2018年11月22日，中國家用電器研究院在京主辦了“2018中國家用電器用戶體驗高峰論壇”。此次論壇彙集了多位行業專家、頂尖設計師及企業相關負責人共襄盛會，共同研究、傳遞與分享用戶體驗創新的先進經驗和理念。
“構建用戶體驗新框架——2018中國家用電器用戶體驗高峰論壇”現場
今天，讓我們把目光聚焦於來自中國家用電器研究院噪聲及通用工程技術研究所的楊偉成所長身上，一同傾聽他對於用戶體驗項目中，關於聲品質方面的獨到見解——《聲品質對用戶體驗的影響及其評價方法》。
中國家用電器研究院噪聲及通用工程技術研究所 所長 楊偉成先生髮表演講
（以下為楊偉成演講實錄整理內容）
大家下午好。首先我們先來討論一個比較有趣的話題：人體對噪聲是什麼感受？
在講這個話題前我先舉個例子。我曾經問過一些人，你家空調的噪聲怎麼樣，有的回答我挺好的，還有一些會告訴我，空調是雜牌子，噪聲不咋的。用戶說的這個“挺好”或者“不咋的”是什麼意思？我們能不能通過一個數表達出來？其實早在1975年，ISO、IEC就已經有了很成熟的噪聲標準，但是噪聲標準卻遠不能回答人體對噪聲是什麼感受，這是非常複雜的。我們今天就來具體探討一下這個問題。
為了讓大家更直觀的瞭解，我們來看圖中的模型。圖中的聲源通過路徑r傳到消費者的耳朵裡，此時她聽到的聲音一個是直達聲、一個是反射聲，當然，反射聲有可能是幾次。而剛才提到的標準就是測Lw，也就是說，音量有多大、發出的能量就有多大。任何聲學現象都有一個語言、一個路徑、一個接受者、還有一個環境，我們今天如果把這個問題弄明白，就能對今後的用戶體驗有幫助。
另外，關於家電的噪聲，實際在研發時是分成三個不同的領域的。其中一個領域就是Lw，這是ISO標準的標準，會有各種各樣的技術把產品的噪音降低，這是一個現成的標準。
另外一個跟它不相關的，就是今天我主要介紹的一個領域——SQ，也就是聲品質。要知道噪音也有質量，它的質量好還是不好，研究這樣一個領域最成熟的還要數汽車行業。
關於第三個領域，這也是現在研究的熱點。在當前的工程學裡，尤其家電裡，除了語音識別以外還有一些非語音識別，也就是雜音、異音的識別。我舉個例子，比如一輛汽車有雜音，車肯定要換的，但是我們怎麼才能用電腦識別出來，如果通過編出一個程序或者通過算法來計算出來是非常複雜的。
下面我們再回到聲品質。關於聲品質，第一就是跟產品有關，這是肯定的。再有就是跟環境有很大的關係。Lp就是所謂的耳朵旁邊多少分貝，Lw就是現在家電的噪音標準，r是離開的距離，後面的R就是房子面積乘以係數再乘以1減去1。
這裡有這樣一個曲線，橫座標就是離開聲源的距離，侷限是倍數座標，1米和10米、100米間隔是一樣的；縱座標就是耳朵旁邊聽起來聲音會有多少分貝，這個分貝不僅跟距離有關係，還跟R有著千絲萬縷是聯繫。
這也就是說，同樣的家電，不同品牌的感覺是不一樣的，這是第一個結論。第二，典型的一些聲學環境需要有專用的實驗室，比如混響室，當聲音進去以後不會衰減，可持續到20幾秒、甚至30多秒，而且這裡面可以做聲學實驗。另外一個是專用的消音室，可在各種情況下研究聲學。由此可以得出一個結論，如果不想改變產品，但又想通過環境把它的聲音改善，要不然就把r增大，要麼把房子增大，再不然就把α增大。
這裡我要講一個非常重要的實驗，叫做等響曲線。等響曲線是指典型聽音者感覺響度相同的純音的聲壓級與頻率關係的曲線。雙耳測聽的等響曲線，最低一條虛線即純音最小可聽聲場一雙耳測聽的聽閾曲線。
曲線表面大致相同，但實際是不一樣的，越到上面越平，越到下面越厲害。一直以來，用什麼來描述噪音很煩瑣，後來ISO給出一個量，做出一個統一的國際標準，沒有新的理論出現以前，大家都在使用這個。但它並沒有解決所有問題，只是把問題掩蓋起來。至今還有很多人在探索，究竟是什麼東西發揮效應。
同樣是低頻，一個很煩人，一個不煩人，究竟是哪個因素在起作用呢？答案就是SQ。既然知道是SQ，為什麼不把它測出來呢？這個非常複雜。ISO頒佈了最新版的標準，對此也做了很大的改正。其中認為，消音室的背景噪音低於20倍就達到精密級了，我們在做產品質量鑑定時候就可以拿這個標準來參照。
另外，既然低到一定程度就不是聲壓級的問題了，是聲品質。聲品質聽起來很容易，其實是研究起來很難的東西。有時候環境、情緒對人的判斷會有很大的誤導性。
通過哪幾個特徵對聲品質進行描述，分別是響度、尖銳度、粗糙度、抖動度、語音明瞭度、音調度，這幾方面各個公司有自己獨特的算法。需要注意的是，要主觀進行評價，即使出來一個六維，你測的六個量最後都要變成一個函數，函數帶進去變成一個值就能描述這個家電好與不好。因此我們說，不同的產品要有不同的聲音對應起來，這樣消費者才認可。
對於聲音的聲品質研究，我認為應該在專業的實驗室裡把聲音錄下來，錄好以後通過電腦裡設計好的程序一個一個打分，打完分後進行一個非線性的迴歸，搭建這個模型，之後還要有魯棒分析。另外，就是你算出數據來，再拿主觀進行驗證，如果驗證完結論不對還可以重新來，通過迭代這個模型就建立起來了，大致上的前因後果就是這樣一個關係。
假設如果我們可以得到統一的一個量，而不是六個指標，那樣就太好了，我們可以對產品進行控制、進行研發指導，或者對它有一個深入的研究。
以上大概給大家介紹這麼多，希望能給在座各位一些啟發，謝謝大家！
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