2.3. Физические модели звука

Прежде чем классифицировать физические модели звука, рассмотрим основные способы описания и характеристики звуковых сигналов, наиболее часто применяемые в психоакустических исследованиях. Проводя анализ используемых физических моделей звука, основное внимание будем уделять способам описания сложных звуков. При этом в нашу задачу не входит подробный обзор огромного числа работ, посвященных вопросам математического описания сигналов. Здесь будет только в самом общем виде продемонстрировано, как используемый для описания физических характеристик звука математический аппарат может быть применен при изучении процессов образного отражения. Укажем также, какие ограничения накладывает на его использование специфика изучаемых явлений. В данном анализе использовался в основном материал, изложенный в работах по акустике и теории сигнала [13, 25, 44, 71, 87, 136].

2.3.1. Основные способы описания звукового сигнала

В соответствии с общим представлением звуковые сигналы излучаются источниками звука, которые определенным образом рассредоточены в пространстве. Распространяясь в виде звуковых волн в окружающей среде, они достигают барабанной перепонки уха и таким образом становятся объектом восприятия. Эти звуковые сигналы могут быть описаны временной функцией звукового давления P(t). Вид функции P(t) зависит от пространственной и временной структур звуковых полей, которые определяются характером сигналов, излучаемых источниками звука, а также количеством источников и особенностями их распределения в пространстве.

Звук, как и любой сигнал, представляющий собой функцию времени (звуковое давление, колебательная скорость, электрическое напряжение и т. д.), может быть разложен в ряд элементарных сигналов. Так, эту функцию можно представить в виде последовательности коротких импульсов. Другой способ представления сложного сигнала связан с разложением сигнала на гармонические колебания (непрерывные тоны), с помощью преобразования Фурье. По определению, непрерывные тоны - это сигналы, энергия которых сосредоточена в наиболее узкой полосе частот. Условию сосредоточения энергии сигнала в возможно более узком временном интервале удовлетворяют короткие импульсы.

В нашем исследовании будут обсуждаться особенности восприятия сложных звуковых сигналов, к которым относятся все реально окружающие человека звуки. Рассмотрим некоторые способы описания таких сигналов.

Природные звуки, звуки речи, музыки, шумы и другие звучания акустического окружения человека обычно рассматриваются как случайные сигналы весьма нерегулярной формы. Свойства таких сигналов определяются их статистическими характеристиками, которые отображаются в виде распределения случайных величин по уровню, по частоте и по времени. Среди основных характеристик звука выделяют среднее значение уровня, динамический диапазон, спектр, частотный диапазон и корреляционные функции [71].

Динамический диапазон акустического сигнала характеризует диапазон изменения его уровней. Графически представленная зависимость уровня сигнала от времени называется уровнеграммой.

Введено понятие квазимаксимального уровня сигнала Lмакс. По определению относительная длительность существования уровней ниже L_макс равна 2% для музыкальных сигналов, и 1% - для речевых. Одновременно принято и понятие квазиминимального уровня L_мин. Относительная длительность существования уровней не ниже L_мин составляет соответственно 99 и 98% (соответственно относительная длительность существования уровней не выше квазиминимального будет составлять 2 и 1%). Динамическим диапазоном называется разность квазимаксимального и квазиминимального уровней L_макс-L_мин

Средний уровень интенсивности акустического сигнала определяют как средний статистический для отдельных длительных интервалов времени и измеряемой прибором, имеющим постоянную времени не менее 3-5 с. Разность между квазимаксимальными и усредненными уровнями называют пик-фактором (П=L_макс-L_ср).

Сложный акустический сигнал, как правило, имеет непрерывно изменяющиеся форму и состав частотного спектра. Спектры звуков могут быть дискретными, сплошными и смешанными, высокочастотными и низкочастотными. Для случайных сигналов вводится понятие энергетического спектра, показывающее среднюю мощность, приходящуюся на 1 Гц при заданной частоте. Частотный диапазон сложного акустического сигнала определяют из кривой спектральных уровней [71, 136].

