电影院粉红噪声测试软件

1. 噪声测试软件测量环境噪声准确吗

手机软件测试是不准确的数据。

1、幅值不准，实验室用麦克风需要严格校准，简单而言就是声波被转变为电信号的这个转化率需要标准声音去确认。

2、频率响应特性不准，不同频率的声音被手机麦克风采集后存在不同的衰减特性，实验室用麦克风的衰减特性是经过测试并加载入测试设备中，各个手机麦克风频率响应特性肯定不一样，同一个测试软件肯定无法区分。

手机的噪声测试软件可以用作定性对比，简单而言，可以比较两个声音大小；也可以确认声源的频率成分，即声音中主要包含哪些频率的声音（频率是相对时间的概念，手机处理器处理地非常准确的）。

(1)电影院粉红噪声测试软件扩展阅读：

环境噪声检测测量仪器精度为 2 型及2 型以上的积分平均声级计或环境噪声自动监测仪器。

环境噪声对人们的工作和休息危害较大，当人们遇到噪声问题困扰时，可以先请具有国家资质的相关检测机构对环境噪声或者室内噪声进行系统、科学地检测，在拿到具有法律效力的检测报告后。

如果发现其噪声确实超标，便可向物业管理公司或当地专门处理噪声污染的部门（如环保部）进行投诉，环保部门会按照国家的环保标准和有关法律对噪声超标事件依法进行处理。

2. 为什么smarrt8软件打开不了粉红噪声

网络原因。
因为网络出现错误，任何软件都没有数据进行传输，也不能进行操作，这时要检查网络，等待恢复网络后即可打开。

3. 经常在一些音响书上看到粉红色噪音，它是什么有什么用啊

粉红噪声定义英文名称：Pink Noise

粉红噪音是自然界最常见的噪音，简单说来，粉红噪音的频率分量功率主要分布在中低频段。从波形角度看，粉红噪音是分形的，在一定的范围内音频数据具有相同或类似的能量。从功率（能量）的角度来看，粉红噪音的能量从低频向高频不断衰减，曲线为1/f，通常为每8度下降3分贝。粉红噪音是最常用于进行声学测试的声音。利用粉红噪音可以模拟出比如瀑布或者下雨的声音。
资料来源——长沙非常城市论坛

4. 测冰箱分贝下载什么软件

测冰箱分贝下载分贝测试仪，噪音测试，分贝仪，手机分贝仪等多种设计小巧又实用的分贝仪app。分贝仪app可以让用户通过手机测出分贝指数，了解分贝大小，高精度的检测噪音指数，分贝仪软件测试精准，可以让用户轻松的查看测试结果。

手机测噪音分贝软件的种类

分贝测试软件app的功能都大同小异，测试结果波动不大，所以大家可以下载下面几款手机测噪音分贝的软件，如分贝计，Deciber，你噪吗，噪音检测仪，Sound Meter等，一键快速测试分贝，噪音马上知道，使用分贝测试app比使用分贝测试仪更方便，更重要的是，不需要花钱买分贝仪了，两全其美。

你噪吗APP是一个利用摄像头和地理位置实时测量和分享噪音的软件，看起来很直观，能有效地将照片和环境声音分贝结合起来分享给好友，有专业的分贝测量，并且拍照并结合声音指数分享给朋友。

Deciber噪音检测app是一款用来检测噪音大小的手机软件，用户可以使用这款软件随时随地进行噪音检测，只需将摄像头对准周围环境，软件就会直接在屏幕上显示噪音大小。

分贝计APP是可以让安卓用户测量声级的仪器，使用也比较简单，分贝计功能有与振动仪的集成，统计菜单及保存日志数据，声压级提示，图表的时间长度等

噪音检测app是一款用来测噪音的手机应用，能随时随地检测环境分贝， 一款利用手机麦克风来测量环境噪声，分贝大小的软件，测试后将显示一个数值供参考，这款小工具能够轻松的测量出当前环境的噪声水平，操作简单，使用方便。

