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數位音樂科技(五):聲音的原料和加工 – 上集

Muzik Online
・2014/12/11 ・1809字 ・閱讀時間約 3 分鐘 ・SR值 437 ・四年級

作者:官大為(Wiwi)

我在上一篇文章提到,電子樂器發出聲音的方法,大致上可以分為兩大類,一種是「數學算出來的聲音」,另一種是「預錄好的聲音」,而大部分的家用數位鋼琴使用的都是後者。

這說起來非常地合邏輯,畢竟如果你想要你的電子樂器發出逼真的鋼琴、小提琴長笛等等真實樂器的聲音,你就去拿真的鋼琴、小提琴、長笛來錄音然後存進去就好了。

但如果我們追求的不是真實樂器的聲音呢?如果我想要自己創造一個從來沒有人聽過的、也沒有任何實體樂器可以發出的聲音,要怎麼做?

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這個時候你就需要一台用數學算出聲音的合成器(synthesizer)了!

合成器好難聽?

首先我需要先幫合成器平反一下。

討論到關於合成器的聲音時,許多喜愛古典音樂、以及習慣於演奏傳統樂器的人,可能會覺得合成器的聲音沒有「生命力」,或是合成器的聲音很「不像」。
「這個音色不是標記 piano 嗎?聽起來一點都不像鋼琴啊!比真的鋼琴差多了~」

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我在以前自己也有這種想法,但隨著我對合成器的認識越來越深,我才理解到我根本就錯過了合成器的重點。合成器存在的重點,從來就不是要模仿真實樂器的聲音,而是要讓使用者更了解聲音物理的本質,進而能自己創造出藏在腦海裡的聲音。

我今天要很白話⋯⋯

雖然我的文章風格一直都是走很白話的路線的,但我還是要先說,合成器發聲的原理以及細節,要詳細解釋可能都可以寫一整本書了,而我現在要嘗試的,是用最淺顯易懂的語言來讓大家都可以了解它。如果你是這方面的專業人士,請原諒我必須跳過許多專有名詞以及細節。

聲音的原料

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合成器發出聲音的第一步,就是用數學公式,產生一些基本的波形,一般合成器中最常見的波形大概有四種,分別是正弦波(sine wave)、三角波(triangle wave)、鋸齒波(sawtooth wave)和方波(square wave),它們長得像是下面這個樣子。

每一種波形都有各自不同的音色,如果要完全避免使用專有名詞來形容這四種音色的話,我會說正弦波聽起來最「純」、三角波「有點悶悶的」、鋸齒波聽起來「很亮、很鋸齒」,而方波像是「任天堂紅白機配樂」的那種音色。

接下來是這四種音色的聲音範例,聽聽看吧!你會用什麼形容詞來形容他們呢?
正弦波:


三角波:

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鋸齒波:


方波:

像這樣子的簡單的波形,就是合成器聲音的基礎原料,然後這個原料會被丟到下一個部門「濾波器」進行加工。

就算是原料也不單純

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假設我們選定了鋸齒波來當作基礎原料,我現在要用鋸齒波來彈一個音給你聽,仔細聽它的音色喔:


雖然這只是簡單的一個音而已,但這個聲音其實已經包含著許多不同頻率的成分,從很低到很高都有。我現在要把這個聲音的低頻、中頻、高頻部分分解開來,所以你能夠了解我說的「許多不同頻率的成分」是什麼意思。

低頻:


中頻:

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高頻:

再聽一次一開始的聲音,現在你是否可以感覺到,這個聲音是由上面的三個成分疊合在一起而成的呢?


濾波器

「濾波器」(filter)的功能,就是用來把一個聲音中的某些頻率過濾掉,或是把某些頻率加強,藉由調整濾波器的設定,我們可以將相同的原料轉變成完全不同風味的各種音色。

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我接下來同樣要用鋸齒波彈奏一小段音樂,然後我讓它經過各種不同設定的濾波器,示範光是把相同原料中不同的頻率過濾掉,就足以產生許多聽起來完全不同的音色。

原始鋸齒波:


濾波器設定 1:


濾波器設定 2:


濾波器設定 3:


濾波器設定 4:


濾波器設定 5:

濾波器不一定要永久維持靜態的設定,我們也可以在一個音持續的過程中讓濾波器不斷變化,在接下來的例子,我要彈一個鋸齒波和弦,然後慢慢地把高頻率過濾掉,再慢慢地恢復原來音色,聽聽看!


