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        基于改進(jìn)的對比度控制-聲壓匹配算法的車載獨(dú)立聲學(xué)空間系統(tǒng)設(shè)計(jì)

        2022-02-21 01:17:16李洪亮冷永剛史晨路
        天津科技 2022年1期

        張 喆,李洪亮,冷永剛,鄭 森,史晨路,呂 曉

        (1.天津大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院 天津 300072;2.中汽研(天津)汽車工程研究院有限公司 天津 300300;3.河北工業(yè)大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院 天津 300401)

        0 引言

        車載獨(dú)立聲學(xué)空間技術(shù)是指利用合理的聲音分區(qū)控制算法,結(jié)合硬件設(shè)計(jì),對車內(nèi)不同的音頻(包括多媒體聲和語音)進(jìn)行區(qū)域化管理,即在不同區(qū)域內(nèi)制造近似相互獨(dú)立的聲場環(huán)境,某音頻只在指定區(qū)域(亮區(qū))內(nèi)可聽,而在其他區(qū)域(暗區(qū))內(nèi)幾乎不可聽,以此滿足不同人員在聽覺上的個(gè)性化需求。

        近年來,多種聲音分區(qū)控制算法被相繼提出。最常見的是對比度控制法(ACC)[1-2],它可以大幅度改變車內(nèi)的聲勢能密度分布,但也會(huì)導(dǎo)致較為嚴(yán)重的聲音失真現(xiàn)象;在此基礎(chǔ)上,人們又提出了聲場重構(gòu)法(SFR)[3-4],它可以有效緩解聲音失真現(xiàn)象,但亮暗區(qū)之間的聲勢能密度對比卻不夠明顯;近來,有人在上述2 種算法的基礎(chǔ)上提出了對比度控制-聲壓匹配算法(ACC-PM)[5],它通過引入權(quán)重系數(shù)將上述2 種算法有機(jī)結(jié)合在一起,可以兼顧亮暗區(qū)之間的聲勢能密度對比與亮區(qū)聲音的保真效果。但ACC-PM 算法在實(shí)際應(yīng)用中卻遇到了諸多問題,其中最核心的問題是權(quán)重系數(shù)的選取缺乏明晰的原則,這導(dǎo)致了2 個(gè)后果:①能夠?qū)嶋H取得的聲音分區(qū)控制效果不及預(yù)期;②算法數(shù)值穩(wěn)定性較差。比較而言,后者的嚴(yán)重程度更甚,因?yàn)檩^差的算法數(shù)值穩(wěn)定性很可能會(huì)導(dǎo)致車載獨(dú)立聲學(xué)空間系統(tǒng)的整體失效,且算法的數(shù)值穩(wěn)定性會(huì)隨著系統(tǒng)規(guī)模(即揚(yáng)聲器數(shù)量)的增大而進(jìn)一步惡化。

        針對這一問題,本文采用遺傳算法(GA)對傳統(tǒng)的ACC-PM 算法進(jìn)行了改良,優(yōu)化計(jì)算了不同頻率下的權(quán)重系數(shù)。該優(yōu)化綜合考慮了多種評價(jià)聲音分區(qū)控制效果的量化指標(biāo)以及算法的數(shù)值穩(wěn)定性,可以在不損失甚至提升聲音分區(qū)控制效果的前提下大幅度改善數(shù)值穩(wěn)定性?;谠搩?yōu)化,本文設(shè)計(jì)了一套車載獨(dú)立聲學(xué)空間系統(tǒng),可以對車內(nèi)駕駛員座位及后排右側(cè)座位進(jìn)行有效的聲音分區(qū)控制。

        1 車載獨(dú)立聲學(xué)空間系統(tǒng)設(shè)計(jì)

        本文基于某緊湊型轎車設(shè)計(jì),搭建了一套車載獨(dú)立聲學(xué)空間系統(tǒng),該車的基本尺寸為4 785 mm×1 835 mm×1 490 mm。為了能夠?qū)︸{駛員座位和后排右側(cè)座位進(jìn)行聲音分區(qū)控制,這2 個(gè)座位的頭枕都做了針對性改造,在其內(nèi)部或兩側(cè)安裝了全頻揚(yáng)聲器,聲音分區(qū)布局及頭枕改造見圖1。

