一種車輛噪聲聲品質(zhì)的粗糙度信息處理方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種車輛噪聲聲品質(zhì)的粗糙度信息處理方法，包括以下步驟：(1)將噪聲信號(hào)進(jìn)行分段，并加窗；(2)對(duì)加窗后的噪聲信號(hào)進(jìn)行傅立葉變換，計(jì)算出噪聲信號(hào)在臨界頻帶上的激勵(lì)聲級(jí)；(3)在臨界頻帶上設(shè)計(jì)相互疊加的通道，將激勵(lì)聲級(jí)劃分到所述通道上，形成子噪聲信號(hào)，再將該噪聲信號(hào)進(jìn)行反傅立葉變換，得到激勵(lì)聲級(jí)的時(shí)域子信號(hào)；(4)對(duì)所述激勵(lì)聲級(jí)的時(shí)域子信號(hào)解調(diào)后，進(jìn)行反傅立葉變換，得到經(jīng)調(diào)制后的信號(hào)時(shí)域值，再計(jì)算出每個(gè)通道的調(diào)制指數(shù)；(5)計(jì)算所有通道的噪聲信號(hào)之間的相關(guān)系數(shù)及載波頻率加權(quán)系數(shù)；(6)計(jì)算每個(gè)通道上噪聲信號(hào)的粗造度，并求出總粗糙度。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明考慮了人耳的聽覺感知特性，具有方法明了、精度高等優(yōu)點(diǎn)。
【專利說明】一種車輛噪聲聲品質(zhì)的粗糙度信息處理方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種信息處理方法，尤其是涉及一種車輛噪聲聲品質(zhì)心理聲學(xué)參數(shù)粗 糖度的?目息處理方法。

【背景技術(shù)】
[0002] 隨著社會(huì)的發(fā)展、科技的進(jìn)步，環(huán)境噪聲污染已成為社會(huì)一大公害，而交通車輛噪 聲已達(dá)到城市環(huán)境噪聲污染總量的40%，因此，對(duì)車輛噪聲的認(rèn)知與防治已成為環(huán)境噪聲 控制的一個(gè)重要環(huán)節(jié)。我國于1996年出臺(tái)了《中華人民共和國環(huán)境噪聲污染防治法》，國家 環(huán)保局先后出臺(tái)了 GB4569、GB16160、GB5467、GB1494、GB16170 和 GB14365 等一系列標(biāo)準(zhǔn)， 對(duì)各類機(jī)動(dòng)車噪聲的測試方法和噪聲排放限值做出了規(guī)定。但這些標(biāo)準(zhǔn)僅采用Α計(jì)權(quán)聲壓 級(jí)進(jìn)行車輛噪聲評(píng)價(jià)，評(píng)價(jià)結(jié)果通常與人的聽覺感受有較大差異。這是因?yàn)?，A計(jì)權(quán)存在諸 多不足。首先，A計(jì)權(quán)網(wǎng)絡(luò)是以40方（phon)響度級(jí)的純音測試得出的結(jié)果，然而實(shí)際噪聲 頻率組成復(fù)雜，且在不同頻率組成中存在掩蔽效應(yīng)，因此A計(jì)權(quán)網(wǎng)絡(luò)不可能精確反映實(shí)際 響度級(jí)。其次，A計(jì)權(quán)網(wǎng)絡(luò)對(duì)噪聲低頻噪聲衰減過大，因此在計(jì)算以低頻為主的噪聲時(shí)與人 體主觀響度感覺差距過大。
