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電機(jī)加速噪聲的粗糙感問(wèn)題排查

2022-01-07 23:57:45·  來(lái)源：海德聲科 HEAD acoustics  
　
在文章《再下一城：ECMA引用HEAD專利算法形成粗糙度標(biāo)準(zhǔn)》中，我們介紹了HEAD的專利算法Roughness (Hearing Model)被納入ECMA 418-2的情況，而《ECMA 418粗糙度
在文章《再下一城：ECMA引用HEAD專利算法形成粗糙度標(biāo)準(zhǔn)》中，我們介紹了HEAD的專利算法Roughness (Hearing Model)被納入ECMA 418-2的情況，而《ECMA 418粗糙度計(jì)算方法解讀》一文則詳細(xì)講述了該算法的細(xì)節(jié)。本文將結(jié)合Roughness (Hearing Model)和Modulation算法，針對(duì)電機(jī)升速過(guò)程中，某些轉(zhuǎn)速下噪聲存在粗糙感的問(wèn)題，進(jìn)行分析排查，并使用Sound Engineering進(jìn)行虛擬優(yōu)化及評(píng)估。
問(wèn)題背景介紹
該升速過(guò)程中FFT vs. Time如下圖所示：


圖1 FFT vs. Time
從音頻中我們可以聽(tīng)到，在某些轉(zhuǎn)速下，電機(jī)的噪聲存在一定的粗糙感，比較明顯的有0~2s、16~18s等。
Roughness計(jì)算
Roughness為計(jì)算聲品質(zhì)中粗糙度的心理聲學(xué)參數(shù)，可以表征和衡量該電機(jī)加速過(guò)程中聲音的粗糙感。
圖2的上圖為Roughness （Hearing Model）vs. Time 計(jì)算結(jié)果。在0~2s、16~18s、26~28s等處粗糙度有峰值，這與聽(tīng)感很吻合。
圖2的下為Specific Roughness（Hearing Model）vs. Time的計(jì)算結(jié)果，可以看到圖2上圖粗糙度較大的時(shí)刻，特征粗糙度的頻譜分布。

圖2 粗糙度計(jì)算結(jié)果
粗糙度較大處的緣由分析
下面將以16~18s（圖2中的2點(diǎn)）的粗糙度感受為例，進(jìn)行問(wèn)題排查。同時(shí)計(jì)算Specific Roughness（Hearing Model）vs. Time和Modulation Spectrum vs. Band（圖3），可以看出16~18s之間的粗糙度較大的問(wèn)題，是由于1250Hz附近存在約70Hz的調(diào)制產(chǎn)生的。

圖3 特征粗糙度和調(diào)制譜
通過(guò)下圖的FFT vs. Time圖譜，尋找70hz調(diào)制頻率的問(wèn)題所在?？梢钥闯?6~18s之間、1250Hz附近處，存在相差約70hz的成分，且幅值較大（1166Hz、1236Hz和1307Hz）。若想降低此處的粗糙感，則需改善該處的頻譜成分。


圖4 FFT vs. Time的頻譜成分
其他特征粗糙度較大的頻譜點(diǎn)
除了上述16~18s的頻譜點(diǎn)，其他特征粗糙度較大的頻譜點(diǎn)也可通過(guò)計(jì)算FFT vs. Time（圖5上左）、Specific Roughness（Hearing Model）vs. Time（圖5上右）和Modulation Spectrum vs. Band（圖5下）等查看各個(gè)特征粗糙度大的緣由。如圖中1.27s（1點(diǎn)）處，是由于同時(shí)存在1277hz、1324hz和1365hz的頻率，且幅值較大造成的（三個(gè)頻率相差約35hz，從調(diào)制譜上也可以看出35hz的調(diào)制頻率）。
圖5 各個(gè)特征粗糙度較大處的問(wèn)題分析
基于Sound Engineering的粗糙度優(yōu)化預(yù)測(cè)
對(duì)于特征粗糙度較大的頻譜點(diǎn)，可以使用ArtemiS SUITE的Sound Engineering進(jìn)行虛擬的優(yōu)化預(yù)測(cè)。如17s處（2點(diǎn)），通過(guò)Eraser或Brush功能，虛擬優(yōu)化1160Hz和1300Hz附近的成分（1230Hz為電機(jī)主階次），優(yōu)化后回放的粗糙感明顯下降。
圖6 Sound Engineering虛擬優(yōu)化
優(yōu)化的Sound 音頻： 進(jìn)度條 00:00 / 00:35
將虛擬優(yōu)化的聲音保持成hdf文件，與原文件進(jìn)行特征粗糙度對(duì)比分析，如圖7所示，在16~18s處1250Hz的特征粗糙度明顯下降。
圖7 虛擬優(yōu)化前后特征粗糙度對(duì)比
同時(shí)計(jì)算升速過(guò)程中整體的粗糙度結(jié)果，如下圖8所示，16~18s的粗糙度也有明顯的降低。

圖8 粗糙度虛擬優(yōu)化前后對(duì)比
小結(jié)：
  • 基于Hearing Model的Roughness算法，可以較好地表征人體聽(tīng)感中的粗糙感；
  • 結(jié)合Roughness（Hearing Model）、Modulation Spectrum等算法，可以細(xì)致地分析造成特征粗糙度較大的原因；
  • 使用Sound Engineering，可以虛擬優(yōu)化特征粗糙度較大處的頻率成分，進(jìn)而通過(guò)聆聽(tīng)和數(shù)值計(jì)算，評(píng)估虛擬優(yōu)化的效果，為后續(xù)實(shí)物改進(jìn)提供一定的支撐。
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