智能手机声级计APP测量环境噪声的应用研究

郑华平 李炜 范晶晶

浙江中医药大学附属嘉兴中医院耳鼻咽喉科（嘉兴 314000）

噪声是一种全球性的职业和环境健康危害，是导致听力损失的最大可预防原因之一，2013年我国共报告职业病26393例，其中噪声聋681例，占报告总数的2.6%[1]，而且每年以10%以上的速度递增。在美国，传统上嘈杂的行业（采矿，建筑，制造和运输）中有大量有关噪声暴露的信息，工人的NI⁃HL患病率从9.5%到34.8%不等；但在医疗保健以及批发和零售等服务行业，虽然噪声暴露不会低于传统的“吵闹”，但可获得的信息要少得多[2]；另外，许多娱乐活动也伴随着高强度声音，对于此类人群来说，传统的声级计价格昂贵，且需要培训才能正确使用，因此更需要易于使用、便宜的噪声测量设备来了解自己所处环境的噪声并有效控制噪音接触时间，移动技术使得这种声级测量变得可行。本次研究选择相对吵闹的某医院门诊服务中心作为观察地点，采用OPPO R9m及HUAWEI RIO-TL00两种智能手机内置的声级计测量环境噪声，并与标准声级计测量对比，探讨智能手机声级计App的可靠性与准确性。

1 资料与方法

1.1 资料

本次实验采用市场上流行的OPPO R9m及HUAWEI RIO-TL00。软件商店内搜索符合条件的噪声测量App：根据职业相关标准选择智能手机应用：1、报告未加权或加权声级的能力；2、对音量变化快速反应；3、等效连续平均声级（Leq）及最大声级；4、允许校准调整内置麦克风；5、具有保存数字文件功能。通过筛选，实验选用珠海市酷讯科技有限公司开发的Sound Meter(噪音监测器)应用软件，版本2.2.0，均在两款手机Android平台下载安装运行，分别采用内置及随机配置外用麦克风（micro⁃phone，MIC；分别为OPPO,型号MH133及华为，型号P8）进行测量；同时利用声级计（Model AWA 5636，IEC61672：class2 NO.060641，杭州爱华仪器有限公司，性能符合GB 3785-2010 2级规定，测量范围在30～130dB(A)）进行测量对比。

1.2 测试方法

选取相对吵闹且声源分布相对均匀的某医院门诊服务中心大厅作为测试地点，使用前采用AWA6221B声级计校准器对声级计进行1000Hz和114dB校准。所有手机为原始出厂手机，麦克风测量前均经过校准，同时保证所有测量设备上的时钟都是同步的，测量设备放置在距离墙面和其他反射面1.0 m以上，离地面高1.2m，每部手机及声级计麦克风位置距离在10cm内，每部测量设备同时启动，通过专用摄像机每小时测量一次数据，分别记录7时至16时每整时测量的标准化的平均值(Leq)，连续记录5天。

1.3 统计学处理

均采用SPSS13.0软件进行统计学处理。对两样本进行Pearson相关性分析，描述性统计结果用均值±标准差表示，配对样本t检验，以P＜0.5作为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 分别用不同测量方式测量门诊服务中心环境噪声。结果显示，传统声级计读数高于OPPO R9m和HUAWEI RIO-TL00手机声级计App读数（内置麦克风及外置麦克风），差异均具显著统计学意义（P＜0.5）。见表1。

2.2 不同时间点各测试方式测量噪声值，见图1。标准声级计与智能手机声级计测量结果均呈高度正相关（内置麦克风r=0.7，P＜0.05；外置麦克风r=0.8，P＜0.05。OPPO手机App和HUAWEI RIO-TL00手机App读数与标准声级计之间的差值(内置和外接麦克风)，分别为3.9±1.7、4.8±1.7（dB A）和2.5±1.3、2.9±1.3（dB A）。

图1 不同测量方法在不同时间点测量值（dBA)Fig.1 Readings of different tests in different time（dBA）

3 讨论

噪声，是能够引起人烦躁或音量过强而危害人体健康的声音,是给听到它的人带来烦恼的、不受欢迎的声音。影响人们工作、学习、休息的声音都被称为噪声。长期生活、工作在噪声环境下而不采取任何防护措施，不仅有可能导致永久性听力损伤，还会影响到非听觉系统，另外干扰语言交流，影响工作效率，导致事故率增高。随着现代工业化进程的加速，噪声污染分布越来越广，危害日趋严重[3]，且目前尚没有有效的治疗方法，早期发现意义重大。智能手机的移动特性使人们轻松管理自己的健康和听力，并可警惕自己避免进入可能对健康听力不利的活动场所。然而，目前关于使用手机噪声测量App缺乏测量精度引起了关于使用此类设备测量噪声的重大争议。

