攻克复杂异音难题

关于异音检测的内容，我们已经做过不少介绍，比如：

🎯 异音检测 - 从入门到精通

经过多年的实践，人们已经发现了声压级和频谱等在异音监测中的缺陷，找到了异音的本质，并在电声测试领域中灵活运用，解决了诸多难题。正在工程师们以为异音检测的大厦已然建成时，天空中却幽幽飘来几朵乌云。乌云背后隐藏的，竟又是一个个阴暗的异音世界。

这些层出不穷的异音各有特色，几乎找不出共同点。

比如，

某高端吸尘器制造商希望他们的直流电机不发出任何恼人声音的同时，还要做到即关即止，这意味着电机断电后声音也要做到“戛然而止”；
某叉车变速箱制造商希望取代传统的人工听诊器听音，让仪器客观判断装配完毕的变速箱运行是否“顺滑”；
某汽车刹车盘制造商一直通过工人敲击听音，检查盘片是否存在空腔等缺陷，他们觉得人工听音的效果因人而异，难以统一标准。

.....

挑战

电声测试中，音频分析仪可以分析待测体发出的特殊滑频信号，判断是否存在异音。而上面的例子中，异音均由待测体本身发出，很难“捕捉”。也就是说，尽管仪器能有效分析和判断异音，却根本无法靠自己找到异音，这就很尴尬了。

我们都知道小鸟会叽叽喳喳叫，却不知道小鸟何时开始叫

不同于人类的超强感知，仪器难以被异音随心所欲的”触发“，无论是测量声压级，频谱，亦或是用纯音检测技术，主流的方法基本都测得的是瞬时值或平均值。

瞬时值（实时值）是非常精确的客观数据，问题是它很难恰好匹配到异音发出的时间点，换句话说，可能测试结束了，异音还没发出，反之亦然。唯一可行的是通过自动化的方法让待测体和仪器精确同步，但这也仅仅适用于异音在特定时间点出现的情况，而且需要额外的投入；

对仪器来说，传感器传来的只是不断变化的电信号，须经更多处理才能变为可读的数据

平均值反映的是测量时间内的总体情况，如果待测体本身噪声很小，而异音明显，那结果确实能体现异音的不同，但遇到本底噪声大，而异音却偷偷混杂其中的情况，平均值通常收效甚微 - 本就微弱的异音被平均到众多干扰中，消失的无影无踪。

看到这里，聪明的你或许已经想到了解决方案 - 既然实时和平均都不行，那为何不把时间拉长，让仪器像人一样“持续测试”不就行了。恭喜你，找对了基本思路。

时域分析

电机在生活中无处不在。
图：C_J_Cowie 拍摄

大家应该已经知道，有三个参数常被用来衡量异音，分别是声压级，频谱和纯音。

把它们分别放到时间轴上是什么样呢？

我们分别测试了无异音和有异音的两个电机，直接用数据说明问题。

为了让大家有直观感受，先听听没有异音的电机：

再听听有异音的电机：

这个异音虽然不那么“随机”，但并不妨碍说明问题。

对于声压级和频谱，我们只能先测量再将数据导入到数据分析软件。测量 20 秒左右得到的数据如下：

在声压级时间曲线中，我们从近 40 个不同计权组合的声压级中找出了最具代表性的两个，LAeq（蓝色曲线）和 LAPKmax_dt（绿色曲线）。

声压级时间曲线

LAeq 表示能量平均声压级，是噪声测试中最常见的声压级之一，平均二字已经暗示了它在异音监测中的力不从心，实际结果也很明显，很难从两个电机的 LAeq 结果进行有效辨别； LAPKmax_dt 代表时间间隔为 dt 的最大峰值声压级，这里的 dt 为一秒，也就是每一秒测得一个最大峰值。这个对比就非常明显，异音产生了很高的尖峰。

频谱随时间变化的情况由专门的时频谱（spectrogram）或叫声谱图（voicegram）表示，这是一种体现声音各频率成分随时间变化的热图。这里不展开介绍，大家从图中能明显看出两个电机的区别就足够了。