汽车声品质主观评价与分析方法研究

汽车声品质主观评价与分析 方法 快递客服问题件处理详细方法山木方法pdf计算方法pdf华与华方法下载八字理论方法下载 研究 合肥工业大学 硕士学位论文 汽车声品质主观评价与分析方法研究 姓名:杨雯 申请学位级别:硕士 专业:环保装备及环境监测工程 指导教师:陈剑 20090301 ,,,,,,,,,,,,,;,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, (,,,,,,;,,,,,,,,,,,,,, ,,,, ,,,,,,,, ,,,,,？,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,;,,,,,;;,,,,; ,,,,,,,; ,,,,,,,,,,,,,,;,,,,,,,,,,,,;,,,;,,,？,,,,,,,,，,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, ,,,,,,,,,,,,,,,,;,,,;,,,,,,,,,;,,(,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,，,,;,,, ,,,,,,,,，,,,,,,,，,,,,,,;,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,(,,,,,,;,,,,,,,,？,,,,,, ,,,,,,,,;,,,,,,,,,,,,,,?,,,,,,,,,,(,,,,,,,;,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,;,,,,,; ,,,,,,,(,,,,,,,;,,,,,,;,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,，,, ,;,,,,,;,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, ,,,,,,,( ，,,,,,,,,,,,,,,,,，,,,,,,,,,,,,,,,,,,,;,,,,,,,？,,,,,,,,,,, ,,,,,,,,,,,,, ,,,,,,,,,,,;,;,,,,,,,，,,,,,,,,,,,,,,;,,,;,,,,,;,;,,,,;,,,,,,,;(,,,,,,,，,, ,,,,,,,;,,,,,,,,,;,,,;,,,,,;,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,;,,,,,,,(,,,,,,,,,, ,,,,,,,，,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,，,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,;,,,,,,,,,,,,,, ,,,,,,,,,,？,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, ,,,( ,,,,,,,,,,,,,,,;,,;,,,,,,,,,,,,,,,,,;,,,,,,,,,，,,,,,,,,,, ,,,,,,, ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,;;,,,,;,,,,,,,,,,,,,,;,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, ,,,,;,,，,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,;,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, ,,,,;,,,,,,,？,,,,,,,,;,,,,,,,,,,,,,,,,,,,;,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,; ,,,,,,,,,,,,,,,,,,(,,,,,,,,,？,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,？,,,,,,;,,,,;,,,,,,,;, ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,，,,,,,,,,,,,,,,,;,,,,,,,,,,,,,,,,,,,(，,,,,,,,,,,,, ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,;,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,;,,(,,,, ,,,,;,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,;,,,,,,,,,,,,,,？,,,,,,,,,,,,,,,,,( ,,,,,,,,;,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,;,,,,,,,,,,,,,,,,,,，,,,,,,,,;,,,,,,,,,, ,,,,,,;,,,,,,;,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, ;,,,,,,,,,,(，,,,,,,;,,,,,,,,,,,,,,,,,,;,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, ,,,—,,,,,,,,;,,,,,,,,(,,,,,,,,,,,？,,,,,,,,,,,,,,,,;,,,,,,,,,,,,,,,,,,, ,,,,,,,,,,,,,,;,,,,,,,,,,,,,;,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, ;,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,(,,,,,,;,,,,,,,,,,,,,,,,,,, ,,,,;,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,;,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, ,,,( ,,,,,,,,:,,,,,？,,,,,,，,,,,;,,,,,,,,,,,,,,,，,,,,,;,,,,,,,,,,,,,,， ,,,;,,,;,,,,,; , 插图清单 图,一,汽车声音的听觉感知模型…………………………………, 图,,,汽车声品质的研究内容…………………………………((, 图,—,自由声场测听等响曲线…………………………………(,, 图,一,响度描述词汇统计结果…………………………………(,, 图,—,尖锐度描述词汇统计结果………………………………((,, 图,—,粗糙度描述词汇统计结果………………………………((,, 图,—,力度描述词汇统计结果…………………………………(,, 图,—,抖晃度描述词汇统计结果………………………………((,, 图,—,词汇调查统计结果排序…………………………………(,, 图,—,三角循环误判率排序……………………………………,, 图,—,经验组烦恼度分值排序………………………………(…,, 图,—,普通组烦恼度分值排序…………………………………(,, 图,—,车速,,,,,,时不同位置烦恼度分值………………………(,图,—,不同车速司机左耳处烦恼度分值…………………………((,, , 图,—,不同车速不同位置处经验组烦恼度得分……………………((,, 图,—,不同车速不同位置处普通组烦恼度得分……………………((,, 图,,,响度与车速之间的关系…………………………………(,, 图,—,粗糙度与车速之间的关系………………………………((,, 图,,,,尖锐度与车速之间的关系………………………………(,, 图,—,,,,,,号样本经验组烦恼度与粗糙度分布关系………………((,, 图,一,,烦恼两种结果的关系…………………………………((,, 图,,,,轰隆两种结果的关系…………………………………((,, 图,—,,粗糙两种结果的关系…………………………………((,, 图,—,,抖晃两种结果的关系…………………………………((,, 图,—,,沉闷两种结果的关系…………………………………((,, 图,—,,烦恼评价结果正态,—,图与无趋正态,(,图…………………,, 图,,,,轰隆评价结果正态,(,图与无趋正态,(,图…………………,, 图,—,,粗糙评价结果正态,—,图与无趋正态,(,图…………………,图,,,,抖晃评价结果正态,(,图与无趋正态,(,图…………………,, , 图,,,,沉闷评价结果正态,—,图与无趋正态,(,图…………………,, 图,,,,经验组烦恼与轰隆的分布关系……………………………,, 图,,,,经验组回归方程残差分布检验……………………………,, 图,,,,普通组烦恼与轰隆的分布关系……………………………,, 图,,,,普通组回归方程残差分布检验……………………………,, 图,,,,,,,,号样本经验组烦恼语义细分评价结果与粗糙度分布关系……,, 表格清单 表,,,每个频率(按,,,倍频程中心频率)的上限噪声值和计权系表,,,实验工况及样本编号…………………………………((,, 数………,, 表,,,声品质特征描述词汇…………………………………(,, 表,—,成对比较法样本对设计………………………………((,, 表,,,语义细分法评价程度赋值………………………………,, 表,—,烦恼度,,,,,比较误判次数………………………………,, 表,,,烦恼度三角循环误判统计结果…………………………((,, 表,,,所有评价者计权一致性系数统计结果……………………(,, 表,—,评价者之间,,,,,,,,相关系数…………………(………(,表,—,经验组与普通组烦恼度分值………………………………,, , 表,—,声音样本主要客观参量值………………………………,, 表,,,,,,,号样本烦恼度与客观参量,,,,,,,相关系数……………((,, 表,—,评价者刻度使用情况统计………………………………,, 表,—,各评价者与所有评价者,,,,,,,和,,,,,评价结果相关系数…(,, 表,,,,经验组各评价量,,,,,,,相关系数………………………,, 表,,,,普通组各评价量,,,,,,,相关系数………………………,, 表,,,,粗糙与抖晃主客观参量,,,,,,,相关系 表,,,,经验组烦恼语义细分评价结果与客观参量,,,,,,,相关系数…,, 数………………((,, 独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所 知，除了文中特别加以标志和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果， 也不包含为获得金目巴工些太堂或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作 的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。 学位论文作者签字字日期: ,耳,,,, 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解金胆兰些态堂有关保留、使用学位论文的 规定 关于下班后关闭电源的规定党章中关于入党时间的规定公务员考核规定下载规定办法文件下载宁波关于闷顶的规定 ，有权保留并向 国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅或借阅。本人授权金妲王些塞 兰,可以将学位论文的全部或部分论文内容编入有关数据库进行检描等复制手段保存、汇编学位论文。 索，可以采用影印、缩印或扫 (保密的学位论文在解密后适用本授权书) 学位论文者签名: 导师签名: 年 签字嗍吁参月垆 学位论文作者毕业后去,,: 日 工作单位: 通讯地址: 括嗡叩嚣 致谢 时光荏苒，转眼间研究生生活已经接近尾声。值此之际，首先要感谢我的 导师陈剑教授，感谢您在这两年半的学习生活中给予我的培养与教诲，感谢您 为我提供如此优良的学习环境和浓厚的研究氛围以及先进的仪器设备，使我能 够轻松地转变角色，踏实地开始我的研究工作。您认真的工作作风、严谨的治 学态度，深深地影响着我以及我身边的每一位同学，这些都将使我终身受用。 衷心感谢汪念平师姐和钟秤平师兄对我的帮助，他们把自己所学毫无保留 地传授给我们，在我迷茫之时为我指明了今后的研究方向。他们对知识的渴求 和对人的诚恳是值得我学习的。 在我日常的学习以及整个论文的撰写过程中，离不开李灿、宋恩栋两位同 学的协助。作为同,个研究小组的成员，我们经常一起探讨问题、交流心得， 做实验时各负其责、有条不紊。他们在学术上的一些想法和创意，偶尔也会给 我的研究带来启发。实验室内的每一位同学都十分支持我的研究工作，基本上 每个人都参与过我组织的听音测试，为我论文的完成提供了宝贵的数据资源。 最后，感谢我的父母和所有关心支持我的朋友们，是你们给了我信心，使 我能够在研究之路上坚定不移地走下去，不断探索不断进步，,,,,禾,,地完成了我 的研究生学业，谢谢你们～ 作者:杨雯 ,,,,年,,月,,日 第一章绪论 ,(,课题研究的背景 随着现代社会的发展以及对高质量生活的不断追求，人们对车辆乘坐的舒 适性要求越来越高。车内噪声不仅降低了乘坐的舒适性，还增加了驾驶员的疲 劳感，容易使人烦躁，甚至危及行车安全。除此之外，也影响到人们对汽车质 量的评价，进一步影响到汽车的销售。因此，如何控制和改善车内噪声就显得 尤为重要。 传统的噪声控制，只强调噪声量级的大小，认为噪声级越低越好。为了得 到舒适的车内环境，以前主要采取降低车内噪声的,计权声压级的办法。,, 世纪,,年代中期，随着研究的不断深入，致力于汽车噪声控制的工程师们发现， 传统的,计权声压级不足以描述汽车噪声的全部特征…，单纯地降低声压级并 不能改善汽车乘坐的舒适性。这是由于在车内噪声中，中、低频成分占主导地 位，而,计权网络对,,,,,以下的频率成分衰减较大，因此车内噪声的,计 权声压级与人的主观感受之间的相关性并不强。另外，具有相同,计权声压级 的噪声由于其频谱结构的差异，引起人耳的听觉感受也是不一样的。为此，国 际汽车工业积极开展了与汽车声品质相关的研究工作。 ,,,,,,,在,,,,年给出了声品质(,,,,,,,,,,,,)的明确定义【,】:声品质是在 特定的技术目标或任务内涵中声音的适宜性。汽车声品质就是在满足人和环境 的要求下，寻求符合汽车特性的产品声音。声品质的研究实际上提出了现代噪 声控制的理念，即噪声控制不仅仅是消极被动地降低噪声的声压级，而是能够 根据顾客的主观评价，通过合理有效的措施，使特定产品的噪声听上去不仅仅 安静，而且尽可能的悦耳，甚至调节噪声至理想状态，并使不同的产品有各自 独特的声音特性。