CN115307721A - 汽车加速声品质评价方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种汽车加速声品质评价方法、装置、设备及存储介质，所述方法通过获取待评价样车的样车状态，根据所述样车状态获得所述待评价样车的加速数据；对所述加速数据进行声学处理，获得声学处理结果；根据量化模型对所述声学处理结果进行量化评价，获得量化结果，根据所述量化结果确定改善策略；能够减少以往只通过人的主观评价，忽略客观数据带来的人为因素干扰，通过使用量化模型，能够很好的反应各项对加速声品质影响关键的因子的得分结果，提高了汽车加速声品质评价的准确性，能够快速有效的锁定需要改善的客观参量，从而能够加速车辆声音品质控制的开发效率，提升了汽车加速声品质评价的速度和效率。
Description
技术领域
本发明涉及汽车开发测试技术领域，尤其涉及一种汽车加速声品质评价方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
随着汽车技术的不断发展，人们越来越关注除汽车基本性能外的许多因素，尤其是主观感受，汽车加速过程的声品质在某种意义上讲，会直接影响消费者对一辆车的评价，所以在汽车开发过程中，对加速声品质的测试和评价必不可少；在以往的测试中，多采用主观评价打分或者对客观数据进行测量的方式，对汽车加速过程声品质进行评判。
现有方式一种是使用主观感受进行打分评价，又分为直接根据感受从高到底进行打分，或者根据一些描述声音的词汇为依据进行打分；但是这种方式受人为影响因素较大，不同人会出现不同的评价结果，需要对评价人群进行专门的训练；另一种方式是使用心理声学指标，或者基础指标进行评判，但是这种方式客观指标难以对主观感受进行准确关联，实际运用起来对解决实际问题指导意义不大。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种汽车加速声品质评价方法、装置、设备及存储介质，旨在解决现有技术中根据主观感受对加速声音打分受人为影响因素较大声音评价品质不准确，根据心理声学指标评判准确性较低的技术问题。
第一方面，本发明提供一种汽车加速声品质评价方法，所述汽车加速声品质评价方法包括以下步骤：
获取待评价样车的样车状态，根据所述样车状态获得所述待评价样车的加速数据；
对所述加速数据进行声学处理，获得声学处理结果；
根据量化模型对所述声学处理结果进行量化评价，获得量化结果，根据所述量化结果确定改善策略。
可选地，所述获取待评价样车的样车状态，根据所述样车状态获得所述待评价样车的加速数据，包括：
获取待评价样车的样车状态，根据所述样车状态进行功能故障判断，获得判断结果；
根据所述判断结果确定所述待评价样车是否满足加速测试的工况条件；
在所述待评价样车满足加速测试的工况条件时，从当前加速测试工况中获得预设转速范围和预设车速范围；
在所述预设转速范围和所述预设车速范围内采集所述待评价样车的加速数据。
可选地，所述获取待评价样车的样车状态，根据所述样车状态进行功能故障判断，获得判断结果，包括：
获取待评价样车的样车状态，根据所述样车状态确定所述待评价样车的当前样车功能，将所述当前样车功能与预设功能进行比较，获得功能比较结果；
根据所述样车状态确定所述待评价样车是否存在故障，获得故障确定结果；
将所述功能比较结果和所述故障确定结果作为判断结果。
可选地，所述根据所述判断结果确定所述待评价样车是否满足加速测试的工况条件，包括：
在所述判断结果为所述当前样车功能与所述预设功能不匹配，且/或所述待评价样车存在任一故障时，确定所述待评价样车不满足加速测试的工况条件；
在所述判断结果为所述当前样车功能与所述预设功能匹配，且所述待评价样车不存在任一故障时，确定所述待评价样车满足加速测试的工况条件。
可选地，所述对所述加速数据进行声学处理，获得声学处理结果，包括：
对所述加速数据进行心理声学处理，获得响度数据、尖锐度数据和粗糙度数据；
对所述加速数据进行物理声学处理，获得声压级数据、阶次配比数据和频率分布数据；
将所述响度数据、所述尖锐度数据、所述粗糙度数据、所述声压级数据、所述阶次配比数据和所述频率分布数据作为声学处理结果。
可选地，所述根据量化模型对所述声学处理结果进行量化评价，获得量化结果，根据所述量化结果确定改善策略，包括：
接收对应预设主观评价词汇的主观评价数据，并获取所述待评价样车的车型对应的客观测试数据；
将所述主观评价数据与所述客观测试数据进行相关性分析，获得目标客观参量；
通过多元线性回归法对所述目标客观常量进行回归建模，获得量化模型；
根据所述量化模型对所述声学处理结果进行量化评价，获得量化结果，根据所述量化结果从预设策略数据库中获取对应的目标策略作为改善策略。
可选地，所述将所述主观评价数据与所述客观测试数据进行相关性分析，获得目标客观参量，包括：
使用Person相关系数法，对所述主观评价数据与所述客观测试数据进行相关性分析，获得相关系数绝对值；
