幾類典型環(huán)境聲的主觀評價及感知特性分析?

張 珺 陳克安? 鄭如玥

(1 西北工業(yè)大學(xué)航海學(xué)院 西安 710072)

(2 海洋聲學(xué)信息感知工信部重點實驗室 西安 710072)

0 引言

隨著現(xiàn)代工業(yè)的快速發(fā)展和城市化進程的不斷推進，噪聲污染問題日益嚴(yán)重，交通噪聲擾民逐漸成為環(huán)境污染投訴的重要原因。傳統(tǒng)上，人們采用等效連續(xù)A 聲級等物理性指標(biāo)對噪聲進行定量評價，然而噪聲對人的影響主要是引發(fā)煩惱等主觀感覺[1]。站在聽覺感知的角度看，噪聲控制的最終目標(biāo)是降低噪聲煩惱度。因此，從評價方法上講，噪聲控制策略可以分為“減法”控制(Subtraction control)和“加法”控制(Addition control)兩大類。減法控制是指通過主動或被動控制等手段，以降低原始噪聲聲能量為目標(biāo)的一種方法[2]；加法控制則是通過人為添加聲音(調(diào)控聲)，以降低原始噪聲煩惱度為目標(biāo)的一種方法[3]。加法控制又被稱為聲頻注入法，調(diào)控聲被注入后，原始噪聲與調(diào)控聲疊加后的聲音，其能量通常不會減少，甚至?xí)杂性黾樱珡穆犛X感知的角度觀察，它減少了原始噪聲的煩惱度，或者說增加了目標(biāo)噪聲的舒適度，因而從另一個角度“降低”了噪聲。近年來，聲頻注入法在城市聲景觀(Urban soundscape)設(shè)計、開放辦公室聲環(huán)境處理、噪聲源聲品質(zhì)改進等方面的研究日益增多[4?8]。

在聲景觀設(shè)計中，人們越來越多地使用水景聲來改善城市公共空間和建筑環(huán)境[9?10]。Jeon等[11]通過實驗發(fā)現(xiàn)水聲的引入可以改善人們對城市聲景的偏好度打分。Coensel等[12]將道路交通噪聲與不同聲級的噴泉聲或鳥鳴聲組合，結(jié)果表明，加入鳥鳴聲能顯著增強聲景觀的愉悅性和多變性，并且在特定條件下加入噴泉聲能降低道路交通噪聲的響度。其他學(xué)者的研究也發(fā)現(xiàn)流水聲、瀑布聲、鳥鳴聲等自然聲可以改善環(huán)境噪聲和聲景觀的舒適性體驗[13?14]。對開放式辦公室聲學(xué)環(huán)境的研究中，Haapakangas 等[15]發(fā)現(xiàn)在水聲、色噪聲、樂聲中，使用水聲掩蔽語聲效果最好。Hongisto 等[16]通過對不同頻譜偽隨機噪聲進行研究，建議在開放式辦公室中使用偽隨機粉紅噪聲(每增加一個倍頻程其斜率為?7 dB)，因為其聲學(xué)滿意度很高并且能很好地掩蔽遠距離的語聲。以上的研究結(jié)果都說明自然聲、有調(diào)聲、色噪聲等都具有改善噪聲舒適度的潛力。

調(diào)控聲的選取是聲頻注入法的關(guān)鍵和難點所在。調(diào)控聲選擇的基本原則是要求其煩惱度比原始噪聲的煩惱度低，或者說要求調(diào)控聲的舒適度或愉悅度越高越好。然而，已有研究基本上都是以特定聲音為例，研究其注入原始噪聲后的煩惱感變化情況，并未系統(tǒng)地對可能的調(diào)控聲進行橫向比較。為此，本文以交通噪聲調(diào)控為背景，研究典型環(huán)境聲煩惱感的主觀評價及其特性分析。

選取自然聲、有調(diào)聲、色噪聲和交通噪聲為對象，研究這些聲音的煩惱感差異以及引起這種差異的因素。首先，進行兩組煩惱感評價實驗，獲得不同環(huán)境聲和交通噪聲的煩惱度評分。其次，提取聲音的心理聲學(xué)指標(biāo)，利用相關(guān)分析研究這些指標(biāo)對煩惱度的影響。最后，通過多維尺度分析(Multidimensional scaling, MDS)用低維空間中點對點的距離最大程度擬合聲樣本之間的不相似距離，研究它們的感知空間構(gòu)成，并分析引起這種感知差異的因素。

