引言

生活当中有这样的例子：一个是吵闹的噪音，另一个是悦耳的音乐，声压级几乎一致，但你听到的感受完全不一样，这是为什么呢？

之前还听过一个有趣的说法：如果森林中的一棵树倒下（图1），但没人听到这棵树倒下时的声音，那么它到底发出声音了吗？或者说：它发出声音了，但你听到了吗？

图1 森林里的大树倒下（图片来自网络）

其实这些很有意思的问题都涉及到人耳的听觉机理。尽管每个人的耳朵形状不一致，但是内部结构基本一致。

人的耳朵是由外耳、中耳和内耳三部分组成的（图2），每个结构都有其不用的组成和生理功能。外耳由耳廓和外耳道构成，主要功能就是收集声波、声源定位（通过双耳实现）、传递声音到中耳、对声波增压。中耳主要是鼓膜和听小骨组成，经过鼓膜的振动传导声波，听小骨也有扩音的作用。内耳主要由耳蜗和听觉神经组成，将声音振动转化成生物能，传递给大脑。

图2 人耳结构

所以我们感知声音的基本过程就是：外面传来的声音经过外耳引起鼓膜振动，经过听小骨及其他组织传递给耳蜗，听神经再把信号传给大脑，这样我们就听到了声音。

因此有人把人耳比作麦克风，但这其实只说明了它的一部分功能。麦克风是把环境当中的声音全部记录收集起来，而人耳却只能感受到其中的一部分。

图3中显示了人耳的听觉范围，能看出以下几点：

a)  较低或较高的频率需要更大的声压级才能被听到

b)  音乐能发出的频率范围约在50Hz~10kHz内

c)  语音的频率范围约在200Hz~6000Hz内

d)  当环境音达到约110dB以上时会对人耳有损伤的风险

e)  听觉痛感阈值约在130dB以上

f)  不同人对高频音的敏感度不同，

图3 人耳听觉范围

听觉对每个人来说都是很重要的，但是你了解自己耳朵都有哪些特性吗？

人耳有七大听觉效应：掩蔽效应、双耳效应、鸡尾酒会效应、颅骨效应、多普勒效应、回音壁效应、哈斯效应。

人耳的掩蔽效应（Masking Effects）是一个声音的听觉灵敏度因另外一个声音的存在而降低。这种现象普遍存在于我们的生活当中，比如在吵闹的街道上，我们需要比平时更大声的说话才能被人听到。

双耳效应（Binaural Effect），其实就是依靠双耳的时间、音量、相位、音色差等来“听声辨位”。

鸡尾酒会效应（Cocktail Effect）也算是掩蔽效应的一种，人耳的这种选择性收听可以让你在鸡尾酒会上，嘈杂的人群当中依然可以顺利的交谈。

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这些效应使得我们对人耳有更多的了解，同时也需要我们对人耳进行更多的客观研究。而心理声学就是客观量化这些人耳对声音的感受，比如响度（Loudness）、尖锐度（Sharpness）等等。

响度的由来

响度（Londness）又称音量，是人耳感受到的声音大小，表达一种主观感受量，是人耳能判别声音由轻到响的概念，同时也是心理声学当中的重要参数。

响度的大小不仅取决于声音的强度（如声压级SPL），还与它的频率、波形有关系。就比如森林里的那颗大树倒下时，声波传播的越远，响度越小，可能已经远到你听不见它的声音。

人耳对不同强度的声音的响应是非线性的，这种非线性的响应就是响度。

为了让响度和听觉感知呈线性关系，心理学家斯坦利·史蒂文引入了一个响度单位“宋”（sone）：符号为N，定义1kHz、声压级为40dB纯音的响度为1sone。

二者关系为：

（此时 phon）

从心理声学研究中发现，在 40 phon 以上的区域，当声强提高十倍时，人类的听觉感知只会提升两倍。这可能是因为在提升声强时，听觉细胞会出现饱和，使得给予大脑的信息不能按比例增加。

这样的主观量与客观量之间的幂函数关系，在人对外界刺激的感知中是普遍存在的。

与声强等不同，响度是受主观感受影响的物理量。在同等声音的强度下，不同频率的声音会造成不用的听觉感受，也就如文中开篇提到的两个音频造成的听觉感知不同。

因此对响度进行度量时，要对不同频率下的声音做出修正。

通常使用等响度曲线来表示人耳的听觉特性。从国标GB/T4963-2007定义的等响度曲线上（图4）可以看出，要想人耳听到的响度相同，低频和高频区域所需要的声压级更大，中频段所需的声压级较小。