下集待續

關於合成器、聲音的原料與加工的故事還沒有完,我們還有什麼招式可以用來創造新聲音呢?我們下一篇繼續噢!

(Wiwi)

轉載自MUZiK ONLiNE 名家隨筆

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快!還要更快!讓國家級地震警報更好用的「都會區強震預警精進計畫」
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/01/21 ・2584字 ・閱讀時間約 5 分鐘

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本文由 交通部中央氣象署 委託,泛科學企劃執行。

  • 文/陳儀珈

從地震儀感應到地震的震動,到我們的手機響起國家級警報,大約需要多少時間?

臺灣從 1991 年開始大量增建地震測站;1999 年臺灣爆發了 921 大地震,當時的地震速報系統約在震後 102 秒完成地震定位;2014 年正式對公眾推播強震即時警報;到了 2020 年 4 月,隨著技術不斷革新,當時交通部中央氣象局地震測報中心(以下簡稱為地震中心)僅需 10 秒,就可以發出地震預警訊息!

然而,地震中心並未因此而自滿,而是持續擴建地震觀測網,開發新技術。近年來,地震中心執行前瞻基礎建設 2.0「都會區強震預警精進計畫」,預計讓臺灣的地震預警系統邁入下一個新紀元!

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連上網路吧!用建設與技術,換取獲得地震資料的時間

「都會區強震預警精進計畫」起源於「民生公共物聯網數據應用及產業開展計畫」,該計畫致力於跨部會、跨單位合作,由 11 個執行單位共同策畫,致力於優化我國環境與防災治理,並建置資料開放平台。

看到這裡,或許你還沒反應過來地震預警系統跟物聯網(Internet of Things,IoT)有什麼關係,嘿嘿,那可大有關係啦!

當我們將各種實體物品透過網路連結起來,建立彼此與裝置的通訊後,成為了所謂的物聯網。在我國的地震預警系統中,即是透過將地震儀的資料即時傳輸到聯網系統,並進行運算,實現了對地震活動的即時監測和預警。

地震中心在臺灣架設了 700 多個強震監測站,但能夠和地震中心即時連線的,只有其中 500 個,藉由這項計畫,地震中心將致力增加可連線的強震監測站數量,並優化原有強震監測站的聯網品質。

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在地震中心的評估中,可以連線的強震監測站大約可在 113 年時,從原有的 500 個增加至 600 個,並且更新現有監測站的軟體與硬體設備,藉此提升地震預警系統的效能。

由此可知,倘若地震儀沒有了聯網的功能,我們也形同完全失去了地震預警系統的一切。

把地震儀放到井下後,有什麼好處?

除了加強地震儀的聯網功能外,把地震儀「放到地下」,也是提升地震預警系統效能的關鍵做法。

為什麼要把地震儀放到地底下?用日常生活來比喻的話,就像是買屋子時,要選擇鬧中取靜的社區,才不會讓吵雜的環境影響自己在房間聆聽優美的音樂;看星星時,要選擇光害比較不嚴重的山區,才能看清楚一閃又一閃的美麗星空。

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地表有太多、太多的環境雜訊了,因此當地震儀被安裝在地表時,想要從混亂的「噪音」之中找出關鍵的地震波,就像是在搖滾演唱會裡聽電話一樣困難,無論是電腦或研究人員,都需要花費比較多的時間,才能判讀來自地震的波形。

這些環境雜訊都是從哪裡來的?基本上,只要是你想得到的人為震動,對地震儀來說,都有可能是「噪音」!