除了频率及强度两大因素外，声品质的研究更强调心理声学 及非声学因素等的直接影响。 早期的声品质研究源于国际上汽车、家电等行业强烈的应用需求。如今的 声品质研究已经扩展到航空、铁路、交通噪声、居民环境等领域，并逐渐成为 一个新兴的研究领域，吸引了众多国内外学者的加入。 ,(,汽车声品质的研究现状 最早的噪声声品质的概念可以追溯到,,,,年,,,,,,提出的声特性(,,,,, ,,,,,;,,,)的概念，用于描述具有相同声级不同感受的声音事件的物理特性。由 于声品质的研究涉及到物理、机械、通讯、声学、心理学、音乐和市场等学科， 是一项跨学科领域的交叉研究，所以不同的研究单位对其有不同的理解，导致 他们在研究方向和研究手段上有很大的差别。 自从国际上普遍公认了,,,,,,,的声品质定义以后，声品质的研究才有了相 对较为明确的范畴。声品质的研究强调人是听觉事件的最终接受者，关注的是 人对该听觉事件的主观感受。无论从测试手段、实验方法，还是数据处理分析 方法等方面，声品质的研究都不同于传统的声学研究。 ,(,(,国外研究现状 ,(主观评价方面 声品质主观评价研究通常采用问卷调查或者主观评价实验等形式，对主观 评价数据通过统计分析等方法，获得适当的评价术语以描述声品质的主观感知 特性。常用的主观评价方法有排序法、等级打分法、成对比较法以及语义细分 法等。不同的评价方法都有其优缺点以及适用环境。根据任务要求选择适当的 评价方法以及寻求更加经济、有效的评价方法是声品质研究中的一个重要方面。 ,,,,年,,,,,,,首先将语义细分法用于声学的研究中【,】。德国奥登堡大学 和波鸿大学在研究车内噪声声品质时对语义细分法采用了不同的研究流程【,,,， 以适用不同的研究要求。,,,,,在文献,,】中提到了一种语义微分法和评分法的 改进形式，即等问隔直接单尺度评分法(,,,,;,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,？,,, ,,,,,,,,,)。 成对比较法在声品质研究中应用较广，,,,,年,,,,,,,等研究了主观评价 实验中不同的声样本回放顺序对评价结果的影响,,】。研究结果表明，不同的回 放顺序对评价结果没有显著的影响，但对评价者来说作出评判的难易程度有差 别。近几年在具体的声品质应用研究中，对于成对比较法的数据检验【,,,及分析 模型,,,。,,(,,,,,,,(,,,,,(,,,,，,,,,,,,,,—,,,,,,,,,，,,,,,,,,;,(,,,,模型等)仍然 处于不断的讨论研究中。 ,,,,年福特汽车公司的,,,,,,,,(,,,,,,,,,等对货车和轻型载货车柴油 机定置声音的烦恼度同时在美英两国进行了主观评价。分别运用了成对比较法 和语义细分法，结果表明烦恼度与响度(，,,,,,,)、,计权声压级及,(,,,(,,,, 噪声的峰值有较高的相关性【,引。 ,,,,年,,,,,,等在针对变速器,,,,,,噪声的评价时提出的一种区分细微 差别的高效评价方法，即个性化评价法【,,,。在个性化评价中，评价者可以任意 选择样本的回放顺序以及回放次数，因此，充分发挥了评价者的主观能动性， 减少了评价工作量，但评价太过“自由”，容易造成评价进程的混乱。 除了上述传统的声品质研究方法外，一些新兴的技术也被运用到声品质的 研究中。,,,,,,采用了,，,神经网络来仿真评价者评价现实世界声信号的过程 ?,,，研究结果表明,，,神经网络适用于仿真主观评价过程。 ,,,,年,,,,,,,和,,,,,,通过大量主观评价研究提出声品质定义的同时， 认为从心理学的角度，声品质主要具有两个方面的特征:声音的满意度 (,,,,,,,,,,,,)和声音的可识别性(，,,,,,,,,,,,,,,)。,,,,年,,,,,,总结并发展了 , 该项工作，认为还应该加入激励和响应的一致性(,,,,,,,,—,,,,,,,, ,,,,,,,,,,,,,)，声品质主要应具有三个方面心理特征。各大学的声学研究单位 也对声特性感知中的情感开展了相关研究，通过一系列的实验研究认为，车内 声品质感知中愉悦度和劲度两方面的特征最为重要，在车辆标准驾驶状态下， 这两个因素占总变量的,,,,,,。 国外学者对声品质评价参量也做了大量细致的研究工作。奥地利,,,,，,, 公司较早给出了系统描述声学属性的,,个物理特征量，并把它们归纳为,类评 价指标，包括声压级、综合级参数、周期性测量、音质响度、音质尖锐度、脉 冲性、粗糙度和声压分布【,,】。日本,,,,,公司在声品质方面的研究也很深入， 首先提出了,,余种主观感觉，如响亮、轰鸣、强劲、尖锐、平稳等作为声品质 评价的广泛属性，继而以大量主观评价实验为参考，将这些感觉归纳为两类基 本声学评价属性:运动感和豪华感,,,】。美国,,,,,,公司提出了开发车辆产品声 品质标准的感观方法，其研究结论为:可能引起乘客无法接受的车辆关键噪声 类型包括雁叫声、碾磨声、刮擦声、砰砰声、劈啪声、摩擦声、啁啾声和嘶叫 声等【,,,。 ,(客观评价方面 声品质客观评价研究的目的是建立声品质主观感知属性与物理声学、心理 声学之间的联系，即从物理声学、心理声学的角度，对噪声声品质的主观属性 进行理解。因此，客观评价集中在从时间历程、频谱构成、物理声学参量、心 理声学参量、双耳信号的互相关等多个角度的特征方面，利用方差分析、相关 分析、主成份分析以及多元线性回归分析等统计分析方法来进行评价【,引。 ,,,,年,,,,,把响度、粗糙度、锐度和音调度组合起来提出的感觉愉悦度 以及,,,,年,,,,,,,提出的烦恼度指数,,,,,,,。,,,,年,,,,,和,,,,,,认为 影响汽车电动车窗听觉感知的主要因素和偏好特征是噪声强度、音色变化以及 锐度，其中强度(包含响度、粗糙度等)为最主要的因素，用户更加偏好于这些 参量值较低的产品【,,,。而,,,,年,,,,,(,,,通过研究将影响电动车窗噪声烦 躁度的因素归为四类:响度、尖叫声、脉冲声和时域变化【,引。 ,,,,年,;,,,和,,,,在进行细致的主观评价实验与分析之后，采用基于响 度、响度在时域的标准偏差、抖晃度对汽车启动声的主观评价进行客观量化， 取得比较好的效果拉引。 ,,,,年日本神户大学提出考虑信号的自相关、两耳互相关机制以及脑半球 的散射作用等，从自相关函数中抽取的,个时域因子和从两耳互相关函数中抽 取的,个空间因子，建立一种,,,,,,,,(,,,,,系统模型来描述声品质【,,也,，。 德国,,,发动机技术公司在分析了主观判定与客观特征的关系基础上，进 一步分析客观特性与传动件(或其它)之间的关系，发现影响发动机声品质的主 要因素是饱满性(,,,,,,,,)、阶跃激励和脉冲激励,,,,。,,,,汽车公司针对豪华 , 车的买主，得到影响汽车启动噪声声品质的三个主要因素:响度、起动持续时 间和声学特性，并用回归方程导出特征量的计算公式【,引。 目前，客观评价研究中，一部分是基于心理声学特征量对于声品质主观特 征进行描述及量化，建立主观感知模型，一部分是从时间历程和频率构成的角 度分析，试图降低某些频率段的声压级，以提高噪声的和谐结构成分，达到改 善噪声品质的目的。但这些研究都还不够成熟，主要是针对特定的噪声条件或 者是针对某个零部件进行评价和改进，加之研究方法的不同，还无法建立起通 用的声品质评价模型，更谈不上形成统一的声品质评价标准。 ,(,(,国内研究现状 国内在声品质方面的研究起步较晚。郑大瑞等在,,年代与日本学者就环境 噪声评价术语开展过研究，以大学生为评价主体进行了噪声描述语的研究【,,,。 同济大学声学研究所的毛东兴等人与上海大众汽车公司合作开展了汽车声品质 的研究，运用成对比较法和语义细分法对汽车车内噪声的主观评价实验设计、 误判分析、以及评价词汇体系的建立等方面开展了深入的研究,,,,。并对成对比 较法进行了改进，提出了分组成对比较法【,?，解决了成对比较法对样本数量的 限制问题。针对以往成对比较法数据检验判据的不足，提出了计权一致性系数 这一新的判据【,引。 中国科学院声学研究所的焦风雷博士运用非度量多维尺度分析(,,,,)方 法分析了声品质主观感知的潜在结构以及评价模型【,,,。他的研究表明，对噪声 声品质评价者一致性较差的综合评价量，建议采用成对比较法实验，人群分类 后再进行,,,,分析;对于评价者一致性较强、维度比较单一的主观评价量， 建议采用语义细分法，再进行噪声声品质的物理、心理声学参量分析，几方面 相结合探索声品质的客观评价方法。 此外，西北工业大学的陈克安等人致力于环境声品质的研究，提出了一种 新的环境声质量评价方法【,,,。上海交通大学的陈双籍等人也进行了基于心理声 学参数的车内声品质评价研究。本文就是基于以上几位的研究成果迸行的研究。 ,(,课题的来源、目的及意义 声品质评价的目的就是如何从物理声学、心理声学等方面对噪声品质的评 价进行描述和量化表示，获取恰当的物理声学及心理声学评价模型，来控制和 改善噪声的品质。由于声品质是,个主观的概念，因此声品质的主观评价在声 品质评价工作中就显得十分重要且不可替代。国内对声品质的研究才刚刚起步， 国外的研究也不算十分成熟，而且不同文化背景下的人们对声品质评价词汇的 理解不同，不同研究者采用的研究方法和分析手段也相差很大，所以如何在借 鉴国外声品质研究成果的基础上，建立一整套汉语语言环境下的声品质评价体 , 系，是国内声品质研究人员急需解决的问题。 本论文就是在阅读大量国内外相关资料的基础上，结合我国的实际情况， 依托国家,,,重大科技专项《轿车集成开发先进技术》的资金支持，开展的关 于汽车声品质主观评价实验与分析方法的研究与应用，为今后合理设计并实施 主观评价实验、改善车内声品质提供借鉴和参考。 ,(,论文的主要内容及结构安排 本论文的研究内容包括:对现有的声品质主观评价实验方法进行总结，对 比分析每种实验方法的特点以及适合人群，并对主观评价实验前的准备工作、 主观评价试验的一般方法以及实验数据的处理分析方法进行归纳;进行主观评 价实验设计、主观评价术语的选择、评价主体的选择与分类;结合采集的数据， 对实验车进行车内声品质主观评价，对评价结果进行检验、分析处理，并建立 相关的数学模型。 论文的结构安排如下: 第一章介绍了本课题的研究背景以及汽车声品质的国内外研究现状; 第二章介绍了声品质的三个心理声学特征、汽车声品质的涵义、研究内容 及研究的新进展; 第三章介绍了声品质的心理声学评价量及其数学模型和汽车声品质的主客 观评价，着重介绍了主观评价实验的实施细则及主观评价实验方法与数据处理 分析方法; 第四章介绍了针对实验车进行的主观评价实验的具体工作，包括样本的采 集与选取、评价主体的选择、评价词汇的确定、主观评价实验的设计; 第五章介绍了成对比较法评价和语义细分法评价实验数据的检验及评价结 果的统计分析，主要客观参量的分析计算，通过一些相关分析、回归分析，建 立相应的数学模型; 第六章是对 全文 企业安全文化建设方案企业安全文化建设导则安全文明施工及保证措施创建安全文明校园实施方案创建安全文明工地监理工作情况 的总结以及下一步工作的展望。 , 第二章汽车声品质与心理声学 随着汽车行业的快速发展以及人们生活水平的不断提高，越来越多的人加 入有车一族，汽车已经不再单纯的是一种交通工具，也是人们追求高质量生活 的一个象征。人们不仪要求汽车“安静”，还关心它的频率组成成分，与发动机 转速的关系等因素，即考虑声音的质量。而传统的汽车噪声控制中，只强调噪 声量级的大小，认为噪声级越低越好，这样的产品己无法满足人们的消费要求。 因此，在汽车开发过程中，声品质越来越重要，甚至影响到汽车的品牌。 ,(,声品质概念的提出 国际上对于声品质的认识首先开始于,,世纪,,年代中期欧美的汽车工业， 最初是想搞清楚为什么有的车即使,计权声级比较高但听起来却舒服一些。后 续的研究更多地考虑声音信号的时间历程、频谱构成等。就在那个时候创造了 “声品质:的概念，即认识声音的多维性。声音的接收器是人耳，人的听觉系 统具有很大的变化性。同时借用心理声学方面的研究成果，引入了响度、尖锐 度、粗糙度、音色等概念。 随着研究的发展，研究者发现，声品质的研究包含许多感官和主观的因素， 不是传统的心理声学成果就能解决的。其原因在于:?心理声学参数的数学描 述目前仅建立在对理想声学环境中测试信号的研究基础之上，对复杂的声学环 境，包括空间分布的声源，其应用有一定的局限性;?没有考虑人耳对声音的 适应性功能、双耳听闻特性等;?没有统一的标准，其测量结果没有可比性。 到了,,世纪,,年代中期，逐步建立了声品质确定的含义，即“,,,？,,;,,, ,,,,,,,,,,,,,,,,;,”，人们对产品声学特性的满意程度。声品质来源于人们 对产品声音特性的主观判断，也就是说，声品质不仅与产品的声音特性这一客 观物理量有关，还与人们对产品的认知度、人自身的生理心理状态有关。同时， 人的听觉喜好会不断发生变化，因此声品质也是一个不断发展完善的概念。 ,(,声品质的心理声学特征 从心理学角度来说，声品质具有以下三个特征: ,(激励响应相适性 心理学中通常将有关适宜性的问题用激励响应相适性来说明，即信息与反 应对应的一致性。视觉和听觉信息的激励响应相适性程度可以用作出反应或决 定的时间来判别。 ,(声音的舒适性 ,,,,,,,调查研究了日常生活中舒适概念对个人住处和工作场所表达的含 义。研究发现，舒适是人对特定的物体或环境的质量描述。舒适与人(环境交互 , 作用的评价有关，被试人员全部表现出了对舒适的敏感程度。数据显示舒适主 要与安逸、放松、方便和安宁有关。此外，舒适与有关协助或支持的形容有关。 同时与功能、有用和生活的质量之间有密切的关系。另一方面，与安全、亲密 和安心或奢侈、高雅和风格等概念的牵连较少。,,,,,,,得出结论，舒适的含 义并不主要由物质资源 决定 郑伟家庭教育讲座全集个人独资股东决定成立安全领导小组关于成立临时党支部关于注销分公司决定 ，而更主要地由主观需要和利益决定。 假如心理声学是寻求听觉感知与引起这种感知的物理特性之间的关系，那 么当代心理学方法就是尝试将听觉感知看作是与激励的接受、主动搜寻与诠释 有关的主动过程。,,,,,,认为主观(心理学)和客观(声学和心理声学)因素共同决 定声音事件的感知。,,,,,,,,,,,,,;,、,,,,,、,;,,;,等也提出在对 听觉激励 的感知、诠释、评价及反应中，除应考虑声学和心理声学参量外，还应考虑认 知和情感过程的影响。 ,(声或声源的可识别性 当人听到一个声事件时，最明显的行为就是有辨识声源的倾向，而不能“识 别”声源(指确定发声物体、位置、声源特征等)时就会变得不自在。因此，在 产品的开发阶段，最好要请听众来辨识声音。一方面，他们的回答可以让开发 者了解声音中是否有不利的语义内涵;另一方面，声音是否是其他某个厂家产 品的，而不符合自己产品的“声文化:。 ,(,人对声音的认知过程及听觉感知评价模型 ,(,(,人对声音的认知过程 人对声音的认知处理包括三个阶段的内容:知觉认知、对声音进行理性处 理、声音的情感表现。而人对声音的评价就伴随着对声音认知的全部过程。在 知觉认识阶段，人们须对声音做出描述、建立声品质的主观评价指标并做出对 声音的喜好、价值和情感的判断等，也就是对声品质做出主观评价。