陳成 朱廉潔 陸楠

（泛亞汽車技術(shù)中心有限公司，上海 201201）

主題詞：主動發(fā)聲 純電動汽車 聲音合成

1 前言

大多數(shù)新能源汽車低速行駛時發(fā)動機不工作，而是使用能效更高的電機驅(qū)動，因此不易引起周圍行人和車輛的注意，易引發(fā)低速交通事故。歐盟、美國和日本都出臺了相應法規(guī)，要求電動汽車安裝行車聲音提醒裝置，以保護行人的安全。GB/T 37153—2018《電動汽車低速提示音》[1]規(guī)定了電動汽車低速行駛時必須發(fā)出滿足聲壓級要求的提示音。同時，汽車聲音的運動化可與整車的運動感造型相匹配，個性化的聲音能增加駕駛樂趣，此類設(shè)計理念在傳統(tǒng)燃油車中已有廣泛應用。

雖然各國、各地區(qū)主動發(fā)聲法規(guī)規(guī)定了與車輛行駛速度相對應的警示音聲壓級，但是對警示音的種類并未作出明確規(guī)定。本文以運動感排氣噪聲作為目標聲音，根據(jù)其特點進行排氣聲的離線分析和在線合成，并將主動發(fā)聲系統(tǒng)應用于某純電動汽車。

2 排氣噪聲的特點

排氣噪聲是由發(fā)動機氣缸產(chǎn)生的廢氣周期性排出而產(chǎn)生的，因此其頻譜具有明顯的周期性諧波的特點[2]，以常見的4沖程內(nèi)燃機為例，其排氣噪聲聲能量分布的主要基頻fe為：

式中，M為氣缸數(shù)量；n為發(fā)動機轉(zhuǎn)速。

此基頻的諧波稱為主階次。同時，由于2個連續(xù)的缸內(nèi)燃燒不可能完全相同，且發(fā)動機旋轉(zhuǎn)2 轉(zhuǎn)，每缸只會發(fā)生1次燃燒，因此還有其他2類能量相對較小的諧波聲音存在，其基頻分別為fo和fh：

對于4 缸發(fā)動機，基頻為fo的諧波稱為奇數(shù)階次諧波，基頻為fh的諧波稱為半階次諧波。圖1 所示為某4 缸發(fā)動機2 030 r/min 轉(zhuǎn)速下排氣尾管噪聲頻譜，由圖1 可以看出，聲壓級高的基本為主階次噪聲，奇數(shù)階次和半階次噪聲聲壓級相對偏低，很多被背景隨機噪聲淹沒。

圖1 某4缸發(fā)動機2 030 r/min轉(zhuǎn)速下排氣尾管噪聲頻譜

3 排氣噪聲片段式提取方法

與發(fā)動機相關(guān)的聲音具有明顯的周期性諧波特點，因此各種聲音合成技術(shù)大多利用此特點展開[3-5]。Amman和Das[3]提出將此類聲音分為確定性成分和隨機成分，其中確定性成分即為諧波成分，可通過將原始信號進行快速傅里葉變換（Fast Fourier Transform，F(xiàn)FT）提取其頻率、幅度和相位等特征量，重新合成只包含諧波成分的聲音。原始聲音去除合成出的諧波成分，所得到的聲音即為隨機成分，隨機成分可通過多脈沖激勵的自回歸模型進行合成。此方法在合成聲音時需要進行逆FFT 計算，易引起較大時延，從而降低聲音合成的實時性。同時，排氣系統(tǒng)聲音還具備基頻隨時間變化而非基頻穩(wěn)定的聲音信號特點。

為此，本文提出一種基于聲音片段的分析和合成方法，其基本原理為：確定原始信號的基頻，提取出對應的信號，此信號通常為正弦波信號，因此可以通過其零值點確定原始信號的周期諧波信號位置點，進而提取出基頻對應的原始聲音片段。該方法大部分計算量集中于原始聲音的離線處理，合成時只需要索引出對應的聲音片段并進行重疊相加即可，合成的計算量相對較小，適用于排氣聲合成。

