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國立陽明交通大學 生物醫學工程學系 賴穎暉所指導 林家湄的 以聲電特性評估主動式降噪技術於聽力篩檢之效益 （2020），提出bose降噪耳機關鍵因素是什麼，來自於聽力損失、聽力篩檢、噪音、主動式降噪、音頻分析。

而第二篇論文中原大學 電機工程研究所 張政元、郭森楙所指導 黃崇睿的 以數位信號處理器實現主動噪音控制技術應用於施肥機和耳機 （2018），提出因為有 主動噪音控制、耳機、系統識別、施肥機、虛擬感測技術、數位信號處理器、靜音區的重點而找出了 bose降噪耳機的解答。

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*圖片內容截取自Google搜尋網站
**音樂與音效取自Youtube及Youtube音樂庫

以聲電特性評估主動式降噪技術於聽力篩檢之效益

為了解決bose降噪耳機的問題，作者林家湄 這樣論述：

多數的聽力損失者不易在初期被查覺，使得他們常拖延至聽不清楚聲音時才就醫治療，進而造成無法復原的困境。為了能夠減緩這個問題，一個準確、便利的聽力篩檢方法可克服上述問題發生。然而環境噪音將影響使用者量測準確性，進而限制了聽力篩檢普及化的可能。有鑑於此，本研究將探討主動式降噪active noise cancellation (ANC)耳機於帶噪環境下之聽力篩檢效益；此外，本論文進一步開發聲電特性量測平台及評估方法來比較不同ANC耳機帶來的效益。更進一步，本論文探討ANC耳機於不同變因(噪音音量大小、噪音型態、降噪開關及耳機配戴方式)下之差異比較。由實驗結果發現，本論文提出的評估方法能適當的量化出

不同ANC耳機於上述變因下的施測訊號穩定性。隨後，再透過臨床效益驗證進一步歸納訊號穩定性與臨床聽篩準確性之關係。總結本論文之研究結果發現，ANC技術確實能提升使用者於較低帶噪情境之聽篩準確性；但隨著環境噪音不斷增加，目前ANC耳機的聽篩準確性仍還有進步空間；此外，本論文提出之訊號穩定性分析方法，也將可做為使用者透過ANC耳機於不同測試變因下之測試結果信心指標，進而幫助使用者了解當前聽篩之準確性。

以數位信號處理器實現主動噪音控制技術應用於施肥機和耳機

為了解決bose降噪耳機的問題，作者黃崇睿 這樣論述：

本論文以數位信號處理器(Digital Signal Processor, DSP)實現主動噪音控制(Active Noise Control, ANC)之技術實踐於施肥機與耳機並分別探討。傳統的ANC系統以誤差麥克風為中心建立靜音區(Quiet Zone)，對於某些消費產品，必須於人耳處產生靜音區，因此本文使用虛擬感測技術(Virtual Sensing Techniques)將靜音區從誤差麥克風中心轉移到人耳位置，實驗將比較前饋式、回饋式、混合式ANC系統之降噪性能。實驗結果顯示虛擬感測技術之混合式ANC系統於人耳位置具有更好的降噪效果，可降低施肥機噪音約10dBA。在主動噪音控制耳機的

研製中，本文採用錄音方法來獲得真實環境數據，使用MATLAB模擬前饋式ANC演算法來設計控制濾波器，並使用系統識別(System Identification)方法將IIR趨近於FIR濾波器以降低DSP運算量，實驗將分析白噪音、台灣高鐵、大客車、飛機與變電箱等噪音之降噪效果。實驗結果顯示本文所設計的降噪耳機比市售的降噪耳機擁有更大頻寬的降噪能力，此外音樂與主動噪音控制不會相互影響其效果。

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