CN116160955B - 一种车辆主动声浪增强方法、装置、存储介质及设备 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种车辆主动声浪增强方法、装置、存储介质及设备，该方法包括：首先采集目标车辆在普通行驶场景中的行驶参数信息，并根据行驶参数信息，模拟目标车辆的初始引擎声浪，然后实时采集目标车辆的行驶场景信息，并根据行驶场景信息，判断目标车辆是否距离预设特殊行驶场景达到预设距离；若是，则提取预设特殊行驶场景下的声学特征，并利用该声学特征对初始引擎声浪进行增强处理，接着当目标车辆完全驶入预设特殊行驶场景后，在目标车辆内播放增强后的引擎声浪。由于本申请在判断出目标车辆运行到特殊行驶场景时，是利用提取的该场景下的声学特征对初始引擎声浪进行增强处理，从而能够在车内播放增强后的引擎声浪，提高了用户的驾驶体验。

Description

一种车辆主动声浪增强方法、装置、存储介质及设备

技术领域

本申请涉及车辆技术领域，尤其涉及一种车辆主动声浪增强方法、装置、存储介质及设备。

背景技术

随着汽车技术及制造工艺的不断发展，电动汽车的使用率在逐步增加，越来越受到用户的青睐。然而，由于电动汽车没有了传统内燃机的发动机噪声，缺少了由引擎声带来的动力感，降低了部分用户的驾驶乐趣。对此，可采用车辆的主动声浪系统，通过车内喇叭主动播放引擎声，来改善车内声音品质，提高驾驶乐趣。

但是目前车辆的主动声浪系统通常主要专注于如何让车内喇叭播放出逼真的引擎声，却无法模拟出特殊行驶场景下的引擎声，比如车辆在高架、隧道或者山谷中驾驶时，用户在燃油车里听到的引擎声是与普通行驶场景不同的，但是电动汽车内主动声浪系统通过喇叭播放的引擎声却基本不会有太大的改变，可见，目前车辆的主动声浪在这些特殊行驶场景下是无法实现更加真实的驾驶过程的声浪效果，导致用户在这些特殊形式场景的驾驶体验不佳。

因此，如何在这些特殊行驶场景下，实现更加真实的驾驶过程的声浪效果，以提高用户的驾驶体验是目前亟待解决的技术问题。

发明内容

本申请实施例的主要目的在于提供一种车辆主动声浪增强方法、装置、存储介质及设备，能够在隧道等特殊行驶场景下，通过对车辆主动声浪进行增强，实现更加真实的驾驶过程的声浪效果，从而提高了用户的驾驶体验。

本申请实施例提供了一种车辆主动声浪增强方法，包括：

采集目标车辆在普通行驶场景中的行驶参数信息，并根据所述行驶参数信息，模拟所述目标车辆的初始引擎声浪；

实时采集所述目标车辆的行驶场景信息，并根据所述行驶场景信息，判断所述目标车辆是否距离预设特殊行驶场景达到预设距离；

若是，则根据所述行驶场景信息，提取所述预设特殊行驶场景下的声学特征，并利用所述声学特征对所述初始引擎声浪进行增强处理，得到增强后的引擎声浪；

当所述目标车辆完全驶入所述预设特殊行驶场景后，在所述目标车辆内播放所述增强后的引擎声浪。

一种可能的实现方式中，所述目标车辆的行驶场景信息包括利用所述目标车辆车载导航获取的车速信息和场景变化信息、以及利用所述目标车辆车载传感器获取的多模态感知信息。

一种可能的实现方式中，所述预设特殊行驶场景下的声学特征包括所述预设特殊行驶场景的混响时间、早期衰减系数、空气衰减特性、车速和车内随噪补偿系数中的至少一种。

一种可能的实现方式中，所述预设特殊行驶场景下的声学特征包括所述预设特殊行驶场景的混响时间、早期衰减系数、空气衰减特性和车内随噪补偿系数；所述利用所述声学特征对所述初始引擎声浪进行增强处理，得到增强后的引擎声浪，包括：

利用所述预设特殊行驶场景的早期衰减系数和车内随噪补偿系数对所述初始引擎声浪进行场景效果增强处理，得到第一增强引擎声浪；

利用所述预设特殊行驶场景的混响时间和空气衰减特性对所述初始引擎声浪进行场景效果增强处理，得到第二增强引擎声浪；

对所述初始引擎声浪、第一增强引擎声浪和第二增强引擎声浪进行求和计算，得到的求和计算结果；

对所述求和计算结果进行后置滤波和多通道混音处理，并将得到的处理结果作为增强后的引擎声浪。

一种可能的实现方式中，所述利用所述预设特殊行驶场景的早期衰减系数和车内随噪补偿系数对所述初始引擎声浪进行场景效果增强处理，得到第一增强引擎声浪，包括：

利用抽头延时线模型的传递函数与所述初始引擎声浪进行卷积计算，得到第一增强引擎声浪；其中，所述传递函数的幅值与所述预设特殊行驶场景的早期衰减系数和车内随噪补偿系数的归一化参数成正比。

一种可能的实现方式中，所述利用所述预设特殊行驶场景的混响时间和空气衰减特性对所述初始引擎声浪进行场景效果增强处理，得到第二增强引擎声浪，包括：

利用反馈延迟网络的链路增益系数对所述初始引擎声浪进行反馈迭代计算，得到第二增强引擎声浪；其中，所述反馈延迟网络的链路增益系数的取值是由所述预设特殊行驶场景的混响时间和空气衰减特性确定的。

