電影院粉紅雜訊測試軟體

1. 雜訊測試軟體測量環境雜訊准確嗎

手機軟體測試是不準確的數據。

1、幅值不準，實驗室用麥克風需要嚴格校準，簡單而言就是聲波被轉變為電信號的這個轉化率需要標准聲音去確認。

2、頻率響應特性不準，不同頻率的聲音被手機麥克風採集後存在不同的衰減特性，實驗室用麥克風的衰減特性是經過測試並載入入測試設備中，各個手機麥克風頻率響應特性肯定不一樣，同一個測試軟體肯定無法區分。

手機的雜訊測試軟體可以用作定性對比，簡單而言，可以比較兩個聲音大小；也可以確認聲源的頻率成分，即聲音中主要包含哪些頻率的聲音（頻率是相對時間的概念，手機處理器處理地非常准確的）。

(1)電影院粉紅雜訊測試軟體擴展閱讀：

環境雜訊檢測測量儀器精度為 2 型及2 型以上的積分平均聲級計或環境雜訊自動監測儀器。

環境雜訊對人們的工作和休息危害較大，當人們遇到雜訊問題困擾時，可以先請具有國家資質的相關檢測機構對環境雜訊或者室內雜訊進行系統、科學地檢測，在拿到具有法律效力的檢測報告後。

如果發現其雜訊確實超標，便可向物業管理公司或當地專門處理雜訊污染的部門（如環保部）進行投訴，環保部門會按照國家的環保標准和有關法律對雜訊超標事件依法進行處理。

2. 為什麼smarrt8軟體打開不了粉紅雜訊

網路原因。
因為網路出現錯誤，任何軟體都沒有數據進行傳輸，也不能進行操作，這時要檢查網路，等待恢復網路後即可打開。

3. 經常在一些音響書上看到粉紅色噪音，它是什麼有什麼用啊

粉紅雜訊定義英文名稱：Pink Noise

粉紅噪音是自然界最常見的噪音，簡單說來，粉紅噪音的頻率分量功率主要分布在中低頻段。從波形角度看，粉紅噪音是分形的，在一定的范圍內音頻數據具有相同或類似的能量。從功率（能量）的角度來看，粉紅噪音的能量從低頻向高頻不斷衰減，曲線為1/f，通常為每8度下降3分貝。粉紅噪音是最常用於進行聲學測試的聲音。利用粉紅噪音可以模擬出比如瀑布或者下雨的聲音。
資料來源——長沙非常城市論壇

4. 測冰箱分貝下載什麼軟體

測冰箱分貝下載分貝測試儀，噪音測試，分貝儀，手機分貝儀等多種設計小巧又實用的分貝儀app。分貝儀app可以讓用戶通過手機測出分貝指數，了解分貝大小，高精度的檢測噪音指數，分貝儀軟體測試精準，可以讓用戶輕松的查看測試結果。

手機測噪音分貝軟體的種類

分貝測試軟體app的功能都大同小異，測試結果波動不大，所以大家可以下載下面幾款手機測噪音分貝的軟體，如分貝計，Deciber，你噪嗎，噪音檢測儀，Sound Meter等，一鍵快速測試分貝，噪音馬上知道，使用分貝測試app比使用分貝測試儀更方便，更重要的是，不需要花錢買分貝儀了，兩全其美。

你噪嗎APP是一個利用攝像頭和地理位置實時測量和分享噪音的軟體，看起來很直觀，能有效地將照片和環境聲音分貝結合起來分享給好友，有專業的分貝測量，並且拍照並結合聲音指數分享給朋友。

Deciber噪音檢測app是一款用來檢測噪音大小的手機軟體，用戶可以使用這款軟體隨時隨地進行噪音檢測，只需將攝像頭對准周圍環境，軟體就會直接在屏幕上顯示噪音大小。

分貝計APP是可以讓安卓用戶測量聲級的儀器，使用也比較簡單，分貝計功能有與振動儀的集成，統計菜單及保存日誌數據，聲壓級提示，圖表的時間長度等

噪音檢測app是一款用來測噪音的手機應用，能隨時隨地檢測環境分貝， 一款利用手機麥克風來測量環境雜訊，分貝大小的軟體，測試後將顯示一個數值供參考，這款小工具能夠輕松的測量出當前環境的雜訊水平，操作簡單，使用方便。

