賴詩(shī)洋 夏小均 徐中明 彭麗惠

（1.重慶工程職業(yè)技術(shù)學(xué)院，重慶 402260；2.重慶車輛檢測(cè)研究院有限公司，國(guó)家客車質(zhì)量監(jiān)督檢驗(yàn)中心，重慶 401122；3.重慶大學(xué)，重慶 400030）

主題詞：車窗升降系統(tǒng) 聲品質(zhì) 心理聲學(xué)煩躁度 主成分 參考語(yǔ)義細(xì)分法

1 前言

電動(dòng)車窗是現(xiàn)代轎車車門系統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)部件，汽車玻璃升降系統(tǒng)是電動(dòng)車窗的必備結(jié)構(gòu)，可使汽車具備良好的密封性和防盜性，但其周圍存在大量零件，運(yùn)動(dòng)復(fù)雜，使用過(guò)程中常產(chǎn)生噪聲，甚至出現(xiàn)異響，對(duì)車內(nèi)人員主觀聽(tīng)覺(jué)感受影響較大。隨著人們對(duì)NVH性能要求的提升，消費(fèi)者對(duì)于汽車的使用性能和質(zhì)量好壞的評(píng)判方式除通過(guò)駕駛體驗(yàn)以外，車內(nèi)聲品質(zhì)也已成為測(cè)評(píng)指標(biāo)之一，不僅要求車內(nèi)噪聲滿足相關(guān)法規(guī)要求，還需要具有較好的車內(nèi)聽(tīng)覺(jué)舒適性[1]。因此，對(duì)汽車玻璃升降系統(tǒng)進(jìn)行研究十分必要。目前，國(guó)內(nèi)外對(duì)車窗升降系統(tǒng)的研究主要在結(jié)構(gòu)優(yōu)化以及改進(jìn)車窗升檔降過(guò)程中的異響和某部件的聲品質(zhì)[2-3]，而對(duì)該系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)的車內(nèi)聲品質(zhì)的研究較少。探索該類聲信號(hào)對(duì)乘員的主觀感受起關(guān)鍵作用的特性，進(jìn)而有針對(duì)性地對(duì)結(jié)構(gòu)加以改進(jìn)來(lái)提高聲品質(zhì)有重要意義。

本文對(duì)車窗升降過(guò)程中聲品質(zhì)進(jìn)行整體測(cè)評(píng)和分析，旨在找出車窗升降系統(tǒng)聲品質(zhì)的影響因素。利用試驗(yàn)采集6款汽車分別在2種工況下車窗玻璃升降的聲樣本數(shù)據(jù)，計(jì)算各聲樣本的客觀參量，通過(guò)差異性分析得出造成聽(tīng)覺(jué)差異的主要客觀參量，通過(guò)主成分分析得到其主成分綜合模型。引用綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)心理聲學(xué)煩躁度對(duì)聲樣本進(jìn)行客觀評(píng)價(jià)分析，得出影響車窗玻璃升降煩躁度的主要客觀參量。最后采用參考語(yǔ)義細(xì)分法進(jìn)行了主觀試驗(yàn)，驗(yàn)證了客觀評(píng)價(jià)分析的結(jié)果和思路。

2 車窗玻璃升降聲采集及預(yù)處理

試驗(yàn)采用雙耳麥克風(fēng)（Binaural Microphone Type 4101）、6通道數(shù)據(jù)采集器和數(shù)據(jù)處理軟件，如圖1所示。設(shè)置傳感器精度為20 mV/Pa，采樣頻率為65 536 Hz。

圖1 聲信號(hào)采集試驗(yàn)儀器

參照GB/T 18697—2002《聲學(xué)汽車車內(nèi)噪聲測(cè)量方法》，試驗(yàn)在安靜的開(kāi)闊場(chǎng)地進(jìn)行，分別采集6輛不同品牌的家用轎車前窗玻璃升降聲信號(hào)。在每輛車的試驗(yàn)中，駕駛員戴上雙耳麥克風(fēng)，關(guān)閉所有車窗玻璃后，分別測(cè)量前、后車窗玻璃下降和上升的聲信號(hào)，每個(gè)工況的測(cè)試操作連續(xù)重復(fù)2次。

截取效果連續(xù)完整、外界噪聲少的玻璃車窗升降聲信號(hào)，每個(gè)信號(hào)時(shí)長(zhǎng)為3.6 s，得到6輛車前、后車窗在下降、上升工況下的聲樣本24個(gè)，每個(gè)聲樣本包含左、右耳通道的聲信號(hào)。通過(guò)頻譜分析得到聲樣本的能量分布如圖2所示，可以看出，車窗玻璃升降過(guò)程的聲能量較為集中地分布在3 kHz以下頻段，汽車車窗玻璃上升、下降的聲信號(hào)均為非穩(wěn)態(tài)類信號(hào)。

