乘用車車內聲品質客觀評價特征提取方法研究*

張廣秀 李文廣 李維肖 李旭偉 劉海

（1.中國汽車技術研究中心有限公司，天津 300300；2.天津市新能源汽車動力傳動與安全技術重點實驗室，天津 300130）

主題詞：車內聲品質 特征提取 核主成分分析 客觀評價特征

1 前言

乘用車運行過程中產生的噪聲給乘員聽覺系統帶來不適，對其描述時需綜合考慮人耳聽覺差異導致的多類型噪聲客觀評價特征，并引入物理聲學特征與心理聲學特征，包括波動度、峭度、偏度、響度、尖銳度、粗糙度等，可以較完整地描述人耳對乘用車車內噪聲的主觀感受。從物理聲學和心理聲學角度出發，開展乘用車車內聲品質客觀評價特征提取研究，尋找聲品質的主要影響因素，可以極大地簡化聲品質客觀評價模型，實現乘用車車內聲品質的快速準確預測。

特征提取是將高維度、大尺寸的原始數據通過非線性映射等方法轉換為低維度的數據，即以原始數據作為輸入空間，在特征空間進行映射。核主成分分析（Kernel Principal Component Analysis，KPCA）充分利用了核函數對原始數據進行降維的原理，主要用于數據維數的縮減、機械故障檢測等領域。J.Mita 等對比分析了主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）、KPCA、局部線性嵌入（Locally Linear Embedding，LLE）的降維效果，結果表明，KPCA 方法可以降低計算的復雜度。Zhang等提出了一種大數據主成分分析的解決方法，為大數據的降維研究提供了重要思路。王昱皓等提出將核主成分分析用于高壓斷路器機械故障診斷，使得診斷的精確度提高了6.63%。

本文通過對國內典型乘用車進行噪聲測試，將KPCA方法用于乘用車車內聲品質評價，對比不同類型的核函數對核主成分累計貢獻率的影響，獲得最優核函數并用于乘用車客觀評價特征提取，簡化客觀評價指標，并基于得到的主要客觀評價特征，進一步研究其對乘用車車內噪聲的影響規律。

2 乘用車車內噪聲樣本采集

為開展乘用車車內聲品質客觀評價特征的提取研究，需要獲取典型工況下準確、穩定的乘用車車內噪聲信號樣本。針對國內10 輛典型乘用車，在精密級整車半消聲室環境下進行試驗，背景噪聲為18 dB(A)，為排除進、排氣噪聲對試驗結果的影響，將進排、氣噪聲通過管道引出消聲室。測試采用的硬件系統主要包括LMS Scada III多通道聲學測試與分析系統、PCB 356A25加速度傳感器、GRAS 46AE電容噪聲傳感器等。

為方便開展后續研究，通過對原始噪聲信號進行基本聲學信號處理，實現樣本庫的篩選、截取，去除測試異常的試驗樣本，從而建立具有代表性的乘用車車內噪聲樣本庫。

本文以乘用車車內噪聲信號為研究對象，車內噪聲信號測點布置參考GB/T 18697—2002以及相關研究文獻，測點布置位置如圖1所示。

圖1 前、后排座椅傳感器布置

測試工況選擇40 km/h、60 km/h、80 km/h、100 km/h、120 km/h 的穩態工況。采用LMS 數字采集前端進行噪聲信號采集，采樣頻率設置為51 200 Hz，頻率分辨率設置為1 Hz，每個噪聲樣本采樣時間為30 s。

3 基于核主成分分析的特征提取方法研究

特征提取是指對原始數據進行變換，得到能夠代表絕大部分信息的數據，從而實現對高維數據集的壓縮。主成分分析方法的提出是為了解決各變量之間的線性問題，針對輸入空間內的全部信息找到能夠代表其中絕大部分信息的特征。

基于核主成分分析的特征提取是將不同類型的核函數與PCA 相結合，通過非線性映射函數實現從輸入空間R到特征空間的映射。假設原始數據集為行列的矩陣，x為其中的樣本，經過映射后變換為(x)，進一步進行主成分分析：

式（1）兩邊同時對所有樣本(x)進行內積，即

結合上述分析可以得到：

式中，為協方差矩陣的特征值。

基于上述分析可以實現對的降維，同時必須保證核函數為半正定核，常見核函數包括：

a.線性核函數：

b.多項式核函數：

c.多層感知器核函數：

d.高斯徑向基核函數：

式中，、為變量；、為核函數參數。

4 乘用車車內聲品質客觀特征的提取

以60 km/h穩態工況下的乘用車車內噪聲為研究對象，經噪聲測試試驗及樣本預處理后，最終得到的有效噪聲樣本數為12 個。通過調研國內外文獻，綜合考慮物理聲學和心理聲學特征，遴選出11 維客觀評價參量，包括響度、尖銳度、粗糙度、波動度、清晰度指數、音調度、偏度、周期性、峭度、優先語音干擾級、峰值因子，其中峭度、峰值因子為無量綱參量，分別表示為～。表1 所示為12 個噪聲樣本的11 維客觀評價特征，作為輸入樣本集。