1 煩惱感評價

設(shè)計并進行了兩組煩惱感評價實驗，實驗一為4 種不同類型聲音(包括：有調(diào)聲、色噪聲、交通噪聲和自然聲)的評價，實驗二為4類交通噪聲(包括：飛機噪聲、火車噪聲、市內(nèi)日常交通噪聲和市內(nèi)有軌交通噪聲)的評價。

1.1 聲樣本

通過軟件合成和網(wǎng)絡(luò)下載(網(wǎng)址：https://www.findsounds.com/)兩種途徑獲得不同場景且具有代表性的聲樣本，包括：(1)實驗室生成的理想聲樣本，如有調(diào)聲(純音和復(fù)音)和色噪聲，它們通過軟件合成；(2)生活中常見的交通噪聲，如道路、軌道和飛機噪聲等；(3)自然聲，如海潮聲、鳥鳴聲等。后兩類均來自網(wǎng)絡(luò)音效庫。

表1詳細羅列了每個聲樣本的信息，包括聲級差和必要的備注。聲級差反映了樣本聲壓級在時域上的波動性(0.1～4.9 s)，計算時的時間間隔為5.8 ms，兩個值分別表示左右兩個通道，聲級差相同說明兩個通道的時域信號完全相同。表1中相同的名字為同一個聲音。由于所下載聲音的聲級和時長差別較大，為了控制變量研究譜對煩惱感的影響，實驗前將所有聲樣本的聲壓級統(tǒng)一調(diào)節(jié)為60 dB，時長5 s。

表1 實驗用聲樣本信息Table 1 The stimuli used in experiment

1.2 被試及環(huán)境設(shè)備

主觀評價實驗選擇在安靜的普通房間內(nèi)進行，光照均勻，通風(fēng)良好，溫度22?C～24?C，濕度適宜。采用有償方式招募到志愿者24人，均為西北工業(yè)大學(xué)的本科生或研究生，其中男性16人，女性8 人，年齡在20～30歲。實驗前的純音聽力測試表明他們的聽力狀況良好(125～8000 Hz內(nèi)聽閾級低于15 dB)。

為確保每個被試在相同的條件下聽到相同的聲音，通過耳機回放進行實驗。聲音由千千靜聽播放器通過一個24 位聲卡傳至16 通道耳機放大器(Behringer HA4700)，然后經(jīng)動圈式高保真監(jiān)聽級頭戴耳機(Sennheiser HD280)播放給被試。回放過程中，以計算機控制聲樣本的回放時長、播放間隔和播放次序。實驗前用人工頭測試耳機播放的噪聲，保持耳機放大器的設(shè)置固定，調(diào)節(jié)聲音播放器的音量，使人工頭輸出的左右耳聲壓級在60 dB左右，實現(xiàn)雙耳處聲信息的校準(zhǔn)。

1.3 實驗設(shè)計及過程

采用成對比較法進行實驗，評價尺度見表2。將聲樣本兩兩隨機組合并選取一半做重復(fù)性實驗用于后期數(shù)據(jù)檢驗。實驗一包括66 對不同聲音的比較、12對相同聲音的比較以及33對不同回放順序聲音的比較。相應(yīng)地，實驗二的聲樣本對分別為45、10和23。總計評分189次。

表2 煩惱感9 級評價尺度Table 2 The 9-level scale of annoyance

實驗分兩次進行，每次有12 名被試參加，先進行實驗一再進行實驗二，兩次實驗流程完全一致。實驗前，向被試說明實驗?zāi)康暮土鞒蹋⑦M行訓(xùn)練。正式實驗時，被試每次聽到一對聲音，包含兩段5 s的聲音，中間間隔2 s。聽完后，被試有5 s 的時間來評價與第一段聲音相比第二段聲音的煩惱感等級。為防止被試疲勞引起實驗數(shù)據(jù)準(zhǔn)確度下降，每次評價控制在20 min 以內(nèi)，休息5～10 min 后繼續(xù)實驗，整個實驗耗時1.5 h。通過在手機上填寫調(diào)查表進行結(jié)果統(tǒng)計。