圖2 車窗玻璃運(yùn)動(dòng)過(guò)程時(shí)頻分布

3 聲品質(zhì)客觀分析與評(píng)價(jià)

3.1 客觀參量計(jì)算

對(duì)客觀參量的計(jì)算和分析可以消除個(gè)體聽(tīng)覺(jué)感受間的差別，對(duì)聲信號(hào)造成的主觀感受差別進(jìn)行定量體現(xiàn)[4-5]。結(jié)合各聲樣本的雙耳通道測(cè)試結(jié)果，計(jì)算各聲樣本的A計(jì)權(quán)聲壓級(jí)、雙耳響度、粗糙度、尖銳度和抖動(dòng)度等5個(gè)聲品質(zhì)客觀參量，如表1、表2所示。

表1 下降過(guò)程車窗玻璃聲品質(zhì)參量

表2 上升過(guò)程車窗玻璃聲品質(zhì)參量

3.2 差異化分析

各聲樣本帶給人們的聽(tīng)覺(jué)感受存在差異，為研究導(dǎo)致這種差異的參量，運(yùn)用多變量差異比較法進(jìn)行探討。由于各客觀參量間的量度范圍和數(shù)值差異較大，為便于不同參數(shù)間的分析和比較，對(duì)其進(jìn)行歸一化處理：

式中，xi為客觀參量原始值；yi為歸一化后的值。

將歸一化處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行方差分析，結(jié)果見(jiàn)表3、表4。

表3 下降過(guò)程各客觀參量方差分析

表4 上升過(guò)程各客觀參量方差分析

從表3、表4可以看出，在車窗玻璃下降和上升過(guò)程中，雙耳響度、抖動(dòng)度的差異性最大，粗糙度其次，A計(jì)權(quán)聲壓級(jí)、尖銳度的差異性最小。即雙耳響度、抖動(dòng)度和粗糙度是影響車窗玻璃下降、上升過(guò)程給人聽(tīng)覺(jué)差異的主要客觀參量。對(duì)比表3、表4可以看出，與上升過(guò)程相比，車窗玻璃下降過(guò)程中抖動(dòng)度差異性更大，說(shuō)明該階段低頻部分的聲音能量抖動(dòng)更加明顯。

3.3 煩躁度分析

心理聲學(xué)煩躁度（Psychoacoustic Annoyance，PA）是一個(gè)綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)，通常與客觀參量一起評(píng)價(jià)聲品質(zhì)，在不進(jìn)行成本較高的主觀評(píng)價(jià)試驗(yàn)時(shí)，心理聲學(xué)煩躁度模型可以對(duì)人們對(duì)于聲樣本的主觀偏好性進(jìn)行簡(jiǎn)單預(yù)測(cè)，其定義為[6]：

式中，N為響度；S為尖銳度；R為粗糙度；F為抖動(dòng)度。

PA值越高，說(shuō)明該聲樣本的偏好性越低。計(jì)算出各個(gè)聲樣本的PA值度如表5所示。

由表5可以看出，每輛汽車車窗玻璃升降的聲品質(zhì)均有差別，同一輛車的前、后車窗玻璃聲品質(zhì)差別較小。從心理聲學(xué)煩躁度來(lái)看，B車的車窗玻璃升降的聲品質(zhì)相對(duì)最差，D車相對(duì)最好，另外，車窗玻璃上升、下降過(guò)程中的聲信號(hào)引起的煩躁度大致相同。

表5 各聲樣本心理聲學(xué)煩躁度

3.4 相關(guān)性分析

對(duì)以上5個(gè)客觀參量進(jìn)行相關(guān)性分析，以研究各聲品質(zhì)參量之間的相關(guān)密切程度，結(jié)果如表6、表7所示。

表6 下降過(guò)程車窗玻璃運(yùn)動(dòng)聲客觀參量相關(guān)性

表7 上升過(guò)程車窗玻璃運(yùn)動(dòng)聲客觀參量相關(guān)性

可以看出，車窗玻璃上升、下降過(guò)程中：雙耳響度、抖動(dòng)度與綜合評(píng)判指標(biāo)PA顯著相關(guān)，是主要影響參量。

3.5 主成分分析

根據(jù)參量間的相關(guān)分析結(jié)果可以看出，部分變量之間直接相關(guān)性較強(qiáng)，存在信息上的重疊，與PA值的相關(guān)受到相互影響，因此需要進(jìn)行降維處理，使其中每個(gè)主成分都能夠反映原始變量的大部分信息，且所含信息互不重復(fù)，以得出各參量對(duì)樣本信息的表現(xiàn)能力。

