基于VR 技术对住宅给排水管道噪声的现场实验研究

2023-07-27刘幼琼王红涛王延涛

机械设计与制造 2023年7期

刘幼琼，王红涛，王延涛

（1.山西工商学院，山西太原 030062；2.太原理工大学，山西太原 030024；3.山西省城乡规划设计研究院有限公司，山西太原 030001）

1 引言

为了应对越来越高的对安静环境的需求，改善居民的生活质量，有必要了解建筑中管道设备产生的噪音并采取相应的弱化措施以创造更卫生、更宜人的居住环境。在非别墅住宅楼（即公寓楼）中，居民更容易受到周围邻居的噪音影响，这些噪音通过天花板、楼层和墙壁传播[1]。对公寓楼噪音引起的争议调查显示，约70%的居民遇到噪音问题，包括家用电器、通话、给排水和楼层的噪音等[2-3]。

随着居民生活方式的多样化，卫生间的给排水噪声会不规则地发生，给排水噪声容易传播，从而导致噪音问题。很多国家都通过建立标准，限制了诸如楼层噪声之类的固体传播噪声和诸如电视声音之类的空气传播噪声，以及交通噪音等典型的外部流入噪音。但是，对于给排水噪声，尚未建立被大众所接受的噪声分类标准[4]。

已有研究针对各种日常生活噪声的实验室进行了不满意评估，并根据供水和排水噪声的满意程度（%）建立了分类。但是，在这样的分类标准中，不满意的概念仍然不是很清楚，因为在实际生活场景中，每个居民对相同噪声源的反应往往是不同的，因此有必要在与实际现场情况更接近的环境中进行更准确、更定量化的研究[5-6]。

虚拟现实（VR）技术可以实现逼真的视觉和听觉情况，已被越来越多地应用于模拟实际环境，近年来，已有学者开始使用VR来主观评估日常生活噪声中的外部噪声[7-8]。VR 技术不仅可以向测试对象提供在实际空间中的真实感，而且还可以通过其视觉位置信息识别声音的方向和响度，因此可以在有限的实验室环境中通过沉浸式声音回放来进行现场评估。然而，尽管具有这些优点，将VR 应用于室内日常生活噪声的研究还很少，尤其是采用VR对室内给排水噪音的研究，还鲜见有相关报道。

这里采用VR技术对公寓楼住宅的给排水噪音进行了评价，并对评价结果的影响因素进行了较为系统的定量化研究。本研究中，建立了四种类型的噪声评估场景，并通过更改声压级和使用/不使用头戴式设备（HMD）来评估允许的忍耐极限和烦扰度。此外，通过语言表达评估和语义差异测试的敏感性调查，研究了语义差异因素对主观评估的影响。

2 物理参数

2.1 现场测量

为了确定供水和排水噪音的物理特征，对一个典型的59m2的公寓进行了各种测量。此外，对卫生间的噪声进行了测量，该噪声在三个供水和排水噪声源处（水槽、马桶和淋浴房）中显示出最大的噪声水平，并为听觉测试记录了该声音。

关于从卫生间产生的供水和排水噪音，分析了在本层楼层的卫生间中记录的声音以及在紧挨其下一层的卫生间和客厅中记录的声音；并在听觉评估中使用了记录在下一层卫生间内部的声音。

如图1所示，分别从距噪声源1m和距墙壁0.75m的位置选择各自的测量位置，并且麦克风之间的距离至少为1m。为了在卫生间的一个位置和客厅的五个位置进行噪声评估，使用了1/2英寸的麦克风（GRAS），并且为了记录双耳声音，使用了双耳麦克风。另外，通过使用AS-70便携式声级计（RION），收集了声音数据。对于双耳录音，假设人们坐在座位上会听到噪音，以将麦克风直接面对卫生间，并将声音收集位置的高度固定为1.2m，以反映人们的惯常生活方式。为了使用HMD 进行听觉评估，使用Samsung Gear360从客厅的中心以360°的角度观看卫生间，从而获得3D视觉图像。另外，空间中未放置家具，背景噪音约为30dBA。对于马桶的供水和排水噪声，从排水开始（即水从管道中流下时）到结束共记录了大约30s的声音。