将所述相关系数绝对值与预设系数阈值进行比较，将大于所述预设系数阈值的相关系数作为有效相关参量；
根据预设优先策略对所述有效相关参量进行优先顺序排序，将排序靠前的预设数量的客观参数作为目标客观参量。
第二方面，为实现上述目的，本发明还提出一种汽车加速声品质评价装置，所述汽车加速声品质评价装置包括：
数据获取模块，用于获取待评价样车的样车状态，根据所述样车状态获得所述待评价样车的加速数据；
声学处理模块，用于对所述加速数据进行声学处理，获得声学处理结果；
评价模块，用于根据量化模型对所述声学处理结果进行量化评价，获得量化结果，根据所述量化结果确定改善策略。
第三方面，为实现上述目的，本发明还提出一种汽车加速声品质评价设备，所述汽车加速声品质评价设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的汽车加速声品质评价程序，所述汽车加速声品质评价程序配置为实现如上文所述的汽车加速声品质评价方法的步骤。
第四方面，为实现上述目的，本发明还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有汽车加速声品质评价程序，所述汽车加速声品质评价程序被处理器执行时实现如上文所述的汽车加速声品质评价方法的步骤。
本发明提出的汽车加速声品质评价方法，通过获取待评价样车的样车状态，根据所述样车状态获得所述待评价样车的加速数据；对所述加速数据进行声学处理，获得声学处理结果；根据量化模型对所述声学处理结果进行量化评价，获得量化结果，根据所述量化结果确定改善策略；能够减少以往只通过人的主观评价，忽略客观数据带来的人为因素干扰，通过使用量化模型，能够很好的反应各项对加速声品质影响关键的因子的得分结果，提高了汽车加速声品质评价的准确性，能够快速有效的锁定需要改善的客观参量，从而能够加速车辆声音品质控制的开发效率，提升了汽车加速声品质评价的速度和效率。
附图说明
图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的设备结构示意图；
图2为本发明汽车加速声品质评价方法第一实施例的流程示意图；
图3为本发明汽车加速声品质评价方法第二实施例的流程示意图；
图4为本发明汽车加速声品质评价方法第三实施例的流程示意图；
图5为本发明汽车加速声品质评价方法第四实施例的流程示意图；
图6为本发明汽车加速声品质评价方法第五实施例的流程示意图；
图7为本发明汽车加速声品质评价装置第一实施例的功能模块图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明实施例的解决方案主要是：通过获取待评价样车的样车状态，根据所述样车状态获得所述待评价样车的加速数据；对所述加速数据进行声学处理，获得声学处理结果；根据量化模型对所述声学处理结果进行量化评价，获得量化结果，根据所述量化结果确定改善策略；能够减少以往只通过人的主观评价，忽略客观数据带来的人为因素干扰，通过使用量化模型，能够很好的反应各项对加速声品质影响关键的因子的得分结果，提高了汽车加速声品质评价的准确性，能够快速有效的锁定需要改善的客观参量，从而能够加速车辆声音品质控制的开发效率，提升了汽车加速声品质评价的速度和效率，解决了现有技术中根据主观感受对加速声音打分受人为影响因素较大声音评价品质不准确，根据心理声学指标评判准确性较低的技术问题。
参照图1，图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的设备结构示意图。
如图1所示，该设备可以包括：处理器1001，例如CPU，通信总线1002、用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如Wi-Fi接口)。存储器1005可以是高速RAM存储器，也可以是稳定的存储器(Non-Volatile Memory)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
本领域技术人员可以理解，图1中示出的设备结构并不构成对该设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
如图1所示，作为一种存储介质的存储器1005中可以包括操作装置、网络通信模块、用户接口模块以及汽车加速声品质评价程序。
本发明设备通过处理器1001调用存储器1005中存储的汽车加速声品质评价程序，并执行以下操作：
获取待评价样车的样车状态，根据所述样车状态获得所述待评价样车的加速数据；
对所述加速数据进行声学处理，获得声学处理结果；
根据量化模型对所述声学处理结果进行量化评价，获得量化结果，根据所述量化结果确定改善策略。
本发明设备通过处理器1001调用存储器1005中存储的汽车加速声品质评价程序，还执行以下操作：
获取待评价样车的样车状态，根据所述样车状态进行功能故障判断，获得判断结果；
根据所述判断结果确定所述待评价样车是否满足加速测试的工况条件；