當地震儀靠近工地或馬路時,一輛輛大卡車框啷、框啷地經過測站,是噪音;大稻埕夏日節放起絢麗的煙火,隨著煙花在天空上一個一個的炸開,也是噪音;台北捷運行經軌道的摩擦與震動,那也是噪音;有好奇的路人經過測站,推了推踢了下測站時,那也是不可忽視的噪音。

因此,井下地震儀(Borehole seismometer)的主要目的,就是盡量讓地震儀「遠離塵囂」,記錄到更清楚、雜訊更少的地震波!​無論是微震、強震,還是來自遠方的地震,井下地震儀都能提供遠比地表地震儀更高品質的訊號。

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地震中心於 2008 年展開建置井下地震儀觀測站的行動,根據不同測站底下的地質條件,​將井下地震儀放置在深達 30~500 公尺的乾井深處。​除了地震儀外,站房內也會備有資料收錄器、網路傳輸設備、不斷電設備與電池,讓測站可以儲存、傳送資料。

既然井下地震儀這麼強大,為什麼無法大規模建造測站呢?簡單來說,這一切可以歸咎於技術和成本問題。

安裝井下地震儀需要鑽井,然而鑽井的深度、難度均會提高時間、技術與金錢成本,因此,即使井下地震儀的訊號再好,若非有國家建設計畫的支援,也難以大量建置。

人口聚集,震災好嚴重?建立「客製化」的地震預警系統!

臺灣人口主要聚集於西半部,然而此區的震源深度較淺,再加上密集的人口與建築,容易造成相當重大的災害。

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許多都會區的建築老舊且密集,當屋齡超過 50 歲時,它很有可能是在沒有耐震規範的背景下建造而成的的,若是超過 25 年左右的房屋,也有可能不符合最新的耐震規範,並未具備現今標準下足夠的耐震能力。 

延伸閱讀:

在地震界有句名言「地震不會殺人,但建築物會」,因此,若建築物的結構不符合地震規範,地震發生時,在同一面積下越密集的老屋,有可能造成越多的傷亡。

因此,對於發生在都會區的直下型地震,預警時間的要求更高,需求也更迫切。

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地震中心著手於人口密集之都會區開發「客製化」的強震預警系統,目標針對都會區直下型淺層地震,可以在「震後 7 秒內」發布地震警報,將地震預警盲區縮小為 25 公里。

111 年起,地震中心已先後完成大臺北地區、桃園市客製化作業模組,並開始上線測試,當前正致力於臺南市的模組,未來的目標為高雄市與臺中市。

永不停歇的防災宣導行動、地震預警技術研發

地震預警系統僅能在地震來臨時警示民眾避難,無法主動保護民眾的生命安全,若人民沒有搭配正確的防震防災觀念,即使地震警報再快,也無法達到有效的防災效果。

因此除了不斷革新地震預警系統的技術,地震中心也積極投入於地震的宣導活動和教育管道,經營 Facebook 粉絲專頁「報地震 – 中央氣象署」、跨部會舉辦《地震島大冒險》特展、《震守家園 — 民生公共物聯網主題展》,讓民眾了解正確的避難行為與應變作為,充分發揮地震警報的效果。

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此外,雖然地震中心預計於 114 年將都會區的預警費時縮減為 7 秒,研發新技術的腳步不會停止;未來,他們將應用 AI 技術,持續強化地震預警系統的效能,降低地震對臺灣人民的威脅程度,保障你我生命財產安全。

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指甲刮黑板的聲音,為何讓人難以忍受?
雅文兒童聽語文教基金會_96
・2023/10/22 ・2522字 ・閱讀時間約 5 分鐘

  • 朱家瑩/雅文基金會聽語科學研究中心 研究員

想像一下當你聽到手指甲刮著黑板產生的摩擦聲,或者是拿著叉子摩擦著不鏽鋼碗的聲音,抑或是小孩的哭叫聲,有沒有哪一個聲音會讓你全身起雞皮疙瘩,想要用手摀住耳朵,甚至是情緒爆炸、只想要遠離現場呢?這些讓人不適的聲音,是有其特有的聲學特質?或是其他緣故呢?

