白噪音抵消外界噪音的原理是什麼?
這個問題的根本原因不在心理學/神經科學範疇,而是在物理學和信號處理(非線性系統)範疇。該現象被稱為隨機共振(Stochastic Resonance, SR),存在於非線性系統對信號調製作用之中,而我們人腦和許多信號處理設備對信號的處理機制都符合非線性系統特徵,因而存在此現象。
該現象最早在1981年被發現和定性描述,論文發表於Journal of Physics A: Mathematical and General [1]. 原論文鏈:http://www.researchgate.net/profile/Alfonso_Sutera/publication/231036526_The_mechanism_of_stochastic_resonance/links/0c9605281201a26621000000.pdf簡單的說,該現象是指原始信號在強度很弱的時候,特別是在探測水平之下時,可以在信號中加入一定強度的白雜訊。理想的白雜訊在全頻域是同等強度的,實際中一般不會有。
這種全頻域同等強度(或者接近)的信號,在與原始信號相對應的頻段,會
隨機共振現象並不是遮蔽或者抵消了其他信號(雖然好像是產生了類似的效果),而是增強了想要的信號。在原始信號中加入適當強度(過猶不及)的的白雜訊,等價於將信噪比提升十個分貝左右,這是非常巨大的進步。比如約瑟夫結(Josephson Junction):
對於人和生物的神經系統來說,Bulsara等早在1991年就提出了包含隨機共振的單個神經細元模型[3]。通過模擬證實,隨機共振能使微弱信號的信噪比增加多達十五個分貝。
隨後,人們在人類視覺感知機制中也發現了隨機共振現象[4],比如下圖中的大本鐘,在圖像中加入雜訊之後,我們反而能看到更多的細節:
聽覺方面當然也存在隨機共振現象[5, 6]:
甚至人工耳蝸中也存在隨機共振現象[7],也就是說,人體的聽覺機制部分損壞時,並不大影響該現象的存在:
在動物界,隨機共振也是普遍存在並被利用的。比如匙吻鱘(Polyodon spathula)
能利用其吻部數千個電感受器(electroreceptors)來探測極為微弱的電場變化。
通常這種電場變化是由水中的大群浮游生物產生的。實驗證明在引入一定電場雜訊信號的情況下,匙吻鱘的捕獵距離(探測)距離要高於沒有雜訊信號的時候[8]:
其他例子還有老鼠、蟋蟀、小龍蝦等的機械波感受器(感知危險)等。當然,要記住產生隨機共振效應的條件
- 適量的雜訊
- 非線性系統
以上。
--------[1] Benzi, Roberto, Alfonso Sutera, and Angelo Vulpiani. "The mechanism of stochastic resonance."Journal of Physics A: mathematical and general 14.11 (1981): L453.
[2] Wiesenfeld, Kurt, and Frank Moss. "Stochastic resonance and the benefits of noise: from ice ages to crayfish and SQUIDs." Nature 373.6509 (1995): 33-36.
[3] Bulsara, Adi, et al. "Stochastic resonance in a single neuron model: Theory and analog simulation." Journal of Theoretical Biology 152.4 (1991): 531-555.
[4] Simonotto, Enrico, et al. "Visual perception of stochastic resonance." Physical Review Letters78.6 (1997): 1186.
[5] Balenzuela, Pablo, and Jordi García-Ojalvo. "Neural mechanism for binaural pitch perception via ghost stochastic resonance." Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science 15.2 (2005): 023903.
[6] Ward, Lawrence M., et al. "Neural synchrony in stochastic resonance, attention, and consciousness." Canadian Journal of Experimental Psychology/Revue canadienne de psychologie expérimentale 60.4 (2006): 319.
[7] Chatterjee, Monita, and Mark E. Robert. "Noise enhances modulation sensitivity in cochlear implant listeners: Stochastic resonance in a prosthetic sensory system?." Journal of the Association for Research in Otolaryngology 2.2 (2001): 159-171.
[8] Russell, David F., Lon A. Wilkens, and Frank Moss. "Use of behavioural stochastic resonance by paddle fish for feeding." Nature 402.6759 (1999): 291-294.