在理性处 理阶段，人们须建立客观评价量对声音的特性做出评价，也就是对声品质做出 客观评价。而在情感表现阶段，则要根据前面的知觉阶段和理性处理阶段的评 价结果，建立处理声音的流程，并与主观评价和客观评价相结合，进行声音的 处理，满足人们对于声音的需求【,,,。 当然，人们对于声音的认识有些时候也并非完全按照这三个阶段的顺序进 行的，这三者之间有时存在着相互的交叉和跳跃。例如对于音乐，往往先是直 接跳跃到情感的表现阶段，很少有人先是经过理性的分析之后才过渡到情感表 现阶段。 ,(,(,听觉感知评价模型 ,,,,,;,,,,,;,公司的创始人,,,,,,,,,,,认为【,,】:根据听觉事件对个人 各方面需求的满足程度，影响声品质的三类不同的变量分别是物理(声场)、心 , 理声学(听觉感知)和心理(听觉评价)。仅仅借助于物理和心理声学的测量不能 得到对声品质完整而确切的定义，这是因为听者主要是根据他们的经验、期望 和主观来对声音做出评价。在此基础上，再综合考虑人的非听觉感觉输入及环 境因素的影响，建立如图,(,所示的汽车声音的听觉感知评价模型。 每??三 图,。,汽车声音的听觉感知模型 在此模型中，汽车是要评价的“产品”，其产生的声音经过我们的人耳听觉 感知，结合汽车的其他属性和外界环境的特征，听者再根据自己的经验、情感、 反应等对汽车声品质做出判断。此模型概括了影响汽车声音感知评价的所有因 素，并比较详细地描述了听者在汽车声品质评价中的生理和心理感知过程。 一 ,(,汽车声品质的研究内容 纵观国际上汽车声品质研究的发展历程和国内外学者进行的研究工作,引， 按照汽车声品质研究的工程应用程度，可将汽车声品质的研究内容大致分为三 类，即基础性研究、改进性研究和设计性研究，见图,—,。早期汽车声品质的 研究主要集中于基础性研究和改进性研究。 ?汽车声品质的基础性研究包括汽车的结构及声音特性、听者的听觉特性 和声音的评价方法等方面的研究。声品质的评价方法是我们研究汽车声品质工 程的一个工具。它将声品质研究的主体和客体联系起来，把听者对声音的感知 过程和情感反应进行量化描述。建立正确的声品质评价方法是汽车声品质研究 的基础和难点。 ?汽车声品质的改进性研究包括声源诊断技术、声特性识别技术和声品质 改进技术等的研究。声品质改进技术是在声源诊断和声特性识别的基础上，对 症下药，采取合理的工程手段来改变汽车的零部件结构甚至工作机理，从源头 和传递路径上改变声音特性，最终改善汽车内外的声音品质。 ?汽车声品质的设计性研究是在基础性研究和改进性研究的基础上，综合 运用现代的计算机技术、信号处理技术、测试技术和声学技术等，设计出符合 用户声品质要求的汽车。汽车声品质的设计性研究包括汽车的几何模型建立方 法、汽车的声学模型建立方法、虚拟驾驶技术、汽车声音样本库的建立和声音 , 的合成与分解技术等的研究。汽车几何模型和声学模型的建立是进行声品质设 计的基础，模型建立的正确与否直接影响汽车的声品质预测和汽车的生产。虚 拟驾驶技术是在计算机的帮助下，模拟车辆的各种驾驶工况，在汽车模型上施 加相应的激励和边界条件，预测汽车在实际行驶中的响应，为预测汽车的声场 和声品质做准备。建立汽车的声音样本库有助于建立汽车声品质目标，为新型 汽车的开发提供参考，为实现汽车声音的合成与分解提供研究资源。声音的合 成与分解技术在分解汽车各部分发声特性的基础上，诊断影响汽车声品质的噪 声源，再结合汽车模型，合成汽车整体或零部件所产生的噪声，是在汽车的虚 拟原型阶段实现声品质评价的关键和难点。 图,(,汽车声品质的研究内容 ,(,汽车声品质研究的新进展 ,(新的研究手段的应用 声品质包括响度、音色、音调、锐度、纯音度、声音的调制和语言清晰度 等多方面的指标。同时考虑这些与声音有关的指标以达到顾客所需要的声音就 是寻求所需要的声品质。在声品质的评价研究中，对于其多维度特征的分析通 常先经过声品质评价术语的问卷调查，通过因子分析、聚类分析等统计方法选 出具有代表性的评价术语，再进行多个评价术语的成对比较法或者语义细分法 等主观评价实验。但是当人们还不能充分理解声音的主观感知、声学属性以及 语义属性时，这些方法的局限性就显现出来了。 近年来，非度量多维尺度分析,,,,(,,,,,,,,;,,,,,,,,,,,,,,,,,;,, ,,,) 被用来进行声品质多维度特征的分析。,,,,年,,,,,及,,,,年,,,,首次将非 , 度量多维尺度分析应用于元音音色的感知相似性研究。后来也被用于乐器音色 的感觉相似性研究。在噪声声品质评价方面的应用起步较晚，直到近几年，在 ,;,,,,,的指导下法国的，,,,,和汽车制造商合作发表一系列论文，将非度 量多维尺度分析的,,,,,,,算法应用于空调、车内噪声声品质的研究【,?。同 时，,,,,年德国的,,,,运用该方法进行车内声品质研究并完成其博士论文。 随着计算机技术的发展，人工神经网络技术(,,,)在声品质研究中受到重 视。,,,,,,,于,,,,年和,,,,年结合丹麦工学院的,,,,,,项目运用神经网 络技术进行预估语音、音乐声品质的研究。他指出，神经网络可以为心理物理 特征量和声品质的主观感受之间提供定量分析，但还不能建立简单、清晰的分 析模型。在,,,,年和,,,,年工作的基础上，,,,,年,,,,,,在柏林工大完成 的博士论文可以说是目前为止研究神经网络在声品质评价中的应用较为全面的 研究。,,,,,,的研究表明，与综合了听觉滤波的神经网络模型相比较，基于抽 取统计百分比心理声学特征量的多元线性回归的方法效果更好。韩国现代汽车 公司对,,,在车内轰鸣噪声的评价中的应用方面也发表了一系列论文,,,,,,,。 ,(新技术的应用 汽车行业对于产品声品质的研究一直关注于在产品设计阶段对于声品质主 观感知的预测，这对新产品的开发设计非常重要。近几年，随着声品质研究的 深入，美国福特公司、比利时,,,公司等将声品质的研究与,,,工程分析技 术相结合，从原有的传统的“测试一一分析一一改进设计:转变为在第一设计 阶段“,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,:实现产品声品质的优化设计。 近年来，噪声和振动模拟器的研究是汽车声品质技术的最新方向。通过模 拟器可以给出车辆工作状况的虚拟表示，从而可以在车辆生产出来之前对车内 噪声和振动进行评价。该模拟器具有代表性的环境，可以对虚拟车辆进行对比 并可在制造原型之前对车内噪声和振动进行评价。它还可以和车辆的有限元或 统计能量模型相结合，作为车辆噪声和振动控制的交互式评价平台,,引。戴克公 司首先开发了噪声和振动模拟器，国内吉林大学汽车动态模拟国家重点实验室 也有实验用的噪声和振动模拟器。 ,, 第三章汽车声品质评价方法 ,(,心理声学评价量及其数学模型 作为心理声学研究几十年的成果，已经有一些基本特性被认为适合于描述 听觉事件，这些量主要有:响度、尖锐度、粗糙度、抖晃度以及音调度等。其 中，响度、尖锐度、粗糙度和抖晃度是比较常用的,个心理声学评价量。 ,(,(,响度与响度级 响度(,,,,,,,,)定量地反映了人耳对声音强弱的主观感受程度，是介于主 观、客观之间的一种评价量，是声品质评价中具有决定性的特征量。一般而言， 响度值越大，对人造成的烦恼程度就越严重，声品质就越差，但响度不是噪声 品质的决定标准。因为人耳的振动系统、传递系统、换能系统等都与频率有关， 因而主观的强弱与客观的强度有关，但也受频率的影响【,,,。为了反映不同频率 声音的强弱关系，引出了响度级的概念。响度级的单位为方(,,,,)，在数值上 等于与标准音(,,,,纯音)一样响时所对应的标准音的声压级。 使用等响实验方法，可以得到一簇不同频率、不同声压级的等响曲线【,,，。 图,(,为国际标准化组织(，,,,,,,)推荐的自由声场测听的等响曲线。图中最下 方的曲线即为绝对昕阂。由图中可看出，人耳对,,,,:,,,,,,的声音比较敏感， 对低频低声压级声音不敏感;人耳对中低声压级声音的频率敏感，对高声压级 声音的频率不敏感。 弋,、,、„，,,,,, 心,》,…,,诃、,,,、、、、, 沁 , ,、,。(，、、，一,，、心、,，,、„丽、 ? , ,,、、、、,、,(,(，”,( 沁,、、、,一面、 、,。,,,,？弋,、、,、、一、,,,,, —?、，，,。一 、、,一、,?,一，，，，一, 帚、、飞文,之、?, 太??,汁:(,—、?,，?一,，，。,,,,， ,? ,?,,,, ,?、、、,,,一、,，，,。 ?,(墨，和器嚣,争薯雹竹 、遨:,,一一,一，,,。,、、,、、 ,, ?小一,?，，——,、、 、, 一,,;一?, ,,，,,,,二一一,, ,柙一，);,,,,，(,? ,,,, ,,,,,,,,,,】,,,,,,,,,，,,,,,虹, ,,,,,,,;,:?,, 图,(,自由声场测听等响曲线 响度级虽然定量地确定了响度感觉与频率和声压级的关系，但它与人对声 音的强弱感觉不成线性关系。为此，,,,,年国际标准化组织采用了一个与主观 感觉的轻响程度成正比的参量一一响度(,,,,,,,,)，单位为宋(,,,,)，符 号为 ,，并规定响度级,,方为,宋。经实验得出，响度与响度级的关系为: ,,,,(,(,,一,,)(,(,) 式中:,为响度，,(，为响度级。 考虑了时域特性的响度计算目前还没有统一的国际标准。对于稳态噪声的 响度计算，国际标准，,,,,,规定了,、,两种计算方法。,方法采用斯蒂文斯 (,,,,,,,)提出的计算模型，使用倍频带或,,,倍频带谱，适用于平坦频谱的扩 散声场的响度计算，详细内容参见标准，,,,,,一,一,,,,和,,,，,,(,—,,,,:, 方法采用茨维克(,,,;,,,)的计算模型，使用,,,倍频带作为基础数据，引入临 界频带概念对人耳的掩蔽效应作相应修正，适用于自由声场或者扩散声场的计 算，详细内容参见标准，,,,,,,。 ,(,(,尖锐度 尖锐度(,,,,,,,,,)是描述高频段声音成分在总体声音中所占比例的物理 量，对声音的舒适度影响很大，反映了噪声信号的刺耳程度。尖锐度值越高， 给人的感觉就越刺耳。尖锐度的单位是,;,,，用符号,表示，规定中心频率为 ,,,,、带宽为,,,,,的,,分贝窄带噪声的尖锐度为,,;,,。目前，尖锐度计 算还没有统一的国际标准，一般由临界频带的特征响度的计权一阶矩来计算。 常用的尖锐度计算模型有【,,,: ,),,,;,,,提出的尖锐度模型为: ,,,,,,,『(,)(,(, , (,)(,,,,(,)?,?式中，,为尖锐度;,为总响度;,?(,)为临界频带的特征响度;,(,)为,,,,,,, ,(,)?,,,(,,×型依据不同临界频带的加权函数，其值为: ———,二,二——二二 当,,,,时，,(,),,; 当,?,,时，,(,),,(,,,,,,(,(,,, ,)。 ,),,,,,提出的尖锐度模型为: ,删一 ,:)(～旦(———————二—二———— 一, 二—二一,,(,(,,,，,)(,—,) 式中，,?(,)为,,,,,依据不同临界频带的加权函数;其余符号含义与,,,;,, (,), 模型相同。 (协,,,),,,,,,;,提出的尖锐度模型为: ,,,? ,:,(,,×业,,,—,,—甜,—,—,(—,—)(—,—(,—(,—)一(,,,;, , ,(,(,),:,(,,×业——————————一,;,,(,(,) 【,)?? 式中，,(,)为,,,,,,;,依据不同临界频带的加权函数，其值为: (,,? 当,,,,时，,(,),,;当,?,,时，,(,),,，而,?(,一,,),。 ,, 其余符号含义也与,,,;,,,模型相同。 ,(, 在,,,,,;,,,,,;,公司的,,,,,,,软件中，尖锐度的计算模型是: ,, ,(。(，。×坐竺型(,,,) ,,(,(,,,，,) 兰 但其中采用的响度加权函数关系式未向外公布。 影响尖锐度的因素有窄带噪声的中心频率、带宽、声级和频谱包络。有研 究表明，具有相同响度和计算尖锐度的两个噪声信号，噪声的带宽越窄，实际 的尖锐程度就越大，听起来也就越刺耳。 ,(,(,粗糙度和抖晃度(起伏度) 听觉系统对于调制过的声音的感知有两种不同的描述:当调制频率在,,,, 以下时感知为抖晃度(,,,;,,,,,,,)，调制频率在,,,,,,,,之间则感知为粗糙度 (,,,,,,,,,)。 粗糙度用符号,来表示，单位为,,,,,，规定调制比为,，声压级为,,,, 的,,,,幅值调制纯音在调制频率为,,,,时的粗糙度为,,,,,,。声音信号的时 域结构、调制因子和声压级的不同决定了粗糙度的大小，它反映了调制幅度的 大小和调制频率的分布情况。在调制频率为,,,,，调制比率为,(,时的粗糙度 值最大。对于粗糙度的计算，目前还没有统一的国际标准。,,,,,利用噪声的调 制频率厶酣和激励级的差丝来计算粗糙度,，可以表示为: ,,(,山,删,(,,,,,,,, 该方法与幅值调制单频音和幅值调制宽带噪声的主观粗糙度数据相符较 ,),,(,,,),,(,山，(,好，其缺点是各个特征频带内的址，不易精确求得。在本实验中，粗糙度的计 (() 算采用了式,,,的数学模型。 抖晃度用符号,来表示，单位为,,;,,，规定声压级为,,,,调制比为,的 ,,,,幅值调制纯音在调制频率为,,,时的起伏度为,,,;,,。抖晃度是对人耳主 观感受到的声音信号的响亮起伏程度的描述，故也称为起伏度。影响抖晃度的 因素有:信号的时域结构、带宽、调制频率、调制程度以及声压级大小等。抖 晃度,的计算与粗糙度,类似，若用调制频率厶和特征频带包络小声级差?,来计算，起伏度,可表示为: 的最大与最 ,“址出 ,,,(,,,,坠——,,,;,,(,,,) 厶堕(,』, ,丘,, 在,,,,,;,,,,,;,公司的,,,,,,,软件中，采用了,,,,,方法。其中，抖晃 度的计算模型改为: ?舶,,,,(惩)出 (,,,) ,,——丁,萨 ,, 式中吒。，?二;。分别是响度计各通道的最大与最小特征响度;,表示 续的响度的短时差异。 两个相连 ,(,(,音调度 音调度(,,,,,,,,)用于描述噪声中含有明显单频成分的现象，我们通常称这 种噪声具有音调特征。相对音调度与临界频带率的分布带宽有关，随着临界频 带率的分布带宽的增大而降低。最大音调度出现在,,,,,，音调度的单位国际 上通常采用,,表示，符号为,，并规定,,,,,,纯音在响度,,,,,,,或声压级 ,,,,,,时的音调度为,,,。,,,,年，,,,,,提出的音调度计算模型可用下式表 示: ,,,,(,,,) 式中,(止，)表示第,个单频成分与临界频带差异的关系;,(,;)表示第,个单频 成分与频率的关系;呢(址，)表示第,个单频成分的声级盈余效应。 在,,,,,;,,,,,;,公司的,,,,,,,软件中，音调度的计算模型为: ,(,,,,(,(,,) ,,,?硝?,,? ( 式中,为根据,,,,,,纯音在响度,,,,,,,或声压级,,,,,,时的音调度为,,, 确定的归一化常数。指数,(,,是根据经验确定的优化值，表示音调度与带宽以 及频率的依赖关系。,表示无单频成分的响度?(,与有单频成分响度,的关系， 定义为: ,,, ,(,(,语言清晰度指数和语言干扰级 ,等 语言清晰度指数是一个正常的语言信号能为听者听懂的百分数。