想像一下指甲刮黑板的聲音。圖/Pexels

不是尖銳、高頻音就刺耳,而是流淌在你我血液的祖先智慧

一般認為,令人不適的聲音是因為刺耳的高頻聲,尤其像是手指甲刮黑板時所產生的摩擦聲,其中那種「ㄍㄧ ㄍㄧ ㄍㄧ」的聲音,似乎是造成不適感的主因。

然而,Halpern、Blake 和 Hillenbrand(1986)這三位研究者對於這個現象感到好奇,因此他們進行了一項實驗 [1],他們將那些令人不適聲音(如:刮金屬或石板的聲音)中的高頻音減弱。

結果顯示,即使減弱尖銳的高頻聲音,受試者仍然感到不適,因而主張尖銳的高頻音並不是造成不適感的主因。接續 Halpern 等人在企圖尋求答案時,意外發現刮黑板的聲音頻譜圖跟靈長類猴子的警告叫聲非常相似,因而大膽推測這個不適感並非高頻音造成的,而是源於人類祖先的記憶。

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人類對特定頻率區間的聲音感知最敏感,加上跨感官的連結,讓人聽到某些音就不適

可惜,到底是不是來自老祖先的智慧傳承,這點未獲得後續研究的支持。另一方面,Kumar 等人(2008)進一步以聲學分析探究是否是因特定頻率導致聆聽的不適感時,發現聲音中涵蓋 2500-5500 赫茲這個頻率區間的聲學頻率似乎特別容易引起聽者的不適感 [2]

有沒有哪一個聲音會讓你全身起雞皮疙瘩,想要用手摀住耳朵?圖/Pexels

他們推測這可能是因為這個頻率範圍的聲音感知上最為強烈,同時也具有最高的能量,因此使得聽覺系統特別對這些頻率的聲音敏感。

但是,我們平常聊天談話中也涵蓋了這個頻率範圍的聲音,除了頻率之外,是不是還有其他因素造成對某些聲音的不適感呢?

Ro 等人(2013)發現當聽到聲音時,聲音進入大腦的聽覺皮質同時,會傳遞訊號到觸覺感官系統,啟動了觸覺感官,讓聽者聽到聲音時,「感覺」到自己的皮膚彷彿被指甲刮的刺痛感 [3]

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聽聲音會啟動身體觸覺感官系統並非只存在刮黑板這類聲音,有些人在聽到音樂聲,像是聽到低音貝斯的聲音時,也會感覺到自己的身體也在震動,甚至感受到皮膚的不適感 [4、5]

也許因為這個跨感官的訊號傳遞,讓身體的其他部位也出現不適的感受,才會讓聽者對於這些聲音感到不適。

當感知到令人不適的聲音,杏仁核會依據習得經驗,決定是否啟動保護機制!

Zald 與 Pardo(2002)發現當聽到讓人感到不適的聲音刺激時,大腦中的杏仁核(amygdala)會高度活化 [6],而杏仁核在大腦中負責掌控恐懼、焦慮、害怕等負面情緒,換句話說,當聲音訊息抵達杏仁核時,它會誘發情緒反應,進而導致我們做出不同行為反應 [7]

杏仁核的啟動是大腦的一種保護機制,透過過往的經驗連結學習會對讓人不適的聲音發出警報[8] ,當聽者遇到可能危及安全的聲音時,杏仁核就會發出警報。

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例如,當聽到車子緊急剎車的聲音時,這個聲音傳送到杏仁核,會進而引起我們想要逃離的反應,或者產生對駕駛者行為的憤怒反應。

由於杏仁核在聆聽這些聲音時會高度活化,Kumar 等人(2012)進一步試圖了解在聆聽令人不適的聲音時,杏仁核在大腦中扮演著怎樣的角色,以及聲音資訊如何被傳遞到杏仁核。

他們的研究結果顯示,聲音刺激會最先傳送到聽覺皮質(auditory cortex)進行聲學訊息處理和分析,解碼聲音所代表的意義,例如,聽到「ㄍㄧ」的剎車聲,解碼出來的是來自汽車或者腳踏車的剎車聲。聽覺皮質處理完畢後,將資訊傳遞到杏仁核,當杏仁核接收到來自聽覺皮質的訊號後,依據這些訊息及過去經驗發出警報 [8],誘發恐懼、焦慮或憤怒等負面情緒,並可能促使進一步的行為反應,像是尖叫、摀住耳朵,或逃離現場。