[0003] 從20世紀(jì)30年代以來，隨著汽車工業(yè)的發(fā)展，人們不僅要求汽車噪聲的強(qiáng)度夠 小，還要求聽起來比較舒適，這與噪聲的頻率成分、時(shí)頻特點(diǎn)有關(guān)，即噪聲聲品質(zhì)。而真正意 義上的聲品質(zhì)評(píng)價(jià)方法研究開始于20世紀(jì)80年代中期，完整的聲品質(zhì)概念由Blauert于 1997年提出，即在特定的技術(shù)目標(biāo)或任務(wù)內(nèi)涵中聲音的適宜性。這里的"聲"是指人耳的 聽覺感知，"品質(zhì)"是指人對(duì)聲音事件做出的主觀判斷。聲品質(zhì)不能簡單地描述為物理量， 而必須通過人參與到聽覺事件中，并根據(jù)主觀心理期望進(jìn)行判斷。聲品質(zhì)評(píng)價(jià)是一個(gè)非常 復(fù)雜的過程，它涉及到三個(gè)方面的知識(shí)：物理聲學(xué)（聲場）、心理聲學(xué)（聽覺感知）和心理 (聽覺評(píng)價(jià)）。在過去的幾十年里，人們提出了心理聲學(xué)的概念，將聲音的客觀評(píng)價(jià)指標(biāo)與 人的聽覺感受聯(lián)系起來，比如響度、粗糙度、尖銳度、起伏度、音調(diào)度和舒適度等，在車輛噪 聲聲品質(zhì)研究領(lǐng)域，A計(jì)權(quán)聲級(jí)、響度兩個(gè)指標(biāo)已得到國際上的普遍認(rèn)可，并寫入ISO和一 些國家標(biāo)準(zhǔn)中。尖銳度、粗糙度和起伏度三個(gè)指標(biāo)提出較晚，但其研究進(jìn)展較快，德國DIN 和美國標(biāo)準(zhǔn)化局已專門成立機(jī)構(gòu)開展此方面的研究，除尖銳度指標(biāo)已進(jìn)入測試階段外，其 余指標(biāo)目前尚未見實(shí)質(zhì)性進(jìn)展的報(bào)告。粗糙度是人體聽覺器官對(duì)噪聲信號(hào)在時(shí)域上幅值 (即包絡(luò)）快速變化的一種感覺，因此通常在描述此類感覺時(shí)，通常用調(diào)幅信號(hào)來加于說 明。對(duì)于粗糙度的計(jì)算模型，Aure提出計(jì)算各個(gè)臨界頻帶上激勵(lì)包絡(luò)，以此來計(jì)算調(diào)制指 數(shù)最終得出各個(gè)通道上的粗糙度；Fasti提出通過計(jì)算信號(hào)的調(diào)制頻率，激勵(lì)級(jí)差來計(jì)算 粗糙度；Sottek通過對(duì)激勵(lì)包絡(luò)進(jìn)行非線性壓縮與自相關(guān)計(jì)算來計(jì)算粗糙度；Daniel等改 進(jìn)了 Aures模型，使其更易于實(shí)現(xiàn)，提高了主、客觀評(píng)價(jià)結(jié)果的相關(guān)性；Hoeldrich等作了進(jìn) 一步的改進(jìn)，使其適用于不同的心理聲學(xué)假設(shè)。Tsai提出了由分諧波引起的粗糙度聽覺分 組感知的定性經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?，Mores在此基礎(chǔ)上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)研究，初步驗(yàn)證了模型的正確性。但 總體來說粗糙度的計(jì)算方法目前還在探索之中。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明的目的就是為了克服上述現(xiàn)有技術(shù)存在的缺陷而提供一種車輛噪聲聲品 質(zhì)的粗糙度信息處理方法，該方法基于人耳聽覺感知特性，充分考慮激勵(lì)聲級(jí)的非線性特 性，并將其量化，兼顧噪聲不同通道信號(hào)之間的相關(guān)系數(shù)及載波頻率加權(quán)系數(shù)等粗糙度的 影響系數(shù)，克服目前A計(jì)權(quán)聲級(jí)等噪聲測量與評(píng)價(jià)指標(biāo)不能體現(xiàn)主觀感受的不足。
[0005] 本發(fā)明的目的可以通過以下技術(shù)方案來實(shí)現(xiàn)：
[0006] -種車輛噪聲聲品質(zhì)的粗糙度信息處理方法，包括以下步驟：
[0007] (1)將噪聲信號(hào)進(jìn)行分段，并對(duì)噪聲信號(hào)進(jìn)行加窗處理；