分貝儀app是一款有效避免用戶進入雜訊環境的手機軟體，通過它用戶能夠實時監測分貝大小，從而做出必要的措施，能解決用戶提出的要求，支持添加多語言版本，還可以修復多機型兼容問題。

5. 請問iphone上那個測試噪音值的軟體叫什麼

iphone上測試噪音值的軟體叫分貝測試儀－噪音dB檢測工具。

噪音分貝測試儀，可以用於工作現場，廣場等公共場所的雜訊分貝檢測和測試的軟體。而且新版本增加錄音記錄保存功能，可輕松實現各場合的雜訊測試結果的紀錄和對比。此 App 只在 iPhone 和 iPad 的 AppStore 中提供。

(5)電影院粉紅雜訊測試軟體擴展閱讀：

分貝測試儀 - 噪音dB檢測工具的相關信息：

1、供應商：JianhuaMing

2、大小：5．5MB

3、類別：健康健美

4、兼容性系統要求：iOS11．0或更高版本。兼容設備：iPhone、iPad、iPodtouch

5、語言：俄文，日文，法文，簡體中文，繁體中文，英文，葡萄牙文，西班牙文

6、年齡分級：4＋

7、價格：免費

8、測試結果可通過iTunes導出到電腦，也可直接通過E－mail發送（VIP功能，需要應用內購買）App內購買項目永久VIP¥12．00。

6. 手機安卓系統什麼軟體測分貝

1、你噪嗎APP

你噪嗎app是以個利用攝像頭和地理位置實時測量和分享噪音的軟體，看起來很直觀，能有效地將照片和環境聲音分貝結合起來分享給好友，有專業的分貝測量，並且拍照並結合聲音指數分享給朋友。

2、Deciber噪音檢測APP

Deciber噪音檢測app是一款用來檢測噪音大小的手機軟體。用戶可以使用這款軟體隨時隨地進行噪音檢測，只需將攝像頭對准周圍環境，軟體就會直接在屏幕上顯示噪音大小。

3、分貝計APP

分貝計是可以讓安卓用戶測量聲級的儀器，使用也比較簡單，分貝計功能有與振動儀的集成、統計菜單及保存日誌數據、聲壓級提示、圖表的時間長度等，但是不支持：Xperia(X8, X10 mini), LG(Optimus One, P350), GT-I9001, ZTE等。

4、噪音檢測APP

噪音檢測app是一款用來測噪音的手機應用，能隨時隨地檢測環境分貝， 一款利用手機麥克風來測量環境雜訊、分貝（dB）大小的軟體，測試後將顯示一個數值供參考。通過這款小工具，你就能夠輕松的測量出當前環境的雜訊水平，操作簡單、使用方便。

5、分貝儀軟體APP

分貝儀(Sound Meter)app是一款有效避免用戶進入雜訊環境的手機軟體，通過它用戶能夠實時監測分貝大小，從而做出必要的措施，能解決用戶提出的要求，支持添加多語言版本，還可以修復多機型兼容問題。