在所述待评价样车满足加速测试的工况条件时，从当前加速测试工况中获得预设转速范围和预设车速范围；
在所述预设转速范围和所述预设车速范围内采集所述待评价样车的加速数据。
本发明设备通过处理器1001调用存储器1005中存储的汽车加速声品质评价程序，还执行以下操作：
获取待评价样车的样车状态，根据所述样车状态确定所述待评价样车的当前样车功能，将所述当前样车功能与预设功能进行比较，获得功能比较结果；
根据所述样车状态确定所述待评价样车是否存在故障，获得故障确定结果；
将所述功能比较结果和所述故障确定结果作为判断结果。
本发明设备通过处理器1001调用存储器1005中存储的汽车加速声品质评价程序，还执行以下操作：
在所述判断结果为所述当前样车功能与所述预设功能不匹配，且/或所述待评价样车存在任一故障时，确定所述待评价样车不满足加速测试的工况条件；
在所述判断结果为所述当前样车功能与所述预设功能匹配，且所述待评价样车不存在任一故障时，确定所述待评价样车满足加速测试的工况条件。
本发明设备通过处理器1001调用存储器1005中存储的汽车加速声品质评价程序，还执行以下操作：
对所述加速数据进行心理声学处理，获得响度数据、尖锐度数据和粗糙度数据；
对所述加速数据进行物理声学处理，获得声压级数据、阶次配比数据和频率分布数据；
将所述响度数据、所述尖锐度数据、所述粗糙度数据、所述声压级数据、所述阶次配比数据和所述频率分布数据作为声学处理结果。
本发明设备通过处理器1001调用存储器1005中存储的汽车加速声品质评价程序，还执行以下操作：
接收对应预设主观评价词汇的主观评价数据，并获取所述待评价样车的车型对应的客观测试数据；
将所述主观评价数据与所述客观测试数据进行相关性分析，获得目标客观参量；
通过多元线性回归法对所述目标客观常量进行回归建模，获得量化模型；
根据所述量化模型对所述声学处理结果进行量化评价，获得量化结果，根据所述量化结果从预设策略数据库中获取对应的目标策略作为改善策略。
本发明设备通过处理器1001调用存储器1005中存储的汽车加速声品质评价程序，还执行以下操作：
使用Person相关系数法，对所述主观评价数据与所述客观测试数据进行相关性分析，获得相关系数绝对值；
将所述相关系数绝对值与预设系数阈值进行比较，将大于所述预设系数阈值的相关系数作为有效相关参量；
根据预设优先策略对所述有效相关参量进行优先顺序排序，将排序靠前的预设数量的客观参数作为目标客观参量。
本实施例通过上述方案，通过获取待评价样车的样车状态，根据所述样车状态获得所述待评价样车的加速数据；对所述加速数据进行声学处理，获得声学处理结果；根据量化模型对所述声学处理结果进行量化评价，获得量化结果，根据所述量化结果确定改善策略；能够减少以往只通过人的主观评价，忽略客观数据带来的人为因素干扰，通过使用量化模型，能够很好的反应各项对加速声品质影响关键的因子的得分结果，提高了汽车加速声品质评价的准确性，能够快速有效的锁定需要改善的客观参量，从而能够加速车辆声音品质控制的开发效率，提升了汽车加速声品质评价的速度和效率。
基于上述硬件结构，提出本发明汽车加速声品质评价方法实施例。
参照图2，图2为本发明汽车加速声品质评价方法第一实施例的流程示意图。
在第一实施例中，所述汽车加速声品质评价方法包括以下步骤：
步骤S10、获取待评价样车的样车状态，根据所述样车状态获得所述待评价样车的加速数据。
需要说明的是，所述待评价样车的样车状态为车辆当前时刻的运行状态，通过所述样车状态可以获得所述待评价样车的加速数据。
步骤S20、对所述加速数据进行声学处理，获得声学处理结果。
可以理解的是，对所述加速数据进行声学处理，可以获得声学处理后的数据结果。
步骤S30、根据量化模型对所述声学处理结果进行量化评价，获得量化结果，根据所述量化结果确定改善策略。
应当理解的是，通过预先设置的量化模型可以对所述声学处理结果进行量化评价，能够获得数据量化后的量化结果，通过所述量化结果可以确定对车辆加速声品质进行改善的相关策略。
本实施例通过上述方案，通过获取待评价样车的样车状态，根据所述样车状态获得所述待评价样车的加速数据；对所述加速数据进行声学处理，获得声学处理结果；根据量化模型对所述声学处理结果进行量化评价，获得量化结果，根据所述量化结果确定改善策略；能够减少以往只通过人的主观评价，忽略客观数据带来的人为因素干扰，通过使用量化模型，能够很好的反应各项对加速声品质影响关键的因子的得分结果，提高了汽车加速声品质评价的准确性，能够快速有效的锁定需要改善的客观参量，从而能够加速车辆声音品质控制的开发效率，提升了汽车加速声品质评价的速度和效率。
进一步地，图3为本发明汽车加速声品质评价方法第二实施例的流程示意图，如图3所示，基于第一实施例提出本发明汽车加速声品质评价方法第二实施例，在本实施例中，所述步骤S10具体包括以下步骤：
步骤S11、获取待评价样车的样车状态，根据所述样车状态进行功能故障判断，获得判断结果。
