乘用车关门声品质风格划分评价研究

【摘要】以10 款具有不同关门声品质感的乘用车为研究对象，基于语义细分法、成对比较法的主观评价试验结果和心理声学客观参量（尖锐度积分、响度能量比、响度能量变化率、响度变化时间）建立了主、客观预测模型，为了提高模型预测精度，将评价模型分为“豪华感”和“时尚感”两类。将该模型与传统多元回归映射模型进行对比，结果表明，该模型样本内预测精度最大提升18.5%，样本外预测精度最大提升40.3%，基于风格类型划分的关门声品质预测模型具有更高的预测精度。

1 前言

乘用车关门声品质研究的核心在于将主观化的情感通过科学的手段转变成工程语言用于产品开发。随着关门声品质正向开发研究的深入，声品质评价（偏好分预测）模型作为性能预测和指导设计的手段也越来越受到重视。

【资料图】

目前，关门声品质偏好分预测模型的研究主要集中在针对主观感受提出客观评价指标，建立预测模型。范玮等采用系列范畴法组织主观评价试验，获得了汽车关门声品质的主观评价术语，为声品质偏好分模型的建立提供了主观评价试验基础。Malen等将汽车关门声信号的客观属性与主观评价人员的偏好进行相关性分析，发现声信号的高频成分占比与主观偏好具有强相关性。随着汽车关门声品质研究的不断深入，对其的客观量化研究取得了大量成果。乌静等发现关门声信号中峰值越少、功率谱密度集中时间越短，其主观评价结果越好。杨川等将时频分析方法用于关门声品质客观特征研究，基于伪分布和临界频率带小波分解提出了声品质客观评价指标。Hoechstetter研究发现“尖锐度持续时间”与冲击声音品质强相关。现有的声品质主、客观评价模型研究主要针对品质感总体评分开展，但在主观评价中，出现了评审人员对两种频谱特征迥异的关门声给出近似评分的情况，所以无法从单一维度上有效描述关门声信号的时频特性，即无法识别出整车关门声风格上的差异性。

本文通过收集用户对关门声品质关键词的定义和商品性对其的定义，运用语义细分法和成对比较法对关门声品质进行主观评价，使用主成分分析法提炼出强相关的主观评价指标，与心理声学参量（尖锐度积分、响度能量比、响度能量变化率、响度变化时间）关联，提出基于风格划分的关门声品质预测模型。

2 乘用车关门声样本采集

乘用车关门冲击声样本采集试验在背景噪声为25.6 dB 的整车转鼓半消声室进行，试验选用10 辆关门声品质感从差到好均匀分布的乘用车，采用双耳人工头采集关门声音信号，试验对象和设备如表1和表2所示。

表1 试验对象

表2 试验设备

将双耳人工头正对车身布置于整车坐标系的固定位置处；光电关门速度仪布置在外开手柄附近，保证其信号发生器能够顺利通过关门速度感应器；试验车辆进行关门试验的侧面与转鼓半消声室墙面的距离大于4 m，车辆整车状态良好，各门车窗关闭，关门过程环境无异响。试验现场如图1所示。

图1 试验测试现场

为避免关门过程中其他声音的干扰，车门以1.2 m/s的速度关闭，完成关门动作后保持静止直至当次采集结束。重复以上步骤，直至获得3组一致性较高的数据。

3 乘用车关门声品质主观评价

3.1 主观评价术语的确定

目前，针对汽车关门声品质的主观评价研究成果中，提出了大量的关门声品质主观评价术语，如“昂贵的”“有力的”“鸣铃声”“二次冲击声”和“咔嗒声”“音响浑厚度”等。基于现有研究成果，结合市场用户需求调研结果，最终提取主观评价术语为品质感、轰鸣感、金属感、延时感、振颤感，用于基于语义细分法的乘用车关门主观评价试验。通过本次实车评价，初步判断上述主观评价术语的适用性，为正式主观盲评提供试验依据。

