胡騰陸益民（合肥工業(yè)大學(xué)，合肥230009）

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電動(dòng)汽車聲品質(zhì)的評(píng)價(jià)分析及建模

胡騰陸益民
（合肥工業(yè)大學(xué)，合肥230009）

【摘要】針對(duì)A計(jì)權(quán)聲壓級(jí)不能準(zhǔn)確衡量人對(duì)電動(dòng)汽車噪聲感受的問(wèn)題，通過(guò)采集兩輛電動(dòng)汽車不同工況下的噪聲信號(hào)，在計(jì)算得到噪聲客觀參量后，結(jié)合成對(duì)比較法的主觀評(píng)價(jià)試驗(yàn)，從多方面對(duì)電動(dòng)汽車噪聲進(jìn)行了評(píng)價(jià)。根據(jù)主觀評(píng)價(jià)結(jié)果與對(duì)各參量的分析結(jié)果，采用回歸方法建立了電動(dòng)汽車聲品質(zhì)評(píng)價(jià)結(jié)果與客觀參量間的非線性預(yù)測(cè)模型，并驗(yàn)證了模型的有效性和準(zhǔn)確性。

主題詞:電動(dòng)汽車聲品質(zhì)主觀評(píng)價(jià)回歸分析

1　前言

汽車聲品質(zhì)是汽車NVH問(wèn)題研究的重要內(nèi)容，而建立聲音與人主觀感受之間的數(shù)學(xué)模型是聲品質(zhì)研究的重點(diǎn)之一。隨著聲品質(zhì)研究的深入，人們逐漸形成多維研究的共識(shí)，強(qiáng)調(diào)在多個(gè)維度對(duì)聲品質(zhì)進(jìn)行建模。近年來(lái)，諸多學(xué)者將多元回歸分析方法運(yùn)用于聲品質(zhì)模型建立并取得很好效果[1～3]。但雖然通過(guò)傳統(tǒng)回歸方法建模簡(jiǎn)單方便，將客觀參量進(jìn)行線性組合即可對(duì)聲品質(zhì)進(jìn)行預(yù)測(cè)，具有一定的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值，然而由于導(dǎo)致聲品質(zhì)主觀感受差異的因素很多，且這些因素與主觀感受往往成非線性關(guān)系[4]，因此應(yīng)建立更精確的非線性模型。

本文通過(guò)測(cè)試再計(jì)算得到噪聲的主觀評(píng)價(jià)值和心理聲學(xué)客觀參量，采用回歸方法建立電動(dòng)汽車聲品質(zhì)評(píng)價(jià)結(jié)果與客觀參量間的非線性預(yù)測(cè)模型，并對(duì)模型進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)以及模型間的比較，驗(yàn)證了模型的有效性和準(zhǔn)確度。

2　車內(nèi)噪聲主觀評(píng)價(jià)

2.1噪聲信號(hào)的獲取

針對(duì)兩款純電動(dòng)汽車（A車和B車）進(jìn)行試驗(yàn)，采用LMS公司的SCM05數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)采集數(shù)據(jù)，采樣頻率為441 00 Hz，采樣時(shí)間為20 s。利用B&K生產(chǎn)的4189A型傳聲器采集噪聲信號(hào)，并利用Racelogic車速儀記錄車速。

由于駕駛員耳旁聲音具有代表性，故選擇采集該處的噪聲信號(hào)用于分析研究，測(cè)點(diǎn)位置如圖1所示。試驗(yàn)時(shí)分別采集兩款車以車速為0、20、40、60 km/h和80 km/h勻速行駛時(shí)駕駛員右耳處的噪聲信號(hào)，分別用A1、A2、A3、A4、A5和B1、B2、B3、B4、B5表示。

2.2評(píng)價(jià)試驗(yàn)方法選擇

聲品質(zhì)主觀評(píng)價(jià)是一種通過(guò)聽(tīng)眾對(duì)聲音的主觀感受，按照一定評(píng)價(jià)要求和測(cè)評(píng)規(guī)則對(duì)聲音進(jìn)行評(píng)價(jià)的方法[5]，常用方法包括評(píng)分法、成對(duì)比較法、語(yǔ)義細(xì)分法、排序法等。由于成對(duì)比較法在樣本較少且測(cè)評(píng)者測(cè)評(píng)經(jīng)驗(yàn)相對(duì)不足情況下具有明顯優(yōu)勢(shì)[6]，因此根據(jù)此次試驗(yàn)?zāi)康暮蜅l件，選擇成對(duì)比較法對(duì)聲音樣品進(jìn)行主觀評(píng)價(jià)。成對(duì)比較法即將聲音樣品進(jìn)行兩兩對(duì)比，作出甲聲音優(yōu)于乙聲音、劣于乙聲音或兩者難以分辨的判斷，最后將對(duì)比結(jié)果進(jìn)行加權(quán)得到數(shù)值化結(jié)果，從而根據(jù)數(shù)值結(jié)果直觀評(píng)價(jià)聲音的優(yōu)劣。該數(shù)值越大，聲品質(zhì)主觀感受越差。

