综合改进复解析小波方法的汽车关门声声品质预测研究

发布时间：2020-08-09 19:33

【摘要】：随着国内汽车工业的发展,汽车NVH性能越来越受到车企和消费者的关注,而在汽车NVH中,声品质开始被各大车企作为一个研究的重点。目前声品质的研究已逐步开始从稳态转移到非稳态。对于非稳态声品质的研究,传统适用于稳态的心理学参数已不能够表现非稳态信号的特征,势必会对声品质的预测精度产生很大影响。针对这个问题,目前国内外学者采用一系列时频分析方法来提取声样本信号特征来作为评价参数,其中声音信号的特征参数的选取是关键。论文主要的研究内容有:(1)针对传统客观心理学参数对非稳态汽车声品质预测的不足,提出以时频信号方法处理的声音信号特征作为客观参数预测汽车关门声声品质,并与传统客观心理学参数的预测方法进行对比分析和效果验证。(2)利用EMD与复解析小波相结合的方式提取声音信号特征参数,首先利用EMD将信号分解为固有模态函数(intrinsic mode function,IMF),并选取有效IMF分量,基于有效IMF的频谱图对反应人耳听觉的临界频率带划分若干频率段,作为复解析小波母波的频率成分;然后利用复解析小波将声信号分解成若干个信号分量,并计算各个信号分量计权后的能量比作为声音信号的特征向量。(3)最后利用EMD和复解析小波分解提取计权后的信号能量比系数作为客观参量以及BP神经网络作为数学模型来预测声品质,对比分析哪一种方法适用于冲击性声样本的声品质预测。本文以汽车关门声作为数据样本,利用时频处理方法对汽车关门声声品质的客观评价参数和预测方法做出研究,利用EMD分解提取频率成分,优化复解析小波的分解过程,并比较分析了两种时频方法提取的客观参数对于预测冲击性样本声品质的优劣性,同样提取心理声学客观参数与之对比。结果表明,基于时频方法提取的信号特征较心理学客观参数更适宜于非稳态噪声声品质的评价。复解析小波变换提取的能量特征参数方法相比于传统心理学参数以及基于EMD分解提取的能量特征参数对汽车关门声声品质有较好的预测效果。
【学位授予单位】：湖南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：U467.493;U463.834
【图文】：

耳机,听觉特性,掩蔽效应

最大且真实的还原了人真实的听觉特性，并记录下来。同时为了最大限度还原记逡逑录下来的声音样本在人耳的真实听觉，采用ＨＤ６５０型高保真耳机，该耳机配有功逡逑率放大器而且充分考虑了人耳的掩蔽效应和双耳特性。人工头ＨＭＳ邋ＩＩＩ如图２．１，逡逑ＨＤ６５０型高保真耳机如图２．２。逡逑曑逡逑图２．１人工头ＨＭＳ邋１１１逦图２．２ＨＤ６５０型耳机逡逑

响度,纯音,等响曲线,心理

同响的１０００／／ｚ纯音声压级为响度级，其单位为方。例如，当１０００／／ｚ纯音的声压逡逑级为８０此时，存在一个声音与之同响，则不论此声音的声压级为多少，则此声逡逑音的响度级即为８０方。等响曲线如图２．３所示。从图上可知，不同声强级，频率逡逑的声音的响度级可能相同，即给人感觉相同。逡逑响度的单位为ｓｏｎｅ，定义１０００他、４０洲纯音的响度为ｌｓｏｎｅ，目前较为常逡逑用的响度为Ｚｗｉｃｋｅｒ的响度模型（ＩＳ０５３２），此响度模型是基于临界频带进行计逡逑算。特征响度单位为．ｖｍ％邋／逦，特征响度跟绝对听阀下的激励和基准声强下的逡逑激励有关，计算公式为逡逑（ｅ邋Ｖ２Ｔｒ逦ｆ邋Ｙ＇２３邋＂逡逑＾邋＝邋０．０８逦０．５邋＋邋０．５—逦－１逦（２．４）逡逑）邋Ｖ逦ＥＴｑ邋＞逡逑１２逡逑

逦逦逡逑式中：Ｆ为抖动度，／。＝４份为调制基频。逡逑２．６．２稳态与非稳态时域客观参数对比逡逑在对上一小节几种传统心理学客观参数的介绍中可以发现，不论是响度，尖逡逑锐度，粗糙度等都是基于临界频率带进行计算的，与单频带内特征响度有关。如逡逑果是稳态噪声任意时刻的频率成分差不多一样，而对于非稳态噪声，特别是关门逡逑声，其频率成分可能就存在那零点几秒，在基于频域进行计算取平均值时，其描逡逑述人主观程度的准确程度就会有所降低，甚至是不准。因此，在接下来几章会给逡逑出基于时频方法提取的特征，现给出稳态与非稳态的几种心理学参数的时域图进逡逑行对比。逡逑如图２．４、２．５、２．６分别给出的是响度、尖锐度、粗糙度随时间变化的图形，逡逑右图是关门声，左图是稳态噪声，从图中可以看出差别，在稳态图中几种心理学逡逑参数基本在一定幅度内不会改变，而关门声会在３秒左右产生急剧变化，在对频逡逑域取均值计算就不会那么准确，说明进行时频方法提取非稳态噪声样本特征的必逡逑要性。逡逑

【参考文献】