這裡涉及到聲學的掩蔽效應。當兩個聲音相差15dB或更大時,聲音大者會掩蔽聲音小者,也就是說你只能感受到較大那個聲音的存在。
如果外界某個雜訊過高而令你干擾時,就可人為的增加白噪去除干擾,但這畢竟是針對聲音較小的場合。但如果外部噪音的聲壓級有發動機工作時那麼大,那麼增加白噪就沒意義了,相當於再引入一個新噪音。
典型的應用是,辦公室背景雜訊非常低,在辦公位打電話的聲音會影響隔壁位置的人工作,這時就可適當增加白噪覆蓋其細小談話聲,而你不擦覺白噪的存在不是抵消,是遮掩,好似在嘈雜人群中聽不見悄悄話。而大腦又比較容易適應白雜訊,最終結果就是虛假的寧靜。
首先是掩蔽效應,這一點樓上的都說的比較明確了。
另一點樓上沒有提到的是大腦會自動濾除趨於穩定的聲音。
比如風扇、空調、冰箱這些東西的聲音大家在生活中幾乎察覺不到,但是他們的聲音一點都不小。
白噪是很穩定的聲音,所以會被濾除。
@Owl of Minerva 的答案如果沒理解錯的話,解釋的是另一種情況。
在聲處理中,這個過程被稱為Dither(抖動)。
而且,Dither過程一般情況下加入的信號都是人耳無法聽到的超聲波而不是白雜訊。
這個過程會提高聲音的辨識度,但會降低信噪比。
遮蔽效應 (masking effect)。
人的聽覺即使在你不注意時,也接受外界來自各個方向的聲音(好吧我們人類的聲音的方向感和貓頭鷹相比糟糕透了,但也還不錯)。而且我們很會detect any change in sensory stimuli 就是很會識別感官信息中的改變,這個叫change detection,或學術一點講就是 Mismatch negativity (見下方看擴展)。
白噪音製造了一個 遮蔽效應 (masking effect),相當於屏蔽了很多細小的外界聲音變化,也就達到了一定的噪音消除的作用。
白噪音貌似在某些辦公用的建築物中有應用,用來隔絕外界說話的聲音的,讓人不注意就聽不清其他人的談話聲,起著一定的隱私保護和減少干擾的作用。但這就要問問學這方面的人才知道了。
這周正好答了相關的問題:為什麼下雨天里的睡眠質量特別好? - 趙思家的回答
這只是很膚淺的一個解釋,要了解噪音,建議一本書給你:
Hendy, D., 2014. Noise: A Human History of Sound and Listening. Profile Books.
英國亞馬遜頁面為:Noise: A Human History of Sound and Listening: Amazon.co.uk: David Hendy: 9781781250907: Books
---神經科學專業知識分界線---
像是 人對外界聲音的改變識別 (change detection) 這樣超凡的現象能力,一定會有一個很學術、一看肯定看不懂的名字:Mismatch Negativity (簡稱MMN)。這裡引用一篇非常好的2013年的review (Fishman 2013):
MMN 的定義:
A preattentive auditory event-related potential component that is elicited by a change in repetitive acoustic pattern.
用人話說,就是在一直聽 規律的、重複的 「標準」聲音時,轉變或穿插 與前者不同的聲音信號,不同之處可能在於聲音的各種不同特徵,如 頻率、強度、長度或是abstract features。
通過腦成像發現,MMN應該是由 顳葉 (temporal lobe) 和 額葉 (frontal lobe) 里的神經細胞負責的。
但是即使經過了20年的研究,我們現在還是不清楚MMN的機制和意義;準確的說,有兩種有可能的解釋,但都很受爭議。
解釋A:"Neural Adaptation"
Repeated presentation of the standard (sounds) results in adapted (i.e. attenuated) responses of feature-selective neurons in auditory cortex.
解釋B:"Sensory Memory"
MMN is a novel event-related potential component that reflects a deviation between properties of an incoming sound and those of a neural "memory trace" established by the preceding standard sounds.
