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利用双耳听觉测量系统对不同车型、不同速度下的车内噪声进行了试验,并采用成对比较法和语义细分法对车内噪声的声品质进行评价,同时还用语义细分法对车的豪华感和运动感进行评价,得出了在怠速下声品质偏好性和豪华感较好,而在80 km/h匀速工况下运动感较好的结论. 相似文献
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为提高汽车声品质主观评价试验的可靠性和实用性,并对纯电动汽车在匀速及加速工况下的车内噪声品质特性进行分析,在参考语义细分法(ASDM)的基础上结合区间灰数理论,提出一种改进的声品质主观评价方法。评审员以某一基准样本作为参考,采用模糊打分方式对车内噪声样本进行主观评价,以灰色关联度作为评分者信度来筛除无效评分,提出了一种区间灰数的确信度参数,作为计算分数权值的重要指标,以求得各个样本的综合评分结果。通过与传统语义细分法(SDM)以及ASDM的评分结果进行对比分析,验证了改进的方法能在保持相同工作量的前提下,更准确地反映人对汽车车内噪声的主观感受。并采用该方法对3款不同定位的纯电动汽车在不同工况下的车内噪声品质进行了主观评价试验,对比分析了3辆车的声品质特性。 相似文献
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以23辆乘用车的3挡全油门加速工况的车内噪声为研究对象,对车内声品质采用等级评分法进行主观评价试验,分析计算各噪声样本的心理声学参数和非心理声学的客观参数,并应用多元线性回归理论建立声品质预测模型。研究表明,响度、线性度和粗糙度是影响听众对全油门加速噪声主观感受的最重要的因素,模型预测结果与主观评价试验结果相关系数R~2为0.853,预测值与主观评价实测值吻合度较高,所建立的声品质评价模型在统计学上是有意义的。 相似文献
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电动汽车车内噪声对乘客的驾乘舒适性感受具有较大影响,在追求高性能与长续航的基础上匹配最优的车内NVH性能,将大大提高电动汽车的竞争力。本文以电动汽车车内噪声为研究对象,以多维度声品质优化为研究目标,使用声学材料对车内关键部位进行包装,降低车内高频噪声,利用噪声主动均衡系统,对车内噪声的各临界频带进行抵消或者放大,通过软件仿真确定各临界频带的最佳增益系数,并将最佳控制的仿真结果进行基于心理声学声品质客观评价,搭建主客观评价的关系模型,获得影响车内驾乘人员听觉主观感受的客观参量,通过噪声控制技术有针对性地加以控制和改善,为后续的研究提供理论依据和参考。 相似文献
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基于深度学习方法建立的车内声品质评价模型不需要高度依赖声学理论和经验知识,可以有效提取深层次特征,客观高效地获得符合主观感受的评价结果。为获取噪声中符合人耳对声音感受的频率信息,便于在深度学习中进行特征提取,采用对数梅尔频谱和时频遮掩相结合的方法对采集到的噪声样本进行预处理。为有效提取车内噪声深层次特征,融合卷积神经网络 (Convolution Neural Network,CNN) 和长短时记忆网络 (Long Short-Term Memory Network,LSTM) 各自的优点,建立了融合特征提取层。使用全连接和Softmax输出单元组合构建了分类器模块。在合适的超参数下,模型通过充足的训练获得了96.88%的训练准确度。使用大量样本对模型进行验证,得到93.69%的验证准确度;采用混淆矩阵对模型进一步验证,总体的预测评价等级与真实评价等级偏差不大,证明模型的预测结果与主观评价结果具有很好的一致性。 相似文献
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