這個單元要來探討的主題是:一個「聲音頻譜」(sound spectrum),需要觀察甚麼重點?本單元會以國家級警報的「聲音頻譜」(sound spectrum)案例作說明。
如果,要看的是「振動頻譜」(vibration spectrum),其實,要觀察「頻譜」(spectrum)的重點,也是相似的。
參閱圖片左邊中間圖示,來自先前單元,所得到的國家級警報的「聲音頻譜」(sound spectrum)。首先,可以來想一下【4個What】心法,這是有順序的,引導的思考如下:
1. What to know? 想知道甚麼?對這樣的國家級警報聲音,想要知道甚麼呢?就是,這個聲音的頻率組成。
2. What to get? 要得到甚麼?又,明確的想要得到甚麼呢?就是,國家級警報的「聲音頻譜」(sound spectrum)。
3. What to do? 需要做甚麼?那麼,又需要做些甚麼樣的分析,才能夠得到想要的「聲音頻譜」呢?就是,要對一個聲音信號的「時間波形」(time waveform),進行「頻譜分析」(Spectral analysis),才可取得「聲音頻譜」(sound spectrum)。同時,也要對「聲音頻譜」做特徵分析。
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、或圖示呢?就是,如圖示看到的國家級警報的「聲音頻譜」(sound spectrum)。
在前一個單元,也討論了【SM軟體】之「頻譜分析」(Spectral analysis) 模組的【ISOC】系統流程圖,包括:
1. Input 輸入 =
𝒑(𝒕):「聲音壓力時間波形」(time waveform of
sound pressure)。【SM軟體】有量測、或是取得想要分析的聲音之三種方式:(1) 直接量測,(2) WAV檔案,(3) TXT檔案。本單元採用(2) WAV檔案,將取得的國家警報音mp3檔案,轉換成WAV檔案。
2. System 系統 =「頻譜分析」(Spectral analysis)模組:可以執行FFT「快速傅立葉轉換」(fast Fourier transform, FFT),取得「傅立葉頻譜」(Fourier spectrum)以及
𝑮𝒑𝒑(𝒇)「功率頻譜」(power spectrum)。簡單說,就是由「時間波形」(time waveform),透過FFT,取得𝑮𝒑𝒑(𝒇)「聲音頻譜」(sound spectrum)。
3. Output 輸出 = 𝑮𝒑𝒑(𝒇):「聲音自身功率頻譜」(Auto power sound spectrum),可簡稱「聲音頻譜」(sound spectrum)。可以觀察一個聲音信號的主要頻率組成。
4. Control 控制 =
進行「頻譜分析」的控制參數,包括:(1) FFT參數,(2)Window窗函數,(3) AVG平均處理(averaging)。
「頻譜分析」(Spectral analysis)模組,就是要對一個聲音信號的「時間波形」(time waveform),進行FFT,取得「聲音頻譜」(sound spectrum)。分析過程,並不單純,還有許多Control 控制參數需要設定。請參閱先前單元的說明。
本單元假設的「情境」(Scenario):已經透過FFT「頻譜分析」,對聲音的「時間波形」(time waveform),取得正確、可靠的「聲音頻譜」(sound spectrum)。
其次,就要針對取得的「聲音頻譜」(sound spectrum),採用【3K】的心法,進行解析:
1. Know what? 瞭解現象:
2. Know why? 探討原因:
3. Know how? 尋求對策:
初步觀察,Know what? 瞭解現象:國家級警報的「聲音頻譜」(sound spectrum),有三個主要特殊的現象:
(1) 在大約 > 15 kHz,「聲音頻譜」量值突然降低?。
(2) 在大約 1 kHz附近,有兩個特別高的峰值頻率(peak frequency)。
(3) 在整體頻帶,都有密集的、接近「簡諧倍頻」(harmonics) 的「諧頻」效應。
再來,取得一個如國家級警報的「聲音頻譜」(sound spectrum),其「頻譜」的特徵,要看甚麼重點呢?概述如下:
1.
「頻譜」的每一個峰值頻率(peak frequency),要瞭解其來源及原因?也就是,為什麼是這樣的峰值頻率?
2.
「頻譜」的峰值頻率,要觀察其所對應的量值,即分貝dB值?為什麼有高、有低?又,為什麼是這樣的dB值?
3.
「頻譜」的峰值頻率,有沒有「簡諧倍頻」(harmonics) 關係?如果,是「簡諧倍頻」(harmonics),又,為什麼會有「諧頻」(harmonics)?
4.
「頻譜」的兩個不同峰值頻率之間,有甚麼其他關係?又,為什麼會有關係呢?
5. 「頻譜」的不同峰值頻率,如果有關係,又,代表甚麼意義呢?是來自兩個頻率的「和差效應」(sum and difference effect)嗎?
