声音的特征分类在新能源汽车主动发声设计中的应用

包括电动车在内的新能源车日益普及,由于缺乏了传统发动机噪声的掩蔽效应,其他噪声在车内凸显,在安静的车内和车外增加车辆主动发声尤为必要。在设计主动发声音效的过程中,为了对大量的音效进行分类,以便有更加清晰的自定义选择音效过程,利用梅尔频率倒普系数(MFCC)作为特征值,以支持向量机(SVM)作为分类器,对大量音效进行分析并对其分类。研究表明,该方法对音效分类有较好的效果,对后续新能源汽车音效设计有非常好的借鉴意义。