语言清晰度 STIPA 是怎样测量的?
公共场所的语言清晰度对现场人员非常重要。这在火车站,机场,大会堂,体育场,教室等场所尤为明显。
要确保良好的语言清晰度,就必须有可靠客观的测量方法,能稳定测量反映语言清晰度情况的结果。通过测量语言传输指数,就能实现这一目标。
我们怎样测量语言传输指数 STI?
通过分析语音的声学特性,我们发现人声有两个特征:
- 它的频率范围大约集中在在 100 Hz 至 10 kHz;
- 声强的调制很慢(介于 0.63 Hz 至 12.5 Hz)
人类语音中的这些调制对一门语言的信息传递来说也很重要。如果这些调制信息在传输过程中丢失了,语言清晰度就会很差。
人类男性语音频谱
STI 测量评价的就是调制信息的保留程度,并以调制传递函数(MTF)的形式表示结果。通过考察频带的调制比“mr”,MTF 就能体现出各个频带中调制信息保留的好坏。测量需要发出,接收并分析一段人工合成的信号。测试信号基于粉红噪声,对 7 个频带的 14 个频点进行调制,包含 98 个值。
试听 1 kHz 倍频程带的调制信号
1 kHz 无调制
1 kHz 频带在 2 Hz 处调制,m=1
1 kHz 频带在 10 Hz 处调制,m=1
1 kHz 频带在 2 Hz 和 10 Hz 处调制,m=0.55
完整的 STI 测量,也就是测量所有 98 个组合,非常复杂而且很难用便携的仪器执行。不过,这种方式是最详细的测量方法,只有在没有替代选择或者环境过于恶劣,难以得到稳定结果时才可能使用。
实践中用的最多的是公共广播语言传输指数测量方法(STIPA)。它只测量所有组合中的 14 个,而且是为便携设备专门打造的。
假设环境中不存在很响的脉冲噪声,也没有严重的非线性失真。那 STIPA 测量方法 15 秒内就能得出精度完全可以和完整 STI 测量方法媲美的结果。
如果正常情况下测量场所存在脉冲噪声,那一般就选择夜晚等安静条件下测试。
在测量点,测量设备确定频率响应,以及哪些调制信息发生变化。通过这一系列过程,就能得到标准化的 STI 结果。STI = 1 代表完美的语言可懂度,而 STI = 0 则表示所有信息完全丢失。
STI 值 | IEC 60268-16 标准评价体系 |
---|---|
0 ... 0.3 | bad(极差) |
0.3 ... 0.45 | poor(较差) |
0.45 ... 0.6 | fair(一般) |
0.6 ... 0.75 | good(良好) |
0.75 ... 1 | excellent(优秀) |
此外,测量结果也可以换算成通用清晰度尺度(CIS)显示,换算公式是:CIS = 1 + log(STI)
挑战
如果 STI 测试过程中存在脉冲噪声,其可能会干扰测试信号从而改变测试结果。因此,语言清晰度测试应该在尽可能安静的环境下进行,排除机器或人的干扰。
如果要考察现实中存在噪声时的 STI 值,应该分别测量噪声和安静情况下的 STI,再后期计算出有噪声时的最终 STI 结果。
STIPA 的测量流程是什么?
测量典型背景噪声
测量正常使用时的背景噪声,例如测量火车站人流密集时的噪声。测量 30 秒或更长时间的 LAeq 值并以倍频程分辨率保存。如果测量中突然出现不正常的脉冲声,应放弃本次数据并重新测量。
STI 测量
理想情况下测量 STI 应在空场中进行,比如选择夜晚测量。
注意:有些特定场所,比如靠近居民区的小车站,在夜晚进行测量会干扰居民休息。这时就只能选择白天进行 STI 测量,测量结果无需进行噪声修正。
语言传输指数测试信号有两种方式播放:
- 电输入法:直接电输入至扩声系统,比如使用 MR-PRO 信号发生器;
(注意:CD 或 MP3 播放器并不适合用于测量场合,因为它们的采样率存在波动,还可能对测试信号有所压缩,从而影响最终测试结果)
- 声输入法:使用专用的扬声器(人工嘴),比如 NTi Audio 的 TalkBox 声学信号发生器,它经过校准,能够精确地在 1 米外发出 60 dB 的声压级(人类正常讲话的声压级)。这种方式适合通过麦克风播报信息的场合,或不经功放放大的场合,如教室等。
如果测量的是公共广播系统,就必须对其覆盖区域的音量进行调节。声压级至少应比背景噪声高出 6 dB,以高出 10 - 18 dB 为宜。需要注意的是,如果声压级过高,达到 80 dB 后语言清晰度会降低。
最后,必须在多个测量点测量 STI,涵盖人可能停留的区域。测量点之间也应保持合理距离,这样才能得到有代表性的结果。每次 STIPA 测量仅需 15 秒。所有测量结果将自动平均。
评估结果
必须检查各个结果是否合理。这样才能排除无效结果,比如受脉冲噪声干扰的结果。可能出现的错误有:
- 某个频带的调制函数无效(即 mr1 或 mr2> 1.3)
- 测量中声压级大幅波动或有脉冲声干扰(通过对比声压级数据进行检查)
注意:这些数据由 XL2 自动计算,您只需查看即可。
分析结果
下一步就是要对测得的 STI 结果进行环境噪声修正。有三种方法可以实现:
- 直接测量待测场所正常运行时的实际语言传输指数,即人群等都在场的情况(前文有提及);
- 分别测试环境噪声和 STI,并进行修正;
- 依据获得的参考数据,手动编辑一套环境噪声数据并修正 STI 值。
注意:高端分析仪如 XL2,同时支持上述三种方法并自动计算和显示结果。
平均结果
不同标准对测量次数的要求不同。IEC 60268-16 标准中推荐,存在背景噪声时,每个测量点至少测量三次并平均结果。其中任意两次结果的偏差不能超过 0.03 STI。而德国 VDE 0833-4 标准则要求,第一次测量的 STI 小于 0.63 时,必须进行至少三次测量。
注意:高端分析仪如 XL2,能独立进行所有这些计算并显示结果。
特殊考量
在紧急情况下,人的说话声会更大。这被称为伦巴效应。要评估这种情况,STIPA 测试信号需比正常情况下提高 10 dB。TalkBox 已经内置了增强的信号以满足测试要求。
如何提高语言清晰度
语音警报系统
语音警报系统的缺陷,如失真,损坏的元器件,接线错误等,都可能造成语言清晰度较差。通过合适的仪器可以快速找到问题所在,MR-PRO 和 XL2 即可帮你完成这些任务。
此外,语音系统不合理的布局也可能是不利因素。比如,扬声器数量过少会造成声场不均匀,某些地方甚至会出现声音“黑洞”。这时你可能需要提高扬声器的声压,但副作用是其它地方又可能太吵。总的来说,更多的扬声器总比扬声器过少要好。
室内声学
测量场所本身的声学特性对语言清晰度的影响很大。首要的一点是,直达声能否明显盖过各种反射声。过多的混响会严重影响语音的清晰程度。推荐的措施是安装吸声材料,比如布置窗帘,地毯,软质家具或特殊吸声材料等。
背景噪声
如果环境噪声比较严重,语言清晰度将会恶化。这种情况一般是隔音不好导致。
通常的解决方案是安装隔音较好的门窗等,类似措施的总体原则就是隔绝外界噪声源的干扰。