為何要開發(fā)聲品質(zhì)函數(shù)？

作為人體真實聽覺感受的度量指標，聲品質(zhì)將直接影響顧客對車輛的整體評價。要想開發(fā)出聲品質(zhì)較好的車輛，就要進行開發(fā)聲品質(zhì)函數(shù)的開發(fā)。雖其流程稍復(fù)雜，但重要性不言而喻，故必將逐步成為NVH領(lǐng)域的一大熱門分支。

聲品質(zhì)的評價方法有聽審測試（Jury Testing）和心理聲學(xué)參數(shù)(Psychoacoustics Parameters)計算兩種。聽審測試讓評估者直接聆聽并評估采集到的高保真雙耳聲學(xué)信號，是最可靠的聲品質(zhì)評估方式。但聽審測試對人員、時間等有一定的要求，費事費力，且可重復(fù)性差。心理聲學(xué)參數(shù)作為連接物理學(xué)和心理學(xué)的橋梁，用一系列參數(shù)對聲音進行人體感觀的分析描述，如響度（Loudness）、尖銳度（Sharpness）、粗糙度（Roughness），以及海德聲科的專利算法聽覺相關(guān)性分析（Relative approach）等，但給出的曲線或數(shù)值，并不能直接反應(yīng)人體對聲音的評價，如極好、好、滿意、差、很差等。

為此，將聽審測試結(jié)果與心理聲學(xué)參數(shù)建立起對應(yīng)關(guān)系，用心理聲學(xué)參數(shù)替代聽審測試就顯得很有必要。此過程即為Sound quality metrics的開發(fā)。
總體開發(fā)流程介紹

開發(fā)聲品質(zhì)函數(shù)的開發(fā)流程如下圖。



聲音采集：對關(guān)注的聲音進行采集，因要考慮肩部、頭部和耳廓等對聲音的濾波作用，一般使用人工頭對聲音進行采集。
聽審測試：組織人員通過主觀評價系統(tǒng)，如SQuare，對人工頭采集的聲音進行回放并評分。
心理聲學(xué)參數(shù)計算：選擇合適的參數(shù)進行計算，如Loudness、Sharpness或Relative approach，并根據(jù)聲音特征（Sound patterns）形成單值(Single value)來反應(yīng)該聲音特征，如Loudness ratios。
建模分析：選用合適算法，如多元回歸分析，將心理聲學(xué)參數(shù)的單值結(jié)果和主觀評價的評分結(jié)果，建立起對應(yīng)關(guān)系。
魯棒分析：用更多車輛聲品質(zhì)的數(shù)據(jù)對建好的模型進行魯棒分析，驗證模型的準確性。
經(jīng)過驗證的開發(fā)聲品質(zhì)函數(shù)即可用作后期的聲品質(zhì)評估，如評估對標車型、了解自己車型各方面聲品質(zhì)的強弱等。

聲品質(zhì)函數(shù)開發(fā)詳細流程

定義研究的問題

聲品質(zhì)函數(shù)的開發(fā)是針對某個聲學(xué)問題（Issue）進行的，可以是抽象的特征，如車輛的運動性（Sportiness）、舒適性（Comfort）等，也可是具體的特征，如柴油機的knocking、齒輪的rattle、開/關(guān)門聲等。

聲音測試

根據(jù)具體的issue,進行聲音信號的采集。

若研究關(guān)門聲的聲品質(zhì)，則需對多款車輛（含對標車、競爭車型）進行測試，如下圖所示，用人工頭將開門和關(guān)門的雙耳聲音信息精準的采集下來。



若研究的issue可能出現(xiàn)在多種工況時，如柴油機的燃燒噪聲、齒輪的rattle等在怠速、加速、滑行等工況時都會發(fā)生，則需先探索哪些工況會出現(xiàn)該issue，即形成駕駛工況云圖（Driving condition map）。

駕駛工況云圖需要選擇目標客戶，進行大量的路試。駕駛者按自己習(xí)慣駕駛，過程中給出自己的評語，同時采集車輛的行駛狀況。形成的駕駛工況云圖如下圖所示，橫坐標為車速，縱坐標為車輛加速度，顏色代表該工況使用的頻次，方格為駕駛者做出評價的工況，叉號為對評價的工況進行歸納總結(jié)，找出典型的工況。