Как видим, при изучении сложных звуков обычно используют не абстрактные математические описания, а описания, полученные на основании физических измерений конкретных звуковых сигналов. К настоящему времени накоплен значительный эмпирический материал о параметрах натуральных сигналов, полученный из анализа самых разнообразных звучаний [47, 57, 159-161, 249, 289].

Рассмотрим некоторые результаты такого анализа.

Среди работ, посвященных измерению и описанию свойств сложного звукового сигнала, следует отметить исследования А. В. Римского-Корсакова [135], а также А. В. Шитова и В. Г. Белкина [169]. А. В. Римский-Корсаков впервые предположил, что речевой и музыкальный сигнал по своим статистическим свойствам подобны стационарному случайному процессу, модулированному другим случайным процессом по амплитуде. Эта модуляция, по-видимому, происходит с периодами, значительно более низкими, чем периоды, соответствующие музыкальным тонам или высоте основного тона речи, и она не коррелирована сколько-нибудь заметно с периодичностями, определяющими высоту тона в сигнале. Данное предположение подтверждено в исследовании Ю. А. Индлина [69], который показал, что музыкальные и речевые сигналы нужно рассматривать как реализацию нормального случайного процесса, модулированного по дисперсии другим случайным процессом. Иными словами, такие звуковые сигналы представляют собой реализацию нормального случайного процесса, нестационарного относительно дисперсии.

А. В. Шитов и В. Г. Белкин поставили задачу специального исследования статистических свойств звучаний речи, музыки и шумов.

В качестве образцов сигналов они использовали отрывки фортепьянной, оперной, камерной, эстрадной и симфонической музыки, а также фрагменты дикторской речи, художественного чтения и шумов. По результатам статистических измерений были получены аппроксимации, позволяющие формально описывать мгновенные значения сигналов. Для количественной оценки различий статистических свойств сигналов в пределах каждой из исследованных групп использован коэффициент эксцесса распределения этих мгновенных значений. Коэффициент эксцесса однозначно определяет форму кривой плотности вероятности сигнала и характеризует степень ее близости к нормальному закону. Наибольшее значение этот коэффициент принимает для речевых сигналов (от 3,5 до 6,5), в то время как для большинства музыкальных звучаний он заключается в пределах от 0,5 до 3. Для белого шума коэффициент эксцесса равен нулю.

Величина эксцесса представляет для нас большой интерес, поскольку позволяет судить о некоторых, важных для анализа свойствах сигнала. Так, сигналы с частыми, хотя бы и очень короткими паузами (что характерно, например, для речи и некоторых видов музыки) должны иметь повышенную плотность вероятности в областях, близких к нулю значений, и, следовательно, высокий эксцесс. У сигналов с островершинным распределением обычно отмечается повышенная вероятность больших выбросов (пиков) [161].

Кроме коэффициента эксцесса исследовались также такие статистические параметры звучаний, как среднеквадратичное и среднее значение сигнала, энтропийная мощность, пик-фактор и форм-фактор сигнала. Обнаружена достаточно высокая статистическая связь между эксцессом распределения многомерных значений звука и пик-фактором. Приведены количественные значения всех указанных статистических параметров для каждого из исследованных образцов звучаний.

В исследовании А. В. Шитова и В. Г. Белкина [169] большое внимание уделяется анализу спектральных характеристик и корреляционных функций натуральных звуков. Из спектральных характеристик приведены данные распределений текущей мощности в различных частотных полосах и спектры максймальных и средних значений мощности. Обнаружены значимые различия в использованных сигналах по этим параметрам.