[0008] (2)對(duì)加窗后的噪聲信號(hào)進(jìn)行傅立葉變換，并根據(jù)人耳傳遞特性對(duì)其結(jié)果進(jìn)行加 權(quán)，計(jì)算出噪聲信號(hào)在臨界頻帶上的激勵(lì)聲級(jí)；
[0009] (3)在臨界頻帶上設(shè)計(jì)多個(gè)相互疊加的通道，將激勵(lì)聲級(jí)劃分到所述通道上，形 成多個(gè)的子噪聲信號(hào)，再將該噪聲信號(hào)進(jìn)行反傅立葉變換，得到多個(gè)激勵(lì)聲級(jí)的時(shí)域子信 號(hào)；
[0010] (4)對(duì)所述激勵(lì)聲級(jí)的時(shí)域子信號(hào)解調(diào)后，進(jìn)行反傅立葉變換，得到經(jīng)調(diào)制后的信 號(hào)時(shí)域值，再計(jì)算出每個(gè)通道的調(diào)制指數(shù)；
[0011] (5)計(jì)算所有通道的噪聲信號(hào)之間的相關(guān)系數(shù)及載波頻率加權(quán)系數(shù)；
[0012] (6)根據(jù)通道的調(diào)制指數(shù)、相關(guān)系數(shù)及載波頻率加權(quán)系數(shù)，得到每個(gè)通道上噪聲信 號(hào)的粗造度，并求出總粗糙度。
[0013] 步驟（1)中分段后每段噪聲信號(hào)的長度為200ms，這是因?yàn)樵谛睦砺晫W(xué)研究中發(fā) 現(xiàn)200ms的持續(xù)時(shí)間才能讓人類聽覺器官充分、正確地感知聲音信號(hào)的特點(diǎn)，因此在進(jìn)行 信號(hào)處理時(shí)，信號(hào)樣本的持續(xù)時(shí)間也必須達(dá)到200ms。此外，步驟（1)中所述加窗處理的窗 函數(shù)為海明窗（hamming window)或者布萊克曼窗（blackman window)。
[0014] 步驟（2)中，由于人類聽覺系統(tǒng)以臨界頻帶的形式處理聲音信號(hào)，將聲音的聲強(qiáng) 按照不同的臨界頻帶分成多個(gè)部分，某個(gè)頻帶的聲強(qiáng)I e(f)。從頻域轉(zhuǎn)化為Bark域后為 Ie(Z)，臨界頻帶聲級(jí)通常用它的對(duì)數(shù)形式，即聲強(qiáng)級(jí)Le。結(jié)合考慮人耳聽覺器官的掩蔽效應(yīng) 的激勵(lì)級(jí)正確地描述了人體的聽覺，它反映了人耳在各個(gè)臨界頻帶上對(duì)信號(hào)的非線性濾波 特性。在外形上它與純音的掩蔽閾值相同，激勵(lì)級(jí)的最大值，即主激勵(lì)級(jí)等于臨界帶聲級(jí)， 以此為最高點(diǎn)，激勵(lì)級(jí)沿著Bark軸向兩邊下降。激勵(lì)級(jí)左右兩邊斜線的斜率不同，四條曲 線左邊斜線的斜率是相同的，而曲線右邊的斜率由于與主激勵(lì)的頻率與聲級(jí)相關(guān)，因此各 不相同，主激勵(lì)的頻率越高，聲級(jí)越大，激勵(lì)級(jí)的曲線的斜率就越小，也就則越平坦。
[0015] 步驟（3)中在臨界頻帶上設(shè)計(jì)47個(gè)相互疊加的通道，將激勵(lì)聲級(jí)劃分到所述通道 上，形成47個(gè)的子噪聲信號(hào)，再將該噪聲信號(hào)進(jìn)行反傅立葉變換，得到47個(gè)激勵(lì)聲級(jí)的時(shí) 域子信號(hào)。所述的通道的帶寬為lbark，每個(gè)通道的中心頻率為0. 5ibark，其中i = 1? 47,為通道的編號(hào)。
[0016] 第i個(gè)通道的激勵(lì)聲級(jí)通過線性疊加噪聲各個(gè)頻率成分落入它的頻帶范圍內(nèi)激 勵(lì)聲級(jí)得到，通過采用47個(gè)互相堆疊的通道方法計(jì)算激勵(lì)聲級(jí)的優(yōu)點(diǎn)是它充分考慮了激 勵(lì)聲級(jí)的非線性特性，并將其量化后加入到計(jì)算模型中，因此比普通線性的濾波器要更為 精確。噪聲信號(hào)的激勵(lì)聲級(jí)被劃分到47個(gè)激勵(lì)通道上，形成47個(gè)子噪聲信號(hào)，將其進(jìn)行反 傅里葉變換，得到47個(gè)激勵(lì)聲級(jí)時(shí)域子信號(hào)ei (t)。
