FR2974442A1

FR2974442A1 - METHOD OF ANALYSIS AND SYNTHESIS OF MOTOR NOISE, ITS USE AND ASSOCIATED SYSTEM

Info

Publication number: FR2974442A1
Application number: FR1153476A
Authority: FR
Inventors: Jan Jagla; Julien Maillard
Original assignee: Centre Scientifique et Technique du Batiment CSTB
Current assignee: Centre Scientifique et Technique du Batiment CSTB
Priority date: 2011-04-21
Filing date: 2011-04-21
Publication date: 2012-10-26
Anticipated expiration: 2031-04-21
Also published as: FR2974442B1; WO2012143659A1

Abstract

L'invention concerne un procédé d'analyse et de synthèse du bruit émis par un moteur à combustion interne constitué de N cylindres et faisant partie d'un véhicule, basé sur la méthode PSOLA caractérisé par les étapes suivantes : - enregistrer à faible distance dudit moteur des signaux source en champ libre, lesdits signaux étant essentiellement harmoniques ; - évaluer la fréquence fondamentale desdits signaux enregistrés, ladite fréquence étant proportionnelle à un régime moteur; - placer des marques de lecture de manière synchrone avec les phases de la fondamentale du signal enregistré et de ses harmoniques - extraire des grains à partir desdits signaux source à l'aide d'une fenêtre d'extraction, lesdits grains extraits correspondent à des paramètres moteur appelés paramètres consignes; - créer une base de données constituée desdits grains ; et enfin - synthétiser en temps réel un signal de bruit de moteur en assemblant séquentiellement par chevauchement et addition des grains correspondants auxdits paramètres consignes. L'invention concerne en outre un système d'analyse et de synthèse du bruit de moteur comportant des moyens pour mettre en œuvre le procédé ci-dessus. L'invention concerne encore l'utilisation du procédé ci-dessus pour la simulation du bruit intérieur ou extérieur émis par un véhicule équipé d'un moteur thermique.The invention relates to a method for analyzing and synthesizing the noise emitted by an internal combustion engine consisting of N cylinders and forming part of a vehicle, based on the PSOLA method characterized by the following steps: - recording at a short distance from said motor of the free-field source signals, said signals being essentially harmonic; - Evaluate the fundamental frequency of said recorded signals, said frequency being proportional to a motor speed; placing read marks synchronously with the phases of the fundamental of the recorded signal and its harmonics - extracting grains from said source signals using an extraction window, said extracted grains correspond to parameters engine called parameters setpoints; - create a database consisting of said grains; and finally - to synthesize in real time a motor noise signal by assembling sequentially by overlapping and adding the grains corresponding to said setpoint parameters. The invention further relates to a system for analyzing and synthesizing engine noise comprising means for implementing the method above. The invention also relates to the use of the above method for simulating the interior or exterior noise emitted by a vehicle equipped with a heat engine.