一种可能的实现方式中，所述方法还包括：

在所述目标车辆驶出所述预设特殊行驶场景时，利用预设变调处理的算法，对所述增强后的引擎声浪进行重采样处理，得到切换场景后的引擎声浪；

对所述切换场景后的引擎声浪进行后置滤波和多通道混音处理，并在所述目标车辆内播放得到的处理后的引擎声浪。

一种可能的实现方式中，所述预设变调处理的算法为时域压扩TSM算法。

一种可能的实现方式中，所述预设特殊行驶场景下的声学特征包括车速；所述在所述目标车辆驶出所述预设特殊行驶场景时，利用预设变调处理的算法，对所述增强后的引擎声浪进行重采样处理，得到切换场景后的引擎声浪，包括：

在所述目标车辆驶出所述预设特殊行驶场景时，利用所述车速对所述增强后的引擎声浪的信号频率进行转换处理，得到切换场景后的信号频率；

利用预设变调处理的算法、所述切换场景后的信号频率、所述增强后的引擎声浪的信号频率，对所述增强后的引擎声浪进行重采样处理，得到切换场景后的引擎声浪。

本申请实施例还提供了一种车辆主动声浪增强装置，所述装置包括：

采集单元，用于目标车辆在普通行驶场景中的行驶参数信息，并根据所述行驶参数信息，模拟所述目标车辆的初始引擎声浪；

判断单元，用于实时采集所述目标车辆的行驶场景信息，并根据所述行驶场景信息，判断所述目标车辆是否距离预设特殊行驶场景达到预设距离；

增强单元，用于若判断出所述目标车辆距离预设特殊行驶场景达到预设距离，则根据所述行驶场景信息，提取所述预设特殊行驶场景下的声学特征，并利用所述声学特征对所述初始引擎声浪进行增强处理，得到增强后的引擎声浪；

播放单元，用于当所述目标车辆完全驶入所述预设特殊行驶场景后，在所述目标车辆内播放所述增强后的引擎声浪。

一种可能的实现方式中，所述目标车辆的行驶场景信息包括利用所述目标车辆车载导航获取的车速信息和场景变化信息、以及利用所述目标车辆车载传感器获取的多模态感知信息。

一种可能的实现方式中，所述预设特殊行驶场景下的声学特征包括所述预设特殊行驶场景的混响时间、早期衰减系数、空气衰减特性、车速和车内随噪补偿系数中的至少一种。

一种可能的实现方式中，所述预设特殊行驶场景下的声学特征包括所述预设特殊行驶场景的混响时间、早期衰减系数、空气衰减特性和车内随噪补偿系数；所述增强单元包括：

第一增强子单元，用于利用所述预设特殊行驶场景的早期衰减系数和车内随噪补偿系数对所述初始引擎声浪进行场景效果增强处理，得到第一增强引擎声浪；

第二增强子单元，用于利用所述预设特殊行驶场景的混响时间和空气衰减特性对所述初始引擎声浪进行场景效果增强处理，得到第二增强引擎声浪；

计算子单元，用于对所述初始引擎声浪、第一增强引擎声浪和第二增强引擎声浪进行求和计算，得到的求和计算结果；

后处理子单元，用于对所述求和计算结果进行后置滤波和多通道混音处理，并将得到的处理结果作为增强后的引擎声浪。

一种可能的实现方式中，所述第一增强子单元具体用于：

利用抽头延时线模型的传递函数与所述初始引擎声浪进行卷积计算，得到第一增强引擎声浪；其中，所述传递函数的幅值与所述预设特殊行驶场景的早期衰减系数和车内随噪补偿系数的归一化参数成正比。

一种可能的实现方式中，所述第二增强子单元具体用于：

利用反馈延迟网络的链路增益系数对所述初始引擎声浪进行反馈迭代计算，得到第二增强引擎声浪；其中，所述反馈延迟网络的链路增益系数的取值是由所述预设特殊行驶场景的混响时间和空气衰减特性确定的。

一种可能的实现方式中，所述装置还包括：

重采样单元，用于在所述目标车辆驶出所述预设特殊行驶场景时，利用预设变调处理的算法，对所述增强后的引擎声浪进行重采样处理，得到切换场景后的引擎声浪；

后处理单元，用于对所述切换场景后的引擎声浪进行后置滤波和多通道混音处理，并在所述目标车辆内播放得到的处理后的引擎声浪。

一种可能的实现方式中，所述预设变调处理的算法为时域压扩TSM算法。

一种可能的实现方式中，所述预设特殊行驶场景下的声学特征包括车速；所述重采样单元包括：

转换子单元，用于在所述目标车辆驶出所述预设特殊行驶场景时，利用所述车速对所述增强后的引擎声浪的信号频率进行转换处理，得到切换场景后的信号频率；

重采样子单元，用于利用预设变调处理的算法、所述切换场景后的信号频率、所述增强后的引擎声浪的信号频率，对所述增强后的引擎声浪进行重采样处理，得到切换场景后的引擎声浪。

本申请实施例还提供了一种车辆主动声浪增强设备，包括：处理器、存储器、系统总线；

所述处理器以及所述存储器通过所述系统总线相连；

所述存储器用于存储一个或多个程序，所述一个或多个程序包括指令，所述指令当被所述处理器执行时使所述处理器执行上述车辆主动声浪增强方法中的任意一种实现方式。

本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当所述指令在终端设备上运行时，使得所述终端设备执行上述车辆主动声浪增强方法中的任意一种实现方式。

