姜顺明，周 涛，王奕轩，吴朋朋

(江苏大学 汽车与交通工程学院，江苏 镇江 212013)

声品质是车辆声学问题的一个重要领域。初期，人们从减小烦躁度、提升舒适性的角度来研究声品质，后来认识到对车内声的感知具有多维度属性[1-2]。声品质在感知空间可分解成多个独立维度，最常见的为舒适性、动力感和运动感。近来，动力感和运动感成为车辆声品质研究的一个热点[3-6]。

主动噪声控制(active noise control，ANC)在20世纪90年代被引入车内噪声控制。现有的 ANC以发动机发火频率成分为被控对象来降低车内声，虽可一定程度改善听觉舒适性，但也减弱了车内声与车辆运动状态的关联，去除了驾驶互动性方面的正面作用。从声品质多维度特征的角度来看，ANC只涉及舒适性维度改善，对动力感和运动感的提升是无效的，甚至有负面影响，不能满足用户的多样化需求。为此，一些学者对ANC进行改进，提出了主动声学设计(active sound design，ASD)的解决方案[7-8]。ASD与ANC的区别是，控制对象不再限于发动机发火阶成分，扩展到各种阶次成分，调节方式不只是降低量级，还可增强或添加各阶成分。

根据用户多样化需求，针对性设计车内目标声是ASD的一个关键技术。Lee等[9-11]用调制指数、轰鸣指数、阶次幅值衰减率建立动力感和愉悦度的多元回归模型，并用于从备选声中选择目标声。Park等以增添若干阶次成分方式开发了一种个性化发动机声音系统，通过定义3种阶次组并设置各组量级，获得动力型、运动型和极限型3种音效。Chang等[12-13]探讨了获得情感化车内声的ASD方法，通过对狮子和老虎嗓音进行能量频谱分析，得到反映声音特征的峰值滤波器，再将其作用于车内原声，合成得到目标声。Gwak等[14]为减小电动汽车噪声的高频烦躁感，增强动力感，在原声中加入若干低频阶次成分，设计了5种阶次组合方案，并进行主观评价分析。

现有的ASD 在确定调节阶次的目标幅值时，大多凭借经验设置，或在几种声音中选择目标声，再提取目标幅值。本文从声品质多维度特点出发，提出一种参数化的主动设计和分析方法。先建立舒适性、动力感和运动感的声品质预测模型，用于评估阶次调整方案的效果。然后，提出3个维度ASD的阶次设计策略和方法，给出目标幅值的设计算式，量化分析声品质与设计变量间的关系，实例说明设计变量的确定方法。

1 声品质多维度建模

1.1 多维度主观评价

采集4款乘用车驾驶员耳旁噪声制作评价样本，采集工况包括20～100 km/h的等速工况和各种典型加速工况。声样本采集仪器为HEAD-SQuadriga四通道便携式采集前端，并利用Cancase连接车辆OBD(on board diagnostics)端口来采集发动机转速信号。声样本采集车内布置如图1所示。

图1 声样本采集车内布置

等速声和加速声的听感有显著区别，初步听音发现等速声样本的主观听感大多涉及舒适性维度，加速声样本则更多地表现在动力感和运动感。最终选出20个等速声样本用于舒适性评价，19个加速声样本用于动力感评价，18个加速声样本用于运动感评价。

评价人员为26位，听力正常。评价之前对评价人员进行听音培训，对评价方法和舒适性、动力感和运动感进行说明，其中，舒适性好的声音特点是平静稳定、强度不大和不令人烦躁，动力感强的特点是强度随时间增加明显且低沉有力，运动感强的特点是声音明亮、高频成分明显且令人兴奋。采用成对比较法对3个维度进行评价。将声样本以两两成方式对向评价人员播放，评价人员进行比较，偏好样本记1分，另一个记-1分，若感觉相差不大，都记0分。根据评价人员的记录，得到一个记分矩阵，将矩阵每行的分值相加，即可获得某评价人员对各样本的评分。所有人员评价结束后，对评价结果进行误判检验，去除部分误判结果，对剩下的评价人员的评分求均值，即可得到各样本的最终分值。3个维度下各样本的评价得分，如图2所示。