语言清晰 (,,度评价常常采用特定的实验来进行。选择具有正常听力的男女组成特定的试听 队，对经过仔细选择的包括意义不连贯的音节(汉语方块字)和单句组成的试听 ,,)』 材料进行测试。经过实验测得听者对音节所做出的正确响应与发送的音节总数 之比的百分数，称为音节清晰度,，若为有意义的语言单位，则称为语言可懂 , 度，即语言清晰度指数,，(,,,,,,,;,,,,,,,， ,,,,)。 语言清晰度指数与声音的频率,有关，高频声比低频声的语言清晰度指数 要高。其次，还与背景噪声以及对话者之间的距离有关。一般,,,的清晰度对 语言通话是允许的。在一对一的交谈中，距离通常为,(,,，背景噪声的,计权 声级在,,,,以下即可保证正常的语言对话。 当背景噪声完全盖过说话声音时，说话声音就听不见了，这时的背景噪声 定义为上限噪声，用符号,,(,)表示。同样，当背景噪声低到一定的时候，说 ,, 话声音就可以完全听清楚，这个背景噪声叫做下限噪声，用,,(,)表示。由此 我们可以定义语言清晰度,，并将其归一化: ,，,?,(,),(,),,,(,—,,) 式中,(,)定义如下: ?当噪声超过上限噪声时，即,(,),,,(,)，语言清晰度为零，此时 ,(门,,; ?当噪声在下限噪声和上限噪声之间，即,,(,),,(,),,,(,)，说话被噪 声掩盖了一部分，这时,(,),,,(,)一,(,); ?当噪声小于下限噪声时，即,(,),,,(,)，这时,(,),,,。 表,(,每个频率(按,,,倍频程中心频率)的上限噪声值和计权系数 频率,,,上限噪声,,,计权系数频率,,,上限噪声,,,计权系数 ,,,,,,,,,,,,,(, ,,,,,,,,,,,,,,(, ,,,,,,(,,,,,,,,,, ,,,,,,(,,,,,,,,,(, ,,,,,,(,,,,,,,, ,,,,,,(,,,,,,,,,(,, ,,,,,,(,,,,,,,,(,, ,,,,,,,(,,,,,,,,,(, 在表,—,中列出了各个频率下的上限噪声值和计权系数形((厂)。其中，,,,,, 以下和,,,,,,以上的说话频带不考虑。从表,(,中极易计算得到每个频段的语 言清晰度，然后将它们加起来就可得到总的语言清晰度。 语言干扰级,，,(,,,,,,,;,，,,,,,,,,,;,,,,,,)也是由,,,,,,,提 出的，作为 对语言清晰度指数,，的简化代用量，它是中心频率,,,,,,,,,,的,个倍频带 声压级的算术平均值。后来的研究发现低于,,,,,的低频噪声的影响不能忽略， 于是对原有的语言干扰级,，,作了修改，提出以,,,、,,,,、,,,,,,为中心频 率的三个倍频带的平均声压级来表示，称为更佳语言干扰级,,，,。更佳语言干 扰级,,，,与语言干扰级,，,之间的关系为: ,,，,,,，,，,(,,)(,—,,) ,(,(,感觉舒适度与无偏烦恼度 在进行声品质评价时，我们关注的是人对声音的总体感觉，需要将一些常 用的评价参量进行综合考虑。,,,,年,,,,,提出一个感觉舒适度相对值的计算 公式，近似地把它看作粗糙度,、尖锐度,、音调度,以及响度,四者相对于 各自参考值的相对值，即: ,, ,,:,,, 一,:,,,(,,,?,(,扣,翥丁 ,, ,(,,,岛(( 响度的参考值,,,,,,,,;粗糙度的参考值,,,(,,,,,,;尖锐度的参考值 (,(,,)最 ,,,,(,,;,,;音调度的参考值靠,,,,:感觉舒适度的参考值异为,,,,,纯音 的感觉舒适度。把频率为,,,,声压级为,,,,的纯音的感觉舒适度,当作,时， 计算感觉舒适度的绝对值的公式为: ,:,加。,,,(,,,?,,站(,,(,,一,五„,,,(, ,(,„,,,?)„(,(,,) ,,,,年，,,,;,,,和,,,,,,,又提出一套步骤来评估心理声学烦恼度，叫 做无偏烦恼度,,,，单位是,,(,,,,,,,;,,,,,的缩写)。无偏烦恼度的定义如 下:排除了声源的影响，在实验室条件下，具有可描述声学环境，评价主体对 令其烦恼的声音做出的反映。无偏烦恼度计算模型(,,,)表示如下: ,,,,,??,,?,,,，,(,,(,—,)?,,,(,，,，,,)，(,(,,?(,，?,,),(,(,，?,,))】(,—,,) 式中，?,。为时间段上超过,,,的响度值;,为一天时间影响的因子(,,,,,,或 ,,,,,)，当考虑夜间影响时，近似表示为,,,，(,(,×,,。),,;,和,分别表示尖 锐度和起伏度。 ,(,汽车声品质客观评价 汽车声品质评价包括客观评价和主观评价两方面的内容。客观评价方法就 是把客观参量作为评价依据，最终实现仪器进行自动评价。研究声音信号的客 观评价，也可以称为“寻求声音的心理学参数与物理学参数之间的关系”。声品 质的客观评价方面的内容十分广泛，涉及到很多方面和领域的内容。目前，声 品质的客观评价方法主要有时频分析技术、客观参数回归分析技术和神经网络 技术，以及结合物元分析理论和模糊数学理论等进行评价的方法。 声品质的客观评价参量的数量一直在增加，且很多参量不具一般性，但它 们基于特定的噪声问题，可能与速度、阶次或特定的频段的声级有关。部分学 者致力于提出新的声品质客观量，或基于现有的声品质参数提出一个客观的综 合评价参数，从而对汽车某方面的声品质给出自己的评价客观值。鉴于本文着 重研究汽车声品质主观评价方法，所以对于客观评价不做深入的探讨。 ,(,汽车声品质主观评价 声品质的主观评价本质上是运用实验心理学的方法来研究声音品质问题， 由于噪声变化特性的差异以及人们对噪声主观反应的复杂性，使得对噪声品质 的评价较为复杂。声品质的主观评价涉及到众多领域的内容，比如实验前的准 备工作(包括评价人员的选取与培训、声音样本的预处理等)、实验方法的选择 以及实验数据的检验、处理与分析等。 ,, ,(,(,主观评价实验的前期准备 ,(听音环境 假如是在普通房间而不是消声室内用扬声器进行听音实验，那么房间的声 学特性、扬声器的摆放位置、评价主体所处的位置以及周围噪声(如通风采暖设 备运转声)等，都可能使评价主体听到的声音有别于真实声音，从而主观评价实 验就不能得到满意的结果。 多数情况下评价人员是通过耳机监听回放，故评价结果不受房间声学特性 或者评价者的位置的影响。但要求背景噪声比较低，以防听音时受环境噪声的 影响，评价 记录 混凝土 养护记录下载土方回填监理旁站记录免费下载集备记录下载集备记录下载集备记录下载 被背景噪声掩蔽。 除此之外，为了使评价人员集中注意力进行听音实验，以得到其对评价声 音真实的心理感受，听音室的装饰要舒服自然，室内灯光要柔和，装饰材料不 能有特殊气味，还要有舒适的座椅和耳机等。 ,(评价主体 声品质评价结果的优劣和评价主体(评价人员)对评价内容和评价方法的理 解程度及主体综合表现的稳定性密切相关。因此，主体的选择和培训是主观评 价实验结果可靠性和有效性的保证。 ,)评价主体选择 首先，评价主体的经验水平既要能适应当前的评价任务，又要能代表目标 客户群。,个有经验的评价者在评价某些声音属性时会比没有经验的评价者表 现更好。但事实上，只用有经验的评价者是不够的。因为专家们通常会注意到 那些对于普通消费者来说并不重要的因素。 其次，评价主体要熟悉所要评价的声音特性，因此不同的评价任务应选择 不同类型的评价主体来完成。通常公司员工被作为评价主体的大部分。但当需 要评价某些特殊属性时，应当用真正的消费者来进行听音测试。比如，评价音 响音色时，选用音乐爱好者就比较理想。 最后，评价主体的年龄、性别、职业、文化背景以及经济状况等因素也要 考虑。如老年人对车内噪声的心理需求与年轻人就会有明显差别。 ,,评价主体的数量 评价主体的数量取决于是否进行广泛的主体培训以及评价任务的难易程 度。简单的评价任务不需要对主体进行培训，短时间内可以有大量的主体参与 评价实验。一般说来，评价主体的数量越多越好，但是要消耗大量的时间。通 常，公司员工作为评价主体时，主体数量在,,,,,之间比较合适。表现不佳的 评价主体的评价数据将被剔除，剔除人数占参与评价人数的,,,。若将消费者 作为评价主体，则需要选择,,,,,,名人员参与评价实验。因为，消费者的评 价结果比员工的评价结果的可变性更大，表现不佳人员所占的比例更高。复杂 的评价实验在实验前要对评价人员进行适当的培训，让评价人员熟悉声音样本 ,, 和评价任务。通常将参与评价的人数限制在,,名以下，甚至少于,名。 理论上，主体个数可由测试结果的分布状况及测量所需精度确定。实际上， 主体测试结果的分布是很难确定的，受测量时间、评价方法、声特性以及主体 的情绪等因素影响。 ,,,,,,曾在,,,,年对不同评价主体构成对主观评价结果的影响进行过研 究。,,,,年,,,,,,和,,,,,,,也进行过类似的研究，对选取,,名主体的评价 结果和选取,,名主体的评价结果进行了分析，两者得到的均值和标准偏差几乎 ,致。他们认为，对于大多数心理声学评价测试，,,名主体就已经足够了。 ,)评价主体的培训 对于简单的评价任务，通常只要求评价主体针对所听到的声音做出选择， 多数人都比较熟悉且习惯这种方式，所以基本不需要培训。如果待评价的声音 是现实生活中经常听到的声音，则不需要对主体进行声音辨识的培训，只要在 评价开始阶段通过一个练习让评价主体熟悉声音特性和评价过程即可，这对声 音播放的连续性尤为重要。比如在一定比例范围内对声音进行等级打分，当评 价者听到一个很好听的声音时，如果不知道接下来还会出现更好听的声音，那 么他们很可能会用最高等级来评判刚才的声音。 复杂的评价任务就是那些评价主体不熟悉的任务，需要通过培训使评价主 体的表现达到要求的水平。根据任务的难度来确定培训的时间，通常要求几周， 并且每天,小时或者更多。培训结束时，评价主体的水平基本不再提高。 ,(样本的预处理 首先，要保证声音样本中没有额外的噪声，可以通过,,,,,,,,等软件对声 音进行编辑，去除有外部噪声干扰的那部分声音。其次，要进行等响处理。许 多研究表明，响度差异对评价结果的影响很大，其相关性达到,,,左右。因此， 对声音样本进行响度均等，抛开声音能量大小对评价者的影响，以得到其他声 品质参量的正确评价结果。成对比较法中，对声音样本进行等响处理是十分必 要的。最后，样本长度的截取。一般地，对于稳态声信号，声音的长度应该在 ,,,,。对于瞬态声信号，比如汽车关门声，应该记录完整的单个事件。可以通 过重复播放，来研究声信号间的细微差别。 ,(评价参量 国外学者对声品质评价参量做了大量细致的研究工作，初步建立了系统的 噪声评价词汇体系。而国内的声品质研究起步较晚，基本都是参照国外的一些 研究成果开展相应的声品质评价工作，但是经过不断的实验研究发现，如果直 接将国外研究中使用的一些声品质参量按照原来的英文翻译成汉语，会出现表 达的含义与原文存在较大差异的情况。即使是在文化背景相对接近的德国、法 国和意大利，也存在细微的差异。因此我们在进行声品质的评价时，建立汉语 语言环境下的噪声声品质评价词汇体系是十分必要也是十分迫切的。 ,, 国内同济大学的毛东兴等人在对车内噪声的声品质研究中，针对建立某些 参量的评价词汇体系进行了具体的研究。在借鉴了国外这方面的研究成果的基 础上，根据用于评价实验的噪声样本的声品质特征以及评价任务的特殊性，采 用了以下几种方法来确定最终用于评价的词汇。 ,)问卷调查法 对声品质评价术语的调查有以下几个方面的意义:一方面，对于声事件的 某些主观特性，初步选取可较好的用于描述声音该类型特性的几个形容词;另 一方面，针对汽车噪声，寻找适合于描述车内噪声的评价参量。问卷调查中通 常采用形象比喻法，调查中首先给出事先根据各方面研究及汉语语义搜集起来 的引导性形容词，同时要求被调查者提供他们认为合适的词汇。 ,)参量听音法 由于我国人群对国外所采用的声品质参量的概念感知上存在较大的差异， 因此单纯的采用形象比喻法词汇调查获得的词表和预设的声品质特征可能产生 偏离，因此在词汇调查中，通过加入参量听音法调查。参量听音法是采用模拟 声品质某一特征的明显变化，让被调查者根据这些变化来决定汉语中反映这些 变化的形容词。 ,)综合听音感知法 配合全面描述词的问卷调查，让被调查者做出形容词选择。该方法中所采 用的声样本为实际运行条件下采集的噪声信号，每个样本的噪声源、运行条件 以及样本长度各不相同，以保证样本中尽可能多地包含所有车内噪声的声品质 特征。 最后再进行词汇体系的统计分析，将形容词被选择的次数作为统计分析依 据，对选择次数较少的形容词加以剔除。研究表明并不是所有的声品质参量都 是主要的。因此没有必要对声品质所有的参量都进行大样本的词汇调查，以减 少工作量;同时，针对某车型所采集的声样本，也并不一定涉及所有的声品质 特征。 常用的汽车声品质属性评价参量主要有:愉悦度、活跃度、明亮度、力度、 响度、粗糙度、音调度、烦恼度、尖锐度、轰隆声、敲击声、嗡鸣声、脉冲度、 平稳度、声源方位感等。研究重点的不同所选择的评价参量就不同，不同人群 分类对评价参量的理解也不刚,引。 ,(,(,主观评价实验方法 对于声品质的主观评价而言，重要的是评价的结果是否能够代表用户的观 点。因为大多数消费者既不是声品质专家，也不是音响爱好者，所以选择的评 价方法要适合于没有声学经验的人，或者说没有经过这方面培训的人。 主观评价的方法很多，主要有排序法、等级打分法、成对比较法、语义细 ,, 分法等。但各有优缺点，没有一种方法适合所有的评价。根据不同的评价任务 选择与之相适应的评价方法可以得到更为准确可靠的评价结果。 ，(排序法 排序法(,,,,,,,,,)是最简单的主观评价方法之一。实验要求评价主体针对 某个或者几个评价指标(如偏好性、烦恼度等)对听到的所有声音样本进行排序。 声音样本是连续播放的。评价过程中，评价者可以根据自身需要对某个声音样 本进行多次重放。然而，由于排序工作的复杂性是随着评价样本的数量的增加 而增加的，所以样本数量通常比较少(,个或者更少)。该方法的主要缺点是无法 给出具体的比例尺度信息，只能得出声音,比声音,更好，但是具体好多少就 无从得知了。因此，只有在人们想快速得到某些声音的简单比较结果时才用到 排序法。例如，可以用这种方法判断几个声音的最终结果的好坏。 ,(等级打分法 等级打分法(,,,,,,,;,,,,)是评价者在规定的评分范围内对听到的声音进 行打分，常用的是,。,,级打分。评价中声音样本顺序播放，且不能重放。因 此，该方法简便快捷，可以直接得到评分结果。但是对于没有声学经验的评价 者操作起来比较困难。原因在于:?对于听到的声音，评价者不知道该选“,” 还是“,”;?不同的评价者侧重的打分范围不同;?两极(如，“,”和“,,”) 很少被用到。因此，在使用时应当注意。奥地利,,,,，,,公司的工程师们在 应用等级打分法进行主观评价时，将国际上常用的,,级分等刻度中，,,,,级 部分加以细化，形成了新的,,级烦躁度刻度【,引。 ,(成对比较法 成对比较法(,,,,,,;,,,,,,,,,,,,,,,,)又称,,,比较法，它是将声音样本 成对播放，评价者据此做出相关评判。由于评判是相对的，而不是绝对的，评 价者可以不用顾忌的做出评价，因此成对比较法很适合无经验者使用。但该法 的一个缺点就是比较对的数量相当大，因为它是按照样本数量的平方增长的。 更确切的说，一个完整的全矩阵成对比较法中比较对的数量是户，其中,表示 样本的数量。