[0017] 步驟（4)中對(duì)所述激勵(lì)聲級(jí)的時(shí)域子信號(hào)解調(diào)后，經(jīng)過半波檢波和低通濾波這兩 步驟后在進(jìn)行反傅里葉變換。
[0018] 步驟（5)中通道的噪聲信號(hào)之間的相關(guān)系數(shù)表示噪聲信號(hào)的相位對(duì)粗糙度的影 響系數(shù)，載波頻率加權(quán)系數(shù)表示載波頻率對(duì)粗糙度的影響系數(shù)。
[0019] 步驟￠)中總粗糙度通過累加所有通道上噪聲信號(hào)的粗糙度，再乘以標(biāo)定系數(shù)得 到。
[0020] 與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明考慮了所有影響粗糙度因素并將其量化，尤其考慮了人 耳的聽覺感知特性，彌補(bǔ)由于目前A計(jì)權(quán)聲級(jí)等噪聲測量與評(píng)價(jià)指標(biāo)不能體現(xiàn)主觀感受的 不足，計(jì)算方法明了、精度高。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0021] 圖1為本發(fā)明的處理流程圖；
[0022] 圖2為人耳對(duì)聲波的傳遞特性；
[0023] 圖3為以4個(gè)純音為中心頻率的激勵(lì)級(jí)曲線；
[0024] 圖4為實(shí)施例中調(diào)制頻率加權(quán)系數(shù)；
[0025] 圖5為實(shí)施例中載波頻率加權(quán)系數(shù)；
[0026] 圖6為本發(fā)明實(shí)施例各個(gè)通道噪聲信號(hào)的粗糙度示意圖。

【具體實(shí)施方式】
[0027] 下面結(jié)合附圖和具體實(shí)施例對(duì)本發(fā)明進(jìn)行詳細(xì)說明。
[0028] 實(shí)施例
[0029] 本發(fā)明采集車速為80km/h勻速行駛時(shí)后排乘客處噪聲信號(hào)作為樣本，對(duì)該樣本 進(jìn)行粗糙度信息的處理，該方法具體包括以下步驟：
[0030] 步驟一：
[0031] 將噪聲信號(hào)進(jìn)行分段，每段信號(hào)的長度為200ms，在進(jìn)行信號(hào)分段后，對(duì)信號(hào)進(jìn)行 加窗處理，窗函數(shù)為布萊克曼窗（blackman window)。
[0032] 步驟二：
[0033] 對(duì)加窗后的噪聲信號(hào)進(jìn)行傅立葉變換，并根據(jù)人耳傳遞特性對(duì)其結(jié)果進(jìn)行加權(quán)， 計(jì)算出噪聲信號(hào)在臨界頻帶上的激勵(lì)聲級(jí)。
[0034] 人類聽覺系統(tǒng)以臨界頻帶的形式處理聲音信號(hào)，其對(duì)聲波的傳遞特性如圖2所 示。將聲音的聲強(qiáng)按照不同的臨界頻帶分成多個(gè)部分，某個(gè)頻帶的聲強(qiáng)I e，其公式如下

【權(quán)利要求】