1.4 數(shù)據(jù)處理

整理實驗數(shù)據(jù)進行誤判分析(采用文獻[17]中公式(5)計算一致性系數(shù))和聚類分析。誤判分析剔除一致性系數(shù)在0.7 以下的被試，實驗一剔除11 號，實驗二剔除4號、6號和10號。聚類結(jié)果表明被試被聚為明顯的兩大類，分別命名為類1 和類2，剔除明顯偏離兩大類的被試，實驗一剔除10 號和11號，實驗二剔除2號、10號和11號。分類結(jié)果表明，實驗一的類1(共12 人)與實驗二的類1(共10 人)，以及實驗一的類2(共10 人)與實驗二的類2(共12 人)重疊度都很高(它們中的9 個都是同一個人)，說明兩類被試可能具有不同的偏好。因此，綜合兩次剔除結(jié)果，使用剩余數(shù)據(jù)按分類結(jié)果進行后續(xù)分析。

2 煩惱度分析

計算兩個實驗不同聚類被試評價結(jié)果的算數(shù)平均值，得到聲樣本的煩惱度評分。煩惱度在5 附近說明被試認(rèn)為兩個聲樣本的基本相同，離5 越遠說明聲音間的煩惱感差異越明顯。

2.1 實驗一：典型環(huán)境聲煩惱度分析

以白噪聲為參考(煩惱度為5)，圖1繪制了兩類被試對典型環(huán)境聲的煩惱感評分，得分大于5 說明該聲音比白噪聲聽起來更讓人煩惱，反之亦然。

觀察圖1可以發(fā)現(xiàn)，除交通噪聲外，兩類被試的評價趨勢較為一致。他們都認(rèn)為復(fù)音(調(diào)頻聲，聲樣本1)和純音(聲樣本2)最讓人煩惱，自然環(huán)境聲(聲樣本4鳥鳴聲、聲樣本8海潮聲、聲樣本9雷聲)和藍色噪聲(聲樣本5)的煩惱度更低。但是，他們對噪聲的容忍程度存在很大差異，第一類人群對這些聲音的煩惱度打分比第二類人群平均高1.3 分，這類人群明顯更容易感覺煩惱。

圖1 實驗一煩惱度Fig.1 The annoyance score of Experiment 1

兩類人群對交通噪聲(聲樣本3 飛機起飛噪聲、聲樣本6 汽車碰撞聲、聲樣本10 帶鳴笛的日常交通噪聲和聲樣本11 軌道交通噪聲)和粉紅噪聲(聲樣本7)的評價結(jié)果完全相反。對這些噪聲，第一類人群表現(xiàn)為反感，而第二類人可能因為熟悉而更容易接受。二者之間的煩惱度差異為2.5分。

2.2 實驗二：交通噪聲煩惱度分析

以1 號聲樣本(飛機起飛噪聲)為參考，得到其他聲樣本的煩惱度得分，如圖2所示。與實驗一結(jié)果一致，第一類被試認(rèn)為與白噪聲相比交通噪聲更令人煩惱，而第二類被試則正好相反。

圖2 實驗二煩惱度Fig.2 The annoyance score of Experiment 2

兩類被試對于飛機噪聲、火車噪聲、市內(nèi)日常交通噪聲和市內(nèi)有軌交通噪聲評價一致，對這4 類噪聲的煩惱度評分都是飛機經(jīng)過噪聲(聲樣本3)>飛機起飛噪聲(聲樣本1)、火車經(jīng)過噪聲(聲樣本9)>軌道交通噪聲(聲樣本8)>火車剎車噪聲(聲樣本7)、有鳴笛的交通噪聲(聲樣本5)>無鳴笛的交通噪聲(聲樣本6)、有軌電車行駛噪聲(聲樣本2)>地鐵行駛噪聲(聲樣本4)。但是在這4類噪聲中，第一類人群更偏愛無鳴笛的日常交通噪聲和火車剎車聲，而第二類被試卻更喜歡飛機起飛噪聲和地鐵噪聲。

總之，根據(jù)實驗一和實驗二的結(jié)果可以認(rèn)為在有調(diào)聲、色噪聲、自然環(huán)境聲和交通噪聲這4 種聲音中，純音和調(diào)頻聲最令人厭惡，自然環(huán)境聲最讓人感到愉快，色噪聲和交通噪聲介于二者之間。與交通噪聲相比，藍色噪聲聽起來感覺更好。對于交通噪聲和白噪聲，不同的人群有不同的偏好。