為了成功提取每個轉(zhuǎn)速對應的聲音片段，在錄制目標排氣加速噪聲時，加速時間應盡可能長，以使發(fā)動機的轉(zhuǎn)速變化能盡可能小，從而保證基頻fh的變化足夠小。目標排氣噪聲的錄制需在帶有底盤轉(zhuǎn)轂的消聲室進行，麥克風與排氣尾管口的距離為500～1 000 mm，為了降低氣流噪聲等背景隨機噪聲，可在麥克風前增加厚50～100 mm的海綿，如圖2所示。海綿對低頻諧波聲的吸收量很小，但可有效降低胎噪和排氣尾管氣流噪聲等中高頻隨機噪聲。降低背景隨機噪聲可提高諧波聲的信噪比，有利于原始信號基頻的準確分析。同時，氣流噪聲較小的目標聲具有較好的主觀感受，將直接提升合成聲的聲品質(zhì)。

圖2 排氣噪聲目標聲音錄制

在離線分析中，首先需對原始信號進行瞬時基頻分析，即分析每個時間點的基頻。通常，第1 個主階次聲音在大多數(shù)轉(zhuǎn)速下是聲能量最高的成分，例如4缸發(fā)動機的2階排氣噪聲和6缸發(fā)動機的3階排氣噪聲，因此，本文對原始信號的主階次頻率進行分析，對于第t幀原始數(shù)據(jù)，可以通過將其進行頻域諧波相關(guān)（Spectral Harmonic Correlation，SHC）[6]函數(shù)分析實現(xiàn)：

式中，S(t,f)為第t幀數(shù)據(jù)在頻率f處的幅度譜；Lw為頻譜窗的長度；NH為諧波數(shù)量。

在f的整數(shù)倍頻率點處，H(t,f)有最大值，這些最大值頻率點均可能成為第1 個主階次的頻率。對于排氣噪聲，可按以下方式進行原始噪聲第1個主階次頻率的預估：確定第1 幀信號的主階次頻率，可以通過計算其H(t,f)并根據(jù)計算結(jié)果人工確定；第2幀數(shù)據(jù)的主階次頻率預估可以第1 幀的主階次頻率為基礎(chǔ)，計算該頻率點±2 Hz 范圍內(nèi)第2 幀數(shù)據(jù)的H(t,f)，其最大頻率點處即為第2 幀數(shù)據(jù)的主階次頻率（對于加速排氣噪聲，連續(xù)數(shù)據(jù)幀對應的主階次頻率變化是連續(xù)的）；依此類推，可自動計算出整段噪聲其他數(shù)據(jù)幀對應的主階次頻率；利用多項式插值，即可得到每個時刻原始信號對應的基頻。

在獲得每個時刻原始信號對應的基頻后，需要從原始數(shù)據(jù)中提取出無相位延遲的主階次數(shù)據(jù)，其應為隨主階次頻率變化而變化的正弦波。Butterworth 帶通濾波器具有中心頻帶頻響平坦、中心頻率無相位延遲的特點，因此使用中心頻率隨預估的主階次頻率變化的Butterworth帶通濾波器可有效提取出主階次數(shù)據(jù)，對于時間點nt，N階Butterworth 帶通濾波器的正弦波數(shù)據(jù)由其“Z變換”定義為：

式中，z為Z變換公式中定義的復變量；為濾波器系數(shù)，可以通過對Butterworth帶通濾波器的解析公式進行雙線性變換得到。

高階濾波器具有更窄的中心頻帶，因而選擇性更強，但濾波器階次越高，其穩(wěn)定性也越差，為了平衡濾波器的穩(wěn)定性和中心頻帶寬度，本文選用4 階Butterworth帶通濾波器。將原始數(shù)據(jù)和提取出的主階次成分進行對比，結(jié)果如圖3所示，圖中1～4為排氣氣缸編號，可以看出，主階次滿足正弦波的屬性。

圖3 原始數(shù)據(jù)和主階次成分對比

提取出的主階次數(shù)據(jù)為正弦波，因此發(fā)動機每轉(zhuǎn)1轉(zhuǎn)，主階次數(shù)據(jù)將有M個零點。4 沖程發(fā)動機1 個周期內(nèi)有2M個零點，因此可將每2M個零點處標記為基頻標志點，每個基頻標志點對應的頻率即為在該點預估出的基頻，根據(jù)該基頻由式（1）可反推出對應的發(fā)動機轉(zhuǎn)速。

