著眼于主觀煩擾度的混合動(dòng)力汽車聲品質(zhì)評(píng)價(jià)方法研究*

莫 愁，陳吉清，蘭鳳崇

(華南理工大學(xué)機(jī)械與汽車工程學(xué)院，廣州 510640)

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2015225

著眼于主觀煩擾度的混合動(dòng)力汽車聲品質(zhì)評(píng)價(jià)方法研究*

莫 愁，陳吉清，蘭鳳崇

(華南理工大學(xué)機(jī)械與汽車工程學(xué)院，廣州 510640)

采用成對(duì)比較法對(duì)某混合動(dòng)力汽車在不同行駛工況下錄制的9段噪聲，進(jìn)行主觀聲品質(zhì)評(píng)價(jià)。接著分別采用回歸分析法和神經(jīng)模糊邏輯算法建立了基于心理聲學(xué)參數(shù)的主觀煩擾度預(yù)測(cè)模型。最后建立了聲品質(zhì)等級(jí)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。所提出的評(píng)價(jià)方法可實(shí)現(xiàn)汽車聲品質(zhì)快速評(píng)價(jià)，縮短產(chǎn)品開發(fā)周期，提高汽車舒適性能。

混合動(dòng)力汽車;聲品質(zhì);煩擾度;心理聲學(xué)參數(shù);神經(jīng)模糊邏輯算法

前言

整體而言，混合動(dòng)力汽車(HEV)的振動(dòng)水平和聲壓級(jí)比傳統(tǒng)汽車低[1]，但由于動(dòng)力源增加、底盤結(jié)構(gòu)改變、工作模式增多等原因，HEV的NVH問題比傳統(tǒng)燃油汽車更復(fù)雜，尤其是由于電磁噪聲增加，聲品質(zhì)的問題比傳統(tǒng)汽車更突出。與汽車的環(huán)保性能相比，NVH性能更能被顧客直接感受到，是產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力的主要指標(biāo)之一。因此，HEV聲品質(zhì)評(píng)價(jià)和控制顯得更為重要。

國外對(duì)聲品質(zhì)研究較早，早在1991年，AVL李斯特公司按照聲學(xué)特征將60種代表性的發(fā)動(dòng)機(jī)噪聲歸納為8類評(píng)價(jià)指標(biāo)，建立了完整的噪聲族譜測(cè)試方法和以數(shù)理統(tǒng)計(jì)為基礎(chǔ)的主觀評(píng)價(jià)方法[2]。文獻(xiàn)[3]中利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法實(shí)現(xiàn)了汽車加速噪聲聲品質(zhì)客觀評(píng)價(jià)。文獻(xiàn)[4]中證明了汽車空調(diào)噪聲粗糙感與響度，以及距離感、輕快感與尖銳度均具有較強(qiáng)的相關(guān)性。近年來，國內(nèi)一些學(xué)者也在這方面做了研究。文獻(xiàn)[5]中以3款車型多種巡航速度的車內(nèi)噪聲為載體，分析了主觀評(píng)價(jià)值與心理聲學(xué)參數(shù)之間的關(guān)系。文獻(xiàn)[6]中應(yīng)用多層感知神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法建立了由柴油機(jī)心理聲學(xué)參數(shù)預(yù)測(cè)聲品質(zhì)主觀評(píng)價(jià)值的模型。目前研究大多以傳統(tǒng)車輛動(dòng)力或傳統(tǒng)車輛為對(duì)象，很少涉及HEV車內(nèi)聲品質(zhì)，但其方法可以為評(píng)價(jià)HEV聲品質(zhì)提供借鑒。

本文中測(cè)取一款HEV多個(gè)工況下的車內(nèi)噪聲，組織不同性別、年齡、職業(yè)的評(píng)價(jià)者以成對(duì)比較法對(duì)聲品質(zhì)進(jìn)行主觀評(píng)價(jià)；分析了不同類型評(píng)價(jià)者對(duì)主觀評(píng)價(jià)結(jié)果的影響；分析主觀煩擾度與心理聲學(xué)參數(shù)關(guān)系后，利用神經(jīng)模糊邏輯算法建立了主觀煩擾度預(yù)測(cè)模型，并確定了聲品質(zhì)等級(jí)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。