本申请实施例还提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品在终端设备上运行时，使得所述终端设备执行上述车辆主动声浪增强方法中的任意一种实现方式。

本申请实施例提供的一种车辆主动声浪增强方法、装置、存储介质及设备，首先采集目标车辆在普通行驶场景中的行驶参数信息，并根据行驶参数信息，模拟目标车辆的初始引擎声浪，然后实时采集目标车辆的行驶场景信息，并根据行驶场景信息，判断目标车辆是否距离预设特殊行驶场景达到预设距离；若是，则根据行驶场景信息，提取预设特殊行驶场景下的声学特征，并利用该声学特征对初始引擎声浪进行增强处理，得到增强后的引擎声浪，接着，当目标车辆完全驶入预设特殊行驶场景后，在目标车辆内播放增强后的引擎声浪。

可见，由于本申请实施例在判断出目标车辆运行到特殊行驶场景时，是利用提取的该场景下的声学特征对在普通行驶场景下模拟出的初始引擎声浪进行增强处理，从而可以在车内播放增强后的引擎声浪，实现了特殊行驶场景下更加真实的驾驶过程的声浪效果，进而提高了用户的驾驶体验。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例提供的一种车辆主动声浪增强方法的流程示意图；

图2为本申请实施例提供的利用声学特征对初始引擎声浪进行增强处理，得到增强后的引擎声浪的示意图；

图3为本申请实施例提供的一种车辆主动声浪增强装置的组成示意图。

具体实施方式

目前，在车辆主动声浪领域所采用的主动声浪系统，通常主要是专注于如何在车内喇叭播放出逼真的引擎声。但是却无法模拟出燃油车在特殊行驶场景下的引擎声，比如车辆在高架、隧道或者山谷中驾驶时，用户在燃油车里听到的引擎声与普通行驶场景是不同的，但是电动汽车用内主动声浪系统通过喇叭播放的引擎声却基本不会有太大的改变。

这是因为在传统的燃油车中，引擎声是从发动机向四周辐射，一部分引擎声直接从车辆前围等车载零部件传进车内，另一部分引擎声是通过路面、墙壁等障碍的一次或者多次反射后，从车辆各个部件（如车门、车窗、地盘等）传进车内，因此，即使是同一款燃油车以同样的工况行驶时，在不同的行驶场景下（如高架、隧道或者山谷等），车内用户所感受到的引擎声效果也是不一样的。

但是，电动汽车由于是利用车内喇叭发出的模拟引擎声，模拟引擎声仅在车内存在，受外界场景的干扰很小，因此，同一款电动汽车以同样的工况行驶时，在不同的行驶场景下（如高架、隧道或者山谷等），车内用户所感受到的模拟引擎声的效果基本是一样的。

可见，目前车辆的主动声浪系统在隧道等特殊行驶场景下是无法实现更加真实的驾驶过程的声浪效果，导致用户的驾驶体验不佳。所以，如何在这些特殊行驶场景下，实现更加真实的驾驶过程的声浪效果，以提高用户的驾驶体验是目前亟待解决的技术问题。

为解决上述缺陷，本申请提供了一种车辆主动声浪增强方法，首先采集目标车辆在普通行驶场景中的行驶参数信息，并根据行驶参数信息，模拟目标车辆的初始引擎声浪，然后实时采集目标车辆的行驶场景信息，并根据行驶场景信息，判断目标车辆是否距离预设特殊行驶场景达到预设距离；若是，则根据行驶场景信息，提取预设特殊行驶场景下的声学特征，并利用该声学特征对初始引擎声浪进行增强处理，得到增强后的引擎声浪，接着，当目标车辆完全驶入预设特殊行驶场景后，在目标车辆内播放增强后的引擎声浪。

可见，由于本申请实施例在判断出目标车辆运行到特殊行驶场景时，是利用提取的该场景下的声学特征对在普通行驶场景下模拟出的初始引擎声浪进行增强处理，从而可以在车内播放增强后的引擎声浪，实现了特殊行驶场景下更加真实的驾驶过程的声浪效果，进而提高了用户的驾驶体验。

为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

第一实施例

参见图1，为本实施例提供的一种车辆主动声浪增强方法的流程示意图，该方法包括以下步骤：

S101：采集目标车辆在普通行驶场景中的行驶参数信息，并根据行驶参数信息，模拟目标车辆的初始引擎声浪。

在本实施例中，将通过本实施例进行主动声浪增强的任一车辆定义为目标车辆。为了能够在如隧道、高架等特殊行驶场景下，实现更加真实的驾驶过程的声浪效果，以提高用户的驾驶体验。首先，需要在车辆行驶在普通道路上时，实时采集车辆的控制器局域网络（Controller Area Network，简称CAN）总线信息，如车辆的转速、踏板行程、扭矩等信息。

然后，可以利用现有或未来出现的模拟引擎声浪算法，对获取到的这些转速、踏板行程、扭矩等CAN总线信息数据进行计算处理，得到相应的音频数据，作为目标车辆的初始引擎声浪，并将其定义为x(t)。