參考文獻:
Fishman, Y.I., 2014. The mechanisms and meaning of the mismatch negativity. Brain Topogr 27, 500–526. doi:10.1007/s10548-013-0337-3
---專業知識窗口結束---
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同意@wurchang 的答案,反正我是隨時受不了睡覺(更確切說是午覺)的時候旁邊有噪音,另外工作是也習慣帶著耳機聽些提高效率的背景音樂,推薦三個白噪音網站:
Calm.com
毋庸置疑目前最好的白噪音網站,最近做了一次大改版,整體UI風格更扁平化了,有點類似Metro的風格,大背景一如既往採用動態天氣環境,可以選擇音樂,適合做瑜伽、睡眠、工作時使用,缺點就是國內載入速度太慢了,另外還有iOS APP,非常贊!
Rainymood.com
Calm包含的天氣風格多樣,而Rainymood如域名意思一樣,就顯得專註於雨聲了,喜歡聽雨聲的讀者首選,另外同時有Android和iOS APP!
Soundstosleepto.com
這是最近剛發現的一家白噪音網站,UI界面非常樸素,但也不難看,主打催眠(還要那麼好看幹啥?),直接列出多種音樂供選擇,作為備選吧!
考慮一下心理聲學的掩蔽效應吧,頻率接近的聲音,較強的那個會讓弱的那個更不容易被聽到。mp3編碼就是根據這個原理對音頻信號偷工減料的。
贊同@wurchang,@岳豪的回答。
白雜訊並不能抵消,只是掩蔽效應(mask)。而且不是【隔離】外部雜訊(@趙思家 的回答有細節不對)。
目前,已有用於開放式辦公室的聲掩蔽系統,主要用來在安靜的辦公室環境下(&<40dB(A))提升交談的私密性(讓你聽不到遠處同事的交談內容)。
如果一定要用到「抵消」這個詞,可以參考bose耳機等系統的主動降噪演算法,提供幅值相反的信號。
白噪像白光一樣,頻譜包含各種頻率的聲音。聲音在相差小於15dB時是疊加性的,大腦會自動根據聲音相位特點區分來自不同音源的聲音。 每個人的感受是不同的,有的人對包含複雜頻率的白噪也會自動認知為同一音源發出的聲音,會影響白噪到底為他起到『『遮蔽』』其他聲音的作用。
就是找警察,根據《治安管理處罰法》第58條規定:違反雜訊污染防治法規,製造雜訊干擾他人正常生活的,處以警告;警告後不改的,處200元以上500元以下罰款,由公安部門查處
(那鬼叫很滲人的,建議你帶了耳塞
噁心死他
到百度里搜「鬼叫」在半夜的時候,把你的喇叭音響放到窗外,對著樓上,開大音樂,放鬼叫
變態的方法
看到很多人誤解,我來解釋下。
白噪音之所以能抵消噪音是因為人耳的掩蔽效應。白雜訊製造了遮蔽效應(Masking Effect),即自動增益控制,相當於屏蔽了很多細小到人意識不到、但還是影響入睡的聲音變化。
白噪音有時也能增強噪音,這叫做「白雜訊作用下線性系統的隨機共振」。排名第一的答主明顯答非所問,還這麼多人點贊。知乎藥丸。
白噪音有掩蔽噪音,安撫嬰兒,緩解耳鳴,助睡眠等多功能
美國的家用白噪音機十分普遍
推薦Sound Oasis
相變
這是一個隨機數字信號處理的問題,採樣一段背景白雜訊,然後用來作為樣本消除系統中雜訊的方法,是全數學的技術。
白雜訊因為在各個頻率分量上的功率譜是相同的,所以他的自相關函數(實際上自相關函數就是功率譜密度函數)就是個常數。用相干對消很容易做到。。。
當然,不光白雜訊可以用這個方法消除
H(n)的問題
就推薦幾個環境音和白噪音的APP吧
讓大自然的聲音,靜靜伴你耳旁:Noizio
用你心臟跳動的頻率,譜一段專屬於你的環境音: MUJI to Relax
環境音樂電台:LavaRadio
讓你更專註地工作、更專心學習:5 種白噪音工具推薦
避免外界噪音!
在此也多謝曾經耐心聆聽我家訴苦和提供過各種意見的朋友們
警察調節仍不管用者,去法院起訴,告他違反相鄰權,噪音嚴重影響了你,賠償你的精神損失費
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