1 HEV心理聲學(xué)參數(shù)測(cè)量與主觀評(píng)價(jià)

1.1 心理聲學(xué)參數(shù)選擇

聲品質(zhì)描述具有較強(qiáng)的主觀性，且發(fā)展時(shí)間僅有20多年，國際上很多學(xué)者和研究機(jī)構(gòu)都提出了各自使用的心理聲學(xué)參數(shù)，但目前為止，除響度和語音干擾級(jí)外，其它參數(shù)均沒有國際統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)。因此要根據(jù)參數(shù)的適用范圍和研究對(duì)象的特點(diǎn)，選擇合適的心理聲學(xué)參數(shù)。

常見的5個(gè)心理聲學(xué)參數(shù)中，響度(loudness)適宜用于評(píng)價(jià)中高頻聲音；粗糙度(roughness)適合評(píng)價(jià)20～200Hz的低頻聲音；尖銳度(sharpness)適合評(píng)價(jià)高頻聲音；抖晃度(fluctuation)適用于20Hz以下聲音；而有調(diào)度(tonality)是聲音頻譜信號(hào)中純音成分所占比例的度量，噪聲和寬頻噪聲有調(diào)度幾乎為零?；诖耍紤]HEV噪聲頻率范圍從低頻到高頻都存在，本文中選取響度、粗糙度和尖銳度作為客觀評(píng)價(jià)參數(shù)。

1.2 心理聲學(xué)參數(shù)測(cè)量方法和儀器

汽車運(yùn)作在怠速、起步、緩慢加速、急速加速、緩慢減速、制動(dòng)減速、穩(wěn)速30km/h、穩(wěn)速60km/h和穩(wěn)速120km/h共9個(gè)工況，將Head HMS III人工頭固定在副駕駛員位置，使用Head SQLab III多通道測(cè)試系統(tǒng)記錄噪聲。成對(duì)比較法操作經(jīng)驗(yàn)表明[7]，5s長度的樣本比較適合評(píng)價(jià)人員做出準(zhǔn)確判斷，故每段聲音記錄5s。使用Head Analyser Artemis 7.0軟件讀取響度、粗糙度和尖銳度3個(gè)心理聲學(xué)參數(shù)，并將9段聲音轉(zhuǎn)換為WAV格式。

1.3 主觀評(píng)價(jià)人員的選擇

評(píng)價(jià)人員選擇應(yīng)遵循以下原則：

(1) 要求評(píng)價(jià)人員身體健康，聽力狀況良好；

(2) 評(píng)價(jià)人員年齡應(yīng)有較寬范圍，男性應(yīng)比女性所占比例大；

(3) 評(píng)價(jià)人員要保證有聲學(xué)經(jīng)驗(yàn)的專業(yè)人員占有一定的比例；

(4) 評(píng)價(jià)人員不能太少，否則缺乏統(tǒng)計(jì)意義；

(5) 評(píng)價(jià)人員盡可能選擇目標(biāo)或潛在顧客。

本文中，有40位評(píng)價(jià)人員，他們均具有正常的聽力。其中，年齡小于30歲的為8人，30-45歲的為22人，大于45歲的為10人；男性為30人，女性為10人；具有聲學(xué)經(jīng)驗(yàn)的專業(yè)人員為12人，普通人員為28人。

1.4 主觀評(píng)價(jià)方法

車輛聲品質(zhì)主觀評(píng)價(jià)通常有直接評(píng)分和成對(duì)比較兩種方法[7]。直接評(píng)分法是評(píng)價(jià)人員按自己的經(jīng)驗(yàn)對(duì)所回放的聲音按七級(jí)評(píng)分制或五級(jí)評(píng)分制給出評(píng)價(jià)等級(jí)，研究者對(duì)評(píng)分值進(jìn)行數(shù)理統(tǒng)計(jì)分析，從而得出評(píng)價(jià)結(jié)果。由于各人判斷等級(jí)的標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一，評(píng)價(jià)結(jié)果比較分散，且對(duì)評(píng)價(jià)人員要求較高，一般需要具備相關(guān)的專業(yè)經(jīng)驗(yàn)。成對(duì)比較法是將評(píng)價(jià)對(duì)象兩兩配合成不重復(fù)的對(duì)，研究者隨機(jī)抽取每一對(duì)給評(píng)價(jià)者判斷哪個(gè)對(duì)象好或一樣，研究者再采用統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行分析，并給出置信度。這種方法操作簡(jiǎn)單，對(duì)評(píng)價(jià)人員的要求低，可信度高。