圖1　駕駛員耳旁測(cè)點(diǎn)位置

2.3測(cè)評(píng)者選擇

根據(jù)本次試驗(yàn)要求以及國(guó)內(nèi)外聲品質(zhì)主觀評(píng)價(jià)試驗(yàn)經(jīng)驗(yàn)[7、8]，選擇22名聽(tīng)覺(jué)正常的健康成人作為測(cè)評(píng)者進(jìn)行測(cè)評(píng)試驗(yàn)，其中男性16名，女性6名，年齡在22到50歲之間。

2.4主觀評(píng)價(jià)

此次主觀評(píng)價(jià)試驗(yàn)以測(cè)評(píng)者對(duì)聲音的偏好性作為評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，測(cè)評(píng)者根據(jù)自己的理解使用成對(duì)比較法對(duì)聲音進(jìn)行判斷。為了達(dá)到效果，10個(gè)噪聲信號(hào)將組成45組比較對(duì)。在進(jìn)行主觀評(píng)價(jià)時(shí)，比較對(duì)將被隨機(jī)播放，測(cè)評(píng)者可對(duì)比較對(duì)進(jìn)行任意重復(fù)播放。

3　試驗(yàn)結(jié)果及分析

3.1測(cè)評(píng)數(shù)據(jù)有效性檢驗(yàn)

對(duì)于成對(duì)比較法的有效性檢驗(yàn)，首先要檢驗(yàn)每個(gè)測(cè)評(píng)者測(cè)評(píng)結(jié)果的有效性，排除錯(cuò)誤率較大的測(cè)評(píng)結(jié)果。測(cè)評(píng)者通常會(huì)出現(xiàn)的誤判有相同事件比較誤判、不同回放次序的誤判和三角循環(huán)誤判等3種。由于本文所做主觀評(píng)價(jià)試驗(yàn)對(duì)聲音樣品進(jìn)行隨機(jī)單次比較，并且由于第3種誤判是最常見(jiàn)的錯(cuò)誤[9]，故僅考慮三角循環(huán)誤判對(duì)試驗(yàn)數(shù)據(jù)正確性的影響。

設(shè)聲事件為i、j、k，利用Pij、Pjk、Pik分別表示比較對(duì)i-j、j-k、i-k的比較結(jié)果，并將任意兩個(gè)聲事件（i，j）的比較結(jié)果i優(yōu)于j、劣于j以及兩者無(wú)差異的結(jié)果分別賦值Pij=1、Pij=-1以及Pij=0。對(duì)i、j、k 3個(gè)聲事件做成對(duì)比較后，三角循環(huán)誤判時(shí)可能出現(xiàn)的結(jié)果歸納為以下3種情況：

a.當(dāng)Pij＞0及Pjk≥0時(shí)，卻有Pik≤0；

b.當(dāng)Pij=0時(shí)，卻有Pik≠Pjk；

c.當(dāng)Pik≤0時(shí)，卻有Pik≥0。

采用計(jì)權(quán)一致性系數(shù)來(lái)判斷主觀評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)的有效性[10]，計(jì)算式如下：

統(tǒng)計(jì)得到各測(cè)評(píng)者所得結(jié)果的計(jì)權(quán)一致性系數(shù)如表1所列。

表1各測(cè)評(píng)者所得結(jié)果的計(jì)權(quán)一致性系數(shù)

為了保證評(píng)價(jià)結(jié)果的可靠性，將排除錯(cuò)誤率較大測(cè)評(píng)者的測(cè)評(píng)結(jié)果，數(shù)據(jù)剔除一般遵循兩個(gè)原則:允許剔除10%～20%的測(cè)評(píng)結(jié)果；計(jì)權(quán)一致性系數(shù)盡量在0.7以上。由表1可知，測(cè)評(píng)結(jié)果中所有測(cè)評(píng)者計(jì)權(quán)一致性系數(shù)都在0.87以上，誤判率極低，表明測(cè)評(píng)者很少出現(xiàn)誤判現(xiàn)象，試驗(yàn)數(shù)據(jù)能正確反映出各測(cè)評(píng)者的真實(shí)感受。