这就意味着假如有大量的样本，那么评价势必会相当冗长，容易 引起评价者的疲劳。 成对比较法除了用于我们常见的声品质主观评价方面外，还常用于声信号 的检测，即从比较对中选出包含规定信号成分的声音。这两种方法也被称作强 迫选择的成对比较法。另一种就是相似性成对比较法，用于声信号相似性评判。 ,(语义细分法 语义细分法(,,,,,,,;,,,,,,,,,,,,)是让评价者运用意义相反的形容词对对 所听到的声音进行等级描述，可以是属性方面的形容词(安静的,响的、平滑的, 粗糙的)，也可以是主观印象方面的形容词(便宜的,昂贵的、有力的,弱的)。把 这些形容词安置在等级的两端，中间使用一些量度性的副词，评价者可以根据 ,, 对声音的主观感受做出评判。评价等级可以分为,级、,级或者,级。典型的, 级评价如下: 极度非常有些都不是有些非常极度 安静——————————————喧,嗣 成对比较法关注声音的一个属性(偏好性、烦恼度、相似性等)，而语义细 分法则可以进行多种属性的评价。与成对比较法一样，语义细分法也适合于没 有经验的评价人员。 一般说来，形容词对的选择一定要符合研究目的。要避免使用普通人不太 熟悉的工程技术用语以及意义相近的形容词对。例如，(安静的,响的)与(平和的 ,吵闹的)。另外，在实际操作中，形容词对要限制在,,,,对。 除以上方法之外，还有一些改进性的实验方法。国内同济大学的毛东兴等 人进行了参考激励信号的语义细分法的主观评价实验【,,,，论文中就借鉴了该实 验方法。日本大阪大学提出的选择描述法在声品质的评价中也有应用【,,,。 ,,,,,,等在针对齿轮箱,,,,,,噪声的评价时，提出了一种区分细微差别的高效 评价方法，即个性化评价法【,,,。 ,(,(,主观评价实验的数据分析方法 ,(数据检验及数值化处理 对于等级打分法和语义细分法，不同评价者的评价结果所遵循的比例尺度 是不同的。所以在进行统计分析之前要对评价结果进行标准化处理。常用的标 准化方法就是百分制法【,,,，规定每一个评价者做出的评分的最大值为,,,,， 最小值为,,，中间分值按照比例进行转换。这种方法要先算出每个评价者对 某一样本的百分制评分，然后再求出所有评价者对该样本百分制评分的算术平 均数，即为该样本的最终得分。 对于强迫选择的成对比较法，首先要进行数据有效性检验。即对评价主体 的重复性和一致性进行检验，检验判据为计权一致性系数。数据的剔除一般要 遵循以下基本原则:?计权一致性系数最好要在,(,以上，以保证结果的较高 可靠性;?约,,,,,,,人员的评价结果应予以剔除。然后将分析的数据转化 为排序的数据。简单可行的方法就是对成对比较法结果赋值，每个样本的得分 就是该样本在本次实验中被选中的次数。 ,(评价结果的统计分析 为了确定主观评价所获得的数据的合理性以及对实验结果进行解释，需要 对获得的数据进行一系列的统计分析，常用的统计分析方法有: ?分布特征分析:如集中趋势、差异性描述、分布形状分析等; 夺显著性检验:,检验、,,检验、,检验和贝叶斯推断等; ?方差分析(,,,,,):方差分析主要分析各效应的显著性，即方差齐次性; ,, 令相关分析与偏相关分析; 夺回归分析:根据自变量数目的不同可以分为一元线性回归和多元线性回 归; 令因子分析:因子分析是将多个实测变量转换为少数几个不相关的综合指 标的多元统计分析方法。在声品质的评价中，通过因子分析就可以用较 少的综合指标来表示相应的客观量与主观量之间的关系; 夺对于相似性成对比较法，通常采用非度量多维尺度分析方法【,引。 常用的统计分析方法多种多样，重要的是能够根据实验任务要求选择适当 的数据处理分析方法来合理地解释实验结果。以上统计分析方法均可以借助统 计学分析软件,,,,来实现。 ,(,主客观评价方法的结合 声品质主观评价实验的实施包含了很多方面的工作，而且参与评价的主体 是人，这就导致主观评价具有一致性和可重复性较差，成本和时间代价较大， 且实验结果是主观评价数据，不能直接说明问题，必须通过复杂的后续处理分 析过程才能指导声品质的改善工作等一系列的缺点。 为了克服以上不足，使用仪器进行自动评价的声品质客观评价方法应运而 生，并在近些年得到了长足的发展，显著地提高了评价效率，也降低了评价成 本，但是它依然不能代替主观评价，主要有以下几方面原因: 夺主观评价可以加深人们对声信号的理解，获得对于声信号较为全面的评 价。通过收集现有的和潜在的客户的主观评价结果可以有效地促进产品 声品质的改善，提高产品的市场竞争力。 夺声品质的客观评价技术依赖于主观评价技术，现有的声品质客观量并不 是对噪声声品质特征的完备描述，新的声品质客观量的提出必须基于大 量的主观评价实验。 令声品质客观评价结果的准确性与可行性需要通过主观评价实验来验证。 因此，在实际工作中，如何将主观评价与客观评价结合起来，寻求一种综 合的评价方法来指导声品质评价工作是十分必要的。 第四章某轿车车内声品质主观评价实验 ,(,样本的采集与选取 在测量车内噪声时，通常是在驾驶员或者乘客靠近窗户的耳朵旁边放一个 传声器来测量他耳朵的响应【,,,。也可以用专门的仪器来测量，如模拟人工头声 学测量系统。这种专门的设备分辨率非常高，用它记录的声音可以在实验室非 常逼真地回放。 本次实验以某国产轿车匀速行驶工况下车内噪声为研究对象。声音样本的 采集采用德国,,,,,;,,,,,;,公司的,,,,,,，，多通道声振测试系统，分析软件 为,,,,,,,,(,。采集过程中关于汽车条件和环境等方面的要求，参考,,,, ,,,,,(,,,,《声学汽车车内噪声测量方法》【,,】。为了了解不同工况下该车车 内噪声的规律性，分别选取不同车速(,,,,,,、,,,,,,、,,,,,,、,,,,,,、,,, ,,,,、,,,,,,,)下驾驶员左耳(,,,,,,,)处的声音样本，依次编号为:选取(,,, 不同车速(,,,,,,、,,,,,,、,,,,,,、,,,,,,、,,,,,,,、,,,,,,,)下右后乘 客右耳(,,,,,,)处的声音样本，依次编号为,,,,;选取同一车速(,,,,,,)下， 前排乘客右耳(,,)和左后乘客左耳(,,,,,,)处的声音样本编号为,,、,,。经 过声音的回放监听截取以及等响处理，得到,,个长度均为,秒的有效声音样本 作为本次待评价的声音样本。实验工况及样本编号见表,(,。 表,(,实验工况及样本编号 ,,,,,,,,,,,,,, 驾驶员左耳(,,,,,,,),,,,,, 右后乘客右耳(,—,,,,,,),,,,,,,,, 前排乘客右耳(,,),, 左后乘客左耳(,—,,,,,,),, ,(,评价主体的选择 对于声品质主观评价来说，重要的是评价的结果是否能够代表声音的直接 感受者(如车辆的驾驶人员与乘坐人员)的观点。所以，评价人员的选取会直接 影响到评价结果的有效性。目前汽车噪声的主观评价对评价人员的数目、评价 经验等并没有统一的要求和选取标准，样本数目不等，对样本个体经验的要求 也不一样。结合国外经验和我国现状，本次实验选取了,,名在校大学生作为评 价主体，年龄在,,—,,岁之间，自述均无听力障碍，身体状况良好。分别将评 价人员分成两组:经验组和普通组，各,,人。经验组人员由汽车专业经常接触 车内声音并参与过主观评价实验的人员组成。普通组人员由无声学经验人员组 成。 ,(,评价词汇的确定 从主观评价实验的一些早期工作中，我们发现国外研究中使用的一些声品 质参量，如果直接按原意翻译成汉语，会出现明显的评价结果表达的含义与原 文存在较大差异的情况。这种结果说明了文化差异对声品质词汇的影响。不同 文化背景下的人们，针对同样的评价词汇可能有不同的理解，所以要得到能够 对声品质改善工作提供指导的主观评价结果，必须建立汉语语言体系下完善的 声品质描述词汇。 根据国外的研究结果，针对车内噪声的声品质问题，并不是所有的声品质 参量都是主要的。受工作量和经验的限制，本次实验只是对声品质主观评价实 验与分析方法的初步研究，所采集的车内声音样本并不涉及到所有的声品质特 征，所以结合待评价声音样本的特点，着重考察响度(,,,,,,,,)、尖锐度 (,,,,,,,,,)、粗糙度(,,,,,,,,,)、力度(,,,,,,,,,,,,)以及抖晃度(,,,;,,,,,,,) 五个方面的声品质特征。参考同济大学毛东兴在评价词汇确定方面的研究方法 ,,,,，采用问卷调查的形式，让,,名评价人员从所给的,类共,,个形容词中选 出最能代表这,,个声音样本给他们的主观感受的形容词。描述声品质特征的汉 语词汇见表,(,。 表,(,声品质特征描述词汇 声品质特征汉语词汇 响度(,,,,,,,,)响亮的、喧闹的、吵闹的、轰隆的、震耳的 尖锐度(,,,,,,,,,)尖锐的、尖刺的、刺耳的、锐利的、尖利的 粗糙度(,,,,,,,,,)粗糙的、毛糙的、毛刺的、粗放的、粗刺的 力度(,,,,,,,,,,,,)震撼的、有力的、强劲的、有劲的、冲击的 抖晃度(,,,;,,,,,,,)起伏的、抖晃的、波动的、脉冲的、震颤的 ,(,评价词汇结果统计 待评价的声音样本给每个评价人员的主观感受是不一样，每个评价人员对 所提供的形容词词义的理解程度也不尽相同，导致了每个形容词被选中的次数 是不一样的，有的形容词被多数人选中，而有的形容词只被几个人选中。所以， 我们将每个词汇被选中的概率作为统计,,名评价人员的问卷调查结果的依据。 图,—,,图,(,分别给出了响度、尖锐度、粗糙度、力度及抖晃度五个声品质特 征参量的词汇调查结果。 从图,(,中可以直观的看出，对于响度特征的描述，被调查者中多数采用 “轰隆的”、“喧闹的”和“震耳的”，也有一定比例人数选择“吵闹的”和“响 亮的:，说明被调查者对响度特征参量把握较为准确，也说明了该车车内噪声的 响度还比较高，给人十分强烈的轰隆的感觉。 对于尖锐度特征的描述，如图,(,所示，主要集中在“尖锐的:、“刺耳的” ,, 和“锐利的”，但是这些词汇的选择概率都比较低，说明所采集的声音样本尖锐 度特征不明显。 瓣摩 撇 稠 响亮的喧闹的吵闹的轰隆的震耳的 图,(,响度描述词汇统计结果图,(,尖锐度描述词汇统计结果 , , , , , , , , , , 槲饔 , , , 辙缎 , 腓謦壶,缎 , , , , , , , , 租糙的毛糙的毛刺的粗放的粗刺的震撼的有力的强劲的有劲的冲击的 图,(,粗糙度描述词汇统计结果图,(,力度描述词汇统计结果 褂鼙 褂 鞋蜒 被嫂 嫂 ，矿?矿?矿、 藏黪粼? 图,(,抖晃度描述词汇统计结果图,(,词汇调查统计结果排序 图,(,给出了粗糙度的词汇调查结果，从中可以看出，被调查者较为一致 地认为“粗糙的”可以描述粗糙度这一声品质特征，但并不能说明这是被调查 擎嬲 者对粗糙度感知相对一致的结果，也可能是被调查者对粗糙度概念的理解有些 模糊，难以找到合适的形容词。 图,(,显示，多数被调查者用“有力的”和“强劲的??来描述力度特征参 量，而“有劲的??、“冲击的:和“震撼的:被选中的概率基本相当，但都不高。 从汉语语义上看，“有力的??和“强劲的”含义比较接近，所以这两个词汇被选 择的概率也比较接近，同时也说明了待评价样本给被调查者的主观感受主要表 ,, 现为有力的和强劲的。 抖晃度的词汇统计结果表示于图,—,中，被调查者较多的选择“抖晃的”， 其次选择“起伏的??、“波动的”和“震颤的”，而“脉冲的”选择概率相对较小。 说明被调查者对抖晃度含义的理解较为准确。 将所有词汇调查结果进行排序，结果如图,,,所示，这里只列出选择概率 在,,,及以上的形容词。其中有,,,以上的人认为待评价声音样本的轰隆特征 最为显著，,,,的人认为粗糙特征比较明显，大于,,,的人选择抖晃，而其余 词汇的选择概率都在,,,以下。还有被调查者反映，待评价声音样本有沉闷的 感觉。所以选择描述响度特征参量的“轰隆的:、描述粗糙度特征参量的“粗糙 的”、描述抖晃度特征参量的“抖晃的”以及附加形容词“沉闷的:作为声品质 主观评价词汇。 考虑到我们进行声品质的评价，就是为了找出令人“不舒服”“烦恼:的声 音，去掉那些不好的因素，改善声品质以达到令人舒适满意的效果。所以又增 加了一个综合性的评价参量“烦恼的”。 ,(,主观评价实验设计 主观评价实验中，成对比较法和语义细分法被普遍采用，被证明是一种比 较准确、可靠且简单易行的评价方法，均适用于无经验的评价人员。根据所采 集的车内声音样本的声品质特征，本次主观评价最终确定为在成对比较法中评 价“烦恼度??，在语义细分法中除评价“烦恼的”外，还进行“轰隆的”、“粗糙 的:、“抖晃的:和“沉闷的”四个方面的评价。 ,(,(,成对比较法实验设计 本次实验待评价的声音样本只有,,个，将这,,个声音样本经过排列组合， 两两比较，得到一个,,乘以,,的评价矩阵。在不影响评价实验有效性的基础 上，为减小工作量，采用半矩阵评价。设,，,分别为两个声样本，为了验证评 价结果的有效性，辅助设计,,对,,,比较(同一声样本比较)和,,对,,,,,比较(不 同回放顺序比较)，共有,,,对评价对，每个声音样本时长为,秒，样本对中前 后两个声音样本播放的时间间隔约,秒，则每对评价时间约,,秒，完成一组评 价约需,,分钟，符合国外声品质评价时长的普遍经验(根据国外声品质评价中 试验设计的普遍经验和方法，每个评价者一次评价时间以,,,,,分钟为宜，最 长不应超过,,分钟。)。样本对的设计见表,—,。 ,, 表,(,成对比较法样本对设计 ,,,,,,,,,,,,，,,,,,, , , , , , , , , , ,, ,, ,, ,, ,, ,(,(,语义细分法实验设计 在语义细分法中，采用,级打分法，评价程度描述采用“异常”、“很”、“比 较:、“一样:、“比较不:、“很不”和“毫不:,个等级，每个等级分别赋予,,, 之间的整数数值，具体见表,—,。 表,(,语义细分法评价程度赋值 程度描述词异常很比较一样比较不很不毫不 赋值,,,,,,, 借鉴国内同济大学毛东兴等人提出的参考激励信号的语义细分法 (,,;,,,,,,,,,,,,;,,,,,,,,,,,,),”,，也就是比较语义细分法，针对每一个 评价参 量，从,,个声音样本中选取相对适中的样本作为参考样本，并赋值为,。对所 有,,个评价人员的评价结果进行赋值后，得到每个评价词汇的,,个声音样本 的评价矩阵(,,×,,的矩阵)，作为参考语义细分法主观评价的原始数据。这部 分的实验通过研究所内同学编写的网络版汽车声品质主观评价软件来实现，每 位评价者可以在各自的电脑上进行听音测试，评价结果自动上传管理员，大大 缩短了评价时间和工作量，得到很好的效果。 ,, 第五章数据处理及统计分析 ,(,成对比较法评价数据检验及结果分析 ,(,(,评价结果的数值化处理 由于成对比较法评价的参量是烦恼度，在评价过程中，评价人员若认为声 样本,比,更令人烦恼，则比较结果为,;若感觉,与,几乎没有差别，结果为 ,;若认为,比,令人烦恼，则结果为一,。每一位评价人员的评价结果是一个,, 乘以,,的矩阵，最终得到,,个这样的矩阵。 在评价过程中，由于主体对声音特性的理解程度和注意力的集中状态有所 不同，可能导致某些主体的评价结果不可靠。根据成对比较实验中设计的相同 声事件比较(,(,比较)，不同回放顺序比较(,,,,,比较)和三角循环误判比较来确定 评价数据的误差，剔除一定比例误判率较高的主体，从而提高评价结果的可靠 性和可利用性。 