需要说明的是，在获取待评价样车的样车状态后，可以首先确定当前待评价样车是否具备完整的功能，是否出现车辆故障，即根据所述样车状态进行功能故障判断，获得对应的判断结果。
进一步的，所述步骤S11具体包括以下步骤：
获取待评价样车的样车状态，根据所述样车状态确定所述待评价样车的当前样车功能，将所述当前样车功能与预设功能进行比较，获得功能比较结果；
根据所述样车状态确定所述待评价样车是否存在故障，获得故障确定结果；
将所述功能比较结果和所述故障确定结果作为判断结果。
应当理解的是，获得了待评价样车的样车状态后，可以根据所述样车状态确定所述待评价样车的当前样车功能，进而将所述当前样车功能与预设功能进行比较，获得功能比较结果，进而可以确定所述待评价样车是否具备相应的功能，进而根据所述样车状态确定是否存在相应的故障以及异响等问题，获得故障确定结果；进而可以将所述功能比较结果和所述故障确定结果作为判断结果。
步骤S12、根据所述判断结果确定所述待评价样车是否满足加速测试的工况条件。
可以理解的是，通过所述判断结果可以确定所述待评价样车是否满足加速测试的工况条件，可以确定测试评价样车状态，根据需求样车应具备完成的功能，无任何故障及异响问题，能够满足加速测试的工况条件。
进一步的，所述步骤S12具体包括以下步骤：
在所述判断结果为所述当前样车功能与所述预设功能不匹配，且/或所述待评价样车存在任一故障时，确定所述待评价样车不满足加速测试的工况条件；
在所述判断结果为所述当前样车功能与所述预设功能匹配，且所述待评价样车不存在任一故障时，确定所述待评价样车满足加速测试的工况条件。
需要说明的是，在判断结果为所述当前样车功能与所述预设功能不匹配，且/或所述待评价样车存在任一故障时，可以确定所述待评价样车不满足加速测试的工况条件，反之，所述当前样车功能与所述预设功能匹配，且所述待评价样车不存在任一故障时，可以判定所述待评价样车满足加速测试的工况条件；即所述待评价样车具有相应的功能且没有任何故障问题时，能够满足加速测试的工况条件。
步骤S13、在所述待评价样车满足加速测试的工况条件时，从当前加速测试工况中获得预设转速范围和预设车速范围。
应当理解的是，在所述待评价样车满足加速测试的工况条件时，可以获得当前加速测试工况对应的预先设置的转速范围和车速范围。
步骤S14、在所述预设转速范围和所述预设车速范围内采集所述待评价样车的加速数据。
可以理解的是，在预先设置的转速范围和预先设置的车速范围内可以采集所述待评价样车的加速数据。
在具体实现中，根据调查研究结果表明驾驶汽车时，使用全油门或者2m/s2加速度能够充分体现汽车的加速过程声音特征，为了进一步避免换挡产生的冲击和声音波动影响评价结果，需要在加速过程中保持2档或3档，发动机转速区间和车速选用用户常用的数值范围，如表1所示；
表1加速声品质测试工况
| 加速方式 | 档位 | 转速范围 | 车速范围 |
| 全油门或2m/s<sup>2</sup> | 2档或3档 | 2000-5000r/min | 20-100Km/h |
本实施例通过上述方案，通过获取待评价样车的样车状态，根据所述样车状态进行功能故障判断，获得判断结果；根据所述判断结果确定所述待评价样车是否满足加速测试的工况条件；在所述待评价样车满足加速测试的工况条件时，从当前加速测试工况中获得预设转速范围和预设车速范围；在所述预设转速范围和所述预设车速范围内采集所述待评价样车的加速数据；能够获得准确的加速数据，进一步避免了换挡产生的冲击和声音波动影响评价结果，能够快速有效的锁定需要改善的客观参量，从而能够加速车辆声音品质控制的开发效率。
进一步地，图4为本发明汽车加速声品质评价方法第三实施例的流程示意图，如图4所示，基于第一实施例提出本发明汽车加速声品质评价方法第三实施例，在本实施例中，所述步骤S20具体包括以下步骤：
步骤S21、对所述加速数据进行心理声学处理，获得响度数据、尖锐度数据和粗糙度数据。
需要说明的是，对所述加速数据进行心理声学处理，进而可以获得加速时车辆声音的响度、尖锐度和粗糙度对应的数据。
步骤S22、对所述加速数据进行物理声学处理，获得声压级数据、阶次配比数据和频率分布数据。
可以理解的是，对所述加速数据进行物理声学处理，能够获得声压级数据、阶次配比数据和频率分布数据，声压级数据可以包括OA级数据，2阶噪声等，所述阶次配比可以包括偶数阶次/OA、奇数阶次/OA以及2阶/OA等，当然还可以包括其他数值，本实施例对此不加以限制。
步骤S23、将所述响度数据、所述尖锐度数据、所述粗糙度数据、所述声压级数据、所述阶次配比数据和所述频率分布数据作为声学处理结果。
应当理解的是，获得上述数据后，可以将所述响度数据、所述尖锐度数据、所述粗糙度数据、所述声压级数据、所述阶次配比数据和所述频率分布数据作为声学处理结果。
在具体实现中，对采集得到的声音数据进行处理，可以通过商业软件对声音数据进行心里声学以及物理声学的处理，得到例如响度、尖锐度、2阶噪声以及OA声压级等数据结果。