在確定22組測(cè)評(píng)結(jié)果作為有效數(shù)據(jù)后，對(duì)各組數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)計(jì)分，得到各測(cè)評(píng)者對(duì)各聲音樣品的評(píng)分結(jié)果。本文采用spss統(tǒng)計(jì)軟件對(duì)評(píng)分結(jié)果進(jìn)行分析，分別計(jì)算22組評(píng)分結(jié)果兩兩之間的相關(guān)系數(shù)，再取算數(shù)平均得到測(cè)評(píng)者平均相關(guān)性系數(shù)，如表2所列。

由表2可知，Test9、Test10兩組測(cè)評(píng)結(jié)果與其它測(cè)評(píng)結(jié)果相關(guān)性較小，可認(rèn)為是偶然事件，故將其排除。對(duì)剩余20組測(cè)評(píng)結(jié)果進(jìn)行處理，取各組針對(duì)某一工況打分之和作為最終結(jié)果，該結(jié)果即代表大眾對(duì)噪聲作出的正確評(píng)價(jià)。

3.2心理聲學(xué)客觀參量

心理聲學(xué)是研究大腦如何處理進(jìn)入人耳聲音事件的學(xué)科，運(yùn)用于噪聲主觀評(píng)價(jià)可定量反映聽(tīng)覺(jué)感受的差別，消除個(gè)體影響。常用的心理聲學(xué)客觀參量有Zwick?er響度、尖銳度、粗糙度、波動(dòng)度及AI指數(shù)（語(yǔ)音清晰度）等[11]。

表2測(cè)評(píng)者平均相關(guān)性系數(shù)

Zwicker響度更適合描述強(qiáng)度相等、頻率不同聲音的主觀感受；尖銳度是首次特征頻帶分布隨指定響度級(jí)變化關(guān)系的加權(quán)，反映高頻成分與低頻成分的比率關(guān)系；波動(dòng)度用來(lái)描述小于20 Hz的低頻噪聲周期性變化特征，粗糙度用來(lái)描述大于20 Hz的高頻噪聲周期性變化特征，兩者都反映聲音大小隨時(shí)間的變化。而AI指數(shù)用來(lái)描述在噪聲環(huán)境下說(shuō)話的清晰程度，其中，0%表示說(shuō)話受到很大的干擾，完全聽(tīng)不清；100%表示說(shuō)話無(wú)干擾，完全能夠聽(tīng)得清楚。SCM05數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)能夠采集聲音信號(hào)并對(duì)以上心理聲學(xué)客觀參量進(jìn)行計(jì)算，表3為根據(jù)聲音樣品計(jì)算的客觀參量以及主觀評(píng)分結(jié)果。

表3聲音樣品客觀參量及主觀評(píng)分結(jié)果

3.3試驗(yàn)結(jié)果分析

由表3可知，隨車速的增加，兩款車的AI指數(shù)值減小，響度值、A聲壓級(jí)、評(píng)價(jià)得分呈增長(zhǎng)趨勢(shì)，說(shuō)明車速越高，測(cè)評(píng)者對(duì)車內(nèi)噪聲主觀感受越差；在同一車速下，大多數(shù)情況下A車的A聲壓級(jí)、響度均大于B車，A車AI指數(shù)小于B車，B車主觀評(píng)價(jià)值小于A車，即B車給人主觀感受優(yōu)于A車。

兩車的尖銳度、粗糙度、波動(dòng)度則隨車速不同表現(xiàn)出不同的變化趨勢(shì)。

4　聲品質(zhì)模型建立

雖然各心理聲學(xué)參數(shù)可在不同方面描述聲音特點(diǎn)，比較聲音樣本優(yōu)劣，并可通過(guò)主觀評(píng)價(jià)試驗(yàn)將主觀感受數(shù)值化而直觀地顯示聲音的優(yōu)劣，但進(jìn)行主觀評(píng)價(jià)試驗(yàn)費(fèi)時(shí)費(fèi)力。為節(jié)省試驗(yàn)時(shí)間和成本，可通過(guò)各心理聲學(xué)參數(shù)與主觀感受之間的關(guān)系建立回歸模型，在遇到同類事件時(shí)，通過(guò)模型對(duì)評(píng)價(jià)值進(jìn)行預(yù)測(cè)。

回歸分析方法是常用的建模方法。首先選取常用的客觀參量作為解釋變量，并采用逐步線性回歸方法對(duì)聲品質(zhì)評(píng)價(jià)值作回歸分析。F檢驗(yàn)用于檢驗(yàn)被解釋變量與所有解釋變量之間線性關(guān)系的顯著性，在此通過(guò)F檢驗(yàn)對(duì)不顯著變量進(jìn)行剔除，最終得到如下回歸模型（模型1）：