舉例來說,如果是汽車的剎車聲,基於過去的經驗,可能存在危險,因此可能會誘發恐懼情緒,並引發立馬逃離現場的行為舉動。

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有些人基於過去的經驗,聽到汽車的剎車聲,可能會誘發恐懼情緒。圖/Pexels

然而,如果解碼後的聲音是腳踏車的剎車聲,根據過去的經驗,可能不會有危及生命的危險,因此即便會觸發閃躲的動作行為,但負面情緒可能不如汽車剎車聲來的強烈,可能只會憤怒的罵騎車的人不長眼。

聽到某些聲音,讓人立馬想逃或想戰,也許這個過往的經驗是來自遠古時代祖先的傳承,但更可能是因為聽到這些聲音時,觸覺感官系統被啟動了,身體上「感覺」到不適,所以當不適的聲音再次出現時,杏仁核的活化反應就更增強,讓我們除了單純的接收到聲音之外,也產生了身體及情緒上的反應。

參考文獻

  1. Halpern, D. L., Blake, R., & Hillenbrand, J. (1986). Psychoacoustics of a chilling sound. Perception & Psychophysics39, 77-80.
  2. Kumar, S., Forster, H. M., Bailey, P., & Griffiths, T. D. (2008). Mapping unpleasantness of sounds to their auditory representation. The Journal of the Acoustical Society of America124(6), 3810-3817.
  3. Ro, T., Ellmore, T. M., & Beauchamp, M. S. (2013). A neural link between feeling and hearing. Cerebral cortex, 23(7), 1724-1730.
  4. Koenig, L., & Ro, T. (2022). Sound Frequency Predicts the Bodily Location of Auditory-Induced Tactile Sensations in Synesthetic and Ordinary Perception. bioRxiv.
  5. Lad, D., Wilkins, A., Johnstone, E., Vuong, Q.C. (2022). Feeling the music: The feel and sound of songs attenuate pain. British Journal of Pain, 16(5), 518-527. 
  6. Zald, D. H., & Pardo, J. V. (2002). The neural correlates of aversive auditory stimulation. Neuroimage16(3), 746-753.
  7. LeDoux, J. E. (2000). Emotion circuits in the brain. Annual review of neuroscience23(1), 155-184.
  8. Kumar, S., von Kriegstein, K., Friston, K., & Griffiths, T. D. (2012). Features versus feelings: dissociable representations of the acoustic features and valence of aversive sounds. Journal of Neuroscience, 32(41), 14184-14192.
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這個塵世太喧囂~噪音對我們造成什麼影響?——專訪中研院人文社會科學研究中心詹大千研究員
研之有物│中央研究院_96
・2023/09/17 ・5137字 ・閱讀時間約 10 分鐘

本文轉載自中央研究院「研之有物」,為「中研院廣告」

  • 採訪撰文|呂慧穎
  • 責任編輯|田偲妤
  • 美術設計|蔡宛潔

你有沒有聽到什麼聲音?隱藏在鬧市的噪音汙染

你有留意過生活周遭的聲音嗎?無論是雞犬桑麻的鄉村,或是車水馬龍的都市,都縈繞著各種聲音,這些你可能早已習慣的聲響,卻可能在無形間影響我們的身心健康!中央研究院「研之有物」專訪院內人文社會科學研究中心詹大千研究員,其研究團隊針對臺北市的交通噪音分布特性進行研究,運用 2D 及 3D 噪音地圖呈現 24 小時的實時變化。更透過舉辦公民科學活動,邀請民眾用手機測量並感知生活中的聲音變化。究竟噪音會造成哪些身心疾患?臺北市的噪音曝露情形如何?我們又該怎麼防範噪音汙染呢?

臺北市 2D 噪音地圖
圖|中研院地理資訊科學研究專題中心

太吵了我睡不著!聲音也會影響你的健康?

