心理聲學的案例
復合聲學指標實例簡介
圖 3：不同柴油或汽油發動機汽車噪聲心理聲學煩惱度（PA）和主觀評價的結果對比
總的來說，心理聲學煩惱度（PA）是一個可以評估聲音質量的復合心理聲學指標，它不僅適用于真實的聲音，也同樣適用于合成的聲音。如果再結合考慮其他元素，如審美和認知因素，時尚的聲學趨勢等，心理聲學煩惱度（PA）將可以為產品聲品質設計（Sound Design）提供了巨大的潛力。
2 感知愉悅度（Sensory pleasantness）
愉悅度可以從某種程度上看成是煩惱度的對立面，所以研究愉悅度也可以幫助我們更好地理解煩惱度的概念。Aures等在1984年研究出“感知愉悅度（Sensory pleasantness）”復合聲學品質指標，其分別受到粗糙度R、尖銳度S、音調T和響度N的影響。其中大的粗糙度和尖銳度對感知愉悅度有負面影響，而大的音調參數則對感知愉悅度的影響是正面的。對于響度而言，在其大于兩個人正常交流時的響度值之后，隨著響度的增加，感知愉悅度是降低的。
感知愉悅度的計算公式如下（從公式中也不難得出有關以上各影響因素的結論）：
根據Aures等，通過以上公式計算出來的感知愉悅度和通過心理聲學實驗測試的結果的擬合度高于90%。
圖 4中的a-d四幅圖顯示了在主觀測試實驗中，感知愉悅度分別受到各個心理聲學參數的影響的情況。
展開 電動車動力總成振動噪聲的試驗研究
因此，心理聲學就應運而生，心理聲學是研究聽覺的心理反應。
由于人的主觀感受沒有統一標準，不易測量。因此，國際上許多專家學者提出用心理聲學客觀參數來反映人的主觀感受。響度、尖銳度是影響聲品質偏好型的兩個主要心理聲學參數。其中，響度是反映人耳對聲音強弱的主觀感受程度，它考慮了特征頻帶分布和人耳掩蔽效應對聲音的影響。尖銳度描述了高頻成分在聲音頻譜中所占的比例，它反映了聲音信號的刺耳程度。
圖12為動力總成表面的響度情況，從圖中可以看出3個測量點的趨勢基本一致，隨著車速的升高，響度逐漸增大，人耳也感覺聲音越來越響。圖13為動力總成表面尖銳度情況，從圖中可知，動力總成表
面的尖銳度分部極不均勻。
電機端部尖銳度隨著車速升高先快速下降再緩慢升高；
減速器處尖銳度整體趨勢則先隨轉速升高而緩慢下降再快速升高，并在轉速為4300r/min(車速65km/h)左右時出現峰值，隨后又有所下降；
減速器處尖銳度隨著轉速升高先快速下降隨后逐漸升高；
3個測量點的尖銳度均在轉速為1700r/min(車速26km/h)左右時有最小值并相差不大。
由此可知，此時動力總成表面尖銳度分布最均勻，而且人耳感覺最不刺耳。
圖12 響度
圖13 尖銳度
4 結論
1）綜合利用頻譜分析、階次分析等方法來識別動力總成的主要振動噪聲源。電機電磁激勵產生的電流倍頻和減速器齒輪的1,2,3倍嚙合頻率對系統的振動噪聲影響較大。
2）試驗發現，盡管電機端的總體噪聲水平較減速器與差速器低，但是波動較大，聽起來感到不舒服。這說明聲音的煩躁度與聲壓級沒有關系，而是與聲壓級的變化率有關。
3）以心理聲學客觀評價參數為標準，對動力總成聲品質特性進行了初步研究。
展開 什么是響度？影響因素？
這就說明了僅用常規的聲壓級或/和聲功率（級）分析還不夠，還需要心理聲學參數，如響度等。
響度考慮人耳的聽覺特性，能反映出人的主觀感受。因此，響度是描述人們對噪聲的主觀感覺的一個非常重要的心理聲學參數。
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響度與響度級
