汽車聲品質主客觀評價方法研究

摘要：闡述了汽車產品開發過程中聲品質主觀評價方法的不足，介紹了各心理聲學參數的應用。以10種類型轎車在不同車速下不同位置座椅處的耳旁噪聲為評價對象，對車內噪聲品質用成對比較法進行了主觀評價試驗；分析計算了各噪聲樣本的主要心理聲學客觀參數；在精確計算評價結果誤判率的基礎上，通過相關分析和多元回歸分析，建立了勻速車內噪聲主觀偏好性與心理聲學參數間的數學模型。研究結果表明，與轎車勻速車內噪聲品質相關的主要心理聲學參量根據車速的不同而不盡相同。

關鍵詞：心理聲學；聲品質；主客觀評價；偏好性

中圖分類號：U467.4 文獻標志碼：A 文章編號：1005-2550（2011）03-0057-05

Study on the ObjectiveSubjective 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

聲品質反映了人對特定環境下噪聲的主觀感覺，自二十世紀九十年代以來，聲品質的概念被清晰定義，并成為噪聲分析與控制領域的研究熱點。國內外許多研究者都對汽車聲品質問題進行了探討和研究，并且已經達成了多維特征的共識，即聲品質具有多維度的特性，它不能簡單的用一個維度進行描述，而是需要體現多個主觀感知維度方面的特征［1-3］。

以心理聲學客觀參數為基礎，綜合考慮人體心理反應機制和噪聲感知特性，建立可以客觀衡量的聲品質評價模型，可以較為準確地反映不同噪聲信號造成的主觀感受差異。對于現代汽車噪聲的評價、分析與控制都具有重要意義。由于民族習慣的差異，國際上對車輛噪聲品質的研究成果不能完全直接用于我國，需要做專門的聲品質研究工作［3-5］。

1 主觀評價的重要性和不足

聲品質主觀評價是通過選取合適的評價參量，運用適當的評價方法得到能反映人耳聽覺特性和感知的結果，主要包括評價參量的設計、選取及評價方法的建立、分析等。

1.1 主觀評價的重要性

聲品質主觀評價的重要性體現在以下方面：

（1）主觀評價可以加深對聲信號的理解，獲得對聲信號的較為全面的評價；

（2）聲品質的客觀評價技術依賴于主觀評價技術，現有的聲品質客觀參量并不是對聲品質的完備描述，新的聲品質客觀量的提出必須基于大量的主觀評價試驗；

（3）聲品質客觀評價結果的準確性需要通過主觀評價試驗來驗證［1，3］ 。

1.2 主觀評價的不足

由于主觀評價試驗周期較長、需要的參與人員較多，且試驗結果受試驗人員的經驗、精神狀態、主觀能動性等各種因素影響，無法保證試驗結果的重復性和穩定性，不能很好地滿足汽車研發的需要。研究表明，汽車聲品質可以較為準確地用心理聲學客觀參數來量化描述，這些參數綜合考慮了人體心理反應機制和噪聲感知特性，能夠反映不同噪聲信號造成的主觀感受差異［5，6，7］。通過客觀參數對汽車聲品質進行描述，可以消除試驗人員的個體影響，提高評價效率，降低評價成本，滿足汽車研發對試驗速度、穩定性、準確度的要求，有助于汽車聲品質評價體系的建立。

2 心理聲學參數

心理聲學參數是描述不同聲音信號所造成主觀感受差別程度的客觀物理量。國內外廣泛研究的心理聲學參數有響度、尖銳度、抖動度、粗糙度、音調度、語音清晰度等。根據相關研究，不宜對上述所有參量都進行評價［4-7］，而且有些參量之間有較高的相關性。本文使用響度、尖銳度、粗糙度、語音清晰度這四個國際上比較常用的參量對聲品質進行客觀評價。

2.1 響度

響度可以線性化表示人對聲音強弱的主觀感受，它考慮人耳對聲音頻譜的掩蔽特性，能比A計權聲級更準確地反映聲音信號的響亮程度。響度值與聲波振幅、頻帶寬度、頻譜特性和聲音持續時間有關。ISO532標準計算穩態響度有A、B兩種方法，A方法由Stevens提出，使用倍頻帶或1/3倍頻帶譜數據計算，適用于具有平坦頻譜的擴散聲場；B方法由Zwicker提出，使用1/3倍頻帶作為基礎數據，引入臨界頻帶對人耳的掩蔽效應作修正，適用于自由聲場或擴散聲場的計算［3，8］。

2.2 尖銳度

尖銳度表示人耳對聲音信號中高頻成分的主觀感受程度。人耳對聲音信號中高頻部分比較敏感，因此尖銳度對聲音的舒適程度影響很大；尖銳度值越高，人聽起來越刺耳。目前，尖銳度的計算一般都是基于對特征頻帶響度積分來進行的。國際上通用的計算尖銳度的方法有兩種，一種是基于Zwicker理論的計算方式，另一種是Aures對Zwicker計算方法的修正方法［3，8］。