下降和上升信號(hào)的主成分分析結(jié)果如表8、表9所示，主成分個(gè)數(shù)提取原則為主成分對(duì)應(yīng)的特征值大于1的前m個(gè)主成分，因此，兩過(guò)程均提取前2個(gè)主成分。

表8 下降過(guò)程主成分提取分析

表9 上升過(guò)程主成分提取分析

初始因子載荷矩陣如表10所示。從表10可以看出，車窗玻璃下降和上升過(guò)程中，第1主成分都反映了A計(jì)權(quán)聲壓級(jí)、雙耳響度、尖銳度和抖動(dòng)度這4個(gè)指標(biāo)，而粗糙度都在第2主成分中得以表達(dá)。

表10 初始因子載荷矩陣

而由各指標(biāo)反映的主成分的表達(dá)式為[7]：

主成分綜合模型公式為：

式中，Ai為各主成分的特征向量矩陣；Ci為各指標(biāo)在對(duì)應(yīng)主成分上的載荷矩陣；λi為各主成分對(duì)應(yīng)的特征值；Fi為各主成分；i=1,2；Zx為指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化矩陣。

計(jì)算可得車窗玻璃升降的主成分綜合模型為：

式中，ZdB、ZN、ZS、ZR、ZF分別為A計(jì)權(quán)聲壓級(jí)、雙耳響度、尖銳度、粗糙度、抖動(dòng)度等指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化后的值。

從模型可以看出，A計(jì)權(quán)聲壓級(jí)和粗糙度對(duì)車窗玻璃升降過(guò)程聲信號(hào)主成分的貢獻(xiàn)量最低；在相關(guān)性分析的基礎(chǔ)上進(jìn)一步得出尖銳度對(duì)聲樣本的信息反映也有重要作用。

4 聲品質(zhì)主觀評(píng)價(jià)及分析

為了驗(yàn)證客觀分析的結(jié)論，以主觀評(píng)價(jià)試驗(yàn)加以分析。

4.1 主觀評(píng)價(jià)試驗(yàn)

選用參考語(yǔ)義細(xì)分法，對(duì)6輛車的前、后車窗玻璃下降和上升工況的24個(gè)聲樣本進(jìn)行主觀評(píng)測(cè)。參考語(yǔ)義細(xì)分法的參考樣本選擇有兩種方法[8]：通過(guò)樣本的物理特性參量值，選出各參量處于全體樣本中間位置的聲樣本作為參考樣本；粗評(píng)樣本，從全體樣本中選擇處于中間區(qū)域的聲樣本作為參考樣本。由于已經(jīng)計(jì)算出各參量值，因此采用第1種方法。分別計(jì)算出升、降時(shí)各12個(gè)聲樣本各參量的平均值，依據(jù)客觀參量結(jié)果，下降過(guò)程選擇A車，上升過(guò)程選擇F車，分別作為下降和上升過(guò)程中的參考樣本。

對(duì)110人進(jìn)行了題為“您認(rèn)為下題中的哪個(gè)詞匯更能描述車窗玻璃升降過(guò)程的聲音”的線上問(wèn)卷調(diào)查[9]。針對(duì)響度的描述，設(shè)置了“喧囂的”“響亮的”“吵鬧的”3個(gè)詞匯；尖銳度描述設(shè)置了“揪心的”“尖銳的”“刺耳的”；抖動(dòng)度描述設(shè)置了“抖晃的”“震顫的”“波動(dòng)的”；主觀煩惱度則設(shè)置了“討厭的”“煩人的”“煩惱的”等詞匯。對(duì)統(tǒng)計(jì)結(jié)果去除無(wú)效問(wèn)卷后隨機(jī)選用了100份調(diào)查結(jié)果，分別確定了“吵鬧的”“刺耳的”“波動(dòng)的”“煩惱的”4個(gè)詞匯描述響度、尖銳度、抖動(dòng)度、以及綜合評(píng)價(jià)煩惱度。每一項(xiàng)形容詞在評(píng)測(cè)時(shí)都包括“異?！薄昂堋薄氨容^”“一樣”“比較不”“很不”“毫不”等共 7 種程度，分別賦予7～1分。