        圖1 布局示意圖Fig.1 Layout diagram

        這樣一來,2 個(gè)座位的乘客可以各自聆聽不同的音頻而基本上互不干擾。需要指出的是,為了獲得更好的聲音分區(qū)控制效果,播放音頻時(shí)采取的是所謂的“全局”控制策略,即駕駛員及后排右側(cè)乘客聆聽的音頻實(shí)際上均由全部4 個(gè)揚(yáng)聲器共同播放,而非只由自己所在座位的揚(yáng)聲器播放,具體的控制策略機(jī)理將在第3 部分詳細(xì)介紹。通過實(shí)驗(yàn)測量了4 個(gè)揚(yáng)聲器到2 名乘客耳部的聲傳遞函數(shù)以供后續(xù)的算法開發(fā)使用。

        2 ACC-PM算法

        在介紹ACC-PM 算法之前,首先引入2 個(gè)常用的評價(jià)聲音分區(qū)控制效果的量化指標(biāo)——亮暗區(qū)對比度(AC)和亮區(qū)失真度(Err)。

        所謂亮暗區(qū)對比度是指亮區(qū)與暗區(qū)內(nèi)的平均聲勢能之比,其定義如式(1)所示:

        式中,bp、pd分別代表亮、暗區(qū)內(nèi)采樣點(diǎn)處的聲壓,Mb、Md分別代表亮、暗區(qū)內(nèi)的采樣點(diǎn)數(shù)量(下文中為方便起見,Mb與Md視為相等),上標(biāo)H 代表對矩陣進(jìn)行共軛轉(zhuǎn)置操作。

        而亮區(qū)失真度則反映了分區(qū)后亮區(qū)內(nèi)聲音的失真程度,其定義如式(2)所示:

        式中,pbt代表所謂的亮區(qū)目標(biāo)聲壓,即分區(qū)后希望得到的亮區(qū)里聲音的呈現(xiàn)形式。亮區(qū)失真度越小,代表分區(qū)后聲音品質(zhì)越理想,分區(qū)效果越好。

        ACC-PM 算法旨在獲取上述2 個(gè)評價(jià)指標(biāo)之間合理的平衡,即找到一組揚(yáng)聲器信號強(qiáng)度調(diào)制系數(shù)q,使亮暗區(qū)對比度盡可能大而亮區(qū)失真度盡可能小,其核心思想可以歸納為一個(gè)求解最小值的問題:

        式中,κ為權(quán)重系數(shù),其取值范圍在0~1,用于平衡亮暗區(qū)對比度和亮區(qū)失真度。求解式(3)可以得到最優(yōu)揚(yáng)聲器信號強(qiáng)度:

        式中:Zb、Zd分別代表揚(yáng)聲器信號與亮、暗區(qū)內(nèi)乘客耳部聲壓間的傳遞函數(shù),即Zb、Zd滿足:

        對于本文設(shè)計(jì)的車載獨(dú)立聲學(xué)空間系統(tǒng),由于采用的是全局控制策略,故Zb、Zd的矩陣規(guī)模均為4×4 而非2×2。

        根據(jù)權(quán)重系數(shù)κ取值的不同,ACC-PM 算法通常可以劃分為3 種典型的情形:

        ①當(dāng)κ的取值接近于1 時(shí),亮暗區(qū)對比度將大幅增加,但伴之而來的是嚴(yán)重的聲音失真現(xiàn)象。此時(shí)由式(4)求得的最優(yōu)揚(yáng)聲器信號強(qiáng)度 qopt將趨近于ACC算法[1-2]的解,即 qopt近似滿足:

        亦即 qopt接近于矩陣最大特征值對應(yīng)的特征向量。

        ②當(dāng)κ的取值接近于0 時(shí),聲音分區(qū)效果與情形①恰好相反,即重構(gòu)后的聲場相對清晰但對比度不夠強(qiáng)烈。此時(shí) qopt趨近于SFR 算法[3-4]的解,即 qopt近似滿足:

        求解可得:

        式中,上標(biāo)+代表求矩陣的違逆。

        ③當(dāng)κ取0.5 時(shí),可以對式(4)作簡單變形:

        Cheer 等[5]曾通過SFR 算法給出此解,不過與傳統(tǒng)的SFR 算法只是最小化亮區(qū)聲場重構(gòu)誤差不同,而是一并最小化了暗區(qū)聲場的重構(gòu)誤差,因此得到的解與式(8)形式相同但并不完全一致。數(shù)值仿真顯示,此時(shí)的聲音分區(qū)控制效果要優(yōu)于情形②。

        當(dāng)然,實(shí)際上κ的取值不必局限于上述3 種典型情形,其基本的選取原則是:κ值越大,亮暗區(qū)對比度越大;反之,亮區(qū)失真度越小。因此,使用者可以根據(jù)具體的應(yīng)用場景來選取κ值。不過,實(shí)際操作中κ值的選取并不這么明了,其原因有二。

        一方面κ值與亮暗區(qū)對比度、亮區(qū)失真度等評價(jià)指標(biāo)間的對應(yīng)關(guān)系非線性,因而無法根據(jù)實(shí)際需求來選取κ值,這里以一個(gè)簡單的數(shù)值仿真為例加以說明。應(yīng)用本文搭建的車載獨(dú)立聲學(xué)空間系統(tǒng)模擬計(jì)算了不同κ值對應(yīng)的亮暗區(qū)對比度、亮區(qū)失真度以及式(4)中矩陣A 的條件數(shù)(本文以此來衡量算法的數(shù)值穩(wěn)定性),結(jié)果如圖2 所示,圖中計(jì)算結(jié)果均已作對數(shù)化處理。很明顯,亮暗區(qū)對比度和亮區(qū)失真度在κ從0.1 增至0.7 乃至0.9 的過程中幾乎不變,但在進(jìn)一步增至0.99 時(shí)大幅度變化(計(jì)算中,亮區(qū)目標(biāo)聲壓為

        更重要的一點(diǎn)是,κ值直接關(guān)系到算法的數(shù)值穩(wěn)定性。如前所述,這里以式(4)中矩陣A 的條件數(shù)來表征算法的數(shù)值穩(wěn)定性。從圖2(c)中可見,這一指標(biāo)隨著κ的增大而迅速增加。當(dāng)κ=0.99時(shí),條件數(shù)的絕對值已達(dá)1 000 左右,表明此時(shí)圖2(a)、(b)中對應(yīng)的亮暗區(qū)對比度和亮區(qū)失真度在實(shí)際中很難真正實(shí)現(xiàn)。

        誠然,我們可以通過添加正則化項(xiàng)的方法來減小條件數(shù)從而改善算法的數(shù)值穩(wěn)定性[6],但是這會(huì)導(dǎo)致相應(yīng)的聲音分區(qū)控制效果大打折扣,從而使得選取較大的κ值變得失去意義(圖2 中的黑色曲線)。

        圖2 不同κ 值結(jié)果對比Fig.2 Comparison of results corresponding to different κ

        當(dāng)κ=0.95時(shí),亮暗區(qū)對比度和亮區(qū)失真度都比較平庸,但條件數(shù)較小,說明算法的數(shù)值穩(wěn)定性得到了較好的控制,從而保證了在實(shí)際操作中可以獲得符合理論預(yù)期的聲音分區(qū)控制效果。正因如此,在很多車載獨(dú)立聲學(xué)空間系統(tǒng)的設(shè)計(jì)中都采用了這一κ值[5,7]。但一個(gè)現(xiàn)實(shí)的問題是,該κ值的選取是否在所有頻率下都最為合理有效?為了回答這一問題,本文基于遺傳算法開展了針對κ值的優(yōu)化計(jì)算。

        3 基于遺傳算法的ACC-PM算法優(yōu)化

        遺傳算法本質(zhì)上是一種以達(dá)爾文進(jìn)化理論為藍(lán)本的啟發(fā)式優(yōu)化搜索技術(shù)。該算法將尋優(yōu)問題中的可能解等效成所謂的“染色體”,以適應(yīng)度函數(shù)來量化每條染色體的遺傳概率。尋優(yōu)過程中,首先隨機(jī)生成一組染色體構(gòu)成初始種群,隨后通過染色體基因的交叉、變異等過程對種群內(nèi)的染色體進(jìn)行重組與篩選以實(shí)現(xiàn)“進(jìn)化”(種群平均適應(yīng)度函數(shù)不斷提升),并最終通過比較末代種群內(nèi)各染色體的適應(yīng)度函數(shù)大小來確定最優(yōu)染色體,即問題的最優(yōu)解。