2.3 粗糙度

粗糙度描述了聲音信號調制程度，它反映了信號的調制幅度大小、調制頻率分布等特征，適用于評價20～200 Hz調制頻率的聲音，特別對70 Hz附近的聲音有很突出的評價效果。粗糙度值在調制頻率為70 Hz時達到最大，高于這個頻率隨調制頻率增加而遞減［3，6］。關于粗糙度的計算目前還沒有一個國際標準，常用的公式為：

式中，?駐LE為臨界頻帶內的聲壓變化幅值；fmod為調制頻率；f0為調制基頻，f0=70 Hz。

2.4 語音清晰度

語言清晰度描述了噪聲對語言可辨識性的衰減程度。語言可辨識性與背景噪聲的頻率成分和聲壓級水平有關。如圖1所示，語言和人耳的可聽范圍可以由頻譜圖的一部分區域表示。當噪聲譜在語言區域上限和下限之間時，可以通過查表獲得每一個頻帶內噪聲譜線所對應的語言清晰度百分比數值，然后將各個頻帶的百分比數值累加起來就得到了總的語言清晰度值［6，8］。

3 信號的采集與客觀計算

3.1 信號采集

在進行噪聲信號采集時，使用考慮了雙耳技術的數字人工頭進行數據采集。數字人工頭通過對人頭、肩部、耳廓的幾何形狀的模擬和人耳濾波特性的模擬，能夠保證雙耳聽覺記錄的準確性。為全面考核汽車的車內噪聲品質，需要在多種工況下對車內不同位置的噪聲信號進行測量；選擇的試驗工況包括勻速行駛、加速行駛、脫擋滑行、關門，人工頭分別安裝在副駕駛和駕駛員后方座椅處。

3.2 客觀參量計算

本文選擇了響度、尖銳度、粗糙度和語音清晰度4個主要參數進行分析，根據采集的信號分別計算出左右耳聲信號的上述4個客觀物理量，得到樣本的心理聲學參數。對響度的合成必須考慮屏蔽效應的影響，不能直接取算術平均值或取單耳值。日本HONDA公司經過反復試驗和測算，總結出如下響度合成公式［8，9］，本文即采用下式作為響度的評價值：

式中，NB為雙耳響度；NL為左耳響度；NR為右耳響度。

4 驗證客觀評價方法

為驗證客觀評價參數與主觀感受的一致性，確定各客觀參量對主觀感受的影響，驗證雙耳計權參數的正確性，對采集的勻速車內噪聲信號進行了主觀評價試驗。

4.1 主觀評價試驗

常用的主觀評價方法有成對比較法、系列范疇法、語義細分法等。其中成對比較法是將聲音樣本成對播放，評價者據此做出相關評判，間接地估計出所評價對象的相對心理尺度。由于評判是相對的，因此不需要評價者受過特別的聽音測試訓練，可以廣泛的在普通人群中進行試驗。

4.1.1 試驗準備

為減小環境因素的干擾，主觀評價試驗在專門的聲音評價間進行，選擇高保真的耳機配合專門的均衡器進行信號回放，避免出現聲音混響。結合國外經驗和國內研究現狀，共選取了23名評價人員，其中男女分別為16人和7人，均身體狀況良好且無聽力障礙，可以代表大眾人群［2］。選擇的聲音樣本為10種類型轎車在平整的柏油馬路上，以60 km/h、120 km/h勻速行駛時副駕駛員座椅處和駕駛員后方座椅處的車內耳旁噪聲信號。為降低干擾噪聲，試驗前用Artemis軟件對采集的信號逐一進行回放，選擇并截取5秒鐘無雜音且波形穩定的片段作為評價樣本，共40組［5，7］。

4.1.2 主觀評價試驗設計

成對比較法雖然過程復雜，但數據一致性好，對評價者的要求較低。結合實際條件，本文使用成對比較法進行試驗，并采用半矩陣方案以減少工作量。由于聲音樣本較多，將其分成四組分別進行試驗（見表1）。每組的10個聲音樣本隨機配對，共45組。為判定評價結果的可靠性，每組測試輔助設計5對i-i比較（同一聲樣本比較）和20對ij-ji比較（不同回放順序比較），共70個評價對，完成一組評價約需20～30分鐘，符合國外聲品質評價時長的普遍經驗［3，7，10］。

4.2 主觀評價數據分析

4.2.1 數據有效性判斷與一致性檢驗

用戶的誤判可歸為三種類型：

（1）相同聲誤判（i-i比較）：評價者聽到一對相同的聲事件而做出了不相同的判斷；

（2）不同回放順序誤判（ij-ji比較）：兩次以不同順序播放同一對樣本時評價者做出了不一致的判斷；

（3）三角誤判（i-j-k誤判）：評價者的判斷沒有有序性，例如三個聲音樣本i、j、k，如果成對比較的結果為：i>j，j>k，i>k，則說明主觀評價結果是有序的，反之則出現了所謂的三角誤判。同濟大學的毛東興教授提出了精確的三角循環誤差統計模型 ［10］：

