The conventional method for noise control that aims at reducing the level of product noise need be changed because the actual feeling of consumers on the product sound is not merely determined by its level. The product sound quality is important as well and a product is expected to emit a proper sound to be competitive in the market. Development of objective evaluation techniques or measures is considered quite important in order to interpret the subjective feeling on various sounds. Because of the recent progress on the psychoacoustic research, models of sound quality metrics such as loudness, sharpness, roughness and fluctuation strength have been developed. In this study, the method of quantifying the evaluation score of the product sound quality is developed and the analysis method to identify the involved metrics on the sound quality or subjective feeling to a product sound. An example application of the present study employed the sound from the vacuum cleaner.
There has been no model for the total perception of vacuum cleaner sound and virtually no information can be found about its sound quality. In this research, it is tried to model an Annoyance Index of Vacuum Cleaner sound (AIVC), and to find the relation between product sound quality and frequency component of the sound. Sound signals of various vacuum cleaners were recorded and modified by increasing or decreasing some frequency bands. By playing back through headphones, a subjective assessment of these monaural noise signals was done to 28 subjects using the Paired Comparison Method (PCM), the Semantic Differential Method (SDM), and the Method of Successive Intervals (MSI). The relation between frequency spectrum and sound quality was identified by using the Principal Component Analysis (PCA) and the Taguchi orthogonal array technique. It is suggested that the sound from the vacuum cleaner can be classified into two attributes of subjective feeling of performance and pleasantness. It is found that the low frequency sounds below 600 Hz band are closely related with the feeling about performance of vacuum cleaner and both of low and high (above 3.9 kHz band) frequency components make the sounds less pleasant to hear. The Annoyance Index of Vacuum Cleaners (AIVC) was modeled with the subjective responses from 28 subjects and the related psychoacoustic metrics. The linear regression method and the Artificial Neural Networks (ANN) were used to generate a robust model that can predict the human annoyance caused by the vacuum cleaner sound. It is found that the AIVC is mainly determined from the loudness and sharpness. As the increase of the loudness, the AIVC value increases abruptly at low loudness values, but the increasing rate slows down when the high loudness value is involved. On the other hand, the increasing pattern of the AIVC shows like an S-shape with the increase of the sharpness. Based on the foregoing information on the sound quality of vacuum cleaners, a modification to change the sound quality was made to an actual vacuum cleaner. It was clearly demonstrated that the change of the product sound quality is possible to a desired one by modifying the source based on the detailed information on the sound quality analyzed by using an organized method that has been described in this study. All the experimental and modeling techniques in this study would be also useful in the noise control of other products in the viewpoint of the enhancement of the sound quality.
주로 제품의 음압레벨을 낮추는 것을 목표로 했던 지금까지의 소음제어 방법은 소비자의 제품소리에 대한 느낌이 단지 그것의 레벨에 의해서만 결정되는 것이 아니므로 개선되어져야만 한다. 소비자의 제품 선택시 그것의 음질은 매우 중요하며, 제품에 맞는 소리를 내도록 하는 것은 제품의 경쟁력을 확보하기 위해서도 중요하다. 다양한 제품의 소리에 대한 주관적 느낌을 나타내기 위해 객관적인 평가 방법과 측정법을 개발하는 것은 매우 중요하다. 최근의 심리음향학적 연구의 성과로 주관적인 음질을 나타내는 음질 요소 예를들어 라우드니스, 샤프니스, 러프니스, 변동강도 등이 개발되었다. 본 연구에서는 제품의 음질을 나타내는 하나의 값으로 나타내는 방법에 대해 연구하였고, 음질이나 제품 소리의 주관적인 느낌에 영향을 주는 주파수 대역을 파악해 보았다. 음질 연구의 대상으로 본 연구에서는 진공 청소기를 다루었다. 진공 청소기소리의 전체적인 느낌을 나타내는 모델은 없었으며, 그것의 음질에 대해서도 연구되어진 바가 없다. 본 연구에서는 청소기의 짜증도 지수를 모델화하고자 하였으며, 소리의 주파수 성분과 음질사이의 상관관계를 파악하고자 하였다. 다양한 청소기 소리를 녹음하고, 그것의 특정 주파수 성분을 증감시켜서 새로운 소리를 만들었다. 이 소리들을 헤드폰을 이용해 모노럴로 28명을 대상으로 주관적 평가를 하였다. 주관적 평가의 방법은 PCM, SDM, MSI등을 이용하였다. 음질과 주파수 성분과의 관계는 주성분 분석 방법과 다구찌의 직교배열표를 이용하여 파악하였다. 그 결과 진공 청소기 소리의 느낌은 크게 성능에 관련된 느낌과 쾌적도에 관련된 느낌으로 나눌 수 있었다. 600 Hz이하의 저주파 대역 소리는 대체로 성능과 관련된 느낌과 관련이 많았으며, 3.9 kHz이상의 고주파수 대역 성분은 듣는 소리를 더 불쾌하게 만드는 것으로 나타났다. 28명의 주관적 평가 결과와 관련된 음질요소를 이용하여 청소기 짜증도 지수를 만들었다. 주관적 평가와 인공 신경망을 이용하여 청소기에 대한 짜증정도를 표현할 수 있는 강건한 모델을 만들었다. 진공 청소기의 짜증도 지수는 관련 음질 요소중 주로 라우드니스와 샤프니스와 관련 깊었다. 라우드니스가 증가할 경우 짜증도 지수는 처음에는 비교적 급하게 증가하다 일정값에 이르면 완만하게 증가하였다. 반면 샤프니스가 증가할 경우 짜증도 지수는 S자 모양을 보였다. 청소기 소리에 대한 위의 정보들을 기초로 실제 청소기 소음원을 개선하여 청소기의 음질이 개선될 수 있음을 보았다. 본 연구에서 이용된 실험 방법과 모델은 다른 제품의 음질관점의 소음제어에도 유용하게 이용될 것이다.
