汽车车窗升降声品质分析与评价

赖诗洋 夏小均 徐中明 彭丽惠

Automobile Technology - - CONTENTS -

赖诗洋1 夏小均2 徐中明3 彭丽惠3 ( 1.重庆工程职业技术学院,重庆 402260;2.重庆车辆检测研究院有限公司,国家客车质量监督检验中心, 401122;3. 400030)重庆 重庆大学,重庆 【摘要】以乘用车车窗升、降时的驾驶员处双耳声信号为对象,引入综合评价指标心理声学烦躁度,综合相关性分析和主成分分析方法,提取出影响声品质的关键客观参量。采用参考语义法进行主观评价试验,完成了数据有效性分析,结果表明:主观评价试验结果与客观评价结果一致,影响车窗玻璃升降声主观感受的主要因素为抖动度、双耳响度和尖锐度。研究结果验证了基于心理声学烦躁度进行声品质客观评价与分析方法的正确性。

主题词:车窗升降系统 声品质 心理声学烦躁度 主成分 参考语义细分法U461.4 A 10.19620/j.cnki.1000-3703.20170435中图分类号: 文献标识码: DOI: Analysis and Evaluation of Power Window Sound Quality in Cars

Lai Shiyang1, Xia Xiaojun2, Xu Zhongming3, Peng Lihui3 1. Chongqing Vocational Institute of Engineering, Chongqing 402260; 2. National Bus Quality Supervision & Inspection ( Center, Chongqing Vehicle Test & Research Institute Co., Ltd., Chongqing 401122; 3. Chongqing University, Chongqing 400030) Abstract The binaural sound signal of passenger car collected at driver’s ears during the windows up and down was【 】selected as the object to calculate and analyze its psychoacoustic parameters. The comprehensive evaluation index Psychoacoustic Annoyance (PA) was introduced to extract the key objective parameters that influence the quality of sound samples with the combination of correlation analysis and principal component analysis. Subjective test was carried out via semantic differential method, and validity analysis of the data was completed. The result obtained by subjective test is consistant with the result obtained by objective analysis, which certifies that fluctuation strength, binaural loudness and sharpness are the pivotal metrics to affect subjective perception of window lift sound. The research results prove validity of the sound quality objective evaluation and analysis method based on PA. Key words: Window lift, Sound quality, Psychoacoustic annoyance, Principal component, Semantic differential method

前言

电动车窗是现代轿车车门系统的标准部件,汽车玻璃升降系统是电动车窗的必备结构,可使汽车具备良好的密封性和防盗性,但其周围存在大量零件,运动复杂,使用过程中常产生噪声,甚至出现异响,对车内人员主观

NVH听觉感受影响较大。随着人们对 性能要求的提升,消费者对于汽车的使用性能和质量好坏的评判方式除通过驾驶体验以外,车内声品质也已成为测评指标之一,不仅要求车内噪声满足相关法规要求,还需要具有较好的 车内听觉舒适性[1]。因此,对汽车玻璃升降系统进行研究十分必要。目前,国内外对车窗升降系统的研究主要在结构优化以及改进车窗升档降过程中的异响和某部件的声品质[2-3],而对该系统运行时的车内声品质的研究较少。探索该类声信号对乘员的主观感受起关键作用的特性,进而有针对性地对结构加以改进来提高声品质有重要意义。

本文对车窗升降过程中声品质进行整体测评和分析,旨在找出车窗升降系统声品质的影响因素。利用试

6 2

验采集 款汽车分别在 种工况下车窗玻璃升降的声样本数据,计算各声样本的客观参量,通过差异性分析得

出造成听觉差异的主要客观参量,通过主成分分析得到其主成分综合模型。引用综合评价指标心理声学烦躁度对声样本进行客观评价分析,得出影响车窗玻璃升降烦躁度的主要客观参量。最后采用参考语义细分法进行了主观试验,验证了客观评价分析的结果和思路。

2 车窗玻璃升降声采集及预处理

Binaural Microphone Type

试验采用双耳麦克风(

4101) 6 1

、通道数据采集器和数据处理软件,如图 所示。

20 mV/Pa, 65 536 Hz

设置传感器精度为 采样频率为 。 GB/T 18697—2002

参照 《声学汽车车内噪声测量

6

方法》,试验在安静的开阔场地进行,分别采集 辆不同品牌的家用轿车前窗玻璃升降声信号。在每辆车的试验中,驾驶员戴上双耳麦克风,关闭所有车窗玻璃后,分别测量前、后车窗玻璃下降和上升的声信号,每个工况