图1 现场测量位置示意图Fig.1 Schematic Diagram of Site Measurement Location

2.2 测量结果

2.2.1 声级和频谱

本层和其正下方楼层的供水和排水噪声水平以及它们各自频带的特性，如图2所示。如图2（a）所示，可以根据给水和排水的声压按时间区分供水和排水噪声的变化特性，并且本层和紧邻其的下一层具有相似的变化趋势。具体而言，在开始排水的0s到8s期间，由于存在水锤现象，在本楼层的两个卫生间和紧挨其下的楼层的两个卫生间中，伴随着排水声出现了最高的噪音水平。在8s到30s期间，即8s开始供水后，供水流过管道，最大声压级呈现出削减并趋于平坦的特性，因为本楼层的供水声为60dBA，而紧邻其下的楼层为30dBA，从而大幅降低了噪音水平。

图2 使用马桶的供水和排水噪音的声级变化及频谱图：（a）声级变化；（b）本层频谱；（c）下层频谱Fig.2 Sound Level Variation and Sspectral Chart of Water Supply and Drainage Noise from the Use of Toilets

在每个频带中均观察到本楼层卫生间的最高噪声，特别是在1kHz 频带中，排水噪音最高，如图2（b）、图2（c）所示。在（250～2000）Hz 范围内，本层比下层测得的给排水噪音至少高出20dBA，且在500Hz 和1.5kHz 区间基本维持在一个较强的水平。与其他频段相反的是，低于500Hz时，下层噪音比上层噪音更大。低频声音在下层更强是由上层排水、供水时管道中的水流声音通过管道和管道周边的楼板传播特性引起的，可以进一步推测，由于建筑物形状及楼板结构形式和施工工艺不同，下层接收到的噪音分布也将不同。

2.2.2 音质指标

对于本层及其下面楼层的给水和排水噪音，根据时间变化分析了声音质量参数，即响度、清晰度、粗糙度和起伏强度，结果如图3所示。响度表征的是人耳感受到的声音大小，图3（a）显示本层的响度波动范围大约是其下层的响度波动范围的两倍。这是因为，与声级变化情况一样，由于在供水或排水时声音通过楼板结构的振动传递，在下层接收点产生主要作用的是低频噪声。另一方面，响度对高频噪声的影响更为敏感，因为高频噪音具有非线性、听力掩蔽特性等。这也印证了图2（b）频率分布所示的本楼层比其正下方楼层显示出更大高频分量的结论。

图3 供水和排水噪音的声音质量指标：（a）响度；（b）清晰度；（c）粗糙度；（d）波动强度Fig.3 Sound Quality Indicators for Water Supply and Drainage Noise

清晰度是通过特定响度值由低频到高频之间的分布形式确定的。图3（b）显示，由于高频带的影响，响度的增加导致清晰度的增加，因此可以确定高频带对噪声的影响较大。粗糙度表示人对噪声的时间变化的感知，该参数由15Hz到300Hz的声音调制确定，如图3（c）所示，粗糙度与声级的变化相似。波动强度显示了对噪声变化的主观感觉，并基于4Hz调制频率确定，如图3（d）所示。对于本层的给排水噪音，在初始排水时段波动强度达到最大，即声级的变化最大；在（8～30）s时段，本层和下层的波动强度则比较接近。

3 实验研究

3.1 实验方法

3.1.1 实验设计

为了评估公寓建筑物的供水和排水噪声的主观反应，在半消声室中设置了以下四个场景来评估室内环境噪声，即耳机、扬声器、耳机和HMD以及扬声器和HMD，如图4（a）～图4（d）所示。本研究中，设定的背景噪声约为25dBA，属于中频带，测试空间测得的混响时间（T30）为0.2s。

图4 不同的实验设置（a）耳机；（b）扬声器；（c）HMD+耳机；（d）HMD+扬声器；（e）360°可视图像Fig.4 Different Experimental Setup