Description

PROCEDE D'ANALYSE ET DE SYNTHESE DE BRUIT DE MOTEUR, SON UTILISATION ET SYSTEME ASSOCIE DOMAINE TECHNIQUE DE L'INVENTION [0001]L'invention se rapporte au domaine de l'analyse et de la synthèse de bruit. Plus particulièrement l'invention concerne un procédé et un système d'analyse et de synthèse de bruit d'un moteur, basés sur la synthèse granulaire et la méthode de traitement de la parole PSOLA. ETAT DE LA TECHNIQUE ANTERIEURE [0002] Les études acoustiques menées jusqu'à présent sur l'impact sonore du trafic routier en milieu urbain concernent principalement des relevés de niveaux acoustiques (dBA). Ces données donnent une idée du "volume" sonore moyen mais sont difficiles à interpréter en termes de gêne occasionnée. [0003]Le bruit des moteurs fait l'objet d'un intérêt particulier de la part des constructeurs automobiles dans leur démarche d'assurer la qualité notamment environnementale d'une voiture. La problématique complexe du bruit émis par un moteur dépend de la nature physique et de la signature sonore des multiples sources acoustiques des éléments constitutifs du moteur. [0004] Le document de Thèse de doctorat présentée par Irina Zhekova Université de la Méditérrannée Aix-Marseille II «Analyse temps-fréquence et synthèse granulaire des bruits de moteur diesel au ralenti » publié en juin 2010, décrit des méthodes d'analyse et de synthèse de bruit de moteur diesel au ralenti et son application pour une étude dans le contexte des scènes auditives. Lesdites méthodes reposent sur une modélisation granulaire du signal et consistent à présenter le signal comme une somme d'atomes temps-fréquence. Cependant cette méthode est propre à la synthèse d'un seul régime moteur : le ralenti moteur. Elle n'est par ailleurs pas adaptée à une synthèse en temps réel. Finalement, cette méthode n'est pas très proche de la méthode utilisée dans la présente invention. [0005] Le document WO 2010146275 décrit un procédé de synthèse d'une ambiance sonore au niveau d'un véhicule. Le procédé comprend une étape de sélection d'un signal sonore d'origine stocké; une étape d'extraction de plusieurs parties dudit signal sonore d'origine par application d'une fenêtre temporelle glissante en fonction du ou des paramètres de conduite du véhicule; une étape de synthèse au cours du temps d'un signal sonore de restitution à partir desdites parties dudit signal sonore d'origine. Ce procédé utilise la technique de synthèse dite granulaire. En effet les parties extraites du signal d'origine sont ré-assemblées par une technique de synthèse granulaire dont les paramètres de contrôle sont représentatifs de l'évolution au cours du temps du ou des paramètres de conduite du véhicule. Ce procédé ne décrit pas la synthèse d'un bruit de moteur en lui-même mais englobe aussi les autres sources de bruit émis par le véhicule. De plus les grains sont directement lus et extraits à partir d'enregistrements lors de la phase de synthèse. Par ailleurs cette méthode n'est pas adaptée à la synthèse de sons harmoniques contrairement à la méthode décrite dans la présente demande. [0006] La synthèse granulaire définit la notion de quantum sonore (ou grain) comme un son élémentaire contenant une unité d'information indivisible d'un point de vue psychoacoustique. Selon cette théorie une représentation granulaire permet de décrire tout signal sonore. Le son est alors formé d'une séquence de grains d'une durée comprise généralement entre 10ms et 100ms. La diversité dans le choix des paramètres intrinsèques des grains (enveloppe, durée, contenu spectral) ainsi que de leurs positions temporelles dans le signal synthétisé, permet de créer facilement des sons très complexes. Lorsque la distribution temporelle est aléatoire on parle de synthèse granulaire (SG) asynchrone, alors que lorsqu'elle est déterministe on parle de SG quasi-synchrone. La méthode PSOLA (Pitch synchronous Overlap and Add) est un cas particulier de synthèse quasi synchrone et sera appliqué dans le cadre de la présente invention, à la synthèse de bruit de moteur. [0007]La méthode PSOLA a été développée à l'origine pour la synthèse de parole. Elle est rarement présentée comme une méthode de synthèse granulaire. TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION [0001] The invention relates to the field of noise analysis and synthesis. More particularly, the invention relates to a method and system for analyzing and synthesizing engine noise, based on granular synthesis and the PSOLA speech processing method. STATE OF THE PRIOR ART [0002] The acoustic studies conducted so far on the noise impact of road traffic in urban areas mainly concern acoustic level readings (dBA). These data give an idea of the average sound "volume" but are difficult to interpret in terms of inconvenience. [0003] Engine noise is of particular interest on the part of automobile manufacturers in their efforts to ensure the environmental quality of a car. The complex problem of the noise emitted by an engine depends on the physical nature and the sound signature of the multiple acoustic sources of the constituent elements of the engine. [0004] The doctoral thesis document presented by Irina Zhekova University of the Mediterranean Aix-Marseille II "time-frequency analysis and granular synthesis of idle diesel engine noise" published in June 2010, describes methods of analysis and analysis. idle diesel engine noise synthesis and its application for a study in the context of auditory scenes. These methods are based on a granular modeling of the signal and consist of presenting the signal as a sum of time-frequency atoms. However, this method is suitable for the synthesis of a single engine speed: engine idling. It is also not suitable for real-time synthesis. Finally, this method is not very close to the method used in the present invention. WO 2010146275 discloses a method of synthesizing a sound environment at a vehicle. The method comprises a step of selecting a stored original sound signal; a step of extracting several parts of said original sound signal by applying a sliding time window according to the driving parameter (s) of the vehicle; a step of synthesis over time of a restitution sound signal from said parts of said original sound signal. This process uses the so-called granular synthesis technique. Indeed, the parts extracted from the original signal are reassembled by a granular synthesis technique whose control parameters are representative of the evolution over time of the driving parameters of the vehicle. This method does not describe the synthesis of a motor noise itself but also encompasses the other sources of noise emitted by the vehicle. In addition, the grains are read directly and extracted from records during the synthesis phase. Moreover, this method is not adapted to the synthesis of harmonic sounds unlike the method described in the present application. Granular synthesis defines the notion of sound quantum (or grain) as an elementary sound containing an indivisible unit of information from a psychoacoustic point of view. According to this theory a granular representation makes it possible to describe any sound signal. The sound is then formed of a sequence of grains of a duration generally between 10ms and 100ms. The diversity in the choice of the intrinsic parameters of the grains (envelope, duration, spectral content) as well as their temporal positions in the synthesized signal makes it possible to easily create very complex sounds. When the temporal distribution is random we speak of granular synthesis (SG) asynchronous, whereas when it is deterministic we speak of quasi-synchronous SG. The PSOLA method (Pitch synchronous Overlap and Add) is a special case of quasi-synchronous synthesis and will be applied in the context of the present invention to the synthesis of motor noise. [0007] The PSOLA method was originally developed for speech synthesis. It is rarely presented as a method of granular synthesis.

La méthode PSOLA est constituée d'une phase d'analyse et de segmentation du signal original et d'une phase de synthèse. L'analyse du signal peut être décomposée en trois étapes : 1) l'estimation de la fréquence fondamentale (pitch) du signal de parole, 2) le placement des marques de lecture des grains (en pratique, ces marques correspondent aux maxima locaux d'énergie du signal associés aux impulsions glottales), 3) l'extraction des segments (grains) centrés sur les marques de lecture avec des fenêtres généralement de type Hann de longueur 2 * P(t) (où P(t) est la période correspondant au pitch du signal). La phase de synthèse consiste à placer les marques d'écriture qui vont fixer la longueur ainsi que le pitch du signal, à choisir le grain pour chaque marque d'écriture et enfin à superposer et ajouter les grains du signal synthétisé. Une limite de cette méthode vient de la répétition de grains lorsque le signal original doit être allongé. Ces répétitions engendrent des artéfacts audibles qualifiés de "rugosité". Pour éviter ces phénomènes, il faut augmenter artificiellement la taille de la base de données de synthèse en créant de nouveaux grains par interpolation temporelle (TDI-PSOLA) ou fréquentielle (FDI-PSOLA). Cependant, ces méthodes s'avèrent très sensibles aux choix des marques de lecture et peu efficaces sur des signaux autres que les signaux de parole où la forme d'onde n'est pas concentrée temporellement sur les impulsions glottales. The PSOLA method consists of a phase of analysis and segmentation of the original signal and a synthesis phase. The signal analysis can be broken down into three steps: 1) the estimation of the fundamental pitch (pitch) of the speech signal, 2) the placement of the reading marks of the grains (in practice, these marks correspond to the local maxima d signal energy associated with glottal pulses), 3) the extraction of segments (grains) centered on the reading marks with generally Hann type windows of length 2 * P (t) (where P (t) is the period corresponding to the pitch of the signal). The synthesis phase consists of placing the writing marks which will fix the length and the pitch of the signal, to choose the grain for each writing mark and finally to superimpose and add the grains of the synthesized signal. A limitation of this method is the repetition of grains when the original signal has to be lengthened. These repetitions generate audible artifacts known as "roughness". To avoid these phenomena, it is necessary to artificially increase the size of the synthesis database by creating new grains by temporal interpolation (TDI-PSOLA) or frequency interpolation (FDI-PSOLA). However, these methods are very sensitive to the choice of reading marks and inefficient signals other than speech signals where the waveform is not concentrated temporally on the glottal pulses.

