,听力正常耳鸣患者的掩蔽效果优于听力下降者。这些结论对耳鸣治疗方案的选择有指导性意义。(本文来源于《天津医科大学》期刊2012-05-01）
心理声学分析论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对现有方法在分析角度和特征参数上的局限性,提出一种基于语音心理声学分析的驾驶疲劳检测方法。首先,借助心理声学感知掩蔽处理步骤,将语音中的疲劳高敏感性频率成分突显出来,并给予其更多的Bark域临界频带描述,以获得更为细致的疲劳信息表达;其次,提取多种心理声学感知特征来量化描述语音中的疲劳异常音,并针对语音波形不同步而导致的特征提取误差问题,给出了语音帧的快速对准方案;最后,将语音样本与多个参考样本对比分析所得的感知特征向量,来分别搭建多个特征层模糊支持向量机(FSVM)分类器,并通过动态贝叶斯网络(DBN)的决策层融合判决,实现更为准确、鲁棒的驾驶疲劳检测。实验结果表明,该方法的查准率、查全率和平均正确率(为92.4%)均优于现有方法,尤其对重度疲劳的检测效果较佳(正确率达96.1%)。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
心理声学分析论文参考文献
[1].张静,黄远,杨森,余文兴.耳鸣患者心理声学特征与睡眠质量的相关性分析[J].中国听力语言康复科学杂志.2019
[2].李响,李国正,石俊刚,彭理群.基于语音心理声学分析的驾驶疲劳检测[J].仪器仪表学报.2018
[3].吕峰,田涌君,刘海.基于心理声学分析的多工况柴油机辐射噪声特性研究[J].汽车技术.2018
[4].张捷,肖新标,姚丹,伏蓉,张骏.基于心理声学参数的新型卧铺动车组包间噪声分析[J].机械工程学报.2018
[5].宋凡.急、慢性耳鸣的临床和心理声学特征分析[D].郑州大学.2017
[6].高印寒,张澧桐,梁杰,王智博,姜文君.基于客观心理声学参数的重型商用车车内异响噪声分析[J].吉林大学学报(工学版).2016
[7].李昕琚,梁勇,赵靖,刘友利,李衍菲.特发性耳鸣心理声学及临床特征的多因素分析[J].中华耳科学杂志.2013
[8].王红玲,周慧芳,张静,许轶,王立群.听力正常与听力下降耳鸣患者耳鸣心理声学特性分析[J].天津医科大学学报.2012
[9].叶放蕾,王乐,陈蓓,高佩.耳鸣患者耳鸣的心理声学特征分析[J].听力学及言语疾病杂志.2012
[10].王红玲.听力正常与听力下降耳鸣患者心理问题及心理声学特性分析[D].天津医科大学.2012