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《振動噪音產學技術聯盟》如何應用SM軟體進行聲音的特徵分析?

這個單元要來探討的主題是:如何應用【SM軟體】進行聲音的特徵分析?

 

首先,觀看影片,可以聽到地震時,國家級警報聲。也可參閱圖片右下方的圖示,就是採用【SM軟體】所得到的聲音特徵分析圖示。

 

同樣地,首先,進行關鍵詞分析(keyword analysis)!針對主題的關鍵詞,進行關鍵詞分析

 

l   如何應用?就是本單元的討論重點。

l   SM軟體】?聲音量測系統(Sound Measurement (SM) System),這是國立屏東科技大學機械工程系振動噪音實驗室,發展的聲音分析工具,參考網址:【可技轉技術】SM聲音量測系統 ~ 振動噪音產學技術聯盟https://aitanvh.blogspot.com/2017/10/sm.html

l   進行聲音的特徵分析?本單元,將簡介4種分析的分析結果:(1) 聲音總量分析(overall sound pressure level analysis)(2) 時間波形分析(time waveform analysis)(3) 頻譜分析(spectral analysis)(4) 時頻分析(spectrogram analysis)

 

其次,可以運用【3W】心法:

 

1.      Why to do? 為什麼要做?

2.      What goals? 要達到甚麼目標

3.      How to do? 如何做如何進行呢?

 

首先,思考一下:Why to do? 為什麼要做呢?就是要瞭解一個聲音的特徵?又,聲音的特徵有甚麼?該如何代表聲音的特徵呢?諸如:聲音的大小聲、聲音的時間波形、聲音的頻譜等。

 

接著,思考一下:What goals? 要達到甚麼目標?當然就是要充分瞭解國家級警報聲,其聲音的特徵。

 

那麼,實務上,思考一下:How to do? 如何做如何進行呢?針對如何應用【SM軟體】進行聲音的特徵分析?

 

1.      取得或發展可以分析聲音的工具程式,例如:【SM軟體】。

2.      量測或取得想要分析的聲音,以【SM軟體】為例,有三種方式:(1) 直接量測。(2) WAV檔案。(3) TXT檔案。

 

SM軟體】有三種量測或取得想要分析的聲音之方式,再稍作說明如下:

 

(1)    直接量測:透過PC內建或外接麥克風進行量測、再分析。量測後,可以得到WAV檔案。

(2)    WAV檔案:可使用錄音檔(*.WAV) 進行分析。以本案例,是從網頁下載了聲音檔,原始是MP3格式的聲音檔。透過格式轉換,可以由MP3取得WAV檔案。再透過【SM軟體】進行分析。

(3)    TXT檔案:如果是使用精密儀器所量測之𝒑(𝒕),聲音壓力時間波形(time waveform of sound pressure),可以儲存成文字檔(*.txt)。量測的文字檔,數據格式如圖片右下方所示。第1欄,𝒕 是時間序列,此案例的最大值是10秒;第2欄,是𝒑(𝒕),也就聲音壓力數值。圖示案例顯示,第1個時間點,是 𝑻𝒔=𝟐.𝟐𝟔𝟕𝟓𝟕𝟒×𝟏𝟎^(−𝟓) 𝐬𝐞𝐜𝑻𝒔,就是取樣週期(sampling period)。取𝑻𝒔的倒數,就是「取樣頻率(sampling frequency)𝑭𝒔 = 𝟏/𝑻𝒔 = 𝟒𝟒𝟏𝟎𝟎 𝐇𝐳。為什麼𝑭𝒔= 𝟒𝟒𝟏𝟎𝟎 𝐇𝐳?在後續單元,再深入討論。

 

綜合一下這個單元的討論,如何應用【SM軟體】進行聲音的特徵分析?建議了以下的思考步驟:

 

1.      進行關鍵詞分析(keyword analysis)

2.      運用【3W】心法:(1) Why to do?(2) What goals?(3) How to do?

3.      觀察了【SM軟體】的時頻分析(spectrogram analysis)主要的分析結果。包括:(1) 聲音總量分析(overall sound pressure level analysis)(2) 時間波形分析(time waveform analysis)(3) 頻譜分析(spectral analysis)(4) 時頻分析(spectrogram analysis)

4.      瞭解【SM軟體】的三種量測或取得想要分析的聲音之方式,包括:(1) 直接量測。(2) WAV檔案。(3) TXT檔案。

 

以上個人看法,請多指教!

 

王栢村

2025.03.31

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《振動噪音產學技術聯盟》如何進行一個聲音的特徵分析?

這個單元要來探討的主題是:如何進行一個聲音的特徵分析?這是一個常常被問到的問題,如果,有一個聲音,應該要如何來分析這個聲音的特徵呢?