EXPOSE DE L'INVENTION [0008] L'invention propose une méthode de synthèse de bruit de moteur qui permet une synthèse en temps réel du bruit émis par le groupe motopropulseur de véhicules. Notamment l'invention vise à proposer un procédé de synthèse du bruit émis par un moteur à combustion interne constitué de N, cylindres et faisant partie d'un véhicule, basé sur une méthode PSOLA et caractérisé par les étapes suivantes : - enregistrer à faible distance dudit moteur des signaux source en champ libre, lesdits signaux étant essentiellement harmoniques ; - évaluer la fréquence fondamentale desdits signaux enregistrés, ladite fréquence étant proportionnelle à un régime moteur donné ; - placer des marques de lectures de manière synchrone avec les phases de la fondamentale du signal et de ses harmoniques ; - extraire des grains à partir desdits signaux source, à l'aide d'une fenêtre d'extraction, lesdits grains extraits correspondant à des paramètres moteur, appelés paramètres consignes ; - créer une base de données constituées desdits grains, et - synthétiser en temps réel un signal de bruit de moteur en assemblant séquentiellement par chevauchement et addition les grains correspondants auxdits paramètres consignes. [0009]Conformément à une caractéristique de l'invention, le spectre correspondant audits signaux source est directement lié à la vitesse de rotation du vilebrequin dudit moteur. [0010] Par ailleurs, la largeur de la fenêtre d'extraction permet d'extraire des grains contenant les explosions des Nc cylindres d'un bruit de moteur. [0011]Selon l'invention, les grains extraits contiennent les instants d'explosions dans les Nc cylindres, chaque grain correspond à une marque de lecture et débute à phase nulle sur une alternance positive ou négative de la fréquence d'explosion. [0012]Conformément à l'invention, pour tous les paramètres moteur pour lesquels on souhaite extraire un grain, un ensemble de marques de lecture potentielles est déterminé. [0013]Selon un aspect de l'invention, pour chaque grain correspondant à 25 une marque de lecture potentielle, les phases de la fréquence fondamentale et un nombre fini de ses harmoniques sont déterminés. [0014]Conformément à une caractéristique intéressante de l'invention, pour tous les paramètres moteur pour lesquels on souhaite extraire un grain et parmi l'ensemble des marques de lecture potentielles, on choisit une marque qui20 minimise les écarts de phases avec les grains déjà extraits pour des paramètres moteur proches. [0015]Conformément à l'invention, les fenêtres d'extraction des grains peuvent être de largeur 2 * Pm + K, où Pm est la période correspondant à la fréquence de rotation du moteur et K est la valeur du chevauchement entre deux fenêtres, où K peut être une constante identique pour tous les grains ou dépendre du régime moteur associé à chaque grain extrait. [0016]Selon l'invention, la base de données est constituée d'un ou plusieurs fichiers contenant un ensemble de grains correspondants aux paramètres moteur, 10 lesdits grains étant ordonnés en fonction desdits paramètres moteur. [0017]Conformément à l'invention, l'algorithme de synthèse est de type chevauchement et addition (overlap and add en anglais), dans lequel à la fin d'un grain on choisit le grain suivant en fonction des paramètres consignes. [0018]Préférentiellement, lesdits paramètres moteur sont constitués en 15 particulier par le régime moteur et la charge appliquée au moteur. [0019] L'invention concerne en outre un système d'analyse et de synthèse de bruit de moteur pour la mise en oeuvre du procédé ci-dessus, ledit système est caractérisé par le fait qu'il comprend : - des moyens pour enregistrer à faible distance dudit moteur des signaux 20 source en champ libre, lesdits signaux étant essentiellement harmoniques ; - des moyens pour évaluer la fréquence fondamentale desdits signaux enregistrés, ladite fréquence étant proportionnelle à un régime moteur donné ; - des moyens pour placer des marques de lecture de manière synchrone 25 avec les phases de la fondamentale des signaux enregistrés et de ses harmoniques ; - des moyens pour extraire des grains à partir desdits signaux source à l'aide d'un générateur d'extraction, lesdits grains extraits correspondant à des paramètres moteur appelés paramètres consignes; - des moyens pour créer une base de données constituée desdits grains ; et - des moyens pour synthétiser en temps réel un signal de bruit de moteur en assemblant séquentiellement par chevauchement et addition des grains correspondant auxdits paramètres consignes. [0020] L'invention concerne en outre l'utilisation dudit procédé de synthèse de bruit de moteur pour la simulation du bruit intérieur ou extérieur émis par un véhicule équipé d'un moteur thermique. SUMMARY OF THE INVENTION [0008] The invention proposes a method of engine noise synthesis that allows a real-time synthesis of the noise emitted by the powertrain of vehicles. In particular, the invention aims at providing a method for synthesizing the noise emitted by an internal combustion engine consisting of N, cylinders and forming part of a vehicle, based on a PSOLA method and characterized by the following steps: - recording at a short distance said source source signal in free field, said signals being essentially harmonic; - Evaluating the fundamental frequency of said recorded signals, said frequency being proportional to a given engine speed; - place read marks synchronously with the phases of the fundamental signal and its harmonics; extracting grains from said source signals, using an extraction window, said extracted grains corresponding to engine parameters, called setpoint parameters; - Create a database consisting of said grains, and - synthesize in real time a motor noise signal by assembling sequentially by overlapping and adding the grains corresponding to said set parameters. According to a feature of the invention, the spectrum corresponding to said source signals is directly related to the rotational speed of the crankshaft of said engine. Furthermore, the width of the extraction window can extract grains containing explosions Nc cylinders of a motor noise. According to the invention, the extracted grains contain the instants of explosions in the Nc cylinders, each grain corresponds to a reading mark and starts at zero phase on a positive or negative alternation of the explosion frequency. According to the invention, for all engine parameters for which it is desired to extract a grain, a set of potential reading marks is determined. [0013] According to one aspect of the invention, for each grain corresponding to a potential reading mark, the phases of the fundamental frequency and a finite number of its harmonics are determined. According to an advantageous characteristic of the invention, for all the engine parameters for which one wishes to extract a grain and among the set of potential reading marks, a mark is chosen which minimizes the phase differences with the grains already extracts for close motor parameters. According to the invention, the extraction windows of the grains may be of width 2 * Pm + K, where Pm is the period corresponding to the rotation frequency of the motor and K is the value of the overlap between two windows, where K can be an identical constant for all the grains or depend on the engine speed associated with each extracted grain. [0016] According to the invention, the database consists of one or more files containing a set of grains corresponding to the engine parameters, said grains being ordered according to said engine parameters. According to the invention, the synthesis algorithm is of overlap and add type (overlap and add in English), in which at the end of a grain is chosen the following grain according to the set parameters. [0018] Preferably, said engine parameters are constituted in particular by the engine speed and the load applied to the engine. The invention further relates to a system for analyzing and synthesizing engine noise for the implementation of the above method, said system is characterized by the fact that it comprises: - means for recording at a small distance from said motor of the free-field source signals, said signals being essentially harmonic; means for evaluating the fundamental frequency of said recorded signals, said frequency being proportional to a given engine speed; means for placing read marks synchronously with the phases of the fundamental of the recorded signals and its harmonics; means for extracting grains from said source signals with the aid of an extraction generator, said extracted grains corresponding to engine parameters called setpoint parameters; means for creating a database consisting of said grains; and means for synthesizing in real time an engine noise signal by assembling sequentially by overlapping and adding the grains corresponding to said setpoint parameters. The invention further relates to the use of said engine noise synthesis method for simulating the noise inside or outside emitted by a vehicle equipped with a heat engine.

