基于響度的汽車聲品質評價

孫登科，張 鵬，王 碩，魏 源，張 強，趙晨鴻

基于響度的汽車聲品質評價

孫登科，張 鵬，王 碩，魏 源，張 強，趙晨鴻

（中國礦業大學（北京）機電與信息工程學院，北京 100083）

隨著對汽車車內噪聲評價的深入研究，發現傳統上只用A計權聲壓級對車內噪聲進行評價有很多不足，不能反映人們對噪聲的主觀感受。文章對人耳生理基礎及心理聲學進行了研究，引入了響度這一心理聲學客觀參量對車內噪聲進行評價。對響度計算方法進行了研究，建立了Zwicker響度計算模型，并用Matlab實現了其計算。選取一段純電動汽車在加速工況下的聲音樣本進行計算并與Head Artemis軟件計算的結果進行對比，誤差很小，證明了程序的正確性。

響度；評價模型；心理聲學；噪聲

前言

隨著人們對汽車的乘坐體驗要求越來越高，汽車的聲品質很大程度上決定了汽車品牌的好壞以及銷量的高低。傳統客觀評價是用A計權聲壓級，不能反映人的主觀感受，而主觀評價又耗時耗力。因此，開發出能反映人的主觀感受的客觀評價模型至關重要[1]。

1 人耳生理基礎及心理聲學

1.1 人耳的生理基礎

要使車內噪聲的客觀評價考慮到人的主觀感受，首先要研究人耳的聽覺系統，進而模擬出符合人耳聽覺特性的評價模型。人耳結構非常獨特且復雜，主要包括聽覺外周系統和聽覺中樞系統。其中聽覺外周系統又包括外耳、中耳、內耳以及聽神經[2]。人耳的聽覺系統各結構如圖1所示。

圖1 人耳聽覺系統各結構

其中外耳的主要作用是收集聲音以及進行聲源定位。外耳對不同的聲音有不同的濾波方式，不同頻率的聲音傳到鼓膜處的聲壓級增益也不同。對某些特定波長的聲音還會產生共振作用進而在鼓膜處就會提高其對應的頻率成分的聲壓。中耳主要有三塊中耳小骨和鼓膜組成。中耳對收集進來的聲音通過小骨和鼓膜一系列的運動和作用傳至內耳，其主要作用相當于傳聲裝置。另外，中耳的傳輸特點等同于高通濾波器，對人耳的低頻聽閾有著主要影響。內耳是外周系統最重要的一部分，由前庭、耳蝸和半規管構成。內耳的主要作用相當于聽覺感受器及頻譜分析儀，傳到這里的聲信號可以按照頻帶進行分解。聽覺中樞的主要作用是對聲音信號做處理，最后傳至大腦形成聽覺。本研究中響度模型的各部分主要就是模擬以上聽覺系統的各部分處理過程，因此掌握聽覺生理基礎對本研究是至關重要的。

1.2 心理聲學基本概念

心理聲學研究人的主觀感受與聲學物理量之間的關系，在建立反映人的主觀感受的響度模型之前，掌握心理聲學基礎知識是非常重要的。

1.2.1臨界頻帶和Bark尺度

人類的聽覺系統具有對復合音頻率分辨的能力，這種功能被稱為頻率選擇性。例如，對于兩個頻率不同的單音，只要它們的頻率相差足夠大，人耳就可以聽到不同的單音。人們用聽覺特征頻帶來描述人類聽覺系統的這種特性。內耳結構中的耳蝸有對聲音信號進行濾波的功能，經濾波后的聲音信號進行頻率分析，分離出聲音的正弦成分，當頻率相差足夠大時，可以在聽覺神經中被單獨地編碼，在聽覺中樞中被重新組合。所以人耳具有頻率分辨性這種能力和人耳耳蝸的濾波功能密切相關。人們通常用臨界頻帶和Bark尺度來表示人耳的這種頻率選擇性。

將人耳可聽到的聲音的頻率范圍即20 Hz～16 kHz劃分為24個特征頻帶，也稱為臨界頻帶，如表1所示。每個臨界頻帶為1Bark，Bark尺度作為以特征頻帶為基礎的頻率尺度得以形成。Bark尺度可以更準確反映人耳對聲音信號的主觀感受，因為Bark尺度與人耳聽覺系統基底膜長度成線性關系。