Спектр звучаний представляет собой наиболее комплексную и многомерную характеристику для описания сложных звуковых сигналов. Необходимо отметить, что используемое здесь понятие спектра сложного сигнала имеет статистический смысл, достаточно далекий от классического определения спектра через преобразование Фурье [44]. Спектры сигнала в психоакустике отражают связь максимальной и средней мощности, спектральной плотности мощности или уровня сигнала со средней частотой исследуемой полосы сигнала. Спектральная характеристика позволяет выявить структуру звука, а ее динамика - развитие этой структуры, соотношений интенсивностей частичных тонов во времени. Как показали измерения спектров речи и музыки [157, 169], самые высокие уровни сигналов почти всегда отмечаются в частотной полосе со средней частотой около 500 Гц; исключением является эстрадная музыка, где более нагруженной оказывается полоса со средней частотой 1000 Гц.

Наряду с рассмотренными характеристиками сигналов, важными для их описания являются корреляционные функции, которые позволяют судить об уровне интерференционных эффектов при сложении нескольких сигналов, другими словами, о степени когерентности сигналов. Эти, эмпирически получаемые зависимости отражают статистическую связь между двумя сигналами, в той или иной мере зависимыми друг от друга (взаимная корреляция), или между сигналом и его запаздывающим повторением (автокорреляция). При анализе речевых или музыкальных сигналов особый интерес представляет автокорреляция, характеризующая связь между прошлыми и будущими значениями сигнала. Однако следует помнить, что автокорреляционные характеристики этих сигналов, так же как и текущая мощность, являются случайными функциями времени, которые отражают статистическую неоднородность звука.

По временным характеристикам все акустические сигналы делят на стационарные и нестационарные. Если при увеличении интервала усреднения средние значения мощности каждого из сигналов стремятся к одному и тому же предельному значению, не зависящему от времени, то такие сигналы называют стационарными.

В этом случае функция автокорреляции также стремится к некоторому пределу, зависящему от времени запаздывания. Если при увеличении интервала усреднения величины мощности и функции автокорреляции не имеют предельных значений, а непрерывно изменяются со временем, то такие сигналы называют нестационарными. Речевой сигнал можно относить к стационарному в интервале от 3 - 5 с до 15 с. Для музыкальных программ этот интервал иногда доходит до 60 с.

Отдельное направление в описании сигналов связано с проникновением в эту область аппарата теории информации [92, 123]. Делается попытка оценить информационную емкость сигнала, т. е. установить связь между параметрами сигнала и количеством информации, которую можно передать с его помощью. В данном разделе мы не будем подробно останавливаться на возможностях информационного описания звукового сигнала. Отметим только, что наиболее разработанными оказались описания речевых и музыкальных звуков [103-105]. При этом обнаруживается, что чисто физические описания информационных возможностей звукового сигнала, без учета специфических особенностей приемника сообщения - человека, мало что дают для изучения звука в рамках психоакустики. Достаточно сказать, что в самом общем смысле наибольшей информационной емкостью обладают сигналы типа белого шума [44]. Ясно, что для человека такой сигнал как раз наименее информативен.

Что касается анализа процессов восприятия с позиций информационного подхода, то в этой области имеется значительное количество разработок [30, 103-105]. В рамках теории информации сенсорная система человека рассматривается в качестве некоторого канала связи, а оценка информационных возможностей этого канала производится, как правило, на основании данных, полученных в традиционных психоакустических экспериментах [232, 241]. Более детальный анализ особенностей таких подходов мы намерены осуществить в следующей главе.

Таким образом, даже из приведенного нами беглого обзора видно, что существует множество вариантов описаний сложного звука, основанных на различных характеристиках звукового сигнала. При этом описание большинства звуков реального акустического окружения человека, характеризующихся статистической неоднородностью, можно получить только непосредственно из данных измерений параметров конкретных сигналов.

Такое разнообразие существующих физических моделей ставит нас перед трудной проблемой выделения системы физических параметров, адекватной системе признаков, характеризующих структуру образа восприятия сигнала. Для оценки путей решения этой проблемы попытаемся, хотя бы в самом общем виде, систематизировать физические модели, принятые для описания акустических явлений.