7. 檢測身邊的噪音大小的軟體有哪些

1、測試噪音分貝app：測試噪音分貝app是一款支持在線測試噪音的手機軟體，內存佔用小，操作簡單，功能強大，測試結果准確度高，好評度高。
2、噪音檢測儀app：是用於檢測身邊的噪音污染指數。
3、噪音檢測app：是一款用來測噪音的手機應用，小巧實用，測試結果精準！經常測噪音能有效避免噪音侵害，保護家人健康。
噪音測試app分為多種形式，有環境雜訊檢測app和低頻噪音檢測app等，其中環境雜訊檢測app最為常用。因為在生活中會出現很多噪音，而為了保護人群的健康生存環境，在各個地方都會有相關的噪音規定，中國就出行了夜間（22時至次日6時）雜訊不得超過30分貝，白天（6時至22時）不得超過40分貝。這些推薦的噪音檢測儀器能夠非常准確的檢測噪音，操作起來也是非常方便的。分貝噪音測試為用戶帶來專業的噪音檢測，有需要的可以下載使用。
拓展資料：
環境雜訊標准（the standard for the environment noise）是為保護人群健康和生存環境，對雜訊容許范圍所作的規定。制定原則，應以保護人的聽力、睡眠休息、交談思考為依據，應具有先進性、科學性和現實性。環境雜訊基本標準是環境雜訊標準的基本依據。各國大都參照國際標准化組織（ISO）推薦的基數（例如睡眠30分貝），並根據本國和地方的具體情況而制定。
包括不同地區的戶外雜訊標准和不同使用要求的室內雜訊標准，是環境標準的一種。制定這類標準的目的是控制雜訊對人的影響，為合理採用雜訊控制技術和實施雜訊控制立法提供依據。
較強的雜訊對人的生理與心理會產生不良影響。在日常工作和生活環境中，雜訊主要造成聽力損失，干擾談話、思考、休息和睡眠。根據國際標准化組織（ISO）的調查，在雜訊級85分貝和90分貝的環境中工作30年，耳聾的可能性分別為8%和18%。在雜訊級70分貝的環境中，談話就感到困難。對工廠周圍居民的調查結果認為，干擾睡眠、休息的雜訊級閾值，白天為50分貝，夜間為45分貝。

8. 立體聲音響測試方法技巧

立體聲音響測試方法技巧

音箱在房間中的擺放位置，對音箱的低頻通常有影響。所以，在檢查音箱的擺位時，要特別注意音箱的低頻。下面是我為大家分享立體聲音響測試方法技巧，歡迎大家閱讀瀏覽。

1. 主音箱的相位校準

(a) 播放測試CD上的第45~49軌，它們是左右聲道的粉紅雜訊信號，先是同相播放5秒(s)，而後是反相播放5秒(s)，最後再同相播放5秒(s)。

(b) 使用你的耳朵進行相位的判斷。首先需要保證你坐在聽音點上，如果信號同相，你會聽到更多的低頻信號，而聲音也是來源於揚聲器間的一個固定點。如果信號反相，聲像將失去低頻，聲像變散，指向性的信息變得模糊起來。

也可以使用RTA軟體進行相位的測定。

2. 檢查音箱的擺放位置

(a) 音箱在房間中的擺放位置，對音箱的低頻通常有影響。所以，在檢查音箱的擺位時，要特別注意音箱的低頻。

(b) 我們使用測試CD中的第31~39軌的低頻掃頻信號，進行音箱擺位的檢查。

(c) 在掃頻的過程中，你會聽到“滴”的聲音，這是在告訴你信號正在經過某一個ISO的中心頻率。連續兩次“滴”聲，表示信號正在經過一個倍頻程的中心頻率，而一次“滴”聲則表示正在經過1/3倍頻程的中心頻率。

(d) 每次僅使用1隻揚聲器播放信號。

(e) 用你的耳朵聆聽，如果擺位合適，沒有任何的頻率染色，你將聽到音調平滑地逐漸升高(請記住，人耳的頻率響應不是平直的)。如果有某些頻率相對於其他頻率點被加強或者衰減，請記下大致的頻率范圍。這個頻率點應恰好在你所選的`主音箱和低頻音箱的分頻點之上。

(f) 如果實在找不到合適的放置位置，你可以考慮對房間的聲學條件進行改善。如果有前級處理設備，也可以考慮通過均衡來獲得一個更加平滑的頻率響應。但是記住：均衡永遠不可能彌補不佳的聲學條件。

(g) 如果你進行了均衡調整，請在15分鍾(min)以後，重新回來，聆聽你熟悉的音樂。這時，從音箱里獲得的第一印象非常重要，因為長時間的聆聽會讓感受到的音色發生變化。確保第一印象是你所需要的聲音。

