模式建立

將案例一(生物化學研究所)依前述之實驗步驟取得音訊後，將其做音訊前處理 並快速傅立葉變換繪成頻譜圖，共有正常磁磚及劣化磁磚各 29 張頻譜圖，觀察這 29 張頻譜圖，以尋找特徵模式。為方便說明，將舉例正常磁磚及劣化磁磚各 4 張 頻譜圖作為說明，圖 4.3 為其中的 4 個正常磁磚頻譜圖，圖 4.4 為其中的 4 個劣化 磁磚頻譜圖，經觀察發現正常磁磚因為與混能土軀體緊密黏著，音訊的組成不僅是 由磁磚提供，也由內部混凝土軀體提供，造成頻譜圖上顯示音訊由各頻率依一定的 能量組成，頻率分布較廣，能量較均勻，最高峰能量低，響度小。而劣化磁磚因為 與混凝土軀體間有空隙，音訊的組成較單一，主要由磁磚所提供，造成頻譜圖上顯 示音訊僅由一至二種頻率組成，頻率分布單一，能量較集中，最高峰能量高，響度 大。

圖 4.3 案例一之正常磁磚頻譜圖

本研究將提出三種模式，擬藉由正常磁磚及劣化磁磚套用模式取得數值的不 同來判別磁磚是否發生劣化，如此便能以科學的方式分析音訊，期望改善打音法人 為主觀判定且無法記錄的缺點。

模式一：最高峰值，頻譜圖中縱軸最大值，如圖 4.5，正常磁磚之 Y 值為 177.6，

劣化磁磚之 Y 值為 7288，本研究假設劣化磁磚之值較正常磁磚之值為大，期望以 一數值作為基準，區分正常磁磚與劣化磁磚。

模式二：最高峰對應頻率，頻譜圖中 Y 值最大的資料點所對應到的 X 值，如 圖 4.5，正常磁磚之 X 值為 3665，劣化磁磚之 X 值為 4460，根據文獻回顧得知此 模式應為劣化磁磚之值較正常磁磚之值為大，不過許家豪(2010)、張耀祖(2013)及 陳柏穎(2014)所得結論皆不相同，且其中張耀祖(2013)與其他兩位作者結論差異甚 大，為探討差異原因，本研究也將納入此模式。

正常磁磚頻譜圖 劣化磁磚頻譜圖

圖 4.5 模式一及模式二

模式三：標準化後頻譜面積，標準化即是將圖上的每個資料點之 Y 值除以頻 譜圖中縱軸最大值，如圖 4.6，縱軸經標準化數值範圍由 0 到 1，再將其頻譜面積 以程式計算求出，本研究假設正常磁磚之數值較劣化磁磚之數值為大，藉以區分正 常磁磚與劣化磁磚。

正常磁磚頻譜圖 劣化磁磚頻譜圖

圖 4.6 模式三

確認模式後將開始記錄每段音訊之模式數值，不過若每段音訊皆以繪出頻譜 圖再找尋資料點數值的方式記錄，將會耗費大量的時間，以案例一正常磁磚與劣化 磁磚各 29 點的例子來說，若要將模式一、二、三的數值紀錄完成，約需耗費 1 個 小時，且資料量大可能產生人為錯誤，因此本研究利用 MATLAB 撰寫程式，能自 動讀取檔名抓取音訊，並分析音訊，套用模式一、二、三後，匯出 Excel 表格，約 耗時 1 分 30 秒，大幅減少作業時間及避免人為錯誤發生，如圖 4.7，即是 MATLAB 程式撰寫的過程及 Excel 表格匯出的形式。

4.3 小結

案例分析前的實驗數據處理流程如圖 4.8。

獲取音訊中環境雜音之特徵頻率

特徵頻率反運算整段音訊消除環境雜音 音訊匯入Audacity

音訊長度剪成1秒，固定FFT後解析度

處理後音訊匯入 MATLAB

利用FFT將音訊由時間域轉為頻率域

將50Hz以下及20000Hz以上訊號濾除

模式二：

資料點中Y值最大點 所對應之X值 模式一：

資料點中Y值最大點

模式三：

各資料點之Y值除以資 料點中Y值最大點後，

再將頻譜下面積積分

獲取三種模式數值後匯出Excel表格

圖 4.8 實驗數據處理流程