Pij>0且Pjk≥0時，卻有Pik≤0Pij=0時，卻有Pik≠PjkPij<0且Pjk≤0時，卻有Pik≥0（3）

式中：Pij>0表示i優于j，Pij<0表示j優于i，Pij=0表示ij無差異。

在統計出三種誤判次數后，采用計權一致性系數來判斷數據的有效性，如下式［10］：

式中，Ei為第i種誤判可能產生的次數，Ci為第i種誤判實際產生的誤判率。

為正確反映群體特征，對于計權一致性系數較低的評價者，其數據需要剔除。數據剔除的一般原則為：

（1）計權一致性系數最好要在0.7以上；

（2）約10％～20％人員的評價結果應予以剔除［5，10］。

通過設計的程序計算得到A組所有評價者的計權一致性系數（見表2），其中2名評價者（TP9，TP19）的計權一致性系數低于80％，其余21名評價者的計權一致性系數都在80％以上，說明了整個評價試驗數據是有效可信的，在對A組數據進行分析時，將這兩名評價者的結果剔除。

每個對比對中的ij兩個聲音，若Pij>0則給A記2分、B記0分；若Pij<0則與之相反；若Pij=0則各記1分，通過統計得到其余21名評價者對各聲樣本的賦分值［2］。對各評價者的結果利用SPSS軟件進行Pearson相關分析，所有的相關系數均在0.82以上，說明了各評價者結果之間具有很高的一致性，也說明所采用的數據是有效的。同理，對B、C、D組的數據也進行了誤判率判斷和一致性檢驗。

4.2.2 主觀評價數據分析

單純的得分數累加只能說明一個樣本在全部樣本中的位置而并沒有包含它與其它樣本之間的具體關系，所以并不適合直接進行相關分析［3，7］。Bradley-Terry模型假設每個樣本在成對比較時，都存在一個固定參數值即BT值，樣本的BT值越大，則代表該樣本的主觀偏好性越強。由于BT值包含了各個樣本之間的互相關聯，因此能夠滿足后續主客觀相關性的分析研究［10］。根據主觀評價偏好矩陣計算得到各樣車的BT值，并進行歸一化處理，得到各組樣本的績效值（見表3）。這里0代表主觀偏好性最小，1代表主觀偏好性最大，即聲品質評價結果最理想。

各組試驗數據的績效值與平均得分值的Pearson相關系數高于0.97，說明所選用的Bradley-Terry統計模型是合理的。

4.2.3 相關分析

利用ArtemiS軟件提供的計算模型和方法算得所有40個噪聲樣本的主要心理聲學客觀參數值（響度、尖銳度、粗糙度、語音清晰度）；對響度按照前文公式進行雙耳計權，尖銳度、粗糙度、語音清晰度按照左右耳結果求平均得到單一評價值。使用SPSS軟件對主觀評價績效值與客觀心理聲學參數進行Pearson相關分析，發現績效值與上述客觀參量都存在一定的線性關系，其中60 km/h車速下的兩組數據（A組、B組），績效值與響度的相關性最好，相關系數的平方為0.93和0.92；120 km/h車速下的兩組數據（C組，D組），績效值與粗糙度的相關性最好，相關系數的平方為0.99和0.91。A、D兩組的散點圖見圖2、圖3。

4.2.4 回歸分析

由于客觀參量值與樣本績效值同時存在相關關系，需要綜合考慮響度、尖銳度、粗糙度和語音清晰度對主觀偏好的影響，就要用到多元線性回歸分析。首先建立多元線性回歸的模型，取主觀評價績效值作為因變量，響度、尖銳度、粗糙度和語音清晰度四個參數作為自變量，回歸模型如下［3，5］：

式中，P為績效值，L為響度，Sh為尖銳度，R為粗糙度，A為語音清晰度，a、b、c、d、e為待定系數。

運用SPSS軟件采用逐步法進行回歸分析，按照F檢驗P值≤0.050變量進入、P值≥0.100變量移出的規則進行自變量選擇；結果A、B兩組的結果只有響度進入了模型；C、D兩組的結果只有粗糙度進入了模型，最終得到的各組數據的多元線性回歸分析結果見表4。

經檢驗計算，回歸系數假設檢驗t值和置信概率值表明線性回歸有顯著性意義，模型擬合度均在0.95以上，說明擬合效果顯著，方差齊次性分析和回歸模型殘差的正態性檢驗也說明回歸方程是有效的［3］。回歸分析表明，在勻速行駛的穩態工況下，轎車車內聲品質主觀偏好性在60 km/h車速時主要與響度有關，在120 km/h車速時主要與粗糙度有關。

5 結論與展望

（1）對于勻速車內噪聲信號，心理聲學客觀參數與主觀評價結果之間有較好的一致性；不同位置的聲音樣本在相同的車速下，主觀評價分值相差較小，有較好的一致性；同一測量位置不同車速下的采集樣本，其主觀評價結果與客觀計算參量的相關性不盡相同。

（2）今后可考慮采取同樣的主觀評價和客觀量化方法，對多種不同工況下的車內噪聲進行分析，以期檢驗本文提出的評價模型的適用范圍，建立更為全面、完善的汽車聲品質評價體系。

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