乘用车车内声品质客观评价特征提取方法研究

为简化乘用车车内声品质客观评价模型,从物理声学和心理声学角度出发,针对10辆典型乘用车,在精密级整车半消声室内进行了车内噪声测试,得到指定测点在多个稳态工况下的噪声信号,使用以多项式核函数为基础的主成分分析方法将11维乘用车车内声品质客观评价特征降低至4维,包括尖锐度、粗糙度、清晰度指数和优先语音干扰级,并得到了所提取的主要客观特征在不同发动机转速下的变化规律:当发动机转速达到1800 r/min附近时,尖锐度和优先语音干扰级出现峰值,粗糙度和清晰度指数出现局部极小值。

基于CNN和LSTM融合特征提取的车内声品质评价模型研究

基于深度学习方法建立的车内声品质评价模型不需要高度依赖声学理论和经验知识,可以有效提取深层次特征,客观高效地获得符合主观感受的评价结果。为获取噪声中符合人耳对声音感受的频率信息,便于在深度学习中进行特征提取,采用对数梅尔频谱和时频遮掩相结合的方法对采集到的噪声样本进行预处理。为有效提取车内噪声深层次特征,融合卷积神经网络(Convolution Neural Network,CNN)和长短时记忆网络(Long Short-Term Memory Network,LSTM)各自的优点,建立了融合特征提取层。使用全连接和Softmax输出单元组合构建了分类器模块。在合适的超参数下,模型通过充足的训练获得了96.88%的训练准确度。使用大量样本对模型进行验证,得到93.69%的验证准确度;采用混淆矩阵对模型进一步验证,总体的预测评价等级与真实评价等级偏差不大,证明模型的预测结果与主观评价结果具有很好的一致性。

车内声品质主动控制算法研究综述

随着经济水平的提高和汽车技术的发展,车内噪声控制要求在降低声压级的基础上,通过调整声音特性改善声品质.为满足此目标,对声品质控制目标、控制系统建模、算法改进、算法仿真分析以及试验验证等方面进行研究,其中声品质主动控制算法是控制系统的核心,也是研究重点之一.为进一步提高控制算法有效性、实时性和自适应性,重点综述主动噪声均衡(ANE)、滤波误差最小均方(FELMS)、神经网络3类声品质主动控制算法,详细阐述各类算法的实现原理、发展情况以及优劣势对比分析,同时对声品质主动控制算法存在的问题以及未来发展前景进行展望,为研究者提供理论基础.

基于模糊数学理论的车内噪声声品质评价

将模糊综合评判理论与噪声声品质评价相结合,利用车内噪声声品质客观参量的计算结果和主观评价的试验数据,运用模糊数学知识分析了车内噪声各客观参量对其声品质的影响,并计算出了不同客观参量的影响权重。