場景視頻對汽車聲品質評價的影響*

趙林風，鄭四發，連小珉，劉海濤

(清華大學，汽車安全與節能國家重點實驗室，北京 100084)

前言

車內噪聲是影響消費者購買欲望和汽車廠商競爭力的重要因素，因此需要更貼近乘客主觀感受的噪聲評價方法。因汽車和火車的行駛噪聲中包含大量低頻成分，以A計權聲壓級為基礎的噪聲評價已不能完全反映人對噪聲的主觀感受［1］，對車內噪聲的聲品質評價方法的研究具有重要的意義［2］。

傳統的聲品質評價實驗，通常采用耳機直接回放采集的噪聲，評價者僅依據聽覺感受做出判斷。這種方式雖易實現，但并不能完全反映噪聲對人的影響。生理和心理實驗研究均已證明人的聽覺感受會受到其他知覺，尤其是視覺感受的影響。文獻［3］中首次分析了視覺信息和聽覺信息不一致情況下的Mc Gurk效應，證明了視覺信息確實會影響聽覺判斷;文獻［4］中所做的事件相關電位(event-related potentials，ERP)實驗進一步表明，大腦皮層對聽覺信號的感知會受視覺信號影響。

近年來，國際上已開始結合環境視覺的聲品質評價的研究。文獻［5］的研究表明，相比綠色火車圖片，紅色火車圖片會讓評價者感覺噪聲響度變大;文獻［6］的研究發現，加入汽車行駛的圖片能降低噪聲的煩躁感。但這些研究均未比較不同行駛場景視頻對車內噪聲評價的影響程度。

聲品質評價涉及響度、尖銳度和粗糙度等參量，其中僅響度參量獲得國內外一致認可，并制定了ISO標準［7］。因此，本文中主要研究行駛場景視頻對聲品質評價中響度參量的影響。

本文中結合行駛場景視頻的聲品質主觀評價，采用計權一致性判據確定了評價結果中的有效樣本，并引入等價響度概念，進行了不同行駛場景視頻對響度影響的心理尺度分析。實驗表明:加入行駛場景會降低汽車噪聲的等價響度，但等價響度的相對排序與原響度相同;與擁堵場景相比，暢通的行駛場景能更大程度地降低噪聲的等價響度。

1 結合場景視頻的主觀評價實驗

1.1 數據采集和評價樣本庫的建立

用來評價的聲信號采用某國產汽車勻速行駛時的車內噪聲，聲信號的采集在同一平直路段上進行，采用數字人工頭進行雙耳信號采集。分別記錄勻速行駛工況下(50、70、80、90km/h)副駕駛位置的雙耳旁車內噪聲，實驗時車窗全部關閉;行駛場景信號用攝像機采集汽車正前方視角的視頻信號，采集時進行聲音與視頻信號同步觸發采集，得到的擁堵道路場景和暢通道路場景分別如圖1和圖2所示。

選取70和90km/h兩種勻速工況下的車內噪聲，結合3種不同行駛場景(無視頻，擁堵視頻和暢通視頻)，得到如表1的6種組合，依次編號為樣本1至樣本6。

表1 視頻信號與噪聲信號組合

1.2 結合場景視頻的主觀評價實驗設計

1.2.1 主觀評價回放設備

主觀評價的噪聲信號通過HEAD Acoustics公司的可編程控制器驅動耳機回放，每個回放通道均經過單獨校準，以保證回放信號聲壓級和波形與采集的信號相同，滿足聲品質評價要求。視頻信號經投影儀投放在白色幕布上。評價回放在視音頻回放室中進行(如圖3)，評價者頭戴耳機觀看前方的視頻投影，并保持噪聲和視頻信號同步回放。

1.2.2 評價人員

評價人員為大學在校師生共計41名，年齡在18～41歲之間，聽力正常，其中男性31名，女性10名。

1.2.3 評價過程

采用成對比較法進行主觀評價實驗，即評價者在評價比較對中，選出響度較大的樣本，填入評價表格，若認為兩個樣本響度相同則在表格中填0。為避免評價時間過長聽者產生聽覺適應性［8］，采用半矩陣評價，6個樣本兩兩組合共得到=15組評價比較對;為驗證評價結果的有效性，輔以一組同一樣本不同回放順序比較，共計16組評價比較對。

每段樣本長度均為7，每組樣本開始評價和結束評價時均有提示音，每播放完一對樣本有4s停頓，供評價者做出評價。為保證評價過程中評價者注意力集中，每播放完8個樣本對，評價者休息1min，整個評價時間約為15min。

2 場景視頻對噪聲評價的影響分析

2.1 數據有效性檢驗

2.1.1 誤判檢驗

針對41名評價者對16組樣本比較對的評價結果，采用三角循環誤判統計結合i-i(同一樣本比較)誤判統計［9］對結果進行誤判檢驗。第n個人的三角循環誤判率Ct(n)的計算式為

函數 δijk(n)的計算式［9］為

因預設一組i-i比較檢驗，故第n名評價者的同樣本比較誤判率Cs(n)的計算式為

2.1.2 數據有效性分析

采用計權一致性系數ζw(n)作為表示第n名評價者的評價結果是否有效的綜合判斷指標［9］:

式中:Cw(n)為計權誤判率;Ei(n)為第n個評價者的第i種誤判可能產生的總次數;Ci(n)為第i種誤判實際產生的誤判次數。則第n名評價者的計權一致性系數ζw(n)為

式中:Cs(n)在本實驗設計中可能出現1次;Ct(n)是第n個評價者的三角循環誤判率，可能出現次。采用式(7)計算得到41組數據的計權一致性系數ζw如圖4所示。

取ζw＞0.8作為評價者評價結果可靠的判據。根據圖4的結果，將表現較差的 ζw(1)=0.62，ζw(7)=0.63，ζw(27)=0.80，ζw(41)=0.74 數據剔除后，保留的37組有效數據的ζw≥0.82。

2.2 數據離散度檢驗

依據每位有效評價者的評價結果，得到反對稱矩陣(共37個)，進而得到每位有效評價者對樣本1～樣本6的不同評分結果，文中僅給出2號評價者對樣本1～樣本6的評分結果，見表2。

表2 2號評價者對樣本1～樣本6的評分結果

依據不同評價者的打分計算各樣本的中位數、四分位差和算術平均值，結果見表3和圖5。

表3 樣本1～樣本6的平均值

圖5中樣本打分結果的四分位差小于2，表明評價者對同一樣本能得到一致的評價結果。樣本打分結果的中位數和算術平均值小于0.4，表明評價結果對稱分布，符合一般統計規律。因此，37組評價結果是符合統計規律的有效結果。

2.3 場景視頻對響度評價的影響分析

2.3.1 構建樣本響度的心理尺度

心理尺度可以描述不同的樣本在某個聲品質參量上的相對位置，它不僅反映樣本相對排序，還可一定程度上量化樣本間的差別［10］。

37名有效評價者對樣本i與j的響度進行成對比較評價總得分Sij的計算式為

式中Pij(n)為第n名評價者對樣本i與j的響度進行成對比較評價的結果，由式(2)計算得到。采用成對比較的6個樣本響度得分見表4。

表4 采用成對比較的樣本響度得分表

得分表為反對稱矩陣，第i行第j列的得分Sij表示選擇樣本i響度大于樣本j的人數，如S42=37即表示有37人選擇樣本4的響度大于樣本2。

計算表1所列的6個樣本的響度評價總分Si:

式中 i=1，2，3，4，5，6。結果見表 5。

表5 樣本響度總得分表

6個樣本的心理尺度f(i)見表5。

2.3.2 場景視頻對響度相對排序的影響

將具有相同聲音信號的樣本置于同一行，具有相同視頻信號的樣本置于同一列，結果見表6。

Si表示聽者所感受到的樣本i響亮程度的相對大小，加入行駛場景視頻后，聽者所感受到的聲音的響亮程度發生了改變。將加入行駛場景后主觀評價得到的樣本響度稱為樣本的等價響度，以反映加入行駛場景后聽者所感受到的聲音響亮程度相對于未加行駛場景時的變化。

由表5可知，樣本3等價響度得分最低，樣本4等價響度得分最高。定義f(i)為樣本i的響度心理尺度，則S3對應心理尺度為f(3)=0，S4對應的心理尺度f(4)=100。其余樣本心理尺度采用線性變換［8］得到:

表6 不同樣本等價響度的心理尺度

由表可見:相對于無任何視頻回放的評價情況，加入暢通視頻或擁堵視頻，樣本的等價響度均會減小;無論加入暢通視頻或擁堵視頻，噪聲的等價響度排序均與無視頻時的響度排序完全相同。

2.3.3 不同場景視頻對響度的影響

計算相同聲音、不同行駛場景下噪聲樣本i，j響度的相對心理尺度差Δf(i，j):

計算結果如圖6所示。由圖可見:f(1)-f(3)表示暢通場景視頻引起的70km/h勻速工況車內噪聲等價響度的心理尺度減小17.8;f(1)-f(2)表示擁堵場景視頻引起的70km/h勻速工況車內噪聲等價響度心理尺度減小8.5。

3 結論

汽車噪聲的聲品質評價結果受行駛場景視頻的影響。以采集的不同行駛場景下車輛正前方視頻和車內噪聲信號為基礎，采用計權一致性判據確定了評價結果中的有效樣本，采用成對比較方法和心理尺度分析研究了有無視頻和不同視頻場景對汽車噪聲響度的影響。

對實際汽車不同車速下結合車輛前方行駛場景視頻的噪聲響度的評價實驗結果表明，加入行駛場景視頻會降低行駛汽車的響度，但不同車速的響度大小的排序不變。

以文中研究為基礎，可進一步構建結合場景視頻因素的聲品質綜合評價模型。在響度分析中加入視頻影響因子，可以得到結合場景視頻的響度，該結果更符合評價者的主觀感受。該方法同樣可應用于對尖銳度、粗糙度等聲品質參量的分析，最終得到結合視頻場景的聲品質綜合評價模型。

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