車內聲品質多維度主動聲學設計

姜順明，周 濤，王奕軒，吳朋朋

(江蘇大學 汽車與交通工程學院，江蘇 鎮江 212013)

聲品質是車輛聲學問題的一個重要領域。初期，人們從減小煩躁度、提升舒適性的角度來研究聲品質，后來認識到對車內聲的感知具有多維度屬性[1-2]。聲品質在感知空間可分解成多個獨立維度，最常見的為舒適性、動力感和運動感。近來，動力感和運動感成為車輛聲品質研究的一個熱點[3-6]。

主動噪聲控制(active noise control，ANC)在20世紀90年代被引入車內噪聲控制。現有的 ANC以發動機發火頻率成分為被控對象來降低車內聲，雖可一定程度改善聽覺舒適性，但也減弱了車內聲與車輛運動狀態的關聯，去除了駕駛互動性方面的正面作用。從聲品質多維度特征的角度來看，ANC只涉及舒適性維度改善，對動力感和運動感的提升是無效的，甚至有負面影響，不能滿足用戶的多樣化需求。為此，一些學者對ANC進行改進，提出了主動聲學設計(active sound design，ASD)的解決方案[7-8]。ASD與ANC的區別是，控制對象不再限于發動機發火階成分，擴展到各種階次成分，調節方式不只是降低量級，還可增強或添加各階成分。

根據用戶多樣化需求，針對性設計車內目標聲是ASD的一個關鍵技術。Lee等[9-11]用調制指數、轟鳴指數、階次幅值衰減率建立動力感和愉悅度的多元回歸模型，并用于從備選聲中選擇目標聲。Park等以增添若干階次成分方式開發了一種個性化發動機聲音系統，通過定義3種階次組并設置各組量級，獲得動力型、運動型和極限型3種音效。Chang等[12-13]探討了獲得情感化車內聲的ASD方法，通過對獅子和老虎嗓音進行能量頻譜分析，得到反映聲音特征的峰值濾波器，再將其作用于車內原聲，合成得到目標聲。Gwak等[14]為減小電動汽車噪聲的高頻煩躁感，增強動力感，在原聲中加入若干低頻階次成分，設計了5種階次組合方案，并進行主觀評價分析。

現有的ASD 在確定調節階次的目標幅值時，大多憑借經驗設置，或在幾種聲音中選擇目標聲，再提取目標幅值。本文從聲品質多維度特點出發，提出一種參數化的主動設計和分析方法。先建立舒適性、動力感和運動感的聲品質預測模型，用于評估階次調整方案的效果。然后，提出3個維度ASD的階次設計策略和方法，給出目標幅值的設計算式，量化分析聲品質與設計變量間的關系，實例說明設計變量的確定方法。

1 聲品質多維度建模

1.1 多維度主觀評價

采集4款乘用車駕駛員耳旁噪聲制作評價樣本，采集工況包括20～100 km/h的等速工況和各種典型加速工況。聲樣本采集儀器為HEAD-SQuadriga四通道便攜式采集前端，并利用Cancase連接車輛OBD(on board diagnostics)端口來采集發動機轉速信號。聲樣本采集車內布置如圖1所示。

圖1 聲樣本采集車內布置

等速聲和加速聲的聽感有顯著區別，初步聽音發現等速聲樣本的主觀聽感大多涉及舒適性維度，加速聲樣本則更多地表現在動力感和運動感。最終選出20個等速聲樣本用于舒適性評價，19個加速聲樣本用于動力感評價，18個加速聲樣本用于運動感評價。

評價人員為26位，聽力正常。評價之前對評價人員進行聽音培訓，對評價方法和舒適性、動力感和運動感進行說明，其中，舒適性好的聲音特點是平靜穩定、強度不大和不令人煩躁，動力感強的特點是強度隨時間增加明顯且低沉有力，運動感強的特點是聲音明亮、高頻成分明顯且令人興奮。采用成對比較法對3個維度進行評價。將聲樣本以兩兩成方式對向評價人員播放，評價人員進行比較，偏好樣本記1分，另一個記-1分，若感覺相差不大，都記0分。根據評價人員的記錄，得到一個記分矩陣，將矩陣每行的分值相加，即可獲得某評價人員對各樣本的評分。所有人員評價結束后，對評價結果進行誤判檢驗，去除部分誤判結果，對剩下的評價人員的評分求均值，即可得到各樣本的最終分值。3個維度下各樣本的評價得分，如圖2所示。

