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La percezione uditiva Fisiologia delludito Psicologia delludito Chapt. 5 1

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La percezione uditiva

Fisiologia dell’udito Psicologia dell’udito

Chapt. 5

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Comunicazione uditiva

! Sorgente ! Eccitatore (martelletto, ancia, …): fornisce l’energia ! Risonatore: determina le caratteristiche della fondamentale

! Elemento vibrante (corda, onda di pressione, …) ! Risonatore (cassa armonica, tubo)

! Mezzo trasmissivo ! Mezzo trasmissivo: propagazione del suono ! “Confini”: riflessione, riverberazione, assorbimento

! Ricevitore (orecchio-cervello) ! Trasformazione in oscillazioni meccaniche ! Conversione in impulsi nervosi ! Elaborazione - identificazione

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La percezione uditiva

! Stimolo: energia acustica (onde sonore) ! Trasporto del segnale mediante impulsi elettrici lungo il nervo

uditivo ! Funzioni principali

! comunicazione uditiva (tra cui il linguaggio) ! localizzazione dei suoni (spazializzazione)

! Percezione uditiva = fisiologia dell’orecchio interno + azione del cervello

! Suono: definizione percettiva ! = l’esperienza che abbiamo quando ascoltiamo

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Fisiologia dell’udito

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Human peripheral auditory system

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Coclea: membrana basilare

! Frequenze distribuite ordinatamente ! frequenze alte all’estremità vicina agli ossicini (stretta,

rigida, leggera) ! frequenze basse all’estremità interna (ampia, flessibile,

massiccia) ! Banco di filtri accordati per bande

! tutta la membrana copre l’estensione dell’udibile ! un analizzatore di Fourier

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Coclea: membrana basilare

! Qualitative responses to a 1 kHz sinusoidal stimulus at various sites on the basilar membrane.

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Coclea: membrana basilare

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Modelli periferici

! Neurogramma / Cocleogramma

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Fisica-percezione-cognizione Ch. 5.3

Aria Orecchio Mente

Suono Sensazione Musica/Parole

Ampiezza Intensità Dinamica

Frequenza Altezza Classe di toni

Spettro Timbro Riconoscimento strumenti

Radiazione Localizzazione Mappa spaziale soggettiva

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Altezza dei suoni (pitch)

! Picchi di vibrazione sulla membrana ! L’area che vibra in modo più vigoroso stimola il numero massimo

di cellule ! Il cervello riconosce l’area di provenienza sulla membrana

! Pitch: rappresenta l’impressione soggettiva della frequenza

! Il pitch di una nota permette di individuarne il grado in una scala musicale

! Generalmente è possibile discriminare 1400 diversi pitch, tra cui i 120 usati nelle scale musicali occidentali

! Ottava: frequenza doppia

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Pitch of pure tones

! Place theories: ! Place of maximum in basilar membrane excitation (excitation

pattern) ! which fibers are excited?

! Timing theories: ! Temporal pattern of firing

! how are the fibers firing? ! needs phase locking

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Place versus timing theories

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Esempi Pitch

! Tono puro (sinusoide)

! Tono complesso (onda triangolare) alla stessa frequenza del tono puro

! Tono di 1 kHz di durata 40 ms, accorciato a 2 ms (si perde la sensazione di pitch)

! Nota di violoncello (spettro armonico)

! Nota di gamelan (spettro inarmonico)

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Missing fundamental frequency

! Sound overtones suggest a fundamental frequency but the sound lacks a component at the fundamental frequency itself.

! The brain perceives the pitch not only by the fundamental frequency, but also by the ratio of the higher harmonics. ! sound WITHOUT fundamental ! same sound WITH fundamental

! first four harmonics suppressed

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Intensità dei suoni ch. 5.3.1

! E’ determinata dall’ampiezza della vibrazione della membrana basilare ! più ampia è la vibrazione, più cellule cigliate si flettono ! aumenta la generazione degli impulsi

! Intensità !

