汽车声品质主客观评价方法研究

汽车声品质主客观评价方法研究

作者：康润程,叶常景,李青林 来源：《汽车科技》2011年第03期

摘要：阐述了汽车产品开发过程中声品质主观评价方法的不足，介绍了各心理声学参数的应用。以10种类型轿车在不同车速下不同位置座椅处的耳旁噪声为评价对象，对车内噪声品质用成对比较法进行了主观评价试验；分析计算了各噪声样本的主要心理声学客观参数；在精确计算评价结果误判率的基础上，通过相关分析和多元回归分析，建立了匀速车内噪声主观偏好性与心理声学参数间的数学模型。研究结果表明，与轿车匀速车内噪声品质相关的主要心理声学参量根据车速的不同而不尽相同。

关键词：心理声学；声品质；主客观评价；偏好性

中图分类号：U467.4 文献标志码：A 文章编号：1005-2550（2011）03-0057-05

Study on the Objective&Subjective Evaluation of Vehicle Sound Quality KANG Run-cheng，YE Chang-jing，LI Qing-lin

（National Automobile Quality Supervision and Test Center，Xiangfan 441004，China） Abstract: The deficiency of subjective evaluation for vehicle sound quality was described and several primary psycho-acoustical objective parameters used for sound quality evaluation were

explained.The subjective evaluation test of different noise samples were carried out using the paired comparison method.Equations between subjective preference and psycho-acoustical objective

parameters were developed after data analysis by ways of linear correlation and the multi-dimensional regression analysis.The research results indicate that the vehicle interior sound quality preference under the steady operation conditions is affected by different psycho-acoustical parameters while at different speeds.

Key words：psychoacoustic；sound quality；subjective and objective evaluation；preference

声品质反映了人对特定环境下噪声的主观感觉，自二十世纪九十年代以来，声品质的概念被清晰定义，并成为噪声分析与控制领域的研究热点。国内外许多研究者都对汽车声品质问题进行了探讨和研究，并且已经达成了多维特征的共识，即声品质具有多维度的特性，它不能简单的用一个维度进行描述，而是需要体现多个主观感知维度方面的特征［1-3］。

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以心理声学客观参数为基础，综合考虑人体心理反应机制和噪声感知特性，建立可以客观衡量的声品质评价模型，可以较为准确地反映不同噪声信号造成的主观感受差异。对于现代汽车噪声的评价、分析与控制都具有重要意义。由于民族习惯的差异，国际上对车辆噪声品质的研究成果不能完全直接用于我国，需要做专门的声品质研究工作［3-5］。

1 主观评价的重要性和不足

声品质主观评价是通过选取合适的评价参量，运用适当的评价方法得到能反映人耳听觉特性和感知的结果，主要包括评价参量的设计、选取及评价方法的建立、分析等。 1.1 主观评价的重要性

声品质主观评价的重要性体现在以下方面：

（1）主观评价可以加深对声信号的理解，获得对声信号的较为全面的评价；

（2）声品质的客观评价技术依赖于主观评价技术，现有的声品质客观参量并不是对声品质的完备描述，新的声品质客观量的提出必须基于大量的主观评价试验； （3）声品质客观评价结果的准确性需要通过主观评价试验来验证［1，3］ 。 1.2 主观评价的不足

由于主观评价试验周期较长、需要的参与人员较多，且试验结果受试验人员的经验、精神状态、主观能动性等各种因素影响，无法保证试验结果的重复性和稳定性，不能很好地满足汽车研发的需要。研究表明，汽车声品质可以较为准确地用心理声学客观参数来量化描述，这些参数综合考虑了人体心理反应机制和噪声感知特性，能够反映不同噪声信号造成的主观感受差异［5，6，7］。通过客观参数对汽车声品质进行描述，可以消除试验人员的个体影响，提高评价效率，降低评价成本，满足汽车研发对试验速度、稳定性、准确度的要求，有助于汽车声品质评价体系的建立。

2 心理声学参数

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心理声学参数是描述不同声音信号所造成主观感受差别程度的客观物理量。国内外广泛研究的心理声学参数有响度、尖锐度、抖动度、粗糙度、音调度、语音清晰度等。根据相关研究，不宜对上述所有参量都进行评价［4-7］，而且有些参量之间有较高的相关性。本文使用响度、尖锐度、粗糙度、语音清晰度这四个国际上比较常用的参量对声品质进行客观评价。 2.1 响度

响度可以线性化表示人对声音强弱的主观感受，它考虑人耳对声音频谱的掩蔽特性，能比A计权声级更准确地反映声音信号的响亮程度。响度值与声波振幅、频带宽度、频谱特性和声音持续时间有关。ISO532标准计算稳态响度有A、B两种方法，A方法由Stevens提出，使用倍频带或1/3倍频带谱数据计算，适用于具有平坦频谱的扩散声场；B方法由Zwicker提出，使用1/3倍频带作为基础数据，引入临界频带对人耳的掩蔽效应作修正，适用于自由声场或扩散声场的计算［3，8］。 2.2 尖锐度