2

的测试操作连续重复 次。截取效果连续完整、外界噪声少的玻璃车窗升降声

3.6 s, 6

信号,每个信号时长为 得到 辆车前、后车窗在下

24

降、上升工况下的声样本 个,每个声样本包含左、右耳通道的声信号。通过频谱分析得到声样本的能量分

2

布如图 所示,可以看出,车窗玻璃升降过程的声能量

3 kHz

较为集中地分布在 以下频段,汽车车窗玻璃上升、下降的声信号均为非稳态类信号。

3 声品质客观分析与评价 3.1 客观参量计算

对客观参量的计算和分析可以消除个体听觉感受间的差别,对声信号造成的主观感受差别进行定量体现[4- 5]。结合各声样本的双耳通道测试结果,计算各声

A

样本的 计权声压级、双耳响度、粗糙度、尖锐度和抖

5 1 2

动度等 个声品质客观参量,如表 、表 所示。

3.2 差异化分析

各声样本带给人们的听觉感受存在差异,为研究导致这种差异的参量,运用多变量差异比较法进行探讨。由于各客观参量间的量度范围和数值差异较大,为便于不同参数间的分析和比较,对其进行归一化处理:

y = x max( ) 1) x ( i i i

式中, xi为客观参量原始值; yi为归一化后的值。

将归一化处理后的数据进行方差分析,结果见3 4

表 、表 。 3 4

从表 、表 可以看出,在车窗玻璃下降和上升过程

A

中,双耳响度、抖动度的差异性最大,粗糙度其次, 计权声压级、尖锐度的差异性最小。即双耳响度、抖动度和粗糙度是影响车窗玻璃下降、上升过程给人听觉差异

3 4

的主要客观参量。对比表 、表 可以看出,与上升过程相比,车窗玻璃下降过程中抖动度差异性更大,说明该阶段低频部分的声音能量抖动更加明显。

3.3 烦躁度分析

Psychoacoustic Annoyance,PA)心理声学烦躁度( 是一个综合评价指标,通常与客观参量一起评价声品质,在不进行成本较高的主观评价试验时,心理声学烦躁度模型可以对人们对于声样本的主观偏好性进行简单预测,其定义为[6]:

)

= N( 1+ + 2) PA WW 2 2 ( S FR

= 0.25(1- 1.75) lg( + 10), > 1.75

W N S S

= 0, ≤ 1.75 3)

W S S

= 2.18( 0.4F + 0.6R) N0.4 4)

W ( FR式中, N为响度; S为尖锐度; R为粗糙度; F为抖动度。

PA值越高,说明该声样本的偏好性越低。计算出

5

各个声样本的PA值度如表 所示。

5

由表 可以看出,每辆汽车车窗玻璃升降的声品质均有差别,同一辆车的前、后车窗玻璃声品质差别较

B

小。从心理声学烦躁度来看,车的车窗玻璃升降的声

D

品质相对最差, 车相对最好,另外,车窗玻璃上升、下 可以看出,车窗玻璃上升、下降过程中:双耳响度、抖动度与综合评判指标PA显著相关,是主要影响参量。

3.5 主成分分析

根据参量间的相关分析结果可以看出,部分变量之PA间直接相关性较强,存在信息上的重叠,与 值的相关受到相互影响,因此需要进行降维处理,使其中每个主成分都能够反映原始变量的大部分信息,且所含信息互不重复,以得出各参量对样本信息的表现能力。

8 9

下降和上升信号的主成分分析结果如表 、表 所

1

示,主成分个数提取原则为主成分对应的特征值大于

2

的前m个主成分,因此,两过程均提取前 个主成分。

10 10

初始因子载荷矩阵如表 所示。从表 可以看

1

出,车窗玻璃下降和上升过程中,第 主成分都反映了

A 4

计权声压级、双耳响度、尖锐度和抖动度这 个指标,

2

而粗糙度都在第 主成分中得以表达。 A

式中, ZdB、ZN、ZS、ZR、ZF分别为 计权声压级、双耳响度、尖锐度、粗糙度、抖动度等指标标准化后的值。

A

从模型可以看出, 计权声压级和粗糙度对车窗玻 璃升降过程声信号主成分的贡献量最低;在相关性分析的基础上进一步得出尖锐度对声样本的信息反映也有重要作用。

4 声品质主观评价及分析

为了验证客观分析的结论,以主观评价试验加以分析。

4.1 主观评价试验

6

选用参考语义细分法,对 辆车的前、后车窗玻璃

24

下降和上升工况的 个声样本进行主观评测。参考语义细分法的参考样本选择有两种方法[8]:通过样本的物理特性参量值,选出各参量处于全体样本中间位置的声样本作为参考样本;粗评样本,从全体样本中选择处于中间区域的声样本作为参考样本。由于已经计算出各

1

参量值,因此采用第 种方法。分别计算出升、降时各

12

个声样本各参量的平均值,依据客观参量结果,下降

A F

过程选择 车,上升过程选择 车,分别作为下降和上升过程中的参考样本。

110

对 人进行了题为“您认为下题中的哪个词汇更能描述车窗玻璃升降过程的声音”的线上问卷调查[9]。

3

针对响度的描述,设置了“喧嚣的”“响亮的”“吵闹的”个词汇;尖锐度描述设置了“揪心的”“尖锐的”“刺耳的”;抖动度描述设置了“抖晃的”“震颤的”“波动的”;主观烦恼度则设置了“讨厌的”“烦人的”“烦恼的”等词