表1 特征頻帶劃分表

Bark尺度中心頻率/Hz上下頻限/Hz帶寬/HzBark尺度中心頻率/Hz上下頻限/Hz帶寬/Hz 15020～10080131 8501 720～2 000280 2150100～200100142 1502 000～2 320320 3250200～300100152 5002 320～2 700380 4350300～400100162 9002 700～3 150450 5450400～510110173 4003 150～3 700550 6570510～630120184 0003 700～4 400700 7700630～770140194 8004 400～5 300900 8840770～920150205 8005 300～6 4001 100 91 000920～1 080160217 0006 400～7 7001 300 101 1701 080～1 270190228 5007 700～9 5001 800 111 3701 270～1 4802102310 5009 500～12 0002 500 121 6001 480～1 7202402413 50012 000～15 5003 500

1.2.2聽閾與痛閾

人耳只能聽到特定頻率范圍內的聲音，在正常情況下人耳可以聽到的最低頻率為20 Hz、最高頻率為20 kHz的聲音信號。人耳對不同聲音的敏感度不同，我們用聽閾和痛閾來表示人耳聽覺系統的這種特性。人耳的可聽范圍如圖2所示。

圖2 人耳的可聽范圍

從圖2中可以看出，人耳對3 kHz～6 kHz頻率段的聲音最為敏感。人耳在中頻段的感知能力最強，高于低頻段和高頻段。聽閾是指人耳剛能聽到的聲音強度，表示人耳聽聲音能力的大小。痛閾是指隨著聲音刺激強度的增加剛能引起人耳不適或疼痛的最小刺激量。

1.2.3掩蔽效應

聲音的掩蔽效應指的是較強的聲音的聽覺感受會抑制較弱的聲音的現象。掩蔽音是指具有較大響度而抑制了其他較弱的聲音信號，被掩蔽的聲音信號稱為被掩蔽音。掩蔽效應包括時域掩蔽和頻域掩蔽，頻域掩蔽效應要大于時域掩蔽。高頻音對低頻音的掩蔽作用要顯著小于低頻音對高頻音的掩蔽作用[3]。掩蔽效應對我們研究汽車車內噪聲是非常關鍵的，本研究建立的響度模型充分考慮到了聲音的掩蔽效應。

2 響度計算方法介紹

響度是用來表示聲音強弱的物理量，也是心理聲學最重要的參量，反映了人耳對聲音的主觀感受[4]。心理聲學經過幾十年的發展，在響度計算方面也日趨成熟，計算程序也逐漸標準化。考慮到人耳的生理特征，其不同的響度計算方法的流程基本相同，只是在一些聲學概念的定義有些不同。本研究通過對比Stevens和Zwicker響度模型算法，選擇更適合汽車車內噪聲評價的Zwicker算法模型來計算響度[5]。

2.1 Stevens響度模型算法

Stevens響度計算方法相對于之前的算法的優點在于它可以通過一系列公式求解獲得評價主觀感受的參數，不用進行費時費力的主觀測試。Stevens方法計算響度的流程為首先通過對聲信號進行濾波，計算其頻帶聲壓級，然后結合等響指數曲線，確定每個頻帶對應的像度指數，然后利用公式計算總響度即響度級。

2.2 Zwicker響度模型算法

與Stevens模型相比，Zwicker響度模型充分考慮了人類聽覺系統的生理特征，提出了激勵級的概念，模擬了人耳處理聲音的過程，使心理聲學往前邁進了一大步。Zwicker響度模型計算流程為：首先進行信號預處理，用快速傅里葉（FFT）將聲音信號從時域轉到頻域；濾波方式采用1/3倍頻程來代替24個臨界頻帶然后合并低頻頻帶聲壓級；然后考慮到人耳的濾波特性，引入外中耳傳遞因子來模擬這種特性；計算特征響度，加入斜坡響度來模擬掩蔽效應；最后計算總響度[6]。

3 Zwicker響度模型步驟及編程

Zwicker提出的響度等級的計算方法在ISO 532中得到了標準化，但根據這個程序計算比較繁瑣，其中德國標準DIN 45631對此進行了修改，本文根據此標準響度模型計算響度，計算響度的流程如圖3所示。