 

要回答這樣的問題,建議就對這個主題,進行關鍵詞分析(keyword analysis)!針對主題的關鍵詞,進行關鍵詞分析

 

l   如何進行?

l   一個聲音?

l   聲音的特徵?

l   分析?

 

其次,可以運用【3W】心法:

 

1.      Why to do? 為什麼要做?

2.      What goals? 要達到甚麼目標

3.      How to do? 如何做如何進行呢?

 

接下來,就依序來看具體的內容。首先,觀看影片,可以聽到熟悉的警報聲音,這是當地震發生時,會自動發出的國家級警報的聲音。所以,如果有這個國家級警報的聲音,這個單元就是來談,如何進行其聲音的特徵分析。

 

一個聲音?除了警報聲之外,還有甚麼聲音呢?在人們生活的周遭環境,有許許多多的聲音,如動物叫聲、機器聲、街景聲、樂器聲等,多到不勝枚舉。

 

聲音的特徵?如果要去分析一個聲音的特徵?會有那些呢?聲音的時間長短、大小聲、頻率高低、隨時間的變化、頻率的變動等,都會是有興趣想要知道的聲音特徵之內涵。

 

分析?如果,要分析聲音的特徵,建議的思考,可以採用【4What】心法,這是有順序的,引導的思考如下:

 

1.      What to know? 知道甚麼?對這樣的國家級警報聲音,想要知道甚麼?

2.      What to get? 得到甚麼?又,明確的想要得到甚麼呢?

3.      What to do? 需要甚麼? 那麼,又需要些甚麼樣的分析,才能夠得到想要的東西呢?

4.      What to show? 應該呈現甚麼?最後,做了聲音的特徵分析,應該要呈現出甚麼數據呢?

 

其次,要進行聲音的分析,從專業的角度來看,需要些甚麼樣的分析?可以得到甚麼結果呢?參閱圖片右下方,就是國家級警報聲的分析結果,說明如下:

 

1.      聲音總量分析(overall sound pressure level analysis):就是聲音的大小聲。普遍熟悉的名詞,就是「分貝(decibel),簡稱dB。也有dB(A)。讀者可參閱:#54聲音壓力位準dBdB(A)有甚麼不同?】。

2.      時間波形分析(time waveform analysis):可以觀察到原始的聲音時間波形(time waveform)

3.      頻譜分析(spectral analysis):可以觀察到聲音的頻譜(sound spectrum)

4.      時頻分析(spectrogram analysis):可以觀察到聲音的時頻圖(spectrogram, time-frequency plot)

5.      濾波分析(filtering analysis):可以對聲音做不同聲音頻率的濾波處理(filtering)

 

在此,再回顧【3W】與【4What】心法的整合應用:

 

1.      Why to do? 為什麼要做?在此,要同步思考,(1) What to know? 知道甚麼?對這樣的國家級警報聲音,想要知道甚麼?

2.      What goals? 要達到甚麼目標?也要同步思考,(2) What to get? 得到甚麼?又,明確的想要得到甚麼呢?當然,就是前述聲音的分析,從專業的角度來看,所需要的聲音「評估指標(evaluation index)

3.      How to do? 如何做如何進行呢?要具體的得到聲音「評估指標」,需要有一個分析工具,例如【SM軟體】,這是國立屏東科技大學機械工程系振動噪音實驗室,發展的聲音分析工具,參考網址:【可技轉技術】SM聲音量測系統 ~ 振動噪音產學技術聯盟https://aitanvh.blogspot.com/2017/10/sm.html

 

更具體來說,就是需要瞭解聲音有哪些重要特徵?需要同步思考,(3) What to do? 需要甚麼? 那麼,又需要些甚麼樣的分析,才能夠得到想要的聲音「評估指標」呢?以及,(4) What to show? 應該呈現甚麼?最後,做了聲音的特徵分析,應該要呈現出甚麼數據呢?

 

綜合一下這個單元的討論,如何進行一個聲音的特徵分析?建議了以下的思考步驟:

 

1.      進行關鍵詞分析(keyword analysis)

2.      運用【3W】心法:(1) Why to do?(2) What goals?(3) How to do?

3.      採用【4What】心法:(1) What to know?(2) What to get?(3) What to do?(4) What to show?

4.      專業角度的聲音分析:需要瞭解,如 (1) 聲音總量分析(overall sound pressure level analysis)(2) 時間波形分析(time waveform analysis)(3) 頻譜分析(spectral analysis)(4) 時頻分析(spectrogram analysis)(5) 濾波分析(filtering analysis)

 

以上個人看法,請多指教!

 

王栢村

2025.03.31