主观评价采用10分制打分法，结果如表3所示。

表3 实车主观评价结果 分

由表3可知，打分最高的2个车型为V6和V10。分析数据发现，两者的频谱能量分布差异较大，V6低频（500 Hz以下）能量更为突出，且延时较长，而V10整体延时较短，且高频能量较V6突出明显，如图2所示。主观感受V6表现偏厚重、沉稳、豪华，而V10偏干脆、明亮、辨识度高。风格迥异的2个关门声在主观评审中打分接近，且4个细分主观评价指标打分各有差异。因此，为了提高预测精度，需要在模型搭建中添加风格类主观评价指标。

图2 V6与V10关门声小波频谱

为了补充风格类关门声主观评价指标，经过市场调研，总结出豪华感、时尚感，与前序实车主观评价得出的品质感、轰鸣感、金属感、延时感和振颤感共同作为主观评价术语。

3.2 主观评价试验

主观评价试验采用声音样本回放的方式进行，正式评价前对回放设备进行校准以保证评审人员能听到最真实的声音信号，并对回放样本进行预处理，避免由于信号采集时间不同带来的主观差异，影响评价结果先选取时域上声压信号峰值（Peak）前0.6 s 和后1.0 s 时间段，组成1.6 s 声信号，再对此声信号前、后进行余弦加窗、消除噪声处理，得到主观评价样本。

声信号的回放设备采用RME Fireface UC 声卡、森海塞尔HD650高保真回放耳机以及Head Acoustic 低频音箱（用于补偿100 Hz 以下频段音频），有效保证了评价环境与实际评价环境的一致性。主观评价在整车半消声室完成，试验回放现场如图3所示。

图3 乘用车关门声主观评价试验现场

本次评价试验基于语义细分法和成对比较法开展：语义细分法主观评价试验中，评审人员反复收听声音信号，分别对提取的各主观评价术语进行10分制评分；成对比较法试验中，评审人员反复收听2 组声音信号，并选取偏好的声样本。为保证评价结果的可信度，试验基于职业、性别、年龄、有无驾驶经验和有无声学评价经验等因素均匀分布的原则，最终选取了42 位评审人员进行试验。

3.3 主观评价结果检验与分析

对于语义细分法的主观评价结果，需要对无效结果进行剔除。采用四分位距和杜凯氏测试筛选无效数据，3 位评审员的结果被剔除。有效数据结果经过归一化处理后如表4所示。

表4 部分乘用车关门声品质语义细分法评价结果 分

将评价结果相互关联计算相关性，表4中各项细分主观感觉与品质感相关系数（

R

2

）均高于0.80。因此通过语义细分法评价结果提取出轰鸣感、金属感、延时感、振颤感、豪华感和时尚感为与品质感强相关联的主观评价指标。

对于成对比较法评价结果，需要检验数据重复率和一致性来剔除无效结果。重复率表示筛选两个评价样本调换评价顺序后结果的重复程度，一致性表示筛选两对评价样本随机组合后结果逻辑上的一致程度。为了保证评价结果的可靠性，有效数据量应超过30份，因此本次试验选取了重复率大于70%、一致性大于68%的共计31 份有效评价结果。同时采用Bradley-Terry 模型，将成对比较法的有效评价结果数据通过计算转化为偏好分（Merit），其中0 分表示最不偏好，10 分表示最为偏好。根据模型计算公式，最终得到关门声品质偏好分计算结果如表5所示。

表5 成对比较法的关门声偏好分计算结果 分

将成对比较法和语义细分法的结果进行趋势对比分析，结果表明，这两种评价方法的评价趋向走势相近，有效保证了主观评价结果的可靠性。

3.4 风格类主观指标确定

针对语义细分法多维度的主观评价结果，用主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）法挑选风格类主观指标。对进行数据的主成分分析提取，并将提取的组元与各项主观指标进行相关性分析，结果如表6和表7所示。

