[發明專利]一種基于換擋策略遷移的電動汽車主動發聲方法及系統

在審

• 申請號: 202011179860.8
• 申請日: 2020-10-29
• 公開（公告）號: CN112298031A
• 公開（公告）日: 2021-02-02
• 發明（設計）人: 蔡野鋒;葉超;馬登永;沐永生
• 申請（專利權）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: 蘇州創元專利商標事務所有限公司 32103
• 代理人: 李萍

本發明公開了一種基于換擋策略遷移的電動汽車主動發聲方法及系統。一種基于換擋策略遷移的電動汽車主動發聲方法，包括如下步驟：采集電動汽車的車身參數；將所述車身參數送入預先訓練的GRU?RNN模型，通過所述GRU?RNN模型預測出轉數和聲壓級；及根據所述轉數合成相應的主動發聲音源，根據所述聲壓級調整所述主動發聲音源的幅度，通過車內揚聲器進行播放。本發明能夠模擬逼真的傳動內燃機車型的車內聲場環境，體驗較好的駕駛樂趣。

技術領域

本發明屬于電動汽車的主動發聲領域，涉及一種基于換擋策略遷移的電動汽車主動發聲方法及系統。

背景技術

隨著環保標準的日趨嚴格，新能源電動汽車會逐漸成為主流，而且隨著聲學技術的發展，電動汽車車內的聲學環境也愈來愈安靜。但同時越來越多的車主也希望車內存在與運動狀態匹配的聲音，能夠有聲音的反饋，擁有更好的駕駛感覺。

因為象征著活力且低沉有力的傳統內燃機聲音已經被大眾廣泛接受，因此目前的主流研究都是基于傳統內燃機的聲品質研究，通過對傳統內燃機的聲品質研究，在電動汽車上合成類似風格的聲音。但是除了聲品質這塊，換檔策略也是比較重要的一塊，通過復雜的換檔策略，可以匹配出更迷人的聲音。

在電動汽車上，不像傳統的燃油車，不存在車速換檔概念。有鑒于此，需要一種考慮了虛擬換檔策略的電動汽車主動發聲方法及系統。

發明內容

本發明的目的是提供一種基于換擋策略遷移的電動汽車主動發聲方法及系統，其能夠模擬逼真的傳動內燃機車型的車內聲場環境，體驗較好的駕駛樂趣。

為達到上述目的，本發明采用的技術方案為：

一種基于換擋策略遷移的電動汽車主動發聲方法，包括如下步驟：

采集電動汽車的車身參數；

將所述車身參數送入預先訓練的GRU-RNN模型，通過所述GRU-RNN模型預測出轉數和聲壓級；及

根據所述轉數合成相應的主動發聲音源，根據所述聲壓級調整所述主動發聲音源的幅度，通過車內揚聲器進行播放。

在一實施例中，所述GRU-RNN模型通過如下步驟預先訓練完成：

a、選定要學習的傳統內燃機車型；

b、采集選定的內燃機車型在各種工況下的車身數據以及車內人員耳朵處的聲壓級，其中所述車身數據包括轉數；

c、將除轉數外的所述車身數據和取決于所述傳統內燃機車型的模式作為輸入信號，將所述轉數和所述聲壓級作為輸出信號，送入所述GRU-RNN模型進行訓練。

在一實施例中，所述GRU-RNN模型具有分別對應車速、油門、扭矩、檔位及模式的五個輸入層單元。模式是用于區分模擬不同的車型換檔策略或者同一輛車不同風格的換檔策略，在電動車主動發聲系統中，是用戶需要設定的參數。

在一實施例中，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為relu。

在一實施例中，所述GRU-RNN模型具有分別對應所述轉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為sigmoid。

在一實施例中，所述車身參數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先訓練的GRU-RNN模型。

在一實施例中，所述車身數據還包括傳統內燃機車型的車速、油門、扭矩、檔位，所述車速、所述油門、所述扭矩、所述檔位、所述轉數及所述聲壓級分別進行歸一化后，送入所述GRU-RNN模型進行訓練。

在一實施例中，所述步驟c中，通過BP算法對所述GRU-RNN模型進行訓練，直至收斂。