其中，模拟引擎声浪算法的具体内容本申请不做限定，可根据实际情况和经验值选定，比如可以将阶次增强算法、音频变速率算法或粒子合成算法等作为模拟引擎声浪算法。

S102：实时采集目标车辆的行驶场景信息，并根据行驶场景信息，判断目标车辆是否距离预设特殊行驶场景达到预设距离。

在本实施例中，通过步骤S101模拟出目标车辆的初始引擎声浪x(t)后，为了能够实现更加真实的驾驶过程的声浪效果，以提高用户的驾驶体验，还需要实时采集目标车辆在行驶过程中遇到的行驶场景信息，并进一步根据行驶场景信息，判断目标车辆是否距离预设特殊行驶场景达到预设距离，若是，则继续执行后续步骤S103；若否，则可以继续在车内播放初始引擎声浪x(t)。

其中，本申请对行驶场景信息所包含的具体内容不做限定，可根据实际情况进行采集，一种可选的实现方式是，行驶场景信息可以包括但不限于利用目标车辆车载导航（如车载全球定位系统（Global Positioning System，简称GPS））获取的车速信息和场景变化信息（如车辆定位、道路环境、沿途建筑等变化信息）、以及利用目标车辆车载传感器（如车载雷达传感器或摄像头模组等）获取的多模态感知信息（如声音、图像、视频等信息）。这样，在获取到这些行驶场景信息后，可以利用图像识别、语音分析或视频分析等算法，对这些信息进行分析处理，以识别出目标车辆距预设特殊行驶场景的距离。

而本申请对预设特殊行驶场景所包含的具体内容也不做限定，可根据实际情况预先设定，如可以将高架、隧道、山谷、林间小路、停车场或车库等作为预设特殊行驶场景，以便利用本申请提供的车辆主动声浪增强方法，在这些预设的特殊行驶场景中，为驾驶用户提供更加真实的驾驶过程的声浪效果。

并且，本申请对预设距离的具体取值也不做限定，可根据实际情况进行预先设定，如可以将预设距离取值为100米等。这样，当判断出目标车辆距离隧道达到100米时，即可执行后续步骤S103，以实现对初始引擎声浪的增强。

S103：若是，则根据行驶场景信息，提取预设特殊行驶场景下的声学特征，并利用声学特征对初始引擎声浪进行增强处理，得到增强后的引擎声浪。

在本实施例中，若通过步骤S102判断出目标车辆距离预设特殊行驶场景达到预设距离，如若判断出目标车辆距离隧道已达到预设距离100米，则进一步可以根据采集到的行驶场景信息，计算出预设特殊行驶场景下的声学特征参数，或选取对应的预置声学特征参数，用于表示音频数据在预设特殊行驶场景中所呈现的声音效果，以便利用得到的声学特征参数对初始引擎声浪进行增强处理，得到增强后的引擎声浪，用以执行后续步骤S104。

其中，本申请对预设特殊行驶场景下的声学特征所包含的具体内容不做限定，可根据实际情况进行提取，一种可选的实现方式是，预设特殊行驶场景下的声学特征可以包括但不限于所述预设特殊行驶场景的混响时间、早期衰减系数、空气衰减特性、车速和车内随噪补偿系数中的至少一种。接下来，本实施例将对其中涉及的这些主要声学特征参数及其对应的计算方法进行详细介绍：

（1）预设特殊行驶场景的早期衰减系数（Coeff Early Decay Time）

预设特殊行驶场景的早期衰减时间（EDT）为建筑声学领域评价感知混响特性的声学指标，按照标准规定，EDT（t）曲线通常采用测量得到的空间冲激响应（room impulseresponse，简称rir）反向积分得到的能量衰减曲线，具体计算公式如下：

其中，t表示EDT能量从峰值衰减-10dB对应的时间，因此参数EDT_-10db指标更加关注预设特殊行驶场景的早期反射特性，也同时在一定程度上反应了声源在空间中的相对位置信息，即声源在空间中运动至不同位置处的EDT变化可以映射为早期反射声（切换场景之前的引擎声浪）的一个线性关系的衰减特性；rir()表示房间冲激函数；表示时间微分；d表示对其后面括号里的“-/>”计算积分。

在此基础上，本实施例定义了预设特殊行驶场景的早期衰减系数，具体计算公式如下：/>

其中，K1表示工程计算比例常量，可根据预设特殊行驶场景的内容进行设定，例如当预设特殊行驶场景为隧道时，可根据典型矩形截面的长隧道场景以及300Hz典型发动机引擎频率下的EDT数值按最低0.2计算，K1取值在0-50之间，可以理解的是，该工程计算比例常量K1的目的在于归一化约束的取值在0-1之间。

（2）预设特殊行驶场景的混响时间（Reverberation Time）RT60

混响时间（RT60）通常可以定义为声源停止发声后声压级降低60dB所需要的时间。RT60预设取值由专业人员根据实际场景标定得到，也可以根据预设特殊行驶场景的早期衰减系数确定，具体计算方式如下：RT60=t_max-t_-60db

其中，t_max表示预设特殊行驶场景的早期衰减时间（EDT）中峰值对应的时刻；t_-60db表示预设特殊行驶场景的早期衰减时间（EDT）中比峰值下降60dB对应的时刻。需要说明的是，在一些情况下（例如，当测量信噪比不满足60dB衰减时），可以先从预设特殊行驶场景的早期衰减时间（EDT）中计算RT20；再将RT20与3相乘，得到该混响时间RT60。又如，也可以先从预设特殊行驶场景的早期衰减时间（EDT）中计算RT30，再将RT30与2相乘，得到该混响时间RT60。