尖锐度表示人耳对声音信号中高频成分的主观感受程度。人耳对声音信号中高频部分比较敏感，因此尖锐度对声音的舒适程度影响很大；尖锐度值越高，人听起来越刺耳。目前，尖锐度的计算一般都是基于对特征频带响度积分来进行的。国际上通用的计算尖锐度的方法有两种，一种是基于Zwicker理论的计算方式，另一种是Aures对Zwicker计算方法的修正方法［3，8］。 2.3 粗糙度

粗糙度描述了声音信号调制程度，它反映了信号的调制幅度大小、调制频率分布等特征，适用于评价20～200 Hz调制频率的声音，特别对70 Hz附近的声音有很突出的评价效果。粗糙度值在调制频率为70 Hz时达到最大，高于这个频率随调制频率增加而递减［3，6］。关于粗糙度的计算目前还没有一个国际标准，常用的公式为：

式中，?驻LE为临界频带内的声压变化幅值；fmod为调制频率；f0为调制基频，f0=70 Hz。

2.4 语音清晰度

语言清晰度描述了噪声对语言可辨识性的衰减程度。语言可辨识性与背景噪声的频率成分和声压级水平有关。如图1所示，语言和人耳的可听范围可以由频谱图的一部分区域表示。当噪声谱在语言区域上限和下限之间时，可以通过查表获得每一个频带内噪声谱线所对应的语言

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清晰度百分比数值，然后将各个频带的百分比数值累加起来就得到了总的语言清晰度值［6，8］。

3 信号的采集与客观计算

3.1 信号采集

在进行噪声信号采集时，使用考虑了双耳技术的数字人工头进行数据采集。数字人工头通过对人头、肩部、耳廓的几何形状的模拟和人耳滤波特性的模拟，能够保证双耳听觉记录的准确性。为全面考核汽车的车内噪声品质，需要在多种工况下对车内不同位置的噪声信号进行测量；选择的试验工况包括匀速行驶、加速行驶、脱挡滑行、关门，人工头分别安装在副驾驶和驾驶员后方座椅处。 3.2 客观参量计算

本文选择了响度、尖锐度、粗糙度和语音清晰度4个主要参数进行分析，根据采集的信号分别计算出左右耳声信号的上述4个客观物理量，得到样本的心理声学参数。对响度的合成必须考虑屏蔽效应的影响，不能直接取算术平均值或取单耳值。日本HONDA公司经过反复试验和测算，总结出如下响度合成公式［8，9］，本文即采用下式作为响度的评价值： 式中，NB为双耳响度；NL为左耳响度；NR为右耳响度。

4 验证客观评价方法

为验证客观评价参数与主观感受的一致性，确定各客观参量对主观感受的影响，验证双耳计权参数的正确性，对采集的匀速车内噪声信号进行了主观评价试验。 4.1 主观评价试验

常用的主观评价方法有成对比较法、系列范畴法、语义细分法等。其中成对比较法是将声音样本成对播放，评价者据此做出相关评判，间接地估计出所评价对象的相对心理尺度。由于评判是相对的，因此不需要评价者受过特别的听音测试训练，可以广泛的在普通人群中进行试验。

4.1.1 试验准备

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为减小环境因素的干扰，主观评价试验在专门的声音评价间进行，选择高保真的耳机配合专门的均衡器进行信号回放，避免出现声音混响。结合国外经验和国内研究现状，共选取了23名评价人员，其中男女分别为16人和7人，均身体状况良好且无听力障碍，可以代表大众人群［2］。选择的声音样本为10种类型轿车在平整的柏油马路上，以60 km/h、120 km/h匀速行驶时副驾驶员座椅处和驾驶员后方座椅处的车内耳旁噪声信号。为降低干扰噪声，试验前用Artemis软件对采集的信号逐一进行回放，选择并截取5秒钟无杂音且波形稳定的片段作为评价样本，共40组［5，7］。 4.1.2 主观评价试验设计

成对比较法虽然过程复杂，但数据一致性好，对评价者的要求较低。结合实际条件，本文使用成对比较法进行试验，并采用半矩阵方案以减少工作量。由于声音样本较多，将其分成四组分别进行试验（见表1）。每组的10个声音样本随机配对，共45组。为判定评价结果的可靠性，每组测试辅助设计5对i-i比较（同一声样本比较）和20对ij-ji比较（不同回放顺序比较），共70个评价对，完成一组评价约需20～30分钟，符合国外声品质评价时长的普遍经验［3，7，10］。

4.2 主观评价数据分析

4.2.1 数据有效性判断与一致性检验 用户的误判可归为三种类型：

（1）相同声误判（i-i比较）：评价者听到一对相同的声事件而做出了不相同的判断； （2）不同回放顺序误判（ij-ji比较）：两次以不同顺序播放同一对样本时评价者做出了不一致的判断；