2.3.2. Классификация физических моделей звука

Рассмотрим возможности построения классификации звуков акустического окружения человека на основании существующих способов физических описаний звукового сигнала. Как было показано, имеется значительное количество возможностей подобной классификации, поэтому предлагаемый вариант не следует рассматривать в качестве единственного и окончательного. Вместе с тем в нем сгруппированы практически все звучания, с которыми приходится сталкиваться человеку в его жизни. Общий вид предлагаемой классификации представлен на рис. 1.

Рис. 1. Классификация физических моделей звука

В качестве одного из самых общих оснований разделения звуковых сигналов обычно рассматривается частотный диапазон. При этом в акустике выделяются инфразвуки (как правило, с частотами, ниже 16-20 Гц), звуки слышимого диапазона (обычно 20-20 000 Гц) и ультразвуки, превышающие по частоте звуки слышимого диапазона. Казалось бы, по определению, для изучения слухового восприятия достаточно ограничиться анализом звуков только слышимого диапазона. Однако если подходить к восприятию как к процессу формирования целостного образа, синтезирующего в себе данные разных сенсорных модальностей, то мы обязаны учитывать как инфранизкие, так и ультравысокие составляющие в воспринимаемом звуке, информацию о которых человек может получать и по неслуховым сенсорным каналам. Практика подтверждает это положение: звуки органной музыки, например, теряют многие качества воздействия на слушателя, если частотный диапазон сигналов ограничить только слышимой полосой частот. Имеются данные о том, что инфранизкие составляющие содержатся даже в звуках человеческого голоса [106]. Их воздействие также должно учитываться при анализе характеристик образа восприятия. Сохраняя для анализа процессов слухового восприятия все три указанные группы сигналов, необходимо понимать, что это разделение является достаточно общим и каждая из трех групп содержит огромное число реально присутствующих в звуковой среде сигналов.

Далее мы будем стремиться придерживаться оснований, соответствующих классическому представлению теории сигналов [87]. Исходя из этого, следующим основанием классификации физических описаний целесообразно выбрать характер определенности сигнала. В соответствии с этим звуки делятся на детерминированные и случайные сигналы. Детерминированными называются такие сигналы, которые могут быть заданы в виде некоторой определенной функции времени. Соответственно случайные сигналы представляют собой хаотические функции времени.

Рассмотрим группу детерминированных звучаний. Среди них выделены периодические и непериодические звуки, т. е., в качестве основания классификации принимается временная организация звукового объекта. Периодическим сигнал называется, если существует конечный отрезок времени Т, отвечающий условию S(t)=S(t+T). Непериодические звуки часто рассматривают как отдельные временные участки периодических.

По основанию однородности периодические сигналы можно разделить на непрерывные и импульсные. Соответственно непрерывные звучания бывают гармоническими и негармоническими. Такое деление в своем основании имеет форму спектра сигнала. К гармоническим относятся сигналы, в линейчатом спектре которых может быть четко выделен ряд гармоник. Если среди этого ряда в составе спектра имеется одна основная гармоника, то звуки называют тональными. Если же в спектре звучания выделяются гармоники, не связанные жестко по частоте, то данный звук представляет созвучие. Следует отметить, что для такого четкого разделения звуков не всегда удается провести границу между различными их классами.

Негармонические сигналы по своим характеристикам приближаются скорее к шумовым - в спектре такого звука часто трудно выявить закономерную связь между отдельными гармониками. Однако существенное отличие негармонического детерминированного звука от шумов связано с тем, что его спектр линейчатый, в то время как спектр шума является сплошным.

Как мы уже отмечали, к непериодическим звукам могут быть отнесены отдельные участки периодических, т. е. деление сигналов на периодические и непериодические достаточно условно и зависит от длительности исследуемого фрагмента звучания. Этот важный момент необходимо учитывать при организации исследования, поскольку в экспериментах обычно используются звуки ограниченной, относительно малой, длительности. Представление такого сигнала как периодического может оказаться не вполне адекватным для последующего анализа получаемых результатов.

