本發(fā)明涉及噪聲模擬，特別涉及一種基于參考噪聲匹配的汽車預(yù)期工況噪聲模擬仿真方法和系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、隨著智能網(wǎng)聯(lián)汽車的發(fā)展，汽車已經(jīng)從單純的交通工具轉(zhuǎn)變?yōu)橐粋€集交通、信息、娛樂等多功能于一體的“第三生活空間”。這種轉(zhuǎn)變不僅提高了用戶的駕乘體驗，也對座艙內(nèi)的各類聲學(xué)系統(tǒng)（如語音交互系統(tǒng)、事故緊急呼叫系統(tǒng)、免提通話系統(tǒng)、音頻娛樂系統(tǒng)等）提出了更高的要求。車載聲學(xué)系統(tǒng)的質(zhì)量與性能已經(jīng)成為影響消費者駕乘體驗甚至購車決策的關(guān)鍵因素之一。目前，為了車載端與公共安全應(yīng)答點（psap）可以良好溝通，更好地利用社會資源，挽救公民生命，對通話語音質(zhì)量提出了更高的要求。此外，車載聲學(xué)系統(tǒng)的性能與駕駛安全密切相關(guān)，美國高速公路安全管理局（nhtsa）的研究表明車載聲學(xué)系統(tǒng)性能差會增加駕駛員出現(xiàn)分神的概率，從而增加交通事故發(fā)生的風(fēng)險。與家庭或?qū)I(yè)音響室中相對靜謐的聽音環(huán)境截然不同，車載聲學(xué)系統(tǒng)必須在多變且嘈雜的噪聲環(huán)境中展現(xiàn)其性能。車輛行駛噪聲、風(fēng)噪的強度和頻率受車速及車輛本身的設(shè)計影響呈現(xiàn)出多樣性。此外，車內(nèi)空間的封閉性和材料的反射特性會導(dǎo)致聲音的多次反射和吸收，產(chǎn)生混響效應(yīng)，這進一步加劇了聲場的復(fù)雜性。因此，將車載聲學(xué)系統(tǒng)集成到汽車中充滿了挑戰(zhàn)，麥克風(fēng)和揚聲器的布置、降噪算法等都會明顯影響車載聲學(xué)系統(tǒng)的性能。

2、為了分析車載聲學(xué)系統(tǒng)在用戶實際使用過程中的性能，在進行車載聲學(xué)系統(tǒng)相關(guān)測試時需要考慮車內(nèi)的噪聲帶來的影響。車載聲學(xué)系統(tǒng)的早期發(fā)展階段，往往由測試人員坐在車內(nèi)，在車輛行駛到對應(yīng)工況時對車載聲學(xué)系統(tǒng)進行主觀評價。此類方法存在著成本高、周期長的缺點，并且由于難以量化、可重復(fù)性差、客觀性差的問題，容易對產(chǎn)品的調(diào)優(yōu)產(chǎn)生誤導(dǎo)。隨著測試技術(shù)的發(fā)展，現(xiàn)階段車載聲學(xué)系統(tǒng)測試使用標(biāo)準(zhǔn)化聲學(xué)假人（配置有人工耳、人工嘴，用于接收和發(fā)送測試音頻信號）在整車靜音試驗室中進行，該類測試方法使用客觀物理量對車載聲學(xué)系統(tǒng)進行測試，有較高的客觀性和可重復(fù)性。為了對用戶實際使用過程中車載聲學(xué)系統(tǒng)的性能進行測試，還需要一套汽車工況噪聲模擬仿真系統(tǒng)，以模擬車內(nèi)噪聲環(huán)境。進行車載聲學(xué)系統(tǒng)工作時汽車噪聲對用戶和車載麥克風(fēng)帶來的影響最大，因此汽車工況噪聲模擬仿真系統(tǒng)需要對用戶耳點位和車載麥克風(fēng)點位的聲場進行精準(zhǔn)還原。

3、汽車開發(fā)的順序為概念開發(fā)、詳細設(shè)計、工程開發(fā)、原型制造、測試與驗證、預(yù)生產(chǎn)。車載揚聲器、麥克風(fēng)的布局往往處于概念開發(fā)、詳細設(shè)計等早期階段，但汽車工況噪聲需要在原型制造到預(yù)生產(chǎn)才可進行采集。汽車行業(yè)迫切需要一套可在汽車開發(fā)早期就可進行噪聲模擬的汽車工況噪聲模擬仿真系統(tǒng)，以解決上述矛盾。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、針對以上問題，本發(fā)明提出一種基于參考噪聲匹配的汽車預(yù)期工況噪聲模擬仿真方法和系統(tǒng)，用于在早期階段模擬和評估噪聲特征，從而減少了因噪聲問題引起的設(shè)計變更。