3. 校準主音箱

(a) 校準音箱是為了保證，在輸入相同信號的條件下，每隻音箱在聽音點都以相同的聲壓級回放。一旦校準完成，請在前級處鎖定輸入信號電平。

(b) 把總音量旋鈕置於通常設定的位置上。

(c) 播放第12或23軌，這是500Hz~2kHz的帶通粉紅雜訊。每次只測量一隻音箱。使用聲級計在聽音點，分別測量兩只音箱播放的聲音在該處的聲壓級，調整每隻音箱的增益，使兩只音箱的聲壓級相同。

( d) 注意，在測量聲壓的時候，請在聲壓計或軟體中選擇C計權。

(e) 如果是為音頻製作所進行的揚聲器校準，請將-20dBFS的粉紅雜訊輸入，校準至以下聲壓級：

電影 83dB(C) 電視 78dB(C) 音樂 78~93dB(C)

如果有低音音箱(Subwoofer)，請繼續進行以下步驟。

4. 檢查低音音箱的擺位

(a) 我們使用測試CD中的第31~39軌的低頻掃頻信號，進行音箱擺位的檢查。

(b) 在掃頻的過程中，你會聽到“滴”的聲音，這是在告訴你信號正在經過某一個ISO的中心頻率。連續兩次“滴”聲，表示信號正在經過一個倍頻程的中心頻率，而一次“滴”聲則表示正在經過1/3倍頻程的中心頻率。

(c) 每次僅使用低音揚聲器播放信號，將其他音箱靜音。

(d) 用你的耳朵聆聽，如果擺位合適，沒有任何的頻率染色，你將聽到音調平滑地逐漸升高(請記住，人耳的頻率響應不是平直的)。如果有某些頻率相對於其他頻率點被加強或者衰減，請記下大致的頻率范圍，並對低音音箱的位置進行調整。如果使用聲級計進行測定，請將計權撥至LIN檔，如果聲級計沒有LIN選項，則選擇C計權。

5. 檢查分頻點以及低音音箱的增益

(a) 打開所有的音箱以及功放的低頻管理功能。但每次只測試一個聲道。從左聲道開始。

(b) 播放CD中的低頻掃頻信號(31~42軌)，聆聽頻率響應，或是使用聲級計/RTA軟體進行測量。如果使用RTA軟體，可以播放全頻段的粉紅雜訊，並使用頻譜分析儀進行觀察，調整低音音箱的增益，使分頻點兩邊的響應一致。

(c) 如果分頻點不合適，請到功放中改選合適的分頻點。

(d) 檢查完一個聲道，再檢查下一個聲道。最後兩個聲道同時校準。

6. 相位檢查

(a) 本項檢查是要保證低音音箱的相位與主音箱一致。

(b) 打開所有的音箱以及低頻管理。播放CD中第46軌。該測試信號為20~200Hz帶通粉紅雜訊，以同相、反相、同相的順序播放。

(c) 如果反相，你會感覺到低頻缺失，響度變弱。如果同相，則聲音飽滿。請注意粉紅雜訊的次序。

9. 粉紅雜訊的測試原理

粉紅雜訊。既然是雜訊就絕對不是單純的純音，它是一種頻率覆蓋范圍很寬的聲音。低頻能下降到接近0Hz（不包括0Hz）高頻端能上到二十幾千赫，而且它在等比例帶寬內的能量是相等的（誤差只不過0.1dB左右）。比如用1/3oct帶通濾波器去計算分析，我們會發現，它的每個頻帶的電平值都是相等的（2/3oct、1/6oct、1/12oct也是一樣），這就是為什麼在測試聲場頻率特性中要用粉紅雜訊作為標准信號源的原因。
另外。日常工程測試中提到的改變頻率125Hz、250Hz、500Hz……等，都是指以上向這些頻率為中心頻率的頻帶，而絕不是拉括某個頻點。頻帶是由無數個頻點組成的。人家知道500Hz的純音聽起來就像是拿起電話還未撥號之前的那個聲音。而以500Hz為中心的粉紅雜訊聽起來就像是刮風聲。從FFT傅立葉分析儀上看，它們各自的頻譜特性純音信號電平值很穩定，圖形就像是一個峰尖；而粉紅雜訊的譜線是像波浪一樣不斷跳動的，電平值也是在一定范圍內不停變化著的（正是因為它在不停的變化，所以專業RAT測試中為了得到准確具體的數據、必須採用平均響應顯示或慢響應顯示。
另外在工程測試中，如果沒有RTA自動頻譜分析儀，我們要想得到每一個頻段的電平數據，還必須要加入帶通濾波器。濾波器的很多數據都是可調的，比如帶寬、增益、衰減范圍、FFT宙函數類型、窗函數尺寸等等。如果我們的均衡器是31段的話，那麼就可選用1/3倍頻程濾波器。