（3）预设特殊行驶场景的空气衰减特性（adsorption ratio）

空气中声传播随频率衰减特性（通常是高频衰减更快、低频衰减较慢），一方面与相对温度和相对湿度相关，另一方面也与预设特殊行驶场景的环境条件相关，综合考虑以上两个方面影响，本实施例给出以下预设特殊行驶场景的空气衰减特性的近似工程计算拟合公式：/>

其中，f_i表示第i个倍频程的频带中心频率；H表示相对湿度；T表示相对温度；V表示预设特殊行驶场景空间的边界限定的空间；表示与空间体积相关的取值范围[0-1]的绝热压缩比例系数，当开放空间时，该值取为0；K2、K3为分别对应温湿度以及预设特殊行驶场景条件的工程计算比例常量，约束/>的取值在0-1之间，K2、K3的取值可根据预设特殊行驶场景的内容进行设定，例如当预设特殊行驶场景仍为隧道时，按照典型气温20摄氏度、典型湿度0.6以及典型矩形截面的长隧道场2000立方米，绝热系数按照开放空间下的0计算，300Hz典型发动机引擎频率下的K2取值为2.8E-7，K3的取值为0.3。

（4）预设特殊行驶场景的车速（velocity）v_ave

场景切换时，由于上一场景的引擎声浪与车内用户之间存在相对运动会产生感知声音频率偏移的声多普勒效应，因此，本申请同时关注场景切换过程时的车速作为声学特征参数指标，并利用移动平均法降低车速变化的波动，具体计算公式如下：

其中，v_ave表示移动平均后的车速；v_n示最新时刻的车速；v_n-1、v_n-2、…v₁表示过往时刻的车速；n表示常数，包括最新时刻的车速和之前n-1个历史车速，例如若采样率为1.5k，则每秒采集1500次车速值。

（5）预设特殊行驶场景的车内随噪补偿系数（noise dependent volume control）

由于汽车行驶过程中的车内本底噪声级会影响到预设特殊行驶场景效果增强的实际呈现，本申请同时进一步考虑基于车内本底噪声级的音量控制，实现对预设特殊行驶场景效果增强的音量调整，其中，车内本底噪声级采用现有或未来出现的计权方式对麦克风模组拾取的车内噪声（noise level，简称NL）进行加权统计，比如可以采用但不限于A计权或C计权等，具体计算公式如下：

其中， K4表示归一化系数，具体取值可根据实际情况设定，本申请不进行限定，例如按照典型家用轿车在最高140km/h的时速下的典型车内本底噪声（含路噪、风噪、发动机引擎噪声等）的A计权响度最高80dBA，对应K4的取值范围在0-0.125之间，用以约束的取值在0-1之间。

在此基础上，一种可选的实现方式是，当预设特殊行驶场景下的声学特征包括预设特殊行驶场景的混响时间RT60、早期衰减系数、空气衰减特性/>和车内随噪补偿系数/>，上述步骤S103中“利用声学特征对初始引擎声浪进行增强处理，得到增强后的引擎声浪”的实现过程可以包括下述步骤A1-A4：

步骤A1：利用预设特殊行驶场景的早期衰减系数和车内随噪补偿系数对初始引擎声浪进行场景效果增强处理，得到第一增强引擎声浪。

在本实现方式中，当判断出目标车辆距离预设特殊行驶场景达到预设距离时，为了在该预设特殊行驶场景下，实现更加真实的驾驶过程的声浪效果，以提高用户的驾驶体验，首先可以利用预设特殊行驶场景的早期衰减系数和车内随噪补偿系数/>对初始引擎声浪x(t)进行场景效果增强处理，得到第一增强引擎声浪，并将其定义为y_{earlyreflection}，用以执行后续步骤A3。

具体来讲，如图2所示，可以利用抽头延时线模型的传递函数与初始引擎声浪x(t)进行卷积计算，得到第一增强引擎声浪y_{earlyreflection}，具体计算公式如下：

其中，抽头延时线模型的传递函数的幅值与预设特殊行驶场景的早期衰减系数/>和车内随噪补偿系数/>的归一化参数成正比，如下公式所示：

步骤A2：利用预设特殊行驶场景的混响时间和空气衰减特性对初始引擎声浪进行场景效果增强处理，得到第二增强引擎声浪。

在本实现方式中，当判断出目标车辆距离预设特殊行驶场景达到预设距离时，为了在该预设特殊行驶场景下，实现更加真实的驾驶过程的声浪效果，以提高用户的驾驶体验，还可以利用预设特殊行驶场景的混响时间RT60和空气衰减特性对初始引擎声浪x(t)进行场景效果增强处理，得到第二增强引擎声浪，并将其定义为y_latereverb，用以执行后续步骤A3。

具体来讲，如图2所示，可以利用反馈延迟网络的链路增益系数对初始引擎声浪x(t)进行反馈迭代计算，得到第二增强引擎声浪y_latereverb，具体计算公式如下：

其中，N表示反馈延迟网络的维度，q_j至q_i的计算表示第i维延迟线至第j维延迟线的反馈迭代；a、b、c、d均表示反馈延迟网络链路的增益系数，其具体取值是由预设特殊行驶场景的混响时间RT60和空气衰减特性确定的，具体确定方式在此不再赘述。

