基于响度的汽车声品质评价

孙登科，张 鹏，王 硕，魏 源，张 强，赵晨鸿

基于响度的汽车声品质评价

孙登科，张 鹏，王 硕，魏 源，张 强，赵晨鸿

（中国矿业大学（北京）机电与信息工程学院，北京 100083）

随着对汽车车内噪声评价的深入研究，发现传统上只用A计权声压级对车内噪声进行评价有很多不足，不能反映人们对噪声的主观感受。文章对人耳生理基础及心理声学进行了研究，引入了响度这一心理声学客观参量对车内噪声进行评价。对响度计算方法进行了研究，建立了Zwicker响度计算模型，并用Matlab实现了其计算。选取一段纯电动汽车在加速工况下的声音样本进行计算并与Head Artemis软件计算的结果进行对比，误差很小，证明了程序的正确性。

响度；评价模型；心理声学；噪声

前言

随着人们对汽车的乘坐体验要求越来越高，汽车的声品质很大程度上决定了汽车品牌的好坏以及销量的高低。传统客观评价是用A计权声压级，不能反映人的主观感受，而主观评价又耗时耗力。因此，开发出能反映人的主观感受的客观评价模型至关重要[1]。

1 人耳生理基础及心理声学

1.1 人耳的生理基础

要使车内噪声的客观评价考虑到人的主观感受，首先要研究人耳的听觉系统，进而模拟出符合人耳听觉特性的评价模型。人耳结构非常独特且复杂，主要包括听觉外周系统和听觉中枢系统。其中听觉外周系统又包括外耳、中耳、内耳以及听神经[2]。人耳的听觉系统各结构如图1所示。

图1 人耳听觉系统各结构

其中外耳的主要作用是收集声音以及进行声源定位。外耳对不同的声音有不同的滤波方式，不同频率的声音传到鼓膜处的声压级增益也不同。对某些特定波长的声音还会产生共振作用进而在鼓膜处就会提高其对应的频率成分的声压。中耳主要有三块中耳小骨和鼓膜组成。中耳对收集进来的声音通过小骨和鼓膜一系列的运动和作用传至内耳，其主要作用相当于传声装置。另外，中耳的传输特点等同于高通滤波器，对人耳的低频听阈有着主要影响。内耳是外周系统最重要的一部分，由前庭、耳蜗和半规管构成。内耳的主要作用相当于听觉感受器及频谱分析仪，传到这里的声信号可以按照频带进行分解。听觉中枢的主要作用是对声音信号做处理，最后传至大脑形成听觉。本研究中响度模型的各部分主要就是模拟以上听觉系统的各部分处理过程，因此掌握听觉生理基础对本研究是至关重要的。

1.2 心理声学基本概念

心理声学研究人的主观感受与声学物理量之间的关系，在建立反映人的主观感受的响度模型之前，掌握心理声学基础知识是非常重要的。

1.2.1临界频带和Bark尺度

人类的听觉系统具有对复合音频率分辨的能力，这种功能被称为频率选择性。例如，对于两个频率不同的单音，只要它们的频率相差足够大，人耳就可以听到不同的单音。人们用听觉特征频带来描述人类听觉系统的这种特性。内耳结构中的耳蜗有对声音信号进行滤波的功能，经滤波后的声音信号进行频率分析，分离出声音的正弦成分，当频率相差足够大时，可以在听觉神经中被单独地编码，在听觉中枢中被重新组合。所以人耳具有频率分辨性这种能力和人耳耳蜗的滤波功能密切相关。人们通常用临界频带和Bark尺度来表示人耳的这种频率选择性。

将人耳可听到的声音的频率范围即20 Hz～16 kHz划分为24个特征频带，也称为临界频带，如表1所示。每个临界频带为1Bark，Bark尺度作为以特征频带为基础的频率尺度得以形成。Bark尺度可以更准确反映人耳对声音信号的主观感受，因为Bark尺度与人耳听觉系统基底膜长度成线性关系。

