混合噪声总烦恼度模型比较研究

    实际环境中的噪声通常是由多种单一噪声(single noise,即同种物体发出的特性相似的声音)以一定组合方式构成的混合噪声(Combinednoise)[1]。以往噪声评价研究的对象大都是针对单一噪声源的,但实际生活中人们往往暴露在多种噪声源的累积作用之下[2]。为了能够阐明/人对-混合声.的主观反应0这一倍受争议却亟待解决的问题,各国研究者纷纷借助实验研究或社会调查等方式,以烦恼度(Annoyance)为噪声主观反应的衡量尺度[3],获取人群对混合噪声的主观感受数据。该项研究最为直观的结果是构建一个针对混合噪声的噪声暴露剂量-反应关系曲线或烦恼度计算模型。现有的基于单一噪声烦恼度等级的混合噪声总烦恼度计算模型,基本上都是建立在早期社会调查或实验数据的基础上,总体上分为基于代数逻辑[3]和基于模糊逻辑两大类[4~6],前者包括最强成分(或主导源)模型、矢量叠加模型、叠加与抑制模型、线形回归模型等。随着社会调查数据的不断累积和新型噪声源的不断涌现,研究/如何正确评价混合噪声的总烦恼度0已成为环境声学领域内的一项新课题[7]。若不能深入了解已有模型在建模理论、使用条件、适范围、度量准确性与预测精度等方面可能存在的差异,没有全面考察模型对新型噪声源的适非但无法避免模型的局限性,更会导致较大误差甚至错误的结论。伴随着噪声源数量的与日俱增,只有获得以公众观点为基础的、准确的噪声评价模型,才能为制定合理的噪声政策、进行有效的噪声控制提供科学的理论依据[2]。因此,对现有模型进行全面细致地比较是混合噪声烦恼度研究中至关重要的基础性环节。道路交通噪声是影响居民生活的主要噪声,作为一类典型的混合噪声,其烦恼度的评价一直是噪声评价研究的重点。迄今为止,极少关于以实验数据为基础、针对道路交通噪声的混合噪声模型进行综合评价的研究。

    为此,本文首先对典型车辆噪声进行分类,提出混合噪声可能存在的组合机制。随后,借助标准音效资源,人工合成了由各种单一类型车辆噪声混合而成的道路交通噪声样本。在此基础上,组织并完成了噪声主观评价实验,重点研究了三种不同类型车辆噪声/同时作用0下的混合噪声烦恼度。获取全部单一与混合噪声样本的烦恼度评价值,以此为据对现有混合噪声烦恼度计算模型进行了全面深入的比较分析。本文的结果可以应用于复杂噪声源、复杂环境下的噪声评价与预测,同时还可为复杂声源噪声控制以及整体性的声环境规划提供参考。

    1 混合噪声烦恼度

    单一噪声为同种物体发出的特性相似的声音。混合噪声由多种单一噪声以不同组合方式相互作用而成。混合噪声的物理、声学及心理声学特性不仅与对其起作用的单一噪声源类型、特性有关,更取决于独立声源的数量及其组合方式。研究表明[8]:单一噪声数量的对数值与混合噪声烦恼度之间呈正比例关系。