Many people pay attention to the air cleaner noise because an air cleaner is generally operated in a quiet enclosed space, like office, living room, and bed room, for a long time in the vicinity of peoples. During the operation of the air cleaner, peoples in the room usually expect a calm and quiet sound at lower operational levels for a routine cleaning of air; in contrast, a powerful and well-cleaning as well as not-annoying sound is expected at higher operational levels for an immediate cleaning of pollutants. In this context, it is very important to design the air cleaner noise in the develop stage to satisfy such seemingly contradictory expectations and demands from the customers. In this study, a method for evaluating the air cleaner sound quality was developed based on the objective and subjective analyses. One of the main targets of the study was to provide a sound quality index to be facilitated in the design of radiated sound from the air cleaner.
Because air cleaner operates by the fan and motor, there is a limit to reduce the air cleaner noise below some level due to the inevitable presence of air flow. In such a case, the conventional method for noise control that aims at reducing the overall sound level of the product should be changed. The actual auditory feeling of users of the air cleaner should be taken into account. Furthermore, peoples have their own image which is characteristic to the air cleaner: clean air, fast abatement of pollutants in the air, quietness, comfort, etc. Such attributes of air cleaner sound is related to the expected or desired sound quality. Because there were no model for the total perception of air cleaner sound, it is very important to find the relation between subjective feelings and physical nature of the air cleaner sounds, which will suggest a model for the evaluation and analyze the air cleaner sound in the view point of sound quality.
Sound signals from various air cleaners were recorded and some of them were edited by increasing or decreasing the loudness by 35% at three wide specific loudness bands: 20-400 Hz (0-3.8 Bark), 400-1250 Hz (3.8-10 Bark), 1.25k-12.5k Hz bands (10-22.8 Bark). By playing back these air cleaner sounds through a headphone, two kinds of subjective assessments were conducted using the semantic differential method (SDM) and the method of successive intervals (MSI) in an audiometric room. SDM test was conducted to find the relation between subjective feeling and frequency components by testing with 25 subjects using 4 original and 24 edited air cleaner sounds. Total 7 adjective pairs were selected to best describe the air cleaner sound from many adjectives describing the sound. After a statistical processing of the data, subjective auditory feelings on air cleaner sounds were analyzed by using the principal components analysis (PCA), from which two major feelings related to performance and annoyance were factored out. It was found that the performance feeling was related to both low and high frequency components; whereas the annoyance feeling was related to high frequency components of the sound. Additionally, MSI test was conducted to model the sound quality index for air cleaners. In the subjective test, 7 scales were used to express the severity of each perceptive descriptor: annoyance and performance. The annoyance index and performance index of air cleaners were modeled with the subjective responses from 40 juries and the measured sound quality metrics such as loudness, sharpness, roughness, and fluctuation strength. After checking the consistency of the data, the multiple regression method with stepwise regression was employed to generate a sound quality evaluation models that can predict the annoyance or performance feelings to the air cleaner sound. Using the developed sound quality indices for air cleaners, the sound quality of the objective data used for the SDM test were evaluated and compared with the subjective data. The difference between predicted and test scores was usually less than 0.5 point and the maximum deviation was less than 1 point. This validated the derived sound quality indices. By using the derived sound quality indices, it was able to modify the sound spectrum to suggest a desirable sound in the view point of sound quality. As expected, modified sounds with increased low frequency components and reduced high frequency components did result an auditory perception of lower annoyance and higher performance. It is thought that the results of this study would be useful in the noise control and design of radiated sounds from air cleaner and also other products in the view point of the balanced sound quality.
공기 청정기는 사무실, 거실, 침실 등의 실내 공간에서 장시간 사용되기 때문에 사용자들은 공기 청정기의 소음에 민감하다. 사람들은 공기 청정기에 대해 저단에서는 편안하고 조용한 소리, 고단에서는 강력하고 공기 청정이 잘 되는 듯한, 그러면서도 짜증이 덜 나는 소리를 기대한다. 이러한 사용자들의 기대와 요구를 만족시키기 위해 개발 단계에서 공기 청정기의 소리를 디자인하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 객관적, 주관적 분석을 통해 공기 청정기의 음질을 분석하고 평가하는 모델을 개발하였다.
