首次启动新的声音功放系统时，大家都不愿看到的情况是：几乎听不懂、声音不够响亮、覆盖范围不完整或清晰度差。在安装系统之前，可以通过在设计阶段对系统性能进行建模来预见并避免所有这些结果。确实，如今许多客户和机构都要求对系统进行建模，并在安装之前（甚至在招标阶段）提供声学性能结果。这样是否可以确保避免问题？绝对不！但是，该过程至少应该消除一些潜在的问题。
但是，正如我们之前看到的，这完全取决于计算机建模师的专业知识（或缺乏专业知识）。不幸的是，即使它们可能完全一文不值，也存在一种天生的倾向，即接受由计算机生成的漂亮图表和图形。问题在于，评估人员必须是一位相当熟练的建模人员，他必须具有丰富的系统设计经验，才能判断所呈现的内容是否可信。让我们看一看案例历史。
某方案涉及投标新音响系统的投标书，该音响系统将覆盖25,000个座位的体育场。在欧洲，它必须满足语音传输指数（STI）≥0.5的清晰度标准。所有者已有针对性地将安装程序的候选清单减少到最后两个，并且，要求安装程序的提交者提交计算机建模结果和数据。问题是，在收到此信息（由竞争设备制造商提供）后，看的人不知道如何解释它。另一个问题是，一个提案使用的扬声器数量几乎是另一个的一半，但都声称满足设计简介，0.5 STI和相关的声压级（SPL）标准。实际上，他们表示他们已经超越了这些标准。
在查看招标图时，我们要求提供一些其他信息，例如STI的统计分布图，SPL和预测的混响时间（RT）值。这些数据以及彩色的参数图是我需要了解的内容。尽管在这两种情况下，SPL都很高，但我可以看到该系统仍应能够产生所需的声级。
这里的错误如下：1）不允许电缆损耗； 2）不留余量或波峰因数； 3）尽管可以推断出语音水平，但SPL值是针对宽带粉红噪声而不是语音的； 4）SPL值是线性的（Z加权），而不是A加权。总体而言，SPL过于乐观，约为10dB至12dB。在提交时具有较稀疏的覆盖范围（即扬声器数量的一半）的情况下，由于提交的图显示至少15dB的变化，因此误差接近15Db至20dB。
当谈到STI时，结果就更加令人难以置信了。一个供应商的值在0.70到0.80之间，而另一个供应商的平均值在0.65附近（因此某些地区为0.70）。我本期望在这样的环境下，设计良好的系统平均会获得0.54左右的STI。
那么，为什么STI值这么高呢？1）STI的计算基于统计计算。仅此一项就产生至少0.1 STI的误差。 2）每个展位（就座区）均独立于其他区域进行了计算（误差约为0.05）。 3）一家供应商对占用的体育场进行了计算，这意味着与空旷的情况相比，还有很多其他的吸声效果。这本身不是问题，除非试图比较类似情况。可恶的是没有输入并考虑那些观众产生的噪音，这将减少信号噪声比（SNR）（从大约60dB到10dB或更小。）4）双方均犯了同样的错误，即在高SPL时计算的STI值时不考虑SPL /语音（可理解性）掩蔽的影响。80dBA时，STI减小，这必须予以考虑。
不得不说，结果似乎是真实的。也就是说，提交的时候，完全不清楚在这样的环境下，系统可以实现什么以及如何进行有效的声学建模！为解决该问题，我们采用更多的扬声器，根据提案的扬声器布局建立了自己的模型。通过一些优化，我们实现了0.53的平均STI，其值的范围在0.49到0.58之间。这是非常令人满意的结果。此外，在安装系统之后进行的后续测量表明，可以立即发现这些结果。测得的平均STI为0.54。
声音系统建模应避免的第二个尴尬涉及到一个看起来非常简单的情况：一种用于覆盖长（深）楼梯和自动扶梯的系统。该区域连接两个大型大厅（即顶部和底部各一个）。这些都是相当混响和声音反射的区域。
根据简单的统计方法，平均STI为0.50，没有一个点小于0.50。因此，它将被评为“通过”，并且设计可以继续进行。但是，从脉冲响应计算出STI时发现，平均STI仅为0.42，这是绝对失败。这样，只有奇数词可能会被理解。换句话说，该系统不适合其目的，因为很少有人能够理解通过它广播的任何公告。不用说，更复杂的，基于脉冲响应的预测是正确的，统计计算证明对于此空间/情况无效。
计算机建模是一个非常强大且有用的工具，没有它我会迷失方向。但是，该工具仅与所使用的数据和建模者自己的技能一样好。多年来，我发现各种建模程序使用的扬声器数据中存在许多错误，这真是令人痛恨。通常，这些错误与不正确的SPL数据有关，这意味着预测的声音水平有误。但是，我想起了一组扬声器数据，这些数据成功地更改了模型/空间的预计RT，从而更改了预期的STI！许多程序都假定（也许不是不自然地）建模者具有合理程度的能力和声学知识。可悲的是，事实并非如此。我期待有一天可以将一些人工智能（AI）集成到这些程序中。
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