CN107292020A - 一种基于声品质改善程度优化噪声治理方案的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于声品质改善程度优化噪声治理方案的方法：采样关心点处噪声，得到噪声治理前声样本；根据噪声治理措施或方案，采用专业声学软件建立声学仿真模型，预测采取噪声治理措施后关心点处频带降噪量；将噪声治理前声样本按频带降噪量进行滤波得到噪声治理后声样本；以烦恼度为评价量，对噪声治理前后声样本开展声品质评价实验，得到治理前、后关心点处噪声烦恼度，或直接采用噪声烦恼度计算模型确定治理前、后关心点处噪声烦恼度；根据治理前后关心点处噪声烦恼度差异，评估实施噪声治理措施对关心点处噪声声品质改善程度，据此优选最佳治理措施，形成最优治理方案。

Description

一种基于声品质改善程度优化噪声治理方案的方法
技术领域
本发明涉及环境噪声控制和心理声学领域，具体涉及一种基于声品质改善程度优化噪声治理方案的方法。
背景技术
目前对噪声治理措施或工程的评价往往以A声级降低量为评价指标，但公众往往更关注治理前后噪声主观感受的变化。影响噪声主观感受的因素除A声级外，还有其他客观声学参量，如音调度、尖锐度、抖晃度和粗糙度等。采取不同噪声治理措施，在A声级降低量相同的情况下，噪声主观感受改善程度上仍可能存在较大差异。相比于A声级，声品质可直接反映人对声音的主观感受，其评价量有烦恼度、舒适度、干扰度和可接受度等，目前在环境噪声领域普遍选取烦恼度作为噪声声品质的评价量。
因此，可选取烦恼度作为评价量评估噪声治理措施或方案对声品质的改善程度，并根据评估结果，优选最佳治理措施，形成最佳治理方案。
相关文献和专利检索表明，国内外未见相关方法的报道。
发明内容
鉴于上述，本发明提供了一种基于声品质改善程度优化噪声治理方案的方法，据此可形成改善噪声主观感受的最优治理方案。
本发明的技术方案为：
一种基于声品质改善程度优化噪声治理方案的方法，包括：
(1)采集关心点处噪声，得到原始声样本数据A；
(2)采用专业声学软件建立声学仿真模型，在建立的声学仿真模型中采用不同噪声治理方案后，预测关心点处1/n频带降噪量Li，其中，i＝1,2,……,N，i表示噪声治理方案，N表示噪声治理方案的总数，n为自然数；
(3)根据1/n频带降噪量Li，将原始声样本数据进行滤波处理，得到噪声处理后的声样本数据Ai；
(4)根据声样本数据A、声样本数据Ai，确定关心点处治理前后的噪声烦恼度PA、PAi；
(5)根据噪声烦恼度PA与PAi的差异评估不同噪声治理方案对关心点处声品质的改善程度，进而确定最优治理方案。
本发明中所述的关心点为噪声处理对象附近的声环境保护目标，如学校、住宅等。作为优选，截取采样噪声受其他噪声干扰最小的5s数据作为原始声样本数据A。
本发明中所述的专业声学软件为Cadna/A、SoundPLAN以及LMS Virtual.LabAcoustics等。所述的治理方案可以为于关心点处的任意方向设置不同类型的声屏障。所述的声屏障可以为微孔岩吸声板、铝纤维吸声板、微穿孔吸声结构等，
所述的1/n频带降噪量Li为原始噪声数据的1/n频带声级与采取治理方案后噪声数据的1/n频带声级之差，优先1/3倍频带。
步骤(3)中，采用声学软件Artemis 10.0、Adobe Audition等对声样本数据A进行滤波处理，得到噪声处理后的声样本数据Ai，滤波处理的过程中，保证声样本数据A的1/n频带声级与声样本数据Ai的1/n频带声级之差与1/n频带降噪量Li相同。
作为优选，步骤(4)的具体过程为：
以烦恼度为评价量，对声样本数据A、声样本数据Ai进行声品质评价实验，进而确定关心点处治理前后的噪声烦恼度PA、PAi。声品质评价实验的评价方法可以是成对比较法、评分法或语义细分法等。
作为优选，步骤(4)的具体过程还可以为：直接采用噪声烦恼度计算模型关心点处治理前后的噪声烦恼度PA、PAi。进一步地，所述的噪声烦恼度计算模型为改进后的Zwicker心里声学烦恼模型:
其中，PA′为Zwicker心理声学烦恼度，N5为累计百分响度，T、S、F、R分别表示音调度、尖锐度、抖晃度和粗糙度。
本发明的有益效果为：目前在噪声治理工程中，降噪效果是噪声治理措施选择的重要依据，但降噪效果相对较好的治理措施，对噪声主观感受的改善程度可能反而较差。为此，基于声品质可直接反映人对噪声主观感受的特点，提出一种评估噪声治理措施对声品质改善程度的方法，且可根据评估结果优选最佳治理措施，形成最优治理方案。
附图说明
图1是本发明基于声品质改善程度优化噪声治理方案的方法的流程图；
图2是实施例中建立的声学仿真模型中声屏障设置位置示意图；
图3是实施例中建立的声学仿真模型中不同类型声屏障吸声系数分布趋图。
具体实施方式
为了更为具体地描述本发明，下面结合附图及具体实施方式对本发明的技术方案进行详细说明。
参见图1，本发明基于声品质改善程度优化噪声治理方案的方法，包括：
首先，选取变电站附近的声环境保护目标作为关心点，在关心点处对变电站噪声进行采样，截取采样噪声受其他噪声干扰最小的5s作为噪声治理前声样本数据A。
