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1.引言 声质量(Sound Quality)指人对声音质量好坏的感觉,包括声音的客观属性和人的主观评价两个方面,主要分为环境声质量和产品声质量两大类. 声质量评价属于声音的心理评价范畴;具体分为主观评价和客观评价两种.目前,国内外有关环境声质量的评价主要集中在对环境噪声及其引发的烦恼度评价方面.所用指标多表现的是声音的负面影响,如:交通噪声指数、尖锐度、粗糙度、烦恼度、语言干扰级,等等.这些评价指标不仅适用范围有限、物理概念不明晰;更重要的是,其计算烦琐、评价过程复杂,不易被理解接受.鉴于此,本文首次提出环境声质量分类评价体系和与之相应的定量评价指标ESO作为一种新的环境声质量评价方法,以弥补现有评价方法的不足. 相似文献
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以城市环境中普遍存在且影响最大的混合噪声(由多种单一噪声以不同方式组合成的噪声)道路交通噪声为例,在完成对典型车辆噪声分类的基础上,依据所提出的混合噪声组合方式,借助主观评价实验,重点研究3种不同类型车辆噪声"同时作用"下的混合噪声烦恼度,对现有总烦恼度模型进行全面比较分析.研究发现:(1)矢量叠加模型的计算值与评价实验测量值之间的相关性最好,主导源模型次之,线性回归模型较差;(2)主导源模型的预测误差最小,线性回归模型较大,矢量叠加模型预测误差最大.由此可见,混合噪声总烦恼度模型评价性能的优劣不能仅依据模型预测值和评价测量数据的相关性高低来衡量. 相似文献
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借助标准音效资源,依据所提出的混合噪声组合方式,人工合成3种单一类型车辆噪声"同时作用"下混合而成的道路交通噪声样本.在此基础上,设计完成混合噪声总烦恼度主观评价实验,获得全部单一与混合噪声样本的烦恼度评价值.研究发现:(1)从模型计算值与主观测量值的相关性角度考察,矢量叠加模型最好,主导源模型次之,线性回归模型较差;(2)从2类误差指标角度衡量3种模型的评价性能可知:主导源模型的预测误差最小,线性回归模型较大,矢量叠加模型预测误差最大,(3)矢量叠加模型的总烦恼度计算值与主观测量值相关性较高,但预测误差偏大. 相似文献
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