10. 急求！！用MATLAB產生粉紅色雜訊代碼。

MATLAB裡面沒有專門產生這種雜訊的命令，不過你可以先用rand, randn這樣的產生隨機白雜訊，然後用filter來濾一下。就能得到粉雜訊了。
% function [pn, theta] = phase_noise(num_samp, f0, dbc_per_hz, num_taps)
%
% This function creates noise with a 1/f spectrum. The noise is then
% phase molated so that it can be mixed with a signal to simulate
% phase noise in the original signal. The noise is specified in power
% per hertz at frequency f0, relative to the power in the carrier.
%
% References:
% N. J. Kasdin, "Discrete Simulation of Colored Noise and Stochastic
% Processes and 1/f^a Power Law Noise Generation," _Proceedings of
% the IEEE_, May, 1995.
% Roger L. Freeman, _Reference Manual for Telecommunications
% Engineering_.
% M. Schroeder, _Fractals, Chaos, and Power Laws_.
%
% Input/Output parameters:
% num_samp desired number of output samples
% f0 reference frequency (must be in Hz.)
% dbc_per_hz power per hertz relative to carrier at ref. freq.
% num_taps number of filter taps in AR 1/f filter
% (optional; default = 100)
%
% pn phase-molated 1/f process
% theta 1/f process (before phase molation)
%

% Jeff Schenck 11/21/95
%
% 1/f noise is proced by passing white noise through a filter. The
% resulting spectrum has the form
%
% Sx(w) = g^2 / w, (pretend that w is an omega)
%
% where g is the gain applied to the white noise before filtering. If P
% is the desired power in the 1 Hz. band at w0 = 2pi*f0/fs, and W is the
% 1 Hz. bandwidth in radians, we can write
%
% P = (1/2pi) Sx(w0) W
% = (1/2pi) g^2/w0 (2pi*1/fs)
% = g^2 / 2pi*f0
%
% => g = sqrt(2pi*f0*P).
%
% Notice that the result is *independent* of fs!! Look at it this way:
% if the sampling rate is doubled for a given spectrum, the new w0 is
% half the old w0. For 1/f noise, this means that Sx(w0_new) =
% 2*Sx(w0_old). But a 1 Hz. band is half as large (in radians) than it
% was previously, so the proct P is the same, and fs drops out of the
% picture.
%
% The independence with respect to fs is also an indication of the
% fractal nature of pink noise.
%
% Note that the phase-molated noise is itself 1/f if the narrowband
% assumption is valid.

function [pn, theta] = phase_noise(num_samp, f0, dbc_per_hz, num_taps)

% Check input.

if dbc_per_hz >= 0
error('Power per Hz. must be negative.');
elseif f0 <= 0
error('Reference frequency must be positive.');
end

if nargin < 4
num_taps = 100;
end

% Generate white noise. Apply gain for desired dBc/Hz. Warn user
% if gain is too large (gain thresholds have been chosen somewhat
% arbitrarily -- needs work).

gain = sqrt(2*pi * f0 * 10^(dbc_per_hz/10));
wn = gain * randn(1,num_samp);

fprintf('Gain applied to white noise = %f.\n', gain);
if gain >= 1
fprintf('WARNING: Narrowband approximation no longer valid.\n');
elseif gain >= .5
fprintf('WARNING: Narrowband approximation on the verge of collapse.\n');
end

% Generate 1/f AR filter and apply to white noise to proce 1/f
% noise.

a = zeros(1,num_taps);
a(1) = 1;
for ii = 2:num_taps
a(ii) = (ii - 2.5) * a(ii-1) / (ii-1);
end
theta = filter(1,a,wn);

% Phase molate.

pn = exp(i*theta);

return;