透過以上,觀察「頻譜」的重點特徵,所做出的提問,很重要。更重要的,當然就需要一一解答這些提問。
針對國家級警報的「聲音頻譜」(sound spectrum),就有前述三個主要特殊的現象,需要分別去解析回答,以下分別說明應用【3K】心法的解析過程。
現象(1)的應用【3K】心法解析:
1. Know what? 瞭解現象:大約 >15 kHz,為什麼「聲音頻譜」量值突然降低?
2. Know why? 探討原因:參閱圖片中間圖示,1原始WAV的時頻圖,也是 >15 kHz,幾乎都沒有信號的跡象。可以推論:原始的WAV聲音檔案,錄製品質,最高有效頻率,~16 kHz,所以,大約 >15 kHz,「聲音頻譜」量值突然降低。在此Know why? 探討原因:重要的是找到證據,佐證推論(evidence to prove)。
3. Know how? 尋求對策:在後續的「聲音頻譜」解析,可忽略 > 15 kHz的頻帶。著重在 < 15 kHz的頻率範圍,即可。
現象(2)的應用【3K】心法解析:
1. Know what? 瞭解現象:有系列的細箭頭所指出的峰值頻率是多少?倆倆之間,有關係嗎?
2. Know why? 探討原因:如果有關係,是甚麼關係?這些峰值頻率,有「諧頻」(harmonics)關係嗎?
3. Know how? 尋求對策:左邊圖示的「頻譜」,無法提供證據,所以,必須利用倍頻顯示功能,確認「簡諧倍頻」(harmonics) 的「諧頻」關係!
利用倍頻顯示功能,取得如2中間圖示,一為:853 Hz的「諧頻」(harmonics)分析結果;一為:960Hz的「諧頻」(harmonics)分析結果。再應用【3K】心法的解析:
1. Know what? 瞭解現象:
確認有兩個頻率的「諧頻」(harmonics)效應,分別是853 Hz 和 960 Hz。而且,分別都有1X、3X、5X、7X、...的奇數「簡諧倍頻」(harmonics),目的就是在產生高頻率的聲音。
2. Know why? 探討原因:那麼,為什麼是853 Hz 和
960 Hz這兩個頻率呢?和樂音頻率有關係嗎?
3. Know how? 尋求對策:比對音階標準頻率,確認關係?
再參閱2中間圖示,有標示分析結果。再應用【3K】心法的解析:
1. Know what? 瞭解現象:其中,853 Hz = (A5=880
+ Ab5=830.61)/2 ~= 855.30 Hz,是介於La和降La兩個音階標準頻率之間。而,960 Hz = (B5=987.77 + Bb5=932.33)/2 = 960.05 Hz,是介於Si和降Si兩個音階標準頻率之間。
2. Know why? 探討原因:這兩個頻率853 Hz 和
960 Hz,挑選的重點:都不是樂音頻率!確認853 Hz 和
960 Hz,都是兩個半音音階頻率的平均值?
3. Know how? 尋求對策:瞭解這兩個853 Hz 和
960 Hz主要頻率,原來是要去創造不和諧聲音。因為,不和諧的聲音,作為警報音,比較能夠引起人們的注意。
現象(3)的應用【3K】心法解析:
1. Know what? 瞭解現象:粗箭頭所指的頻帶,有規律性?其間是甚麼關係?來自甚麼原因?
2. Know why? 探討原因:可能是,來自853 Hz 和
960 Hz兩個頻率之「和差效應」(sum and difference
effect):960 – 853 = 107 Hz。
3. Know how? 尋求對策:利用倍頻顯示功能,確認諧頻(harmonics)關係。參閱3中間圖示,可以確認:粗箭頭的規律性峰值,確實是107 Hz的「簡諧倍頻」(harmonics)之「諧頻」效應。根本原因,確認就是:853 Hz 和
960 Hz兩個頻率之「和差效應」(sum and difference
effect):960 – 853 = 107 Hz。
綜合一下這個單元的討論:以國家級警報的「聲音頻譜」(sound spectrum)案例,說明一個「聲音頻譜」(sound spectrum),需要觀察甚麼重點?統整如下:
1. 以【4個What】心法,這是有順序的,來引導思考,包括:(1) What to know? 想知道甚麼?。(2) What to get? 要得到甚麼?。(3) What to do? 需要做甚麼?。(4) What to show? 應該呈現甚麼?。
2. 應用【3K】的心法,包括:(1) Know what? 瞭解現象。(2) Know why? 探討原因。(3) Know how? 尋求對策。
3. 本單元假設的「情境」(Scenario):已經透過FFT「頻譜分析」,對聲音的「時間波形」(time waveform),取得正確、可靠的「聲音頻譜」(sound spectrum)。要對「聲音頻譜」(sound spectrum),觀察與解析其「頻譜」的特徵。要看甚麼重點呢?國家級警報的「聲音頻譜」(sound spectrum),有1、2、3,三個主要特殊的現象。
4. 針對這三個主要特殊的現象,以【3K】心法解析,揭示了整體的分析與診斷流程、思維邏輯、以及結果的呈現。
以上個人看法,請多指教!
王栢村