为了得到评价的最终分值，将每个样本在每个评价人员的评价中得分为, 的个数作为该评价人员对该样本的烦恼度主观评分值。再将剔除误判率高的评 价者之后剩余的所有评价者对同一个样本的评分进行平均，得到该样本最终的 烦恼度分值。 ,(,(,误判分析与数据有效性检验 主观评价实验中往往会出现误判或者奇异值，只有在统计分析中正确剔除 误判数据，才能得到正确地反映群体特征的统计结果。本次评价实验根据我们 所设计的检验来进行评价者评价结果可靠性的检验。 ,(三种误判分析 ,)相同声事件误判分析 相同声事件比较(,(,比较)的误判是指评价者在听到一对实际上是相同的声 事件而作出了两个评价参量不相同的判断。在成对比较法实验中，设计了,, 对,,,比较，我们发现,,位评价者中只有极少数人出现误判且次数很少，因此， 后面计算计权一致性系数时，可以忽略,—,误判的影响。 ,)不同回放顺序误判分析 不同回放顺序比较(,,,,,比较)误判是指在整个评价序列对(本次实验共,,, 对)中，先回放声事件,再回放声事件,(记作,,评价对)以及先回放声事件,再回 放声事件,(记为,,评价对)时，评价者在没有关联的两次评价中得到的结果不一 致的情况。本次实验设计了,,对,,,,,比较对，每位评价者出现误判的次数见 表,(,。 表,—,烦恼度,,,,,比较误判次数 评价主体,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, 误判次数,,,,,,,,,, 评价主体,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, 误判次数,,,,,,,,,,, ,)三角循环误判分析 三角循环误判考察的是三个声事件之间的关系，即对于,、,、,三个声事 件，在评价中如果评价者认为,比,烦恼，,比,烦恼，,也比,烦恼，则,、 ,、,三个声事件之间的关系是连贯的;反之，如果,比,烦恼，,比,烦恼， 而,又比,烦恼，则三者之间就是不连贯的，就出现了所谓的三角循环错误。 ,,,,,认为出现这种误差的可能原因包括三个方面: ?评价者在听音评价的过程中精力不够集中; 夺评价者的评判缺乏固定统一的评判标准; ?声样本之间比较接近，导致评价者较难作出评判。 三角循环误差的统计国际上采用的大多是,,,,,,,在,,,,年及,,,,年提 出的计算一致性系数(,,,,,,;,,,,,,;,,,,,,,,;,)的方法，但是这只是对三角循环 误差的估计，并不能准确统计某个评价者在成对比较实验中出现的三角循环误 差的次数。,,,,,,,,于,,,,年提出了一种精确统计三角循环误差率的方法，比 ,,,,,,,的方法可以更加精确地统计评价中三角循环误差的实际出现次数。国内 同济大学的毛东兴等人认为,,,,,,,,的模型仍然存在统计错误，通过计算分析 得到了证实，并最终提出了更为精确的三角循环误差统计模型，并命名为 ,,,,,,,,,计算函数,,,】: ,,嘬,,当,:,,，,囔,,时 ,。,, ‰,,,咒,慨呐珂泡，,;,,一,】 表,(,烦恼度三角循环误判统计结果 ,最?当弓，,?,时 评价主体,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, 三角循环 ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, 误判次数 三角循环 ,(,,,,,(,,,,(,,,,(,,,,(,,,,(,,,,(,,,,(,,,,(,,,,(,,, 误判率 评价主体,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,?,),, 三角循环 ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, 误判次数 三角循环 ,(,,,,(,,,,(,,,,(,,,,(,,,,(,,,,(,,,,(,,,,(,,,,(,,, 误判率 ,, 根据以上误差次数统计方法，由小组其他成员通过,,编程，计算出了本 次成对比较实验三角循环误差次数和三角循环误差率,，统计结果如表,—,所 示。 为了更直观地了解三角循环误判率的范围，将上表中得到的结果按照从小 到大的顺序列于图,—,中。从图中可以看出，除了,,,,的三角循环误判率很高 外，其余,,名评价者的三角循环误判率均很低，集中在,,,,,范围内。其中 有,,,的评价者的三角循环误判率在,,以下，,,,的评价者的三角循环误判率 在,,,,,之间。说明对于大多数评价者来说，烦恼度成对比较法较为容易做出 判断。 图,—,三角循环误判率排序 ,(数据有效性检验 除了三角循环误差统计外，我们的实验设计还包括对相同声事件误差和不 同回放顺序误差的考察。因此，我们采用计权误判率(计权一致性系数)的方法 进行数据的筛选，能够综合考虑上述三种误差对总的误判统计结果的影响。计 权误判率,，的计算根据下式得到: ,,,,,,,, 一十一巴:墅粤笋 ,,十,,, 式中巨，易分别表示两种误判可能产生的次数;,,，,,分别表示两种误判实际 产生的误判率。计权一致性系数为: (,,,) ,。,,一巳(,,,) 根据以上公式计算的所有评价者的计权一致性系数如表,(,所示。从表中 可以看出，除一名评价者(,,,,,)的计权一致性系数为,,(,,,外，其余,,名评 价人员的计权一致性系数都在,,,以上，说明了整个评价实验数据是有效可信 的。? ,, 表,(,所有评价者计权一致性系数统计结果 评价主体,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, 乞。,,(,,,,,(,,,,,(,,,,,(,,,,,(,,, 评价主体,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, „竹,,(,,,,,(,,,,,(,,,,,(,,,,,(,,, 评价主体,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, „竹,,(,,,,,(,,,,,(,,,,,(,,,,,(,,, 评价主体,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, 毛?,,(,,,,,(,,,,,(,,,,,(,,,,,(,,, 根据计权一致性系数的结果，对表现较差的评价者的剔除遵循以下两点原 则: 夺计权一致性系数最好在,(,以上，以保证结果较高的可靠性; ?评价者中约,,,:,,,,,人员的评价结果应予以剔除。 最终剔除计权一致性系数为,,(,,,幂,,,(,,,的两名评价人员(,,,,和 ,,,,)，剩下的评价人员的计权一致性系数均在,,(,,,以上。 ,(数据一致性检验 本文采用,,,,,,,,相关分析来检验剩余,,名评价者评判结果的一致性， 见表,—,。由于相关系数矩阵是对称的，表中只列出了半矩阵。 从表中可以看出，所有的相关系数均在,(,以上，绝大多数评价者之间的 相关系数高于,(,,，只有,对评价者之间的相关系数低于,(,，评价者彼此之 间很强的相关性说明了评价者之间具有很高的一致性，也说明了所采用的数据 是有效的。 ,, 表,,,评价者之间,,,,,,,,相关系数 ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, ,,寸,?卜,,寸,??西?口?, ,,—,,小,,寸蜜—寸葛小,?寸小。?小卜??,。,。,,,。,,,,,,口卜小,。西;;,,—,,,。,,。 ,,,寸?凸,一,,一,昏寸—卜口 ,,寸卜,,,,,?,,,,?,芝,,??,,小,,?,,??小,,??,,,,—,,,,,,,,,,,,,, ,,,,苫,，，,,?,,、,,,卜 摹—,,,?,吣，，一,。。。,,。 ?,。?心,,,,,,,,,,,, ,,—一卜。,,。,口卜一,,,。 ,一?,?,，，,，,,,,,,。, ,,,,,,,,寸，,,,,,凸,甘,??心,,?,,?,。。,卜卜,??一,,,,,,,,,,,,,, ,寸,。口寸口,卜甘,心一, ,,,,夏。,寸,?一凸凸,、。,,,,,凸,。,,,卜?,凸,西小;;,,,,,,。,,, 一,, ,小?,,(，,，,,,,一卜一, ,,凸?,宝苯，,一,一口一?,西,,,。,西口,,。口口,,,,,,,,,一,,, ,,,,寸口,,，,,,一?? 糸一，,?,一，?, 口，,,?,?,,, ,,。卜、,。,,,西一,,一寸盘卜口、, ,,,一,,, 晷 累西，,,,一,、,,,,?小,小西???凸一,,,,。。 ,,,, ?,凸,,,，,,一西,一,口, ,,,,,一,,。?岔?凸口,,西?口一,。,,,,。,, 幛,,,口?卜,,。 宝,,,,,。宝,” ,?,,,西,,, ,,,凸,—。,, 、,—,,,,,,,、,,,一 象宝?凸,,,?凸 ,。,,,,,,,— , 心,,,,?，也,, ,,(,象,,。卜,,,。,、,一, ,,,,, 寸一,卜、寸，,, ,,,凸,,凸口,,,,,,。, 一,,, ,口,,?口寸 ,,,卜,?,,,套,,—,, ,,,,,。, ,,,???,,,,—, ,，,,,寸 ,,,,。?,,,— ,,,一 ,,,岔—, ,, ,,,一 ,(,(,评价结果的统计分析 ,(烦恼度分值排序 根据实验设计，我们的评价人员由两部分组成，即经验组和普通组。所以 后面的分析都是针对两组人员分别进行的。经过以上的误差分析及数据检验， 剔除误判率高的两名评价人员之后，两组各剩余,名评价人员。将每组有效评 价人员对每一个声音样本选择的次数进行平均，即得到该组评价者对所有待评 价声音样本的最终烦恼度分值，如表,(,所示。 表,—,经验组与普通组烦恼度分值 样本编号,,,,,,, 经验组,(,,,(,,,(,,,(,,,(,,,(,,,(,, ,,,,,,,,， 普通组,(,,,(,,,(,,,(,,,(,,,(,,,,(,, ,,,,,,,, 样本编号,,,,,,,,,,,, 经验组,(,,,(,,,(,,,,(,,,,(,,,(,,,(,, ,,,,,』,， 普通组,(,,,(,,,,(,,“(,,,,(,,,(,,,(,, ,,,,,,,, 图,(,经验组烦恼度分值排序图,(,普通组烦恼度分值排序 为了更直观展现每组烦恼度得分情况，图,(,和图,(,分别给出了两组烦恼度分 值排序。图中烦恼度分值越高的声音样本听起来越让人觉得烦恼。从烦恼度分值排序 可以看出，两组分值分布范围均位于,,,,之间。对于,,、,、,、,、,,、,、,,、,, 号声音样本，两组烦恼度分值排序完全一样，说明两组评价者之间的评判具有很好的 一致性;对于其他声音样本，只是在两组中彼此之间的顺序有所不同，但是在整体样 本中所处的位置还是比较相近的。例如，,号声音样本，在经验组的排序中烦恼度分 值最低，而在普通组的排序中则认为,号声音样本最低，,号其次。但是从,,个声音 样本整体看，两组都得出,号声音样本烦恼度分值很低这一结论。 ,, ,经验组与普通组烦恼度分值比较 分别考察了同一车速(,,,,,,)不同位置、同一位置(驾驶员左耳印,,,,,,—,) 不同车速以及不同车速不同位置两组烦恼度分值的关系，如图,,,,图,(,所示。 ?, ,女,,《 ?????,??,，,， ,,,,,,,,,,,,(,十,(?，,,,) ,,,～,??，一„,,,—兰二～——坐一,, ，,口?,幽,,,车速,,,,,,时不同位置烦恼度分值 图,,,不同车速司机左耳处烦恼度分值 ??????????,, 例,,,和圈,—,分别给出了同一车速,,,,,,,)下不同位置处和同一位置 —??? (,,,,,,,)不同车速,两组颊恼度分值的比较，经过分析我们呵以得到如,结 ，???? 论: ,,)同车速下，经验组和普通组对于车内四个位置处声音的烦恼度评分干,, —???差不多，而且都认为前排乘客(,,)处烦恼程度相对其他位置处低一些， 但经验组没有表现出明显的优势; , ,)随着车速的增加，两组评价人员对驾驶员左耳处声音的烦恼度评分基本 相当(除,,,,,,)，且烦恼度分值均随着车速的增加有所增加 ,。 】,匿蜀——,』 彘,, ,,, ?二二森藿。 隶,世,《 ?, —专声彰一 二 ?, 图,,,不同车速不同位置处图,,,不同车速不同位置处 经验组烦恼度得分普通组烦恼度得分 图,,,和图,(,分别给出了不同车速不同位置处两组烦恼度分值情况，从 中我们可以得到如下结论: ，)每一车速下，经验组和普通组均认为右后乘客右耳处(,,,,,,)声音样 本的烦恼度高于驾驶员左耳处,,,,,,,,)声音样本的烦恼度，说明该试 验车排气噪声对车内后排座位置的声品质有很大影响，怀疑与该车后 备厢密封性能有较大关系; ,)整个工况下，经验组对于两个位置处声音样本的烦恼度评分有很大差 别，、认为右后乘客右耳处(,,,,,,)声音样本听起来比驾驶员左耳魁 (,,,,,,,,)声音样本令人烦恼得多;而普通组则认为两位置处声音样本 听起来烦恼程度比较接近。分析认为，同一工况下车内四个座位处的 声音差别不是很大，普通组人员由于没有声学经验，所以听起来感觉 是一样的。这时候经验组人员的优势便显现出来了，这也是进行分组 评价的意义所在。 ,(,(,客观参量的分析计算 目前算法比较成熟或有相关国际标准的客观参量主要有:声压级、响度、 尖锐度、粗糙度、抖晃度、音调度等。第三章中已经介绍过这些参量的计算模 型，这里不再赘述。木次实验采用,,,,,;,,,,,;,公司的声品质分析软件 ,,,,,,,,(,计算了,,个声音样本的主要心理声学参量:响度、尖锐度、粗糙度 和抖晃度，计算结果见表,,,。 表,,,声音样本主要客观参量值 样本编号响度(,,,,)尖锐度(,;,,)粗糙度(,,,,,)抖晃度(,,;,,) ,,,(,,(,,,,(,,,,(,,,, ,,,(,,(,,,,(,,,,(,,,, ,,,(,,(,,,,(,,,,(,,,, ,,,(,,(,,,,(,,,,(,,,, ,,,(,,(,,,,(,,,,(,,,, ,,,(,,(,,,,(,,,,(,,,, ,,,(,,(,,,,。,,,,(,,,, ,,,(,,(,,,,(,,,,(,,,, ,,,(,,(,,,,(,,,,(,,,, ,,,,(,,(,,,,(,,,,(,,,, ,,,,(,,(,,,,(,,,,(,,,, ,,,,。,,。,,,,(,,,,。,,,, ,,,,(,,(,,,,(,,,,(,,,, ,,,,(,,(,,,,(,,,,(,,,, 下面主要考察驾驶员左耳(,,,,,,,,)与右后乘客右耳(,,,,,,,,)位置声音 样本的响度、粗糙度以及尖锐度与车速之间的关系，具体见图,(,,图,—,,。 图,(,响度与车速之间的关系图,,,粗糙度与车速之间的关系 ,, 图,(,,尖锐度与车速之间的关系 从以上三张图中，我们可以得到如下结论: ,)随着车速的增加，响度、粗糙度、尖锐度大体上呈现出增加的趋势; ,)车速为,,,,,,和,,,,,,,时，驾驶员左耳处(,,,,,,,)的响度低于右 后乘客右耳处(,,,,,,)的响度;车速为,,,,,,时，两处响度基本相 同;其余车速下，驾驶员左耳处的响度要高于右后乘客右耳处的响度; ,)同一车速下，驾驶员左耳处(,,,,,,,)的粗糙度均低于右后乘客右耳 处。