3 感知特性分析

本節(jié)通過計算心理聲學(xué)參量和構(gòu)建感知空間對引起被試打分差異的影響因素進行研究。

3.1 心理聲學(xué)分析

使用ArtemiS 軟件提取響度、尖銳度、粗糙度、波動強度和音調(diào)度等5 個心理聲學(xué)參量。分析發(fā)現(xiàn)：(1)人對聲音的煩惱感知受多種因素影響，如飛機起飛噪聲、海潮聲和有鳴笛的日常交通噪聲的響度值相近，但它們的煩惱度卻相差甚遠，說明人對聲音的感知與多個因素相關(guān)。(2)聲樣本的某一特別突出的特征可能會引起人極大的反感，如最令人厭煩的復(fù)音，其粗糙度為1.73 asper，是其他聲樣本的17倍，純音音調(diào)度為2.3，這是其他聲樣本調(diào)度值的好幾倍。(3)主觀實驗中被試的評價標(biāo)準(zhǔn)因人而異，如白噪聲，除尖銳度外其他參量都處于所有聲樣本中等或偏下位置，但兩類人群對它煩惱度評價結(jié)果卻截然相反。

表3羅列了兩個實驗兩類被試煩惱度與上述5種因素之間的相關(guān)系數(shù)。分析發(fā)現(xiàn)，表中各參量與煩惱度的相關(guān)性強弱及正負反映了不同被試人群評價過程中的打分依據(jù)，可以看出，他們會同時關(guān)注聲音的多個屬性，最終的評價結(jié)果不能僅通過單一參量來解釋。

表3 煩惱度與心理聲學(xué)參量相關(guān)系數(shù)Table 3 Pearson correlation coefficients between annoyance and psychoacoustic parameters

實驗一中，兩類被試都認(rèn)為煩惱度和粗糙度、音調(diào)度成正比，所以3 種色噪聲中的藍色噪聲因各參量都相對較小而最不令人煩惱。同樣地，3種自然聲中鳥鳴+流水聲的音調(diào)度比其他兩個都高很多，因此引起的煩惱最強烈。對于評分分歧很大的4 種交通噪聲，被試都認(rèn)為軌道交通噪聲煩惱度最低，這主要是因為它的音調(diào)度較其他噪聲低兩倍以上。其他幾種噪聲各參量結(jié)果相差不大，在各因素的影響下最終的煩惱度也相差不大。綜合對比這3 類噪聲，交通噪聲整體上粗糙度和音調(diào)度都較其他兩類高，所以煩惱度也略高。但它們的尖銳度比其他兩類低，所以受負相關(guān)作用影響第一類被試進一步拉大了這些交通噪聲與其他兩類噪聲的煩惱度。

實驗二中，兩類被試的評價差異主要受尖銳度的影響。第二類被試認(rèn)為飛機經(jīng)過噪聲、火車經(jīng)過噪聲、有鳴笛的交通噪聲和有軌電車行駛噪聲比相應(yīng)的同類交通噪聲更煩惱，主要是因為它們的尖銳度更高，波動強度較低。然而，無法僅通過尖銳度解釋第一類被試的評價結(jié)果，可能還受到其他參量的影響。

3.2 感知空間分析

本節(jié)通過構(gòu)建感知空間做進一步分析。首先將煩惱度成對比較矩陣轉(zhuǎn)化成聲樣本間的不相似度矩陣，利用煩惱度得分與中間位置(即打分為“5”)之間的距離表示聲樣本之間的不相似性。如在實驗一中，第一類被試對飛機起飛噪聲評分為“6.08”，第二類為“3.9”，它們與“5”之間的距離都接近“1.1”，說明兩類被試認(rèn)為飛機起飛噪聲與參考聲(白噪聲)的不相似程度相同，只他們的偏好不同，因此認(rèn)為飛機起飛噪聲與白噪聲之間的不相似程度為“1.1”。這樣處理之后原來的兩極煩惱度值將變成單極(數(shù)值為0～4)，可以將兩類人群的數(shù)據(jù)一起進行不相似度分析。

選擇SPSS軟件中的PROXSCAL過程，基于最優(yōu)尺度變化的MDS 模型對數(shù)據(jù)進行分析，分析時考慮不同被試之間差異[18]。結(jié)果發(fā)現(xiàn)當(dāng)維度為二時，模型一的標(biāo)準(zhǔn)化壓力為0.051(壓力值越小表示擬合程度越好，該值為0.05 時說明擬合程度“好”)，決定系數(shù)為0.95(該值越大表示對原數(shù)據(jù)解釋效果越好)，模型二相應(yīng)的參數(shù)為0.056和0.94，說明兩個模型與觀測數(shù)據(jù)擬合效果好。圖3繪制了模型的變量空間定位。