图4 GB/T4963-2007等响度曲线

等响度曲线的横坐标为频率，纵坐标为声压级。在同一条曲线之上，所有频率和声压的组合，都有着一样的响度。

最下方的曲线表示人类能听到的最小的声音响度，即最小听阈。等响曲线反映了响度听觉的许多特点：

• 声压级越高，响度级一般也越高。

• 响度跟频率有关，相同声压级的纯音，频率不同，响度也不同。

• 对于不同频率的纯音，提高声压级带来的响度增长，也有所不同。

可以说是等响曲线是将客观声音和人耳主观感受搭起了桥梁。

众所周知，声学常用的A计权网络（图5）就基于此等响度曲线中的40 phon曲线得到的：

图5 A计权曲线

响度的ISO标准

响度作为以客观量来描述人耳主观听觉感受的重要参数，其标准化的进程也是由来已久的。

1933年，贝尔实验室的两位物理学家哈维·弗莱彻（Harvey Fletcher）和威尔登A·蒙森（Wilden A. Munson）发表了一篇题为《响度及其定义、测量和计算》的论文，发现人耳的对声音响应并非线性的。他们以纯音作实验，通过大量的听音实验得出不同频率和声压的组合，使得声音能造成相同的听觉感知。他们将结果画成曲线，称为弗莱彻－蒙森曲线（Fletcher–Munson curves）。  

1956年，另一个版本：罗宾逊－达森曲线（Robinson–Dadson curves）出现了。

2003年，在更加国际化的广泛调查研究基础之上，国际标准化组织发布了作为国际标准的ISO226:2003，称为等响度曲线（Equal-loudness curves）：

图6 ISO 226:2003等响度曲线

自从1933年Fletcher提出响度以来，响度一直是心理声学领域的研究重点，此后多位科学家提出了多种响度计算模型。

直到Stevens响度计算模型和Zwicker响度计算模型出现，后来成为1975年的ISO标准模型。ISO532-A和B就是分别以这两个模型为基础。

下面为大家列出了常见的三种响度计算模型：

一、Stevens响度计算基于倍频程，以倍频带声压级与倍频带等响度曲线对比，得到各倍频程带的响度，再利用公式计算得到总响度，ISO532-A既是如此；但这种方法早已废除，它不常用，而且对于含有高音调成分的声音计算不准确。

二、Zwicker响度计算方法，是基于Bark频带理论。简单来讲，就是把人耳的听觉范围分为24个Bark的听觉临界带（与人耳的非线性频率特性类似），分别计算出响度，通过图形计算法得到响度总和。而ISO532-B就是基于此模型得到的。

• DIN45631也是基于此模型计算并一步一步改进修订的。

三、Moore响度计算方法，是基于ERB（Equivalent Rectangular Bandwidth），美国标准ANSI S3.4-2007就是这个算法。它在Zwicker模型的基础上，可对频谱、声压级连续变化的信号进行响度计算。可惜的是，该模型仅对可参数化描述的典型信号进行响度计算，对现场采集的非参数化描述声音信号，必须先通过FFT算法等手段先提取其特征参数，再转化为能被Moore模型识别计算的参数，从而得到响度。

终于在2017年，国际标准化组织于颁布了最新的响度标准ISO532-1:2017，文中提出了解决任意声音的响度计算方法：

图7 ISO 532-1:2017规定的响度图形计算法

例如，下图就是ATOM软件的ISO532-1模块计算某新能源电机加速的响度：

图8 新能源电机加速时的响度

它同时考虑了稳态响度和时变响度的计算，此外，一些复杂的人耳听力特性，如掩蔽效应等也在其考虑范围内。此时的响度标准算得上是整合了之前响度模型的优势，结合如今计算能力的提升，对响度计算变得更加便捷。

应用举例

有人统计过一辆汽车大概有100多个电机：转向、座椅、雨刮、天窗、后视镜、门锁、泵等等，而且配置越高、电机数目更多。

因此汽车电机算得上是零部件中的“大户”；那么它的噪音问题自然而然也备受关注了。

下面两个小电机是同一型号、不同批次的汽车座椅电机（图9），声压级只相差0.7dB，（一般相差2dB以内人耳几乎听不出差别）；但利用响度分析（图10）却能看出较大的差别：虽然声压级差不多，但电机1比电机2大了接近1sone。

图9 汽车座椅电机（图片来自网络）

图10 电机的1/3倍频程分析和响度分析比较

所以小编建议大家对电机进行噪音分析时，可以适当增加一些响度分析来完善产品的声学性能指标。

结尾

其实，响度的特性不仅仅和人耳听觉特性有关，还和心理特性相关；不同的人对响度的感受也不同，即使是相同的人在不同心情下对响度和声音本身的感受也不同。

或许这也算是我们研究它的趣味和魅力所在吧。