響度是心理聲學一個重要的參數，描述的是聲音的響亮程度，表示人耳對聲音的主觀感受。更簡單一點理解響度，響度就是音量，如通過調節播放器上的音量旋鈕可以提高或降低聲音的響度。其計量單位是宋（sone），定義1kHz，聲壓級為40dB的純音的響度為1宋。
人耳對聲音的響度感受，不僅與聲壓級有關，還與頻率有關。相同聲壓級，不同頻率的聲音的響度感覺是不一樣的，聲壓幅值較小的聲音有可能比聲壓幅值較大的聲音具有更強的響度感覺。為了反映出人耳依據聲壓和頻率對聲音做出的主觀響度感受，上世紀20年代巴克豪森(Barkhausen)引入了響度級。巴克豪森是一位研究人員，他的名字縮寫Bark被命名為一個臨界頻帶率的單位（Bark域）。
聲壓有聲壓級，同樣，響度也有響度級。響度級定義以頻率1000Hz的純音作為基準音，其他頻率的聲音聽起來與基準音一樣響，該聲音的響度級就等于基準音的聲壓級，單位為方（phon）。例如，頻率1000Hz，聲壓級為40dB的純音對應的響度級為40方；聲壓級升高為50dB，響度級為50方；依此類推，如圖2所示，1000Hz的純音聲壓級為多高，其響度級則為多少。
展開 聲音響度測量
引言
當人們對噪聲特性獲得一定認知度后，聽覺系統就會在噪聲物理特性和發聲體的功能與品質等方面形成特定的感知聯系，并形成特定的心理感知需求和期望。人們對這種現象的關注是噪聲研究由聲級聲學（物理方面）向聲品質（心理方面）發展的直接源動力，反映了科學研究由客觀參量走向主觀參量，由唯物的研究進入“以人為本”的研究的發展趨向。自上世紀九十年代以來，聲品質的概念被創造和定義，并成為國際性的新興研究領域和研究熱點。
被國際學術界廣泛認同的完整的聲品質定義首先由Blauert給出：“聲品質是在特定的技術目標或任務內涵中聲音的適宜性”。聲品質定義中的“聲”并不是單純指聲波這樣一個物理事件，而是指人耳的聽覺感知，“品質”指由人耳對聲音事件的聽覺感知過程并最終做出的主觀判斷。Blauert的定義給出了聲品質概念的三方面內涵。首先是稱作“聲品質元素”的發聲部件，例如剃須刀中的馬達、刀片、支架、腔體；其次是聽覺感知，使用者暴露于機器發射的可聽頻率聲波的聲場中，并聽到聲音，開始其聽覺感知的過程，這一過程構成了聲品質概念中的“聽覺事件”；最后是使用者根據對某種機器（發聲體）的心理期望，判斷機器發射聲音的優劣，在這一過程中加入了使用者的認知和心情等主觀因素。主觀判斷的前提是使用者或心理聲學中的受試者（統稱為評價者或評價主體）對機器的噪聲發射有先驗的了解或知識，并具有明確的對噪聲特征的心理期望，這樣受試者才能將聽覺事件與噪聲的心理期望特征進行比較，從而做出聲品質優劣的判斷。聲品質的形成過程可以用圖1表示。
圖1 聲品質形成過程
從聲品質的定義中可以看出，聲品質并不是一種發聲體或機器內在的量。因而，聲品質不能簡單地描述為物理量，而必須通過人參與到聽覺事件中，并根據主觀心理期望進行判斷，才能產生聲品質。所以，聲品質研究必須注重人類聽覺的心理學特征和過程。
展開 
設計仿真 | 聲音品質的改善：Actran在AR眼鏡產品之仿真應用
Actran仿真完整流程
本研究的仿真流程與實驗流程并行推進，Actran的核心應用貫穿從單體建模到系統驗證的全階段，具體流程如下：
● 設計幾何聲學通道裝置（含導音管空腔底座、封蓋、帶出音孔上蓋三部件，采用卡扣設計安裝）；
實際測試模型