Большинство звуков, которые слышит человек, не являются строго детерминированными и гармоническими, а содержат некоторые случайные компоненты. В широком смысле все звуки акустического окружения человека представляют собой случайные сигналы, так как невозможно точно предсказать многие изменения в естественных условиях формирования и распространения звуков.

При анализе таких случайных сигналов обнаруживается несколько групп звучаний, выделяемых акустиками в отдельные области изучения. К ним относятся звуки речи, музыки, голоса птиц и разных животных, обширная группа шумов. Однако строгих оснований для разделения этих групп сигналов, как правило, не приводится. Более того, в зависимости от глубины анализа и полноты описания исследуемые звуки могут относиться как к случайным сигналам, так и к детерминированным по некоторому параметру. Так, например, в качестве главной особенности музыкальных звуков часто выделяется их периодичность или квазипериодичность во времени. Это позволяет описывать спектры звучания в виде совокупности дискретных составляющих, частоты которых кратны наиболее низкому компоненту (основному тону), составляя но от-ношению к нему натуральный числовой ряд. Тогда можно говорить, что музыкальные звуки относятся к гармоническим, а их спектр по своей структуре линейчатый (дискретный). Таким образом, если известен спектр звука, то известны (детерминированы) частоты каждой гармоники и их относительный или абсолютный уровень интенсивности [33, 90].

Очевидно, что такое представление является в значительной мере приближенным. Характерно, что в своей "Теории звука" Дж. В. Стретт (Лорд Релей) [148] предлагает в качестве самого простого вида классификации звуков разделение их на музыкальные и немузыкальные, называя первые нотами, а вторые - шумами. Однако автор подчеркивает, что границу между этими классами звуков провести достаточно трудно, поскольку, во-первых, редкие ноты свободны от всякого немузыкального сопровождения, а во-вторых, многие естественные шумы имеют настолько музыкальный характер, что им можно приписать определенную высоту; т. е. музыкальные звуки становятся детерминированными только на определенном уровне упрощения их описания.

Аналогичные рассуждения можно провести и в отношении описаний речевых звуков. Что же касается звуков голосов птиц и животных, то в биоакустике их дают часто как строго детерминированные сигналы. Эта детерминированность касается в основном параметра спектрального состава изучаемых звуков. Классификация звуковых сигналов в биоакустике напоминает классическое разделение звуков на тональные, гармонические и шумы [54, 82]. Поскольку в природе чистые тоны практически не встречаются, то данное деление не может быть строгим. Поэтому в биоакустике тональными называют звуки, в спектре которых небольшое количество гармоник, а амплитуда первой из них во много раз больше амплитуды последующих. К тональным звукам относят сигналы как с постоянной, так и с изменяющейся во времени частотой, т. е. частотно-модулированные звуки. К группе гармонических звуков относят такие сигналы, в спектре которых имеется большое число хорошо выраженных по частоте гармоник. К шумовым звукам относят сигналы, которые имеют довольно равномерное распределение энергии в широкой полосе частот. Выделяется также группа смешанных звуков, содержащих признаки сигналов всех трех предыдущих классов.

Ограниченность представления о звуковом сигнале как о детерминированном (по параметру спектра) процессе определяется еще и тем, что на структуру спектра звучания, рассматриваемого в его Динамике, оказывают влияние многие факторы: модуляция звука, переходные процессы, реверберация, расстояние до источника звука и др. [54, 75, 171]. Большинство из этих факторов имеют по своей природе случайный характер, и их воздействие привносит элемент случайности даже в процесс, исходно являющийся детерминированным.

Так, модуляция звука, как амплитудная, так и частотная, приводят к появлению в спектре звукового колебания дополнительных частот, в связи с чем происходит усложнение спектра.

Переходный процесс при формировании звука можно рассматривать как частный случай амплитудной модуляции, следовательно, в момент нарастания звука также происходит усложнение его спектра. Причем чем сложнее будут модулирующий и модулируемый сигнал, тем более сложным становится спектр. В частности, чем круче фронт нарастания сигнала, тем больше дополнительных частотных составляющих появляется в спектре звука. Поэтому, при быстром появлении сигнала его спектр приближается к спектру шума. То же самое можно сказать и относительно затухания звука.