圖3 計算響度流程圖

將根據圖3所示流程進行1/3倍頻程濾波器組的設計、1/3倍頻程合并和修正以及設置混響場衰減系數等工作。

（1）1/3倍頻程濾波器組的設計。

采用特征頻帶濾波器來模擬人耳的聽覺系統的濾波特性。1/3倍頻程的分析與特征頻帶的計算非常相似，可以很好地反映出噪聲的頻譜特性，因此采用1/3倍頻程帶通濾波器組來模擬特征頻帶的計算。本文基于 DIN EN 61260中規定的聲學標準，設計的1/3倍頻程濾波器如圖4所示。

圖4 1/3倍頻程濾波器

（2）1/3倍頻程合并和修正。

當中心頻率比較低時（在300 Hz以下），特征頻帶和三分之一倍頻程帶相差很大，所以必須對三分之一倍頻程低頻頻帶進行合并。合并完成后要修正對中心頻率在25 Hz～250 Hz內的聲壓級，要根據相關標準設置修正量Δ。因為Zwicker響度模型把人類聽覺系統的傳輸特性考慮進去，因此引入了每個頻帶的頻率閾值修正因子A0[7]。

（3）設置混響場衰減系數。

我們在測量是選擇的聲場不僅僅是自由場，在很多情況下是混響場，對于混響場，需要根據相關標準設置一個混響場衰減系數。在以上完成之后進行特征響度和總響度的計算。

4 結論

根據以上介紹Zwicker響度算法模型，通過Matlab軟件編寫程序。選取一段在加速工況下測得的純電動汽車車內噪聲信號，將程序運行得到的結果與用Head Acoustics公司的Artemis軟件算出的結果相對比，結果如圖5所示。

圖5 特征響度對比

如圖5所示，由Artemis軟件算出的總響度為22.10 sone，最大特征響2.804 7 sone，根據Zwicker響度模型由Matlab編寫的程序算出的總響度為21.64 sone，最大特征響度為2.932 9 sone，誤差很小。說明本研究根據Zwicker響度模型編寫的程序具有很高的準確性。

[1] 袁博.純電動乘用車的多工況聲品質評價及提升策略研究[D].合肥:合肥工業大學,2019.

[2] 錢堃.電動汽車聲品質評價分析與控制技術研究[D].長春:吉林大學,2016.

[3] 董琦飛.加速工況車內聲品質的評價研究[D].武漢:湖北工業大學,2014.

[4] 高印寒,錢堃,梁杰,等.重型商用車噪聲測試及聲品質客觀評價分析[J].噪聲與振動控制,2013,33(02):188-192.

[5] 焦中興.心理聲學參量算法和編程實現[D].武漢:華中科技大學,2011.

[6] 陳峰.心理聲學響度評定算法研究[D].武漢:華中科技大學, 2009.

[7] Zwicker E, Fastl H. Psychoacoustics. Facts and Models[J]. Physics Today,1999,54(6):64-65.

Loudness-based Sound Quality Evaluation of Vehicle

SUN Dengke, ZHANG Peng, WANG Shuo, WEI Yuan, ZHANG Qiang, ZHAO Chenhong

( School of Mechanical Electronic & Information Engineering, China University of Mining & Technology-Beijing, Beijing 100083 )

With more and more in-depth research on the evaluation of vehicle interior noise, it is found that the traditional evaluation of interior noise using only A-weighted sound pressure level has many shortcomings and cannot reflect people's subjective perception of noise. The article investigates the physiological basis of the human ear and psychoacoustics, and introduces loudness as an objective psychoacoustic parameter for the evaluation of interior noise. The loudness calculation method was studied, and the Zwicker loudness calculation model was established and implemented in Matlab. The results were compared with those calculated by Head Artemis software, and the errors were very small, which proved the correctness of the procedure.

Loudness; Evaluation model; Psychoacoustics; Noise

U491.9+1

A

1671-7988(2022)02-41-04

U491.9+1

A

1671-7988(2022)02-41-04

10.16638/j.cnki.1671-7988.2022.002.010

孫登科（1997—），男，碩士研究生，就讀于中國礦業大學（北京）機電與信息工程學院，主要研究方向為車輛振動噪聲分析與控制。

中央高校基本科研業務費資助項目（2009QJ01）；中國礦業大學（北京）大學生創新訓練項目資助（C202004919）。