相反，驾驶员左耳处(,,,,,,,)的尖锐度都高于右后乘客右耳处。 可能由发动机噪声引起的，怀疑该车挡火墙隔音效果不是很好。 ,(,(,主观烦恼度分值与客观参量粗糙度的相关分析 从图,,,的分析得到，不同车速下，经验组人员对右后乘客右耳处声音样 本的烦恼度评分明显高于驾驶员左耳处烦恼度评分。经过后来了解，多数经验 组人员反映,,,,号声音样本听起来更让他们感觉烦恼。再结合图,,,的结论， 右后乘客右耳处的粗糙度均高于驾驶员左耳处，因此，我们对,,,,号声音样 本的粗糙度值和经验组人员对这些样本的主观烦恼度评分进行进一步分析。 表,(,,,,,号样本烦恼度与客观参量,,,,,,,相关系数 经验组,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,; ,,,,,,, ,,,,,,,,, 经验组,。,,,,(,,,。,,,,(,,,?掌 ,,,,,,,,,，(,,,(,,,(,,,(,,, (,,,书,(,,,,,(,,,,(,,,,,,,,,,(,,,(,,,(,,,(,,, , (,,,(,,,,,，(,,,,,(,,(,,,(,,,(,,,(,,, ,,,,,,,,,, (,,,,(,,,,(,,,,,,(,(,,,(,,,(,,,(,,, ,,,,,,,,,,,, (,,,掌?(,,,(,,,(,,,(,,,(,,,(,,,(,,, ,,,,,;,,,,,,, 料(,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,;,,,,,,,, ,(,,,,,,,(,,,,,,,,)( (?(,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,;,,,,,,,,,(,,,,,,,(,,,,,,,,)( 将,,,,号声音样本在经验组的烦恼度分值与主要客观参量通过,,,,统计 ,, 分析软件进行,,,,,,,相关分析，相关系数如表,(,所示。 从表,(,中可以看出，对于,,,,号声音样本，抖晃度与经验组烦恼度分值 的相关系数为,(,,,，相关性最强。但由于我们重点考察粗糙度与经验组烦恼 度分值的关系，所以暂且不对抖晃度做进一步研究。粗糙度值与经验组烦恼度 分值的相关系数为,(,,,，不相关概率为,(,,,,,(,,，说明它们之间也有很强 的正相关关系。 ,,,,,,,,,缸,,,) 图,(,,,,,,号样本经验组烦恼度与粗糙度分布关系 考察,,,,号声音样本的烦恼度分值与粗糙度的分布，如图,—,,所示，可 以得到两者之间呈曲线关系。采用二次曲线进行拟合，得到两者的回归关系式: ,,,,,—,,，,,(,,,,增,—,(,,,,,“,,,，,,,(, ,,(,,,) 式中,,,,,,为经验组对 ,,,,号声音样本烦恼度成对为,,,,号声音样本的客观粗糙度值。回归结果中，,值为,,(,,，显著性检验 比较法的评分，,,,,,,, 结果为,(,,,，,,为,(,,,，说明回归方程通过显著性检验且拟合优度非常好。 由此说明对于经验组人员来说，粗糙度对主观烦恼度评分大小有直接的影 响。从图,,,,中可以看出，粗糙度太大或者太小的声音听起来都会让他们感觉 烦躁。 ,(,语义细分法评价结果及对比分析 ,(,(,评价结果的数值化处理 根据语义细分法的实验设计，对评价者的评价结果进行,,,的赋值后，针 对每一个评价词汇的评价结果就是一个,,,,,的矩阵。虽然我们设计的打分法 为,级打分，但评价者之间采用的比例尺度可能完全不同。表,—,中给出了在 “烦恼的:、“轰隆的”、“粗糙的??、“抖晃的”以及“沉闷的”这五个评价词汇 的评价中，评价者对刻度使用的统计结果。 ,, 表,,,评价者刻度使用情况统计 使用上限,使用一,限,使用满刻度使用熬度?, 评价词汇人数比例人数比例人数比例人数比例 烦恼的,,,,,,,,,,,,,,,,,, 轰隆的,,,,,,,,,,,,,,,,,, 粗糙的,,,,,,,,,,,,,,,,,, 抖晃的,,,,,,,,,,,,,,,,, 沉闷的,,,,,,,,,,,,,,,,, 全部评价,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, 从上下限使用人数及比例的统计结果，可以看出各评价词汇之间还是存在 着一定差异，比如在“烦恼的”评价中，上限和下限的使用率都比较高，说明 相对于本次实验中的其他词汇，评价者对“烦恼的:的理解比较清楚明确，评 价过程中也较容易做出判断。但是从整个评价来看，评价者还是存在着不轻易 使用极限值的心理倾向，上限使用率为,,,，而下限使用率仅为,,,。除此之 外，刻度使用范围的差别不是很明显。整个评价中，使用满刻度的评价人数占 总人数的,,,，刻度范围?,的人数比例为,,,，说明大多数评价者都能较为 充分地使用刻度范围进行评价。 由于评价者对刻度范围使用的差异，我们必须对评价结果做相应的处理后 再进行统计分析。通常采用的处理方法包括:几何平均法和百分刻度变换法。 几何平均法，顾名思义就是将所有评价者对某一声音样本的评价结果的几何平 均数作为该声音样本的最终评分。而百分刻度变换法，就是先将各评价者的评 价结果转化为百分制，即令某一评价者对所有声音样本评分的最大值为,,,,， 最小值为,,，中间值按照比例分布于,,,,,,之间。 ,(,(,误差判定与数据有效性检验 ,(评价结果的相关分析 与成对比较实验一样，在对语义细分法评价结果进行统计分析之前，要剔 除一定比例表现较差的评价者的实验数据以保证实验结果的正确可靠。我们采 用各评价者对全体声音样本的评价结果与所有评价者对全体声音样本的评价结 果的几何平均(,,,,,,,)序列的相关系数，以及各评价者的百分刻度结果与所有 评价者百分刻度结果的均值(,,,,,)的相关系数作为判断数据有效性的判据。 表,,,中所列出的相关系数显示，两种数据处理方法产生的结果是一致的。 根据一般评价中数据剔除比例在,,,,,,,的经验，再结合每一个独立评价中相 关系数的分布情况，最终剔除烦恼评价中编号为,和,,的评价者，轰隆评价中 编号为,,的评价者，粗糙评价中编号为,、,,、,,和,,的评价者，抖晃评价 中编号为,和,,的评价者以及沉闷评价中编号为,,和,,的评价者。整个语义 ,, 细分法评价实验共剔除,,位评价人员，占总人数的,,,。其中粗糙评价剔除的 人数最多，说明评价者没能很好理解“粗糙”这个词的含义，评价中较难作出 评判。而沉闷评价结果的相关系数不是很高，说明这个词对评价者来说也较难 把握。 表,(,各评价者与所有评价者,,,,,,,和,,,,,评价结果相关系数 烦恼轰隆粗糙抖晃沉闷 评价 ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,:,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,;,, 者 ,,,,,(,,,。,,,，,,,(,,,。,,,(,,,(,,,(,,,(,,,。,, ,,,,,(,,,(,,,(,,,(,,,(,,,(,,,(,,书,(,,木,(,,,(,, ,,,,,(,,,(,,,(,,,(,,,(,,,(,,,(,,,(,,,(,,,(,, ,,,,,(,,,(,,,(,,,(,,,(,,,(,,,(,,,(,,,(,,,(,, ,,,,,(,,,(,,,(,,,(,,,(,,,(,,,(,,,(,,,(,,,(,, ,,,,,(,,,(,,,(,,,(,,,(,,,(,,,(,,,(,,,(,,,(,, ,,,,,(,,,(,,,(,,,(,,,(,,,(,,,(,,,(,,,(,,,(,, ,,,,,(,,,(,,,(,,,。,,,(,,,，,,,。,,,(,,,(,,,(,, ,,,,,(,,,,(,,,,(,,,(,,(,(,,拳一,(,,幸,(,,,(,,,(,,,(,, ,,,,,(,,,(,,,,,,,(,,,(,,,(,,,(,,,(,,,(,,:,(,,曩 ,,,,,(,,,(,,,(,,,(,,,(,,,(,,,(,,,(,,,(,,,(,, ,,,,,,(,,宰,(,,搴,(,,,(,,(,(,,窜(,(,,幸,(,,,(,,(,(,,,。,(,,, ,,,,,(,,,(,,,(,,,(,,,(,,,(,,,(,,,(,,,(,,,(,, ,,,,,,(,,,(,,,(,,,,(,,,,(,,木,(,,,,(,,,,(,,木,(,,,(,, ,,,,,,(,,,(,,,(,,,(,,,(,,,,(,,,,(,,,(,,,(,,,(,, ,,,,,(,,,(,,,(,,,(,,,(,,,(,,,(,,,(,,,(,,,(,, ,,,,,,(,,,(,,,(,,,(,,,(,,,(,,,(,,,(,,,(,,,(,, ,,,,,(,,,(,,,(,,,(,,,(,,,(,,,(,,,(,,,(,,,(,, ,,,,,(,,,(,,,(,,,(,,,(,,,(,，,(,,,(,,,(,,,(,, ,,,,,(,,,(,,,(,,,(,,,(,,,(,,,(,,,(,,,(,,,(,, 根据实验设计，本次实验的评价者包括有经验者(前十位评价者)和无经验 者(后十位评价者)。而剔除的,,位评价者中，有,位普通组成员，占剔除人数 的,,,，这么高的比例说明了，与经验组相比普通组成员的评价结果不是很稳 定，这也体现出了经验组在语义细分法评价中的优势以及他们的评价结果的可 靠性。 ,(两种数据处理方法的相关性 从表,,,中已经看出了,,,,,,,和,,,,,两种评价结果具有很好的一致 ,, 性，从散点图(图,(,,,图,一,,)中也可以进一步证明这一结论。这与毛东兴的研 究结论一致。对于每一个评价词汇，两种结果的线性相关性都很强，决定系数 ,,均在,(,以上，除了“沉闷:这个词汇的,,最小，为,(,,,，其余的均在,(,, 以上，再一次证明了“沉闷:对于评价者来说比较难把握。 ,,?蓦? ,,,,,,,, 图,(,,烦恼两种结果的关系 象 苫 ,,?高, 厶 ,(,,,(,,,(,,,(,,,(,,,(,,,(,, ,,,,,,,, ,,,,,,,, 图,(,,轰隆两种结果的关系 图,(,,粗糙两种结果的关系 每。 暑 ,,,,山 山 ,,,,,,,,,,,,,, ,, 图,(,,沉闷两种结果的关系 图,(,,抖晃两种结果的关系 ,(评价数据的正态分布检验 许多统计分析方法是基于正态分布假设的，所以在对实验数据进行统计分 析之前首先要对数据进行正态分布检验。由于已经得出,,,,,,,与,,,,,结 果一致性很好的结论，故后续统计分析只针对,,,,,评价结果。 图,(,,,图,(,,分别给出了每个评价词汇,,,,,评价结果的正态,(,概 率图与无趋势正态,(,概率图。可以看出，图中所有正态,(,图的散点近似呈 一条直线(对角线)，且无趋势正态,(,图的散点均匀分布在直线,,,上下，因 此可以认为所考察的,,,,,评价结果均服从正态分布。 ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,十,,,,,,,,,, ,,, 鼍 , 蜀, ,, , ,, 毛 , 昌 , , , 兽 毒, , ,(,,(,,(,,(,,(,,(, ,,,,,;,,,,,,,, ,,,,,,,,,,,,, ,, 图,(,,烦恼评价结果正态,(,图与无趋正态,(,图 ,,,,,,,,,,,,,,,,,，,,,,,,,,,,,,,,，,,,,,,,,,,,,,,,, ,, , ,, , 。, ,?嗣嗣, ,。 , ,昌,？ , , , ;口圆,, , , ,(,,(,,(,,(,,(,,(, ,,,,,,,,,,,,,,, ,,,,,,,,,,,,,, , 图,(,,轰隆评价结果正态,(,图与无趋正态,(,图 ,, ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,瞳,,,,,,,，,,,,,,,,,,,,,,,, ,, ,(,, , 一一,, ,(,, 口，肖乱目, ,, (,咕—日日,,茸,？ , ,,(,, , ,, ;,,固,吧百,,厶,,,, ,,(,, ×? , ,(,,(,,(,,(,,(,,(, ,,,,,;,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, 图,(,,粗糙评价结果正态,(,图与无趋正态,,,图 ,,,,,,,,,,,,,,,,,,;,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,】,,,,, ,,,,, ,;,,,,,, , , , , , , , , , , 芝, ,,,, 玑 舢 ,, , 艘 ,【对—目,,,旨。口;，帮眉,?口口,，山目,,勺粤。,盘)(? ,,， ? , ,(,,(,,(,,(,,(,,, ,,,,,,,,,,,,,,, ,,,,,,,,,,,,, , 图,(,,抖晃评价结果正态,(,图与无趋正态,—,图 ,,,,,,,,,,,,】,,,,,,,,,?,,,,,,,,,,,,,,】,,,,,,,～ ,,,,, ;,,, ,(,, , ,(,, ,(,, ,(,, ,, 皿，肖厶目, ,(,, , ,(,, ,,,, ,(,, , ,,,甘—,州百,,,】, ,,(,, 嗣。乙目，(? ,,,。 置;,口,(,(,, ,爿》, ,(,,(,,(,,(,,(,,(, ,,,,,,,,,,,,,,, ,,,,,,,,,,,,,,,, 图,(,,沉闷评价结果正态,(,图与无趋正态,—,图 ,, ,(,(,评价数据统计分析 对于语义细分法评价实验数据的统计分析，我们同样要考察经验组和普通 组成员的评价结果以及两组评价结果之间的关系。下脚标为“,”代表经验组相 应结果，下脚标为“,:代表普通组相应结果。 ,(烦恼与其他四个评价词汇之间的关系 通过相关分析和回归分析，重点研究“烦恼:这个综合性评价参量与“轰 隆”、“粗糙”、“抖晃”以及“沉闷”之间的关系。 ,)对于经验组 表,(,,经验组各评价量,,,,,,,相关系数 ,,,,,,,,,,,,,,,——,,,，,,,,,——,,,,,,,;—,,,,,,,,,,,——,,,, ,(,,,木木(,,,,?(,,,奉幸(,,,宰枣 ,,,,,,,,,,(,,,(,,,(,,,(,,, ,(,,,,幸(,,,串毒(,,,幸幸 ,,,,,—,,,,(,,,(,,,(,,, ,(,,,,,(,,,乖 ,,,,,,,,,，(,,,(,,, ,(,,,幸宰 ,,,;—,,,,(,,, , ,,,,,,,—,, ,, 宰(,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,;,,,,,,,,,(,,,,,,,(,,,,,,,,)( 奎毒(,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,;,,,,,,,,,(,,,,,,,(,,,,,,,,)( 经验组各评价量之间的,,,,,,,相关系数见表,(,,。