С расстоянием до источника звука изменяется интенсивность звучания и спектральный состав, поскольку поглощение воздухом высокочастотных компонентов звука происходит более интенсивно, чем низко- и среднечастотных.

Реверберация (многократное отражение звуков) изменяет спектр звука в связи с затягиванием переходных процессов. Другое влияние реверберации на спектр звука заключается в том, что отражение звука в помещении, вызывающее реверберацию, для различных звуковых частот различно. В результате спектры первоначального и отраженного звуков также будут неодинаковыми.

Наиболее точно представлению о случайном сигнале соответствуют шумы. Однако шумы реального акустического окружения человека имеют существенные различия в своих характеристиках. В определенном смысле и шумы могут рассматриваться как детерминированные по некоторому параметру сигналы. Обычно таким параметром является временная организация относительно среднего уровня шума. Так, например, в работе [284] предлагается разделять шумы на однородные, флуктуирующие, прерывистые и импульсные.

Однородные шумы ближе всех к классическим характеристикам шума как имеющие непрерывный спектр и однородность в интенсивности спектральных составляющих. К таким шумам относятся, например, звуки водопада, шум внутри салона автомобиля, жужжание электромотора и т. п.

Флуктуирующие шумы характеризуются случайным или периодическим изменением средней интенсивности во времени. Это, например, некоторые транспортные шумы, помехи в радиоприемнике, шум стадиона во время спортивных состязаний и ряд других звуков.

К прерывистым шумам относят звуки, которые характеризуются определенной однородностью в течение некоторого промежутка времени, но могут исчезать или нарастать в другие моменты. Такими шумами обычно сопровождаются строительные работы, развлекательные мероприятия (например, эстрадные концерты), домашние шумы и т. п.

Наконец, импульсные шумы проявляются в резком чередовании средней интенсивности. Как правило, длительность шумового импульсного воздействия намного меньше интервала между звуками. Импульсным шумом является, например, звук выстрела, взрыва, шум отбойного молотка и т. п. Импульсные шумы могут быть периодическими, непериодическими и одиночными.

В психоакустических исследованиях для широкополосного воздействия обычно применяют белый шум. Мощность белого шума, приходящаяся на полосу частот постоянной ширины, не зависит от частоты. Следует иметь в виду, что данное понятие белого шума достаточно далеко от его точного соответствия принятому математическому представлению. Реально используются шумоподобные сигналы, частотный спектр которых ограничен полосой слышимых человеком частот или даже более узкими полосами, определяемыми особенностями измерительной процедуры. В этом смысле шумы делят также на широкополосные и узкополосные.

Для слухового эксперимента часто применяют так называемый "розовый шум", в характеристике которого делается попытка учесть зависимость чувствительности слуховой системы от частоты сигнала. В "розовом шуме" независимой от частоты оказывается мощность, приходящаяся на относительную полосу частот. Спектральная плотность "розового шума" имеет тенденцию спада (на 3 дБ/октаву) в сторону высоких частот.

Таким образом, проведенный анализ показывает, что разделение звуков на различные группы зависит от полноты и точности описания используемых физических моделей. Во всяком случае, необходимо констатировать, что не существует четких оснований разделения на классы изучаемых в акустике групп сигналов, а критерии разделения физических моделей речи, музыки, шумов и других звуков являются вероятностными. Так, например, можно говорить, что коэффициент эксцесса достигнет величины 3,5-6,5 с большей вероятностью на речевом сигнале, в то время как для музыкальных звуков эта величина, вероятнее всего, будет меньше трех. С определенной вероятностью эти сигналы будут различаться и по своим спектральным характеристикам. Однако знание величины эксцесса и структуры спектра не является достаточным основанием для уверенного отнесения исследуемого звука к конкретному классу.