10 BREVE DESCRIPTION DES FIGURES [0021]D'autres caractéristiques, détails et avantages de l'invention ressortiront à la lecture de la description qui suit, en référence aux figures annexées, qui illustrent: - la figure 1 montre le schéma de principe de la méthode utilisée selon 15 l'invention ; - la figure 2 montre le spectre d'un bruit de moteur 4 cylindres ; - la figure 3 montre le modèle de fenêtre temporelle utilisé pour extraire les grains des signaux source ; et - la figure 4 montre la méthode de synthèse de signal par chevauchement et 20 addition. BRIEF DESCRIPTION OF THE FIGURES [0021] Other features, details and advantages of the invention will emerge on reading the description which follows, with reference to the appended figures, which illustrate: FIG. 1 shows the schematic diagram of FIG. method used according to the invention; FIG. 2 shows the spectrum of a 4-cylinder engine noise; FIG. 3 shows the time slot model used to extract the grains from the source signals; and Figure 4 shows the method of signal synthesis by overlap and addition.

[0022] La figure 1 montre le schéma de principe de l'invention. Les blocs correspondent aux différentes étapes du procédé d'analyse et de synthèse de bruit de moteur où les blocs (A.1 à A.4) correspondent au procédé d'analyse et 25 les blocs (S.1 à S.4) correspondent au procédé de synthèse. [0023]Les bruits de moteur traités selon l'invention sont des signaux enregistrés par exemple avec des microphones omnidirectionnels. Ces microphones sont placés en divers points à proximité d'un véhicule dont on fait varier le régime moteur ; le véhicule peut être placé sur un banc à rouleaux pour 30 pouvoir faire varier la charge appliquée au moteur. Le spectre des signaux enregistrés est directement lié à la vitesse de rotation du vilebrequin, exprimée en5 tours par minute. Le spectre du bruit d'un moteur dépend de la période des événements dans le cycle moteur et plus particulièrement des instants d'explosions dans le cycle de la combustion, dans chacun des cylindres. Il faut distinguer la période des explosions des cylindres de la période globale du moteur. La période globale englobe le temps où tous les cylindres passent par une explosion. Elle ne dépend pas du nombre de cylindres mais uniquement du régime moteur. En revanche la période propre aux explosions dans chaque cylindre dépend du nombre de cylindres. [0024]Les signaux enregistrés sont essentiellement harmoniques. Figure 1 shows the block diagram of the invention. The blocks correspond to the different steps of the engine noise analysis and synthesis method in which the blocks (A.1 to A.4) correspond to the analysis method and the blocks (S.1 to S.4) correspond to to the synthesis process. The engine noise treated according to the invention are signals recorded for example with omnidirectional microphones. These microphones are placed at various points near a vehicle whose engine speed is varied; the vehicle can be placed on a chassis dynamometer to vary the load applied to the engine. The spectrum of recorded signals is directly related to the speed of rotation of the crankshaft, expressed in 5 revolutions per minute. The noise spectrum of an engine depends on the period of events in the engine cycle and more particularly the instants of explosions in the combustion cycle, in each of the cylinders. It is necessary to distinguish the period of the explosions of the cylinders of the global period of the engine. The overall period includes the time when all the cylinders go through an explosion. It does not depend on the number of cylinders but only the engine speed. On the other hand, the period specific to the explosions in each cylinder depends on the number of cylinders. The recorded signals are essentially harmonic.

L'harmonicité desdits signaux provient de la rotation du moteur, la fréquence fondamentale étant proportionnelle à la vitesse de rotation RPM (régime moteur) exprimée en tours par minute. Dans le cas d'un moteur thermique comportant No = 4 cylindres, des explosions se produisent successivement dans les quatre cylindres à raison de deux explosions par tour de moteur. Pour un moteur à No = 6 cylindres par exemple, il y a trois explosions par tour de moteur. Dans les deux cas, deux tours de moteur sont nécessaires à l'explosion de tous les cylindres. Ainsi, les fréquences caractérisant dans le bruit d'un moteur sont : fréquence moteur = Fmoteur = Fm = RPM/60 [Hz] (1) fréquence d'explosion = Fexplosion = Fe =Nc/2 * RPM/60 [Hz] (2) [0025]La figure 2 montre le spectre de bruit d'un moteur quatre cylindres The harmonicity of said signals comes from the rotation of the motor, the fundamental frequency being proportional to the speed of rotation RPM (engine speed) expressed in revolutions per minute. In the case of a heat engine having No = 4 cylinders, explosions occur successively in the four cylinders at the rate of two explosions per engine revolution. For a No = 6 cylinder engine, for example, there are three explosions per engine revolution. In both cases, two engine revolutions are necessary for the explosion of all the cylinders. Thus, the frequencies characterizing in the noise of an engine are: motor frequency = Fmotor = Fm = RPM / 60 [Hz] (1) explosion frequency = Fexplosion = Fe = Nc / 2 * RPM / 60 [Hz] ( 2) [0025] FIG. 2 shows the noise spectrum of a four-cylinder engine