本文中使用成對(duì)比較法進(jìn)行聲品質(zhì)主觀評(píng)價(jià)。將錄制的9段聲音兩兩配對(duì)為36對(duì)，隨機(jī)抽取每一對(duì)回放給每個(gè)評(píng)價(jià)者聽，如果評(píng)價(jià)者認(rèn)為由A和B兩段聲音組成的某對(duì)中的A聲音好則給A計(jì)1分，給B計(jì)0分；如果認(rèn)為相同，則各計(jì)0.5分。為盡量還原噪聲聲品質(zhì)，聲音回放時(shí)使用與人工頭配套的高質(zhì)量耳機(jī)。為了避免對(duì)前段聲音感覺遺忘，A和B兩段聲音播放間隔和評(píng)價(jià)者做出判斷時(shí)間均不超3s。

從聲音測(cè)取到客觀心理參數(shù)讀取和主觀評(píng)價(jià)整個(gè)過程如圖1所示。

2 不同類型評(píng)價(jià)者對(duì)主觀評(píng)價(jià)結(jié)果影響分析

按第1節(jié)所述方法對(duì)測(cè)試所得噪聲進(jìn)行聲品質(zhì)主觀評(píng)價(jià)時(shí)，由于評(píng)價(jià)者受外界或自身的多種因素干擾，須要剔除受影響較大的結(jié)果，且其評(píng)價(jià)值要進(jìn)行一致性系數(shù)修正，以保證評(píng)價(jià)結(jié)果的整體有效性。國際上普遍認(rèn)為，一致性系數(shù)0.6以上可以接受，最好在0.7以上，系數(shù)較低的10%評(píng)價(jià)者的數(shù)據(jù)應(yīng)予以剔除[7]。依此規(guī)則，本文中剔除4份一致性系數(shù)低于0.7的數(shù)據(jù)。

不區(qū)分年齡段、性別和職業(yè)，將所有評(píng)價(jià)者對(duì)9段聲音的主觀評(píng)價(jià)分值累加得主觀評(píng)價(jià)總分值，分值越高表示認(rèn)為該段聲音聲品質(zhì)好的評(píng)價(jià)者越多。再區(qū)分年齡段、性別、是否專業(yè)人員分類統(tǒng)計(jì)評(píng)價(jià)者對(duì)9段聲音的評(píng)價(jià)結(jié)果，分析不同類型評(píng)價(jià)者之間的相關(guān)性和他們與不區(qū)分評(píng)價(jià)者類型總評(píng)價(jià)結(jié)果的相關(guān)性，結(jié)果見表1。對(duì)各種因素下的評(píng)價(jià)值進(jìn)行相關(guān)分析，同時(shí)引入顯著性水平α=0.05進(jìn)行方差分析，結(jié)果見表2。

表1 各類評(píng)價(jià)者相關(guān)系數(shù)

表2 各類影響因素方差分析

從表1和表2可以總結(jié)出以下規(guī)律。

(1)不同年齡段、男性以及是否聲學(xué)專業(yè)人員等因素與總體評(píng)價(jià)值之間存在較強(qiáng)的正相關(guān)性，相關(guān)系數(shù)在0.56～0.91，這些因素不同會(huì)造成最終評(píng)價(jià)結(jié)果的差異。

