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噪音的學問:兩類聽覺「遮蔽效應」

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更新於 2021年04月13日10:02 • 發布於 2021年04月13日10:02 • 余彤雪@SPILL

「可以大聲點嗎?我聽不到呀!」大家也常有經驗,在室外人多稠密或餐廳、酒吧、表演場地,往往需要提升音量談話或溝通,甚至怎樣大聲喊,對方也好像聽不清楚似的。其實大家都習以為常,而在音頻的理論方面來說,這就是因為聽覺「遮蔽效應」的原因。

聽覺「遮蔽效應」,也就是(能量)大的聲音會蓋過(能量)小的聲音。講起來非常簡單而且直觀,但其實內裡學問還真不少。

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最基本易明就是剛才例子所屬的噪音遮蔽,就是一個聲音的「聽閾值」因另外一個或多個聲音的存在而提高的現象,這影響了所要接收的主要訊息源,從而需要更大的能量去提升聲音的音壓之外,人在此惡性循環之下,長年累月,也確實會令聽力有所損傷。

柳州鋼鐵廠曾因高爐鼓風機的噪聲大於 100dB(A),曾經影響了電話聯繫,將「關風」誤聽成「送風」,造成了錯誤操作,影響了生產安全。在化工行業也不乏其例。因此,治理噪聲便引起各級安全部門的高度重視。

人耳對遮蔽的反應,來自腦的偵測方式和感受結果,這是音頻心理學所研究的主要內容,遮蔽效應簡單分兩大類:

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一、頻域遮蔽

假設遮蔽音是單一頻率的純音,它的遮蔽效果會隨著音量變大,遮蔽的頻率範圍也會變大,在頻域中 1kHz 能量強度約 70dB 的聲音訊號會對鄰近的三組聲音訊號產生遮蔽效應,因此對於聲音訊號而言,能量的強度將會影響所能遮蔽的範圍,當能量愈強時,所能遮蔽的範圍也會相對越大。

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而當一組聲音訊號高於遮罩門檻,如圖範例所示,在 0.5kHz 其能量強度達 48dB 時,此聲音訊號便又會被人耳察覺。一般來說,弱純音頻率相隔強純音頻率愈接近,就愈容易被掩蔽。因為人腦對聽覺有這種遮蔽的反應,而多數的噪音也不只是單一的頻率音,所以就會把某個範圍的頻率也遮蔽了。

二、時域遮蔽

時域的遮蔽效應指在時間上相鄰的聲音之間也有掩蔽現象,其可分為前遮蔽(Pre-masking) 、同步遮蔽(Simultaneous-masking)、後遮蔽(Post-masking)。

產生時域掩蔽的主要原因是人的大腦處理信息需要花費一定的時間。前遮蔽一般來說只有大慨 50ms,而後遮蔽一般可以持續達 200ms。

假設一個很響的聲音後面緊跟著一個很弱的聲音,而時間差在 200ms 之內,弱音就很難聽到,相反在弱音後緊跟著一個很強的音,而時間在 50ms 之內,弱音也是很難聽到。當然這個對強弱音的音壓差距也會產生不同的遮蔽程度。

白噪音和粉紅噪音

日常生活上,人們基於遮蔽效應現象去提出不同的應用,最常用的就是可以幫助失眠人士入睡的「白噪音」或「粉紅噪音」。對音頻稍有認識的人,一定聽過「白噪音」。很多音頻的測量或音響設備,「煲機」也會用到「白噪音」。它是一種功率譜密度為常數的隨機訊號,在各個頻段上的功率一致的,像是電風扇、空調、吹風機、電風扇等,發出來的嘶嘶聲,聲音平穩一致也是舒服的白噪音。

至於粉紅噪音,它比白噪音更柔和,低頻功率較強,由低頻到高頻遞減,可謂一種「溫和且令人舒適的噪音」。粉紅噪音的聲音更像是來自大自然的聲音,如流水聲、風吹過樹葉的沙沙聲或下雨的聲音。

當然,白噪音、粉紅噪音本質上也給人平穩、自然、放鬆的感覺,有助失眠。然而,它也是應用了遮蔽效應的理論。因為大多數的人睡不好常常是跟聲音有關,當人在睡覺時,大腦還是會持續接收聲音,只要有一點風吹草動,如水管聲、車聲、腳步聲、鄰居聲,大腦就會產生警覺性而驚醒或睡不著。這是人類本有演化心理學中的防禦機制,是以避免環境中的各種威脅與掠食者等。

所以很多人睡不好,驚醒後又難以入睡,並非因為聲音太吵,或者生理上問題,而是因為大腦察覺到環境有變化,產生警覺而睡不著,尤其是在淺睡的時候,這些影響會更加明顯。

白噪音和粉紅噪音,在頻譜中,也是有著 20 至 20kHz 的頻率內容,而且也是平均分配。所以對大部分突然而來的細微噪音提供了很好的遮蔽作用,從而令人不受干擾而不被驚醒,較易入睡。

另外一種較普遍的遮蔽效應之應用,就是辦公室遮蔽系統,現代化的辦公室很多採用開放式的設計,可以加強員工的互動和工作的透明度,然而又往往令員工的私穩度減少,尤其在單獨說話時,聲音都可以傳遍四周圍,對話內容顯露無遺。所以有些新興公司、安靜的醫療場所,也會裝有遮蔽系統(masking system)去防止對話聲音過於明顯和抑制可被聽見的程度,系統主要都是發出全頻的白噪音、粉紅噪音等,用以遮蔽多數的聲音訊號,發出的遮蔽音壓愈大,所遮蔽的聲音便愈多。當然過大的音量,可能又會造成噪音污染,所以一般達到可遮蔽的程度便可以。

音頻有其物理特性,人對音頻的感受往往基於人類大腦的機制而形成心理上反應,所以很值得研究,而且絕對可以衍生出各種不同有效的應用。多年的音頻壓縮技術,背後也是基於音頻心理學,把大部分人所聽不到的聲音訊號除掉去減少數據量,節約所需的資源,而且還在不斷尋求突破呢。

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