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文檔簡介
1、 聲品質(zhì)評價作為一種新的評價手段,由于其評價結(jié)果和人的主觀評價結(jié)果更加符合,所以已經(jīng)被用于車輛噪聲評價過程。但目前聲品質(zhì)評價理論尚不成熟,仍處于廣泛的探討中。由于技術(shù)和商業(yè)保密的原因,一些聲品質(zhì)方面的研究成果尚未完全公開。因此,開展基于人體聽覺感知的非平穩(wěn)車輛噪聲評價方法研究具有重要的理論和現(xiàn)實意義。
本文在前人研究的基礎上,考慮人耳的聽覺特征,提出了一種基于聲音能量特征的神經(jīng)網(wǎng)絡聲品質(zhì)評價模型。首先對聲品質(zhì)的概念和相關的
2、心理聲學評價參數(shù)進行了研究,分析確定了影響響度、尖銳度和粗糙度等參數(shù)的特征因素。針對車輛低頻加速噪聲信號,對短時傅里葉變換(STFT)、維格納-威爾分布(WVD)、小波變換(WT)和希爾伯特黃變換(HHT)等時頻分析方法進行了比較研究。結(jié)果表明小波包分析所得的信號分量特征頻帶和人耳聽覺特征吻合,因此更適合非平穩(wěn)車輛噪聲的時頻特征提取。參考人耳特征頻帶劃分規(guī)律,選用db35小波將信號劃分為21個特征頻帶,以50ms為時間間隔劃分時域,分別
3、提取各時頻區(qū)域能量及其濾波后低頻包絡信號的能量特征。以兩種能量特征為輸入,以傳統(tǒng)算法計算得到的心理聲學評價參數(shù)結(jié)果為輸出,采用 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡分別建立非平穩(wěn)車輛噪聲響度、尖銳度和粗糙度智能評價模型。最后通過調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡的拓撲結(jié)構(gòu)和參數(shù)來優(yōu)化網(wǎng)絡性能,對所建模型的有效性進行分析驗證。
驗證結(jié)果表明:對非平穩(wěn)車輛噪聲信號而言,采用本文所提出的聲品質(zhì)智能評價模型得出的響度、尖銳度和粗糙度誤差均在10%以下,響度和尖銳度誤差甚至可以
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