从中可以看出，所有 评价参量之间都存在显著的相关性。除烦恼外的四个参量中，轰隆和粗糙与烦 恼的相关系数达,(,以上，具有很强的相关性。而轰隆与粗糙的相关系数为 ,(,,,，所以要通过偏相关分析，考察这两个参量在对烦恼的作用中是否受彼此 的影响很大。 控制参量轰隆，粗糙与烦恼的偏相关系数为,(,,,，相比控制轰隆之前的 ,(,,,下降了很多;而控制参量粗糙，轰隆与烦恼的偏相关系数为,(,,,。由此 说明粗糙对烦恼的影响，很大一部分可以由轰隆来解释。将轰隆作为自变量， 烦恼作为因变量，进行线性回归分析。回归方程为: ,,,,,彳踢,,(,,,,训一,(,,, (,,,) 其中，,,,,,,为经验组烦恼语义细分法评价结果，啪,为经验组轰隆语,,,,,, 义细分法评价结果。 回归结果中，,值为,,,(,,,，显著性检验结果为,(,,,，,,为,(,,,，说 明回归方程通过显著性检验且拟合优度很好。从两者分布散点图(图,,,,)也可 ,, 以看出很强的线性相关性。图,—,,显示，回归模型通过了残差的正态分布性检 验，即所建立的回归模型是有效的。 ,,,,,,,,, 图,(,,经验组烦恼与轰隆的分布关系 ,,，,,,,十,,,,,,,,，,,,,,, ,诅:,,,,,,,,,,,,,,,,, , , ,,, ,,, ,,,,,, 目, ,勺 ,, 焉,,,??篮 ,, ,巳 , ×? ,, ？。料—,?？ ，,(，扫?; 霜,;,?,，,,,,,,, 凹。配 ,,,，,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,;,,, ,,,,,,,,,,,,,,, ,,,, 图,(,,经验组回归方程残差分布检验 ,)对于普通组 表,(,,给出了普通组各评价量之间的,,,,,,,相关系数。从计算结果我们 可以看出，所有评价参量之间的相关性都很强，相关系数均在,(,,以上。与经 验组一样，着重考察普通组烦恼与其他四个评价量之间的关系。轰隆与烦恼的 相关系数,(,,,，相关性最为显著，这与经验组结论一致。但不同的是，普通 组的评价中抖晃与轰隆的相关关系最大，相关系数为,(,,,。 表,(,,普通组各评价量,,,,,,,相关系数 ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,——,,,,,,,,——,,,,,,,,,,,——,,,, ,(,,,,,(,,,??(,,,,,(,,,幸? ,,,,,,,,,,(,,,(,,,(,,,(,,, ,(,,,事,(,,,,幸(,,,奎? ,,,,,——,,,,(,,,(,,,(,,, ,(,,,,乖(,,,宰? ,,,,,——,,,,(,,,(,,, ,(,,,奉幸 ,,,;,,,,,(,,, , ,,,,,,,——,, ,, 丰串(,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,;,,,,,,,,,(,,,,,,,(,?,,,,,,)( 偏相关分析中，控制评价量轰隆，抖晃与烦恼的偏相关系数为,(,,,;而 控制评价量抖晃，轰隆与烦恼的偏相关系数为,(,,,，说明抖晃对烦恼的作用 中，更多的受轰隆的影响。从轰隆与烦恼的散点图(图,(,,)中也可以看出，轰 隆与烦恼呈线性关系。因此，对轰隆和烦恼进行线性回归分析，回归方程为: ,,,,,—,,,,,,(,,,;乙,一,(,,,(,,,) 其中，,,,,, 义细分法评价结果。 ,,,,,,,,, 图,(,,普通组烦恼与轰隆的分布关系 回归结果中，,值为,,,(,,，显著性检验结果为,(,,,，,,为,(,,,，说明 所建立的回归方程通过了显著性检验并且与原始数据拟合效果很好。图,—,,给 出了回归方程残差分布检验图，可以看出残差服从正态分布，从而说明回归方 程是有效的。 ,, ,,,,,,,,,干,,,,,,,,,,,,,,,, ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, 勺,) ,,,, (阔 口 , ,山 焉,, , , ,,, 雪, 凄勺盥 ,, ,, 踢, , ,,, 野? 看, , (禽,,,,,,,,,, ,,,,,,,,,,,七,,,,,,,,,,,,,,:,,, ,,,,,,,,,,,,,,,,,,, 筐 , 图,(,,普通组同归方程残差分布检验 ,(粗糙、抖晃主客观相关分析 通过对主观粗糙评价结果与客观粗糙度值以及主观抖晃评价结果与客观抖 晃度值的相关分析，发现汉语语言环境下的评价者对粗糙和抖晃的理解与国外 研究人员的结果有所不同。 表,(,,粗糙与抖晃主客观参量,,,,,,,相关系数 粗糙与粗糙度 ,,,,,—,,,,,,,,,—,,,, ,(,,, 抖晃与抖晃度 ,,,;—,,,,，,,,;—,,,, ,,,;,,,,,,,,,。,,,,,。,,, 表,—,,给出了粗糙与粗糙度、抖晃与抖晃度的,,,,,,,相关系数计算结果， 我们可以得到以下两点结论: ,)经验组粗糙的主客观相关系数高于普通组的相关系数，说明经验组对 粗糙的理解更接近客观计算的粗糙度值;而经验组抖晃的主客观相关 系数确略低于普通组的相关系数，说明经验组对于抖晃含义的把握不 如普通组。这也说明了在评价过程中，经验组和普通组各有优势，经 验组的评价结果不一定总是最好的; ,)两组粗糙和抖晃的主客观相关系数均不是很高，尤其抖晃的相关系数 不到,(,，说明抖晃较粗糙更难把握，也说明评价者对这两个评价词汇 的理解与相应的客观计算值差别比较大。因此，建立汉语语言环境下 的声品质评价词汇体系及相应的客观参量的计算模型是十分必要的。 ,(两种主观评价方法的结果对比 在成对比较评价结果分析中，发现,,,,号声音样本的客观粗糙度值在经 验组对这些样本迸行烦恼度评分时起到了相当大的作用，并建立了两者之间的 二次回归模型，拟合效果非常好。那么，语义细分法评价中对烦恼的评价结果 是否也与客观粗糙度值存在着类似的关系呢, 将经验组对,,,,号声音样本的烦恼语义细分法评价结果与客观参量的 ,,,,,,,相关系数列于表,(,,中。很显然，计算的客观参量中，粗糙度与经验 组烦恼度结果相关系数最大，为,(,,,，这与成对比较评价实验得到的结论一 致。 表,(,,经验组烦恼语义细分评价结果与客观参量,,,,,,,相关系数 ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, ,,,,,,,,,,,,(,,,,(,,,,,,,,,,,;,,,,,,, 再考察经验组烦恼语义细分评价结果与粗糙度值分布的散点图，如图,(,, ,,,(,,,,(,,, 所示，两者之间呈曲线关系。通过回归分析得到回归方程: ,,,,,—,,,，,,(,,,,,瞎,—,(,,,,,略，,(,,,(,—,) 其中，,,,,,,,,,,为经验组烦恼语义细分法结果，,。,,为客观粗糙度值。 ,,,,,,,,,,印,, 图,(,,,,,,号样本经验组烦恼语义细分评价结果与粗糙度分布关系 回归结果中，,统计量为,(,,,，显著性检验结果,(,,,，,,为,(,,,，说 明回归方程的拟合优度良好，通过显著性检验但是效果不好。 由此可以看出，对于,,,,号声音样本的研究，两种评价方法得到的结论 并不完全一致，但都能说明一点，在经验组人员进行烦恼参量评价时，声音样 本的粗糙特征对其影响很大。这种不一致，也说明了语义细分法与成对比较法 相比，更难评判。成对比较法只是简单的一对一的比较，而语义细分法则在比 较的同时还要确定被评价声音样本与参考样本的差别程度，这自然就增加了评 ,, 价者评判的难度。 值得注意的是，式,—,和,(,都是针对,,,,号声音样本的评价结果，至于 是否适用于所有评价样本，还有待进一步分析研究。 第六章总结与展望 ,(,全文总结 本论文是在借鉴国内外研究成果的基础上，利用研究所内现有的软硬件条 件，将某国产轿车匀速行驶工况下的车内噪声作为研究对象，分别采用成对比 较法和语义细分法进行了车内声品质主观评价实验，分别对两种方法的实验结 果进行了处理分析并对比分析了不同人群分类之间评价结果的差异。具体内容 如下: ,)较为详细地总结了汽车声品质的研究进展以及国内外在汽车声品质主 客观评价方面的研究成果。 ,)从人对声音的认知过程以及声品质的心理声学特征方面来理解声品质 的内涵，并由此引出汽车声音的听觉感知评价模型;阐述了汽车声品质 的研究内容及最新进展。 ,)介绍了响度、尖锐度、粗糙度等主要心理声学评价参量的定义及其数学 模型以及常用的汽车声品质主客观评价方法;通过阅读大量的国内外相 关文献资料，系统地总结了声品质主观评价过程中的具体工作与注意事 项，包括:主观评价实验前的准备、主观评价实验方法的选择、主观评 价实验数据的数值化处理、实验结果的处理分析方法等，为合理有效地 实施主观评价实验、正确指导声品质改善工作提供参考。 ,)针对采集的车内噪声样本，开展了以在校大学生为主体的车内声品质主 观评价。在评价词汇的选择方面，采用了问卷调查的形式，从五类描述 声品质特征的词汇统计结果可以看出，评价人员对粗糙度概念的理解不 是十分清楚，评价中较难做出准确判断;最终统计结果显示，在所研究 的五类词汇中，评价人员较多地选用了“轰隆的”、“粗糙的”、“抖晃的” 和“有力的:，而描述尖锐特征的词汇被选择的概率很小，说明所选择 的车内噪声样本的尖锐特征不明显。这些调查分析有助于我们选出最能 代表声音样本声品质特征的评价词汇，避免不必要的评价，为声品质评 价实验设计指明了方向。 ,)由于没有完善的听音室，成对比较法评价实验是让所有评价人员在同一 台电脑上进行听音评判工作;而语义细分法评价实验是通过所内同学构 建的网络版汽车声品质主观评价平台来实现的，参与评价人员只要在各 自电脑上登陆该平台就可以完成相关的评价任务，这样大大提高了评价 效率，缩短了评价时间。 ,)分别采用几何平均法和百分刻度变换法对语义细分法实验数据进行数 值化处理，两种方法得到的评价结果有很强的相关性，再一次证明了这 两种数值化方法应用在语义细分法实验数据处理中是正确有效的。 ,, ,)将评价人员分成经验组和普通组，分别分析两组评价人员在两种评价实 验中的评价结果，通过对比分析发现，经验组成员并不存在绝对的优势， 但是对于普通人接触较少、较难辨认的声音信号，经验组成员便能听出 细微差别。 ,)分析了成对比较法中主观烦恼度分值与客观参量之间的相关关系，发现 主观烦恼度分值与粗糙度相关系数最大，且呈二次曲线关系，建立了二 者的回归模型。 ,)在语义细分法评价结果分析中，研究了烦恼与其他四个评价词汇的关 系，发现轰隆对烦恼的影响最大，分别建立了经验组和普通组的烦恼与 轰隆线性回归方程，拟合效果都很好。 ,,)对两组成员在语义细分法实验中粗糙、抖晃的评价结果与粗糙度、抖晃 度进行相关分析，进一步证明了词汇问卷调查时的结论，即两组成员对 于粗糙、抖晃的含义把握不准，因此就会影响他们的评判结果，所以有 必要建立汉语语言环境下的声品质评价词汇体系。但经验组对于粗糙的 理解好于普通组，而对于抖晃的理解却不如普通组，同样也说明了经验 组在评价过程中并不一定总是存在优势。 ,,)在对经验组的,,,,号声音样本的主观烦恼度得分与客观粗糙度值的相 关分析中发现，两种评价方法都显示两者有很强的相关性。但是回归分 析中，两种方法都呈现出两者的二次曲线关系，只是成对比较法实验结 果比语义细分法实验结果建立的回归方程拟合效果好很多，说明成对比 较法比语义细分法更容易做出评判。 ,(,下一步工作展望 声品质评价工作涉及众多领域的内容，需要长时间不断的研究和大量的经 验积累，而我国这方面的基础相当薄弱，这就要求从事这方面的声学工作者在 掌握相关知识的前提下，进行一系列细致深入的研究工作。由于实际条件和本 人学识有限，加之时间和成本的限制，本论文的研究成果还不是很成熟，离工 程实际应用还有很大距离。 ,)本文只是对车内声品质主观评价实验的实施和评价结果的处理分析方 法做了初步的探讨，所涵盖的方法并不是十分全面。随着研究的深入， 相信会有更简便易行的评价方法被提出，这也是一直以来声品质主观评 价工作的重点之一。 ,)主观评价的对象是在匀速工况下的车内噪声，而且是针对一辆车进行 的，所以该实验结果是否适用于其他车型其他工况还有待研究。今后应 当多选择几款车型，进行同一工况不同车型的分析以及同款车型不同工 况的分析，这样得到的声品质评价才更有实际意义。 ,)只针对响度、尖锐度、粗糙度、抖晃度和力度这五方面的声品质特征开 展了评价词汇问卷调查，并没有包括车内声品质的全部特征。可以针对 这方面多做一些研究，有助于建立汉语语言环境下的评价词汇体系。 ,)经验组和普通组只是相对而言，所谓的经验组并不是真正意义上的声学 专家，只是对人群分类的简单研究，而且声品质评价中的人群分类有很 多种，包括年龄、性别、职业、文化背景以及经济状况等。 ,)本文是针对特定人群、特定噪声进行的车内声品质主观评价，因此，所 建立的数学模型只适用于这样的特定条件，并不是普遍适用的。可以作 为该车声品质改善和其他车声品质评价的一个参考。 ,)非度量多维尺度分析方法已经被用于声品质多维特性分析，由于时间限 制，就没有开展这方面的研究，可以列入下一步工作中。 综上所述，声品质评价包含了方方面面的工作，每一个环节都不容忽视， 都可以作为一个独立的学科来研究。无论从声音的采集、评价主体的确定、评 价词汇的选取、主观评价实验的设计，再到评价实验的实施以及后续的数据处 理分析等等，每一项工作都与最终的评价结果密切相关，只有选择合适的主观 评价实验方法、正确实施主观评价实验，才能得到可靠有效的评价结果，才能 合理地解释主观评价，指导声品质的改善。 ,, 参考文献 ,,,,(,,,,,,,(,,,,,,,,;,,,,,,,,,,,,,,,,;,,,,,,,,,,,, ,,,,,,,,,,,(,,,;( ，,,,,,,,,,?,,(,,,,,,,,,,,，,,,,，,: ,—,,( ,(,,,,,,,(,,,,,;,(,,,,,,,,,,,,,,,,:,,,,,,,,,,;,,,,,,,,,,,,,,】 ,,,,,,, ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,(,,,;,,,,,,,,,，,,,,,,,,,,,(,,,,,,,,，,,,,,， ,,,,，,:,,,,,,,( ,(,(,,,,,,,(,,,,,,,;,,,;,,,,,,,,,,,,,,,,;,,,,,,,,,,,,,,,, ,,,,,,( ,(,;,,,,(,,,(,,(，,,,,，,,:,, ,,,,,( ,,】 ,(,,,,,,,，,(,,,,,,(,,,,,,,,;,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,;,,,,,,,,,,,,,,,,, ,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,;,,,,,,,,,,,(,,,—,,,—,,,,,,,,,,,,,,,,， ,,,,,,，,,,,,,,，,,,,:,,,,,, ,( 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