下圖為歸納出的典型工況的使用頻率，對于幾乎不用的工況，則無需進行評估。


對最終篩選出的工況，選擇多款類似車型（含對標車型、競爭車型）在臺架上進行復(fù)現(xiàn)，并用人工頭采集雙耳聲學(xué)信號。

聽審測試（Jury Testing)

對所測的數(shù)據(jù)，到聽音室進行主觀評價。



SQuare可提供四種方法進行主觀評價：

A/B比較法(Paired comparison)


 排名法（Ranking）



分類測試法（Category test (with/without sorting))


語言細分(Semantic differential)


最終根據(jù)評審結(jié)果，形成評分表，即獲得各工況下該issue的主觀評價得分。下圖為46位聽審者對12輛車某性能（如關(guān)門聲品質(zhì)）的評價，方格縱坐標代表評分值，虛線代表置信度。



若您對測試極致嚴謹，考慮到主觀評價可能會受到身處的環(huán)境影響，如駕駛時的心態(tài)、交通擁堵情況、外界風(fēng)景等等的影響，實際感受可能與坐在聽音室不一致。為此海德聲科的Sound seat和Sound car，可以為您真實模擬駕駛時的情景，實現(xiàn)更完美的主觀評價。



心理聲學(xué)參數(shù)計算

心理聲學(xué)的參數(shù)有很多，針對每個issue，需要選擇不同的心理聲學(xué)參數(shù)。海德聲科的Artemis suite除了可提供常規(guī)的心理聲學(xué)參數(shù)外，還可提供HEAD acoustics的專利聲學(xué)算法，如聽覺相關(guān)性分析（Relative approach），為您心理聲學(xué)參數(shù)計算提供強大的支撐。

心理聲學(xué)參數(shù)的選擇需要依具體聲學(xué)類型而定，也需一定的經(jīng)驗。例如：針對柴油機燃燒噪聲，可以用Loudness和Relative approach方法一起來評估。

下圖為3個車型tip-in時燃燒噪聲的響度曲線，此時，可以用N5（一個數(shù)值，曲線中只有5%的數(shù)據(jù)點大于該值）、N5/N95等作為單值（Single value description）來描述其聽覺特征。



下圖為3個車型tip-in時的聽覺相關(guān)性分析，并算出單值作為聽覺特征，以便后期與主觀評價的得分做建模分析。



建模分析

將主觀評價的得分和心理聲學(xué)參數(shù)的單值結(jié)果，進行建模分析，建立對應(yīng)關(guān)系,如進行多元回歸分析。



分析結(jié)果如下：



到此步，實際已經(jīng)建立了主觀評價和心理聲學(xué)參數(shù)的對應(yīng)關(guān)系，即可在評估某車型的某issue的聲品質(zhì)時，無需做費時費力的主觀評價，而直接用心理聲學(xué)參數(shù)即可表征其聲品質(zhì)。但模型是否準確，還需做模型驗證。

模型驗證

對建好的模型，進行魯棒分析，以驗證其準確性。選擇一些數(shù)據(jù)，進行交叉驗證（Cross validation）,驗證好后即可形成Sound quality metrics供后期使用。


Sound quality metrics的使用

利用開發(fā)好Sound quality metrics，即可進行聲品質(zhì)的評定工作。

如評價某新車型的某個問題（如rattle或knocking）在各工況下（如idle、tip-in等）的聲品質(zhì),即可得到如下結(jié)果。圖中餅狀圖的每一個扇形代表一個工況，扇形的角度大小代表該工況出現(xiàn)的頻次，顏色和直徑代表該工況聲品質(zhì)的評分。



又如兩款車型進行聲品質(zhì)對比，結(jié)果如下。可以直觀的看出各工況的使用頻次和聲品質(zhì)對比情況。



Sound quality metrics的開發(fā)是一項較大的工程，費時費力，但逐步將成為NVH行業(yè)的熱門領(lǐng)域。作為聲品質(zhì)解決方案的領(lǐng)航者，海德聲科（HEAD acoustics中國子公司）誠摯的邀您“聲”臨其境地感知聲學(xué)的美妙，助您攻克聲品質(zhì)開發(fā)壁壘，搶占NVH領(lǐng)域制高點。