王博聊声学 | 音频感知的主观属性
(资料图)
王博说
在智能音频时代,音频技术的发展突飞猛进,新功能、新产品和新的应用场景不断涌现,如何从主观和客观角度评价音频品质,成为人们日益关注的焦点。HBK在音频领域拥有全球领先的产品方案和深厚的技术背景及工程经验,我们将从音频感知的主观属性、评价方法、客观参数测量等方面与大家共同探讨技术挑战以及HBK的解决方案。
对于音频的主观感知,早期,人们主要关注于音色属性,即以同样方式呈现出来的两个声音,具有相同的响度和音调,但人们可以区分出这两个声音,这种听觉感知属性就是音色。比如声音的清楚/明晰、明亮/黑暗、饱满/单薄、坚硬/柔和、响亮等感觉。
后来引入了空间属性,比如1985年Toole Floyd E在评价扬声器立体声重放时,使用了声像在舞台的连续性、宽度、距离或深度等属性。1989年Letowski建立了多级评价模型,首先将主观品质分为音色和空间两大类,然后再细分对应的子属性。现在人们在评价空间感时,一般从感知声源宽度ASW、听众包围感LEV和空间大小等方面进行评价。
随着人们对主观听感的要求越来越高,最近二十年里出现了几十种描述声音的主观属性,细致地评价声音的不同感受。除了音色和空间感以外,人们还关注杂音、噪声、失真和干扰等音质缺陷。
ITU标准
为了对音频的主观评价做出规范,ITU推出了一系列相关标准:
ITU-R BS. 1116描述了小损伤音频系统的主观评价方法,针对不同的音频系统,给出了主要的主观属性,如下表1。
表1 ITU-R BS.1116定义的主观属性
ITU-R BS. 1116给出的主观属性还是非常有限的,在此基础上,ITU-R BS. 1284-2给出了音频声品质的一般评价方法,并列出了7类主观属性以及子属性,如下表2。
表2 ITU-R BS. 1284-2定义的主观属性
ITU-R BS. 2399专门对音效主观属性的选择、开发和定义做出了详细的描述,综合百家之长形成了下图Audio wheel。
图1 The Audio Wheel for reproduced sound
应用场景 – 车载音频系统
近年来,智能座舱的概念非常火热,车载音频成为电动汽车的重要卖点,主流车型都配备十多个以上的专业级扬声器,营造全景音效,沉浸式音乐体验。但是,汽车座舱空间比较小,包含车窗玻璃等反射面、顶棚和座椅等吸声表面,在低频由于声波的反射叠加形成驻波(空腔声模态),在有的位置形成波峰,有的位置形成波谷,而高频声音衰减较快。另外,乘客的位置通常不在扬声器包围的声场中心,这也会带来听感的降低。因此,如何调教出令人愉悦的座舱音效并进行评价和预测成为一个挑战。
从哪些主观角度评价座舱音效?Bai & Hong在对比车载音频声重放算法时选择了以下8个主观属性(见表3),采用ITU-R BS.1534 MUSHRA方法进行主观评价。其中“丰满”、“明亮”、“杂音”属于音色属性范畴,“位置”、“前方”、“靠近”、“包围感”属于空间属性范畴。
表3 主观属性的定义(Bai & Hong, 2009)
在某高端车型项目中,HBK工程咨询部门从ITU-R BS. 2399中选择“总体偏好”、“低频强度”、“鼓声和低频的力度”、“中频强度”、“包围感”、“高频强度”、“中频和高频的清晰度”和“力度”等主观属性进行评价。
Daisuke Koya总结了大量的座舱音效主观研究成果,认为可以从以下10个方面描述座舱的空间听感,见下表4。
表4 空间属性的定义(Daisuke Koya, 2017)
应用场景 –VR/AR虚拟场景
VR/AR场景是另一个火热的应用领域,不同的是VR/AR头显或眼镜属于双耳声音重放。Lindau等提出了Spatial audio quality inventory (SAQI),里面给出了 48个属性描述词,用于虚拟环境与真实环境的主观听觉比较,这些属性也包含在了ITU-R BS. 2399。此外,AR/VR还有专门的主观属性,比如:
真实性Authenticity – 即从感觉上与真实世界是没有区别的
合理性Plausibility – 即多大程度上听音者的预期是和真实事件相符的
存在感Sense of Presence – 即感觉到真实存在于这个地方
参考文献:
1. Toole, F. E. (1985). “Subjective Measurements of Loudspeaker Sound Quality and Listener Performance”. English. In: Journal of the Audio Engineering Society 33.1/2, pp. 2–32.
2. Letowski, T. (1989). “Sound Quality Assessment: Concepts and Criteria”. In: 87th AES Convention. New York, NY, USA: Audio Engineering Society.
3. ITU-R (2015b). Recommendation BS.1534-3 - Method for the subjective assessment of intermediate quality level of audio systems.
—(2003a). Recommendation BS.1284 - General methods for the subjective assessment of sound quality.
—(2015e). Recommendation ITU-R BS.1116-3 - Methods for the subjective assessment of small impairments in audio systems.
—(2017c). Report ITU-R BS.2399-0 - Methods for selecting and describing attributes and terms in the preparation of subjective tests.
4. Bai, M., Hong, JR. (2009). Signal Processing Implementation and Comparison of Automotive Spatial Sound Rendering Strategies.J AUDIO SPEECH MUSIC PROC.2009, 876297.
5. Lindau, A., V. Erbes, et al. (2014). “A Spatial Audio Quality Inventory (SAQI)”. In: Acta Acustica united with Acustica 100.5, pp. 984–994.
6. Daisuke Koya (2017). Predicting the Overall Spatial Quality of Automotive Audio Systems.
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