混合交通噪声烦恼度客观评价与模型研究

"混合噪声总烦恼度客观评价及实验研究 (2009年)" 这篇论文主要探讨了混合噪声的总烦恼度客观评价方法，并通过实验进行了深入研究。混合噪声是指由多种单一噪声源（如不同类型的车辆噪声）共同作用形成的复杂声环境。在环保和声学领域，理解人们对于混合噪声的主观反应是十分重要的，因为这直接影响到噪声控制策略的制定。 论文首先介绍了研究背景，指出虽然环境噪声通常是由多种单一噪声源混合而成，但人们对这种混合声的主观反应并不清楚。因此，研究者们常采用烦恼度作为衡量标准，来评估混合噪声对人的影响。随着社会的发展，新型噪声源不断出现，如何准确评估混合噪声的总烦恼度成为一个新的挑战，特别是在道路交通噪声的评估方面。 为了进行实验，论文的作者们利用标准音效资源，合成了由三种不同类型的车辆噪声混合而成的道路交通噪声样本。他们设计了一项主观评价实验，让参与者对这些单一和混合噪声样本进行烦恼度评价，从而得到一系列的主观评价值。 在数据分析阶段，论文对比了三种不同的评价模型：矢量叠加模型、主导源模型和线性回归模型。研究发现，从模型计算值与主观测量值的相关性来看，矢量叠加模型的表现最佳，其次是主导源模型，而线性回归模型的表现相对较差。在误差指标方面，主导源模型的预测误差最小，线性回归模型的误差较大，而矢量叠加模型虽然与主观测量值相关性高，但预测误差相对较大。 这些研究结果为混合噪声的总烦恼度评价提供了新的见解，同时也揭示了现有模型的局限性。未来的研究需要进一步改进模型，以便更准确地预测和评估混合噪声对人类的烦恼程度，从而更好地指导噪声控制和城市规划工作。 关键词: 混合噪声，烦恼度，语义细分法，道路交通噪声，矢量叠加模型，主导源模型，线性回归模型 这篇论文属于工程技术领域的学术研究，对环境声学和噪声控制领域的专业人士具有较高的参考价值。