本实施例通过上述方案，通过对所述加速数据进行心理声学处理，获得响度数据、尖锐度数据和粗糙度数据；对所述加速数据进行物理声学处理，获得声压级数据、阶次配比数据和频率分布数据；将所述响度数据、所述尖锐度数据、所述粗糙度数据、所述声压级数据、所述阶次配比数据和所述频率分布数据作为声学处理结果；能够快速获得声学处理结果，能够很好的反应各项对加速声品质影响关键的因子的得分结果，提高了汽车加速声品质评价的准确性。
进一步地，图5为本发明汽车加速声品质评价方法第四实施例的流程示意图，如图5所示，基于第一实施例提出本发明汽车加速声品质评价方法第四实施例，在本实施例中，所述步骤S30具体包括以下步骤：
步骤S31、接收对应预设主观评价词汇的主观评价数据，并获取所述待评价样车的车型对应的客观测试数据。
需要说明的是，在接收了对应预先设置的主观评价词汇对应的主观评价数据，可以获得所述待评价样车的车型对应的客观测试数据。
在具体实现中，通过文献查阅以及用户调研，可以建立相应的主观评价参量，如表3所示，评价词汇将汽车加速过程的声品质特性进行了细分，能够比较完整的反映人们对加速噪声的感受。
表3主观评价词汇
| 主观评价词汇 | 描述 |
| 静的-响的 | 人耳对声音的大小感受 |
| 干净的-嘈杂的 | 反映声音的纯净程度 |
| 不刺耳的-刺耳的 | 反映声音是否尖锐刺耳的程度 |
| 压迫感弱的-压迫感强的 | 反应耳膜受声音压迫强弱程度 |
| 顺畅的-波动的 | 反映声音随转速线性变化程度 |
| 轻松的-吃力的 | 加速声音的有力轻快 |
步骤S32、将所述主观评价数据与所述客观测试数据进行相关性分析，获得目标客观参量。
应当理解的是，将所述主观评价数据与所述客观测试数据进行相关性分析，能够获得相应的分析结果，进而确定目标客观参量。
步骤S33、通过多元线性回归法对所述目标客观常量进行回归建模，获得量化模型。
可以理解的是，通过多元线性回归法对主客观参量进行回归建模，能够获得量化模型。
在具体实现中，利用主观感受与客观参量量化模型，对结果进行计算，得到各项数据的得分结果，量化模型如表2所示：
表2主观感受与客观参量量化模型
步骤S34、根据所述量化模型对所述声学处理结果进行量化评价，获得量化结果，根据所述量化结果从预设策略数据库中获取对应的目标策略作为改善策略。
可以理解的是，通过所述量化模型对所述声学处理结果进行量化评价，进而可以获得量化结果，从而可以从预先设置的策略数据库中获得对应的目标策略作为改善策略。
应当理解的是，根据计算得分结果，对此次测试结果做出结论以及后续改善建议，例如通过测试和计算发现“顺畅的”一项得分较低，那么可以认定该车辆在加速过程中人的听觉感受会觉得声音不够顺畅，客观数据上表现为低频能量变化太快，主阶次能量线性度不好，那么根据模型条件，需要对0-250Hz声压级斜率最大值、发动机2阶噪声非线性度进行优化，从而提升加速声品质感。
在具体实现中，可以使用语义细分法或者成对比较法对采集的数据样本进行打分评价，将评价结果进行逆序误判检验和三角循环误判检验对无效数据进行剔除，使用相关系数检验对相关系数低于0.7的评价者进行剔除，目的是为了排除自相矛盾者以及剔除评价结果不稳定的评价者，再将得到的结果使用BT法进行数字量化，这一步目的是为了将诸如“A优于B”，“1号差于2号”的描述类结果进一步量化为数字结果，方便后续处理；表4为经过上述处理的某次主观评价结果，表中数值越大表示人们对此声音的某一感受选择的可能性越大，即代表着在此次评价中，某一辆车在样本中某一项表现结果更优。
表4 BT法量化结果举例
| 车辆1 | 车辆2 | 车辆3 | 车辆4 | 车辆5 | 车辆6 | 车辆7 | 车辆8 | |
| 静的 | 0.0522 | 0.0013 | 0.0023 | 0.0143 | 0.7956 | 0.0002 | 0.1341 | 0.0001 |
| 不刺耳的 | 0.0253 | 0.0004 | 0.0322 | 0.0059 | 0.7897 | 0.0056 | 0.1401 | 0.0008 |
| 嘈杂的 | 0.0133 | 0.1333 | 0.0644 | 0.0143 | 0.0014 | 0.3871 | 0.0161 | 0.3701 |
| 顺畅的 | 0.0801 | 0.0031 | 0.0008 | 0.0374 | 0.2671 | 0.0004 | 0.6043 | 0.0067 |
| 压迫感弱的 | 0.1975 | 0.0995 | 0.0057 | 0.0969 | 0.4801 | 0.0001 | 0.1197 | 0.0005 |
| 吃力的 | 0.0011 | 0.0897 | 0.0117 | 0.0006 | 0.0001 | 0.3815 | 0.0003 | 0.5151 |
相应地，确定加速声品质客观测试数据，可以结合现有的研究成果结合车型的开发，客观测试数据主要分为两大类，一类为心理学参量，一类为能反映汽车性能的物理学参量，并且根据各个参量的特性，又将其数值分为均值、最大值、线性度及斜率等等；本实施例计算了客观参量176个结果，重点考虑的是和汽车开发相关的参量，表5中列举了部分结果。