表1 輸入空間數據樣本集

KPCA 方法能實現非線性映射功能的關鍵是核函數的選擇及參數的確定，因而也成為研究的重點。為選擇適宜核函數對原始數據集進行降維分析，針對不同核函數，計算對比第一主成分貢獻率，如表2所示。當4種不同類型核參數選擇最佳時，其KPCA分析結果中各主成分累計貢獻率隨特征向量變化的關系如圖2所示。

表2 各核函數主成分個數對比

綜合圖2與表2對比分析PCA與4種不同核函數可以看出：采用多項式核函數，當=0.01、=3時達到了最好的降維效果，其中第一主成分貢獻率達91.11%，優于其他方法，同時滿足累計貢獻率大于85%的主成分數量為1個。通過以上分析可知，采用多項式核函數的主成分分析方法更加適合提取乘用車車內聲品質客觀評價特征。故采用多項式核函數，以=0.01、=3 為核參數，對乘用車車內聲品質客觀評價特征進行提取，表3所示為上述條件下各主成分的特征值和貢獻率。通過上述分析可知，采用多項式核函數的主成分分析方法，第一核主成分主要反映了原始發動機噪聲信號客觀評價特征（尖銳度）、（粗糙度）、（清晰度指數）和（優先語音干擾級）的信息，故乘用車車內聲品質客觀評價特征所提取得到的4個主要客觀參量為：尖銳度、粗糙度、清晰度指數、優先語音干擾級。

圖2 累計貢獻率對比

表3 核主成分貢獻率

5 乘用車車內聲品質的客觀特征變化規律

通過上述研究結論可知尖銳度、粗糙度、清晰度指數、優先語音干擾級可以反映乘用車車內聲品質水平，在此基礎上研究提取得到了客觀評價特征隨乘用車發動機轉速變化規律。

圖3 所示為尖銳度隨發動機轉速變化曲線，從圖3可以看出，乘用車車內噪聲尖銳度隨著轉速的增加逐漸增加，在發動機轉速為1 800 r/min 附近出現峰值，表明在該轉速附近乘用車車內噪聲的頻率成分發生了改變，高頻噪聲信號逐漸增加，從而使得尖銳度增大，降低了乘用車車內噪聲聲品質。

圖3 尖銳度隨轉速變化規律

圖4所示為粗糙度隨發動機轉速變化曲線，通過分析圖4 可以看出，在發動機轉速為1 800 r/min 附近，乘用車車內噪聲粗糙度出現局部極小值，這是因為粗糙度由頻率調制而出現幅值變化，當調制頻率在70 Hz附近時，噪聲粗糙度帶來的影響最大。

圖4 粗糙度隨轉速變化規律

圖5 所示為清晰度指數隨發動機轉速變化曲線，通過分析圖5 可以看出，乘用車車內噪聲清晰度指數在1 700 r/min 之前，隨轉速的增加而增大，在1 900 r/min 之后隨轉速增加而減小，由于在1 800 r/min附近噪聲信號出現頻率成分的改變，清晰度指數顯著下降。由此可知，清晰度指數對乘用車車內噪聲有很大的影響。

圖5 清晰度指數隨轉速變化

圖6 所示為優先語音干擾級隨發動機轉速變化曲線，通過分析圖6 可以看出，乘用車車內噪聲優先語音干擾級隨著轉速提高呈現逐漸提高的趨勢，在1 800 r/min附近出現峰值。

圖6 優先語音干擾級隨轉速變化規律

6 結束語

本文遴選了11個物理聲學和心理聲學特征作為乘用車車內聲品質的客觀評價特征，將KPCA特征提取方法與乘用車車內聲品質特征提取相結合，進而獲得影響其聲品質的主要參量，為實現乘用車車內聲品質預測模型的結構簡化提供了參考；通過分析比較不同類型核函數及其參數的主成分貢獻率及其個數，最終確定采用多項式核函數進行提取，得到4 個最主要的客觀特征參量，包括尖銳度、粗糙度、清晰度指數和優先語音干擾級，實現了客觀評價特征的降維；通過研究多種穩態工況下4個客觀評價參量的幅值，得到了不同轉速下乘用車車內聲品質客觀評價特征的變化規律。