表1 特征频带划分表

Bark尺度中心频率/Hz上下频限/Hz带宽/HzBark尺度中心频率/Hz上下频限/Hz带宽/Hz 15020～10080131 8501 720～2 000280 2150100～200100142 1502 000～2 320320 3250200～300100152 5002 320～2 700380 4350300～400100162 9002 700～3 150450 5450400～510110173 4003 150～3 700550 6570510～630120184 0003 700～4 400700 7700630～770140194 8004 400～5 300900 8840770～920150205 8005 300～6 4001 100 91 000920～1 080160217 0006 400～7 7001 300 101 1701 080～1 270190228 5007 700～9 5001 800 111 3701 270～1 4802102310 5009 500～12 0002 500 121 6001 480～1 7202402413 50012 000～15 5003 500

1.2.2听阈与痛阈

人耳只能听到特定频率范围内的声音，在正常情况下人耳可以听到的最低频率为20 Hz、最高频率为20 kHz的声音信号。人耳对不同声音的敏感度不同，我们用听阈和痛阈来表示人耳听觉系统的这种特性。人耳的可听范围如图2所示。

图2 人耳的可听范围

从图2中可以看出，人耳对3 kHz～6 kHz频率段的声音最为敏感。人耳在中频段的感知能力最强，高于低频段和高频段。听阈是指人耳刚能听到的声音强度，表示人耳听声音能力的大小。痛阈是指随着声音刺激强度的增加刚能引起人耳不适或疼痛的最小刺激量。

1.2.3掩蔽效应

声音的掩蔽效应指的是较强的声音的听觉感受会抑制较弱的声音的现象。掩蔽音是指具有较大响度而抑制了其他较弱的声音信号，被掩蔽的声音信号称为被掩蔽音。掩蔽效应包括时域掩蔽和频域掩蔽，频域掩蔽效应要大于时域掩蔽。高频音对低频音的掩蔽作用要显著小于低频音对高频音的掩蔽作用[3]。掩蔽效应对我们研究汽车车内噪声是非常关键的，本研究建立的响度模型充分考虑到了声音的掩蔽效应。

2 响度计算方法介绍

响度是用来表示声音强弱的物理量，也是心理声学最重要的参量，反映了人耳对声音的主观感受[4]。心理声学经过几十年的发展，在响度计算方面也日趋成熟，计算程序也逐渐标准化。考虑到人耳的生理特征，其不同的响度计算方法的流程基本相同，只是在一些声学概念的定义有些不同。本研究通过对比Stevens和Zwicker响度模型算法，选择更适合汽车车内噪声评价的Zwicker算法模型来计算响度[5]。

2.1 Stevens响度模型算法

Stevens响度计算方法相对于之前的算法的优点在于它可以通过一系列公式求解获得评价主观感受的参数，不用进行费时费力的主观测试。Stevens方法计算响度的流程为首先通过对声信号进行滤波，计算其频带声压级，然后结合等响指数曲线，确定每个频带对应的像度指数，然后利用公式计算总响度即响度级。

2.2 Zwicker响度模型算法

与Stevens模型相比，Zwicker响度模型充分考虑了人类听觉系统的生理特征，提出了激励级的概念，模拟了人耳处理声音的过程，使心理声学往前迈进了一大步。Zwicker响度模型计算流程为：首先进行信号预处理，用快速傅里叶（FFT）将声音信号从时域转到频域；滤波方式采用1/3倍频程来代替24个临界频带然后合并低频频带声压级；然后考虑到人耳的滤波特性，引入外中耳传递因子来模拟这种特性；计算特征响度，加入斜坡响度来模拟掩蔽效应；最后计算总响度[6]。

3 Zwicker响度模型步骤及编程

Zwicker提出的响度等级的计算方法在ISO 532中得到了标准化，但根据这个程序计算比较繁琐，其中德国标准DIN 45631对此进行了修改，本文根据此标准响度模型计算响度，计算响度的流程如图3所示。

