白噪音抵消外界噪音的原理是什么？

白噪音为什么能让周围一下子安静下来，这个问题的答案，说起来挺有意思，就像是给耳朵找了个“好玩伴”，让它不去关注那些烦人的声音。当然，这背后是有科学道理的，我给你细细道来。

首先，咱得明白，我们耳朵听到声音，本质上是空气的震动，这些震动通过空气传到我们的耳朵里，然后大脑会把这些信号解读成声音。外界的噪音，比如邻居装修的电钻声、楼下的车流声，这些都是不规律的、突发的震动，它们会非常直接地刺激我们的听觉系统，让我们感到烦躁。

而白噪音，你可以想象成一种特别“平均”的声音。它不像我们的语言有特定的音高和节奏，也不像音乐有旋律，它里面包含了各种各样频率的声音，而且这些声音的音量大致是相同的，就像电视机没信号时出现的“沙沙”声，或者说我们把收音机调到一个没有电台的频道时听到的那种声音。它是一种全频段的、均匀分布的声音能量。

现在就到了关键环节了：白噪音是怎么“抵消”外界噪音的？这里面有两个主要的机制在起作用，一点也不神秘。

第一个机制叫做掩蔽效应（Auditory Masking）。这有点像你在一堆杂乱的彩色线团里找一根特定的蓝色线。如果这时候你再往里面扔一堆更乱、更密集的红线，你可能就更难找到那根蓝色线了。白噪音的作用有点类似，它通过提供一个持续的、均匀的声音背景，把外界那些突兀、尖锐的噪音“覆盖”掉了。

你想啊，当你有背景白噪音的时候，你的耳朵首先接收到的是这种相对柔和、无干扰的声音。而那些突兀的噪音，比如突然一声巨响，它要穿透这个白噪音的“海洋”，到达你的耳膜，再被大脑解读成让你不爽的声音，难度就大大增加了。白噪音就像是给你的听觉系统增加了一个“缓冲层”，让那些不期而遇的噪音显得不那么刺耳，不那么显眼了。它并不是真的把外界噪音的声音大小给减小了，而是通过自身的“存在感”，让你的大脑更关注它，从而忽视了那些更细微、更烦人的声音。

你可以打个比方，想象你在一个很安静的房间里，突然有人在你隔壁大喊一声，你肯定一下子就被吓到。但如果你在火车上，旁边有轰隆隆的火车声，旁边有人大喊，你可能就没那么容易注意到，甚至听不清。白噪音就起到了类似火车轰鸣声的作用，但它更温和、更可控。

第二个机制叫做听觉疲劳或适应（Auditory Fatigue/Adaptation）。我们的听觉系统有一个特点，就是对于持续不变的声音，它会逐渐“习惯”并降低敏感度。就像你刚进一个有淡淡香味的房间，你会闻到味道，但过一会儿，鼻子就没那么敏感了，几乎闻不到了。

白噪音就是一种持续不变的声音。当它持续播放时，我们的耳朵和大脑会逐渐适应这种声音，对它的感知会变得不那么敏锐。这意味着，当我们听到白噪音时，我们对周围环境中其他不那么强烈的噪音的敏感度也会相应降低。所以，即使外界有一些其他的细微声音，因为我们已经习惯了白噪音的存在，也就不容易被它们打扰。

更重要的是，白噪音提供了一种“可预测的干扰”，而外界的噪音往往是“不可预测的干扰”。我们的大脑对不可预测的事情总是更警觉，更容易产生焦虑或不安。白噪音的均匀性，反而让大脑感到一种平静和规律，从而减少了对未知声音的警惕性，也减少了因警惕而产生的烦躁感。

总的来说，白噪音抵消外界噪音，不是通过物理上的“屏蔽”或“反向抵消”（那是主动降噪耳机做的事情），而是通过听觉上的掩蔽和大脑对持续声音的适应来达到目的。它就像给你的耳朵创造了一个更舒适、更均匀的听觉环境，让你不那么容易被外界那些不协调的声音所干扰。所以，下次你听到白噪音觉得特别安心时，就知道这是你的耳朵和大脑在和你玩一场有趣的“声音游戏”了。

网友意见

这个问题的根本原因不在心理学/神经科学范畴，而是在物理学和信号处理（非线性系统）范畴。该现象被称为随机共振(Stochastic Resonance, SR)，存在于非线性系统对信号调制作用之中，而我们人脑和许多信号处理设备对信号的处理机制都符合非线性系统特征，因而存在此现象。

