近日，上海工程技術(shù)大學(xué)NVH團隊與申達科技股份有限公司團隊合作，在國內(nèi)EI學(xué)術(shù)期刊《汽車工程》（Automotive Engineering）上發(fā)表了題為《車內(nèi)聲場分區(qū)控制算法研究綜述》的論文。文章綜述了車內(nèi)聲場分區(qū)控制算法及其應(yīng)用的研究進展，分析了聲場分區(qū)技術(shù)的理論基礎(chǔ)、算法原理、應(yīng)用實例和發(fā)展趨勢，探討了當(dāng)前該技術(shù)面臨的挑戰(zhàn)及解決方法，旨在為提升汽車車內(nèi)聲學(xué)體驗提供研究參考。

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1. 內(nèi)容摘要

在汽車智能化進程中，車內(nèi)聲場分區(qū)控制技術(shù)在提升用戶座艙的聲學(xué)體驗方面起著重要作用。本文對車內(nèi)聲場分區(qū)控制算法及應(yīng)用進行了全面綜述。首先介紹了該技術(shù)的提出背景和理論基礎(chǔ)；然后深入分析了各類聲場分區(qū)控制算法的發(fā)展脈絡(luò)、控制原理及算法特點；最后基于現(xiàn)有研究進展，展望了聲場分區(qū)控制技術(shù)在提高重放精度、算法魯棒性以及聲場均勻分布等方面的發(fā)展?jié)摿?，并探討了限制該技術(shù)在車內(nèi)廣泛應(yīng)用的一系列問題及解決方法。本綜述旨在為車內(nèi)聲場分區(qū)控制的進一步研究提供參考，進而推動該技術(shù)在汽車領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用。

2. 聲場分區(qū)基礎(chǔ)理論

聲場分區(qū)控制技術(shù)的核心是通過算法和DSP處理音頻信號，使揚聲器陣列發(fā)出的聲波在目標(biāo)區(qū)域內(nèi)實現(xiàn)特定的干涉，從而將空間內(nèi)的聲場進行區(qū)域化管理，達到聲場分區(qū)控制的目的。圖1中，兩個區(qū)域分別表示明區(qū)（Bright Zone，BZ）和暗區(qū)（Dark Zone，DZ）。明區(qū)是需要重現(xiàn)目標(biāo)音頻信號的區(qū)域，暗區(qū)是不需要重現(xiàn)目標(biāo)音頻信號的區(qū)域。

圖1　聲場分區(qū)技術(shù)的基本框架圖

聲場分區(qū)控制的關(guān)鍵在于求解揚聲器的輸入權(quán)向量，以使得明區(qū)的重建聲壓盡可能大，而暗區(qū)的重建聲壓盡可能小。為了更好地評價聲場分區(qū)控制方法的效果，通常使用聲學(xué)對比度和歸一化再現(xiàn)誤差兩個指標(biāo)對聲場分區(qū)控制效果進行評價。其中，聲學(xué)對比度表示明暗區(qū)之間聲能比的對數(shù)值，是衡量聲場分區(qū)控制效果的重要指標(biāo)，歸一化再現(xiàn)誤差用來評估明區(qū)中再現(xiàn)聲場的準(zhǔn)確度，通過測量所得到的明區(qū)控制點信號與明區(qū)所期望的控制點信號之間的差值獲得。

3. 聲場分區(qū)控制方法 

聲場分區(qū)控制方法主要分為頻域和時域兩大類，每種方法通過不同的策略實現(xiàn)明區(qū)和暗區(qū)的聲場控制，以滿足車內(nèi)不同區(qū)域的音頻需求。

在頻域中，聲場分區(qū)控制算法主要分為 3 種。第 1 種是旨在再現(xiàn)目標(biāo)區(qū)域聲壓的算法，例如壓力匹配。該方法通過最小化目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的聲壓誤差，使明區(qū)的聲場盡可能接近期望值。其核心是調(diào)整揚聲器的輸入信號，以最小化目標(biāo)區(qū)域的聲壓與期望聲壓之間的差異。這種方法在明區(qū)的聲場重建效果較好，但在暗區(qū)的聲壓抑制能力有限，導(dǎo)致明暗區(qū)之間的聲學(xué)對比度較低。第2種是控制目標(biāo)區(qū)域聲能量的算法，如聲學(xué)對比度最大化和能量差最大化，通過研究適當(dāng)?shù)目刂扑惴?，控制現(xiàn)有揚聲器陣列中每個揚聲器的輸出，將聲能量集中在明區(qū)，同時在暗區(qū)盡可能抑制聲能量，以實現(xiàn)聲場分區(qū)。第 3 種方法是上述兩種算法的結(jié)合，通過引入權(quán)重因子，在最大化聲學(xué)對比度和最小化明區(qū)聲場重建誤差之間進行平衡，以獲得最優(yōu)解。