! I0 = 10-12 W/m2 ! I0 a 1000 Hz (soglia udibile per ascoltatori acuti)

! Loudness: rappresenta l’impressione soggettiva dell’ampiezza ! dipende anche da frequenza

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Equal Loudness Curves (Fletcher-Munson)

! P-Q-R: sinusoids ! different intensities, equal loudness

intensity at 1000 Hz

max sensibility 2 -- 5 kHz

. P

. Q . R

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Equal Loudness Curves (Fletcher-Munson)

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Scale di loudness

! Due scale per misurare il loudness

! Loudness perception in Phon ! loudness in phon di sinusoide a frequenza f

è SPL di sinusoide a 1kHz che dà stessa loudness ! tutte le sinusoidi sulla stessa curva equal-loudness hanno

stesso valore in phon ! raddoppio di loudness si ha per incremento di ~10 dB

! Loudness soggettivo (L) in Sone ! 1 sone corrisponde a 40 phon ! 2 sone, 4 sone, ecc. corrispondono a raddoppio di loudness

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Scale di loudness: dBA, dBC, ...

! Scala “dB con pesatura A” ! Compensazione approssimata di dipendenza frequenziale di

loudness ! Dato uno spettro di un suono, si applica il filtro

! Basata su curve equal-loudness sbagliate ! Funzionicchia a SPL basse

! Altre scale ! dBB, dBC, dBD,...

! dBC ancora usata

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Weber–Fechner law

! In psychophysics (Weber law): ! the just-noticeable difference between two stimuli is

proportional to the magnitude of the stimuli ! an increment is judged relative to the previous amount.

! Fechner law: ! subjective sensation is proportional to the logarithm of the

stimulus intensity

! relation stimulus => perception ! dp change in perception ! dS change in stimulus

! integrating ! p=0 , no perception ! S0 stimulus threshold

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Categorical perception

! Categorical perception is the perception of different sensory phenomena as being qualitatively, or categorically, different.

! It is opposed to continuous perception, the perception of different sensory phenomena as being located on a smooth continuum.

! Examples ! Intervals ! Rhythmic sequences ! Vowels

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Categorical perception

! Categorical perception is the phenomenon by which the categories possessed by an observer influences the observer perception. ! e.g. rainbow: we tend to perceive distinct colors

! Interplay between ! higher level conceptual systems ! lower level perceptual systems

! Differences among objects that fall into different categories are exaggerated, and differences among objects that fall into the same category are minimized.

! Tuning systems reduce the variety of audible frequencies into a small amount of classes to be discriminated

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Timbre

! Timbre: attribute of sensation in terms of which a listener can judge that two sounds having the same loudness and pitch are dissimilar

! Two aspects ! source identity:

! distinguishes different types of sound production, ! sound quality, sound color

! e.g. variations in playing style and technique ! A quality of sound that is…

! based on the physical characteristics of the sound. ! a perceptual phenomenon resulting from the action of

listening. ! Multidimensional sound attribute

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Timbre space

! Similarity judgments + MDS ! Dimensional approach

! Attack time ! Brightness ! Spectral flux

Spectral irregularity

! Dimensions (Gray): ! I: spectral energy distribution, from broad to narrow ! II: timing of the attack and decay, synchronous to asynchronous ! III: amount of inharmonic sound in the attack, from high to none

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Attack

! Believed to convey most of the source information ! Different attacks change the timbre sensation… ! … but not necessary the source name -> invariant perception of

source ! 2 different listening modes:

! Default (source-based) ! Reduced (acousmatic, sound qualities)

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Name Type Physical

Correlate Perceptual Correlate

Description

Spectral centroid

Spectral Energy concentration in low/high spectral area

Brightness/ Dullness

Balance of energy in spectrum.

Irregularity Spectral Fluctuating energy between adjacent partials

Richness Amplitude variation of adjacent components.

Roughness Spectral Beating of overlapping partials

Harshness/ Smoothness

Inharmonic and noise components in spectrum.