（3）三角误判（i-j-k误判）：评价者的判断没有有序性，例如三个声音样本i、j、k，如果成对比较的结果为：i>j，j>k，i>k，则说明主观评价结果是有序的，反之则出现了所谓的三角误判。同济大学的毛东兴教授提出了精确的三角循环误差统计模型 ［10］： Pij>0且Pjk≥0时，却有Pik≤0Pij=0时，却有Pik≠PjkPij 式中：Pij>0表示i优于j，Pij

在统计出三种误判次数后，采用计权一致性系数来判断数据的有效性，如下式［10］： 式中，Ei为第i种误判可能产生的次数，Ci为第i种误判实际产生的误判率。

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为正确反映群体特征，对于计权一致性系数较低的评价者，其数据需要剔除。数据剔除的一般原则为：

（1）计权一致性系数最好要在0.7以上；

（2）约10％～20％人员的评价结果应予以剔除［5，10］。

通过设计的程序计算得到A组所有评价者的计权一致性系数（见表2），其中2名评价者（TP9，TP19）的计权一致性系数低于80％，其余21名评价者的计权一致性系数都在80％以上，说明了整个评价试验数据是有效可信的，在对A组数据进行分析时，将这两名评价者的结果剔除。

每个对比对中的ij两个声音，若Pij>0则给A记2分、B记0分；若Pij 4.2.2 主观评价数据分析

单纯的得分数累加只能说明一个样本在全部样本中的位置而并没有包含它与其它样本之间的具体关系，所以并不适合直接进行相关分析［3，7］。Bradley-Terry模型假设每个样本在成对比较时，都存在一个固定参数值即BT值，样本的BT值越大，则代表该样本的主观偏好性越强。由于BT值包含了各个样本之间的互相关联，因此能够满足后续主客观相关性的分析研究［10］。根据主观评价偏好矩阵计算得到各样车的BT值，并进行归一化处理，得到各组样本的绩效值（见表3）。这里0代表主观偏好性最小，1代表主观偏好性最大，即声品质评价结果最理想。

各组试验数据的绩效值与平均得分值的Pearson相关系数高于0.97，说明所选用的Bradley-Terry统计模型是合理的。 4.2.3 相关分析

利用ArtemiS软件提供的计算模型和方法算得所有40个噪声样本的主要心理声学客观参数值（响度、尖锐度、粗糙度、语音清晰度）；对响度按照前文公式进行双耳计权，尖锐度、粗糙度、语音清晰度按照左右耳结果求平均得到单一评价值。使用SPSS软件对主观评价绩效值与客观心理声学参数进行Pearson相关分析，发现绩效值与上述客观参量都存在一定的线性关系，其中60 km/h车速下的两组数据（A组、B组），绩效值与响度的相关性最好，相关系数的平方为0.93和0.92；120 km/h车速下的两组数据（C组，D组），绩效值与粗糙度的相关性最好，相关系数的平方为0.99和0.91。A、D两组的散点图见图2、图3。 4.2.4 回归分析

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由于客观参量值与样本绩效值同时存在相关关系，需要综合考虑响度、尖锐度、粗糙度和语音清晰度对主观偏好的影响，就要用到多元线性回归分析。首先建立多元线性回归的模型，取主观评价绩效值作为因变量，响度、尖锐度、粗糙度和语音清晰度四个参数作为自变量，回归模型如下［3，5］：

式中，P为绩效值，L为响度，Sh为尖锐度，R为粗糙度，A为语音清晰度，a、b、c、d、e为待定系数。

运用SPSS软件采用逐步法进行回归分析，按照F检验P值≤0.050变量进入、P值≥0.100变量移出的规则进行自变量选择；结果A、B两组的结果只有响度进入了模型；C、D两组的结果只有粗糙度进入了模型，最终得到的各组数据的多元线性回归分析结果见表4。 经检验计算，回归系数假设检验t值和置信概率值表明线性回归有显著性意义，模型拟合度均在0.95以上，说明拟合效果显著，方差齐次性分析和回归模型残差的正态性检验也说明回归方程是有效的［3］。回归分析表明，在匀速行驶的稳态工况下，轿车车内声品质主观偏好性在60 km/h车速时主要与响度有关，在120 km/h车速时主要与粗糙度有关。

5 结论与展望

（1）对于匀速车内噪声信号，心理声学客观参数与主观评价结果之间有较好的一致性；不同位置的声音样本在相同的车速下，主观评价分值相差较小，有较好的一致性；同一测量位置不同车速下的采集样本，其主观评价结果与客观计算参量的相关性不尽相同。

（2）今后可考虑采取同样的主观评价和客观量化方法，对多种不同工况下的车内噪声进行分析，以期检验本文提出的评价模型的适用范围，建立更为全面、完善的汽车声品质评价体系。

参考文献：

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