[发明专利]一种基于换挡策略迁移的电动汽车主动发声方法及系统在审
| 申请号： | 202011179860.8 | 申请日： | 2020-10-29 |
| 公开（公告）号： | CN112298031A | 公开（公告）日： | 2021-02-02 |
| 发明（设计）人： | 蔡野锋;叶超;马登永;沐永生 | 申请（专利权）人： | 中科上声（苏州）电子有限公司 |
| 主分类号： | B60Q5/00 | 分类号： | B60Q5/00;B60W50/08 |
| 代理公司： | 苏州创元专利商标事务所有限公司 32103 | 代理人： | 李萍 |
| 地址： | 215000 江苏省苏州市*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 基于 换挡 策略 迁移 电动汽车 主动 发声 方法 系统 | ||
1.一种基于换挡策略迁移的电动汽车主动发声方法，其特征在于，包括如下步骤：
采集电动汽车的车身参数；
将所述车身参数送入预先训练的GRU-RNN模型，通过所述GRU-RNN模型预测出转数和声压级；及
根据所述转数合成相应的主动发声音源，根据所述声压级调整所述主动发声音源的幅度，通过车内扬声器进行播放。
2.根据权利要求1所述的电动汽车主动发声方法，其特征在于，所述GRU-RNN模型通过如下步骤预先训练完成：
a、选定要学习的传统内燃机车型；
b、采集选定的内燃机车型在各种工况下的车身数据以及车内人员耳朵处的声压级，其中所述车身数据包括转数；
c、将除转数外的所述车身数据和取决于所述传统内燃机车型的模式作为输入信号，将所述转数和所述声压级作为输出信号，送入所述GRU-RNN模型进行训练。
3.根据权利要求1或2所述的电动汽车主动发声方法，其特征在于：所述GRU-RNN模型具有分别对应车速、油门、扭矩、档位及模式的五个输入层单元。
4.根据权利要求1或2所述的电动汽车主动发声方法，其特征在于：所述GRU-RNN模型具有至少三个隐藏层，所述隐藏层的激活函数为relu。
5.根据权利要求1或2所述的电动汽车主动发声方法，其特征在于：所述GRU-RNN模型具有分别对应所述转速和所述声压级的两个输出层单元，所述输出层的激活函数为sigmoid。
6.根据权利要求2所述的电动汽车主动发声方法，其特征在于：所述车身参数包括电动汽车的车速、油门、扭矩、档位，所述车速、所述油门及所述扭矩分别进行归一化后送入预先训练的GRU-RNN模型；和/或
所述车身数据还包括传统内燃机车型的车速、油门、扭矩、档位，所述车速、所述油门、所述扭矩、所述档位、所述转数及所述声压级分别进行归一化后，送入所述GRU-RNN模型进行训练。
7.根据权利要求2所述的电动汽车主动发声方法，其特征在于：所述步骤c中，通过BP算法对所述GRU-RNN模型进行训练，直至收敛。
8.一种基于换挡策略迁移的电动汽车主动发声系统，其特征在于，包括：
车身参数获取模块，其用于获取电动汽车的车身参数；
预测模型，其用于根据所述车身参数预测出转数和声压级；
主动发声音源合成模块，其用于所述转数合成相应的主动发声音源，根据所述声压级调整所述主动发声音源的幅度；
扬声器，其用于根据所述主动发声音源合成模块生成的主动发声音源播放声音。
9.根据权利要求8所述的电动汽车主动发声系统，其特征在于，所述预测模型为GRU-RNN模型，其由如下步骤预先训练完成：
a、选定要学习的传统内燃机车型；
b、采集选定的内燃机车型在各种工况下的车身数据以及车内人员耳朵处的声压级，其中所述车身数据包括转数；
c、将除所述转数外的所述车身数据和取决于所述传统内燃机车型的模式作为输入信号，将所述转数和所述声压级作为输出信号，送入所述GRU-RNN模型进行训练。
10.根据权利要求8所述的电动汽车发声系统，其特征在于：所述车身参数获取模块包括与所述电动汽车通信的CAN总线。
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