基于小波分析的汽车声品质研究综述

摘 要：小波算法在信号处理方面效果较好，具有无可比拟的时频特性。目前小波分析的应用领域主要有模式识别、故障诊断、信号处理、状态监测、图象处理等众多学科领域。把小波分析应用于声品质改善工作在国内还没有深入的研究。本课题的研究即属于理论方法的研究又属于工程应用的研究。从理论和应用的角度利用小波分析和声品质相结合，寻找改善汽车车内声品质的途径。这一研究工作的思路和方法构成了本项目研究工作的一个特色，并对实际设计工作有很重要的意义。

关键词：小波分析;汽车声品质;噪声分析

1 国内外研究综述

对汽车声品质的研究国内外主要集中在三个部分：

（1）对汽车声品质进行评价的客观参量研究。1991年奥地利AVLLIST公司组织了软件工程、应用统计和声学测试分析各方面的专家，给出了系统描述声学属性的48个物理特征量，并把它们归纳出8类评价指标，包括声压级、综合级参数、周期性测量、响度、尖锐度、脉冲性、粗糙度和声压分布。以此为研究契机，经过国内外研究学者的实验研究最终得出在对汽车声品质客观评价时可以采用响度、尖锐度、粗糙度和抖动度四个参量。

（2）对汽车声品质主观评价实验进行研究。同济大学毛东兴在 2003 年研究时对汽车内噪声进行了主观评价实验研究，为了减少主观评价模型的错误，提出了分组成对比较法、参考语义细分法和三角循环误差的计算模型。在随后的研究中，分组成对比较法和误判分析成了研究重点。

（3）对汽车声品质进行主客观相关性的研究。2007 年吉林大学刘宗巍采用等级评分方法对8种不同类型国产轿车中的32个稳态噪声样本进行了主观评价试验，应用回归分析方法，建立了以心理声学客观参量响度和尖锐度描述的声品质烦躁度数学模型。在进行主客观相关性研究中多数采用的数理统计中的回归分析方法进行研究。

在多数汽车噪声信号分析中使用的是傅里叶变换。傅里叶变换是信号处理领域中完美度较好、广泛应用、效果突出的一种分析手段。唯一不足是傅里叶变换只在纯频域的范围内进行分析，在时域内定位性准确性很差。经过傅里叶变换所反映的是整个信号全部时间内的整体频域特征，不能提供任一局部时间段上或者点时间上的频域信息。文章《小波变换在柴油发动机故障诊断中的应用》指出傅立叶分析法对于非平稳振动信号，有可能错误诊断，傅立叶分析可能给出错误的结果，经过研究分析小波变换不会出现类似的误判情况。

与Fourier分析相比小波分析的优点是良好的局部化性质，而且在时域和频域同时具有。实际应用时在时域和频域自动调节采样步长以适应信号的不同的频率成分的分析。

小波分析是由Fourier分析基础上的一个新的数学方法，它既有丰富的数学理论，又是工程应用上的方法和工具。小波分析是一种对信号和信息进行处理的工具，通过引入可变的尺度因子和平移因子，有效的解决了时频局部化的问题，弥补了Fourier分析的不足，成为一种有效的时频分析方法。将小波分析结合汽车声品质应用研究，探讨小波分析的新理论和新方法是一个有前途和富有挑战性的研究领域。

2研究意义分析

在汽车领域就表现为对汽车乘坐舒适性的要求，声品质是消费者能直接感受到的，由此声品质的好坏会影响消费者选购产品。在实践中检验得到结论：小波分析方法是很有效的噪声分析方法。但是国内关于小波应用于汽车噪声声品质的研究刚刚起步，研究还不够深入，方法也不完善，所以应该加大科研力度，争取早日取得成果应用于实践领域，使国内汽车行业的竞争力更强。研究的意义在于：

（1）在于改善汽车车内的乘坐舒适性，减少车内声品质较差带给乘客的干扰。噪声对人的心理、生理、听觉器官和体内营养代谢，尤其对孕妇和胎儿有着不同程度的危害与影响，环保专家形象称之为无形杀手。

（2）在于应用小波算法处理声音信号，解决Fourier分析无法解决的声品质问题。将小波变换的方法应用于汽车车内声品质改善工作研究，是汽车降噪系统的质量检验与性能改善的效的手段。

（3）在于提升国产汽车车内声品质的质量，促进国产轿车的社会品牌地位。

因此，小波分析在汽车声品质的应用研究备受学术界和工程界的重视。国内关于小波应用于汽车噪声声品质的研究刚刚起步，研究还不够深入，方法也不完善，所以应该加大科研力度，争取早日取得成果应用于实践领域，使国内汽车行业的竞争力更强。

3 基于小波分析的汽车声品质研究步骤

与傅里叶变换相比小波分析的优点是良好的局部化性质，而且在时域和频域同时具有。小波变换可以在低频部分具有较高的频率分辨率和较低的时间分辨率，在高频部分具有较高的时间分辨率和较低的频率分辨率。因此小波变换可处理到信号的任意细节，解决传统分析方法无法解决的应用问题。研究内容包括：

（1）车内噪声样本采集。本课题选用某品牌国产汽车為研究对象。当汽车以不同速度匀速运行时，采集车内关键部位噪声信号。在副驾驶位置布置人工头（HMSⅢ双耳信号采集器），并后座、顶棚等部位安放传声器进行噪声信号采集。

（2）声品质主观评价实验。利用半消声室对车内噪声样本进行声品质主观评价实验。在这一步研究中重点需要解决的是主观评价方法的选用和误判率的计算。应该选取客观的声音样本和足够多的评价者进行主观评价实验。

（3）小波分析在汽车声品质中的应用。应用小波分析对信号经行处理，确定噪声源，得到处理后图形（已经改善声品质，去除脉冲噪声）。

（4）实验验证环节。对处理后的声信号进行评价，评价结果与先前未经改善的声音信号的评价结果进行比较，检验声品质质量的改善情况。并检验经小波算法这种处理手段得到的实验结论是否能够在应用中得到让人满意的结果。

（5）根据数据处理的结果为设计工作提供改进依据。确定噪声信号中对声品质主要影响因素，提取噪声信号的相关信息（频率，幅值，产生噪声的主要零部件等），为设计工作提供改善意见。

参考文献：

[1]黄文华.乘用车车内噪声控制技术研[J]，技术与研究，2007（05）：53-57.

[2]毛东兴，愈悟周，王佐民.声品质成对比较主观评价的数据检验及判决[J].声学学报，2005，30（05）：468-472.

[3]毛东兴，张宝龙.采用参考激励信号的语义细分法主观声品质评价[J].声学技术，2006，25（06）：560-567.

作者简介：张晓娟（1980-），女，河北石家庄人，硕士研究生，副教授，研究方向：汽车噪声及声品质。