車輛呼嘯而過的引擎聲令人心驚膽戰,公園此起彼落的蟲鳴鳥叫則讓人心曠神怡。仔細聆聽將發現,每種聲音都帶給人不同的感受,長久下來不僅影響心境、更關乎健康。若我們能掌握周遭環境潛在的噪音汙染,即多了一分守護自身健康的能力。

中研院人文社會科學研究中心詹大千研究員兼副主任,同時也是地理資訊科學研究專題中心執行長,擅長地理資訊科學結合流行病學研究。因 2018 年參與中研院健康雲計畫至英國開會,因緣際會下得知,歐洲對於汙染與健康因子的討論早已包含「噪音」,但當時的臺灣尚無系統性的科學研究。

翌年正巧陽明交通大學公共衛生研究所在繪製「噪音地圖」(noise map)時遭遇難題,而中國醫藥大學附設醫院則想透過聲音監測改善加護病房的噪音問題,再加上中研院資訊科學研究所陳伶志研究員帶領研發的「聲音盒子」(SoundBox)技術支持。在多方開啟合作意願下,一趟監測都市噪音的奇妙旅程就此展開!

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目前世界衛生組織以均能音量 55 分貝作為住宅區戶外的音量建議標準,詹大千進一步提到:「過去進行噪音與代謝症候群研究時,曾分析健檢民眾的自填健康問卷,再比對各地環保局的噪音監測站資料後發現,民眾普遍覺得超過 75 至 80 分貝會覺得吵雜不適,而 50 至 55 分貝以下會感到安靜舒適,就感受性而言與世衛的建議標準相近。」

事實上,有關噪音影響健康的探討由來已久,最初主要關注職業環境的噪音暴露問題,而後擴及生活中的噪音汙染對民眾身心的危害。根據世界衛生組織的研究:

噪音除了會損害聽力,還會導致憂鬱焦慮、睡眠障礙、注意力下降,提高內分泌系統及心血管疾病的發生率,甚至因聽覺刺激降低而增加罹患失智症的風險,影響不容小覷!

中研院人文社會科學研究中心詹大千研究員,與學術及非營利組織展開一趟監測都市噪音的奇妙旅程!
圖|研之有物

是誰那麼吵?用噪音地圖看一看

生活中噪音的來源百百款,常見的包括交通噪音、工程噪音、近鄰噪音、娛樂噪音等,位列行政院環境保護署(今環境部)公害陳情數第一名。

其中,車輛、飛機產生的「交通噪音」動輒飆破 80 分貝,是日常生活中影響範圍最廣,也最容易被忽視的公害。

詹大千參與的研究團隊特別針對臺北市的交通噪音分布特性進行研究,運用 2D 及 3D 噪音地圖呈現 24 小時的實時變化。

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自 2017 至 2019 年進行的交通噪音數據蒐集並非一帆風順。目前臺北市政府環境保護局僅有 12 個環境噪音監測點、12 個道路交通噪音監測點,根據《噪音管制法》規定,每季只須進行 2 次、每次 24 小時的連續監測,而且只在晴天才會測量,導致研究團隊能獲取的資料量相當有限。

但研究團隊並不氣餒,轉而應用交通管制工程處在臺北市內設置的 7 百多組「交通流量偵測器」(Vehicle Detector,簡稱 VD)所測到的即時車流量及車速數據,來輔助噪音地圖的建置分析。

首先,將研究區域進行 500 x 500 公尺的網格分割,臺北市全區共分出 1,032 個網格,網格內具有 VD 測點者共 303 格,無 VD 測點者共 729 格。接著,比對噪音監測站數據與 VD 數據,建立統計模型關係,據此推估出 303 個具有 VD 測點網格的噪音值。

至於其他 729 個無 VD 測點網格,則運用諸如人口密度、土地利用類型、道路特性等環境條件,與前述 303 個具有 VD 測站的網格進行相似度比對,藉以推估其噪音值。

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除了道路交通噪音,臺北市最明顯的噪音來源非松山機場莫屬。研究團隊蒐集臺北航空站 13 處自動監測設備(3 處位於松山機場、10 處位於機場周圍)測到的每小時平均噪音值,依據航空噪音防制區的範圍,將航空噪音值疊加在相對應的網格內。

