探索声品质：如何用心理声学提升车内听觉体验
在追求完美驾驶体验的今天，车内的声环境越来越受到重视。声品质，这个看似抽象的概念，实际上与我们的驾驶感受息息相关。本文将带您深入了解声品质理论，并探讨如何通过心理声学参数来评价和优化车内的声环境。
一、声品质理论：声音的主观感受
1、声品质定义
声品质是一个心理声学概念，它关注的是人们对声音特性的主观感受。这种感受不仅仅局限于声音的响度，还包括声音的质感、舒适度等多个维度。
2. 心理声学参数
声品质的评价涉及多个心理声学参数，包括但不限于：
粗糙度：反映声音的调制幅度，对低频声音的评价尤为准确。
响度：衡量声音的强弱，影响人们对声音刺 激的感受。
尖锐度：描述声音中高频成分的比例，与声音的刺耳程度直接相关。
频谱包络和中心频率：影响尖锐度的主要因素。
噪声等级：如NR、NC、NCB等，用于量化噪声的等级。
语音清晰度和语言干扰度：评估噪声对语音理解的影响。
声压级：声音的物理强度。
抖动度：声音的稳定性。
3. AI 指数
特别值得一提的是AI指数，它衡量人在特定噪声下的语言理解程度。AI指数的计算主要关注200 Hz至6300 Hz的频段，这一频段的能量分布对语言理解至关重要。
二、路噪声品质评价方法
1、声品质评价方法
在声品质的客观评价中利用测试得到噪声信号客观参量，并做量化分析。然而现阶段声品质评价研究中获取数据的主要途径还是靠主观评价实验。
2、路噪声品质评价方法
1. 客观评价与主观评价
声品质的客观评价依赖于测试得到的噪声信号客观参量，并进行量化分析。然而，目前声品质评价研究中获取数据的主要途径仍然是主观评价实验。
2. 主观评价实验
主观评价实验通过让参与者在不同噪声环境下进行听感测试，收集他们对声音的主观感受。这些感受包括声音的舒适度、干扰度等，为声品质的优化提供了宝贵的数据支持。
3、路噪声品质评价流程
三、路噪声品质案例分析
1、路噪声品质案例分析
1）匀速60Km/h路噪测试数据处理及样本数据收集
2）匀速60Km/h路噪主观评价
3）路噪数据KPCA分析（降维度）
Ø高斯核函数中的gamma（γ）参数：高斯核函数定义为 ，其中，γ是高斯核函数的一个超参数。它控制了数据点在高维空间中的分布情况。当γ越大时，高斯核函数会使得数据点在高维空间中的分布更加集中，因此，降维后的数据将更容易区分。常见的取值范围为10^-3到 10^3。
4）建立路噪声品质主客观关联模型
（1）样本训练：
选用一个5层神经网络来构建声品质的评价模型。输入层为5个客观参量,节点数为3;输出层为主观声品质值,节点数为1。结合隐含层选择规律,并通过试验,选定隐含层结点数为14。最终构建的网络拓扑结构为3-14-1。网络隐含层采用logsig函数,输出层采用purlin线性函数。
GA-BP主客观关联模型
（2）模型预测：选取四款车型匀速60Km/h声品质实测数据，带入模型计算，结果如下：
（3）经主观评价与BP神经网络、GA-BP神经网络预测值进行对比。
结果表明预测模型与实际评价结果差值0.5分。
四、优化车内声环境
了解声品质理论后，我们可以采取以下措施来优化车内声环境：
1. 降低噪声等级：通过改进车辆设计，减少不必要的噪声源。
2. 调整声压级：确保车内声音的响度适中，避免过大的声音刺 激。
3. 优化频谱分布：通过技术手段调整车内声音的频谱，减少高频成分，提升声音的舒适度。
4. 提高语音清晰度：通过降噪技术，提高车内语音的清晰度，减少语言干扰。
通过这些方法，我们可以显著提升车内的声环境，让驾驶变得更加愉悦和舒适。声品质，这个看似无形的概念，实际上对提升我们的驾驶体验有着不可忽视的作用。让我们一起关注声品质，享受更优质的驾驶生活！