В целом важно отметить, что для построения классификации описаний сложных звуков отсутствуют именно качественные критерии разделения сигналов по физическим параметрам. А для отнесения изучаемых объектов к различным классам как раз необходимы качественные критерии [77]. С точки зрения физических моделей, критерии разделения случайных сигналов выбираются но количественным показателям, относящимся к величине некоторого признака. При этом наибольший успех достигается, если сопоставление звуков осуществляется не по какому-либо одному признаку, а по системе значимых признаков. Результат подобного разделения звуков по принятым в акустике физическим моделям всегда имеет вероятностный смысл.

Вместе с тем встречающиеся в природе звуки можно разделять не только по физическим моделям, а как качественно различные для слухового восприятия объекты. Возможность использования такого основания для классификации мы рассмотрим в разделе, посвященном анализу звуков как объектов слухового восприятия. Однако, прежде чем приступить к такому анализу, необходимо еще раз остановиться на проблеме выбора (или построения) физической модели сигнала, адекватной задачам исследования слухового восприятия.

Как показывает проведенный анализ, использование только физических характеристик звуковой среды человека не позволяет с достаточной определенностью выделить среди них наиболее значимые для восприятия параметры. Тем более трудно отнести существующие физические модели к конкретным объектам слухового восприятия, имеющим жизненное значение для человека. Такое отнесение и выбор соответствующей физической модели предполагают существование определенной исследовательской концепции о наличии в сигнале значимых для восприятия признаков. На необходимость учета в описании сигнала только тех параметров, которые оказывают психологическое воздействие, обращалось внимание еще в прошлом веке. Так, А. Н. Бернштейн отмечал, что для психологии "важен не раздражитель сам по себе, а его способность производить определенные раздражения; поэтому колебания, обладающие скоростью единицы в секунду и не производящие слухового эффекта, если и будут акустическими для физика, то не будут ими для психолога..." [23, с. 109]. Добавим к этому, что при изучении слухового восприятия нас интересуют не только акустические явления, производящие слуховой эффект, но и связанные с ними воздействия, осуществляемые по другим сенсорным каналам.

В зависимости от того, какая физическая модель принимается, будут и интерпретироваться получаемые в психоакустическом эксперименте данные. Так, если предъявляемый испытуемому звук описывается как чистый тон, то это означает, что исследователь использует в описании сигнала только два параметра - частоту и интенсивность. Результаты, связанные с восприятием переходных процессов и всякого рода помех, сопутствующих предъявляемому звуку, будут рассматриваться, скорее всего, как артефакты или же вообще не будут учитываться. Даже в исследованиях, осуществляемых в рамках традиционной психофизики, характер интерпретации получаемых результатов оказался зависимым от типа физического описания стимульного воздействия [57-59].

Связь получаемых в психоакустике выводов с характером используемой физической модели следует, например, из результатов изучения восприятия бинауральных и временных фазовых сдвигов, проведенного А. А. Терепингом [150-151]. В математическом представлении фазовая и временная задержки сигнала однозначно связаны. Исходя из этого, исследователи часто не разделяли данные параметры: изучая особенности восприятия фазовых сдвигов, они использовали для формирования сигналов временные задержки. Соответственно предполагались единые механизмы слуховой системы для восприятия временных и фазовых сдвигов. Однако более детальные исследования выявили, что существуют значительные различия между закономерностями восприятия задержки фронтов сигнала и закономерностями оценки человеком фазовых сдвигов. Эти различия выражаются как в общих показателях сенсорной чувствительности, так и в показателях межиндивидуальной вариативности; т. е. оказалось, что для формирования слухового образа бинауральный фазовый сдвиг не является эквивалентом бинауральному временному сдвигу, как это предполагалось при построении физической модели.