1. 一種車輛噪聲聲品質(zhì)的粗糙度信息處理方法，其特征在于，包括以下步驟： (1) 將噪聲信號(hào)進(jìn)行分段，并對(duì)噪聲信號(hào)進(jìn)行加窗處理； (2) 對(duì)加窗后的噪聲信號(hào)進(jìn)行傅立葉變換，并根據(jù)人耳傳遞特性對(duì)其結(jié)果進(jìn)行加權(quán)，計(jì) 算出噪聲信號(hào)在臨界頻帶上的激勵(lì)聲級(jí)； (3) 在臨界頻帶上設(shè)計(jì)多個(gè)相互疊加的通道，將激勵(lì)聲級(jí)劃分到所述通道上，形成多個(gè) 的子噪聲信號(hào)，再將該噪聲信號(hào)進(jìn)行反傅立葉變換，得到多個(gè)激勵(lì)聲級(jí)的時(shí)域子信號(hào)； (4) 對(duì)所述激勵(lì)聲級(jí)的時(shí)域子信號(hào)解調(diào)后，進(jìn)行反傅立葉變換，得到經(jīng)調(diào)制后的信號(hào)時(shí) 域值，再計(jì)算出每個(gè)通道的調(diào)制指數(shù)； (5) 計(jì)算所有通道的噪聲信號(hào)之間的相關(guān)系數(shù)及載波頻率加權(quán)系數(shù)； (6) 根據(jù)通道的調(diào)制指數(shù)、相關(guān)系數(shù)及載波頻率加權(quán)系數(shù)，得到每個(gè)通道上噪聲信號(hào)的 粗造度，并求出總粗糙度。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種車輛噪聲聲品質(zhì)的粗糙度信息處理方法，其特征在于， 步驟（1)中分段后每段噪聲信號(hào)的長度為200ms。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種車輛噪聲聲品質(zhì)的粗糙度信息處理方法，其特征在于， 步驟（1)中所述加窗處理的窗函數(shù)為海明窗或者布萊克曼窗。
4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種車輛噪聲聲品質(zhì)的粗糙度信息處理方法，其特征在于， 步驟（3)中在臨界頻帶上設(shè)計(jì)47個(gè)相互疊加的通道，將激勵(lì)聲級(jí)劃分到所述通道上，形成 47個(gè)的子噪聲信號(hào)，再將該噪聲信號(hào)進(jìn)行反傅立葉變換，得到47個(gè)激勵(lì)聲級(jí)的時(shí)域子信 號(hào)。
5. 根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種車輛噪聲聲品質(zhì)的粗糙度信息處理方法，其特征在于， 所述的通道的帶寬為lbark,每個(gè)通道的中心頻率為0. 5i bark,其中i = 1?47,為通道的 編號(hào)。
6. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種車輛噪聲聲品質(zhì)的粗糙度信息處理方法，其特征在于， 步驟（4)中對(duì)所述激勵(lì)聲級(jí)的時(shí)域子信號(hào)解調(diào)后，經(jīng)過半波檢波和低通濾波這兩步驟后在 進(jìn)行反傅里葉變換。
7. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種車輛噪聲聲品質(zhì)的粗糙度信息處理方法，其特征在于， 步驟（5)中通道的噪聲信號(hào)之間的相關(guān)系數(shù)表示噪聲信號(hào)的相位對(duì)粗糙度的影響系數(shù)，載 波頻率加權(quán)系數(shù)表示載波頻率對(duì)粗糙度的影響系數(shù)。
8. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種車輛噪聲聲品質(zhì)的粗糙度信息處理方法，其特征在于， 步驟￠)中總粗糙度通過累加所有通道上噪聲信號(hào)的粗糙度，再乘以標(biāo)定系數(shù)得到。
【文檔編號(hào)】G06F19/00GK104102803SQ201310118021
【公開日】2014年10月15日 申請(qǐng)日期:2013年4月7日 優(yōu)先權(quán)日:2013年4月7日
【發(fā)明者】王巖松, 郭輝, 沈公奇, 鞠建, 石磊, 劉寧寧, 肖淙文, 馮天培 申請(qǐng)人:上海工程技術(shù)大學(xué)