非平穩(wěn)車輛噪聲心理聲學(xué)智能評價(jià)方法研究.pdf

1、　　聲品質(zhì)評價(jià)作為一種新的評價(jià)手段，由于其評價(jià)結(jié)果和人的主觀評價(jià)結(jié)果更加符合，所以已經(jīng)被用于車輛噪聲評價(jià)過程。但目前聲品質(zhì)評價(jià)理論尚不成熟，仍處于廣泛的探討中。由于技術(shù)和商業(yè)保密的原因，一些聲品質(zhì)方面的研究成果尚未完全公開。因此，開展基于人體聽覺感知的非平穩(wěn)車輛噪聲評價(jià)方法研究具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。
　　本文在前人研究的基礎(chǔ)上，考慮人耳的聽覺特征，提出了一種基于聲音能量特征的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聲品質(zhì)評價(jià)模型。首先對聲品質(zhì)的概念和相關(guān)的

2、心理聲學(xué)評價(jià)參數(shù)進(jìn)行了研究，分析確定了影響響度、尖銳度和粗糙度等參數(shù)的特征因素。針對車輛低頻加速噪聲信號，對短時(shí)傅里葉變換(STFT)、維格納-威爾分布(WVD)、小波變換(WT)和希爾伯特黃變換(HHT)等時(shí)頻分析方法進(jìn)行了比較研究。結(jié)果表明小波包分析所得的信號分量特征頻帶和人耳聽覺特征吻合，因此更適合非平穩(wěn)車輛噪聲的時(shí)頻特征提取。參考人耳特征頻帶劃分規(guī)律，選用db35小波將信號劃分為21個(gè)特征頻帶，以50ms為時(shí)間間隔劃分時(shí)域，分別

3、提取各時(shí)頻區(qū)域能量及其濾波后低頻包絡(luò)信號的能量特征。以兩種能量特征為輸入，以傳統(tǒng)算法計(jì)算得到的心理聲學(xué)評價(jià)參數(shù)結(jié)果為輸出，采用 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別建立非平穩(wěn)車輛噪聲響度、尖銳度和粗糙度智能評價(jià)模型。最后通過調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和參數(shù)來優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)性能，對所建模型的有效性進(jìn)行分析驗(yàn)證。
　　驗(yàn)證結(jié)果表明：對非平穩(wěn)車輛噪聲信號而言，采用本文所提出的聲品質(zhì)智能評價(jià)模型得出的響度、尖銳度和粗糙度誤差均在10%以下，響度和尖銳度誤差甚至可以