CN113567146A - 一种基于掩蔽效应评价路噪的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明适用于噪声处理技术改进领域，提供了一种基于掩蔽效应评价路噪的方法，包括：S1、对若干不同车型车辆的啸叫工况进行数据采集；S2、将实车采集的啸叫工况数据进行整理并增加多个虚拟样本；S3、对所有声音样本进行主观评价并且客观提取声品质客观参数；S4、通过相关性分析获取与主观评价相关度高的客观参数；S5、判断获取的客观参数是否满足要求，如满足，则使用多元线性回归建立主观评分与客观参数之间的函数关系式，通过输入客观参数计算得到主观评分获得路噪的声品质评价体系，如不满足，则剔除本次采集数据。对路噪提取Bark1和总响度参数，通过主客观评分的计算公式可得到相应样本的主观评分，形成了评价路噪的标准体系。
Description
技术领域
本发明属于噪声处理技术改进领域，尤其涉及一种基于掩蔽效应评价路噪的方法。
背景技术
随着人民生活水平的提高以及大众车辆普及率的显著提高，消费者对汽车NVH(Noise Vibration and Harshness，振动，噪声以及声振粗糙度)的要求越来越高，而车辆在道路上行驶作为客户在使用车辆过程中与车辆接触最多的状态，其过程中的噪声水平是客户关注度最高的事项之一。
因此，在车辆的NVH开发过程中，道路噪声试验是验证整车NVH性能的必不可少的环节。目前技术中对车辆道路噪声试验数据的分析判断，主要依靠NVH工程师的经验进行判断，对车辆的噪声水平进行评估。用A计权总声压级以及某个频段的声压级来校核车辆路躁是否满足要求；根据经验设定频率的阈值曲线来衡量路躁是否满足要求。
A计权声压级曲线是大致根据40phon等响曲线，对各个频率加减规定的dB值，得到A计权的声压级。而路躁主要集中在低频段，根据Zwicker等响度理论，对于低频段不同量级的声音的等响曲线是不同的，A计权无法满足准确的心理学反应。
A计权声压级没有考虑频率的掩蔽效应。根据Zwicker理论，某个频率高峰值的噪音对附近临界频带的频率噪音是有斜坡激励的，特别是下斜坡，具有掩蔽效应。
另外，当路躁低频段(如0-100Hz)的频率分布不同但A计权声压级相同时，人耳的感受却不一样，无法进行主观与客观评价的统一。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于掩蔽效应评价路噪的方法，旨在解决上述的技术问题。
本发明是这样实现的，一种基于掩蔽效应评价路噪的方法，所述基于掩蔽效应评价路噪的方法包括以下步骤：
S1、对若干不同车型车辆的啸叫工况进行数据采集；
S2、将实车采集的啸叫工况数据进行整理并增加多个虚拟样本；
S3、对所有声音样本进行主观评价并且客观提取声品质客观参数；
S4、通过相关性分析获取与主观评价相关度高的客观参数；
S5、判断获取的客观参数是否满足要求，如满足，则使用多元线性回归建立主观评分与客观参数之间的函数关系式，通过输入客观参数计算得到主观评分获得路噪的声品质评价体系，如不满足，则剔除本次采集数据。
本发明的进一步技术方案是：所述步骤S3中还包括以下步骤：
S31、对进行主观评分的评价人员进行选择、评价界面设计及评价数据检测整理；
S32、根据主观判断声音样本数据是否满足要求，如满足，则计算生成主观评分，如不满足，则剔除不满足的声音样本并返回步骤S32。
本发明的进一步技术方案是：所述步骤S2中的虚拟样本是峰值分布不同的虚拟样本。
本发明的进一步技术方案是：所述步骤S3总的客观参数包括Bark1响度、Bark2响度、Bark3响度、总响度、尖锐度、抖动度、音调度及语音清晰度。
本发明的进一步技术方案是：所述步骤S5中根据对大量的对标车及虚拟样本的主观评价，以Bark1和总响度两个参数评价路噪，获取主观与客观的相关性，根据主观与客观的相关性验证评价模型，其函数为：，SQ＝31.996-1.757NBark1-0.793N其中，S为XX，Q为XX，N为XX(补充相关符号的含义)其中SQ为主观评价分数，NBark1为Bark1的响度，N为总响度。
本发明的进一步技术方案是：所述步骤S2中利用心理声学的Zwicker响度中的Bark1体现出不同车辆车型的啸叫差异。
本发明的有益效果是：对路噪提取Bark1和总响度参数，通过主客观评分的计算公式可以得到相应样本的主观评分，形成了评价路噪的标准体系。
附图说明
图1是本发明实施例提供的基于掩蔽效应评价路噪的方法的流程图。
图2是本发明实施例提供的两声音样本比较示意图。
图3是本发明实施例提供的响度计算过程示意图。
具体实施方式
如图1-3所示，本发明提供的以Zwicker响度的Bark1特征响度以及总响度这两个参数去评价低频路躁的方法的流程图，其详述如下：
步骤S1，对若干不同车型车辆的啸叫工况进行数据采集；首先对各种不同类型的车辆的啸叫工况进行数据采集，同时对每种类型的车辆也要选择多辆进行啸叫工况的数据采集，采集的每种类型数据越多对后期的评估准确性有一定的提高作用。
步骤S2，将实车采集的啸叫工况数据进行整理并增加多个虚拟样本；将对实车采集的啸叫工况数据使用剪辑的方式进行整理，将其中头尾部不相关的数据信息剪辑删除，并对中间的数据进行杂乱的噪声进行降噪处理，使其中的杂乱噪声对啸叫工况的影响降低，并设计与A计权相同，但是峰值分布不同的几个虚拟样本填加进采集到的啸叫工况数据内；利用心理声学的Zwicker响度中的Bark1体现出不同车辆车型的啸叫差异。