表5客观测试参量表举例
本实施例通过上述方案，通过接收对应预设主观评价词汇的主观评价数据，并获取所述待评价样车的车型对应的客观测试数据；将所述主观评价数据与所述客观测试数据进行相关性分析，获得目标客观参量；通过多元线性回归法对所述目标客观常量进行回归建模，获得量化模型；根据所述量化模型对所述声学处理结果进行量化评价，获得量化结果，根据所述量化结果从预设策略数据库中获取对应的目标策略作为改善策略；能够很好的反应各项对加速声品质影响关键的因子的得分结果，提高了汽车加速声品质评价的准确性，能够快速有效的锁定需要改善的客观参量，从而能够加速车辆声音品质控制的开发效率，提升了汽车加速声品质评价的速度和效率。
进一步地，图6为本发明汽车加速声品质评价方法第五实施例的流程示意图，如图6所示，基于第四实施例提出本发明汽车加速声品质评价方法第五实施例，在本实施例中，所述步骤S32，具体包括以下步骤：
步骤S321、使用Person相关系数法，对所述主观评价数据与所述客观测试数据进行相关性分析，获得相关系数绝对值。
需要说明的是，在使用了Person相关系数法，可以对所述主观评价数据与所述客观测试数据进行相关性分析，从而获得相关系数绝对值。
步骤S322、将所述相关系数绝对值与预设系数阈值进行比较，将大于所述预设系数阈值的相关系数作为有效相关参量。
应当理解的是，将所述相关系数绝对值与预设系数阈值进行比较后，可以将大于所述预设系数阈值的相关系数作为有效相关参量。
在具体实现中，可以使用Person相关系数法，可以对上述客观参量与上述主观评价结果进行相关性分析，相关系数绝对值越接近与1，相关性越强，反之相关系数越接近于0，相关度越弱，在本方案中认为相关系数大于0.5即为有效相关参量；例如，通过上述方法可以从176个客观参量中选取37个有效相关参量用于对“顺畅的”一词进行量化描述。
可以理解的是，用于后续建模的有效客观参量之间要求相关系数要低，所以对于上述步骤处理得到的有效客观参量，还需要再次使用Person相关系数法，对它们之间的相关性进行分析，将其按照相关性大于0.7，介于0.3到0.7，小于0.3分为三大类，如果相关性在0.3到0.7之间的参量较多，则可以在这个区间内继续细分。
步骤S323、根据预设优先策略对所述有效相关参量进行优先顺序排序，将排序靠前的预设数量的客观参数作为目标客观参量。
应当理解的是，所述预设优先策略为预先设置的参量优先排序策略，进而可以根据预设优先策略对所述有效相关参量进行优先顺序排序，进而将排序靠前的预设数量的客观参数作为目标客观参量。
在具体实现中，因为相关分析不能完全代表因果关系，所以需要人为进行选择和权衡；选择主要遵循三个原则，1、强相关性优先，即在同一组数据中，选择和主观参量相关性高的客观参量；2、强代表性优先，即在同一组数据中，选择客观参量间平均相关系数最高的量；3、通用性优先，即在同一组数据中尽量选择开发过程中较为通用的量。
本实施例通过上述方案，通过使用Person相关系数法，对所述主观评价数据与所述客观测试数据进行相关性分析，获得相关系数绝对值；将所述相关系数绝对值与预设系数阈值进行比较，将大于所述预设系数阈值的相关系数作为有效相关参量；根据预设优先策略对所述有效相关参量进行优先顺序排序，将排序靠前的预设数量的客观参数作为目标客观参量，能够很好的反应各项对加速声品质影响关键的因子的得分结果，提高了汽车加速声品质评价的准确性，能够快速有效的锁定需要改善的客观参量，从而能够加速车辆声音品质控制的开发效率，提升了汽车加速声品质评价的速度和效率。
相应地，本发明进一步提供一种汽车加速声品质评价装置。
参照图7，图7为本发明汽车加速声品质评价装置第一实施例的功能模块图。
本发明汽车加速声品质评价装置第一实施例中，该汽车加速声品质评价装置包括：
数据获取模块10，用于获取待评价样车的样车状态，根据所述样车状态获得所述待评价样车的加速数据。
声学处理模块20，用于对所述加速数据进行声学处理，获得声学处理结果。
评价模块30，用于根据量化模型对所述声学处理结果进行量化评价，获得量化结果，根据所述量化结果确定改善策略。
所述数据获取模块10，还用于获取待评价样车的样车状态，根据所述样车状态进行功能故障判断，获得判断结果；根据所述判断结果确定所述待评价样车是否满足加速测试的工况条件；在所述待评价样车满足加速测试的工况条件时，从当前加速测试工况中获得预设转速范围和预设车速范围；在所述预设转速范围和所述预设车速范围内采集所述待评价样车的加速数据。
所述数据获取模块10，还用于获取待评价样车的样车状态，根据所述样车状态确定所述待评价样车的当前样车功能，将所述当前样车功能与预设功能进行比较，获得功能比较结果；根据所述样车状态确定所述待评价样车是否存在故障，获得故障确定结果；将所述功能比较结果和所述故障确定结果作为判断结果。