● 通過 Actran建立完整 AR 眼鏡模型，利用T-S參數，定義微型喇叭計算單元，設定分析頻率范圍、流體域類型（有限 / 無限）等參數；
● 在振膜前方 0.1m 處放置虛擬麥克風，仿真實驗量測環境，執行系統仿真。
● 后處理與數據對比：提取仿真結果中的聲壓級（SPL）、 阻抗幅值等數據；
仿真與測試對比結果
● 對比加裝幾何聲學通道前后的仿真數據，以及實驗與仿真的差異，驗證設計有效性。
聲學指標的驗證和優化
Actran仿真不僅能輸出客觀聲學參數，還能同步分析心理聲學指標，實現 “技術達標” 與 “聽覺舒適” 的雙重優化：
1. 頻率響應平坦度（F）
以量測頻率響應曲線中的峰值 SPLmax為基準，通過公式計算平坦度：
其中 N 為量測點總數，SPLi 為各頻率點實際聲壓級。F 越趨近于 1，代表頻率響應曲線越平坦，音質越穩定。Actran可快速計算不同幾何參數組合下的 F 值，篩選最優設計。
2. 心理聲學指標
● 響度均衡度：數值越低，聲音越平順，避免音色失衡；
● 銳度：數值越低，聲音越柔和，減少長時間佩戴導致的聽覺疲勞。
Actran可同步仿真這兩項指標的變化，彌補了傳統仿真僅關注頻率響應的局限。
項目中還研究了聲學通道設計的幾何參數對聲學性能的影響。
展開 聲品質分析之基本評價量
主觀判斷的前提是使用者或心理聲學中的受試者（統稱為評價者或評價主體）對機器的噪聲發射有先驗的了解或知識，并具有明確的對噪聲特征的心理期望，這樣受試者才能將聽覺事件與噪聲的心理期望特征進行比較，從而做出聲品質優劣的判斷。聲品質的形成過程可以用圖1表示。
圖1 聲品質形成過程
從聲品質的定義中可以看出，聲品質并不是一種發聲體或機器內在的量。因而，聲品質不能簡單地描述為物理量，而必須通過人參與到聽覺事件中，并根據主觀心理期望進行判斷，才能產生聲品質。所以，聲品質研究必須注重人類聽覺的心理學特征和過程。
從心理學的角度來看，聲品質具有以下三方面的特征：
（1）激勵響應相適性，即聲音的刺激與人耳聽到聲音后所做出的反應及行為要一致；
（2）聲音的舒適性，即聲音要給人帶來滿意、愉快以及輕松的享受；
（3）聲或聲源的可識別性，即賦予聲音的涵義能被正確辨別和詮釋。
聲品質基本評價量
在聲品質評價中，有一系列基本特性量被認為適宜于描述聽覺事件，主要包括：響度、尖銳度、粗糙度、波動度和音調度等。
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響度（Loudness）
響度是對聲音強度的一種感受，是人們對聲音感知影響最大的一個參考量。
展開 白皮書 | Ansys電機NVH仿真解決方案
Mechanical中的聲學響應
在聲學、疲勞和優化分析中，結構振動被用于計算等效輻射功率(ERP)和聲壓水平。ERP計算用來估算結構噪聲，聲學響應是以聲壓級(SPL)表征其空氣聲傳播性能。表面振動通常會造成空氣中的聲壓水平發生改變，ERP可根據表面速度，給出輻射噪聲的結構近似值。完整聲學仿真可得到表示聲壓級的準確結果，以及反映方向性和單個麥克風響應的遠場結果。Mechanical輸出的聲學結果可以反映出不同頻率和轉速(rpm)下的ERP。
聲學體驗-在Ansys VRXPERIENCE中聆聽電機
