The target of noise control is now directed to the optimization of the product sound quality (PSQ) as well as the minimization of its sound pressure level (SPL). Most of the SQ evaluation has been based on the assumption that the sound is in a steady state or has a short duration. However, there are many cases with non-stationary characteristics that have relatively long duration. When the existing method is applied to such non-stationary sounds with long duration, there occur serious problems related to the time and cost for evaluation as well as the reliability and repeatability of the subjective response. The purpose of this study is to suggest a systematized method for the sound quality (SQ) evaluation of non-stationary noise without having abrupt change with time and having a duration longer than 3 seconds. In order to check the effectiveness of the suggested SQ evaluation method, the technique was applied to a demonstration example of the booming noise in the passenger car interior.
In this study, the method for SQ evaluation of non-stationary sound with long duration is suggested in four parts. The first part is devoted to the method in obtaining the objective data using pitch concept and the representative SQ metrics such as loudness, sharpness, roughness, and fluctuation strength. For the application of the pitch to the SQ analysis of actual noise that can be frequently heard in our environment, the existing extraction algorithm by Terhardt was modified on the basis of empirical data related to the pitch perception. The second part describes the method to obtain the subjective data by performing four different types of listening tests. The purposes for these four different types of subjective tests are as follows: establishment of a guideline how to divide a long-term sound sample into several short-term sound samples, selection of the main variable influencing the SQ, estimation of the change of degree of the SQ with the main variable, extraction of additional variables or metrics which can represent the given perceptual feeling on a sound sample. In the last part, the correlation analysis is carried out between the objective and subjective data and a new SQ metric is generated which is dedicated only for the overall perceptual feeling to the given sound character. In this way, by using the regression analysis, a SQ index can be derived that can calculate or predict the degree of SQ as a function of time.
The booming noise in the passenger car interior is adopted as a demonstration example and finally a SQ index that predicts the overall degree of booming sensation is derived. Sample sounds were obtained from six passenger cars with four-cylinder engine which were in acceleration from 2000 to 6000 rpm. From the results of the objective measurements and the listening tests, it was found that there was a strong linear relation between loudness and subjective booming feeling. Notwithstanding this fact, it was necessary to obtain additional factors for improving the prediction of the degree of booming sensation because the spectra are dominated by firing frequencies and its harmonics. After experimentally validating the introduction of pitch to the model for representing the booming sensation, the booming strength BS employing the pitch strength and specific loudness was suggested as a new SQ metric for the evaluation of booming sensation of passenger car interior noise. In the pitch analysis, for improving the degree of prediction, the frequency difference limen for just-noticeable booming sensation change was obtained as 5 Hz from the listening test using the tracking method: it was used as the frequency resolution in the spectral analysis. In order to obtain the SQ index that calculates or predicts the degree of booming sensation as a function of time, the regression analysis using the artificial neural network (ANN) was performed. As a result, the booming index having loudness and BS as input variables was obtained. A comparison was made between the calculated values with the subjective data and it was found that the coefficient of decision (COD) between two data was 0.917. This means that there is a fairly good agreement between booming index and subjective booming feeling. It is thought that the proposed method for the SQ evaluation of non-stationary sound with long duration can be applied to other type of non-stationary sounds in a reasonable manner.
최근 음질에 대한 관심이 높아지면서 소음제어의 방향은 제품 발생 소음 레벨을 최소화하는 것과 더불어 제품 선호도 향상을 위한 음질의 최적화에 그 목적을 두고 있다. 많은 선행 연구에 의해서 음질 평가를 위한 기본적인 방법이 제안되었지만, 기존의 연구에서 대상이 되는 소음은 정상 상태이거나 짧은 재생 시간을 갖는 것으로 가정되었기 때문에, 시간에 따라 그 특성이 변하는 일반적인 소음에 적용할 경우 여러가지 문제점들이 나타난다. 특히 기존의 음질 평가 방법에서는 음질의 정도를 평가하는 대표값 만을 얻을 수 있기 때문에 음질에 부정적인 영향을 주는 시간 영역을 지적하는 것이 불가능하고, 재생 시간이 길어지는 경우 기존 청음실험으로부터 얻어지는 주관적 결과에 대한 신뢰성 및 재현성에 대한 의문이 제기된다.