至於環保局僅有晴天監測的噪音資料,研究團隊也沒忘記補強,透過模型考慮中央氣象局的降雨資料參數,將降雨造成的環境音加入噪音總量中,試圖更貼近真實的噪音狀況。

最後,為了驗證用 VD 偵測資料進行噪音值推估的可信度,研究團隊也實地架設中研院資訊所研發的「聲音盒子」收錄現場噪音值,驗證推估數值的準確度。

圖|研之有物(資料來源|詹大千)
聲音盒子是在「空氣盒子」(AirBox)的基礎上,增加感測聲音分貝數的儀器。每分鐘會提供一組感測值,含至少 30 次取樣的聲音最大值、最小值、中位數和均能音量,大幅提升傳統環境感測的時間解析度,提供尺度更細微的環境變化資訊。
圖|研之有物

研究團隊更進一步運用 3D 建模呈現噪音在不同高度的衰減變化。在假設每棟建築暴露的交通噪音來自最近道路的條件下,將道路到建築物的水平距離、所在樓層的垂直高度(假設每層樓高度為 3 公尺)等資料納入衰減模式。

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計算結果顯示,每上升一層樓大約下降 0.4 分貝,再將模式推估值與不同樓層測量到的實際噪音值進行比較驗證,最終在 3D 地圖上以分層填色的色塊顯示不同樓層的噪音值。

圖|研之有物(資料來源|詹大千)
中午 12 點的大安森林公園周遭,從 3D 噪音地圖可以看到每一樓層的噪音值,因低樓層靠近馬路,接收到的噪音比高樓層多。
圖|研之有物(資料來源|中研院地理資訊科學研究專題中心

程式設定每 5 分鐘抓取一次 VD 數據(數據的精度為每分鐘一筆),並運用建置在國家高速電腦中心的運算平台來視覺化大量的噪音數據,如此就能在 2D 與 3D 臺北市噪音地圖上,以不同網格色塊即時查看每小時的噪音值。

2D 或 3D 地圖除了可用在噪音監測,對於其他空間流行病學的分析也很有幫助,但詹大千提醒,雖然 3D 地圖的資料可精確得知不同樓層的差異,但基於對居民隱私權的保障,仍建議以 2D 地圖進行相關研究分析,當流行病統計資料模糊化至鄉鎮鄰里等級時,就能避免個人資料的暴露。

找到噪音來源,才可以對症下藥!

以世界衛生組織的交通噪音曝露建議標準來看,如想防範交通噪音影響身心健康,最好控制在整日噪音曝露不超過 53 分貝,夜間噪音曝露不超過 45 分貝。根據詹大千團隊的研究結果顯示:

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臺北市日間有 32.80%、夜間有 27.69% 的居民暴露在超過上述標準的交通噪音中,顯然我們還有改善的空間。

詹大千表示,本次研究採用比較嚴格的檢視標準,若是根據臺北市環保局的監測數據來看,臺北市的整天均能音量約在 56 分貝,代表在都市中仍能找到安靜的戶外空間。

此外,仔細觀察會發現,噪音地圖在一天的不同時段會產生不同變化。上午 7 點通勤時間,松山機場周遭的松山區、中山區、內湖區一帶,噪音值高達 70 分貝以上。晚上 6 點下班時間,堤頂大道、建國高架、市民高架、重慶北路開始出現車潮,連帶噪音值也提高到 55 分貝以上。到了午夜 12 點,除了大安區、中正區、中山區、大同區、信義區等住宅與路網較密集處有 50 分貝左右,其他地區幾乎都在 45 分貝以下。

2D 噪音地圖不同時段噪音值與平均車速變化
圖|研之有物(資料來源|中研院地理資訊科學研究專題中心

想降低環境噪音傷害其實並不困難,聯合國環境署在 2022 年最新報告《Frontiers 2022》就提供許多降噪方法,包括規劃植栽綠帶、更換電動車、安裝隔音設備(如氣密窗)、臨路建築向內退縮、更改道路鋪面材質等,皆被證實能有效降噪,但前提是必須先掌握噪音的組成、來源及分布樣貌,才能準確擬定防治方案。