最后，使用Tukey時間窗從原始排氣噪聲中提取出每個基頻標志點對應的聲音片段。Tukey 時間窗的中心點即為基頻標志點，其長度應為與頻率fh對應的1個周期的長度和固定的聲音片段重疊區(qū)域長度之和。此固定聲音片段重疊區(qū)域長度可選為128個數(shù)據(jù)點，目的是確保在合成排氣噪聲時實現(xiàn)平滑的加權(quán)過渡，如圖4所示。

圖4 聲音片段合成示意

經(jīng)過以上步驟，便可以從目標排氣噪聲中提取出發(fā)動機不同轉(zhuǎn)速下對應的聲音片段，將這些聲音片段按照基頻由低到高排列，便可組成聲音片段數(shù)據(jù)庫，以此為基礎(chǔ)進行主動發(fā)聲的聲音合成。

4 排氣噪聲合成方法

排氣噪聲合成過程中，按照從汽車CAN 總線上獲取的發(fā)動機轉(zhuǎn)速或者由電機轉(zhuǎn)速轉(zhuǎn)換得到的發(fā)動機轉(zhuǎn)速，從提取出的聲音片段數(shù)據(jù)庫中檢索出相對應的聲音片段，依次重疊相加即可得到最終合成聲。特別需要注意的是，當作為輸入的發(fā)動機轉(zhuǎn)速保持穩(wěn)定或變化很小時，將使用同一聲音片段，其重復播放時，將產(chǎn)生不舒適的“人工合成聲”[7]，為了避免這種情況，隨機選取相應轉(zhuǎn)速聲音片段前后相鄰各3個聲音片段中的1個作為聲音合成的輸入。

5 聲音合成技術(shù)在某純電動汽車上的應用

某電動汽車主動發(fā)聲系統(tǒng)框架如圖5 所示。由車速和需要模擬的換擋策略對應的燃油車的變速器減速比即可計算出模擬的發(fā)動機轉(zhuǎn)速：

式中，v為車速；Gr為變速器減速比；Rtyre為輪胎半徑。

圖5 電動車主動發(fā)聲系統(tǒng)框架

表1 列出了本案例中采用的不同車速對應的擋位和變速器減速比。

表1 模擬換擋車速、擋位和減速比

圖6 所示為該電動汽車控制器和揚聲器的布置位置。其中控制器包含CAN 總線數(shù)據(jù)解析模塊、模擬換擋模塊、聲音合成模塊、數(shù)/模轉(zhuǎn)換模塊和功率放大模塊。

圖6 控制器和揚聲器布置位置

主動發(fā)聲系統(tǒng)目標排氣聲和實時合成聲的頻譜如圖7 所示，從階次頻譜能量復原情況可以看出，合成出的聲音較好地還原了原始運動感噪聲。需要注意的是，目標運動感排氣噪聲為12缸發(fā)動機的排氣噪聲，原始聲音為1 000～6 000 r/min的加速過程排氣噪聲，合成的聲音為1 500 r/min 勻加速至5 000 r/min 再勻減速至1 500 r/min過程的排氣噪聲。

圖7 12缸運動感排氣噪聲原始和合成聲音頻譜

6 結(jié)束語

本文提出了一種基于發(fā)動機排氣噪聲周期性諧波特點的聲音離線分析和在線合成方法。在離線分析過程中，首先通過逐幀分析確定不同時間點的瞬時基頻頻率，再將基頻對應的主階次成分無相位延遲地提取出來，利用主階次成分為正弦波的特點，以零點為基點，確定每個聲音片段的提取位置，并最終提取出每個發(fā)動機轉(zhuǎn)速對應的聲音片段，最后利用重疊相加的方法，在線實時合成出與車輛狀態(tài)對應的運動感排氣聲。將本文提出的方法在某純電動汽車上進行應用，原始聲音和合成聲音的頻譜對比結(jié)果表明，該方法可以較好地模擬運動感排氣聲。