声音是随机信号的集合，这些信号具有取决于声源的某些物理特性。声音的物理特性之一可以从形成的频谱中看出。有很多噪声可以根据频谱特征来区分，例如白噪声、粉噪声、布朗噪声、蓝噪声、紫噪声、灰噪声等。一般来说，在测量和音频测试中经常使用的是白噪声、粉红噪声和褐色噪声。
很多人都对白噪声非常熟悉，通常，空调发出的静态声音通过伪装背景噪音让我们入睡，总是被认为是白噪声，尽管从技术上讲，我们从空调风扇旋转中听到的声音不是白噪声。我们与白噪声联系在一起的许多声音实际上是粉红噪声、褐色噪声、绿噪声或蓝噪声。在音频工程的世界中，存在着各种类型的噪声颜色，它们具有自己独特的频谱，其产生是为了给音乐编曲、放松等留下丰富的印象。因此，本文将解释静态噪声并不总是白噪声。
以下是音频工程领域中非常熟悉且经常讨论的一些音色：
- 白噪声
日常生活中最常提到的嘈杂色彩是白噪声。白噪声被称为“白色”，象征着数学计算中均匀或平坦地包含所有频率的白光。这是从数学上说的，因为实际上它并不完全平坦。如果使用以下等式计算，则白噪声计算模式是均匀分布的：
因此，在白噪声的情况下，信号功率变为：
所得频谱呈恒定直线的形式，如下图所示，
所示的图表是一个对数函数，而不是线性函数，其中高频的频率范围比低频的频率范围更宽。这是可以听到的白噪声：
2. 粉红噪音
粉红噪声频谱按对数比例减小，但在按比例变宽的频带中具有相同的功率。这意味着粉红噪声在 40 至 60 Hz 频率范围内与 4000 至 6000 Hz 频段内具有相同的功率。由于人类在这样一个比例空间中听到声音，无论实际频率如何（40-60 Hz 听起来与 4000-6000 Hz 的音程和距离相同），双倍频率（一个八度音程）都被感知为相同的，因此每个八度音程都包含相同量的能量，因此粉红噪声通常用作音频工程中的参考信号。与白噪声相比，频谱功率密度每倍频程降低 3 dB（密度与 1/f 成比例）。因此，粉红噪声通常被称为“1/f 噪声”。有些人将粉色与红色和白色联系在一起，其中粉色比红色更亮，比白色更暗，因此它被描述为值接近 ~ 1 的减少光谱。从数学上讲，可以使用以下公式计算粉红噪声：
粉红噪声产生的曲线描绘如下：
粉红噪音将像下面的音频文件一样听到，
布朗噪声颜色有几个名称，有些人称之为布朗噪声、布朗噪声或红噪声。布朗运动是由布朗运动（随机游走或醉汉游走）的发明者罗伯特·布朗发现的，其中布朗运动产生的噪声与红噪声/布朗噪声相同。被描述为比粉红和白光更暗的红光，所形成的光谱具有急剧下降的特征，超过粉红噪声的下降（1 / f2 或每倍频程下降 6 dB）。从视觉上看，红噪声值是粉噪声的边界，与白噪声一起，所以形成的频谱曲线如下：
布朗噪声听起来像下面的音频文件：
4. 蓝色噪声
如果说红噪声和粉噪声的特征有所减弱，那么蓝噪声则相反。蓝噪声具有与粉红噪声成反比的上坡频谱曲线特征。在有限频率范围内，蓝色噪声的功率密度随着频率的增加（密度与 f 成正比）每倍频程增加 3 dB。在计算机图形学中，术语“蓝噪声”有时更宽松地使用，指具有最小低频分量且没有集中能量尖峰的任何噪声。这对于抖动来说可能是一个很好的噪声。切伦科夫辐射是几乎完美的蓝噪声的自然发生的例子，在介质折射率的渗透性近似恒定的频谱区域中，功率密度随频率线性增长。精确的密度谱由 Frank-Tamm 公式给出。在这种情况下，频率范围的有限性来自于材料可以具有大于1的折射率的范围的有限性。由于这些原因，切伦科夫辐射也呈现出亮蓝色。
蓝噪声产生的曲线如下：
蓝色噪音听起来像下面的音频文件：
5. 紫色噪声
如果蓝色噪声与粉红噪声相反，那么紫罗兰色可以归类为与红色或布朗噪声相反。这可以从紫噪声的功率密度的增加看出，随着频率值的增加，紫噪声的功率密度为每倍频程 6 dB。紫噪声或通常也称为紫噪声的比例密度在有限频率范围内为 f2。紫噪声也称为微分白噪声，因为它是白噪声信号微分的结果。
紫噪声产生的曲线如下：
紫噪音听起来像下面的音频文件：
6. 灰色噪声
灰噪声是一种随机白噪声，与相同的心理声学噪声曲线相关，或者可以说是逆 A 加权曲线，具有特定的频率范围，给人的印象或感觉是在所有频率上听起来都同样响亮。这与标准白噪声形成鲜明对比，标准白噪声在频率的线性范围内具有相同的强度，但由于人类等响度轮廓中的偏差而被认为不具有相同的响度。
灰色噪声产生的曲线如下：
灰色噪声听起来像下面的音频文件：
Written by:
Betabayu Santika
Acoustic Design Engineer
Geonoise Indonesia
Beta@geonoise.asia
Sources:
Pics: Noise Curves By Warrakkk – Own work, CC BY-SA 3.0, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=19274696
Hartmann, William M. Signals, sound, and sensation. Springer Science & Business Media, 2004.
“Federal Standard 1037C”. Institute for Telecommunication Sciences. Institute for Telecommunication Sciences, National Telecommunications and Information Administration (ITS-NTIA). Retrieved 16 January 2018.
Lau, Daniel Leo; Arce, Gonzalo R.; Gallagher, Neal C. (1998), “Green-noise digital halftoning”, Proceedings of the IEEE, 86 (12): 2424–42, doi:10.1109/5.735449
Joseph S. Wisniewski (7 October 1996). “Colors of noise pseudo FAQ, version 1.3”. Newsgroup: comp.dsp. Archived from the original on 30 April 2011. Retrieved 1 March 2011.