所述数据获取模块10，还用于在所述判断结果为所述当前样车功能与所述预设功能不匹配，且/或所述待评价样车存在任一故障时，确定所述待评价样车不满足加速测试的工况条件；在所述判断结果为所述当前样车功能与所述预设功能匹配，且所述待评价样车不存在任一故障时，确定所述待评价样车满足加速测试的工况条件。
所述声学处理模块20，还用于对所述加速数据进行心理声学处理，获得响度数据、尖锐度数据和粗糙度数据；对所述加速数据进行物理声学处理，获得声压级数据、阶次配比数据和频率分布数据；将所述响度数据、所述尖锐度数据、所述粗糙度数据、所述声压级数据、所述阶次配比数据和所述频率分布数据作为声学处理结果。
所述评价模块30，还用于接收对应预设主观评价词汇的主观评价数据，并获取所述待评价样车的车型对应的客观测试数据；将所述主观评价数据与所述客观测试数据进行相关性分析，获得目标客观参量；通过多元线性回归法对所述目标客观常量进行回归建模，获得量化模型；根据所述量化模型对所述声学处理结果进行量化评价，获得量化结果，根据所述量化结果从预设策略数据库中获取对应的目标策略作为改善策略。
所述仿真模块30，还用于使用Person相关系数法，对所述主观评价数据与所述客观测试数据进行相关性分析，获得相关系数绝对值；将所述相关系数绝对值与预设系数阈值进行比较，将大于所述预设系数阈值的相关系数作为有效相关参量；根据预设优先策略对所述有效相关参量进行优先顺序排序，将排序靠前的预设数量的客观参数作为目标客观参量。
其中，汽车加速声品质评价装置的各个功能模块实现的步骤可参照本发明汽车加速声品质评价方法的各个实施例，此处不再赘述。
此外，本发明实施例还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有汽车加速声品质评价程序，所述汽车加速声品质评价程序被处理器执行时实现如下操作：
获取待评价样车的样车状态，根据所述样车状态获得所述待评价样车的加速数据；
对所述加速数据进行声学处理，获得声学处理结果；
根据量化模型对所述声学处理结果进行量化评价，获得量化结果，根据所述量化结果确定改善策略。
进一步地，所述汽车加速声品质评价程序被处理器执行时还实现如下操作：
获取待评价样车的样车状态，根据所述样车状态进行功能故障判断，获得判断结果；
根据所述判断结果确定所述待评价样车是否满足加速测试的工况条件；
在所述待评价样车满足加速测试的工况条件时，从当前加速测试工况中获得预设转速范围和预设车速范围；
在所述预设转速范围和所述预设车速范围内采集所述待评价样车的加速数据。
进一步地，所述汽车加速声品质评价程序被处理器执行时还实现如下操作：
获取待评价样车的样车状态，根据所述样车状态确定所述待评价样车的当前样车功能，将所述当前样车功能与预设功能进行比较，获得功能比较结果；
根据所述样车状态确定所述待评价样车是否存在故障，获得故障确定结果；
将所述功能比较结果和所述故障确定结果作为判断结果。
进一步地，所述汽车加速声品质评价程序被处理器执行时还实现如下操作：
在所述判断结果为所述当前样车功能与所述预设功能不匹配，且/或所述待评价样车存在任一故障时，确定所述待评价样车不满足加速测试的工况条件；
在所述判断结果为所述当前样车功能与所述预设功能匹配，且所述待评价样车不存在任一故障时，确定所述待评价样车满足加速测试的工况条件。
进一步地，所述汽车加速声品质评价程序被处理器执行时还实现如下操作：
对所述加速数据进行心理声学处理，获得响度数据、尖锐度数据和粗糙度数据；
对所述加速数据进行物理声学处理，获得声压级数据、阶次配比数据和频率分布数据；
将所述响度数据、所述尖锐度数据、所述粗糙度数据、所述声压级数据、所述阶次配比数据和所述频率分布数据作为声学处理结果。
进一步地，所述汽车加速声品质评价程序被处理器执行时还实现如下操作：
接收对应预设主观评价词汇的主观评价数据，并获取所述待评价样车的车型对应的客观测试数据；
将所述主观评价数据与所述客观测试数据进行相关性分析，获得目标客观参量；
通过多元线性回归法对所述目标客观常量进行回归建模，获得量化模型；
根据所述量化模型对所述声学处理结果进行量化评价，获得量化结果，根据所述量化结果从预设策略数据库中获取对应的目标策略作为改善策略。
进一步地，所述汽车加速声品质评价程序被处理器执行时还实现如下操作：
使用Person相关系数法，对所述主观评价数据与所述客观测试数据进行相关性分析，获得相关系数绝对值；
将所述相关系数绝对值与预设系数阈值进行比较，将大于所述预设系数阈值的相关系数作为有效相关参量；
根据预设优先策略对所述有效相关参量进行优先顺序排序，将排序靠前的预设数量的客观参数作为目标客观参量。