然后，采用LMS Virtual.Lab软件建立500kV变电站的声学仿真模型。在所建立的模型中，区分主变四个侧面及顶面，将上述5个面分别视为一个点声源(或面声源)，点声源位于侧面或顶面中心，点声源各1/3倍频带声功率级大小分别按进行计算。其中，L面为各个面上点声源的1/3倍频带声功率级，L总为主变1/3倍频带声功率级，S面为点声源所处侧面或顶面的面积，S总为四个侧面及顶面的总面积。主变各1/3倍频带声功率级根据《电力变压器第10部分：声级测定》(GB/T 1094.10-2003)中规定的方法现场测定或利用已有资料；各反射面(如防火墙)1/3倍频带吸声系数按实际值设定。
预测采取噪声治理措施前关心点处噪声1/3倍频程谱。
基于上述模型，在主变四周设置与防火墙等高的声屏障，调整屏障的吸声系数，预测采取不同类型声屏障后关心点处噪声1/3倍频程谱，进而确定关心点处1/3频带降噪量。声屏障位置如图2所示，不同类型声屏障吸声系数如图3所示。
接下来，根据关心点处1/3频带降噪量，采用Artemis 10.0对噪声治理前声样本进行滤波，使得滤波前后各1/3倍频带声级差与采取噪声控制措施前后对应关心点处各1/3倍频带声级差相同，可得模拟采取相应类型声屏障措施后声样本(即噪声治理后声样本)。
接下来，以烦恼度为评价量，采用评分法对治理前后声样本开展声品质评价实验，根据实验结果计算烦恼度的差值ΔMA。同时，也可采用Artemis 10.0软件分析治理前后声样本客观声学参量，利用改进后的Zwicker心里声学烦恼模型计算心里声学烦恼度差值ΔPA′。
最后，模拟采取不同类型声屏障后关心点处降噪量及声品质改善程度(烦恼度差值)如表1所示。由表可知，采用微穿孔吸声结构的吸声型隔声屏障后降噪效果最佳，但对噪声声品质改善效果最佳的治理措施是采用铝纤维吸声板的吸声型隔声屏障。为最大程度改善关心点处噪声主观感受，应优选采用铝纤维吸声板的吸声型隔声屏障。
表1采取不同类型声屏障后关心点处降噪量及声品质改善程度
其中声屏障类型1为采用微穿孔吸声结构的吸声型隔声屏障、2为采用铝纤维吸声板的吸声型隔声屏障、3为采用微孔岩吸声板的吸声型隔声屏障。
以上所述的具体实施方式对本发明的技术方案和有益效果进行了详细说明，应理解的是以上所述仅为本发明的最优选实施例，并不用于限制本发明，凡在本发明的原则范围内所做的任何修改、补充和等同替换等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种基于声品质改善程度优化噪声治理方案的方法，包括：
(1)采集关心点处噪声，得到原始声样本数据A；
(2)采用专业声学软件建立声学仿真模型，在建立的声学仿真模型中采用不同噪声治理方案后，预测关心点处1/n频带降噪量Li，其中，i＝1,2,……,N，i表示噪声治理方案，N表示噪声治理方案的总数，n为自然数；
(3)根据1/n频带降噪量Li，将原始声样本数据进行滤波处理，得到噪声处理后的声样本数据Ai；
(4)根据声样本数据A、声样本数据Ai，确定关心点处治理前后的噪声烦恼度PA、PAi；
(5)根据噪声烦恼度PA与PAi的差异评估不同噪声治理方案对关心点处声品质的改善程度，进而确定最优治理方案。
2.如权利要求1所述的基于声品质改善程度优化噪声治理方案的方法，其特征在于，步骤(1)中，截取采样噪声受其他噪声干扰最小的5s数据作为原始声样本数据A。
3.如权利要求1所述的基于声品质改善程度优化噪声治理方案的方法，其特征在于，所述的1/n频带降噪量Li为原始噪声数据的1/n频带声级与采取治理方案后噪声数据的1/n频带声级之差。
4.如权利要求1所述的基于声品质改善程度优化噪声治理方案的方法，其特征在于，步骤(3)中，采用声学软件Artemis 10.0或Adobe Audition对声样本数据A进行滤波处理，得到噪声处理后的声样本数据Ai，滤波处理的过程中，保证声样本数据A的1/n频带声级与声样本数据Ai的1/n 频带声级之差与1/n频带降噪量Li相同。
5.如权利要求1所述的基于声品质改善程度优化噪声治理方案的方法，其特征在于，步骤(4)的具体过程为：
以烦恼度为评价量，对声样本数据A、声样本数据Ai进行声品质评价实验，进而确定关心点处治理前后的噪声烦恼度PA、PAi。
6.如权利要求5所述的基于声品质改善程度优化噪声治理方案的方法，其特征在于，声品质评价实验的评价方法为成对比较法、评分法或语义细分法。
7.如权利要求1所述的基于声品质改善程度优化噪声治理方案的方法，其特征在于，直接采用噪声烦恼度计算模型关心点处治理前后的噪声烦恼度PA、PAi。
8.如权利要求7所述的基于声品质改善程度优化噪声治理方案的方法，其特征在于，所述的噪声烦恼度计算模型为改进后的Zwicker心里声学烦恼模型:
其中，PA′为Zwicker心理声学烦恼度，N5为累计百分响度，T、S、F、R分别表示音调度、尖锐度、抖晃度和粗糙度。
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