fonctionnant à régime de 2200 tours/min. Ce spectre est défini par la magnitude du signal exprimé en dB, en fonction de la fréquence en Hz. Dans le cas présent il s'agit du spectre d'un bruit de moteur ayant quatre cylindres, à un régime de 2200 tours/min. On observe que les harmoniques de la fréquence d'explosion F. sont les plus énergiques mais comme les explosions dans les No cylindres ne sont pas identiques, les harmoniques de la fréquence fondamentale (Fm /2) apparaissent aussi car elles correspondent à un cycle complet des explosions des No cylindres. Compte tenu des amplitudes relatives des harmoniques, l'estimation de la fréquence fondamentale (Fm/2) du signal se fera préférentiellement sur l'harmonique prédominante du signal qui est en général Fe. operating at 2200 rpm. This spectrum is defined by the magnitude of the signal expressed in dB, as a function of the frequency in Hz. In this case it is the spectrum of a motor noise having four cylinders, at a speed of 2200 revolutions / min. It is observed that the harmonics of the explosion frequency F. are the most energetic but as the explosions in the No cylinders are not identical, the harmonics of the fundamental frequency (Fm / 2) also appear because they correspond to a complete cycle No cylinder explosions. Given the relative amplitudes of the harmonics, the estimation of the fundamental frequency (Fm / 2) of the signal will be preferentially on the predominant harmonic of the signal which is in general Fe.

On déduira ensuite (Fm /2) grâce aux équations 1 et 2. L'algorithme d'estimation de F. dans un signal de bruit moteur peut être un algorithme récursif basé sur une détection de maximum de transformée de Fourier à court terme (TFCT) avec une fenêtre glissante sur l'ensemble du signal. Le but étant de disposer d'enregistrements de bruit moteur couvrant l'ensemble de la plage des régimes du moteur et de connaître à chaque instant la valeur de la fréquence fondamentale (Fm /2). [0026] Lors de l'enregistrement des signaux des bruits du moteur, la vitesse de variation du régime moteur est très importante. Pour que les signaux soient exploitables, il faut passer le plus lentement possible par chaque régime moteur. Cela permet d'une part d'estimer avec précision la fréquence fondamentale et d'autre part de faire l'hypothèse de stationnarité sur la longueur des grains qui vont être extraits, comme il sera exploité ci-après. [0027] Pour pouvoir extraire les grains du signal enregistré, il faut disposer à tout instant de la valeur de la fréquence fondamentale du signal. Cette étape (A.1) permet une extraction précise du grain et son identification lors de la synthèse. Différents algorithmes peuvent être utilisés, afin d'obtenir la valeur de la fréquence fondamentale, par exemple, l'algorithme utilisé peut être une méthode de localisation de maximum de transformée de Fourier à court terme (TFCT). We will then deduce (Fm / 2) from equations 1 and 2. The estimation algorithm of F. in a motor noise signal can be a recursive algorithm based on a short-term Fourier transform maximum detection (TFCT ) with a sliding window on the whole signal. The goal is to have engine noise records covering the entire range of engine speeds and to know at every moment the value of the fundamental frequency (Fm / 2). When recording the engine noise signals, the speed of variation of the engine speed is very important. For the signals to be exploitable, it is necessary to pass as slowly as possible by each engine speed. This allows on the one hand to accurately estimate the fundamental frequency and on the other hand to make the hypothesis of stationarity on the length of the grains that will be extracted, as will be exploited below. In order to be able to extract the grains of the recorded signal, it is necessary to have at all times the value of the fundamental frequency of the signal. This step (A.1) allows a precise extraction of the grain and its identification during the synthesis. Different algorithms may be used, in order to obtain the value of the fundamental frequency, for example, the algorithm used may be a short-term Fourier transform maximum (TFCT) localization method.

Cette méthode est optimisée par une estimation des harmoniques supérieures lorsque l'estimation de l'harmonique prédominante est difficile à obtenir. L'algorithme choisi pour l'estimation de la fréquence fondamentale est un algorithme itératif qui détermine la fréquence fondamentale à l'itération courante en se basant sur l'estimation faite à l'itération précédente. [0028]Comme pour la méthode PSOLA, il faut que la largeur des fenêtres d'extraction soit proportionnelle à la période de la fréquence fondamentale et que le placement des marques de lecture soit synchrone avec la fréquence fondamentale. Dans le cas de signaux de parole, la fréquence fondamentale (ou pitch) est constante puisque propre à chaque individu. Dans le cas de bruit de moteur, l'estimation de l'évolution de la fréquence fondamentale (A.1), va permettre de définir les limites du signal d'où chaque grain pourra être extrait. Par exemple, un grain de fréquence fondamentale f sera extrait d'un intervalle / du signal original où la fréquence fondamentale est comprise entre f - Af et f + Af. Le placement d'une marque de lecture l; dans l'intervalle / est alors basé sur les critères suivants : 1. l; est éloignée d'au moins AN échantillons de toute autre marque de lecture déjà placée dans le signal, AN étant la durée (en échantillons) d'une explosion dans un cylindre à l'instant correspondant à la marque de lecture I. Ceci permet d'éviter d'extraire deux fois un grain relatif aux mêmes explosions des Nc cylindres. 2. l; est placée de manière à ce que le grain centré sur l; commence à phase nulle sur une alternance positive ou négative de la fréquence d'explosion Fe. Ainsi, comme la fréquence Fe est en général prédominante, le début et la fin du grain coïncideront avec des minima locaux d'énergie du signal. 3. Pour chaque grain correspondant à une marque de lecture potentielle vérifiant les critères 1 et 2, les phases de la fréquence fondamentale et de ses harmoniques sont calculées et comparées aux phases des grains déjà extraits pour des paramètres moteur proches. On choisit la marque de lecture l; dont les phases sont les plus proches des phases des grains déjà extraits pour des paramètres moteur proches. This method is optimized by an estimate of higher harmonics when the estimation of the predominant harmonic is difficult to obtain. The algorithm chosen for fundamental frequency estimation is an iterative algorithm that determines the fundamental frequency at the current iteration based on the estimate made at the previous iteration. As for the PSOLA method, it is necessary that the width of the extraction windows is proportional to the period of the fundamental frequency and that the placement of the reading marks is synchronous with the fundamental frequency. In the case of speech signals, the fundamental frequency (or pitch) is constant since it is specific to each individual. In the case of engine noise, the estimation of the evolution of the fundamental frequency (A.1), will allow to define the limits of the signal from which each grain can be extracted. For example, a fundamental frequency grain f will be extracted from an interval / original signal where the fundamental frequency is between f - Af and f + Af. Placement of a reading mark l; in the meantime / is then based on the following criteria: 1. l; is away from at least AN samples of any other reading mark already placed in the signal, AN being the duration (in samples) of an explosion in a cylinder at the instant corresponding to the reading mark I. This allows avoid extracting twice a grain relative to the same explosions of the Nc cylinders. 2. l; is placed so that the grain centered on the starts at zero phase on a positive or negative alternation of the Fe frequency of explosion. Thus, as the frequency Fe is generally predominant, the beginning and the end of the grain will coincide with local minima of signal energy. 3. For each grain corresponding to a potential reading mark satisfying criteria 1 and 2, the phases of the fundamental frequency and its harmonics are calculated and compared to the phases of the grains already extracted for close motor parameters. We choose the reading mark l; whose phases are closest to the phases of the grains already extracted for close motor parameters.