為了對症下藥處理噪音問題,目前可努力的地方在於增加噪音監測點。詹大千談到,未來或許可結合智慧電桿裝置,整合交通、噪音、空氣汙染等監測功能,同時提供更穩定的實時資料傳輸品質,打造守護全民健康的基礎資料收集網絡。

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鬧中取靜——隨手記錄生活中寧靜的角落

詹大千與臺灣聲景協會合作,在 2023 年 5 月至 7 月推出「尋找 55 分貝靜土」活動,邀請民眾用手機測量戶外分貝數,尋找臺北市戶外聲音平均 55 分貝的地方。
圖|臺灣聲景協會

除了監測技術與硬體設施的精進,詹大千也提出自我保護聽力的重要性,首要任務在於提升民眾對聲音的敏感度,意識到生活周遭存在哪些會傷害聽力的噪音?哪些地方是喧囂都市中難得的寧靜避風港?

詹大千與理念相同的臺灣聲景協會合作,在 2023 年 5 月至 7 月推出「尋找 55 分貝靜土」公民科學活動,邀請民眾擔任「寧靜追蹤師」,尋找臺北市戶外聲音平均 55 分貝的地方,察覺都市中的聲音變化對居民身心的影響。

活動期間共有 25 名受訓民眾投入記錄工作,貢獻了 182 個位在臺北市不同地區的採樣資料。民眾運用 NIOSH(iOS 適用)、Noise Capture(Android 適用)兩款 APP 測量戶外聲音的分貝數,並在詹大千研究團隊開發的聊天機器人平台 LINE 官方帳號「尋找 55 分貝靜土」記錄平均分貝數、最高分貝數、地點類型、地點位置、寧靜度與舒適度評分,並拍下當地照片、錄下環境音、寫下對聲音的感受。

記錄成果顯示,大於 55 分貝與小於 55 分貝的音量大約各佔一半,臺北市南港、內湖、北投、文山等靠山的行政區較為寧靜。最常被捕獲的靜土位於公園、巷弄、住宅區等地。蟲鳴鳥叫等自然聲音是靜土中的重要元素,人為聲音、道路交通相關聲音則是使戶外聲音大於 55 分貝的主因。

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大於 55 分貝(紅點)與小於 55 分貝(藍點)的音量大約各佔一半,最常被捕獲的靜土位於公園、巷弄、住宅區等地。
圖|尋找 55 分貝靜土官網

民眾普遍認為,這次的活動讓自己對環境中的聲音變化更加敏感,原本只有 45 分貝的環境,因車輛或人群經過,瞬間飆到 70 分貝。也有民眾察覺,自家孩子每天幾乎在 70 分貝左右的環境上課,讓他對都市噪音問題更有警覺!

此外,當你對聲音變得敏感後,將發現每個人對聲音的承受度都不同,不同的聲音特徵與情境也會帶來不同感受。例如夏天雄蟬的鳴叫聲可高達 80 分貝,但因為是來自大自然的聲音,人們的感覺通常是舒服的。而個性活潑外向的人可能經常出入熱鬧的場合,對於音量的容忍度也相對較高。

尋找 55 分貝靜土活動,透過問卷蒐集民眾隨手記錄的照片、聲音、心得等質性資料,最終在地圖上呈現,帶領眾人感受散布在都市各個角落的靜土。
圖|尋找 55 分貝靜土官網

這些對聲音的多元感受在量化研究中較難呈現,但搭配公民科學活動的質性問卷、照片與錄音的相互對照,將可以發掘更多有趣的聲景現象,也為改變民眾行為、創造更多都市靜土盡一份心力!

研之有物│中央研究院_96
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研之有物,取諧音自「言之有物」,出處為《周易·家人》:「君子以言有物而行有恆」。探索具體研究案例、直擊研究員生活,成為串聯您與中研院的橋梁,通往博大精深的知識世界。 網頁:研之有物 臉書:研之有物@Facebook