步骤S3，对所有声音样本进行主观评价并且客观提取声品质客观参数；对所有声音样本进行主观评价，并提取声品质客观参数如Bark1响度、Bark2响度、Bark3响度、总响度、尖锐度、抖动度、音调度、语音清晰度等等；在主观评价中首先对进行主观评分的评价人员进行选择，主要选择一些比较有经验的相关人员进行主观评价，这些人员都是在这个方面进行了多年的研究，对评价界面进行设计，使得评价界面能够符合用于评价该主观评价的要求，在看到评价界面时就能够直观的体现出评价数据，对于评价数据进行检测和整理，使其符合后期使用的要求。
步骤S4，通过相关性分析得到与主观评价相关度高的客观参数(即Bark1响度、总响度)；考虑了总响度。因为路噪的主观感受不单只有低频分量，中高频也占一定的成分。总响度考虑了各个临界频带之间的掩蔽效应，更加贴合主观评价的心理声学。根据对大量的对标车以及虚拟样本的主观评价，以Bark1和总响度这两个参数去评价路噪，能得到较高的主观、客观的相关性。
步骤S5，判断获取的客观参数是否满足要求，如满足，则使用多元线性回归建立主观评分与客观参数之间的函数关系式，通过输入客观参数计算得到主观评分获得路噪的声品质评价体系，如不满足，则剔除本次采集数据。使用多元线性回归建立主观评分与客观参数之间的函数关系式，通过输入客观参数计算得到主观评分，从而得到路噪的声品质评价体系。
专利用Bark1特征响度(Zwicker响度)代替了低频段(如0-100Hz)A计权的声压级。特别是对于低频段(如0-100Hz)不同峰值分布但A计权声压级相同的情况，采用考虑心理声学的Zwicker响度中的Bark1(对应于0-100Hz)能很好地体现出差异，更加准确地考虑了人耳对于低频段的心理学反应,给路噪优化带来了指导思路。每个Bark的计算公式如公式1所示，Bark1的计算公式如公式2所示，总响度的计算公式如公式3所示：
其中，E0为参考声强I0＝10-12W/m2对应的激励，ETQ为静音阈值的激励，E为信号的激励，N’代表特征响度，NBark1为Bark1的响度值，soneG/Bark代表混响场的Zwicker特征响度单位，sone为Zwicker响度单位。
考虑了总响度。因为路噪的主观感受不单只有低频分量，中高频也占一定的成分。总响度考虑了各个临界频带之间的掩蔽效应，更加贴合主观评价的心理声学。根据对大量的对标车以及虚拟样本的主观评价，以Bark1和总响度这两个参数去评价路噪，如图3所示，能得到较高的主观、客观的相关性。主观与客观的评价模型函数为：
SQ＝31.996-1.757NBark1-0.793N (4)
对路噪提取Bark1和总响度参数，通过主客观评分的计算公式可以得到相应样本的主观评分，形成了评价路噪的标准体系。
如图2所示，对于相同A计权声压级的路噪频谱，A计权并不能反映出来区别，而专利考虑Bark1和总响度这两个参数，表1根据公式(4)得出主观评分，通过试听，与主观感受评价一致。专利的客观参数能与较好地反映主观评价，并很好地区别出路噪的差异。
表1：相同A计权声压级的样本不同的主观评分
响度计算过程如图3所示，响度不仅仅考虑了每个临界频带的主响度(coreloudness)，还考虑了斜坡响度(slope loudness)即临界频带之间的掩蔽效应。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种基于掩蔽效应评价路噪的方法，其特征在于，所述基于掩蔽效应评价路噪的方法包括以下步骤：
S1、对若干不同车型车辆的啸叫工况进行数据采集；
S2、将实车采集的啸叫工况数据进行整理并增加多个虚拟样本；
S3、对所有声音样本进行主观评价并且客观提取声品质客观参数；
S4、通过相关性分析获取与主观评价相关度高的客观参数；
S5、判断获取的客观参数是否满足要求，如满足，则使用多元线性回归建立主观评分与客观参数之间的函数关系式，通过输入客观参数计算得到主观评分获得路噪的声品质评价体系，如不满足，则剔除本次采集数据。
2.根据权利要求1所述的基于掩蔽效应评价路噪的方法，其特征在于，所述步骤S3中还包括以下步骤：
S31、对进行主观评分的评价人员进行选择、评价界面设计及评价数据检测整理；
S32、根据主观判断声音样本数据是否满足要求，如满足，则计算生成主观评分，如不满足，则剔除不满足的声音样本并返回步骤S32。
3.根据权利要求2所述的基于掩蔽效应评价路噪的方法，其特征在于，所述步骤S2中的虚拟样本是峰值分布不同的虚拟样本。
4.根据权利要求3所述的基于掩蔽效应评价路噪的方法，其特征在于，所述步骤S3总的客观参数包括Bark1响度、Bark2响度、Bark3响度、总响度、尖锐度、抖动度、音调度及语音清晰度。
5.根据权利要求4所述的基于掩蔽效应评价路噪的方法，其特征在于，所述步骤S5中根据对大量的对标车及虚拟样本的主观评价，以Bark1和总响度两个参数评价路噪，获取主观与客观的相关性，根据主观与客观的相关性验证评价模型，其函数为：SQ＝31.996-1.757NBark1-0.793N，其中，SQ为主观评价分数，NBark1为Bark1的响度，N为总响度。
6.根据权利要求5所述的基于掩蔽效应评价路噪的方法，其特征在于，所述步骤S2中利用心理声学的Zwicker响度中的Bark1体现出不同车辆车型的啸叫差异。
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