(2)不同年齡段之間、不同性別之間和是否聲學(xué)專業(yè)人員之間相關(guān)性不強(qiáng)，最大值相關(guān)系數(shù)為0.44 ，可以忽略它們之間的相關(guān)性。從另一個(gè)角度看，年齡范圍的選取、性別的區(qū)分以及是否具備專業(yè)經(jīng)驗(yàn)在車輛聲品質(zhì)評(píng)價(jià)方案中必須加以考慮。

(3) 各種影響因素的樣本評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)差基本相當(dāng)，在2.51～2.65小幅波動(dòng)。除女性的F值比F0.95值小外，其余均比F0.95值大，說明女性評(píng)價(jià)者的評(píng)價(jià)結(jié)果對(duì)總體評(píng)價(jià)結(jié)果不產(chǎn)生顯著影響。

3 聲品質(zhì)評(píng)價(jià)模型的建立

3.1 主觀評(píng)價(jià)值與客觀評(píng)價(jià)值計(jì)算

考慮年齡段、性別和是否有聲學(xué)經(jīng)驗(yàn)，計(jì)算主觀評(píng)價(jià)值時(shí)給予不同的權(quán)重因子[8-9]。權(quán)重因子取值采用經(jīng)驗(yàn)值：年齡30歲以下取1，30-45歲取1.4，45歲以上取1.2；男性取2，女性取1；專業(yè)人員取1.5，普通人員取1。將給予權(quán)重的主觀評(píng)價(jià)得分以選率參數(shù)衡量某段聲音的主觀評(píng)價(jià)優(yōu)劣，結(jié)果見表3。選率指評(píng)價(jià)人員對(duì)某段聲音在進(jìn)行主觀評(píng)價(jià)時(shí)的選擇率，通過統(tǒng)計(jì)該聲音的得分情況與滿分相比并取百分?jǐn)?shù)而得。選率越高，表明評(píng)價(jià)者對(duì)該種聲音越滿意，因而其主觀煩擾度(subjective annoyance,SA)就越低。主觀煩擾度是選率的倒數(shù)。選率和SA結(jié)果見表3第3和第4列。

表3 車內(nèi)噪聲主觀評(píng)價(jià)值和客觀評(píng)價(jià)值

對(duì)9段聲音讀取其聲壓級(jí)，見表3第2列。分別對(duì)9種工況的錄音讀取對(duì)應(yīng)的響度、粗糙度和尖銳度3種心理聲學(xué)參數(shù)作為對(duì)噪聲主觀感受進(jìn)行描述的客觀量，結(jié)果見表3第5至第7列。

3.2 主觀煩擾度與客觀評(píng)價(jià)參數(shù)關(guān)系分析

由表3可見，第7段聲音的SA最大， 但其聲壓級(jí)并非最大，第8段聲音的SA最小，但其聲壓級(jí)并非最小，可見主觀評(píng)價(jià)指標(biāo)大小與客觀評(píng)價(jià)指標(biāo)聲壓級(jí)大小沒有對(duì)應(yīng)關(guān)系。

對(duì)SA與心理聲學(xué)參數(shù)進(jìn)行回歸分析，其結(jié)果如圖2～圖4所示，各相關(guān)系數(shù)也標(biāo)注圖中。圖2～圖4中直線為回歸方程，散點(diǎn)為主觀煩擾度值。由圖可以看出，SA與響度之間相關(guān)緊密，具有較高的相關(guān)系數(shù)(r=0.91)。粗糙度和尖銳度則對(duì)主觀煩擾度的影響要小，兩者與主觀煩擾度的相關(guān)系數(shù)分別為0.59和0.49，尤其是尖銳度離散程度較大。上述分析表明，響度對(duì)SA的影響起著主要作用，其他學(xué)者的研究中也有相同結(jié)論[10]。

3.3 車內(nèi)噪聲聲品質(zhì)評(píng)價(jià)模型的建立

3.3.1 煩擾度線性回歸預(yù)測(cè)模型的建立

第3.2節(jié)相關(guān)分析表明，SA與心理聲學(xué)參數(shù)(響度、粗糙度和尖銳度)之間存在一定的相關(guān)性，因而可以采用線性回歸方法建立SA與心理聲學(xué)參數(shù)間的關(guān)系預(yù)測(cè)模型，參照文獻(xiàn)[5]中所述方法建立的預(yù)測(cè)模型為