步骤A3：对初始引擎声浪、第一增强引擎声浪和第二增强引擎声浪进行求和计算，得到的求和计算结果。

通过步骤A1和A2分别得到第一增强引擎声浪y_{earlyreflection}和第二增强引擎声浪y_latereverb后，进一步可以对初始引擎声浪x(t)、第一增强引擎声浪y_{earlyreflection}和第二增强引擎声浪y_latereverb进行求和计算，得到求和计算结果，并将其定义为y(t)，如图2所示，用以执行后续步骤A4。

步骤A4：对求和计算结果进行后置滤波和多通道混音处理，并将得到的处理结果作为增强后的引擎声浪。

通过步骤A3得到求和计算结果y(t)后，进一步可以对该求和计算结果y(t)进行后置滤波（POST-EQ）和多通道混音（MIXING MATRIX）处理，并将得到的处理结果作为增强后的引擎声浪，以通过中央声道y_c、左前声道y_lf、右前声道y_rf、左后声道y_lr、右后声道y_rr进行播放。

S104：当目标车辆完全驶入预设特殊行驶场景后，在目标车辆内播放增强后的引擎声浪。

在本实施例中，通过步骤S103得到增强后的引擎声浪y(t)后，进一步可以当目标车辆完全驶入预设特殊行驶场景后，在目标车辆内播放增强后的引擎声浪，从而能够在预设特殊行驶场景下，通过对车辆主动声浪进行增强，实现了更加真实的驾驶过程的声浪效果，进而提高了用户的驾驶体验。

需要说明的是，当目标车辆出现场景切换，如从普通行驶场景切换向预设特殊行驶场景进行切换，例如目标车辆即将驶入隧道或者山洞时，由隧道或者山洞反射的早期反射声与车内用户之间存在相对运动会产生感知声音频率偏移的声多普勒效应，这种效应在车辆即将驶入隧道或者山洞，或者车辆刚驶出隧道或者山洞时，主观感受较为明显。

当目标车辆距离预设特殊行驶场景达到预设距离时，触发声多普勒效应。该场景的初始引擎声浪第i个倍频程的频带中心频率f_i及其对应场景切换过程的频率变化为，具体计算公式如下：/>

其中，c表示声速，可取值为340m/s；v_ave表示车速。可以理解的是，目标车辆从到达预设距离到完全进入预设特殊行驶场景之间的路程所对应的频带中心频率是由f_i逐渐增大为。

接着，当车辆完全进入该预设特殊行驶场景后，声多普勒效应淡出，目标车辆所采用的频带中心频率也在达到后又逐渐降低为f_i。

进一步的，在目标车辆驶出预设特殊行驶场景时，再次触发声多普勒效应，可以利用车速v_ave对增强后的引擎声浪的信号频率（此时已降低为f_i）进行转换处理，得到切换场景后的信号频率，并将其定义为，具体计算公式如下：/>

在此基础上，一种可选的实现方式是，可以利用预设变调处理的算法、切换场景后的信号频率、增强后的引擎声浪的信号频率（此时为f_i）对增强后的引擎声浪进行重采样（resample）处理，如图2所示，得到切换场景后的引擎声浪y^’(t)，并将其进行后置滤波（POST-EQ）和多通道混音（MIXING MATRIX）处理后，通过中央声道y_c、左前声道y_lf、右前声道y_rf、左后声道y_lr、右后声道y_rr来播放得到的处理后的引擎声浪。/>

其中，预设变调处理的算法的具体取值不做限定，可根据实际情况选取，例如可以将时域压扩（time stretch method，简称TSM）算法作为预设变调处理的算法等，在此基础上，y^’(t)的具体计算公式如下：

需要说明的是，当目标车辆完全驶入预设特殊行驶场景后，是由普通行驶场景切换至预设特殊行驶场景，在目标车辆内播放增强后的引擎声浪y(t)时，实际上也是利用TSM等预设变调处理的算法进行了场景切换处理，只不过此时y^’(t)与y(t)的取值相同而已。

类似的，若目标车辆是由一个预设特殊行驶场景切换至另一预设特殊行驶场景，若从A隧道切换至B隧道行驶，则需要通过利用TSM等预设变调处理的算法进行了场景切换处理得到不同于y(t)的y^’(t)，再进行相应的后置滤波和多通道混音处理后，在目标车辆内播放得到的处理后的引擎声浪，具体实现过程在此不再赘述。

并且，需要说明的是，本申请提及的后置滤波和多通道混音处理的具体实现过程也与现有处理过程一致，在此不再赘述。

综上，本实施例提供的一种车辆主动声浪增强方法，首先采集目标车辆在普通行驶场景中的行驶参数信息，并根据行驶参数信息，模拟目标车辆的初始引擎声浪，然后实时采集目标车辆的行驶场景信息，并根据行驶场景信息，判断目标车辆是否距离预设特殊行驶场景达到预设距离；若是，则根据行驶场景信息，提取预设特殊行驶场景下的声学特征，并利用该声学特征对初始引擎声浪进行增强处理，得到增强后的引擎声浪，接着，当目标车辆完全驶入预设特殊行驶场景后，在目标车辆内播放增强后的引擎声浪。

可见，由于本申请实施例在判断出目标车辆运行到特殊行驶场景时，是利用提取的该场景下的声学特征对在普通行驶场景下模拟出的初始引擎声浪进行增强处理，从而可以在车内播放增强后的引擎声浪，实现了特殊行驶场景下更加真实的驾驶过程的声浪效果，进而提高了用户的驾驶体验。