圖2 不同控制算法效果對比

時域聲場分區(qū)控制方法通過優(yōu)化揚聲器陣列的數(shù)字濾波器系數(shù)，直接在時域內(nèi)實現(xiàn)聲場分區(qū)。其中，寬頻帶聲學(xué)對比度控制法通過直接在時域內(nèi)優(yōu)化濾波器系數(shù)，最大化明區(qū)與暗區(qū)的聲學(xué)對比度。該方法將聲學(xué)對比度最大化問題轉(zhuǎn)化為一個時域數(shù)字濾波問題，通過計算每個揚聲器所需的數(shù)字濾波器系數(shù)來實現(xiàn)聲場分區(qū)。這類方法適用于復(fù)雜的音頻場景，通過引入不同的約束條件，如頻率響應(yīng)變動、響應(yīng)差異、響應(yīng)趨勢估計和空間均勻性約束，進一步優(yōu)化了頻率響應(yīng)的均勻性和聲場的均勻性。雖然這些方法在計算復(fù)雜度上較高，但能夠提供更好的聲學(xué)性能和用戶體驗。在實際應(yīng)用中，可以根據(jù)具體需求選擇合適的時域聲場分區(qū)控制方法，以實現(xiàn)最佳的聲場分區(qū)效果。

圖3 不同控制算法效果對比

4. 聲場分區(qū)應(yīng)用實例

聲場分區(qū)技術(shù)在多個實際應(yīng)用場景中得到了廣泛探索和應(yīng)用，主要集中在飛機座椅、汽車頭枕揚聲器、車內(nèi)多區(qū)域聲場控制以及車頂揚聲器陣列等方面。在飛機座椅應(yīng)用中，通過在頭枕上安裝緊密間隔的揚聲器陣列，并利用麥克風(fēng)定義明區(qū)和暗區(qū)，實現(xiàn)了個性化音頻控制，但在高頻段由于聲波干擾導(dǎo)致暗區(qū)只能實現(xiàn)局部衰減。在汽車領(lǐng)域，智己汽車的LS7車型通過8個頭枕揚聲器實現(xiàn)了獨立聲區(qū)控制，提供全車共享、頭枕專享和智能選區(qū)三種模式，為乘客提供了個性化的音頻體驗，但需要考慮揚聲器的尺寸和隱藏式設(shè)計以提高舒適度。此外，車內(nèi)多區(qū)域聲場分區(qū)應(yīng)用通過汽車揚聲器陣列和頭枕揚聲器陣列分別控制低頻和高頻，實現(xiàn)了較好的聲學(xué)對比度，但在后排座椅區(qū)域的對比度表現(xiàn)不佳，需要進一步優(yōu)化。車頂揚聲器陣列的應(yīng)用則通過在車頂安裝8個獨立源的陣列，拓展了音頻帶寬，實現(xiàn)了更好的音頻控制，尤其在200~1000 Hz頻段表現(xiàn)優(yōu)異，但在更高頻率上需要優(yōu)化揚聲器的安裝位置以提升性能。這些應(yīng)用實例展示了聲場分區(qū)技術(shù)在提供個性化音頻體驗和聲學(xué)隔離方面的潛力，同時也暴露出一些挑戰(zhàn)，如高頻干擾、明暗區(qū)對比度不足、揚聲器布置和數(shù)量對系統(tǒng)性能的影響，以及自適應(yīng)系統(tǒng)的魯棒性問題。

圖4 車內(nèi)揚聲器和傳聲器布置圖

5. 發(fā)展趨勢展望

車內(nèi)聲場分區(qū)控制技術(shù)正朝著智能化、高效化和實用化的方向發(fā)展。未來，智能算法與傳統(tǒng)聲場控制算法的深度融合將顯著提升系統(tǒng)的適應(yīng)性和控制精度，使其能夠更智能地應(yīng)對復(fù)雜的車內(nèi)聲學(xué)環(huán)境。同時，通過控制波場而非僅依賴離散點控制，有望實現(xiàn)更均勻的聲壓分布，提高聲場分區(qū)的穩(wěn)定性和一致性。此外，研究將探索利用揚聲器陣列創(chuàng)建多個獨立音區(qū)，以滿足車內(nèi)不同乘客的多樣化音頻需求。提高算法的魯棒性，使其在復(fù)雜多變的聲學(xué)環(huán)境中保持高效性能，也是未來研究的重點。最后，為了推動該技術(shù)在更多車型中的普及，降低成本和提升系統(tǒng)兼容性將成為亟待解決的關(guān)鍵問題。這些發(fā)展趨勢將共同推動車內(nèi)聲場分區(qū)控制技術(shù)的進步，為用戶提供更加個性化、高質(zhì)量的音頻體驗。

6. 結(jié)論

聲場分區(qū)技術(shù)作為聲學(xué)控制領(lǐng)域的重要分支，有著廣泛的應(yīng)用前景。本文在相關(guān)文獻的基礎(chǔ)上，簡述了聲場分區(qū)控制技術(shù)的研究進展，闡述了該技術(shù)在推動聲場控制研究方面的背景和重要性；對聲場分區(qū)技術(shù)的原理和算法進行了分類和歸納；根據(jù)實際應(yīng)用需求，對未來的發(fā)展趨勢進行了分析和研判?？傮w而言，未來車內(nèi)聲場分區(qū)研究的發(fā)展方向?qū)⒆⒅靥岣呦到y(tǒng)的適應(yīng)性和智能化水平，以應(yīng)對科技和產(chǎn)業(yè)的迅猛發(fā)展，為實際車內(nèi)應(yīng)用提供更為可靠和高效的解決方案。

7. 致謝

本文得到國家自然科學(xué)基金項目（No.52172371）、上海市優(yōu)秀學(xué)術(shù)帶頭人項目（No. 21XD1401100）、上海市新能源汽車振動噪聲評價與控制專業(yè)技術(shù)服務(wù)平臺基金資助項目（No. 18DZ2295900）資助。