Le critère 2 assure la continuité de la phase de la fréquence d'explosion Fe et de ses harmoniques. La condition 3 permet d'assurer la continuité des phases des harmoniques de (Fm/2) qui sont certes moins énergiques mais tout de même importantes pour la perception de l'harmonicité du signal. [0029] Une fois les marques de lectures placées (A.2), il reste à choisir la forme de la fenêtre d'extraction. Contrairement aux signaux de parole l'énergie des signaux moteur n'est pas concentrée temporellement sur des impulsions glottales, on ne va donc pas utiliser le même type de fenêtres que celles utilisées de façon connue pour la méthode PSOLA. L'enchaînement des explosions dans les N, cylindres étant perceptivement important, la fenêtre d'extraction sera choisie de manière à englober les Nc explosions dans les cylindres du moteur. Chacune des Nc explosions étant théoriquement aussi importante, la fenêtre devrait idéalement avoir une amplitude constante (fenêtre rectangulaire). Cependant un chevauchement des fenêtres est tout de même nécessaire pour garantir la continuité du signal synthétisé. Ainsi comme illustré sur la figure 3 on utilisera préférentiellement des fenêtres de type Tukey de largeur : 2 * Pm + K où Pm est la période correspondante à la fréquence Fm et K est la longueur du chevauchement entre deux fenêtres. La longueur K sera préférentiellement constante pour l'ensemble des grains extraits, simplifiant ainsi le placement des marques d'écriture lors de la synthèse (S.3). La fenêtre d'extraction décrite ici est adéquate, cependant d'autres fenêtres similaires, avec une valeur de la longueur K non constante pour tous les grains, pourraient également offrir une bonne qualité de synthèse. [0030] Synthétiser un bruit de moteur quel que soit les paramètres consignes nécessite un grand nombre de grains. Dans le cas le plus critique où les paramètres consignes sont constants, il ne faut pas répéter un même grain indéfiniment. Pour cela il faut pouvoir disposer de plusieurs grains correspondant à des paramètres consignes proches. Il n'est pas nécessaire d'essayer de créer de nouveaux grains avec les méthodes de TDI-PSOLA ou FDI-PSOLA (interpolations temporelle et fréquentielle). Il suffit de disposer d'un enregistrement où la vitesse de variation des paramètres moteur est lente et d'en extraire un nombre de grains suffisants. C'est l'étape A.3 de l'analyse. [0031]La base de données de synthèse créée à l'étape A.4 de l'analyse est constituée d'un ou plusieurs fichiers contenant un ensemble de grains répertoriés suivant les paramètres moteur auxquels ils correspondent. Les paramètres considérés sont préférentiellement le régime moteur et éventuellement la charge appliquée au moteur. Pour synthétiser un signal sonore le ou les fichiers peuvent alors être chargés en mémoire de manière à pouvoir accéder à chaque grain grâce aux paramètres moteur auxquels ils correspondent. Préférentiellement la base de données contient l'ensemble des grains extraits lors de l'étape (A.3). Cependant ce nombre peut être réduit pour limiter l'espace mémoire nécessaire au stockage des données, au prix d'une baisse de la qualité de synthèse. Le nombre de grains à extraire et donc de marques de lecture à placer dépend de la qualité de la synthèse souhaitée et de l'espace mémoire disponible. [0032]En pratique, pour une excellente qualité de synthèse de toute évolution de régime moteur, environ 1000 grains peuvent être extraits pour l'ensemble de la plage des régimes moteur. Dans le cas où on souhaite prendre en compte la charge appliquée au moteur, ce nombre doit être revu à la hausse. [0033] La phase de synthèse peut être réalisée en actualisant en temps réel les paramètres moteur cibles. Ces paramètres sont utilisés pour sélectionner le ou les grains correspondant au bruit moteur souhaité. Ces paramètres peuvent être modifiés manuellement via une interface graphique ou être reçus d'un programme externe comprenant un simulateur de paramètres de conduite par exemple. Il est aussi possible de calculer avant le début de la synthèse une évolution de certains paramètres moteur sur un temps fini puis de synthétiser le signal résultant hors temps réel. Ceci est bien plus rapide compte tenu de la simplicité de l'algorithme de synthèse. C'est l'étape S.1 de l'algorithme de synthèse selon la figure 1 [0034] Les grains dans la base de données sont ordonnés en fonction des paramètres moteur auxquels ils correspondent. Par ailleurs, l'évolution des paramètres moteur étant supposée continue, lors de la synthèse, le choix du grain suivant se fera préférentiellement à partir du grain précédent dans la base de données. On limite ainsi le nombre d'opérations nécessaires pour sélectionner le grain adéquat. De plus, un test peut être réalisé pour évaluer la stationnarité du/des paramètres cibles. Une oscillation aléatoire peut alors être ajoutée aux paramètres cibles pour éviter la sensation de rugosité due à la répétition d'un même grain. Le nombre de grains dans la base de données doit être assez grand pour qu'une faible amplitude d'oscillation autour des paramètres cibles permette la sélection de grains différents. [0035]Le procédé de synthèse de bruit de moteur comprend en outre une étape de placement des marques d'écriture, ce placement est très simple si la fenêtre d'extraction est celle décrite en (A.3.) En effet, ce placement consiste simplement à garantir la conservation d'énergie, c'est-à-dire que les fenêtres successives se somment à 1. Avec une largeur de chevauchement K constant ce placement est trivial. La marque d'écriture du grain N étant toujours placée K échantillons avant la fin du grain N - 1 quel que soit le régime moteur. La précision du placement des marques de lecture lors de l'analyse garantit alors la continuité des phases entre les harmoniques préservant l'harmonicité du signal synthétisé sans calculs nécessaires durant la phase de synthèse. [0036] L'algorithme de synthèse est simplement de type "chevauchement et addition" ("overlap and add" en anglais) comme pour la méthode PSOLA la construction du signal consiste simplement à additionner les grains sélectionnés à l'étape (S.2) aux emplacements déterminés à l'étape (S.3). La synthèse ne nécessite alors que K additions par grain, comme illustré sur la figure 4. [0037] L'invention décrite dans la présente demande présente de multiples avantages par rapport aux méthodes connues de synthèse de bruit de moteur. Tout d'abord, elle est particulièrement adaptée au caractère harmonique des bruits de moteur grâce à la prise en compte des phases des différentes harmoniques lors de l'extraction des grains sonores. Par ailleurs elle offre un très bon rendu sonore des composantes stochastiques des bruits de moteur grâce à l'utilisation de grains extraits d'enregistrements. De plus, la quasi-totalité de la complexité algorithmique de cette méthode se concentre dans la phase d'analyse des enregistrements de bruit moteur. Cette phase étant exécutée en pré-calcul, sa complexité n'est pas un facteur limitant de la méthode. Ainsi, la partie synthèse présente une complexité algorithmique très réduite et rend possible la synthèse en temps réel de plusieurs centaines de bruits de moteurs simultanément sur un ordinateur standard. En effet, le nombre d'opérations à effectuer est réduit au minimum : - Choix du grain (la recherche de l'index du grain suivant est très simple en connaissant l'index du grain courant) - Lecture en mémoire des valeurs ; placement de marques d'écriture - Chevauchement et addition [0038]Cette méthode d'analyse et de synthèse de bruit de moteur peut s'appliquer dans différents domaines de l'industrie. Elle peut être utilisée pour simuler le bruit intérieur et/ou extérieur émis par un véhicule avec un moteur thermique dans le cadre de simulations pour