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题名车内综合烦躁度评价的时序平滑激励级谱CNN模型
被引量:2
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作者
冯天培
孙跃东
王岩松
张博强
刘宁宁
郭辉
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机构
上海理工大学机械工程学院
上海工程技术大学机械与汽车工程学院
河南工业大学机电工程学院
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出处
《汽车工程》
EI
CSCD
北大核心
2020年第6期784-792,共9页
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基金
国家自然科学基金(51675324)资助。
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文摘
激励级时频谱可用于建立车辆声品质卷积神经网络(CNN)评价模型。但是相对于时变声特征的波动性,车内声品质的瞬时主观评价曲线具有平滑特性,利用波动的声特征序列建立时变声品质评价模型,导致预测曲线呈现波动性,所以时序波动激励级谱的直接使用也会制约车内噪声整体综合烦躁度CNN评价模型的性能。本文中,首先利用Savitzky-Golay滤波器对激励级谱进行时域平滑处理;然后使用CNN构建车内噪声的综合烦躁度全局主观评价结果与时序平滑激励级谱之间的映射关系,建立基于时序平滑激励级谱的整体综合烦躁度CNN评价模型;最后采用留一法进行交叉检验,结果表明相比于激励级谱CNN模型,时序平滑激励级谱CNN模型对车内噪声整体综合烦躁度的评价性能更好,提高了预测精度(误差均值降低10.43%)、稳定性(误差方差降低44.26%)与一致性(Pearson相关系数提高4.13%),说明相比于激励级谱,时序平滑谱对车内综合烦躁度的解析能力更强。
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关键词
车内噪声
综合烦躁度评价
激励级谱
CNN
Savitzky-Golay平滑滤波器
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Keywords
vehicle interior noise
overall annoyance evaluation
excitation level spectrum
CNN
Savitzky-Golay filter
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分类号
U467.493
[机械工程—车辆工程]
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题名基于近因效应的非平稳车内噪声综合烦躁度评价研究
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作者
孙娇娜
孙跃东
冯天培
刘宁宁
周萍
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机构
上海理工大学机械工程学院
上海工程技术大学机械与汽车工程学院
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出处
《噪声与振动控制》
CSCD
2020年第6期176-181,共6页
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文摘
采集汽车匀速与加速工况下的车内噪声构建噪声样本库,以此为基础根据综合烦躁度评价指标,选用参考语义细分法组织评审团进行车内噪声主观评价试验,得到综合烦躁度主观评价结果数据库。同时采用LMS Test.Lab计算噪声样本的A计权声压级、响度和AI指数时间序列平均值,建立传统的基于声学参量的车内噪声综合烦躁度评价模型。在传统声品质评价基础上考虑近因效应对评价人员及听音评价结果的影响,计算噪声样本声学参量时间序列后1/5、后2/5、后3/5、后4/5段平均值,采用网格搜索-支持向量机作为搭建模型方法,分别建立基于近因效应的非平稳车内噪声综合烦躁度评价模型。采用留一法验证,结果表明近因效应在噪声主观评价试验中存在,且以声学参量时间序列后2/5段平均值作为模型输入声特征所建的基于近因效应的非平稳车内噪声综合烦躁度评价模型,即2/5 RECIEM模型对综合烦躁度的表达力更优,此评价模型对加速噪声样本的预测及泛化性能影响更为显著。
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关键词
声学
近因效应
非平稳车内噪声
综合烦躁度评价模型
心理声学客观参量
网格搜索-支持向量机
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Keywords
acoustics
recency effect
non-stationary vehicle interior noise
comprehensive irritability evaluation model(CIEM)
psychoacoustic metrics
grid search-SVM
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分类号
O422.6
[理学—声学]
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