(c)運動感

1.2 聲品質多維度預測模型

目前已有較多文獻報道車內聲舒適性建模問題，響度、尖銳度和粗糙度是被公認與舒適性最相關的參量，本文將它們作為舒適性模型的輸入。

為確定動力感和運動感模型的輸入，選擇多個參量作為備選。計算動力感和運動感樣本組的備選參量數值，再分別進行備選參量與動力感樣以及運動感間的相關分析結果，如表1所示。為了避免參量反映的信息重復，對相關系數較大的參量進行互相關分析，結果如表2和表3所示。由表1可知，平均響度、響度變化率、粗糙度變化率、尖銳度變化率、平均發火階聲壓級和發火階線性度與動力感的相關性較高。由表2可知，響度變化率、粗糙度變化率和尖銳度變化率間的相關性很大，平均響度和平均發火階聲壓級相關性也較大，最終動力感參量確定為平均響度、響度變化率和發火階線性度。由表1和表3可知，運動感參量確定為平均響度、平均尖銳度和尖銳度變化率。

表1 備選參量與動力感和運動感的相關系數

表2 動力感備選參量互相關系數

表3 運動感備選參量互相關系數

聲品質客觀參量與主觀評價之間存在著復雜的非線性關系，當前大多采用神經網絡或支持向量機等機器學習算法來建立聲品質模型。本文用反向傳播(back propagation，BP)神經網絡建立車內聲品質3個維度的預測模型，并用遺傳算法對網絡的初始權值和閾值進行優化，提高模型的預測精度和魯棒性。利用MATLAB 神經網絡工具箱建立3個維度的BP神經網絡模型。網絡結構如圖3所示。各維度分別以已選定的參量作為輸入，以評價得分作為輸出，中間層神經元個數為7。各樣本組各保留4個驗證樣本，其他作為訓練樣本。3個模型的預測值與實際評價的誤差，如圖4所示。由圖4可知，3個模型的預測誤差都小于6%，有較高的預測精度。

圖3 BP神經網絡聲品質模型結構

圖4 模型預測誤差

2 舒適性ASD

車內聲舒適性不僅與聲音強度相關，還與頻率成分及幅值有很大關系，車內聲的主動設計具有很大的設計空間。Alt等[15]將音樂理論引入到發動機聲學設計當中。樂器聲由若干基音及頻率為基音整數倍的泛音組成，泛音的存在使得樂器聲聽起來音色豐富、舒適悅耳。樂理中的協和音程規律為：兩個音的協和程度與之間的音程相關，兩個音的頻率比在數字上越簡單，協和程度越高，聽起來更悅耳、融合，頻率比越復雜則越不協和，聽起來更刺耳、不融合。發動機聲音構成與樂器有類似之處，包含頻率成比例關系的各種階次聲音成分，若在聲學設計時按照音程規律來確定調節的階次，則有潛力獲得舒適悅耳的發動機聲。

車內聲除了發動機發火階及諧波階次之外，還有路面噪聲和風噪等背景噪聲。在各階次成分中，發火階占據絕對主導，可以明顯感知得到，而各諧波階次則弱得多，由于背景噪聲的存在，往往不能明顯聽到。為了豐富車內聲音色，使其更舒適悅耳，本文采用調大發火頻率諧波階次的設計策略，以發火階頻率的2倍和3倍諧波階次作為調節階次。對于搭載四缸發動機的車輛，發火階為2階，選擇的調節階次則為4階和6階。采用這種設計的原因是：發火階和4階的頻率比為1∶2，之間的音程為8度，4階和6階頻率比為2∶3，之間的音程為5度，8度和5度符合樂理中的協和音程規律，都屬于完全協和音程，有利于獲得和諧悅耳的效果。

為了防止4階和6階的增強導致總強度增大過多而使舒適性下降，采取的措施是：4階和6階的調大要適度，并同時適當降2階幅值；參照樂器的基音和泛音的幅值特點，即基音幅值最大，各泛音的幅值隨著階數的增加而逐個減弱，故 2階、4階、6階目標幅值設計成呈等差數列依次減小。若以A2為發火階次原幅值，Δ為發火階次幅值調節量，ε為各階間幅值公差，2階、4階和6階目標幅值可表示成

