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      基于時域動態(tài)特性分析的車內(nèi)聲品質(zhì)預(yù)測方法

      文檔序號:9303104閱讀:610來源:國知局
      基于時域動態(tài)特性分析的車內(nèi)聲品質(zhì)預(yù)測方法
      【技術(shù)領(lǐng)域】
      [0001] 本發(fā)明屬于汽車振動與噪聲分析與控制中聲品質(zhì)預(yù)測的技術(shù)領(lǐng)域,涉及一種基于 時域動態(tài)特性分析的車內(nèi)聲品質(zhì)預(yù)測方法。更具體的說,本發(fā)明是一種車內(nèi)基于時域動態(tài) 特性分析的車內(nèi)聲品質(zhì)預(yù)測方法,適用于車輛常規(guī)行駛時由各種因素造成的非穩(wěn)態(tài)車內(nèi)聲 音環(huán)境下聲品質(zhì)的預(yù)測。
      【背景技術(shù)】
      [0002] 隨著汽車行業(yè)的迅猛發(fā)展,人們對汽車舒適性的要求越來越高,車內(nèi)聲品質(zhì)在評 價汽車整體質(zhì)量中起的作用也越來越重要。車內(nèi)聲品質(zhì)好壞反映人對車內(nèi)聲環(huán)境的感受, 是人類心理和生理因素的共同作用。
      [0003] 目前現(xiàn)有的車內(nèi)聲品質(zhì)研究,大部分都是在消聲室或半消聲室中進(jìn)行,即基于穩(wěn) 態(tài)環(huán)境這一假設(shè),且研究中車輛的工況也多設(shè)定為穩(wěn)定的工況。近年來,僅有少數(shù)學(xué)者開始 涉及加速等特定的非穩(wěn)態(tài)工況下的車內(nèi)聲品質(zhì)研究。與此同時,這些方法所涉及的車內(nèi)聲 品質(zhì)客觀分析所廣泛采用的聲品質(zhì)客觀心理參數(shù)普遍只能反映穩(wěn)態(tài)環(huán)境下的車內(nèi)聲品質(zhì), 無法描述車輛常規(guī)行駛時車內(nèi)聲音環(huán)境的時域動態(tài)特性適用于車輛常規(guī)行駛時各種因素 造成的車內(nèi)非穩(wěn)態(tài)聲品質(zhì)研究至今未見報道。且目前可見的聲品質(zhì)研究,普遍基于車內(nèi)聲 音是穩(wěn)定的這一前提,而選擇以秒量級的單個聲音樣本代替整個聲音環(huán)境進(jìn)行分析研究。 而車內(nèi)實際行駛時,聲音環(huán)境既包括隨著行駛工況變化而不斷變化的車輛自身的發(fā)動機噪 聲、輪胎噪聲、空氣噪聲和車身結(jié)構(gòu)噪聲,更有車內(nèi)人員語言交流、多媒體播放和行駛周邊 環(huán)境等其他聲源的作用。上述聲源的作用時間從數(shù)秒起,甚至持續(xù)伴隨車輛的行駛過程,因 此僅用秒量級的單個聲音樣本顯然不能全面描述車內(nèi)聲音環(huán)境。

      【發(fā)明內(nèi)容】

      [0004] 本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是克服了現(xiàn)有技術(shù)存在的無法描述車輛常規(guī)行駛時 車內(nèi)聲音環(huán)境的時域動態(tài)特性的問題,提供了一種基于時域動態(tài)特性分析的車內(nèi)聲品質(zhì)預(yù) 測方法。
      [0005] 為此,本發(fā)明提出了利用聲品質(zhì)客觀心理聲學(xué)參數(shù)的方差和極差作為動態(tài)特性指 標(biāo),來建立車內(nèi)聲品質(zhì)綜合評價模型,以更好的反映車內(nèi)聲品質(zhì)的實際情況。在具體聲音樣 本處理過程中,本發(fā)明提出在分鐘量級上采集車內(nèi)聲音信號樣本并在秒量級上進(jìn)行聲音 時域信號分幀,并將其命名為"長時幀",以反映人類聽覺心理感受的累積效應(yīng)。并提出適用 于長時幀處理的梯形窗加窗方法,在消除邊界效應(yīng)同時又可使聲音信號樣本的特性得以充 分保留。
      [0006] 本發(fā)明基于模糊綜合評價方法對客觀評價結(jié)果進(jìn)行聲品質(zhì)綜合評價建模。模糊綜 合評價是一種將邊界不清、不易定量的因素定量化的綜合評價方法,因其具有數(shù)學(xué)模型簡 單、結(jié)構(gòu)層次清晰、被評價對象評價值唯一等優(yōu)點,被廣泛應(yīng)用于許多科學(xué)領(lǐng)域。
