Re: [閒聊] 資料心得： 數據好 = 聲音好 ？

結論寫在前面，免的看不到更新重點：

知乎/失望 網友，對針 科學派教主 Sean Oliver 所建立的科學測量體系，

發出嚴厲的批判。下面那篇文章，就是在講述 「眾人平均喜好 不代表 個

人喜好」，或 「分數評價高的喇叭，不代表你就喜歡」。

數據科學派的網友也建議看一下，因為該文串起了整個Oliver的科學體系，

透過1篇文章1個小時(文長且深)，就讓你知道整個來龍去脈。

https://zhuanlan.zhihu.com/p/355842375

~~~ 正文的前言~~~

雖然看過這些資訊，但是個人的知識真是不足，沒有辦法將其串起來。

大概近二年疫情關係，高手在家上網筆戰，一怒之下紛紛寫出各種好文，

讓我得以更了解。寫下這些文章連結，以供後人參考，不用像我轉了這

麼多彎路。(PS：網站資訊，不確定何時關站洗掉)

因為我非專業人員，若是有錯，請隨時告知指教，我立刻修改。

~~~ 正文真的開始了 ~~~

Q：為什麼Sean Oliver & Floyd Toole 花費40年時間也要把音響系統數據化
或稱為標準化 ？

A：為了解決 Circle of Confusion/音響怪圈 的問題。簡單來說，就是製作單位
(錄音師/混音師/母帶師)完成的音樂，和消費者聽到的音響是不同的。目前
最大的問題是製作單位的音響系統表現和消費者不同，所以上述兩人想要
透過數據化的方式來讓前後一致。音響系統中，最大的失真來源就是音箱，
所以這個自然就成為首要標準化的目標。

根據FB音響難民營所述，目前全球音樂製作系統己經朝向"美國大型錄音室"
的標準為標準。
https://zhuanlan.zhihu.com/p/354761749
https://www.facebook.com/audiorefugeeeeee

Toole, Floyd E. 於1980年代開始研究 數據與人類偏好的關係，於1986年發表
相關研究。 (這二篇可以跳過，畢境是一開始，只是講個開端)
https://www.aes.org/e-lib/browse.cfm?elib=5276
https://www.aes.org/e-lib/browse.cfm?elib=5270

Toole 與 Sean Oliver 於2004年，發表paper證明數據好的音箱，會有86%的人喜愛，同時也提供預測模型：Spinorama。
https://www.aes.org/e-lib/browse.cfm?elib=12847
中文版釋義：鬼斧神工119
市面上一些音箱表现究竟如何？如何通过数据解读音箱的音质和声场表现
？CEA2034A标准详解。
https://zhuanlan.zhihu.com/p/112705783

上述測量模型，最後在2015年成為美國國家音箱測量標準：
CEA 2034-A-2015 (ANSI)
Standard Method Of Measurement For In-Home Loudspeakers
https://webstore.ansi.org/Standards/CEA/cea20342015ansi

在2020時，著名科學派戰神 amirm (Amir Majidimehr，AudioScienceReview.com 站
長)，購買Klippel NFS 揚聲器測量系統，並將根據Spinorama CEA 2034 標準對揚聲器進行獨立測量，並建立資料庫。後來接連幾位人員的投入，讓測量數量大幅增加，此為重要的里程碑。
https://speakerdata2034.blogspot.com/2020/03/2020-speaker-data-revolution.htmlhttps://blog.xuite.net/thxisf/twblog/589028603#

有關論文下載點，目前可從下面的連結裡找到 (原ASE的文章是要付費的)。該文有對上述論文做出檢討評論，但是不如後面的文章到位。
https://zhuanlan.zhihu.com/p/83996978

針對上述的討論，知乎/失望網友，把Oliver 30年來的論文，整個串起來科普，然後好好的鞭了一次。其中甚至包括了2009年前後，Oliver去研究空間與音箱對消費者偏好的影響，還有近10年耳機研究。
這文章還用了很大的篇幅去解釋：個體差異與全體平均的問題，無論身體與社會文化性別造成的。
https://zhuanlan.zhihu.com/p/355842375