Harmonicity Spectral Harmonic/ Inharmonic

Cohesive/ Diffuse

Ratio of harmonic to inharmonic spectral components.

Attack/ Decay times

Temporal Slope of attack and decay

Instrument identification

Time taken to reach max. amp from 0 (attack).

Timbre

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Riconoscimento degli strumenti

! Importanza dei transitori (attack e decay) ! Durata dei transitori varia tantissimo: dipende da strumento e

esecutore ! 20 ms per un oboe ! 30-40 ms per tromba o clarinetto ! 70-90 ms per flauto o violino

! Le note sopra il Do centrale hanno un periodo di 2-4 ms: il transitorio comprende più cicli di vibrazione

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Riconoscimento del timbro

! Il riconoscimento avviene in pochi millisecondi ! Se il suono è troppo breve viene classificato come click atonale

! Esempi: taglio dell'attacco del clarinetto ( ): 1 sec ( ); 0,3 sec ( ); 0,1 sec ( )

! 0,1 secondi di rumore bianco ( ); pizzicato (atonale) ( ) ! Per il riconoscimento sono necessari (almeno):

! 4dB nelle medie e alte armoniche ! 10 dB sulle basse armoniche

! Anche la differenza del suono di una sorgente alle due orecchie contribuisce al riconoscimento del timbro

! Si percepiscono ritardi di pochi microsecondi tra due suoni

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Rapporti fisica-percezione

Intensità Volume

Frequenza Altezza

Forma d’onda Timbro

Durata

Influenza dei parametri fisici sui parametri percettivi

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L’interferenza tra i suoni: mascheramento

! Funzionamento della membrana basilare ! Siamo in natura (non in matematica)

! la regione del picco ha una dimensione ! incertezza nella percezione dell’altezza di un suono

ch. 5.3.2 31

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La causa del mascheramento

! I neuroni si “bloccano” per scaricare assieme al picco del segnale

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Critical band

! The range of frequencies around a specific one, ! such that in case of simultaneously listening to a tone of this

frequency and a tone inside that range, ! the two tones are not listened to in a totally independent way.

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Banda critica

! Rappresenta il potere dell’orecchio di separare toni simultanei (da non confondere con la JND del pitch)

! E’ la banda di frequenze che attivano la stessa parte di membrana basilare

! Copre circa 1.2 mm di membrana basilare (1300 cellule ciliate) ! E’ indipendente dall’intensità ! 24 bande critiche di circa 1/3 d’ottava coprono l’intero spettro di

udibilità ! Nuova unità di misura: bark (da Barkhausen)

! Se f<500 Hz: f2bark = Hz/100 ! Se f>500 Hz: f2bark = 9+4·log2 (Hz/100)

Due sinusoidi, una fissa a 400 Hz, l’altra ascendente tra 400 e 510 Hz, dove viene separata dalla prima dalla banda critica

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Bande critiche

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Mascheramento

! Un suono di maggiore intensità maschera un suono di minore intensità ! Fenomeno quotidiano

! Esperimenti psicoacustici. Tipicamente ! Segnale di test: sinusoide o rumore ! Segnale mascherante: rumore o sinusoide ! Si cerca soglia di mascheramento

! SPL del segnale di test che lo rende appena udibile in presenza di segnale mascherante

! Masking simultaneo ! Test e mascherante presenti simultaneamente

! Masking temporale ! Test e mascherante presenti in istanti diversi

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Il mascheramento

segnale sinusoidale con frequenza 1.000 Hz e ampiezza di 85 dB (a) segnale sinusoidale con frequenza di 2000 Hz e ampiezza da 30 a 70 dB (b) a + b

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Mascheramento

! Mascheramento non tonale: ! Avviene quando il suono mascheratore è un rumore ! Interessa suoni anche di intensità superiore a quella del

mascheratore

! Mascheramento temporale: ! Avviene quando mascheratore e mascherato non sono

contemporaneamente presenti ! Gli effetti del maschermanento si estendono oltre la durata

del suono mascheratore (circa 5 ms) ! Esempio: in sequenza, segnali sinusoidali 1.000 Hz 60 dB e

1.100 Hz 40 dB

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Mascheramento in frequenza

! Emettete un tono pari a 1 Khz (tono maschera) ad un volume fisso pari a 60 dB

! Emettete un tono test ad un differente livello (es. 1.1 Khz) e aumentate il volume finché diventi percettibile.