本实验中使用了开放式耳机（Sennheiser HD-650），Genelec 8030C 扬声器和Samsung Gear VR（HMD）等设备[9-10]。图4（e）显示了在记录实际供水和排水噪声的位置捕获的视觉体验，通过HMD为测试者提供的3D空间的视觉信息，使人感到沉浸在该空间中。为了检验这种沉浸感在主观评价上的差异，这里仅假设内部空间为空的情况，因为该情况被认为是最恶劣的噪音环境。

基于最初10s的马桶噪音的平均声压级为43.1dBA，评估声源的声压级以平均声级为基础，分别改变-6dBA，-3dBA、0dBA、+3dBA和+6dBA，以3dBA为级差，总共使用了5个声源声级，范围为（37.1～49.1）dBA。实验中随机两次重复提供声源，以减少测试对象对初始刺激的反应误差。此外，在评估之前，实验考虑了在低频频段中通过耳机和扬声器播放声音而产生的声压损失效应。

3.1.2 实验程序

参与本次实验的共计有40位测试对象（24位男性和16位女性），他们均居住在公寓楼中，并经历过供水和排水噪音。测试对象的年龄为（20～32）岁（平均年龄=23.3，标准差=3.13）。在测试之前，使用听力计（Rion AA-77）设备评估测试对象的可听范围，并验证每个测试对象的听力水平正常。

在测试之前，使用20个与基于噪音的情绪相关的表达单词以及11点数字评分系统来评估测试对象的敏感性。测试对象听完下面楼层的5个前10s声音片段后即回答调查问题。使用11个数字评分（0：完全不使用～10：非常）对烦恼程度进行了评估，此外，对于所产生的噪音的容许耐久性极限进行了评估。

最后，为了评估供水和排水噪声的语义差异，选择了表达供水和排水噪声的形容词，并研究了测试对象对噪声的感知。在600种日常生活中表达噪音的形容词中，选择了70个适合给排水噪音评估的单词，在5分制的数字评分量表上，40位测试对象评估了所提供的词汇是否适合于评价供水和排水噪声，并且从评估结果中选择了前14个形容词。在本实验中，通过使用7点数字评分系统，根据选择的14 个表示形容词来评估供水和排水噪音：“动态”、“强烈”、“激流”、“嘈杂”、“喧嚣”、“大声”、“不能接受的”、“烦人”、“不愉快的”、“不利的”、“烦人的”、“不满意的”、“不舒适的”和“可听见的”。

3.2 实验结果

3.2.1 容许极限

不同噪音水平下可接受的人员的比例，如图5所示。不同实验设置下显示出耐力水平也有所差异，与仅使用耳机或扬声器的情况相比，通过HMD提供视觉信息的情况耐力水平较低，从而表明该情况下测试对象的反应更加灵敏[11]。

图5 不同情况下接受程度与声级的关系Fig.5 The Relationship Between Acceptability and Sound Level Under Different Circumstances

对图5 中的离散数据进行了回归分析，每条回归曲线与原始数据的相关系数均不小于0.90，即表明拟合程度较高。如果以50%的接受比例为基准设定容许极限，则仅使用耳机、只使用扬声器、耳机和HMD以及扬声器和HMD四种情况下，对应的容许极限分别为44.8dBA、44.1dBA、44.1dBA 和42.8dBA。这表明在同时使用扬声器和HMD的情况下容许极限最低。

为了确定声音播放方法（即通过扬声器或耳机）和HMD在容许极限范围内的影响，进行了统计分析。由于噪声的主观评估不仅受到评估设置的影响，而且还受到声压级（LAeq）的影响，因此对这个两个因素作为独立变量进行了协方差分析，计算结果如表1所示。研究声音播放方法与LAeq关系的情况I的计算表明，协变量LAeq具有显著的影响效果（F（1，37）=547.78，P＜0.01），而当LAeq被固定时，根据声音播放方法计算得到的统计参数与前者具有显著差异（F（1，37）=6.12，P＜0.05）。研究HMD 与LAeq关系的情况II 的计算表明，当LAeq 被固定时，使用或不使用HMD 的情况下的允许极限显示出显著差异［F（1，37）=7.18，P＜0.05］。