從Mechanical中取得的聲學仿真數據可在VRXPERIENCE Sound里生成電機噪聲。VRXPERIENCE Sound是一種用于聲音設計、合成和測量聽覺感知的高級仿真工具。通過將聲學仿真數據導入到VRXPERIENCE，并把計算出的ERP轉換成可聆聽的聲波文件格式，使用者可以聽到電機在各轉速下發出的聲音。通過聆聽電機，工程師可以分離聲音的子分量，并研究人類的聽覺感受。頻譜數據代表不同轉速值下的頻率點和分貝值，VRXPERIENCE Sound的聲音合成考慮到了轉速的線性上升，在特定轉速值之間使用線性插值，從而實現特定頻譜數據間的平滑過渡。同時，也生成了頻譜數據所對應的時域圖，如圖12所示。在圖12的基礎上，一鍵點擊就能生成瀑布圖，如圖13所示。
工程師只需在VRXPERIENCE Sound中播放合成后的音頻文件，就能聽到還原后的電機噪聲。然后，基于不同的指標如響度、銳度、粗糙度和波動強度，就可以對聲音品質進行定量描述，并將這些指標在VRXPERIENCE Sound中進行分析。該解決方案還可以對音頻進行心理聲學解釋，有效地描述用戶的聆聽體驗，這也是VRXPERIENCE Sound的一項關鍵特性。
展開 新能源汽車傳動系NVH仿真分析
心理聲學
該研究所團隊的下一個研究目標有兩個：第一，增加所有領域的模型保真度，以便在測量和仿真數據之間實現更好的相關性；其次，為了平衡結果精度和計算時間，使用“心理聲學”度量來分析不同的模型保真度，以適應人類用戶對聲音的感知。對聲音的主觀評價是一項復雜的挑戰，因為它取決于響度、清晰度和音調，尤其是所有這些都根據聲音來自車輛內不同的地方而變化。
顯然，Drichel很喜歡自己團隊項目的復雜性，但是他有自己的電動車嗎？“我想買輛電動車，但是現在對我來說太貴了。”他說。同時，作為一個自稱的“激情駕駛員”，他駕駛寶馬M3系列E46汽車上班?！斑@是一輛漂亮的車。”他自豪地說。聽起來，Drichel和他的同事們在RWTH Aachen進行的這項研究將有助于使未來的電動汽車更安靜，更實惠。
來源：MBD之家
作者：Simpack
展開 Fluent整車應用解決方案
-可以計算聲音的若干心理學指標.
-Note that sounds can be Stationary, Non-stationary, and Impulsivey
· 靜態聲音
· 瞬態聲音
· 沖擊聲音
VRX Sound: 心理聲學指標
Loudness響度
- A sensory scale of sound intensity. It was developed experimentally based on the research work in the field of psychophysics in the late 19th century (E. Weber, G. Fechner) and in the 1950s (S. S. Stevens). Units of loudness are sones and phons.
Sound Levels聲強
– Overall acoustics sound pressure levels in decibels (can be A-weighted).
Sharpness銳度
- An attribute that is related to the timbre of a sound, and is a subjective attribute describing the perception of the spectral balance of a given sound. Unit of sharpness is the acum.