Интересные результаты, показывающие возможность различных интерпретаций данных эксперимента в зависимости от принимаемой физической модели, получены В. А. Садовым. Изучая особенности восприятия звуков разной частоты и длительности, В. А. Садов рассматривал два возможных описания сложного звукового сигнала. (С согласия автора мы здесь обсуждаем данные еще неопубликованных работ.) В соответствии с одним из них звуки представлялись как шумовые сигналы, имеющие достаточно широкий исходный состав спектра частот. Однако время жизни разных спектральных составляющих в реальном звуке такого типа различно. Согласно физической модели, дольше всего существуют самые низкие частоты. Чем выше частота спектральной составляющей, тем короче время ее существования в звуковой посылке. Согласно другому описанию, звуки представлялись как имеющие резонансную основу. Имея исходно столь же широкий спектр, резонансные звуки вместе с тем совершенно иначе изменяются с течением времени. Наибольшее время жизни для таких звуков соответствует спектральным составляющим, близким по частоте к резонансной. Более низкие или высокие частоты исчезают тем быстрее, чем больше они отличаются от резонансной частоты. В действительности реальные звуки обладают свойствами как шумовых, так и резонансных сигналов с возможным превалированием того или иного качества.

В. А. Садов поставил испытуемым задачу уравнивать длительности одновременно звучавших сигналов разной частоты. Исходя из того, что в своем развитии человек приобретает опыт оценивать время жизни различных спектральных составляющих слышимых звуков, автор предположил, что субъективные длительности звучания сигналов различных частот будут закономерно неравными. Это предположение подтвердилось в эксперименте. Однако у разных испытуемых были обнаружены различные закономерности восприятия одинаковых звуков. Были выявлены оба способа представления о звучании, соответствующие частотной зависимости различия в длительностях звучания, характерной как для шумовых звуков, так и для звуков резонансного типа. Из этих результатов следует вывод о том, что в зависимости от своего прошлого опыта испытуемый выделяет из звукового комплекса в качестве существенных признаков характеристики, соответствующие шумовому сигналу, или же - связанные с резонансными свойствами. Иначе говоря, когда в воспринимаемом звуке для испытуемого существенны только признаки, характерные для шумового сигнала, то, несмотря на возможное присутствие в нем составляющих с другими свойствами, при анализе результатов этими признаками можно пренебречь в физической модели, как незначимыми для воспринимающего субъекта. Аналогичные рассуждения справедливы и для сигналов, воспринимаемых в качестве резонансных.

Подобных примеров различных интерпретаций получаемых в эксперименте данных можно было бы привести еще значительное количество. Смысл этих примеров состоит также в том, что при использовании определенной физической модели мы всегда должны предполагать возможность ее коррекции каждый раз, как только переходим на более углубленный анализ изучаемого явления².

² (Попытка построения модели сложного объекта (мелодии в музыке), учитывающей систему признаков, значимых для восприятия музыки человеком, сделана в работах P. X. Зарипова [65, 66]. Аналогичный подход использован и при моделировании сложных звуков в некоторых уже упомянутых исследованиях [203, 280, 304].)

Из классификации физических моделей видно, что во многих случаях на основе их разделения имплицитно предполагается некоторое отношение к особенностям восприятия человеком описываемых объектов. Так, именно эти особенности легли в основу деления звуков на речевые, музыкальные, шумовые и т. п. Внутри этих групп деление также часто осуществляется в соответствии с определенными свойствами сигналов, значимыми для восприятия. Другими словами, на основании только физических критериев, без рассмотрения специфики звука для слухового восприятия, не удается сколько-нибудь конструктивно классифицировать звуки акустической среды человека.

Действительно, ведь модулированными периодическими сигналами часто можно назвать как звуки речи, так и многие акустические сигналы животных. Если не выделять существенных для восприятия признаков, то с точки зрения физических характеристик не возникает принципиальных различий, например между звуками симфонического оркестра и механическими шумами на многих видах производства. Возможность выявления каких-либо закономерностей восприятия окружающих человека звуков становится реальной лишь в том случае, когда физический анализ звучаний, являющихся объектами слухового восприятия, будет осуществляться в сопоставлении с анализом их особенностей, являющихся определяющими в формировании слухового образа.

Рассмотрим теперь специфику существующих в окружении человека звуков, выделяя их как объекты слухового восприятия.