從圖3(a)可知，實驗一中4 類聲音被清楚地分成了4大塊，分別為：自然聲、色噪聲、交通噪聲和有調(diào)聲。在一維空間上，自然聲和色噪聲居左，其次是交通噪聲，最右側(cè)為有調(diào)聲，可以比較明確地認(rèn)為維度1 實際上就是反映了典型環(huán)境聲類型間的差異。而在維度2上，如果將所有聲音放在一起觀察，很難得出一致性的變化趨勢，但是如果分4 類來看，則可以發(fā)現(xiàn)維度2 在每個類別內(nèi)部都大致反映了不同聲音的煩惱度差異，并且距離零點越遠表示越不煩惱。因此可以認(rèn)為第二個維度反映了聲音煩惱度的差異，但這種差異在不同類別間可能不具有可比性。

類似地，圖3(b)維度1 表示不同類型交通噪聲之間的差異，除火車剎車噪聲外，從左到右依次為市內(nèi)日常交通噪聲、飛機噪聲和軌道交通噪聲(市內(nèi)有軌交通噪聲和火車噪聲)。維度2大致反映了不同交通噪聲的煩惱度差異，并且這種差異在這些不同類型交通噪聲之間是可以比較的。在每個類別內(nèi)部得分越高表示越煩惱，不同類別之間令人煩惱的位于維度2 零點上方而聽起來不那么煩惱度位于零點下方。但是，有軌電車行駛噪聲和地鐵行駛噪聲的分布規(guī)律與其他3 類正好相反，平均煩惱度較高的有軌電車行駛噪聲反而在下面。

圖3 感知空間分析Fig.3 Perception space analysis

為了從客觀指標(biāo)的角度理解典型環(huán)境聲的感知空間，提取聲音的163 個特征參量(響度、尖銳度、粗糙度、波動強度和音調(diào)度共5 個心理聲學(xué)指標(biāo)；20 Hz～5 kHz 的25 個1/3 倍頻帶聲級；24 個特性響度、24 個特性尖銳度、19 個特性粗糙度和21個特性波動強度；45 個音色描述符[19]，包括9 個全局時域特征、14 個時變時域特征、基于短時傅里葉變換(Short time Fourier transform, STFT)幅值(STFTmag)和短時傅里葉變換能量(STFTpow)各11 個時變頻域特征)，分別與每個實驗的二維空間坐標(biāo)做相關(guān)分析，根據(jù)客觀參量與某個維度相關(guān)性較強，但與另外一個維度相關(guān)性較弱，且各聲學(xué)參量之間相關(guān)性較弱的原則，選擇感知空間兩個維度分別對應(yīng)的客觀參量，結(jié)果如表4所示。

表4 所選的客觀參量與感知空間各維度的相關(guān)系數(shù)(p<0.05)Table 4 Pearson correlation coefficients between metrics and each dimension of perception space (p<0.05)

實驗一兩個維度對應(yīng)的參量分別為基于STFTmag 的譜下降值和上升時間，前者為信號的頻域描述符，用于表達譜的斜率；后者表示上升時間，即信號能量上升的開始時間。這說明被試對不同類型環(huán)境聲的判斷主要取決去其頻譜的斜率，對它們的煩惱感主要跟信號的時域特征有關(guān)。

實驗二提取的兩個參量分別為第一個Bark頻帶(0～100 Hz)內(nèi)的特性響度均值和中心頻率為200 Hz 的1/3 倍頻帶聲級。說明被試對聲音在一維空間上的分類可能與特性響度均值(第1Bark)有關(guān)，在二維空間上對每一類噪聲的打分可能與1/3倍頻帶聲級(中心頻率200 Hz)有關(guān)。

4 結(jié)論與展望

本文從聽覺感知的角度出發(fā)，研究了4 類典型聲音和4 類典型交通噪聲的煩惱度及感知空間。發(fā)現(xiàn)自然聲和藍色噪聲引起的煩惱明顯比交通噪聲和有調(diào)聲低，可以考慮對交通噪聲進行掩蔽或互補頻段等調(diào)節(jié)使其更舒適。因此，可以根據(jù)人們對不同類型聲音的感知體驗，將聽起來更舒適更愉悅的自然聲等“注入”到引起煩惱的噪聲中，研究它們對噪聲感知的影響，從而進行更有針對性的降噪設(shè)計，提升產(chǎn)品或是生活、工作環(huán)境的舒適性。

文章研究的聲樣本雖然涵蓋范圍廣泛，但在每一類聲樣本的選取上具有一定的局限性，未來可以有針對性地研究不同頻譜構(gòu)成的自然聲/色噪聲在調(diào)控交通噪聲方面的潛力及應(yīng)用。