分贝仪app是一款有效避免用户进入噪声环境的手机软件，通过它用户能够实时监测分贝大小，从而做出必要的措施，能解决用户提出的要求，支持添加多语言版本，还可以修复多机型兼容问题。

5. 请问iphone上那个测试噪音值的软件叫什么

iphone上测试噪音值的软件叫分贝测试仪－噪音dB检测工具。

噪音分贝测试仪，可以用于工作现场，广场等公共场所的噪声分贝检测和测试的软件。而且新版本增加录音记录保存功能，可轻松实现各场合的噪声测试结果的纪录和对比。此 App 只在 iPhone 和 iPad 的 AppStore 中提供。

(5)电影院粉红噪声测试软件扩展阅读：

分贝测试仪 - 噪音dB检测工具的相关信息：

1、供应商：JianhuaMing

2、大小：5．5MB

3、类别：健康健美

4、兼容性系统要求：iOS11．0或更高版本。兼容设备：iPhone、iPad、iPodtouch

5、语言：俄文，日文，法文，简体中文，繁体中文，英文，葡萄牙文，西班牙文

6、年龄分级：4＋

7、价格：免费

8、测试结果可通过iTunes导出到电脑，也可直接通过E－mail发送（VIP功能，需要应用内购买）App内购买项目永久VIP¥12．00。

6. 手机安卓系统什么软件测分贝

1、你噪吗APP

你噪吗app是以个利用摄像头和地理位置实时测量和分享噪音的软件，看起来很直观，能有效地将照片和环境声音分贝结合起来分享给好友，有专业的分贝测量，并且拍照并结合声音指数分享给朋友。

2、Deciber噪音检测APP

Deciber噪音检测app是一款用来检测噪音大小的手机软件。用户可以使用这款软件随时随地进行噪音检测，只需将摄像头对准周围环境，软件就会直接在屏幕上显示噪音大小。

3、分贝计APP

分贝计是可以让安卓用户测量声级的仪器，使用也比较简单，分贝计功能有与振动仪的集成、统计菜单及保存日志数据、声压级提示、图表的时间长度等，但是不支持：Xperia(X8, X10 mini), LG(Optimus One, P350), GT-I9001, ZTE等。

4、噪音检测APP

噪音检测app是一款用来测噪音的手机应用，能随时随地检测环境分贝， 一款利用手机麦克风来测量环境噪声、分贝（dB）大小的软件，测试后将显示一个数值供参考。通过这款小工具，你就能够轻松的测量出当前环境的噪声水平，操作简单、使用方便。

5、分贝仪软件APP

分贝仪(Sound Meter)app是一款有效避免用户进入噪声环境的手机软件，通过它用户能够实时监测分贝大小，从而做出必要的措施，能解决用户提出的要求，支持添加多语言版本，还可以修复多机型兼容问题。

7. 检测身边的噪音大小的软件有哪些

1、测试噪音分贝app：测试噪音分贝app是一款支持在线测试噪音的手机软件，内存占用小，操作简单，功能强大，测试结果准确度高，好评度高。
2、噪音检测仪app：是用于检测身边的噪音污染指数。
3、噪音检测app：是一款用来测噪音的手机应用，小巧实用，测试结果精准！经常测噪音能有效避免噪音侵害，保护家人健康。
噪音测试app分为多种形式，有环境噪声检测app和低频噪音检测app等，其中环境噪声检测app最为常用。因为在生活中会出现很多噪音，而为了保护人群的健康生存环境，在各个地方都会有相关的噪音规定，中国就出行了夜间（22时至次日6时）噪声不得超过30分贝，白天（6时至22时）不得超过40分贝。这些推荐的噪音检测仪器能够非常准确的检测噪音，操作起来也是非常方便的。分贝噪音测试为用户带来专业的噪音检测，有需要的可以下载使用。
拓展资料：
环境噪声标准（the standard for the environment noise）是为保护人群健康和生存环境，对噪声容许范围所作的规定。制定原则，应以保护人的听力、睡眠休息、交谈思考为依据，应具有先进性、科学性和现实性。环境噪声基本标准是环境噪声标准的基本依据。各国大都参照国际标准化组织（ISO）推荐的基数（例如睡眠30分贝），并根据本国和地方的具体情况而制定。
包括不同地区的户外噪声标准和不同使用要求的室内噪声标准，是环境标准的一种。制定这类标准的目的是控制噪声对人的影响，为合理采用噪声控制技术和实施噪声控制立法提供依据。
较强的噪声对人的生理与心理会产生不良影响。在日常工作和生活环境中，噪声主要造成听力损失，干扰谈话、思考、休息和睡眠。根据国际标准化组织（ISO）的调查，在噪声级85分贝和90分贝的环境中工作30年，耳聋的可能性分别为8%和18%。在噪声级70分贝的环境中，谈话就感到困难。对工厂周围居民的调查结果认为，干扰睡眠、休息的噪声级阈值，白天为50分贝，夜间为45分贝。