結論：

我看完的結論，是Oliver找到了一些數據指標，可以用模型預測人的喜好；或是說，
某些數據很差時，人是不會喜歡的。

但是因為個人在身體、文化、性別、年齡與經驗的差異，所以每個人的喜好都不同。別人"沒有那麼"喜歡的音箱，但是可能是你的真愛。

這些數據都是提供消費者在購買時的一個參考，真正還是要去實際聽才知道。不過因為
現代人時間有限，那種曲線怪異像條蛇之類的，就可以跳過了，先把符合規範的聽完
再說吧。

~~~~~~~~~~~

其他資料：

Sean Oliver，解釋為何要找專業的人士來評測，並且要用盲測才行
http://seanolive.blogspot.com/2008/12/loudspeaker-preferences-of-trained.htmlhttps://www.aes.org/e-lib/browse.cfm?elib=12206

Sean Oliver 的 blog：可能因為只有blog才能夠一直讓文章存在某處，所以Oliver 會把這些音響爭議事項的文章，都存於此處。想了解爭議的，可以參考這些資料。
http://seanolive.blogspot.com/

Sean Oliver，解釋為何要採用雙盲測試才能評論音箱差異
https://www.aes.org/e-lib/browse.cfm?elib=6338

※ 引述《djboy (雞尾酒)》之銘言：
: 結論先寫。(我以白話文的寫法來寫，而不是精準的科學用語)
: (1) 音箱的音響系統在科學研究之下，「數據好」的音箱可以讓86%的
: 受試者滿意。
: (2) 耳機的音響系統在科學研究之下，「數據好」的耳機可以讓91%的
: 受試者滿意。
: (A) 前言
: 經過數十年人耳評測(嘴砲無敵)的黃金年代，來到2010之後，隨著電子從
: 業人員的變多與退休，還有儀器設備愈趨精良與價格降低，音響設備(含耳機)
: 開始進入了「大數據」時代。再加上網路時代的資訊交流加速，整個音響科
: 普界開始蓬勃發展，對舊有人耳評測權威與靠行銷為主的商品造成很大的沖擊。: 在這一波科學驗證的浪潮之下，常被人拿來討論就是”量測數據”，尤其是
: 頻響曲線。在各種科學研究下，從理論到實際測試的結果，大眾對平直的頻響
: 曲線是有偏愛的。但是這種看數據來評論聲音好壞的做法，馬上引來舊有
: 「耳聽為憑」一派的大力反駁。畢境就算到了2021年，人類對於自己的頭腦的
: 認知，也不算是完全了解，更何況還有像是「音像」這種成因未解。
: 在2020年7月出版的Stereophile雜志上，Herb Reichert 對
: Tannoy Revolution XT 6喇叭的評測中，對這件事情提出了正式的挑戰，引
: 發了跨國際之間的二派大戰。
: (B) 科學實證結果
: 就重寫一次，相關資料收在最後面。
: (1) 音箱的音響系統在科學研究之下，「數據好」的音箱可以讓86%的
: 受試者滿意。
: (2) 耳機的音響系統在科學研究之下，「數據好」的耳機可以讓91%的
: 受試者滿意。
: (C) 86% 有意義嗎？
: 86%說多不多，說少也不少。就統計學上有強烈偏好的基本門檻是95%，
: 86%實在離95%有點多，連基本上90%也不到。但是，86%也代表了大約每
: 7個人中有6個人，會喜歡上數據好的音箱，這個比例也還真的不低。
: 如果你喜歡那種數據不好的音箱，其實也非常正常；因為14%的比例算
: 是不少了。(請不要挑我科學論證上的毛病)
: 結論是，就這個比例來看，現在的量測項目仍有不足，但是仍然具有高
: 度的參考價值。
: (D) 買一款新產品時，如何看待量測數據與實際產品的聲音品質的關係
: (1) 聲音品質這東西，只有聽了才知道喜歡，尤其是低頻。
: (2) 現在人時間有限又產品無窮之下，那種測量曲線像沖浪一樣上上
: 下下，就沒有必要花時間去試聽了。曲線像蛇一樣扭曲的產品，
: 要好聽的機率實在不高。
: (3) 以頻響曲線為例，只要在標準上下波動範圍內，就算是過關了。
: 聲音的好壞還是要實際去聽。
: (E) 結論
: 科學派教主 Sean Olive 表示：
: 『我們100%的完全無法靠著測量結果去判斷一個喇叭、耳機的好壞！
: 但是，分析測量結果，我們有很大的把握去"預測"這個喇叭的好壞。』
: (F) 參考文獻
: A. 86%的音箱：https://www.aes.org/e-lib/browse.cfm?elib=12847
: B. 91%的耳機：https://www.aes.org/e-lib/browse.cfm?elib=19275
: C. 【科普】我们喜欢什么样的声音？——解释哈曼曲线及其他内容
: https://zhuanlan.zhihu.com/p/355842375
: D. 針對數據的質疑文章 (評比對象是 Tannoy XT 6)
: https://www.stereophile.com/content/tannoy-revolution-xt-6-loudspeaker
: E. D的回應：
: https://soundstagesolo.com/index.php/features/246-the-biggest-lie-
: in-audio?comment_id=510
: F. 鬼斧神工的回應(E的中文版)：https://zhuanlan.zhihu.com/p/156016955
: G. 其他影片，說明聲音要用聽的，數據是輔助
: https://youtu.be/ho0wv7jBhPo
: https://youtu.be/EU46fbFuQG8
: (G) 後記
: 這邊補充一篇，主要是講述為何Sean Oliver 和 Floyd Toole為何一直
: 要推科學驗證和標準的原因：
: 解決「音響怪圈」( Audio Circle of Confusion) 的問題。
: https://zhuanlan.zhihu.com/p/354761749
: http://seanolive.blogspot.com/2009/10/audios-circle-of-confusion.html
: PS：該作者還有2篇長長的ASE論文研究科普文，非常值得大家去欣賞。

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邏輯上正確。 假如您就是那 76億分之一，這種機率也不重要了；重要還是比例高低。目前 廠商都希望把線拉平或是控制在某起伏範圍內，沒有聽過以蛇型為目標。

是的！！ 我以前問過業者一個問題：「最後反正都是靠『耳朵』，為什麼 你還要儀器去測量？」 業者回答：「因為我們需要比較的基礎。在產品研發時，A 和 B 的設定， 除了耳朵聽之外，也需要靠儀器來當做比較基準。因為人耳不穩定，去無響 室測的結果，帶回廠內就有可能變動。所以需要儀器來做記錄與比較。 還有，儀器有時候可以看出人耳沒有聽到的部份，這個也是要處理的。」