T2=A2+Δ

T4=T2+ε=A2+Δ+ε

(1)

T6=T2+2ε=A2+Δ+2ε

舒適性設計問題轉變成選擇設計變量Δ和ε。下面以某車40 km/h聲樣本為例，說明Δ和ε的設計方法。首先，對原聲進行階次分析，計算A2。對Δ和ε取若干個數值，考慮到人耳對聲壓變化的最小分辨率約為2 dB，Δ取-2 dB、-4 dB、-6 dB、-8 dB、-10 dB和-12 dB，ε取-1.5 dB、-3 dB、-4.5 dB和-6 dB，再對Δ和ε的取值進行組合，利用式(1)計算各種組合下的目標幅值，得到24種調節方案。然后，按照24種方案對原聲幅值進行調節，合成出24個設計聲。用舒適性預測模型計算它們的舒適性，如圖5所示。對圖5可做如下分析：

圖5 各調節方案的舒適性值

Δ取-4 dB的聲樣本比Δ取-2 dB的聲樣本的舒適性顯著要高，但Δ進一步增加，舒適性則不再增加，甚至逐步減弱，原因是車內還有寬頻背景噪聲存在，在階次聲減弱到一定程度后，再進一步削弱它們，聲音總強度繼續減小非常有限，也不能形成發火階及其諧波階次間的協和效應。本例Δ取-4 dB。

不論何種取值的Δ，ε過大或過小都不利于舒適性的提升。ε若過小(-1.5 dB)，則4階、6階幅值較高，導致總聲音強度大，不利于舒適性；ε若過大(-6 dB)，則4階、6階的幅值太小，人耳覺察不到，起不到豐富聲音諧波成分的作用，缺少聲音的和諧悅耳效果，也不利于提升舒適性。本例ε取-4.5 dB。

隨著Δ值的增加，各ε值下對應的舒適性差距越小。可見Δ值越大，ε對舒適性的影響效果越小。

其他典型車速的舒適性設計方法相同，某車在20 km/h、40 km/h、60 km/h、80 km/h、100 km/h車速的各設計階次的舒適性目標幅值，如圖6所示。

圖6 各車速目標幅值

3 動力感ASD

動力感強的聲音特點是對駕駛操作的跟隨性好，響應快速，聽起來強勁有力，在組成成分中發火階占據著主導地位，能量集中于低頻。動力感不佳往往涉及以下情形：對節氣門變化的跟隨感不強，響應靈敏度低；加速過程中聲音起伏波動大，不穩定；聲音強度過大，產生很大轟鳴聲。

為獲得良好動力感的目標聲，考慮到發火階在低頻段的主導地位，將發火階作為調節階次，采用的設計思想如下：為增強與節氣門操作的關聯度與跟隨性，將發火階幅值設計成隨轉速增加而線性增大；通過合理設置幅值隨轉速的變化率，使目標聲具有恰當的強度和響應靈敏度。對于搭載四缸發動機的車輛，發火階目標幅值T2(n)可寫成

T2(n)=A2(n0)+kp(n-n0)

(2)

式中:n0為加速起始轉速;n為加速過程中轉速;A2(n0)為發火階在起始轉速的幅值;kp為發火階幅值隨轉速的變化率。

kp的設計是動力感聲學設計的重要環節，設計方法如下：先對原始加速聲進行階次分析，提取出發火階信號；按照式(2)對發火階幅值進行調節，使發火階幅值與轉速呈線性關系，kp在一定范圍內取多個值，得到多個發火階調節方案；依據各個調節方案，重新合成多個聲樣本；采用1.2節所建動力感模型計算各聲樣本的動力感；最后，通過分析動力感與kp取值的關系，確定理想的kp值。