第二实施例

本实施例将对一种车辆主动声浪增强装置进行介绍，相关内容请参见上述方法实施例。

参见图3，为本实施例提供的一种车辆主动声浪增强装置的组成示意图，该装置300包括：

采集单元301，用于目标车辆在普通行驶场景中的行驶参数信息，并根据所述行驶参数信息，模拟所述目标车辆的初始引擎声浪；

判断单元302，用于实时采集所述目标车辆的行驶场景信息，并根据所述行驶场景信息，判断所述目标车辆是否距离预设特殊行驶场景达到预设距离；

增强单元303，用于若判断出所述目标车辆距离预设特殊行驶场景达到预设距离，则根据所述行驶场景信息，提取所述预设特殊行驶场景下的声学特征，并利用所述声学特征对所述初始引擎声浪进行增强处理，得到增强后的引擎声浪；

播放单元304，用于当所述目标车辆完全驶入所述预设特殊行驶场景后，在所述目标车辆内播放所述增强后的引擎声浪。

在本实施例的一种实现方式中，所述目标车辆的行驶场景信息包括利用所述目标车辆车载导航获取的车速信息和场景变化信息、以及利用所述目标车辆车载传感器获取的多模态感知信息。

在本实施例的一种实现方式中，所述预设特殊行驶场景下的声学特征包括所述预设特殊行驶场景的混响时间、早期衰减系数、空气衰减特性、车速和车内随噪补偿系数中的至少一种。

在本实施例的一种实现方式中，所述预设特殊行驶场景下的声学特征包括所述预设特殊行驶场景的混响时间、早期衰减系数、空气衰减特性和车内随噪补偿系数；所述增强单元303包括：

第一增强子单元，用于利用所述预设特殊行驶场景的早期衰减系数和车内随噪补偿系数对所述初始引擎声浪进行场景效果增强处理，得到第一增强引擎声浪；

第二增强子单元，用于利用所述预设特殊行驶场景的混响时间和空气衰减特性对所述初始引擎声浪进行场景效果增强处理，得到第二增强引擎声浪；

计算子单元，用于对所述初始引擎声浪、第一增强引擎声浪和第二增强引擎声浪进行求和计算，得到的求和计算结果；

后处理子单元，用于对所述求和计算结果进行后置滤波和多通道混音处理，并将得到的处理结果作为增强后的引擎声浪。

在本实施例的一种实现方式中，所述第一增强子单元具体用于：

利用抽头延时线模型的传递函数与所述初始引擎声浪进行卷积计算，得到第一增强引擎声浪；其中，所述传递函数的幅值与所述预设特殊行驶场景的早期衰减系数和车内随噪补偿系数的归一化参数成正比。

在本实施例的一种实现方式中，所述第二增强子单元具体用于：

利用反馈延迟网络的链路增益系数对所述初始引擎声浪进行反馈迭代计算，得到第二增强引擎声浪；其中，所述反馈延迟网络的链路增益系数的取值是由所述预设特殊行驶场景的混响时间和空气衰减特性确定的。

在本实施例的一种实现方式中，所述装置还包括：

重采样单元，用于在所述目标车辆驶出所述预设特殊行驶场景时，利用预设变调处理的算法，对所述增强后的引擎声浪进行重采样处理，得到切换场景后的引擎声浪；

后处理单元，用于对所述切换场景后的引擎声浪进行后置滤波和多通道混音处理，并在所述目标车辆内播放得到的处理后的引擎声浪。

在本实施例的一种实现方式中，所述预设变调处理的算法为时域压扩TSM算法。

在本实施例的一种实现方式中，所述预设特殊行驶场景下的声学特征包括车速；所述重采样单元包括：

转换子单元，用于在所述目标车辆驶出所述预设特殊行驶场景时，利用所述车速对所述增强后的引擎声浪的信号频率进行转换处理，得到切换场景后的信号频率；

重采样子单元，用于利用预设变调处理的算法、所述切换场景后的信号频率、所述增强后的引擎声浪的信号频率，对所述增强后的引擎声浪进行重采样处理，得到切换场景后的引擎声浪。

进一步地，本申请实施例还提供了一种车辆主动声浪增强设备，包括：处理器、存储器、系统总线；

所述处理器以及所述存储器通过所述系统总线相连；

所述存储器用于存储一个或多个程序，所述一个或多个程序包括指令，所述指令当被所述处理器执行时使所述处理器执行上述车辆主动声浪增强方法的任一种实现方法。

进一步地，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当所述指令在终端设备上运行时，使得所述终端设备执行上述车辆主动声浪增强方法的任一种实现方法。

进一步地，本申请实施例还提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品在终端设备上运行时，使得所述终端设备执行上述车辆主动声浪增强方法的任一种实现方法。

通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法中的全部或部分步骤可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者诸如媒体网关等网络通信设备，等等）执行本申请各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

需要说明的是，本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，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、物品或者设备不仅包括那些要素，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、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本申请将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (11)

1.一种车辆主动声浪增强方法，其特征在于，包括：

采集目标车辆在普通行驶场景中的行驶参数信息，并根据所述行驶参数信息，模拟所述目标车辆的初始引擎声浪；

实时采集所述目标车辆的行驶场景信息，并根据所述行驶场景信息，判断所述目标车辆是否距离预设特殊行驶场景达到预设距离；

若是，则根据所述行驶场景信息，提取所述预设特殊行驶场景下的声学特征，并利用所述声学特征对所述初始引擎声浪进行增强处理，得到增强后的引擎声浪；所述预设特殊行驶场景下的声学特征包括所述预设特殊行驶场景的混响时间、早期衰减系数、空气衰减特性和车内随噪补偿系数；

