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人类听觉的灵敏度非常依赖于频率，如果没有任何类型的频率加权，原始 RMS 估计将几乎毫无用处。

有一些标准的频率加权曲线，最流行的是“A”加权。请参阅https://en.wikipedia.org/wiki/A-weighting。灵敏度还取决于绝对水平，因此有多个加权曲线。

Sp 频率加权 RMS 是一个很好的起点，但它们通常忽略对时域行为的任何敏感性，如脉冲、瞬态、掩蔽等。有很好的模型可以预测实际感知响度，但它们往往相当复杂。

正如 Hilmar 所指出的，响度是一个与频率相关的心理声学指标（如果不是全部，也是大多数）。直接取自Pulkki 的书：

听觉阈值和疼痛阈值之间的声音随着“强度”或“音量”的增加而被感知。声音的这种主观特征称为响度。响度级的定义使得以 dB 为单位的 1-kHz 纯音的声压级与以 phon 为单位的响度级相同

有关更多信息，您可以查看上述参考书或维基百科或任何其他声学教科书（如果您打算阅读它们，我可以提出一些建议）。

同样，有一些响度感知模型。一个来自 Zwicker，它提取了一个表示随时间变化的响度的连续函数。您可以从Zwicker 的书或此处的模型评论（免费下载）中获取有关它的信息。我知道的另一个来自 Glasberg 和 Moore，它实际上计算了连续重叠帧的短期响度。它还“有点”模拟了相邻时间框架之间听觉系统的时间整合。您可以在这里查看这个（也可以免费下载）。

根据第一个参考文献（Pulkki），目前没有一个模型可以完全解释响度感知。在没有丰富经验的情况下，我认为这主要是指音频编解码器，其中必须对“任意”信号进行编码以产生一致的结果（到目前为止，我个人还没有设法体验到）。

因此，根据您的预期应用，上述模型可能不够，也可能不够。不过，从这里可以看出，响度太复杂了，无法仅用压力（或粒子速度）RMS 值来表征（或测量它）。