공기 청정기의 소음은 주로 팬과 모터의 회전에 의해 발생하지만 이는 공기 청정 기능을 위해서는 피할 수 없기 때문에 공기 청정기의 소음 저감에는 한계가 있다. 따라서 소음 레벨 저감을 목적으로 하는 기존의 소음 제어 방법은 인간의 실제 청감을 고려하는 방향으로 변해야 한다. 공기 청정기 소리의 종합적인 인지에 대한 모델은 아직까지 없기 때문에 공기 청정기에 대한 주관적인 느낌과 물리적 특성 간의 관계를 파악하여 음질 측면에서 소리를 분석하고 평가하기 위한 모델이 제안되어야 한다.
다양한 공기 청정기 소리를 녹음하여 그들 중 일부 소리에 대해 세 개의 주파수 대역, 즉 20-400 Hz (0-3.8 Bark), 400-1250 Hz (3.8-10 Bark), 1250-12500 Hz (10-22.8 Bark) 대역의 라우드니스 성분을 증가 또는 감소시켰다. 이들 공기 청정기 소리를 청음실 내에서 헤드폰을 통해 재생하여 semantic differential method (SDM)와 method of successive intervals (MSI) 청음 평가를 실시하였다. SDM 평가는 주관적 느낌과 주파수 성분 사이의 관계를 파악하기 위한 것으로 4 개의 원음과 24 개의 편집음을 사용하여 소리에 대한 많은 표현어 중에서 선정된 공기 청정기에 적합한 7 개의 형용사 쌍에 대한 평가를 25 명의 평가 인원에 대해 수행하였다. 여러 항목에 대한 평가 결과는 통계 처리 후에 주성분 분석을 사용하여 성능과 짜증도에 관한 두 가지 요인으로 표현되었다. 이들 중 성능에 관한 요인은 저주파와 고주파 대역 성분 모두와 관련되어 있는 반면, 짜증도에 관한 요인은 고주파 성분과 관련되어 있었다. MSI 평가는 공기 청정기의 음질 평가 모델을 개발하기 위해 수행되었다. 청음 평가에서는 40 명의 평가 인원에 대해 7 척도 방법을 사용하여 소리에 대한 짜증 정도와 공기 청정 성능을 평가하였다. 일관성 검사를 거친 주관적 평가치에 대해 라우드니스, 샤프니스, 러프니스, 변동 강도 등의 음질 인자들로 단계적 회귀 분석하여 공기 청정기에 대한 짜증도와 성능을 평가하기 위한 음질 지수를 도출하였다. 개발된 음질 지수를 검증하기 위해 SDM 평가에서 사용된 소리를 MSI 평가한 주관적 평가치와 음질 지수를 사용하여 예측한 평가치를 비교한 결과, 이들은 0.5 점 이내 (최대 1 점)의 차이를 가졌다. 도출한 음질 지수를 이용하여 공기 청정기 음질을 예측하고, 사용자의 기대와 요구를 만족시킬 만한 소리를 얻기 위해 어느 주파수 대역 성분을 개선해야 하는지 알아보았다. 이를 위해 공기 청정기 소리의 주파수 성분을 변화시키고 음질 지수를 예측하였다. 공기 청정기의 음질을 짜증도를 낮추고 성능 지수를 높이는 방향으로 개선하고자 한다면 저주파 대역 성분을 증가시키고 고주파 대역 성분을 감소시키는 것이 가장 효과적임을 알 수 있었다. 본 연구의 결과는 공기 청정기뿐만 아니라 다른 제품의 방사음에 대해 음질 관점에서 디자인하고 소음을 제어하는 데에 유용할 것이다.
