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什么是情境效应(Context Effects)——Sean Olive博士音箱实验系列(一)

什么是情境效应(Context Effects)——Sean Olive博士音箱实验系列(一)

在之前的关于好听和高保真之间的关系的文章中我曾经提到,Sean Olive博士曾经在15年前做过一系列关于人耳主观听感心理声学的非常经典的实验。

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而关于感知平衡度、音色失真等实验只是其中很小的一部分,而本篇文章,主要讲解Sean Olive博士的众多实验中,最常见的其中之一:情境效应(Context Effects)

情境效应(Context Effects)几乎是一种在音箱/耳机试听中最常见的人耳主观听觉现象。

以下是13个不同音箱的主观评分,而蓝色、红色、绿色、粉色代表4次不同的试听。每次试听为4个音箱组成一组试听。

可以很明显的发现,买一个音箱在4次试听中均有不同的主观评分表现。

造成这种现象的可能的原因主要有两种:

  1. 这是听音者前后主观评分的稳定性导致的,这种现象可能只是随机出现的;
  2. 在特定的分组中,在与特定的其他音箱相比较时,会发生参照不同而导致的情境效应,从而导致对相同的音箱的主观评价出现偏差。

通过上图,不难看出,音箱1、5、7、8、9、10、11、12均存在比较明显的主观评分偏差。

从以上表格,可以发现这样一个规律:当一个音箱与两个或两个以上(即占比50%或以上)总体评分相对较低的音箱对比试听时,这个音箱会由于情境效应而获得高于其总体平均值的评分。相反,当一个音箱与两个或两个以上总体评分相对较高的音箱进行对比试听时,这个音箱会由于情境效应而获得低于其总体平均值的评分。

这种现象占到了所有分组测试中的75%(9/12),说明这是一种很容易出现的听觉偏差现象。

A/B test is not a literally A vs. B. Reference audio channel always should be in use.

单纯的AB试听只能听出两款产品的差别,例如ABx试听用于验证人耳听觉的差别域限。

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作为一个在Harman ASE听音能力一般的人,也可以很容易达到Harman How to listen 24级(满级)并保持较高的准确率。正如我在前几天的声学楼年会所做的报告所说,一个比较简单的哈曼品牌车载音响系统通常每个声道有25段EQ,电影院效果器、现场表演、录音室混音制作常用的调音台通常也是16~32段EQ每声道。一个可以主观调节多声道25段EQ的人,如果不能听出24段EQ的区别,那么在逻辑上也是不自洽的。

而在对产品好坏的判断则很容易由于对比试听的参考对象不同而出现不稳定的情况,甚至完全相反的情况。其中,很重要的原因在于,不论是音箱还是耳机,最佳表现均为主观/客观平衡点附近。

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并不是越多越好或者越少越好。

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其原因依旧是参考基准的选择问题。举个简单例子,如果被用作评价尺度参考的产品自身拥有偏多的高频,那么未经训练的听音者很有可能认为AB试听中的另一款产品高频暗淡,从而作出错误的评价。

而我个人之前所做的所有对比测评,均为某产品和参考声音的差距之间的对比,而非不同产品之间直接对比。这也是在声学楼曾提到的评价参考尺度的选择。当然,这一过程不但需要参考听音室的听音经验,也需要极强的听觉记忆能力。

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哈曼国际专门从事主观评价的Global Benchmark部门和专门从事主观调音的ASE部门均以Reference Room为参照进行主观评价。

而目前国际上更主流的MUSHRA测试,也需要对比测试中有两个或两个以上的隐藏参考因子。

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总之,情境效应的影响可能非常大,对音箱的评分造成了正负变化。情境效应的大小和正负由测试中使用的扬声器的数量和相对音质决定。当扬声器在质量和偏好评分上与其他扬声器非常相似时,情境效应的方向变得不可预测。在这些情况下,情境效应实际上可能与听者判断的错误或随机性有关。

而至于听音者判断的稳定性,则是衡量一个听音者本身听音能力的重要标准​,也是中华人民共和国的国家标准。

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情境效应会严重影响听力测试结果或基于听力测试数据的预测模型的准确性和概括性。如果预测模型不是基于无情境效应的主观数据,或者模型不能考虑情境效应的影响,那么它的准确性、应用性和实用性可能会受到一定的限制。有几种可能的解决方案可以最小化情境效应影响,包括这里使用的解决方案;增加扬声器样本大小,随机测试所有扬声器比较组合,以便均匀分布或平衡情境效应偏见。另一种可能的解决方案是使用锚或参考(MUSHRA),目的是减少偏好缩放固有的相对和弹性特征。

以上就是本篇文章的全部内容,主要讲述了由于AB对比试听中无参考因子或无参考听觉记忆可能​导致的问题。接下来Sean Olive博士心理声学实验系列中,一个更容易出现也更难消除、需要更高主观评价能力的光环效应(Halo Effect)。

敬请期待。

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编辑于 2019-09-24

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