展開 應用沙龍 | 電動零部件異響分析參數方案（二）
FFT和1/3倍頻程主要表述聲音的能量分布，沒有考慮心理聲學中的頻域掩蔽效應，因此與人對聲音的主觀感受存在一定的差距。為了減少這種差距，在進行心理聲學分析時，通常使用臨界頻帶（單位bark）表述不同頻率的噪聲，臨界頻帶將人耳可聽頻段分為0-24bark（如下圖右圖）。
更多參數
如果噪聲信號具有非穩態特性，甚至是瞬態特性，除了上述常見
的參數以外，還經常使用其他一些參數。他們由常規參數衍生出來的，這些參數也常用于評價電動零部件的異響。
百分位數
在研究噪聲問題時，噪聲中除了與自身形成機理有關的特征成
分以外，還經常包含隨機成分，這使得噪聲數據經常分布在一定數值范圍內。為了方便量化噪聲數據的分布特性，引入統計學的一些方法，比如百分位數，常見的百分位數有第1、第50（也稱為中位數）、第99百分位數等。
以連續重復測試的三組數據為例，在下圖的響度時間歷程中，由
于被測物運行狀態等因素的影響，無法保證三組數據的最大值是最穩定的、一致的。表格中為三組數據的第0至第15百分位數匯總，其中第0百分位數（第三行，即響度最大值）標準差為0.33Sone，而第3、4百分位數（第四、五行）標準差均明顯小于第0百分位數的標準差，因此第3、4百分位數具有更高的一致性。
（特征響度積分面積）百分位頻率
使用臨界頻帶表述不同頻率的響度時，我們將結果稱為特征響度，如下圖結果，橫坐標為臨界頻帶（bark），縱坐標為響度。在研究噪聲的頻域分布特性時，可以利用特征響度曲線計算出積分面積。再利用積分面積百分位數所對應的頻率，來表述頻譜分布特性。百分位數的結果為特征頻率，單位Bark。
展開 BATZ集團加速汽車測試能力
為了滿足客戶對更安靜的汽車零部件不斷增長的需求，汽車供應商BATZ為其測試設施配備了數據采集工具，以實現更好的聲學與振動測試。
BATZ認識到對新設備的這種需求，由于當時其工程師需要控制一個踏板組件的噪音水平；該組件包括離合器、制動和加速器踏板。踏板組件是在BATZ工廠設計和制造的，噪聲測試是最近增加的。以前，測試部門一直在進行多種類型的負載應用測試、氣候測試和其他測量，但現在，隨著該設備的加入，BATZ也開始進行噪音測試。
由聲學與振動專家Hottinger Brüel & Kj?r（HBK）提供的新工具包括
LAN-XI采集硬件
和
BK Connect數據處理平臺
，以及HBK 4966-H-041型
傳聲器
和4534-B型
單軸加速度計
，以用于聲學與振動測試。為了進行聲學測試，傳聲器被安裝在一個測試臺上，踏板組件在一個隔音罩內操作。從外部手動操作踏板，測量發出的噪聲，然后根據所需的測試規格，用總值與時間、1/3倍頻程頻譜和一些心理聲學指標等工具進行處理。
目前，BATZ配備了自己的資源來進行這些測量，避免了分包商，這些類型的服務不僅意味著
降低成本
，而且使BATZ能
更好地控制整個過程
——從設計和制造組件到交付給最終客戶。
展開 
一文了解基于聯合仿真的電機聲品質分析
回放、評估電機聲學仿真結果
電機生產制造的關鍵NVH參數控制
參數化的電機NVH設計優化
電機噪音振動問題診斷
電機設計參數變更對NVH性能影響的預測
二、電機實際應用場景下的聲品質開發及預測
通過疊加實際噪聲的傳遞函數以及電機工作環境的其它噪聲，快速準確的評價電機整體聲品質。
電動車驅動電機的整車車內聲品質預測
電動座椅電機在實際工作場景中的聲品質預測
電機在電驅動系統中的聲學貢獻分析
電機及內燃機驅動系統NVH性能的整車評估
以最接近現實的聲音情景的方式體驗電機NVH仿真
憑借Ansys VRXPERIENCE Sound Pro軟件，工程師可以快速的感受電機噪聲的仿真結果。此外，在Ansys VRXPERIENCE Sound Pro軟件平臺中，工程師可以根據電機的實際運行場景及傳遞路徑，快速模擬虛擬電機產品在最接近現實的聲音情景中的NVH表現。
Ansys Acoustic模塊仿真的聲學結果往往不能直觀反映聲音的優劣，而Ansys VRXPERIENCE Sound Pro軟件可以快速回放對比仿真結果，結合心理聲學指標及主觀聽感在產品設計階段借助虛擬模型對NVH性能做出準確評估