(c)运动感

1.2 声品质多维度预测模型

目前已有较多文献报道车内声舒适性建模问题，响度、尖锐度和粗糙度是被公认与舒适性最相关的参量，本文将它们作为舒适性模型的输入。

为确定动力感和运动感模型的输入，选择多个参量作为备选。计算动力感和运动感样本组的备选参量数值，再分别进行备选参量与动力感样以及运动感间的相关分析结果，如表1所示。为了避免参量反映的信息重复，对相关系数较大的参量进行互相关分析，结果如表2和表3所示。由表1可知，平均响度、响度变化率、粗糙度变化率、尖锐度变化率、平均发火阶声压级和发火阶线性度与动力感的相关性较高。由表2可知，响度变化率、粗糙度变化率和尖锐度变化率间的相关性很大，平均响度和平均发火阶声压级相关性也较大，最终动力感参量确定为平均响度、响度变化率和发火阶线性度。由表1和表3可知，运动感参量确定为平均响度、平均尖锐度和尖锐度变化率。

表1 备选参量与动力感和运动感的相关系数

表2 动力感备选参量互相关系数

表3 运动感备选参量互相关系数

声品质客观参量与主观评价之间存在着复杂的非线性关系，当前大多采用神经网络或支持向量机等机器学习算法来建立声品质模型。本文用反向传播(back propagation，BP)神经网络建立车内声品质3个维度的预测模型，并用遗传算法对网络的初始权值和阈值进行优化，提高模型的预测精度和鲁棒性。利用MATLAB 神经网络工具箱建立3个维度的BP神经网络模型。网络结构如图3所示。各维度分别以已选定的参量作为输入，以评价得分作为输出，中间层神经元个数为7。各样本组各保留4个验证样本，其他作为训练样本。3个模型的预测值与实际评价的误差，如图4所示。由图4可知，3个模型的预测误差都小于6%，有较高的预测精度。

图3 BP神经网络声品质模型结构

图4 模型预测误差

2 舒适性ASD

车内声舒适性不仅与声音强度相关，还与频率成分及幅值有很大关系，车内声的主动设计具有很大的设计空间。Alt等[15]将音乐理论引入到发动机声学设计当中。乐器声由若干基音及频率为基音整数倍的泛音组成，泛音的存在使得乐器声听起来音色丰富、舒适悦耳。乐理中的协和音程规律为：两个音的协和程度与之间的音程相关，两个音的频率比在数字上越简单，协和程度越高，听起来更悦耳、融合，频率比越复杂则越不协和，听起来更刺耳、不融合。发动机声音构成与乐器有类似之处，包含频率成比例关系的各种阶次声音成分，若在声学设计时按照音程规律来确定调节的阶次，则有潜力获得舒适悦耳的发动机声。

车内声除了发动机发火阶及谐波阶次之外，还有路面噪声和风噪等背景噪声。在各阶次成分中，发火阶占据绝对主导，可以明显感知得到，而各谐波阶次则弱得多，由于背景噪声的存在，往往不能明显听到。为了丰富车内声音色，使其更舒适悦耳，本文采用调大发火频率谐波阶次的设计策略，以发火阶频率的2倍和3倍谐波阶次作为调节阶次。对于搭载四缸发动机的车辆，发火阶为2阶，选择的调节阶次则为4阶和6阶。采用这种设计的原因是：发火阶和4阶的频率比为1∶2，之间的音程为8度，4阶和6阶频率比为2∶3，之间的音程为5度，8度和5度符合乐理中的协和音程规律，都属于完全协和音程，有利于获得和谐悦耳的效果。

