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冰箱怎么调水平(冰箱怎么调节水平)

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前沿拓展：论文价值的评定意见：

本文研究冰箱声品质建模问题，针对实际工作来说极具参考价值。

宋力强 苗青 万程 曹焱鑫

中国家用电器研究院

摘要

Abstract

随着用户对家电产品听觉舒适性越来越关注，家电行业对声品质评价的研究及应用也越来越广泛。以电冰箱产品的噪声为研究对象，采集多台样品的声样本，并对其进行声品质主观评价；在数据处理后，结合客观参数计算结果，对电冰箱不同工况的噪声建立了声品质模型。研究结果表明，影响电冰箱声品质水平的主要客观因素是响度、音调度、粗糙度、尖锐度。

关键词

Keywords

声品质；电冰箱；主观评价；建模

DOI:10.19784/j.cnki.issn1672-0172.2022.03.005

0 引言

随着消费升级及人们对住宅健康的需求，家居环境中的噪声问题备受关注。作为家居环境下噪声的重要来源，家电产品的噪声一直是企业在研发、优化、改进产品时比较注重的问题。目前市场上主流品牌的电冰箱噪声均已符合甚至大幅优于标准限值，但消费者对电冰箱噪声的投诉率依然居高不下。据不完全统计，冰箱行业每年因为噪声产生的客诉损失在1亿元以上。这充分表明，消费者对家电产品噪声的满意度并不完全取决于噪声大小。研究表明，产品声品质评价结果与消费者对产品噪声的主观听觉感受更加贴合。

声品质中的“声”是指人耳的听觉感知，“品质”是指人耳对声音事件的听觉感知过程，并最终做出的主观判断[1]。声品质评价自上世纪90年代被Blauert提出后便被广泛应用于汽车、公共交通、景观等行业。就家电行业而言，在2004年，伍先俊等[2]就对家电行业应用声品质的理论做了初步探讨，提出应加强声品质研究；尤晋闽等[3]对空调变频压缩机噪声进行主观评价并初步预估模型，认为采用烦躁度描述噪声比A声级更灵敏；2016年，薛玮飞[4]等联合开发了变频空调声品质评价分析软件，并对某品牌变频空调与竞品空调进行测试分析；杨晓玲等[5]从声学领域对家电噪声声品质分析所需要的测试环境及相关指标进行了介绍；陈克安等在2019年联合制定了《吸油烟机噪声声品质测试方法》团体标准，并介绍了吸油烟机噪声声品质评价的方法[6]。可见，声品质评价在家电行业的发展也在逐步深入。本文以电冰箱噪声为研究对象，对电冰箱的声品质评价和建模展开相关研究。

1 声样本准备

高品质的声样本能更好的覆盖产品声音特色，提高评价结果的有效性，因此采用双耳采集设备（人工头）对声样本进行录制。为扩大覆盖面，选取市面上常见品牌的20台不同型号的家用电冰箱进行声样本的录制。

如图1所示，声样本的录制在半消声室中进行，模拟正常使用状态下人耳所处的位置，人工头耳高距离地面高度为1250 mm±10 mm，面向冰箱，与垂直反射面所在平面夹角为45°。

图1 测点布置示意图

采集每台样机初次上电阶段和稳定运行阶段两个工况的噪声，录制并试听后，每台样机截取一组稳定的样本，随机编号以备评价（根据主观评价方法不同，声样本时长有所差异）。

分别将时长为3 s、5 s、7 s的声样本用于预评价中（共45名用户参与预评价）。当用于成对比较法时，71.4%的被试反馈5 s的声样本过长，95.2%的被试认为7 s的声样本过长；在等级评分法中，90.5%的被试觉得3 s声样本太短，需要重复回放，66.7%的被试反馈5 s时长也不足以完成对声样本的试听感受。依据本次主观评价试验安排，采用成对比较法，故选取3 s的声样本用于评价。

2 主观评价试验

主观评价能体现消费者对产品声音的实际主观感受。为达到最佳评价效果，本次主观评价在舒适自然、灯光柔和不昏暗、通风良好无异味、温度22℃～24℃、相对湿度45%～55%、本底噪声＜25 dB(A)的听音室中按以下流程进行。

（1）确定主观评价指标

本次是对冰箱发出的噪声进行评价，因此选取综合评价指标“烦恼度”作为本次声品质评价的指标。即在评价时，需要考虑的是每个声样本给人们带来的烦恼程度。

（2）选择主观评价方法

常用的主观评价方法主要有成对比较法、等级评分法、语义细分法等，每种方法各有利弊。由于本次招募的冰箱典型用户均无声学方面的基础知识，因此本次选择较为简单、适合无经验人群的成对比较法作为评价方法，分次比较一对声样本的烦恼度，并依次做出选择。

（3）招募被试

被试的选取对主观测试有较大影响，被试的选择对象可以从产品目标人群中进行选择。因电冰箱使用人群广泛，本次招募45名年龄18～50岁，听觉正常的成年人作为被试，其中男性20名，女性25名，年龄分布较均匀。

（4）数据处理

将稳定运行工况简称为A组，初步上电工况为B组，每组共20个声样本。成对比较法评价后的原始数据为被选择的声样本，为便于数据处理，将其转换为数值：若选择A＞B，则A得1分，B不得分。处理后的主观评价结果如表1所示。