该现象最早在1981年被发现和定性描述，论文发表于Journal of Physics A: Mathematical and General [1]. 原论文链：

http://www. researchgate.net/profil e/Alfonso_Sutera/publication/231036526_The_mechanism_of_stochastic_resonance/links/0c9605281201a26621000000.pdf

简单的说，该现象是指原始信号在强度很弱的时候，特别是在探测水平之下时，可以在信号中加入一定强度的白噪声。理想的白噪声在全频域是同等强度的，实际中一般不会有。

这种全频域同等强度(或者接近)的信号，在与原始信号相对应的频段，会跟原始信号产生共振，使原始信号的强度增加，上升到可探测的水平，而同时白噪声的信号强度保持不变。在后期信号处理时，对人脑和信号处理设备的信号处理机制来说，白噪声是很容易被过滤掉的（带通滤波等方法），这样的结果就是，在增加输入信号(有用信号)的强度的同时，并不太影响该信号的特征(保真)。这种现象或许跟我们的直觉相悖，因为根据我们的经验，对于一个信号处理系统，噪声的存在通常会影响系统的信号的处理能力，因此经常想要抑制系统的噪声，提高信噪比（SNR）。

随机共振现象并不是遮蔽或者抵消了其他信号（虽然好像是产生了类似的效果），而是增强了想要的信号。在原始信号中加入适当强度(过犹不及)的的白噪声，等价于将信噪比提升十个分贝左右，这是非常巨大的进步。比如约瑟夫结(Josephson Junction)：

对于人和生物的神经系统来说，Bulsara等早在1991年就提出了包含随机共振的单个神经细元模型[3]。通过模拟证实，随机共振能使微弱信号的信噪比增加多达十五个分贝。

随后，人们在人类视觉感知机制中也发现了随机共振现象[4]，比如下图中的大本钟，在图像中加入噪声之后，我们反而能看到更多的细节:

听觉方面当然也存在随机共振现象[5, 6]:

甚至人工耳蜗中也存在随机共振现象[7]，也就是说，人体的听觉机制部分损坏时，并不大影响该现象的存在：

在动物界，随机共振也是普遍存在并被利用的。比如匙吻鲟（Polyodon spathula）

能利用其吻部数千个电感受器(electroreceptors)来探测极为微弱的电场变化。

通常这种电场变化是由水中的大群浮游生物产生的。实验证明在引入一定电场噪声信号的情况下，匙吻鲟的捕猎距离(探测)距离要高于没有噪声信号的时候[8]：

其他例子还有老鼠、蟋蟀、小龙虾等的机械波感受器（感知危险）等。当然，要记住产生随机共振效应的条件

适量的噪声
非线性系统

以上。

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[1] Benzi, Roberto, Alfonso Sutera, and Angelo Vulpiani. "The mechanism of stochastic resonance."Journal of Physics A: mathematical and general 14.11 (1981): L453.

[2] Wiesenfeld, Kurt, and Frank Moss. "Stochastic resonance and the benefits of noise: from ice ages to crayfish and SQUIDs." Nature 373.6509 (1995): 33-36.

[3] Bulsara, Adi, et al. "Stochastic resonance in a single neuron model: Theory and analog simulation." Journal of Theoretical Biology 152.4 (1991): 531-555.

[4] Simonotto, Enrico, et al. "Visual perception of stochastic resonance." Physical Review Letters78.6 (1997): 1186.

[5] Balenzuela, Pablo, and Jordi García-Ojalvo. "Neural mechanism for binaural pitch perception via ghost stochastic resonance." Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science 15.2 (2005): 023903.

[6] Ward, Lawrence M., et al. "Neural synchrony in stochastic resonance, attention, and consciousness." Canadian Journal of Experimental Psychology/Revue canadienne de psychologie expérimentale 60.4 (2006): 319.

[7] Chatterjee, Monita, and Mark E. Robert. "Noise enhances modulation sensitivity in cochlear implant listeners: Stochastic resonance in a prosthetic sensory system?." Journal of the Association for Research in Otolaryngology 2.2 (2001): 159-171.

[8] Russell, David F., Lon A. Wilkens, and Frank Moss. "Use of behavioural stochastic resonance by paddle fish for feeding." Nature 402.6759 (1999): 291-294.

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