      [0007] 為解決上述技術(shù)問題,本發(fā)明是采用如下技術(shù)方案實現(xiàn)的,結(jié)合【附圖說明】如下:
      [0008] 一種基于時域動態(tài)特性分析的車內(nèi)聲品質(zhì)預(yù)測方法,包括以下步驟:
      [0009] 步驟1 :利用聲音采集設(shè)備采集車內(nèi)聲音信號樣本;
      [0010] 步驟2 :對車內(nèi)聲音信號樣本信號進(jìn)行分幀加窗處理;
      [0011] 采集車內(nèi)聲音信號樣本對聲音樣本進(jìn)行分鐘量級的截取,并以秒量級進(jìn)行聲音時 域信號分幀,對長時幀進(jìn)行梯形窗加窗方法處理,在消除邊界效應(yīng)同時,保留聲音信號樣本 的特性;
      [0012] 步驟3 :對車內(nèi)噪聲樣本進(jìn)行主觀評價試驗;
      [0013] 步驟4 :計算聲品質(zhì)客觀心理聲學(xué)參數(shù);
      [0014] 所述聲品質(zhì)客觀心理聲學(xué)參數(shù)包括:響度、尖銳度、粗糙度、抖動度和語言清晰 度;
      [0015] 步驟5 :計算客觀心理聲學(xué)參數(shù)的時域動態(tài)特性指標(biāo);
      [0016] 所述客觀心理聲學(xué)參數(shù)的時域動態(tài)特性指標(biāo)包括各客觀心理聲學(xué)參數(shù)的方差和 各客觀心理聲學(xué)參數(shù)的極差;
      [0017] 步驟6 :建立車內(nèi)聲品質(zhì)客觀綜合評價模型;
      [0018] 步驟7 :對聲品質(zhì)客觀綜合評價模型輸出值與主觀評價值進(jìn)行比較,根據(jù)比較結(jié) 果對步驟6所建模型進(jìn)行調(diào)整,直至結(jié)果與實際誤差在20%之內(nèi),誤差度滿足要求;
      [0019] 步驟8 :使用檢驗樣本對模型進(jìn)行驗證;
      [0020] 采用檢驗樣本對模型進(jìn)行檢驗,如果結(jié)果對比度誤差在20%之內(nèi),說明模型可以 接受,如果結(jié)果對比度大于20 %,則返回步驟6,重新調(diào)整模型,直到在此驗證結(jié)果滿足誤 差要求。
      [0021] 技術(shù)方案中所述步驟1中采集車內(nèi)聲音信號樣本,具體步驟如下:
      [0022] (1)將聲音采集設(shè)備布放在副駕駛員處,即人工頭或兩個傳聲器具體位置的垂直 坐標(biāo)是座椅表面中線,橫坐標(biāo)是靠背表面中線,兩者交點以上0.7±0. 05m處,人工頭或傳 聲器對稱地布置于座椅表面與靠背的對稱面左右0. 2±0. 02m處;
      [0023] (2)選擇路況及工況:
      [0024] 選擇測試車輛行駛的等級路面,并設(shè)計選擇多個有代表性的車輛行駛工況;
      [0025] (3)車內(nèi)聲音信號樣本采集:
      [0026] 記錄每個工況的車內(nèi)聲音信號樣本,每次記錄時間5~6分鐘;
      [0027] 技術(shù)方案中所述步驟2中對車內(nèi)噪聲樣本信號進(jìn)行分幀加窗處理的具體步驟如 下:
      [0028] (1)車內(nèi)聲音信號樣本分幀:
      [0029] 采集車內(nèi)聲音信號樣本時長為4分鐘,以2秒為一個幀長進(jìn)行聲音時域信號分 幀;
      [0030] (2)選擇窗型:
      [0031] 選擇在消除邊界效應(yīng)同時又可使聲音信號樣本的特性得以充分保留的梯形窗;
      [0032] (3)設(shè)定窗型參數(shù):
      [0033] 窗型參數(shù)確定為:窗長是2秒,邊緣長度是10毫秒。
      [0034] 技術(shù)方案中所述步驟3中對車內(nèi)噪聲樣本進(jìn)行主觀評價試驗的具體步驟如下:
      [0035] (1)選取人員組成評審團:
      [0036]選取了 20名以上的試驗人員作為聲品質(zhì)主觀評價主體,評價主體中男女的比例 為1:1,年齡在18~70之間,有駕駛經(jīng)驗的試驗評價人員的數(shù)量與無駕駛經(jīng)驗的試驗評價 人員的數(shù)量比例為1:1 ;
