[发明专利]一种融合声品质评价的声品质自整形设计方法和系统

说明书

本发明公开了一种融合声品质评价的声品质自整形设计方法和系统，利用试验人员的主观评价方式对多工况采集的噪声信号待测样本进行主观评价，并运用支持向量机法(SVM)结合客观指标参数建立主客观评价体系，完成了主观评价值与客观评价参数之间的对应关系。并基于脑电系统的评价体系作为判定条件，通过舒适度等级设置和脑电参数采集，通过GRNN神经网络将主观评价转化为可以重复再现而能标准可量化的心理声学评价值，取消了传统主观评价过于依赖主观人员的主观意识的干扰，让主观评价过程具有再现性和标准一致性，将噪音舒适度方面的主观评价和客观评价相结合，实现有个体选择性的车内噪声控制和设计，使车内噪声更加符合消费者主观感受的要求。

技术领域

本发明涉及汽车技术领域，具体为一种融合声品质评价的声品质自整形设计方法和系统。

背景技术

车内声音环境可以最直观地反映乘坐舒适性、体现汽车的品质，实现车内噪声控制是改善和提高车内声品质的有效手段和解决汽车NVH问题的有效途径。通过对车内噪声进行主观评价试验，结合主观听觉感知和客观心理声学来对车内声品质主观舒适度进行客观量化是目前汽车声学技术中的一个重要领域。此外，综合考虑我国国民的文化背景、生理结构和思维方式等差异特点，设计适合我国国民习性的车内声场环境。在消除总体噪声中令人烦躁成分的同时，适当保留令人愉悦的成分，可使车内噪声更加符合消费者主观感受的要求，从而实现有选择性的噪声控制。

车辆在怠速、低速行驶是受到发动机的阶次噪声影响比较大，由于人的听觉受到听觉掩蔽效应的影响，在中高速行驶路噪愈发明显，而路噪的产生综合原因复杂，很难利用主动降噪技术对其进行降噪和声整形处理，更多的依赖于被动降噪技术进行改进，但效果也不是很理想。

因此，如何既能实现汽车在怠速、以及行驶各种工况过程中的主动噪声控制，又能筛选并保留令人愉悦的成分，使车内噪声更加符合消费者主观感受的要求，从而实现有选择性的噪声控制和设计，是目前汽车技术亟需解决的技术问题。

仅仅依赖客观评价体系通过声音信号的频率变化可以解决一部分声音的筛选。但是没有对于舒适度的考虑。而舒适度方面的评价需要依赖主观评价，但是目前的声音主观评价过于依赖于主观人员的主观意识的干扰，无法统一标准并无法衡量评价值。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种融合声品质评价的声品质自整形设计方法和系统，取消了传统主观评价过于依赖主观人员的主观意识的干扰，让主观评价过程具有再现性和标准一致性，将噪音舒适度方面的主观评价和客观评价相结合，实现有个体选择性的车内噪声控制和设计，使车内噪声更加符合消费者主观感受的要求。

为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是：

一种融合声品质评价的声品质自整形设计方法，其特征在于包括：

步骤S1：在底盘各噪声传递结构处布置振动加速度传感器；对多工况车内噪声声音信号进行噪声样本采集；获取声音信号的声学客观评价参量：

响度、粗糙度、抖动度和尖锐度；

步骤S2：对步骤S1所述的多工况车内噪声声音信号，按照设定的噪声等级进行主观评价并确定对应的主观评价值；同时，采集主观评价过程中人体的脑电信号并通过动态脑电图分析以获取脑电输出信号；

步骤S3：利用广义回归神经网络对所述主观评价值与脑电输出信号θ波和α波的功率谱有效值形成的样本点数值进行趋势拟合，获取相关度系数；将大于相关度系数设定值(相关度系数大于等于设定相关度90％)的主观评价值作为心理声学评价值；

步骤S4：利用支持向量机的方法，按照步骤S2主观评价值与声学客观评价参量之间的对应关系构建车内噪声品质评价及预测模型；以步骤S1中的所述客观评价参数作为输入，以主观预测评价值作为输出对模型进行训练；