[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

说明书

本发明公开了一种基于换挡策略迁移的电动汽车主动发声方法及系统。一种基于换挡策略迁移的电动汽车主动发声方法，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。本发明能够模拟逼真的传动内燃机车型的车内声场环境，体验较好的驾驶乐趣。

技术领域

本发明属于电动汽车的主动发声领域，涉及一种基于换挡策略迁移的电动汽车主动发声方法及系统。

背景技术

随着环保标准的日趋严格，新能源电动汽车会逐渐成为主流，而且随着声学技术的发展，电动汽车车内的声学环境也愈来愈安静。但同时越来越多的车主也希望车内存在与运动状态匹配的声音，能够有声音的反馈，拥有更好的驾驶感觉。

因为象征着活力且低沉有力的传统内燃机声音已经被大众广泛接受，因此目前的主流研究都是基于传统内燃机的声品质研究，通过对传统内燃机的声品质研究，在电动汽车上合成类似风格的声音。但是除了声品质这块，换档策略也是比较重要的一块，通过复杂的换档策略，可以匹配出更迷人的声音。

在电动汽车上，不像传统的燃油车，不存在车速换档概念。有鉴于此，需要一种考虑了虚拟换档策略的电动汽车主动发声方法及系统。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于换挡策略迁移的电动汽车主动发声方法及系统，其能够模拟逼真的传动内燃机车型的车内声场环境，体验较好的驾驶乐趣。

为达到上述目的，本发明采用的技术方案为：

一种基于换挡策略迁移的电动汽车主动发声方法，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。

在一实施例中，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。

在一实施例中，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。模式是用于区分模拟不同的车型换档策略或者同一辆车不同风格的换档策略，在电动车主动发声系统中，是用户需要设定的参数。

在一实施例中，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。

在一实施例中，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。

在一实施例中，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。

在一实施例中，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。

在一实施例中，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。