與此同時，在電機設計初期沒有實物的情況下，Ansys VRXPERIENCE Sound Pro可以將仿真結果及測試數據進行快速組合編輯，得以建立整個電驅動系統或整車聲學虛擬樣機，評估電機產品在車內的聲品質，并指導電機或整車神聲品質優化工作
VRXPERIENCE Sound憑借完整、高效、便捷的聲音分析能力，以及聯合Ansys多物理場仿真工具的全新分析流程，為電機產品創建聲學虛擬原型，幫助客戶體驗，理解，定性和量化的分析噪音和振動特性。
展開 什么是臨界頻帶？
因此，Bark域與人的主觀感受更相關，在心理聲學領域被廣泛使用，如圖8所示用Bark域表示的某個聲音信號的特征響度。
圖8 Bark域表示的特征響度曲線
參考：
[1]譚祥軍 從這里學NVH——噪聲、振動、模態分析的入門與進階（第2版），機械工業出版社，2021
[2]Hugo Fastl，Eberhard Zwicker，Psychoacoustics：Facts and Models，Springer，2006
[3]David M. Howard，Jamie A. S. Angus. Acoustics and Psychoacoustics (Fifth Edition), Routledge Press, 2017
文章來源：模態空間
展開 人類對航空聲學感知的沉浸式音景
人類對航空聲學感知的沉浸式音景
城市空中交通 (UAM) 是一種新興方法，可滿足郊區和城市環境中日益增長的航空運輸和運營需求。UAM 實施的目標是為周圍人口稠密地區的人員和貨物創建安全高效的交通系統?？紤]到在后勤、國防和人道主義工作中的潛在應用，新一代飛機的開發正在進行中，以創建針對 UAM 任務優化的系統。新興的 UAM 飛機由電池供電，大部分是自主的，適用于商業和國防應用。
UAM 安全是運營商以及周圍民眾最關心的問題。由于與噪音污染增加相關的社區健康風險，聲學是城市環境中 UAM 平臺的一個重要考慮因素。UAM 噪聲暴露可能導致的不良健康狀況包括疲勞、心理聲學影響和耳鳴。在整個航空界，基于聲學的分析和先進的降噪技術被認為對于 UAM 實踐的可持續性至關重要。
超越無限
為了激勵更多公司開發和部署范圍廣泛的電動垂直起降 (eVTOL) 技術，美國空軍發起了 Agility Prime 計劃。該計劃旨在利用和加速商用功能，Infinity Labs抓住機會將領先的 Ansys 功能集成到下一代聲學分析框架中，以造福 UAM 社區。
根據 Infinity Labs 首席創新官兼聲學工作首席研究員 Nicholas Kuprowicz 博士的說法，“我最初的想法類似于谷歌地圖，你可以使用谷歌街景跳轉到地圖并在三個維度上環顧四周. 我想要飛機聲學的類似功能，您可以沉浸在虛擬/模擬環境中，隨時隨地聽到附近飛機飛行的聲音。”
Infinity Labs 成功展示了高保真建模和仿真功能，使人類能夠在虛擬空域環境中感知飛機聲學。該團隊利用Ansys Fluent和Ansys Sound等商用工具來建立能力，并驗證和驗證基于 eVTOL 機身和旋翼聲學的方法。
展開 低空出行更安靜｜無人機與eVTOL噪聲測試方案重磅發布！
HBK提供完整的聲品質分析工具，支持：
雙耳信號錄制（通過HATS人工頭）
心理聲學參數計算（響度、尖銳度、音調度）
主觀聽覺優化與故障診斷
符合ISO 532-1、ECMA-418-2等最新國際標準
幫助企業從“聽得見”到“聽得舒適”，全面提升產品接受度。
噪聲源定位，精準識別異響來源
針對研發階段的低噪聲優化，HBK提供陣列噪聲源識別系統，可精準定位：
螺旋槳噪聲
電機電磁噪聲
氣動噪聲與干擾聲源
支持穩態與非穩態測試，搭配BK Connect?軟件與高級后處理算法，清晰呈現噪聲分布，加速故障排查與設計迭代。
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