l'amélioration de l'ambiance sonore émise par un véhicule. Elle peut également être utilisée pour tout type de simulateur de conduite de véhicule à moteur thermique, pour améliorer le réalisme de la simulation. Enfin, cette méthode peut également être appliquée à la simulation de l'impact sonore du trafic routier pour évaluer la gêne sonore occasionnée. Criterion 2 ensures the continuity of the phase of the explosion frequency Fe and its harmonics. Condition 3 makes it possible to ensure the continuity of the harmonic phases of (Fm / 2) which are certainly less energetic but nevertheless important for the perception of the harmonicity of the signal. Once the reading marks placed (A.2), it remains to choose the shape of the extraction window. Unlike the speech signals, the energy of the motor signals is not concentrated temporally on glottal pulses, so we will not use the same type of windows as those used in a known manner for the PSOLA method. As the sequence of explosions in the N cylinders is perceptively important, the extraction window will be chosen to include the Nc explosions in the engine cylinders. Each of the NC explosions being theoretically so important, the window should ideally have a constant amplitude (rectangular window). However, an overlapping of the windows is still necessary to guarantee the continuity of the synthesized signal. Thus, as illustrated in FIG. 3, Tukey type windows of width: 2 * Pm + K where Pm is the period corresponding to the frequency Fm and K is the length of the overlap between two windows are preferably used. The length K will preferably be constant for all the extracted grains, thus simplifying the placement of the writing marks during the synthesis (S.3). The extraction window described here is adequate, however other similar windows, with a value of the length K not constant for all the grains, could also offer a good quality of synthesis. Synthesize a motor noise regardless of the set parameters requires a large number of grains. In the most critical case where the set parameters are constant, do not repeat the same grain indefinitely. For this it must be possible to have several grains corresponding to near set parameters. There is no need to try to create new grains with the methods of TDI-PSOLA or FDI-PSOLA (time and frequency interpolations). It is enough to have a recording where the speed of variation of the engine parameters is slow and to extract a sufficient number of grains. This is step A.3 of the analysis. The summary database created in step A.4 of the analysis consists of one or more files containing a set of grains listed according to the engine parameters to which they correspond. The parameters considered are preferably the engine speed and possibly the load applied to the engine. To synthesize a sound signal, the file (s) can then be loaded into memory so that each grain can be accessed by means of the engine parameters to which they correspond. Preferentially, the database contains all the grains extracted during step (A.3). However this number can be reduced to limit the storage space required for storing the data, at the cost of a drop in the quality of synthesis. The number of grains to extract and therefore read marks to place depends on the quality of the desired synthesis and the available memory space. In practice, for an excellent quality of synthesis of any change in engine speed, about 1000 grains can be extracted for the entire range of engine speeds. In the case where one wishes to take into account the load applied to the engine, this number must be revised upwards. The synthesis phase can be performed by updating in real time the target engine parameters. These parameters are used to select the grain (s) corresponding to the desired motor noise. These parameters can be modified manually via a graphical interface or be received from an external program including a driving parameters simulator for example. It is also possible to calculate, before the start of the synthesis, an evolution of certain motor parameters over a finite time and then to synthesize the resulting signal out of real time. This is much faster given the simplicity of the synthesis algorithm. This is the step S.1 of the synthesis algorithm according to FIG. 1. The grains in the database are ordered according to the engine parameters to which they correspond. Furthermore, since the evolution of the engine parameters is assumed to be continuous, during the synthesis, the choice of the next grain will preferably be made from the previous grain in the database. This limits the number of operations required to select the correct grain. In addition, a test can be performed to evaluate the stationarity of the target parameter (s). A random oscillation can then be added to the target parameters to avoid the sensation of roughness due to the repetition of the same grain. The number of grains in the database must be large enough that a small amplitude of oscillation around the target parameters allows the selection of different grains. The engine noise synthesis method further comprises a writing mark placement step, this placement is very simple if the extraction window is that described in (A.3.) Indeed, this placement is simply to ensure the conservation of energy, that is to say that the successive windows are at 1. With a width of constant overlap K this placement is trivial. The writing mark of the grain N is always placed K samples before the end of the grain N - 1 whatever the engine speed. The precision of the positioning of the reading marks during the analysis thus guarantees the continuity of the phases between the harmonics preserving the harmonicity of the signal synthesized without any necessary calculations during the synthesis phase. The synthesis algorithm is simply of the "overlap and add" type (as in the case of the PSOLA method). The construction of the signal consists simply in adding the grains selected in step (S.2). ) at the locations determined in step (S.3). The synthesis then requires only K additions per grain, as illustrated in FIG. 4. [0037] The invention described in the present application has many advantages over known methods of engine noise synthesis. First of all, it is particularly adapted to the harmonic character of the engine noises by taking into account the phases of the different harmonics during the extraction of the sound grains. Moreover, it offers a very good sound reproduction of the stochastic components of engine noise thanks to the use of grains extracted from recordings. Moreover, almost all the algorithmic complexity of this method is concentrated in the analysis phase of the engine noise records. This phase being executed in pre-calculation, its complexity is not a limiting factor of the method. Thus, the synthesis part has a very reduced algorithmic complexity and makes it possible to synthesize in real time several hundred engine noises simultaneously on a standard computer. Indeed, the number of operations to be carried out is reduced to the minimum: - Choice of the grain (the search for the index of the following grain is very simple knowing the index of the current grain) - Reading in memory of the values; Placement of Writing Marks - Overlap and Addition [0038] This method of analyzing and synthesizing engine noise can be applied in various fields of the industry. It can be used to simulate the interior and / or exterior noise emitted by a vehicle with a heat engine as part of simulations for improving the sound environment emitted by a vehicle. It can also be used for any type of driving simulator with a combustion engine, to improve the realism of the simulation. Finally, this method can also be applied to the simulation of the noise impact of road traffic to evaluate the noise annoyance caused.