選取26名試驗(yàn)人員[10]，分2次分別對(duì)汽車車窗玻璃上升、下降過(guò)程的聲樣本進(jìn)行評(píng)價(jià)。試驗(yàn)者均為在校學(xué)生，其中女生8名，從事振動(dòng)噪聲方向研究的學(xué)生12名。試驗(yàn)前對(duì)參與者進(jìn)行了聽(tīng)音培訓(xùn)和試驗(yàn)過(guò)程解釋，培訓(xùn)中考察參與者對(duì)評(píng)價(jià)參量的理解準(zhǔn)確度，以保證數(shù)據(jù)的有效性。

4.2 主觀評(píng)價(jià)試驗(yàn)數(shù)據(jù)處理

在主觀評(píng)價(jià)試驗(yàn)中，評(píng)價(jià)時(shí)周邊環(huán)境的變化、評(píng)價(jià)者的心理波動(dòng)及聲樣本的相似性干擾等都會(huì)對(duì)主觀評(píng)價(jià)的結(jié)果造成影響而導(dǎo)致錯(cuò)誤，所以，在完成主觀評(píng)價(jià)試驗(yàn)后，以統(tǒng)計(jì)方法對(duì)評(píng)價(jià)的結(jié)果進(jìn)行有效性的檢驗(yàn)十分必要[7]。在參考語(yǔ)義細(xì)分法中，有效性高的評(píng)價(jià)結(jié)果之間應(yīng)該存在較好的相關(guān)性。本文采用幾何平均相關(guān)方法進(jìn)行數(shù)據(jù)有效性的判定[11]，相關(guān)系數(shù)分析結(jié)果如表11所示。其中相關(guān)系數(shù)很低的數(shù)據(jù)應(yīng)剔除，下降、上升過(guò)程中整體剔除率分別為12.31%和13.08%。滿足在一般評(píng)價(jià)中，數(shù)據(jù)剔除10%～20%[12]的經(jīng)驗(yàn)要求。說(shuō)明“吵鬧的”“刺耳的”“波動(dòng)的”“煩惱的”4個(gè)描述詞匯能夠較為準(zhǔn)確地描述對(duì)應(yīng)的客觀參量，試驗(yàn)結(jié)果可信度高。無(wú)效數(shù)據(jù)剔除后，重新得到每個(gè)參量的評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)，從而得到參考語(yǔ)義細(xì)分法的最終得分，如表12、表13所示。

表11 車窗玻璃下降、上升評(píng)價(jià)結(jié)果相關(guān)系數(shù)

表12 車窗玻璃下降主觀評(píng)價(jià)結(jié)果 分

表13 車窗玻璃上升主觀評(píng)價(jià)結(jié)果 分

主要客觀參數(shù)與主觀煩惱度的對(duì)比如圖3所示，可以看出，所分析3個(gè)客觀參量與主觀感受有著緊密聯(lián)系，是聲信息特性的主要表現(xiàn)參數(shù)。主、客相關(guān)性分析結(jié)果如表14所示，主觀評(píng)價(jià)結(jié)果中，車窗玻璃下降、上升過(guò)程中，除抖動(dòng)度、響度對(duì)主觀煩惱度有顯著影響外，尖銳度對(duì)主觀煩惱度的影響也很明顯，也印證了主成分析的結(jié)果，說(shuō)明本文采用的客觀評(píng)價(jià)分析方法正確。

圖3 各樣本主觀評(píng)價(jià)結(jié)果

表14 主觀評(píng)價(jià)結(jié)果相關(guān)性分析

5 結(jié)束語(yǔ)

本文以汽車車窗升、降時(shí)車內(nèi)聲信號(hào)為研究對(duì)象，綜合差異性分析、相關(guān)性分析和主成分分析手段，提出了基于心理聲學(xué)煩躁度指標(biāo)的聲品質(zhì)客觀評(píng)價(jià)與分析方法，通過(guò)基于語(yǔ)義細(xì)分法的主觀評(píng)價(jià)試驗(yàn)對(duì)客觀分析方法進(jìn)行了驗(yàn)證，并得出此類聲信號(hào)對(duì)人主觀感受起關(guān)鍵作用的客觀參量：抖動(dòng)度、響度、尖銳度。與傳統(tǒng)的主觀評(píng)審試驗(yàn)相比，基于信號(hào)本身的客觀聲品質(zhì)評(píng)價(jià)可大幅降低時(shí)間與物力成本，可為前期聲品質(zhì)設(shè)計(jì)與優(yōu)化提供參考。