表1 声音播放和HMD与LAeq的协方差分析Tab.1 Covariance Analysis of Sound Playback with HMD and LAeq Parameters

3.2.2 烦扰程度

在四种不同的实验设置中，烦扰比例随声级的变化分布情况，如图6所示。图6 显示，在耳机场景中，使用和不使用HMD情况下的烦恼程度差异不明显。但是，在扬声器场景中，当通过HMD提供视觉信息时，总体烦扰水平明显上升。

图6 不同情况下烦扰比例与声级的关系Fig.6 The Relationship Between Annoyance Ratio and Sound Level Under Different Circumstances

通过使用与容许极限相同的方法，进行了回归分析，其结果如图6所示。并且每条回归曲线都与总体评估数据高度相关（相关系数R≥0.9）。在使用耳机、扬声器和耳机+HMD 的三种评估设置中，烦恼程度的回归模型结果显示出相似的趋势；但是，在扬声器+HMD设置中，观测者对噪声增加的反应更为敏感。

类似于容许评价，采用50%中位线作为烦扰评价的基准线，结果表明，仅使用耳机、只使用扬声器、耳机和HMD以及扬声器和HMD 四种情况下，达到烦扰标准对应的声级LAeq 分别为42.0dBA、41.1dBA、42.4dB、39.8dBA。显然，这些值低于容许极限的结果，这意味着当测试对象感到烦恼和无法忍受时，各点之间的声压级存在细微差异。此外，根据50%的测试对象开始感到烦扰的噪声水平，仍可以忍受声级增加（1.7～3.0）dBA。此外，测试对象的烦恼反应在使用和不使用HMD的情况下显示出很大的差异。

由于烦恼的回归曲线在（20～80）%范围内显示出良好的线性关系，公式为：

线性关系的平均斜率为6%，这意味着每当供水和排水噪声增加1dBA时，感到烦躁的测试对象的比例就会增加6%。已有的关于供水和排水噪声研究的不满意评估结果为每增加1dBA不满意比例增大约3%，从而证实了HMD 对噪声的主观评估的效果。

3.2.3 语义表达

使用形容词对供水和排水噪声的语义差异测试结果，如图7所示。

图7 不同情况下给排水噪声的语义分布Fig.7 Semantic Distribution of Water Supply and Drainage Noise Under Different Conditions

经分析，形容词被分为两个类别，一类是对噪音现象的描述，另一类是对噪音的情感反应。与没有使用HMD的情况相比，在使用HMD的情况下，不论是对现象的描述还是对噪音的情感反应都表现出更高的评估结果。此外，使用扬声器的评估结果要比使用耳机的评估结果稍高，因此再次确认，如果采用扬声器播放声音，测试者对于允许的耐力极限和烦恼评估，反应更加敏感。

对所有语义进行了解释力分析结果，如表2 所示。由表2可知，整体上看，因素1 和因素2 在不同设置情况下对噪音的评估分别具有77%和6%的解释力。因素2的整体解释力比因素1低，是因为因素2主要由与情感表达有关的词语组成，而这种情感状态是由于因素1产生的物理现象引起的。

表2 供水和排水噪声评估的因素分析Tab.2 Factor Analysis of Water Supply and Drainage Noise Assessment

尽管HMD对采用耳机播放声音时的影响比较小，但在采用扬声器播放声音的情况下，使用HMD使得因素1 的解释能力提高了5%。同样，在情感表达方面，使用HMD与否在耳机播放声音情形下对噪音评估的解释力影响也很小。但是，在扬声器播放声音情形下，使用HMD 后因素2 的解释力降低了4%。由此可见，对于使用HMD的情况，测试对象使用与噪声的物理现象相关的词语更强烈地评估了供水和排水噪声。