图3 计算响度流程图

将根据图3所示流程进行1/3倍频程滤波器组的设计、1/3倍频程合并和修正以及设置混响场衰减系数等工作。

（1）1/3倍频程滤波器组的设计。

采用特征频带滤波器来模拟人耳的听觉系统的滤波特性。1/3倍频程的分析与特征频带的计算非常相似，可以很好地反映出噪声的频谱特性，因此采用1/3倍频程带通滤波器组来模拟特征频带的计算。本文基于 DIN EN 61260中规定的声学标准，设计的1/3倍频程滤波器如图4所示。

图4 1/3倍频程滤波器

（2）1/3倍频程合并和修正。

当中心频率比较低时（在300 Hz以下），特征频带和三分之一倍频程带相差很大，所以必须对三分之一倍频程低频频带进行合并。合并完成后要修正对中心频率在25 Hz～250 Hz内的声压级，要根据相关标准设置修正量Δ。因为Zwicker响度模型把人类听觉系统的传输特性考虑进去，因此引入了每个频带的频率阈值修正因子A0[7]。

（3）设置混响场衰减系数。

我们在测量是选择的声场不仅仅是自由场，在很多情况下是混响场，对于混响场，需要根据相关标准设置一个混响场衰减系数。在以上完成之后进行特征响度和总响度的计算。

4 结论

根据以上介绍Zwicker响度算法模型，通过Matlab软件编写程序。选取一段在加速工况下测得的纯电动汽车车内噪声信号，将程序运行得到的结果与用Head Acoustics公司的Artemis软件算出的结果相对比，结果如图5所示。

图5 特征响度对比

如图5所示，由Artemis软件算出的总响度为22.10 sone，最大特征响2.804 7 sone，根据Zwicker响度模型由Matlab编写的程序算出的总响度为21.64 sone，最大特征响度为2.932 9 sone，误差很小。说明本研究根据Zwicker响度模型编写的程序具有很高的准确性。

[1] 袁博.纯电动乘用车的多工况声品质评价及提升策略研究[D].合肥:合肥工业大学,2019.

[2] 钱堃.电动汽车声品质评价分析与控制技术研究[D].长春:吉林大学,2016.

[3] 董琦飞.加速工况车内声品质的评价研究[D].武汉:湖北工业大学,2014.

[4] 高印寒,钱堃,梁杰,等.重型商用车噪声测试及声品质客观评价分析[J].噪声与振动控制,2013,33(02):188-192.

[5] 焦中兴.心理声学参量算法和编程实现[D].武汉:华中科技大学,2011.

[6] 陈峰.心理声学响度评定算法研究[D].武汉:华中科技大学, 2009.

[7] Zwicker E, Fastl H. Psychoacoustics. Facts and Models[J]. Physics Today,1999,54(6):64-65.

Loudness-based Sound Quality Evaluation of Vehicle

SUN Dengke, ZHANG Peng, WANG Shuo, WEI Yuan, ZHANG Qiang, ZHAO Chenhong

( School of Mechanical Electronic & Information Engineering, China University of Mining & Technology-Beijing, Beijing 100083 )

With more and more in-depth research on the evaluation of vehicle interior noise, it is found that the traditional evaluation of interior noise using only A-weighted sound pressure level has many shortcomings and cannot reflect people's subjective perception of noise. The article investigates the physiological basis of the human ear and psychoacoustics, and introduces loudness as an objective psychoacoustic parameter for the evaluation of interior noise. The loudness calculation method was studied, and the Zwicker loudness calculation model was established and implemented in Matlab. The results were compared with those calculated by Head Artemis software, and the errors were very small, which proved the correctness of the procedure.

Loudness; Evaluation model; Psychoacoustics; Noise

U491.9+1

A

1671-7988(2022)02-41-04

U491.9+1

A

1671-7988(2022)02-41-04

10.16638/j.cnki.1671-7988.2022.002.010

孙登科（1997—），男，硕士研究生，就读于中国矿业大学（北京）机电与信息工程学院，主要研究方向为车辆振动噪声分析与控制。

中央高校基本科研业务费资助项目（2009QJ01）；中国矿业大学（北京）大学生创新训练项目资助（C202004919）。