100

汇。对统计结果去除无效问卷后随机选用了 份调查结果,分别确定了“吵闹的”“刺耳的”“波动的”“烦恼

4

的”个词汇描述响度、尖锐度、抖动度、以及综合评价烦恼度。每一项形容词在评测时都包括“异常”“很”“比

7

较”“一样”“比较不”“很不”“毫不”等共 种程度,分别

7~1

赋予 分。

26 2

选取 名试验人员[10],分 次分别对汽车车窗玻璃上升、下降过程的声样本进行评价。试验者均为在校学

8 12

生,其中女生 名,从事振动噪声方向研究的学生名。试验前对参与者进行了听音培训和试验过程解释,培训中考察参与者对评价参量的理解准确度,以保证数据的有效性。

4.2 主观评价试验数据处理

在主观评价试验中,评价时周边环境的变化、评价者的心理波动及声样本的相似性干扰等都会对主观评价的结果造成影响而导致错误,所以,在完成主观评价试验后,以统计方法对评价的结果进行有效性的检验十分必要[7]。在参考语义细分法中,有效性高的评价结果之间应该存在较好的相关性。本文采用几何平均相关

方法进行数据有效性的判定[11],相关系数分析结果如表

11

所示。其中相关系数很低的数据应剔除,下降、上升

12.31% 13.08%

过程中整体剔除率分别为 和 。满足在一

10%~20%[

般评价中,数据剔除 12]的经验要求。说明“吵

4

闹的”“刺耳的”“波动的”“烦恼的”个描述词汇能够较为准确地描述对应的客观参量,试验结果可信度高。无效数据剔除后,重新得到每个参量的评价数据,从而得

12 13

到参考语义细分法的最终得分,如表 、表 所示。 3

主要客观参数与主观烦恼度的对比如图 所示,

3

可以看出,所分析个客观参量与主观感受有着紧密联系,是声信息特性的主要表现参数。主、客相关性

14

分析结果如表 所示,主观评价结果中,车窗玻璃下降、上升过程中,除抖动度、响度对主观烦恼度有显著影响外,尖锐度对主观烦恼度的影响也很明显,也印证了主成分析的结果,说明本文采用的客观评价分析方法正确。

本文以汽车车窗升、降时车内声信号为研究对象,综合差异性分析、相关性分析和主成分分析手段,提出了基于心理声学烦躁度指标的声品质客观评价与分析方法,通过基于语义细分法的主观评价试验对客观分析方法进行了验证,并得出此类声信号对人主观感受起关键作用的客观参量:抖动度、响度、尖锐度。与传统的主观评审试验相比,基于信号本身的客观声品质评价可大幅降低时间与物力成本,可为前期声品质设计与优化提供参考。

参考文献

[1] . [D]. : ,张芳 汽车喇叭声品质评价与分析 重庆 重庆大学2012. [2] .聂永红 基于声品质的汽车内部噪声有源控制方法研究[D]. : , 2013.长沙 湖南大学[3] Gaia V, Francesca D P, Paola F. Psychoacoustic Analysis of Power Windows Sounds: Correlation Between Subjective and Objective Evaluations[J]. Applied Acoustics, 2018, 134: 160-170. [4] Bernardi G, van Waterschoot T, Wouters J, et al. Subjective and Objective Sound- Quality Evaluation of Adaptive Feedback Cancellation Algorithms[J]. IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, 2018, 26(5): 1010-1024. [5] .张亮 基于神经网络的摩托车噪声品质评价及其改进研[D]. : , 2010.究 重庆 重庆大学[6] Di G Q, Chen X W, Song K, et al. Improvement of Zwicker’s Psychoacoustic Annoyance Model Aiming at Tonal Noises [J]. Applied Acoustics, 2016, 105: 164-170. [7] , , , .徐中明 夏小均 贺岩松 等 汽车发动机启动声品质评价[J]. , 2014, 33(11): 142-147.与分析 振动与冲击[8] . [D]. :张宝龙 声品质主观评价语义细分法研究 上海 同济, 2005.大学[9] Nicolas C. A Semantic Differential Design Especially Developed for the Evaluation of Interior Car Sounds[J]. The Journal of the Acoustical Society of America, 1999, 105(2): 1280. [10] , , , .徐中明 张瑜 刘建利 等 汽车雨刮系统噪声品质分析[J]. , 2014, 36(8): 1009-1013.汽车工程[11] , , .毛东兴 俞悟周 王佐民 声品质成对比较主观评价的数[J]. , 2005, 30(5): 468-472.据检验及判据 声学学报[12] , , , .夏小均 徐中明 严涛 等 基于小波熵的非稳态声品质[J]. , 2016, 35(14): 83-89.评价参数研究 振动与冲击(责任编辑 斛畔) 2017 4 21修改稿收到日期为 年 月 日。

图 声信号采集试验仪器

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