따라서 본 연구에서는 재생 시간이 긴 비정상 소음의 음질 평가 방법을 체계화하여 제안하는 것을 그 목적으로 한다. 여기서, 비정상 소음은 음악이나 음성, 비정기적인 충격음과 달리 시간에 따른 변화가 심하지 않은 소리로 한정하고, 심리학의 연구 결과를 바탕으로 3초 이상의 재생 시간을 갖는 소리를 대상으로 한다. 그리고 제안된 음질 평가 방법의 적합성을 판단하기 위해서 자동차 실내 소음이라는 실례에 적용하였다.
본 연구에서 제안된 음질 평가 방법은 다음과 같이 다섯 단계로 구성된다. 첫번째는 평가하고자 하는 제품 소음의 청감을 정하고, 그 제품의 주 소음원을 파악하는 사전조사 단계이다. 두번째는 음질 평가를 위한 객관적 데이터를 얻기 위한 단계이다. 이 단계에서는 라우드니스, 샤프니스, 러프니스, 변동강도 등 기존 대표적인 음질 인자의 계산과 함께 피치 개념이 적용된다. 피치 분석이 필요한 이유는 기존의 음질 인자들이 임계 대역에 의한 밴드 해석에 기본을 두고 있어, 토널 성분이나 협대역 소음이 음질에 주요한 영향을 주는 소음에 대한 분석에 적합하지 않기 때문이다. 본 연구에서는 피치 개념을 소음에 적용하기 위해서 피치 인지와 관련된 임상실험 결과를 바탕으로 피치 추출 알고리즘을 수정하였다. 세번째는 음질 평가를 위한 주관적 데이터를 얻기 위한 단계이다. 이를 위해서 다음과 같은 서로 다른 4가지 목적을 갖는 청음 실험이 수행된다: 긴 재생 시간을 갖는 소음을 3초 정도의 재생 시간을 갖도록 편집할 때 필요한 근거 제시, 편집된 소음에 대한 음질 평가 및 음질에 영향을 주는 객관적 주요인 파악, 선택된 주요인에 따른 음질의 변화 파악, 주요인 이외에 음질에 영향을 주는 객관적 요인 파악. 또한 본 연구에서는 이 단계에서 주관적 데이터의 통계적인 신뢰성 및 재현성을 얻기 위하여 크기평가법에 적용 가능한 통계처리방법을 제안하였다. 제안된 통계처리방법에는 주요인 분석, 상관분석, 분산분석법 등이 사용되었다. 네번째는 객관적 데이터와 주관적 데이터 사이의 상관 분석을 바탕으로 평가하는 청감을 위한 새로운 음질인자를 만드는 것이고, 마지막 단계는 회귀 분석을 통하여 청음 실험을 대신할 수 있는 객관적 데이터를 이용한 음질 지수를 추출하는 것이다.
본 논문에서는 제안된 음질 평가 방법의 적합성을 판단하기 위해서 자동차 실내 소음의 부밍 정도를 파악하고 예측하는 음질 평가를 수행하였다. 대상 소음은 2000 에서 6000 rpm까지 가속 주행 중 녹음된 차실 내부 소음이다. 객관적 분석 및 주관적 평가을 바탕으로 차실 내부에서 느끼는 부밍의 정도는 음질 인자 중 라우드니스와 강한 양의 상관관계가 있었지만 보다 정확한 예측을 위해서는 추가적인 객관적 인자가 필요했다. 실험적으로 부밍의 정도를 예측하기 위해 피치 개념을 도입하는 것이 정당하다는 결론을 얻었고, 피치세기와 비라우드니스를 이용한 부밍세기를 제안하였다. 부밍세기는 차실 내부 소음의 부밍 정도를 표현하는 새로운 음질 인자이다. 부밍 예측을 위한 피치 분석에서는 예측 정도의 향상을 위해서 주파수 관점에서 부밍 변화 인지를 위한 역치, 5Hz 를 주파수 해상도로 사용하였다. 이러한 결과들을 이용하여 시간의 함수로써 부밍의 정도를 예측할 수 있는 부밍 지수를 얻기 위해서 인공신경망을 이용한 회귀 분석을 수행하였다. 여기에서 사용된 입력변수는 라우드니스와 부밍세기이고, 목표 값은 청음실험으로부터 얻은 주관적인 부밍 정도이다. 회귀 분석을 통해서 얻은 예측 값과 실제 청음실험을 통해 얻은 평가 값 사이의 결정계수는 0.917로 나타났고, 이러한 결과는 제안된 음질 평가 방법이 긴 재생 시간을 갖는 비정상 소음에 적절하다는 것을 의미한다.
