[發明專利]基于卷積神經網絡的排氣聲品質評價方法、裝置及存儲介質

在審

• 申請號: 202310151665.1
• 申請日: 2023-02-22
• 公開（公告）號: CN116151113A
• 公開（公告）日: 2023-05-23
• 發明（設計）人: 賈小利;楊亮
• 申請（專利權）人: 重慶長安汽車股份有限公司
• 主分類號: G06F30/27
• 分類號: G06F30/27;G01M17/007;G01H17/00;G06F119/02
• 代理公司: 重慶華科專利事務所 50123
• 代理人: 李勇

本發明公開了一種基于卷積神經網絡的排氣聲品質評價方法、裝置及存儲介質，其包括如下步驟：S1，采集設定工況下的若干個排氣聲樣本，分別對排氣聲樣本進行客觀量化分析和主觀評價，得到每個排氣聲樣本的客觀量化參數和主觀評價得分；S2，搭建基于卷積神經網絡的排氣聲預測模型，以得到的客觀量化參數作為輸入、主觀評價得分作為輸出對排氣聲預測模型進行訓練、驗證，得到滿足精度要求的基于卷積神經網絡的排氣聲預測模型；S3，將待測排氣聲客觀量化參數輸入基于卷積神經網絡的排氣聲預測模型中，輸出主觀評價得分預測值。通過建立基于卷積神經網絡的排氣聲預測模型，降低預測結果與主觀評價結果之間的相對誤差，保證模型預測結果的準確性。

技術領域

本發明涉及汽車NVH性能領域，具體涉及基于卷積神經網絡的排氣聲品質評價方法、裝置及存儲介質。

背景技術

聲品質直接反映了駕乘人員對汽車聲音的主觀感受，進而會影響用戶的購買傾向。隨著國內消費群體的年輕化，市場對具有運動感聲音汽車的需求日臻旺盛，因此開發具有運動音質的汽車是當前各汽車企業增強產品市場競爭力的重要手段。排氣聲是運動型汽車運動感的重要表征，研究運動型排氣聲品質評價及預測方法具有重要意義。

聲品質評價主要包括主觀評價和客觀評價。主觀評價能直觀反映人的主觀感受，但與評價者的經驗、工作狀態密切相關，結果穩定性相對較差，且由于高度依賴評價人員不利于企業數據積累。為此，眾多學者試圖建立主觀評價結果與聲音客觀度量參量之間的關系模型，以實現將聲品質評價客觀化。

多元線性回歸方法簡單易實現，是早先常用的聲品質客觀量化模型建立方法。CN110737970A公開的一種發動機加速聲品質評價方法中建立了發動機加速聲品質的多元線性回歸方法模型，實現對發動機加速聲品質的客觀評價。但加速聲是隨轉速變化的典型非平穩信號，并且由于人耳對聲音感知的非線性特征及非平穩信號特征提取的復雜性，使得線性模型難以達到滿意效果。

發明內容

本發明的目的是提供一種基于卷積神經網絡的排氣聲品質評價方法、裝置及存儲介質，通過建立基于卷積神經網絡的排氣聲預測模型，降低預測結果與主觀評價結果之間的相對誤差，保證模型預測結果的準確性。

為了實現上述目的，本發明采用的技術方案如下：

第一方面，本發明公開了一種基于卷積神經網絡的排氣聲品質評價方法，其包括如下步驟：

S1，采集設定工況下的若干個排氣聲樣本，分別對排氣聲樣本進行客觀量化分析和主觀評價，得到每個排氣聲樣本的滿足相關性要求的客觀量化參數和主觀評價得分；

S2，搭建基于卷積神經網絡的排氣聲預測模型，以S1得到的客觀量化參數作為輸入、主觀評價得分作為輸出對排氣聲預測模型進行訓練、驗證，得到滿足精度要求的基于卷積神經網絡的排氣聲預測模型；

S3，將待測排氣聲客觀量化參數輸入S2得到的基于卷積神經網絡的排氣聲預測模型中，輸出待測排氣聲的主觀評價得分預測值。

進一步，S1中排氣聲樣本為待測車輛在半消聲室內的底盤測功機上三擋全油門加速行駛的排氣聲。

進一步，S1中的客觀量化分析為：對采集到的排氣聲樣本進行分析處理，得到排氣聲樣本的總聲壓級及二、四、六階次聲壓級隨發動機轉速的變化曲線，以所述排氣聲樣本的二、四、六階次聲壓級隨發動機轉速的變化曲線作為客觀量化參數。

進一步，S1中主觀評價具體為：多名評價人員使用等級評分法對排氣聲樣本進行主觀評價，若各評價人員與其余評價人員主觀評價結果相關性的平均值≥0.75，表明評價結果有效，取滿足相關性要求的多名評價人員的主觀評價結果的平均值作為排氣聲樣本的主觀評價得分。