SA=0.4429L+0.0658R-0.589S-14.2771

(1)

式中：L，R和S分別為響度、粗糙度和尖銳度值。

為驗(yàn)證所建立模型的準(zhǔn)確性，使用測(cè)試所得客觀心理聲學(xué)參數(shù)代入式(1)，得到主觀煩擾度SA預(yù)測(cè)值，將該預(yù)測(cè)值與主觀評(píng)價(jià)試驗(yàn)時(shí)該組心理聲學(xué)參數(shù)對(duì)應(yīng)所得主觀煩擾度作比較，以相對(duì)誤差評(píng)估預(yù)測(cè)模型的準(zhǔn)確程度。將表3所列3個(gè)心理聲學(xué)參數(shù)代入式(1)預(yù)測(cè)SA，結(jié)果見表4第3列。由數(shù)據(jù)可見，預(yù)測(cè)結(jié)果與試驗(yàn)值有較大差距，盡管顯著性水平α=0.03，決定系數(shù)r2=0.82，屬比較滿意范圍[5]，但誤差普遍較大，見表4第4列，最大達(dá)154%。

表4 模型預(yù)測(cè)主觀煩擾度結(jié)果對(duì)比

注：主觀煩擾度應(yīng)為非負(fù)值，若預(yù)測(cè)值為負(fù)數(shù)，計(jì)算誤差時(shí)以0計(jì)。

3.3.2 煩擾度神經(jīng)模糊邏輯預(yù)測(cè)模型的建立

模糊控制把操作經(jīng)驗(yàn)、表達(dá)知識(shí)等轉(zhuǎn)化為模糊規(guī)則，再按此規(guī)則對(duì)被控對(duì)象進(jìn)行控制。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模仿人類大腦的結(jié)構(gòu)和功能，具有信息處理、記憶和學(xué)習(xí)的能力。將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)嵌入模糊控制系統(tǒng)中，模糊邏輯規(guī)則建立在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)基礎(chǔ)之上，顯然比基于經(jīng)驗(yàn)的規(guī)則更客觀、更高效。

將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與Sugeno模糊模型結(jié)合生成隸屬度函數(shù)和模糊規(guī)則按以下步驟進(jìn)行[11]：

(1) 訓(xùn)練數(shù)據(jù)設(shè)置 訓(xùn)練數(shù)據(jù)選取表3所列心理聲學(xué)參數(shù)和SA，生成初始模糊推理系統(tǒng)選用網(wǎng)格法，選取6個(gè)模糊子集覆蓋輸入變量，輸入變量隸屬函數(shù)選用高斯型，輸出量隸屬函數(shù)選用線性；

(2) 訓(xùn)練方法設(shè)置 選用混合法訓(xùn)練數(shù)據(jù)，誤差精度取0.001，經(jīng)過測(cè)試，訓(xùn)練20次即可達(dá)到要求誤差精度；

(3)隸屬度函數(shù)參數(shù)和模糊規(guī)則生成 經(jīng)過訓(xùn)練，系統(tǒng)自動(dòng)得出模糊推理系統(tǒng)的隸屬度函數(shù)參數(shù)和模糊規(guī)則，輸出變量SA的隸屬度函數(shù)為輸入變量響度(L)、粗糙度(R)和尖銳度(S)值的數(shù)學(xué)關(guān)系式。

經(jīng)過以上步驟，得到圖5所示聲品質(zhì)預(yù)測(cè)模型?；谒Ｐ停斎雽?shí)測(cè)心理聲學(xué)參數(shù)L，R和S即可預(yù)測(cè)得到SA。將表3心理聲學(xué)參數(shù)輸入，得到的預(yù)測(cè)結(jié)果見表4第5列，相對(duì)誤差見第6列。由表4可見，由此模型預(yù)測(cè)所得SA誤差很小，最大僅2%。

3.3.3 聲品質(zhì)主觀評(píng)價(jià)等級(jí)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)的建立

