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小A是一家企业的声学工程师。
因为有用户投诉之前的产品声音听起来“不舒服”，所以在开发新品时，领导特别让小A加入开发项目组，以优化此问题。
其实他们早期产品的声压级（dBA）并不是很大，那究竟是哪些参数，让声音听起来“不舒服”呢？
这就是传说中的“声品质”。
什么是“声品质”？
有人说声品质是“玄学”，全凭人的感觉，说你好就好，说你不好就不好。小A遇到的就是这类问题，明明声压级不高，可用户就是觉得不好听。
然而，声品质问题并没有那么“玄”，它也是有自身规律的。
哪些参数会影响“声品质”？
小A在以往的开发中，重点都放在声压级上。这次除了声压级，他还想到了响度。（有进步了！）
响度是评价声音品质的一个参数，它没有理论公式，是由大批量人耳听觉调查得到的统计公式，专家们为响度定义了单位Sone（宋），响度数值越大，声音感觉越响。
除了响度，还有其他一些参数：尖锐度、粗糙度、抖动强度、突出比等，这些都是影响最终产品听起来“舒不舒服”的重要指标，也就是声品质。
如何测量并量化这些参数？
小A使用了Reflex Core神器，哪里不懂点哪里，So easy！
那么，这些参数与用户的抱怨有什么关系呢？
没有单位的指标
没错，声品质参数都是有单位的，但用户的抱怨肯定不会有单位了，最多只会是个得分，比如10分满分，最好的给10分，最差的给0分。那么到底怎样用声品质参数表示用户的主观感觉呢？
主观分析与客观分析
回答这个问题之前，我们需要先做两件事：主观分析（Subjective）和客观分析（Objective）。
小A搞到10个样机，每个样机的工作噪声略有不同。
他把各个噪声分别记录下来，利用高保真声卡和耳机播放。同时，抽选几个有代表性的用户收听声音，并对声音打分。10个样本的得分分别处于0~10分之间。（我们称之为主观分析。）
小A接下来利用Reflex Core软件和PATB软件对10个样本声音进行批处理分析，得到了各个声品质参数的海量数据结果。（我们称之为客观分析。）
最终答案——对应关系
现在要做的是找到主观分析和客观分析之间的对应关系（Correlation），这就是小A所问问题的最终答案。
PATB软件可以搞定这个问题，它利用线性回归方法，能够自动创建线性回归公式，比如Y=k1*x1+ k2*x2 + k3*x3+c。
PATB线性回归分析
度娘告诉我们：“回归分析（Regression Analysis）是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。如果因变量和自变量之间是线性关系，则成为线性回归。”
通俗一点，以下图为例，由x、y的12个对应数据，统计出一条直线，代表12个点的线性关系y=0.36*x。
主观感受与声品质参数
在声品质分析中，可以从海量的客观分析结果中选择1~5个作为自变量x（或x1、x2、x3……），把主观打分结果作为因变量y。通过线性回归，得到y与x（或x1、x2、x3……）之间的线性关系k（或k1、k2、k3……）。
这样就把人的主观感受和声品质参数结合起来。
如果想改善人的感受，只要想办法提高自变量x的数值就好了，剩下的就交给Reflex Core和PATB吧，走起！
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发表于 2018-1-9 17:32
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