为了防止4阶和6阶的增强导致总强度增大过多而使舒适性下降，采取的措施是：4阶和6阶的调大要适度，并同时适当降2阶幅值；参照乐器的基音和泛音的幅值特点，即基音幅值最大，各泛音的幅值随着阶数的增加而逐个减弱，故 2阶、4阶、6阶目标幅值设计成呈等差数列依次减小。若以A2为发火阶次原幅值，Δ为发火阶次幅值调节量，ε为各阶间幅值公差，2阶、4阶和6阶目标幅值可表示成

T2=A2+Δ

T4=T2+ε=A2+Δ+ε

(1)

T6=T2+2ε=A2+Δ+2ε

舒适性设计问题转变成选择设计变量Δ和ε。下面以某车40 km/h声样本为例，说明Δ和ε的设计方法。首先，对原声进行阶次分析，计算A2。对Δ和ε取若干个数值，考虑到人耳对声压变化的最小分辨率约为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，再对Δ和ε的取值进行组合，利用式(1)计算各种组合下的目标幅值，得到24种调节方案。然后，按照24种方案对原声幅值进行调节，合成出24个设计声。用舒适性预测模型计算它们的舒适性，如图5所示。对图5可做如下分析：

图5 各调节方案的舒适性值

Δ取-4 dB的声样本比Δ取-2 dB的声样本的舒适性显著要高，但Δ进一步增加，舒适性则不再增加，甚至逐步减弱，原因是车内还有宽频背景噪声存在，在阶次声减弱到一定程度后，再进一步削弱它们，声音总强度继续减小非常有限，也不能形成发火阶及其谐波阶次间的协和效应。本例Δ取-4 dB。

不论何种取值的Δ，ε过大或过小都不利于舒适性的提升。ε若过小(-1.5 dB)，则4阶、6阶幅值较高，导致总声音强度大，不利于舒适性；ε若过大(-6 dB)，则4阶、6阶的幅值太小，人耳觉察不到，起不到丰富声音谐波成分的作用，缺少声音的和谐悦耳效果，也不利于提升舒适性。本例ε取-4.5 dB。

随着Δ值的增加，各ε值下对应的舒适性差距越小。可见Δ值越大，ε对舒适性的影响效果越小。

其他典型车速的舒适性设计方法相同，某车在20 km/h、40 km/h、60 km/h、80 km/h、100 km/h车速的各设计阶次的舒适性目标幅值，如图6所示。

图6 各车速目标幅值

3 动力感ASD

动力感强的声音特点是对驾驶操作的跟随性好，响应快速，听起来强劲有力，在组成成分中发火阶占据着主导地位，能量集中于低频。动力感不佳往往涉及以下情形：对节气门变化的跟随感不强，响应灵敏度低；加速过程中声音起伏波动大，不稳定；声音强度过大，产生很大轰鸣声。

为获得良好动力感的目标声，考虑到发火阶在低频段的主导地位，将发火阶作为调节阶次，采用的设计思想如下：为增强与节气门操作的关联度与跟随性，将发火阶幅值设计成随转速增加而线性增大；通过合理设置幅值随转速的变化率，使目标声具有恰当的强度和响应灵敏度。对于搭载四缸发动机的车辆，发火阶目标幅值T2(n)可写成

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

(2)

式中:n0为加速起始转速;n为加速过程中转速;A2(n0)为发火阶在起始转速的幅值;kp为发火阶幅值随转速的变化率。

kp的设计是动力感声学设计的重要环节，设计方法如下：先对原始加速声进行阶次分析，提取出发火阶信号；按照式(2)对发火阶幅值进行调节，使发火阶幅值与转速呈线性关系，kp在一定范围内取多个值，得到多个发火阶调节方案；依据各个调节方案，重新合成多个声样本；采用1.2节所建动力感模型计算各声样本的动力感；最后，通过分析动力感与kp取值的关系，确定理想的kp值。