Nast等人[4]发现，iPhone 4S上的各种应用程序所做的测量值存在严重误差，被认为不适合测量噪音。Chucri A[5]等人选用市场上流行的智能手机如iPhone3、iPhone4s、iPhone5、iPod第四代等下载运用的应用程序App进行研究，发现某些应用适合职业和通用噪声测量。Ibekwe TS[6]等人研究了声级计（SLM）和三款智能手机（Samsung Galaxy note3，Nokia S，和 Techno Phantom Z在 Android上运行“Apps”Androidboy1）在不同时间及不同地点的读数，发现SLM和智能手机之间的最大差值为3dB，2型SLM装置在可接受的误差范围内具有很强的相关性（r=0.9），并认为手机androidboy1“应用程序”性能表现出与标准SLM（2型SLM装置）具有良好的相关性和较高的灵敏度。Roberts B[7，8]等认为Ap⁃ple设备的硬件比Android设备更加统一，他们的前期实验中，使用iPod 5G和iPhone4、4s和5s，均采用相同IOS操作系统，选用了NoiSee，SPL nFFT Noise Meter和 Sound Meter，三种应用程序；iMM-6，i436两种麦克风，比较了不同智能设备用于噪声测量精确性，并且评估了使用设备的内部麦克风和外部麦克风进行测量的准确性，在此实验基础上，他们筛选出性能良好的外置MIC及应用程序，测量了不同噪声工作场合8小时时间加权平均值结果发现，iP⁃od测量值高出声级计1.7dBA，认为iPod可以对工作场合进行合理的精确的噪声测量，但没有传统噪声分析仪准确。

本次研究所选两款智能手机均采用Android 5.1版本，软件商店下载相同的噪声测量应用程序Sound Meter，具有显示声音强度的指示器，允许校准，以及供用户自动设置的分贝警告等功能。当用户输入的噪音水平足以导致听力问题或超过了警告临界分贝值时，会引发声音或震动提醒。通过测量并记录平均等效声压级，评估了OPPO和HUA⁃WEI两款智能手机采用同一种噪声测量App测量环境噪声的敏感性与有效性；并且分别采用了手机内置及普通的外接MIC，结果发现，测量数值均低于传统声级计测量值，使用该两款智能手机内置麦克风，差值均值分别为3.9±1.7和4.8±1.7（dB），通过比较，采用外置麦克风，两者测量值均有所提升，与传统声级计差值缩小，但与传统声级计比较，仍存在显著差异。不过，当我们分析智能手机与标准声级计之间的相关性时发现，两者在测量值上存在显著相关（r=0.8，P＜0.05），考虑可能与手机开发商采用的麦克风元件和其他音频组件差异所致，或可认为排除手机麦克风自身的局限性，仍然具有一定的参考价值。与传统的声级计相比，尽管手机测量的Leq较传统声级计低，仍然可以用来初步评估周围环境噪声，在精确度方面，可以通过配备外部校准麦克风手机以缩小差异，这也与之前研究结果一致。

表1 智能手机和声级计测量Leq比较(dB（A）)Table 1 The readings of tests(sound level meter phone apps)against the standard(sound level meters,SLM)

本次研究存在局限性。使用智能手机执行噪声测量存在诸多影响因素，首先，每年多个制造商生产出数百种具有不同组件和操作系统的智能手机型号，大量的噪声测量应用程序的开发，获取噪声的分析算法的核心技术不同，应用程序和软件更改的速度使得很难绝对肯定地说哪个应用程序将提供最准确的测量。其次，麦克风方面，传统的噪声剂量计是为了单一目的而构建的，而当前的智能手机内部麦克风或被设计为仅以足够的准确度捕获人的语音以传达信息，而不是执行声级测量，即使是所谓的“飞行模式”（即禁用通信功能）的工厂新智能手机也在运行许多可能影响应用程序记录噪声测量性能的过程。我们无法检测这种可能的差异。校准智能手机的内部麦克风也非易事。使用外部麦克风可能会提高准确性并降低Android设备测量的可变性，但随着技术提高，大量更新换代的产品尚未得到评估。最后，暴露的噪音特征，也是重要的影响因素。本次研究采用了特定智能手机，特定的App，噪声强度集中在50dB~80dB(SPL)之间，非脉冲噪声环境。那么，在高强度噪声及脉冲噪声环境下采用手机测量的精度如何仍有待于进一步研究，且不排除由于温度、湿度、长期使用、物体干扰等因素的影响。尽管存在诸多技术挑战，但结果表明，仍有可能通过普通手机常用噪声测量App监测，提高人们对工作场所噪声的认识，更好的进行自我管理，有效的防范噪声性损伤，进一步提高人们的听力健康水平。此外，各地不同职业的人们还可以使用他们的智能手机内置传感器，如麦克风，摄像头，全球定位系统（GPS）接收器等技术，收集和共享工作场所的噪声暴露数据，实时获取和显示噪声暴露数据，相关专业研究人员或许可以依靠这些共享数据，建立数据库，促进更好的听力健康和预防工作。

注：本次实验采用测试手机及相关软件无任何利益关系。另外，对杭州惠耳听力技术设备有限公司技术部赵坚高级工程师、徐州医学院附属医院蒋雯博士等提供的无私帮助表示衷心的感谢。