[发明专利]一种车辆噪声声品质的粗糙度信息处理方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种信息处理方法，尤其是涉及一种车辆噪声声品质心理声学参数粗糙度的信息处理方法。

背景技术

随着社会的发展、科技的进步，环境噪声污染已成为社会一大公害，而交通车辆噪声已达到城市环境噪声污染总量的40％，因此，对车辆噪声的认知与防治已成为环境噪声控制的一个重要环节。我国于1996年出台了《中华人民共和国环境噪声污染防治法》，国家环保局先后出台了GB4569、GB16160、GB5467、GB1494、GB16170和GB14365等一系列标准，对各类机动车噪声的测试方法和噪声排放限值做出了规定。但这些标准仅采用A计权声压级进行车辆噪声评价，评价结果通常与人的听觉感受有较大差异。这是因为，A计权存在诸多不足。首先，A计权网络是以40方(phon)响度级的纯音测试得出的结果，然而实际噪声频率组成复杂，且在不同频率组成中存在掩蔽效应，因此A计权网络不可能精确反映实际响度级。其次，A计权网络对噪声低频噪声衰减过大，因此在计算以低频为主的噪声时与人体主观响度感觉差距过大。

从20世纪30年代以来，随着汽车工业的发展，人们不仅要求汽车噪声的强度够小，还要求听起来比较舒适，这与噪声的频率成分、时频特点有关，即噪声声品质。而真正意义上的声品质评价方法研究开始于20世纪80年代中期，完整的声品质概念由Blauert于1997年提出，即在特定的技术目标或任务内涵中声音的适宜性。这里的“声”是指人耳的听觉感知，“品质”是指人对声音事件做出的主观判断。声品质不能简单地描述为物理量，而必须通过人参与到听觉事件中，并根据主观心理期望进行判断。声品质评价是一个非常复杂的过程，它涉及到三个方面的知识：物理声学(声场)、心理声学(听觉感知)和心理(听觉评价)。在过去的几十年里，人们提出了心理声学的概念，将声音的客观评价指标与人的听觉感受联系起来，比如响度、粗糙度、尖锐度、起伏度、音调度和舒适度等，在车辆噪声声品质研究领域，A计权声级、响度两个指标已得到国际上的普遍认可，并写入ISO和一些国家标准中。尖锐度、粗糙度和起伏度三个指标提出较晚，但其研究进展较快，德国DIN和美国标准化局已专门成立机构开展此方面的研究，除尖锐度指标已进入测试阶段外，其余指标目前尚未见实质性进展的报告。粗糙度是人体听觉器官对噪声信号在时域上幅值(即包络)快速变化的一种感觉，因此通常在描述此类感觉时，通常用调幅信号来加于说明。对于粗糙度的计算模型，Aure提出计算各个临界频带上激励包络，以此来计算调制指数最终得出各个通道上的粗糙度；Fastl提出通过计算信号的调制频率，激励级差来计算粗糙度；Sottek通过对激励包络进行非线性压缩与自相关计算来计算粗糙度；Daniel等改进了Aures模型，使其更易于实现，提高了主、客观评价结果的相关性；Hoeldrich等作了进一步的改进，使其适用于不同的心理声学假设。Tsai提出了由分谐波引起的粗糙度听觉分组感知的定性经验模型，Mores在此基础上进行了实验研究，初步验证了模型的正确性。但总体来说粗糙度的计算方法目前还在探索之中。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种车辆噪声声品质的粗糙度信息处理方法，该方法基于人耳听觉感知特性，充分考虑激励声级的非线性特性，并将其量化，兼顾噪声不同通道信号之间的相关系数及载波频率加权系数等粗糙度的影响系数，克服目前A计权声级等噪声测量与评价指标不能体现主观感受的不足。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种车辆噪声声品质的粗糙度信息处理方法，包括以下步骤：

(1)将噪声信号进行分段，并对噪声信号进行加窗处理；

(2)对加窗后的噪声信号进行傅立叶变换，并根据人耳传递特性对其结果进行加权，计算出噪声信号在临界频带上的激励声级；

(3)在临界频带上设计多个相互叠加的通道，将激励声级划分到所述通道上，形成多个的子噪声信号，再将该噪声信号进行反傅立叶变换，得到多个激励声级的时域子信号；

(4)对所述激励声级的时域子信号解调后，进行反傅立叶变换，得到经调制后的信号时域值，再计算出每个通道的调制指数；

(5)计算所有通道的噪声信号之间的相关系数及载波频率加权系数；

(6)根据通道的调制指数、相关系数及载波频率加权系数，得到每个通道上噪声信号的粗造度，并求出总粗糙度。