以某车全油门加速声样本为设计对象，对其进行动力感设计。经过发火阶阶次提取、幅值调节、声音合成以及动力感计算，得到的动力感随kp变化的关系图，如图7所示。由图7可知，在kp值较小时，随着kp的增加，动力感增强，但当kp增加到一定程度后，动力感不再增加，而是逐步下降。可见，加速声强度在初期对动力感音效有增强作用，但到了一定的临界点，就产生负面作用。因此，选择动力感分值最大的声样本作为目标声，对应的kp为0.631 dB/100 r/min。原声和设计后的目标声的频谱图如图8所示。由图8可知，与原声相比，目标声的2阶幅值显著增强，且随转速逐渐增加，其他阶次则保持原有水平，符合预期的目标。

图7 kp与动力感的关系

图8 动力感样本频谱

4 运动感ASD

运动感强的声音特点是声音明亮，听起来令人兴奋，有较多的高频成分，发火阶未能占据主导地位，其他阶次也具有较高的量级水平。车内声运动感不足大多是由于声音能量集中在低频段，缺乏高频成分所导致。

为了获得具有良好运动感的目标声，本文采用以下设计策略：为增添加速声的高频成分，选择发动机的较高阶次成分作为设计的调节阶次；调节阶次的幅值设计成与发火阶接近，并且随转速的增加而线性增加，以增强与驾驶操作的关联性；为防止目标声的响度和尖锐度过大，高频成分的增强需要适度，选择的调节阶次数目不能太多，并合理设置它们的幅值随转速变化率。

根据上述策略，选择频率为发动机发火阶3倍和4倍的阶次作为调节阶次，若车辆搭载的是四缸发动机，调节阶次即为6阶和8阶，目标值T6(n)和T8(n)可写成

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

(3)

式中:n0为加速起始转速;n为加速过程中转速;A2(n0)为发火阶在起始转速的幅值;ks为6阶和8阶随转速的幅值变化率。为了防止高频成分过强，6阶和8阶起始转速幅值选取时略小于发火阶，取0.95A2(n0)。显然，确定合适的ks是运动感设计的关键步骤，设计方法与第3章kp的设计类似。其中，不同ks值的合成新样本的运动感计算采用1.2节所建运动感模型。

以某车全油门加速声样本为对象，对其进行运动感声学设计，最终得到运动感随ks变化的关系图，如图9所示。由图9可知，在设计区间内，随着ks的增加，运动感分值增加，但ks增加到一定程度，运动感会骤降，选择运动感得分最高时对应的ks作为最终的设计值，本例为0.464 dB/100 r/min。原声和设计后的目标声的频谱图如图10所示。由图10可知，与原声相比，目标声的6阶和8阶幅值显著增强，与预期的设计目标一致。

图9 ks与运动感的关系

图10 运动感样本频谱

5 结 论

采用成对比较法对车内声进行主观评价，通过相关和自相关分析选定输入参量，用BP神经网络建立舒适性、动力感和运动感的预测模型，所建模型精度较高，可以用声品质主动设计。

基于音乐理论，舒适性设计以发火阶及其2倍和3倍频率的谐波阶作为调节阶次，幅值呈等差数列逐减，设计变量为发火阶幅值调节量Δ和各阶幅值公差ε。使用舒适性模型及幅值算式来分析舒适性与设计变量的关系，结果表明：Δ取-4 dB比取-2 dB的舒适性要高，但Δ进一步增加，舒适性不再增加；ε过大或过小都不利于舒适性的提升；Δ值越大，ε对舒适性的影响效果越小。以上结果可用于确定Δ和ε值。

动力感设计以发火阶作为调节阶次，设计目标是使发火阶幅值线性化，并具有合适的响应灵敏度，设计变量为幅值随转速的变化率kp。对kp与动力感的关系进行量化分析，结果表明，在kp值较小时，随着kp的增加，动力感增强，但当kp增加到一定程度后，动力感不再增加，而是逐步下降。声音强度在初期可增强动力感，但到了临界点就产生负面作用。

运动感设计以发火阶3倍和4倍频率的谐波阶次作为调节阶次，设计目标是使两者的幅值量级接近于发火阶，设计变量是两者幅值随转速的变化率ks。分析ks与运动感的关系，结果显示随着ks增加，运动感增加，但ks增加到一定程度，运动感会骤降。