4 结果与讨论

4.1 噪声敏感度对烦扰度的影响

噪声敏感度是影响主观评估烦恼度的非声学参数之一，即使噪声具有相同的声压级，烦扰度也会根据灵敏度不同而有所不同。根据之前的研究，参与评估的测试对象分为高敏感、正常和低敏感三组：分别为8人（20%），24人（60%）和8人（20%）。对于四种评估情形，将烦恼度按20%间隔进行均匀划分，如图8所示。分析了各个评估情形的回归曲线，结果显示总体相关性高达0.84以上，尤其是低灵敏度组显示出0.93以上的高相关性。

图8 不同噪声敏感度组的烦恼比例分布Fig.8 The Distribution of Annoyance Ratio in Different Noise Sensitivity Groups

对于正常敏感组，各种情形下测得的烦恼水平没有太大差异；但对于高敏感组和低敏感组，使用HMD与否极大地影响了烦恼水平。在耳机播放声音的情形中，使用HMD几乎对每个灵敏度组都没有影响，并且根据声压水平对各组之间的烦恼百分比进行比较表明，高灵敏度和正常灵敏度组的趋势相似，而低敏感性组则有明显差异。

相比之下，在扬声器播放声音的情形中，使用HMD对各灵敏度组的烦扰结果的影响有所不同。当使用HMD时，烦恼每增加20%，所需要的声压级的增加量逐渐减小，这说明HMD对评估结果的影响很大。特别是在高灵敏度组的情况下，超过80%的烦扰度的声级值对应于正常和低敏感度组甚至会表现为20%以下的烦扰度。因此，不同敏感性组之间存在很大差异，也就是说，由于个人的敏感性差异，供水和排水噪声的烦扰结果会有所不同。

4.2 实验环境对受试者反应的影响

采用逻辑回归分析研究了声音播放方式和是否使用HMD以及噪音声压级对容忍极限测试结果准确性的影响。分析中控制的变化因素为是否使用HMD和扬声器以及声压级大小，分析得到的统计结果为χ2（3，n=800）=277.47，p＜0.01；正响应和负响应的容许度分别为77.8%和73.5%，整体容许度为75.9%。每个独立变量的逻辑回归系数、Wald检验和比值比，如表3所示。

表3 对容许极限影响的逻辑回归分析Tab.3 The Results of Sequential Regression Analysis

在统计显著性水平为0.05 时，声音播放方式、HMD 和声压级都具有明显的局部影响。当控制其他变量时，根据声音播放方式的比值比是对容差的负响应与正响应之比；扬声器产生的噪音比耳机产生的噪音高1.45倍。

另外，当控制其他变量时，使用HMD的比值比也被预测为高1.45倍。对于声压级的比值比，当LAeq增加1dBA时，测试对象认为达到容许极限的可能性提高了1.39倍。

此外，为了评估各环境独立变量对烦扰度测试结果的影响，将声音播放方式和HMD设置为虚拟变量，并通过常规线性模型进行了回归分析，结果，如表4所示。声音播放方式的回归系数为0.30（t=2.03，p＜0.05），这表明相比在耳机环境中，在扬声器环境中烦恼度的评估值大约高出0.3倍。

表4 对烦扰度影响的逻辑回归分析Tab.4 Logistic Regression Analysis of the Influence of Perturbation

将耳机环境更改为扬声器环境产生的效果类似于更改播放方式产生的效果。与扬声器环境相比，在耳机播放环境中噪音只是在测试对象的脑海中形成图像，而无法真正模拟实际的噪音环境。但是，通过HMD提供视觉刺激，能够实现声音的外部化并提供与扬声器环境相似的环境。此外，声压级的回归系数为0.365（t=20.96，p＜0.01），噪音水平每提高3dBA，烦恼度提高1.1，在三个因素中这是影响最为显著的。

因此，在室内噪声评估中，虽然噪声水平的影响最大，但声音播放方法（耳机或扬声器）以及是否通过HMD提供视觉信息也对噪音的主观评估有比较明显的影响。