! Variate la frequenza del tono test e disegnate i valori risultanti in cui esso diviene udibile.

! Cosa accade: Il tono fisso a 60 dB copre il tono test nelle frequenze immediatamente antecedenti e soprattutto nelle frequenze successive.

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Noise-masking-tone (NMT)

! Mascherante: rumore bianco ! Suoni di test: sinusoidi a varie frequenze ! Soglia di mascheramento

! costante a +17dB per sinusoidi fino ad 1kHz ! cresce linearmente per sinusoidi sopra ad 1kHz

! Se mascherante è rumore low/high-pass ! Sopra/sotto frequenza di cutoff: come rumore bianco ! Oltre frequenza di cut-off: spreading del masking

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Noise-masking-tone (NMT)

! Mascherante: rumore a banda stretta con freq. centrale f0 e larghezza di banda critica (CB) ! 100Hz se f0<500Hz, ~0.2f0 se f0>500Hz

! Curve di mascheramento ! Al crescere di f0 più strette e basse ! Asimmetriche rispetto ad f0 ! Al crescere di intensità si allargano

Lmask = 60 dB

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Tone-masking-noise

! Mascherante: sinusoide di freq. f0. Suono di test: rumore a banda stretta, f0 e CB

! Situazione non simmetrica rispetto a NMT. ! Soglia di mascheramento molto più bassa

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Tone-masking-tone

! Suoni mascherante e test entrambi sinusoidi ! Curve simili a quelle con rumore a banda stretta ! Si verificano fenomeni di battimento ! Curve decadono più lentamente ad aumentare di livello di

suono mascherante ! Mascherante armonico

! Parziali mascherante tutte con uguale ampiezza ! Sopra ultima parziale curve decadono più lentamente ad

aumentare di livello di suono mascherante

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Mascheramento temporale 1/2

! Ascoltando un suono più forte, l’orecchio necessita di  un certo tempo per poter percepire un suono più debole ad esso attiguo.

! Esperimento: emettete un tono pari a 1 Khz (tono maschera) ad un volume fisso pari a 60 dB, insieme a un test tone di 1.1Khz a 40 dB.

! Si interrompa il tono maschera e subito dopo il test tone ! Cosa accade:  un tono più forte maschera i toni adiacenti più

tenui entro una soglia di tempo variabile  

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Mascheramento temporale 2/2

! Visualizzazione tridimensionale del fenomeno della "mascheramento temporale"

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Mascheramento

! Sinusoide piu’ alta maschera piu’ bassa: ! 500 Hz a 0dB con seni a –40dB a freq = 300, 320, 340, 360,

380, 400, 420, 440, 460, 480 Hz ! Sinusoide piu’ bassa maschera piu’ alta:

! 500 Hz a 0dB con seni a –40dB a freq = 1700, 1580, 1340, 120, 980, 860, 740, 620 Hz

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Auditory processing

! Modelli computazionali di percezione ! Auditory filterbanks, loudness modeling, pitch estimation,

etc. ! Tecniche “perceptually informed” di sintesi ed elaborazione del

suono ! Smoothing/warping in frequenza di FdT, modelli di sintesi

semplificati con criteri percettivi, ecc. ! Codifica percettiva

! Analisi e riconoscimento ! Separazione di sorgenti (cocktail party effect) ! Riconoscimento: di parlato, parlatore, suoni ambientali,

caratteristiche di brani musicali ! Computational auditory scene analysis

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