8. 立体声音响测试方法技巧

立体声音响测试方法技巧

音箱在房间中的摆放位置，对音箱的低频通常有影响。所以，在检查音箱的摆位时，要特别注意音箱的低频。下面是我为大家分享立体声音响测试方法技巧，欢迎大家阅读浏览。

1. 主音箱的相位校准

(a) 播放测试CD上的第45~49轨，它们是左右声道的粉红噪声信号，先是同相播放5秒(s)，而后是反相播放5秒(s)，最后再同相播放5秒(s)。

(b) 使用你的耳朵进行相位的判断。首先需要保证你坐在听音点上，如果信号同相，你会听到更多的低频信号，而声音也是来源于扬声器间的一个固定点。如果信号反相，声像将失去低频，声像变散，指向性的信息变得模糊起来。

也可以使用RTA软件进行相位的测定。

2. 检查音箱的摆放位置

(a) 音箱在房间中的摆放位置，对音箱的低频通常有影响。所以，在检查音箱的摆位时，要特别注意音箱的低频。

(b) 我们使用测试CD中的第31~39轨的低频扫频信号，进行音箱摆位的检查。

(c) 在扫频的过程中，你会听到“滴”的声音，这是在告诉你信号正在经过某一个ISO的中心频率。连续两次“滴”声，表示信号正在经过一个倍频程的中心频率，而一次“滴”声则表示正在经过1/3倍频程的中心频率。

(d) 每次仅使用1只扬声器播放信号。

(e) 用你的耳朵聆听，如果摆位合适，没有任何的频率染色，你将听到音调平滑地逐渐升高(请记住，人耳的频率响应不是平直的)。如果有某些频率相对于其他频率点被加强或者衰减，请记下大致的频率范围。这个频率点应恰好在你所选的`主音箱和低频音箱的分频点之上。

(f) 如果实在找不到合适的放置位置，你可以考虑对房间的声学条件进行改善。如果有前级处理设备，也可以考虑通过均衡来获得一个更加平滑的频率响应。但是记住：均衡永远不可能弥补不佳的声学条件。

(g) 如果你进行了均衡调整，请在15分钟(min)以后，重新回来，聆听你熟悉的音乐。这时，从音箱里获得的第一印象非常重要，因为长时间的聆听会让感受到的音色发生变化。确保第一印象是你所需要的声音。

3. 校准主音箱

(a) 校准音箱是为了保证，在输入相同信号的条件下，每只音箱在听音点都以相同的声压级回放。一旦校准完成，请在前级处锁定输入信号电平。

(b) 把总音量旋钮置于通常设定的位置上。

(c) 播放第12或23轨，这是500Hz~2kHz的带通粉红噪声。每次只测量一只音箱。使用声级计在听音点，分别测量两只音箱播放的声音在该处的声压级，调整每只音箱的增益，使两只音箱的声压级相同。

( d) 注意，在测量声压的时候，请在声压计或软件中选择C计权。

(e) 如果是为音频制作所进行的扬声器校准，请将-20dBFS的粉红噪声输入，校准至以下声压级：

电影 83dB(C) 电视 78dB(C) 音乐 78~93dB(C)