表1 主观评价结果

主观评价结果应服从正态分布，对评价结果进行夏皮罗-威尔克检验，W值为0.97293，非常接近于1，且P值＞0.05，可以判断评价结果的分布近似于正态分布，符合评价结果要求。由此说明，本次测试主观评价方法的选取是合理的。

主观评价结果是由人为主观评定的，会受到外界或被试自身的多种因素干扰，存在误判可能，为确保评价结果的有效性，需对主观评价结果进行误判分析。误判分析用于检验与自己的矛盾项。

成对比较法测试过程中，每3组声样本的评价存在关联，若出现逻辑错误，则认为存在误判，故依据公式（1）进行三角循环误判分析。

 

式中，c为三角循环的准确数量，t为两两对比的总对数。

评价结果的误判率如图2所示。

图2 误判分析

不同被试对声音的偏好程度和认知程度存在不同，为检验被试与别人的矛盾项，依据公式（2）对结果进行一致性分析，该公式表示每个被试对声音认知的一致性，无关对错，仅表示偏好或认知的相同或不同。

 

式中，m是被试的总人数，t是两两对比的总对数，S是每个声样本得分平均值之差的平方和。

评价结果的一致性如图3所示。

图3 一致性分析

剔除误判率高于0.7或一致性低于0.7的评价结果，最终留取33名被试的评价数据用于建模研究。为简便且直观地感受声品质评价结果，一般将其结果设定为0～10之间的分值，所以将所有声样本评价结果进行标准化处理，使之处于0～10范围内。处理后的主观评价结果如表2所示。

表2 处理后的主观评价结果（稳定运行工况为A组，初步上电工况为B组）

3 声品质模型建立

（1）客观参数计算

声品质评价客观参数常用的有响度、尖锐度、粗糙度、抖动/波动度、音调度、语音清晰度，分别对其进行计算。

（2）相关性分析

对主观评价结果和客观参数计算结果进行相关性分析，分析结果如表3所示，与烦恼度相关性最高的为响度和音调度。

（3）建立声品质模型

目前，声品质模型的建立多选用多元线性回归法。根据相关性分析结果并以逐步回归法为原则，以被试烦恼度分值为因变量，以响度、尖锐度、粗糙度、音调度为自变量，利用多元线性回归建立烦恼度的多元回归模型。选择70%的数据用于建模，30%数据用于检验，所建模型如下：

A组：运行稳定阶段A=6.149L+0.224S-0.025T-2.481（3）

B组：初次上电阶段A=5.596L+6.845T-91.378R-2.241（4）

式中，A表示烦恼度评分，L表示响度，S表示尖锐度，T表示音调度，R表示粗糙度。方程的可决系数R2分别为0.931、0.922。R2越大说明拟合的效果越好，因此，冰箱噪声的烦恼度可以较好地由以上多元模型来表示。图4、图5分别为两个工况下主观评价结果与模型预测值的对比图（实测样本、预测样本各20个）。

图4 A组主观评价结果与模型预测值的对比折线图

图5 B组主观评价结果与模型预测值的对比折线图

对模型的误差进行分析，如表4所示，整体误差在合理范围内，说明所建立的模型具有很好的普适性。

表4 误差分析

4 结论

声品质评价应用于家电行业是消费者、生产企业、评价机构多方的共同需求，有利于家电产品评价维度多元化的发展。本文以电冰箱两种不同工况下的噪声为研究对象，对20台主流品牌冰箱产品进行声样本的采集和处理；招募45名用户作为被试，采用成对比较法对电冰箱产品噪声进行了主观评价，并对评价结果进行数据处理；通过对声样本进行客观参数计算，并用多元线性回归方法建立了两种工况下的声品质模型，所建模型可以较好地对电冰箱噪声进行预测，同时通过试验进一步验证了响度、音调度、粗糙度、尖锐度是描述电冰箱两种工况下噪声烦恼度的主要客观参量。

参考文献

[1] Blauert J, Jekosch U. Sound quality evaluation-a multilayered problem[J]. Acta Acustica United With Acustica, 1997, 83(05): 747-753.

[2] 伍先俊, 朱时坚. 家电产品设计中的声品质研究[J]. 家电科技, 2004(05): 67-69.

[3] 尤晋闽, 陈天宁, 和丽梅. 空调变频压缩机声品质评价方法研究[J]. 西安交通大学学报, 2008(01): 13-16.

[4] 薛玮飞, 陈俊, 陈进, 等. 基于变频空调声品质的理论分析与实验研究[J]. 机械强度, 2016, 38(04): 716-720.

[5] 杨晓玲, 杨伟成, 廖玮, 等. 家电噪声声品质发展现状探究[J]. 家电科技, 2018(06): 54-55, 59.

[6] 陈克安, 张珺, 于巍巍, 等. 吸油烟机声品质评价标准及其建模研究[J]. 中国标准化, 2019(13): 79-85.

[7] 刘宁宁, 李文静, 王岩松, 等. 声品质主观评价方法对比分析[J]. 现代制造工程, 2016(10): 6-11.

（责任编辑：张蕊）

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