当所述目标车辆完全驶入所述预设特殊行驶场景后，在所述目标车辆内播放所述增强后的引擎声浪；

其中，所述利用所述声学特征对所述初始引擎声浪进行增强处理，得到增强后的引擎声浪，包括：

利用所述预设特殊行驶场景的早期衰减系数和车内随噪补偿系数对所述初始引擎声浪进行场景效果增强处理，得到第一增强引擎声浪；

利用所述预设特殊行驶场景的混响时间和空气衰减特性对所述初始引擎声浪进行场景效果增强处理，得到第二增强引擎声浪；

对所述初始引擎声浪、第一增强引擎声浪和第二增强引擎声浪进行求和计算，得到的求和计算结果；

对所述求和计算结果进行后置滤波和多通道混音处理，并将得到的处理结果作为增强后的引擎声浪。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标车辆的行驶场景信息包括利用所述目标车辆车载导航获取的车速信息和场景变化信息、以及利用所述目标车辆车载传感器获取的多模态感知信息。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设特殊行驶场景下的声学特征包括所述预设特殊行驶场景的混响时间、早期衰减系数、空气衰减特性、车速和车内随噪补偿系数中的至少一种。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述预设特殊行驶场景的早期衰减系数和车内随噪补偿系数对所述初始引擎声浪进行场景效果增强处理，得到第一增强引擎声浪，包括：

利用抽头延时线模型的传递函数与所述初始引擎声浪进行卷积计算，得到第一增强引擎声浪；其中，所述传递函数的幅值与所述预设特殊行驶场景的早期衰减系数和车内随噪补偿系数的归一化参数成正比。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述预设特殊行驶场景的混响时间和空气衰减特性对所述初始引擎声浪进行场景效果增强处理，得到第二增强引擎声浪，包括：

利用反馈延迟网络的链路增益系数对所述初始引擎声浪进行反馈迭代计算，得到第二增强引擎声浪；其中，所述反馈延迟网络的链路增益系数的取值是由所述预设特殊行驶场景的混响时间和空气衰减特性确定的。

6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

在所述目标车辆驶出所述预设特殊行驶场景时，利用预设变调处理的算法，对所述增强后的引擎声浪进行重采样处理，得到切换场景后的引擎声浪；

对所述切换场景后的引擎声浪进行后置滤波和多通道混音处理，并在所述目标车辆内播放得到的处理后的引擎声浪。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述预设变调处理的算法为时域压扩TSM算法。

8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述预设特殊行驶场景下的声学特征包括车速；所述在所述目标车辆驶出所述预设特殊行驶场景时，利用预设变调处理的算法，对所述增强后的引擎声浪进行重采样处理，得到切换场景后的引擎声浪，包括：

在所述目标车辆驶出所述预设特殊行驶场景时，利用所述车速对所述增强后的引擎声浪的信号频率进行转换处理，得到切换场景后的信号频率；

利用预设变调处理的算法、所述切换场景后的信号频率、所述增强后的引擎声浪的信号频率，对所述增强后的引擎声浪进行重采样处理，得到切换场景后的引擎声浪。

9.一种车辆主动声浪增强装置，其特征在于，包括：

采集单元，用于目标车辆在普通行驶场景中的行驶参数信息，并根据所述行驶参数信息，模拟所述目标车辆的初始引擎声浪；

判断单元，用于实时采集所述目标车辆的行驶场景信息，并根据所述行驶场景信息，判断所述目标车辆是否距离预设特殊行驶场景达到预设距离；

增强单元，用于若判断出所述目标车辆距离预设特殊行驶场景达到预设距离，则根据所述行驶场景信息，提取所述预设特殊行驶场景下的声学特征，并利用所述声学特征对所述初始引擎声浪进行增强处理，得到增强后的引擎声浪；所述预设特殊行驶场景下的声学特征包括所述预设特殊行驶场景的混响时间、早期衰减系数、空气衰减特性和车内随噪补偿系数；

播放单元，用于当所述目标车辆完全驶入所述预设特殊行驶场景后，在所述目标车辆内播放所述增强后的引擎声浪；

其中，所述增强单元包括：

第一增强子单元，用于利用所述预设特殊行驶场景的早期衰减系数和车内随噪补偿系数对所述初始引擎声浪进行场景效果增强处理，得到第一增强引擎声浪；

第二增强子单元，用于利用所述预设特殊行驶场景的混响时间和空气衰减特性对所述初始引擎声浪进行场景效果增强处理，得到第二增强引擎声浪；

计算子单元，用于对所述初始引擎声浪、第一增强引擎声浪和第二增强引擎声浪进行求和计算，得到的求和计算结果；

后处理子单元，用于对所述求和计算结果进行后置滤波和多通道混音处理，并将得到的处理结果作为增强后的引擎声浪。

10.一种车辆主动声浪增强设备，其特征在于，包括：处理器、存储器、系统总线；

所述处理器以及所述存储器通过所述系统总线相连；

所述存储器用于存储一个或多个程序，所述一个或多个程序包括指令，所述指令当被所述处理器执行时使所述处理器执行权利要求1-8任一项所述的方法。

11.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当所述指令在终端设备上运行时，使得所述终端设备执行权利要求1-8任一项所述的方法。