以某車全油門加速聲樣本為設計對象，對其進行動力感設計。經過發火階階次提取、幅值調節、聲音合成以及動力感計算，得到的動力感隨kp變化的關系圖，如圖7所示。由圖7可知，在kp值較小時，隨著kp的增加，動力感增強，但當kp增加到一定程度后，動力感不再增加，而是逐步下降。可見，加速聲強度在初期對動力感音效有增強作用，但到了一定的臨界點，就產生負面作用。因此，選擇動力感分值最大的聲樣本作為目標聲，對應的kp為0.631 dB/100 r/min。原聲和設計后的目標聲的頻譜圖如圖8所示。由圖8可知，與原聲相比，目標聲的2階幅值顯著增強，且隨轉速逐漸增加，其他階次則保持原有水平，符合預期的目標。

圖7 kp與動力感的關系

圖8 動力感樣本頻譜

4 運動感ASD

運動感強的聲音特點是聲音明亮，聽起來令人興奮，有較多的高頻成分，發火階未能占據主導地位，其他階次也具有較高的量級水平。車內聲運動感不足大多是由于聲音能量集中在低頻段，缺乏高頻成分所導致。

為了獲得具有良好運動感的目標聲，本文采用以下設計策略：為增添加速聲的高頻成分，選擇發動機的較高階次成分作為設計的調節階次；調節階次的幅值設計成與發火階接近，并且隨轉速的增加而線性增加，以增強與駕駛操作的關聯性；為防止目標聲的響度和尖銳度過大，高頻成分的增強需要適度，選擇的調節階次數目不能太多，并合理設置它們的幅值隨轉速變化率。

根據上述策略，選擇頻率為發動機發火階3倍和4倍的階次作為調節階次，若車輛搭載的是四缸發動機，調節階次即為6階和8階，目標值T6(n)和T8(n)可寫成

T6(n)=T8(n)=0.95A2(n0)+ks(n-n0)

(3)

式中:n0為加速起始轉速;n為加速過程中轉速;A2(n0)為發火階在起始轉速的幅值;ks為6階和8階隨轉速的幅值變化率。為了防止高頻成分過強，6階和8階起始轉速幅值選取時略小于發火階，取0.95A2(n0)。顯然，確定合適的ks是運動感設計的關鍵步驟，設計方法與第3章kp的設計類似。其中，不同ks值的合成新樣本的運動感計算采用1.2節所建運動感模型。

以某車全油門加速聲樣本為對象，對其進行運動感聲學設計，最終得到運動感隨ks變化的關系圖，如圖9所示。由圖9可知，在設計區間內，隨著ks的增加，運動感分值增加，但ks增加到一定程度，運動感會驟降，選擇運動感得分最高時對應的ks作為最終的設計值，本例為0.464 dB/100 r/min。原聲和設計后的目標聲的頻譜圖如圖10所示。由圖10可知，與原聲相比，目標聲的6階和8階幅值顯著增強，與預期的設計目標一致。

圖9 ks與運動感的關系

圖10 運動感樣本頻譜

5 結 論

采用成對比較法對車內聲進行主觀評價，通過相關和自相關分析選定輸入參量，用BP神經網絡建立舒適性、動力感和運動感的預測模型，所建模型精度較高，可以用聲品質主動設計。

基于音樂理論，舒適性設計以發火階及其2倍和3倍頻率的諧波階作為調節階次，幅值呈等差數列逐減，設計變量為發火階幅值調節量Δ和各階幅值公差ε。使用舒適性模型及幅值算式來分析舒適性與設計變量的關系，結果表明：Δ取-4 dB比取-2 dB的舒適性要高，但Δ進一步增加，舒適性不再增加；ε過大或過小都不利于舒適性的提升；Δ值越大，ε對舒適性的影響效果越小。以上結果可用于確定Δ和ε值。

動力感設計以發火階作為調節階次，設計目標是使發火階幅值線性化，并具有合適的響應靈敏度，設計變量為幅值隨轉速的變化率kp。對kp與動力感的關系進行量化分析，結果表明，在kp值較小時，隨著kp的增加，動力感增強，但當kp增加到一定程度后，動力感不再增加，而是逐步下降。聲音強度在初期可增強動力感，但到了臨界點就產生負面作用。

運動感設計以發火階3倍和4倍頻率的諧波階次作為調節階次，設計目標是使兩者的幅值量級接近于發火階，設計變量是兩者幅值隨轉速的變化率ks。分析ks與運動感的關系，結果顯示隨著ks增加，運動感增加，但ks增加到一定程度，運動感會驟降。