        對于聲音分區(qū)控制問題,以權(quán)重系數(shù)κ為染色體,限定其取值范圍在0.01~0.99,對其進(jìn)行八位二進(jìn)制編碼,并以亮暗區(qū)對比度、亮區(qū)失真度以及矩陣A 的條件數(shù)三者的加權(quán)求和為適應(yīng)度函數(shù):

        具體的進(jìn)化過程如下:

        隨機(jī)產(chǎn)生包含50 條染色體的初代種群;計(jì)算初代種群內(nèi)各染色體的適應(yīng)度函數(shù);創(chuàng)建一個(gè)空種群并執(zhí)行以下操作:

        ①根據(jù)式(11)計(jì)算初代種群內(nèi)各染色體進(jìn)入次代種群的概率,并通過“俄羅斯輪盤賭”的方式挑選、構(gòu)造次代種群。

        ②以Pc=0.48的概率對次代種群內(nèi)的染色體進(jìn)行單點(diǎn)交叉,即從次代種群中隨機(jī)挑選24 條染色體兩兩組對,然后任意挑選每對染色體中的一位編碼進(jìn)行交換。

        ③以Pm=0.08的概率對交叉后的種群實(shí)施變異,即隨機(jī)挑選4 條染色體,對每條染色體的任意一位編碼進(jìn)行0~1 翻轉(zhuǎn)。

        ④重復(fù)步驟②直至種群代數(shù)達(dá)到300 或連續(xù)6 代種群對應(yīng)的最大適應(yīng)度函數(shù)之差不超過1×10-6。

        使用上述優(yōu)化流程計(jì)算了適用于本文設(shè)計(jì)的車載獨(dú)立聲學(xué)空間系統(tǒng)的最優(yōu)κ值,計(jì)算頻率范圍為20~10 000 Hz,結(jié)果如圖3 所示。顯然,此時(shí)的最優(yōu)κ值并非0.5,而是在0~0.3 之間浮動(dòng)。

        圖3 最優(yōu)κ 值Fig.3 Optimum κ

        4 優(yōu)化結(jié)果分析

        本章使用第2 部分結(jié)尾得到的最優(yōu)κ值計(jì)算了亮暗區(qū)對比度、亮區(qū)失真度和矩陣A 的條件數(shù)。作為對比,還分別計(jì)算了κ=0.5及κ=0.99時(shí)的相應(yīng)結(jié)果,其中后者通過增加正則項(xiàng)的方式來提升算法的數(shù)值穩(wěn)定性。

        圖4 展示了3 種不同κ值的結(jié)果對比??梢钥吹?,優(yōu)化前后亮暗區(qū)對比度幾乎不變,但優(yōu)化后亮區(qū)失真度和條件數(shù)都顯著減小,后者尤為明顯。這表明針對權(quán)重系數(shù)κ的優(yōu)化,可以在不損失甚至提升聲音分區(qū)控制效果的前提下,有效改善算法的數(shù)值穩(wěn)定性。在此基礎(chǔ)上,可以通過增加揚(yáng)聲器數(shù)量的方式來進(jìn)一步提升聲音分區(qū)控制效果。

        圖4 優(yōu)化前后結(jié)果對比Fig.4 Comparison of results before and after optimization

        5 結(jié)論

        本文基于一種改進(jìn)的ACC-PM 算法設(shè)計(jì)了一套車載獨(dú)立聲學(xué)空間原型系統(tǒng),可以讓車內(nèi)駕駛員與后排右側(cè)乘客各自聆聽不同的音頻而基本上互不干擾。數(shù)值計(jì)算結(jié)果顯示,使用本文提出的改進(jìn)算法可以比傳統(tǒng)算法獲得更好的聲音分區(qū)控制效果,且算法的數(shù)值穩(wěn)定性有了明顯的提升。

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