In our life, we have used many digital appliances. They help us to improve the quality of life but sometimes give us unsatisfactory result. Because they produce specific noise. Especially vacuum cleaner produce much noise that is very annoying. So we need to study what sound metrics affect human sensibility. In this paper, we develop sound quality index for vacuum cleaner using the sound quality metrics defined in psychoacoustics. First, we carry out the subjective evaluation of vacuum cleaner sound to verify what vacuum sound feels good to human. And then artificial neural network estimated the complexity and the nonlinear characteristics of the relations between subjective evaluation and sound metrics. Finally the ANN is trained repeatedly to have a good performance for sound qualify index of the vacuum cleaner. As a result, the sound quality index of vacuum cleaner has a correlation of $93.5\%$ between the subjective evaluation and ANN. So, there exist three factors that Is loudness, sharpness, roughness which affect the sound quality of vacuum cleaner.
Today, the use of a vacuum cleaner gave us the higher quality of life than past time, but sometimes made us w1comfortable in the house because of the specific noise that is annoying. So we need to study how sound absorbtion materials affect sound power level and sound quality with sound metrics. In this paper, we will measure and calculate sound power level for vacuum cleaner and analyze characteristics of the noise for 10 Signals according to materials positioned in vacuum cleaner. The multiple regression analysis can estimate the nonlinear characteristics of relation between subjective evaluation and sound metrics. So we will develop sound quality index for vacuum sound.
A prediction model for the sound quality of household refrigerator noise was proposed by investigating subjective and objective attributes of the noise [Jeon et al. (2007) Appl. Acoust.]. In the present study, the just noticeable difference (JND) of each sound quality metric - Zwicker's loudness, sharpness, roughness and fluctuation strength - which constitute the prediction model was investigated. Loudness of recorded sound samples from five refrigerators were varied according to constant intervals in sound pressure levels. Sharpness was also changed at 14-16 barks. Auditory experiments were conducted to discriminate the JNDs of loudness and sharpness by method of limit. The results indicated that JNDs of loudness and sharpness were 0.50 sone and 0.08 acum, respectively.
Sounds of electrically powered vehicle components such as window lift system, roller blind, etc., are required to be more comfortable and not to irritate the people emotionally. In this paper, a study was conducted to identify the significant sound quality metric and compose the luxuriousness sound quality index of electrically powered vehicle roller blind which is part of vehicle sunroof system. Before conducting subjective evaluation, sound characteristics of roller blind was analyzed and set the target operating sound for subjective evaluation. Thus, transfer sound of roller blind which has the characteristics of sound modulation was used for subjective evaluation. Multiple linear regression analysis was carried out by chosen Zwicker's metrics which are pointed by comments of jurors. Loudness and sharpness related metrics are prime metrics in luxuriousness sound quality index we composed. Also, effect of roller blind assay when it is attached to real vehicle was identified to evaluate the validity of index.
Booming sound is one of the most important interior sound of a passenger car. The conventional booming noise research was focused on the reduction of the A-weighted sound pressure level. However A-weighted sound pressure level can not give the whole story about the booming sound of a passenger car. In this paper, we employed sound metric which is the subjective parameter used in psycoacoustics. According to recent research results, the relation between sound metrics and subjective evaluation is very complex and has nonlinear characteristics. In order to estimate this nonlinear relationship, artificial neural network theory has been applied to derivation of sound quality index for booming sound of a passenger car.
Rumbling sound is one of the most important interior sound of a passenger cu. The conventional rumbling noise research was focused on the reduction of the A-weighted sound pressure level. However A-weighted sound pressure level can not give the whole story about the rumbling sound of a passenger car. In this paper, we employed sound metric which is the subjective parameter used in psycoacoustics. According to recent research results, the relation between sound metrics and subjective evaluation is very complex and has nonlinear characteristics. In order to estimate this nonlinear relationship, artificial neural network th[ ory has been applied to derivation of sound quality index fur rumbling sound of a passenger car.
Future luxury car must satisfy the improvement of the luxury sound quality on the vehicle interior noise. Previously, we have analyzed vehicle interior noise by dB(A) based analysis. However, dB(A) has very little to do with the psychological satisfaction of the consumers. People want a sound that is characteristic and refined not a sound that is quiet and common. Subjective test were conducted to determine the relationship between subject' s responses and calculated metric values. People choose the most luxury sound among the various vehicle interior noise. And the purpose of this study is that we understand the metrics which constitute the luxury vehicle sound. We have analyzed vehicle interior noise by using the statistical analysis such as multiple regression method and correlation method. And we organized the index of the luxury sound quality.
Impact noise is induced in a car when it is driven on a harsh road or over some bumps. This noise occurs with the very high level of sound, which affects passengers in some way or other. Although it is impossible to clearly remove such noise. It is necessary to research an improvement in sound quality for impact noise. A new sound metric for impact sound is presented in the previous work. This metric is verified by comparison between mean subjective ratings and several sound metrics. In this paper, more objective attributes are considered, which are the attributes expressing the level and modulation of sound. Three sound metrics are employed to get impact sound indexes for each course by the method of multiple linear regressions. The indexes are verified by considering the correlation between the estimated values from the multiple linear regressions and the mean subjective ratings by evaluators. Also, the subjective ratings on the indexes are estimated for the case in which some parts of suspension system are changed. The estimated ratings represent more reasonable or acceptable ratings. Thus, such indexes can be used for modification of the parts of suspension system under considering a good sound quality.
Rumbling sound is one of the most important interior sound of a passenger car. The conventional rumbling noise research was focused on the reduction of the A-weighted sound pressure level. However A-weighted sound pressure level can not give the whole story about the rumbling sound of a passenger car. In this paper, we employed sound metric which is the subjective parameter used in psycoacoustics. According to recent research results, the relation between sound metrics and subjective evaluation is very complex and has nonlinear characteristics. In order to estimate this nonlinear relationship, artificial neural network theory has been applied to derivation of sound quality index for rumbling sound of a passenger car.
본 논문에서는 냉장고로부터 방사되는 소음에 대한 사용자의 불쾌도를 객관적으로 평가하기 위한 방법을 제안하였다. 이를 위해 8개의 상용 냉장고로부터 방사되는 소음이 무향실과 아파트로부터 녹음되었다. 사용자가 냉장고 소음으로부터 느끼는 주관적 청감을 알아보기 위하여 100명의 평가자로부터 청감 실험을 통하여 각 냉장고 소음의 주관적 평가 데이터가 얻어졌다. 그리고 이로부터 심리 음향 속성을 나타내는 파라미터인 5개의 Sound Quality Metric (SQM) 도출하였다. 마지막으로 주관적 소음 평가 데이터와 5개의 객관적 SQM 값 사이에 높은 상관도를 부여하는 냉장고 소음에 대한 객관적 평가 모델이 제시된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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