按第1.4節(jié)所述方法對(duì)9段聲音做成對(duì)比較評(píng)估后，40名評(píng)價(jià)者再聽這9段聲音，對(duì)每段聲音在“優(yōu)”、“良”或“差”3種感受中選擇1種做主觀評(píng)價(jià)，評(píng)價(jià)過程中，如果無法馬上做清晰判斷，可重放任何一段聲音。評(píng)價(jià)結(jié)果，第2、第4和第7段聲音分別成為被評(píng)為“優(yōu)”、“良”和“差”的“票數(shù)”最多者，對(duì)應(yīng)的SA值分別為2.98，10.60和25.40。這3個(gè)最多票數(shù)，實(shí)際上就是被評(píng)為該主觀評(píng)價(jià)等級(jí)的頻度峰值。因此，簡(jiǎn)單而不失合理性，可選取相鄰峰值對(duì)應(yīng)的SA的平均值，作為主觀評(píng)價(jià)等級(jí)的分界值。按此方法計(jì)算結(jié)果，圓整得到的分界值為7和18。最終得到聲品質(zhì)主觀評(píng)價(jià)等級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn)，如表5所示。

表5 聲品質(zhì)主觀評(píng)價(jià)等級(jí)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)

4 結(jié)論

(1) 建立了一款HEV實(shí)車車內(nèi)噪聲聲品質(zhì)主觀評(píng)價(jià)模型?；趯?duì)不同類型評(píng)價(jià)者對(duì)主觀評(píng)價(jià)結(jié)果影響的分析以及主觀煩擾度與客觀心理聲學(xué)參數(shù)關(guān)系的分析，利用神經(jīng)模糊邏輯算法建立了主觀煩擾度預(yù)測(cè)模型，進(jìn)而建立了HEV聲品質(zhì)等級(jí)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。所做研究為產(chǎn)品開發(fā)過程中HEV聲品質(zhì)快速評(píng)價(jià)提供了一種比較可靠的方法。

(2) 對(duì)比線性回歸預(yù)測(cè)模型和神經(jīng)模糊邏輯預(yù)測(cè)模型，前者使用更簡(jiǎn)便，但預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度較低；后者使用稍復(fù)雜，但預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度更高。實(shí)際運(yùn)用時(shí)應(yīng)根據(jù)具體需要選用合適的預(yù)測(cè)模型。

(3) 通常意義上的聲品質(zhì)評(píng)價(jià)主觀性較強(qiáng)，評(píng)價(jià)者之間沒有統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，評(píng)價(jià)結(jié)果可信度不高。HEV聲品質(zhì)主觀評(píng)價(jià)核心問題是建立相對(duì)客觀的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。本文中研究證明主觀評(píng)價(jià)與心理聲學(xué)參數(shù)之間有著復(fù)雜的相關(guān)性，進(jìn)而建立了HEV心理聲學(xué)參數(shù)與聲品質(zhì)主觀評(píng)價(jià)之間的聯(lián)系，可以基于試驗(yàn)所得心理聲學(xué)參數(shù)評(píng)價(jià)汽車聲品質(zhì)等級(jí)。

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A Study on Sound Quality Evaluation Method for Hybrid Electric Vehicles Focusing on Subjective Annoyance

Mo Chou，Chen Jiqing，Lan Fengchong

SchoolofMechanical&AutomotiveEngineering,SouthChinaUniversityofTechnology,Guangzhou, 510640

A sound quality subjective evaluation is conducted on nine noise samples recorded from a hybrid electric vehicle under different driving conditions by using paired comparison method. Then both regression analysis method and neural fuzzy logic algorithm are adopted to create a subjective annoyance prediction model based on psychoacoustic parameters. Finally an evaluation standard of sound quality grade is established. The evaluation method proposed can quickly evaluate the sound quality, shorten the development cycle and improve the comfort performance of vehicles.

HEV; sound quality; degree of annoyance; psychoacoustic parameters; neural fuzzy logic algorithm

*廣東省戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)專項(xiàng)資金((穗)發(fā)改工[2011]14)資助。

原稿收到日期為2014年3月31日，修改稿收到日期為2014年6月26日。