如果有低音音箱(Subwoofer)，请继续进行以下步骤。

4. 检查低音音箱的摆位

(a) 我们使用测试CD中的第31~39轨的低频扫频信号，进行音箱摆位的检查。

(b) 在扫频的过程中，你会听到“滴”的声音，这是在告诉你信号正在经过某一个ISO的中心频率。连续两次“滴”声，表示信号正在经过一个倍频程的中心频率，而一次“滴”声则表示正在经过1/3倍频程的中心频率。

(c) 每次仅使用低音扬声器播放信号，将其他音箱静音。

(d) 用你的耳朵聆听，如果摆位合适，没有任何的频率染色，你将听到音调平滑地逐渐升高(请记住，人耳的频率响应不是平直的)。如果有某些频率相对于其他频率点被加强或者衰减，请记下大致的频率范围，并对低音音箱的位置进行调整。如果使用声级计进行测定，请将计权拨至LIN档，如果声级计没有LIN选项，则选择C计权。

5. 检查分频点以及低音音箱的增益

(a) 打开所有的音箱以及功放的低频管理功能。但每次只测试一个声道。从左声道开始。

(b) 播放CD中的低频扫频信号(31~42轨)，聆听频率响应，或是使用声级计/RTA软件进行测量。如果使用RTA软件，可以播放全频段的粉红噪声，并使用频谱分析仪进行观察，调整低音音箱的增益，使分频点两边的响应一致。

(c) 如果分频点不合适，请到功放中改选合适的分频点。

(d) 检查完一个声道，再检查下一个声道。最后两个声道同时校准。

6. 相位检查

(a) 本项检查是要保证低音音箱的相位与主音箱一致。

(b) 打开所有的音箱以及低频管理。播放CD中第46轨。该测试信号为20~200Hz带通粉红噪声，以同相、反相、同相的顺序播放。

(c) 如果反相，你会感觉到低频缺失，响度变弱。如果同相，则声音饱满。请注意粉红噪声的次序。

9. 粉红噪声的测试原理

粉红噪声。既然是噪声就绝对不是单纯的纯音，它是一种频率覆盖范围很宽的声音。低频能下降到接近0Hz（不包括0Hz）高频端能上到二十几千赫，而且它在等比例带宽内的能量是相等的（误差只不过0.1dB左右）。比如用1/3oct带通滤波器去计算分析，我们会发现，它的每个频带的电平值都是相等的（2/3oct、1/6oct、1/12oct也是一样），这就是为什么在测试声场频率特性中要用粉红噪声作为标准信号源的原因。
另外。日常工程测试中提到的改变频率125Hz、250Hz、500Hz……等，都是指以上向这些频率为中心频率的频带，而绝不是拉括某个频点。频带是由无数个频点组成的。人家知道500Hz的纯音听起来就像是拿起电话还未拨号之前的那个声音。而以500Hz为中心的粉红噪声听起来就像是刮风声。从FFT傅立叶分析仪上看，它们各自的频谱特性纯音信号电平值很稳定，图形就像是一个峰尖；而粉红噪声的谱线是像波浪一样不断跳动的，电平值也是在一定范围内不停变化着的（正是因为它在不停的变化，所以专业RAT测试中为了得到准确具体的数据、必须采用平均响应显示或慢响应显示。
另外在工程测试中，如果没有RTA自动频谱分析仪，我们要想得到每一个频段的电平数据，还必须要加入带通滤波器。滤波器的很多数据都是可调的，比如带宽、增益、衰减范围、FFT宙函数类型、窗函数尺寸等等。如果我们的均衡器是31段的话，那么就可选用1/3倍频程滤波器。

10. 急求！！用MATLAB产生粉红色噪声代码。

MATLAB里面没有专门产生这种噪声的命令，不过你可以先用rand, randn这样的产生随机白噪声，然后用filter来滤一下。就能得到粉噪声了。
% 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;