      [0037] (2)對評審團人員進(jìn)行試驗前培訓(xùn);
      [0038] (3)確定聲品質(zhì)評價指標(biāo):
      [0039] 評價指標(biāo)為聲環(huán)境舒適度;
      [0040] (4)確定評價方法:
      [0041] 用數(shù)值估計法進(jìn)行聲音樣本打分評價。
      [0042] 技術(shù)方案中所述步驟3中計算聲品質(zhì)客觀心理聲學(xué)參數(shù)的具體步驟如下:
      [0043] (1)提取分幀加窗處理后的樣本,進(jìn)行響度計算:
      [0044]
      (.1)
      [0045] 式中:f是特征響度,單位sone ;
      [0046]ETQ為與聽閾對應(yīng)的激勵;
      [0047]E為聲信號對應(yīng)的激勵;
      [0048]E。為激勵,與參考聲強I。= 10 12w/m2相對應(yīng);
      [0049] 響度N為頻帶特征響度之和,單位sone,計算公式如下:
      [0050]
      L 2)
      [0051] (2)提取分幀加窗處理后的樣本,進(jìn)行尖銳度計算;
      [0052] 采用Zwicker模型來計算尖銳度S,其數(shù)學(xué)模型以響度模型為基礎(chǔ),數(shù)學(xué)公式如 下:
      [0053] :(;3>
      [0054] 式中,S是尖銳度,單位acum;
      [0055]k是加權(quán)系數(shù),k取0? 11 ;
      [0056]N是總響度值,單位sone ;
      [0057]N' (z)是z號Bark域內(nèi)的特征響度,單位sone;
      [0058] (3)提取分幀加窗處理后的樣本,進(jìn)行粗糙度計算:
      [0059] 利用噪聲的調(diào)制頻率和個特征頻帶內(nèi)的激勵級差A(yù)LE(z)來計算粗糙度,公式 為:
      [0060] (4)
      [0061] 式中,R是粗糙度,單位asper;
      [0062]fncid是調(diào)制頻率;
      [0063]ALE(z)為聲信號激勵級的變化量,定義為:
      [0064]
      (5)
      [0065] 式中:N' _(z)和N' _(z)分別表示特征響度的最大值和最小值;
      [0066] (4)提取分幀加窗處理后的樣本,進(jìn)行抖動度計算:
      [0067]Zwicker抖動度計算模型為:
      [0068] (6)
      [0069] 其中,F(xiàn)表示抖動度,單位vacil;
      [0070]f。表不調(diào)制基頻;
      [0071] (5)提取分幀加窗處理后的樣本,進(jìn)行語言清晰度AI計算:
      [0072] 語言清晰度計算模型為:
      [0073]AI= 2ff(f)D(f)/30 (7)
      [0074] (B:)
      [0075] 式中,W(f)為計權(quán)系數(shù);
      [0076]N(f)為背景噪聲上線,其表達(dá)式為UL(f) =H(f)+12dB;
      [0077]LL(f)為背景噪聲下限,其表達(dá)式為LL(f) =UL(f)_30dB。
      [0078] 技術(shù)方案中所述步驟4中計算客觀心理聲學(xué)參數(shù)的時域動態(tài)特性指標(biāo)的具體步 驟如下:
      [0079] (1)各客觀心理聲學(xué)參數(shù)的方差S2計算
      [0080] 對經(jīng)過公式計算出的響度、尖銳度、粗糙度、語言清晰度、抖動度依照方差公式進(jìn) 行計算:
      [0081] m
      [0082]式中:Xl為各參數(shù)以2秒為一幀的計算值;
      [0083]無為各參數(shù)計算值的平均值;
      [0084] n為各參數(shù)計算值的個數(shù);
      [0085] (2)各客觀心理聲學(xué)參數(shù)的極差R計算
      [0086] R =x_-x_ (10)
      當(dāng)前第1頁1 2 3 4 5 
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