表6 主成分分析结果

表7 主成分与各项主观感受的相关系数

R

2

结果

基于PCA 结果，提取特征根值大于1 的2 个主元，即第一主元和第二主元。当2 个主元累计方差大于80%，可认为第一主元和第二主元基本能够表征该数据所有特征。在PCA 结果中，关门声主观感知属性豪华感的权重系数在第一主元中最高，且第二主元中的最高权重指标是时尚感。因此，可认为第一主元为“豪华”系列，第二主元为“时尚”系列，即可将关门声划分为“豪华型”和“时尚型”两类风格。

4 乘用车关门声品质客观量化研究

4.1 风格分类主观结果关联性分析

基于评价结果数据的相关性分析可知，豪华感与轰鸣感、金属感和振颤感关联性高（

R

2

＞0.8），时尚感与金属感和延时感关联性较高，如表8所示。

表8 评价结果相关系数

基于相关性分析结果，得到关门声音品质感风格划分的整体评价模型，如图4所示。

图4 风格划分关门声品质模型

由表4可知，在参与评价的车辆中，V6为豪华感车型的代表，V10为时尚感车型的代表。首先将“豪华”和“时尚”主观评价结果与关门声总分“偏好得分”关联，采用多元线性回归分析，得到回归方程为：

式中，

v

i

为偏好得分；

L

为豪华感得分；

F

为时尚感得分。

回归方程的

R

2

达到0.80 时，即认为方程能够满足声品质偏好性预测精度要求。

由表8可得到描述风格类指标的细分指标，基于多元回归分析可得回归方程为：

式中，

B

为轰鸣感得分；

M

为金属感得分；

R

为振颤感得分；

D

为延时感得分。

分析上述关系式可知：轰鸣感分值越高、金属感和振颤感分值越低，则豪华感越强；延时感分值越低、金属感分值越高，则时尚感越强。

4.2 基于风格划分的关门声品质预测模型

针对金属感、轰鸣感、振颤感和延时感4 个细分的关门声主观感知属性，对应提出了声品质客观指标，并进行了相关性分析，结果如表9所示。

表9 声品质客观评价指标

基于上述声品质客观指标，与主观结果进行逐步多元线性回归，回归模型的可决系数

R

2

=0.96，保证了模型预测精度，得到预测模型如图5所示。

图5 风格划分关门声品质预测模型

主观偏好得分与预测结果如图6所示，预测结果基本一致。

图6 样本内关门声品质预测走势

4.3 模型精度验证

为了验证模型精度改善效果，本文基于样本内10辆乘用车以及样本外3辆乘用车的关门声数据，对比了不同模型的预测精度。

将风格类主观指标排除后，通过相同的关联方法组合出2个精度较高的预测模型，如图7所示。

对比图7 和图5 中3 个模型的

R

2

可知，相比于模型A和模型B，风格划分模型在样本内的预测精度分别提高了18.5%和6.7%。

对于样本外精度验证车辆信息如表10所示。

对上述乘用车的关门声进行主观评价，其语义细分法结果如表11所示。

图7 传统划分类预测模型

表10 模型验证对象乘用车

表11 模型验证对象乘用车主观评价结果 分

将样本外3 辆乘用车客观数据代入模型A、模型B以及风格划分模型进行预测，结果如表12所示。表11中模型A、模型B和风格划分模型评价结果的R

2

分别为0.57、0.59 和0.80，相比于模型A 和模型B，风格划分模型在样本外的预测精度分别提高了40.3%和35.6%，验证了风格划分模型的精度改善效果。

表12 各模型预测结果 分

5 结束语

本文通过关门声品质主、客观试验与分析，展开关门声品质主观偏好性风格划分的客观量化研究，将关门声品质感划分为豪华和时尚两类风格通过关门声样本的时频特性分析，针对主观感受豪华感和时尚感，运用多个客观评价指标进行描述，实现了两类主观感受的客观量化。验证结果表明，基于关门声品质风格划分的预测模型预测精度较传统预测模型显著提高。

作者：王政钦1 毕锦烟1 黄涛2 涂梨娥11.广州汽车集团股份有限公司汽车工程研究院2.武汉理工大学，现代汽车零部件技术湖北省重点实验室

免

标签： 预测模型 成对比较法 客观评价