式中，Y為電動(dòng)汽車聲品質(zhì)主觀評(píng)價(jià)值；A為AI指數(shù)值；D為噪聲A計(jì)權(quán)聲壓值。

實(shí)際中客觀參量與主觀感受之間關(guān)系往往是非線性的。為了建立非線性模型，利用了一種改進(jìn)的方法，是顯著的、有意義的。即通過(guò)各客觀參量對(duì)測(cè)評(píng)得分值進(jìn)行曲線估計(jì)，探究與主觀評(píng)價(jià)結(jié)果關(guān)系密切的客觀參量以及其變化形式，采用的曲線類型包括一元線性、二次函數(shù)、三次函數(shù)、對(duì)數(shù)函數(shù)、指數(shù)函數(shù)等。部分曲線估計(jì)結(jié)果如圖2所示。

由圖2可看出，主觀評(píng)價(jià)值可分別與AI指數(shù)、響度、聲壓級(jí)等構(gòu)成多個(gè)一元多次方程。由于主觀評(píng)價(jià)值與多重因素有關(guān)，因此判斷模型與某些客觀參量及其變化形式相關(guān)，故嘗試將各客觀參量取二次方、三次方、對(duì)數(shù)等變化后作為解釋變量，將主觀評(píng)價(jià)值作為被解釋變量，再次通過(guò)逐步回歸方法做回歸分析，得到表4所列結(jié)果。表4中非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)即所求的回歸方程系數(shù)，由此得到以下兩個(gè)模型（模型2和模型3）：

式中，L為噪聲響度值；S為噪聲尖銳度。

由表4可知，兩個(gè)模型的擬合優(yōu)度R2都大于0.969，說(shuō)明兩個(gè)模型都具有很好的擬合度；T檢驗(yàn)置信概率（sig）都小于0.05，即被解釋變量與每個(gè)解釋變量之間線性關(guān)系都是顯著的。因此，可認(rèn)為兩種模型在統(tǒng)計(jì)學(xué)上是顯著的、有意義的。

圖2　部分曲線估計(jì)結(jié)果

表4回歸方程系數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果

同時(shí)，為了對(duì)比模型的精度，比較了各模型預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)值與試驗(yàn)值的差異，如圖3所示。由圖3可看出，模型3誤差不超過(guò)6.2%，而模型1和模型2最大誤差達(dá)到30%以上，因此認(rèn)為模型3建立的多元非線性模型比模型1和模型2精準(zhǔn)度高。實(shí)際應(yīng)用中，根據(jù)響度值、A聲壓級(jí)及尖銳度即可對(duì)主觀評(píng)價(jià)值進(jìn)行較為準(zhǔn)確的估計(jì)，大大節(jié)省了主觀評(píng)價(jià)試驗(yàn)可能花費(fèi)的人力和物力。

圖3　評(píng)價(jià)值與試驗(yàn)值相對(duì)誤差對(duì)比結(jié)果

5　結(jié)束語(yǔ)

a.對(duì)兩款電動(dòng)汽車共10個(gè)工況下的車內(nèi)噪聲進(jìn)行了測(cè)試，得到噪聲客觀參量，從多方面評(píng)價(jià)了汽車噪聲特點(diǎn)。

b.通過(guò)成對(duì)比較法進(jìn)行了主觀評(píng)價(jià)試驗(yàn)，結(jié)果表明，數(shù)值化后的主觀評(píng)價(jià)結(jié)果能夠充分代表人的主觀感受。

c.通過(guò)曲線估計(jì)和線性回歸分析，對(duì)電動(dòng)汽車聲品質(zhì)測(cè)評(píng)結(jié)果進(jìn)行建模，建立了聲品質(zhì)非線性模型，模型顯示主觀感受量值與客觀參量之間作非線性建模誤差更小，主觀感受主要受響度值、A計(jì)權(quán)聲壓級(jí)、尖銳度等影響。

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（責(zé)任編輯文楫）

修改稿收到日期為2015年12月1日。

Evaluation and Modeling of Sound Quality for Electric Vehicle

Hu Teng,Lu Yimin
（Hefei university of technology,Hefei 230009）

【Abstract】Using A-weighted SPL cannot measure the feel of human being on electric vehicle noise accurately.To eliminate this shortcoming,noise signals of two EVs under different conditions are collected.After the noise objective parameters are calculated,and combined with subjective evaluation test of paired comparison method,noise evaluation of EV is made from many aspects.Based on results of the subjective evaluation and analysis of various parameters,a nonlinear forecast model between the evaluation results and the objective parameters of the sound quality is established with regression analysis,and effectiveness and accuracy of this model are verified.

Key words:EV,Sound quality,Subjective evaluation,Regression analysis

中圖分類號(hào):U467.7+93

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

文章編號(hào):1000-3703（2016）03-0026-04