[發(fā)明專利]一種基于換擋策略遷移的電動汽車主動發(fā)聲方法及系統(tǒng)在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202011179860.8 | 申請日： | 2020-10-29 |
| 公開（公告）號： | CN112298031A | 公開（公告）日： | 2021-02-02 |
| 發(fā)明（設(shè)計）人： | 蔡野鋒;葉超;馬登永;沐永生 | 申請（專利權(quán)）人： | 中科上聲（蘇州）電子有限公司 |
| 主分類號： | B60Q5/00 | 分類號： | B60Q5/00;B60W50/08 |
| 代理公司： | 蘇州創(chuàng)元專利商標(biāo)事務(wù)所有限公司 32103 | 代理人： | 李萍 |
| 地址： | 215000 江蘇省蘇州市*** | 國省代碼： | 江蘇;32 |
| 權(quán)利要求書： | 查看更多 | 說明書： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 一種 基于 換擋 策略 遷移 電動汽車 主動 發(fā)聲 方法 系統(tǒng) | ||
1.一種基于換擋策略遷移的電動汽車主動發(fā)聲方法，其特征在于，包括如下步驟：
采集電動汽車的車身參數(shù)；
將所述車身參數(shù)送入預(yù)先訓(xùn)練的GRU-RNN模型，通過所述GRU-RNN模型預(yù)測出轉(zhuǎn)數(shù)和聲壓級；及
根據(jù)所述轉(zhuǎn)數(shù)合成相應(yīng)的主動發(fā)聲音源，根據(jù)所述聲壓級調(diào)整所述主動發(fā)聲音源的幅度，通過車內(nèi)揚聲器進行播放。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的電動汽車主動發(fā)聲方法，其特征在于，所述GRU-RNN模型通過如下步驟預(yù)先訓(xùn)練完成：
a、選定要學(xué)習(xí)的傳統(tǒng)內(nèi)燃機車型；
b、采集選定的內(nèi)燃機車型在各種工況下的車身數(shù)據(jù)以及車內(nèi)人員耳朵處的聲壓級，其中所述車身數(shù)據(jù)包括轉(zhuǎn)數(shù)；
c、將除轉(zhuǎn)數(shù)外的所述車身數(shù)據(jù)和取決于所述傳統(tǒng)內(nèi)燃機車型的模式作為輸入信號，將所述轉(zhuǎn)數(shù)和所述聲壓級作為輸出信號，送入所述GRU-RNN模型進行訓(xùn)練。
3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的電動汽車主動發(fā)聲方法，其特征在于：所述GRU-RNN模型具有分別對應(yīng)車速、油門、扭矩、檔位及模式的五個輸入層單元。
4.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的電動汽車主動發(fā)聲方法，其特征在于：所述GRU-RNN模型具有至少三個隱藏層，所述隱藏層的激活函數(shù)為relu。
5.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的電動汽車主動發(fā)聲方法，其特征在于：所述GRU-RNN模型具有分別對應(yīng)所述轉(zhuǎn)速和所述聲壓級的兩個輸出層單元，所述輸出層的激活函數(shù)為sigmoid。
6.根據(jù)權(quán)利要求2所述的電動汽車主動發(fā)聲方法，其特征在于：所述車身參數(shù)包括電動汽車的車速、油門、扭矩、檔位，所述車速、所述油門及所述扭矩分別進行歸一化后送入預(yù)先訓(xùn)練的GRU-RNN模型；和/或
所述車身數(shù)據(jù)還包括傳統(tǒng)內(nèi)燃機車型的車速、油門、扭矩、檔位，所述車速、所述油門、所述扭矩、所述檔位、所述轉(zhuǎn)數(shù)及所述聲壓級分別進行歸一化后，送入所述GRU-RNN模型進行訓(xùn)練。
7.根據(jù)權(quán)利要求2所述的電動汽車主動發(fā)聲方法，其特征在于：所述步驟c中，通過BP算法對所述GRU-RNN模型進行訓(xùn)練，直至收斂。
8.一種基于換擋策略遷移的電動汽車主動發(fā)聲系統(tǒng)，其特征在于，包括：
車身參數(shù)獲取模塊，其用于獲取電動汽車的車身參數(shù)；
預(yù)測模型，其用于根據(jù)所述車身參數(shù)預(yù)測出轉(zhuǎn)數(shù)和聲壓級；
主動發(fā)聲音源合成模塊，其用于所述轉(zhuǎn)數(shù)合成相應(yīng)的主動發(fā)聲音源，根據(jù)所述聲壓級調(diào)整所述主動發(fā)聲音源的幅度；
揚聲器，其用于根據(jù)所述主動發(fā)聲音源合成模塊生成的主動發(fā)聲音源播放聲音。
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的電動汽車主動發(fā)聲系統(tǒng)，其特征在于，所述預(yù)測模型為GRU-RNN模型，其由如下步驟預(yù)先訓(xùn)練完成：
a、選定要學(xué)習(xí)的傳統(tǒng)內(nèi)燃機車型；
b、采集選定的內(nèi)燃機車型在各種工況下的車身數(shù)據(jù)以及車內(nèi)人員耳朵處的聲壓級，其中所述車身數(shù)據(jù)包括轉(zhuǎn)數(shù)；
c、將除所述轉(zhuǎn)數(shù)外的所述車身數(shù)據(jù)和取決于所述傳統(tǒng)內(nèi)燃機車型的模式作為輸入信號，將所述轉(zhuǎn)數(shù)和所述聲壓級作為輸出信號，送入所述GRU-RNN模型進行訓(xùn)練。
10.根據(jù)權(quán)利要求8所述的電動汽車發(fā)聲系統(tǒng)，其特征在于：所述車身參數(shù)獲取模塊包括與所述電動汽車通信的CAN總線。
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