本实施例通过上述方案，通过获取待评价样车的样车状态，根据所述样车状态获得所述待评价样车的加速数据；对所述加速数据进行声学处理，获得声学处理结果；根据量化模型对所述声学处理结果进行量化评价，获得量化结果，根据所述量化结果确定改善策略；能够减少以往只通过人的主观评价，忽略客观数据带来的人为因素干扰，通过使用量化模型，能够很好的反应各项对加速声品质影响关键的因子的得分结果，提高了汽车加速声品质评价的准确性，能够快速有效的锁定需要改善的客观参量，从而能够加速车辆声音品质控制的开发效率，提升了汽车加速声品质评价的速度和效率。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (10)
1.一种汽车加速声品质评价方法，其特征在于，所述汽车加速声品质评价方法包括：
获取待评价样车的样车状态，根据所述样车状态获得所述待评价样车的加速数据；
对所述加速数据进行声学处理，获得声学处理结果；
根据量化模型对所述声学处理结果进行量化评价，获得量化结果，根据所述量化结果确定改善策略。
2.如权利要求1所述的汽车加速声品质评价方法，其特征在于，所述获取待评价样车的样车状态，根据所述样车状态获得所述待评价样车的加速数据，包括：
获取待评价样车的样车状态，根据所述样车状态进行功能故障判断，获得判断结果；
根据所述判断结果确定所述待评价样车是否满足加速测试的工况条件；
在所述待评价样车满足加速测试的工况条件时，从当前加速测试工况中获得预设转速范围和预设车速范围；
在所述预设转速范围和所述预设车速范围内采集所述待评价样车的加速数据。
3.如权利要求2所述的汽车加速声品质评价方法，其特征在于，所述获取待评价样车的样车状态，根据所述样车状态进行功能故障判断，获得判断结果，包括：
获取待评价样车的样车状态，根据所述样车状态确定所述待评价样车的当前样车功能，将所述当前样车功能与预设功能进行比较，获得功能比较结果；
根据所述样车状态确定所述待评价样车是否存在故障，获得故障确定结果；
将所述功能比较结果和所述故障确定结果作为判断结果。
4.如权利要求3所述的汽车加速声品质评价方法，其特征在于，所述根据所述判断结果确定所述待评价样车是否满足加速测试的工况条件，包括：
在所述判断结果为所述当前样车功能与所述预设功能不匹配，且/或所述待评价样车存在任一故障时，确定所述待评价样车不满足加速测试的工况条件；
在所述判断结果为所述当前样车功能与所述预设功能匹配，且所述待评价样车不存在任一故障时，确定所述待评价样车满足加速测试的工况条件。
5.如权利要求1所述的汽车加速声品质评价方法，其特征在于，所述对所述加速数据进行声学处理，获得声学处理结果，包括：
对所述加速数据进行心理声学处理，获得响度数据、尖锐度数据和粗糙度数据；
对所述加速数据进行物理声学处理，获得声压级数据、阶次配比数据和频率分布数据；
将所述响度数据、所述尖锐度数据、所述粗糙度数据、所述声压级数据、所述阶次配比数据和所述频率分布数据作为声学处理结果。
6.如权利要求1所述的汽车加速声品质评价方法，其特征在于，所述根据量化模型对所述声学处理结果进行量化评价，获得量化结果，根据所述量化结果确定改善策略，包括：
接收对应预设主观评价词汇的主观评价数据，并获取所述待评价样车的车型对应的客观测试数据；
将所述主观评价数据与所述客观测试数据进行相关性分析，获得目标客观参量；
通过多元线性回归法对所述目标客观常量进行回归建模，获得量化模型；
根据所述量化模型对所述声学处理结果进行量化评价，获得量化结果，根据所述量化结果从预设策略数据库中获取对应的目标策略作为改善策略。
7.如权利要求6所述的汽车加速声品质评价方法，其特征在于，所述将所述主观评价数据与所述客观测试数据进行相关性分析，获得目标客观参量，包括：
使用Person相关系数法，对所述主观评价数据与所述客观测试数据进行相关性分析，获得相关系数绝对值；
将所述相关系数绝对值与预设系数阈值进行比较，将大于所述预设系数阈值的相关系数作为有效相关参量；
根据预设优先策略对所述有效相关参量进行优先顺序排序，将排序靠前的预设数量的客观参数作为目标客观参量。
8.一种汽车加速声品质评价装置，其特征在于，所述汽车加速声品质评价装置包括：
数据获取模块，用于获取待评价样车的样车状态，根据所述样车状态获得所述待评价样车的加速数据；
声学处理模块，用于对所述加速数据进行声学处理，获得声学处理结果；
评价模块，用于根据量化模型对所述声学处理结果进行量化评价，获得量化结果，根据所述量化结果确定改善策略。
9.一种汽车加速声品质评价设备，其特征在于，所述汽车加速声品质评价设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的汽车加速声品质评价程序，所述汽车加速声品质评价程序配置为实现如权利要求1至7中任一项所述的汽车加速声品质评价方法的步骤。
10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有汽车加速声品质评价程序，所述汽车加速声品质评价程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的汽车加速声品质评价方法的步骤。
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