Claims

REVENDICATIONS1. A method for analyzing and synthesizing the noise emitted by an internal combustion engine consisting of Nc cylinders and forming part of a vehicle, based on a PSOLA method characterized by the following steps: recording, at a short distance from said engine, source signals in a free field, said signals being essentially harmonic; to evaluate the fundamental frequency of said recorded signals, said frequency being proportional to a given engine speed; - place reading marks synchronously with the phases of the fundamental of the recorded signal and its harmonics; extracting grains from said source signals using an extraction window, said extracted grains corresponding to engine parameters called setpoint parameters; - create a database of said grains; and synthesizing a motor noise signal in real time by assembling sequentially by overlapping and adding grains corresponding to said setpoint parameters. 20

2. Process for analyzing and synthesizing engine noise according to claim 1, the spectrum corresponding to said source signals is directly related to the speed of rotation of the crankshaft of said engine. 25

3. Process for analyzing and synthesizing engine noise according to one of the preceding claims, the width of the extraction window makes it possible to extract grains containing the explosions of the Nc cylinders from a motor noise. 30

4. A method for analyzing and synthesizing engine noise according to any one of the preceding claims wherein the extracted grains correspond to instants of explosions in the Nc cylinders, each grain corresponds to a readingNot, and begins to phase null and on a positive or negative alternation of the frequency of explosion.

5. A method for analyzing and synthesizing engine noise according to the preceding claim wherein for all engine parameters for which it is desired to extract a grain, a set of potential reading marks is determined.

6. Process for analyzing and synthesizing engine noise according to the preceding claim wherein, for each grain corresponding to a potential reading mark, the phases of the fundamental frequency and a finite number of its harmonics are determined.

7. A method for analyzing and synthesizing engine noise according to the preceding claim wherein, for all engine parameters for which it is desired to extract a grain, and among all the potential reading marks are chosen, a mark that minimizes the phase differences with the grains already extracted for close motor parameters.

8. Process for analyzing and synthesizing engine noise according to the preceding claim wherein the extraction windows of the grains may be of width 2 * Pm + K, where Pm is the period corresponding to the rotation frequency of the engine and K is the value of the overlap between two windows, where K can be an identical constant for all the grains or depend on the engine speed associated with each extracted grain.

9. A method for analyzing and synthesizing engine noise according to claim 1, wherein the database consists of one or more files containing a set of grains corresponding to the engine parameters, said grains are ordered according to said engine parameters.

10. Process for analyzing and synthesizing engine noise according to the preceding claim, wherein said engine parameters are constituted in particular by the engine speed and the load applied to the engine.

11. Process for analyzing and synthesizing engine noise according to one of the preceding claims, the synthesis algorithm of which is of the "overlap and add" type, in which, at the end of a grain, the following grain according to the set parameters.

12. System for analyzing and synthesizing engine noise for implementing the method according to one of the preceding claims, characterized in that it comprises: - means for recording source signals in a free field at short distances said motor, said signals being substantially harmonic; means for evaluating the fundamental frequency of said recorded signals, said frequency being proportional to a given engine speed; means for placing reading marks synchronously with the phases of the fundamental of the recorded signals and its harmonics; means for extracting grains from said source signals using an extraction window, said extracted grains corresponding to engine parameters called setpoint parameters; means for creating a database consisting of said grains; and means for synthesizing in real time an engine noise signal by assembling sequentially by overlapping and adding the grains corresponding to said setpoint parameters.

13. Use of the engine noise analysis and synthesis method according to one of claims 1 to 11 for the simulation of the interior or exterior noise emitted by a vehicle equipped with a heat engine.