2、第一方面，本發(fā)明實施例提供了一種基于參考噪聲匹配的汽車預(yù)期工況噪聲模擬仿真方法，包括：

3、采集多種參考車型在多種原始工況下的參考噪聲數(shù)據(jù)；

4、對所述參考噪聲數(shù)據(jù)進行特征提取，得到每種參考車型在每種原始工況下的參考噪聲特征；

5、將待測車型的聲場影響因素輸入到預(yù)先訓(xùn)練好的目標(biāo)模型，得到所述目標(biāo)模型輸出的預(yù)測噪聲特征；

6、通過比較所述預(yù)測噪聲特征和每個參考噪聲特征，得到與所述待測車型匹配的目標(biāo)參考車型；

7、在與所述待測車型匹配的噪聲回放腔體中，回放所述目標(biāo)參考車型的、預(yù)期工況下的參考噪聲數(shù)據(jù)。

8、可選的，采集多種參考車型在多種原始工況下的參考噪聲數(shù)據(jù)，包括：

9、控制每種參考車型運行在每種原始工況下；

10、參考車型在任一原始工況下行駛時，通過參考車型內(nèi)的多點位麥克風(fēng)，采集參考噪聲數(shù)據(jù)。

11、可選的，在將待測車型的聲場影響因素輸入到預(yù)先訓(xùn)練好的目標(biāo)模型之前，還包括：

12、采集訓(xùn)練樣本，所述訓(xùn)練樣本包括多種參考車型的聲場影響因素樣本，以及噪聲特征標(biāo)簽；

13、采用所述訓(xùn)練樣本訓(xùn)練所述目標(biāo)模型。

14、可選的，所述目標(biāo)模型為多層感知器。

15、可選的，通過比較所述預(yù)測噪聲特征和每個參考噪聲特征，得到與所述待測車型匹配的目標(biāo)參考車型，包括：

16、計算所述預(yù)測噪聲特征與每個參考噪聲特征的差異向量；

17、根據(jù)所述差異向量和歸一化指數(shù)函數(shù)，得到所述預(yù)測噪聲特征與每個參考噪聲特征的匹配概率；

18、將匹配概率最高的參考噪聲特征所來源的參考車型，確定為目標(biāo)參考車型。

19、可選的，在與所述待測車型匹配的噪聲回放腔體中，回放所述目標(biāo)參考車型的、預(yù)期工況下的參考噪聲數(shù)據(jù)之前，還包括：

20、匯總每種原始工況下的參考噪聲數(shù)據(jù)集合，所述參考噪聲數(shù)據(jù)集合包括多種車型的、多點位麥克風(fēng)錄制的、多頻段的參考噪聲數(shù)據(jù)；

21、對多種原始工況下的參考噪聲數(shù)據(jù)集合進行聚類，得到多種典型工況，以及每種典型工況下的典型參考噪聲數(shù)據(jù)集合；

22、所述預(yù)期工況為任一種典型工況。

23、可選的，在與所述待測車型匹配的噪聲回放腔體中，回放所述目標(biāo)參考車型的、預(yù)期工況下的參考噪聲數(shù)據(jù)，包括：

24、確定待測車型的預(yù)設(shè)麥克風(fēng)布置；

25、根據(jù)所述預(yù)設(shè)麥克風(fēng)布置，對所述目標(biāo)參考車型的、預(yù)期工況下的參考噪聲數(shù)據(jù)進行篩選；

26、采用與所述預(yù)設(shè)麥克風(fēng)布置一致的功放和揚聲器組，回放篩選出的參考噪聲數(shù)據(jù)。

27、可選的，所述方法還包括：在參考車型內(nèi)采集參考噪聲時，以及在噪聲回放腔體中回放參考噪聲數(shù)據(jù)時，采用噪聲均衡前端對噪聲回放腔體內(nèi)以及參考車型內(nèi)進行聲場均衡。

28、第二方面，本發(fā)明實施例提供了一種基于參考噪聲匹配的汽車預(yù)期工況噪聲模擬仿真系統(tǒng)，包括：

29、麥克風(fēng)，用于采集多種參考車型在多種原始工況下的參考噪聲數(shù)據(jù)；

30、控制器，用于對所述參考噪聲數(shù)據(jù)進行特征提取，得到每種參考車型在每種原始工況下的參考噪聲特征；將待測車型的聲場影響因素輸入到預(yù)先訓(xùn)練好的目標(biāo)模型，得到所述目標(biāo)模型輸出的預(yù)測噪聲特征；通過比較所述預(yù)測噪聲特征和每個參考噪聲特征，得到與所述待測車型匹配的目標(biāo)參考車型；

31、噪聲回放系統(tǒng)，用于在與所述待測車型匹配的噪聲回放腔體中，回放所述目標(biāo)參考車型的、預(yù)期工況下的參考噪聲數(shù)據(jù)。

32、可選的，所述噪聲回放腔體為完全封閉的空間，具有與待測車型匹配的共振頻率；所述噪聲回放腔體內(nèi)的噪聲數(shù)據(jù)經(jīng)過多次反射形成混響效果，對不同頻率的噪聲數(shù)據(jù)進行濾波。

33、在汽車開發(fā)的階段中車載揚聲器、麥克風(fēng)的布局往往處于概念開發(fā)、詳細設(shè)計等早期階段，但汽車工況噪聲需要在原型制造到預(yù)生產(chǎn)才可進行采集。如使用傳統(tǒng)的解決方法，當(dāng)車輛原型的聲學(xué)系統(tǒng)不能達到預(yù)期性能時，需要推翻早期設(shè)計，增加開發(fā)成本、延長開發(fā)周期。

34、因此，本發(fā)明在車輛開發(fā)的原型制造到預(yù)生產(chǎn)階段對汽車不同工況下的噪聲數(shù)據(jù)進行采集，使用噪聲回放系統(tǒng)進行噪聲回放，對汽車工況噪聲進行模擬仿真，有益效果為：

35、1.早期噪聲模擬仿真：傳統(tǒng)方法通常在車輛原型制造到預(yù)生產(chǎn)階段才能進行噪聲采集，發(fā)現(xiàn)聲學(xué)系統(tǒng)問題時可能需要推翻早期設(shè)計，增加開發(fā)成本和周期。本發(fā)明通過在原型制造階段采集噪聲數(shù)據(jù)，并利用噪聲回放系統(tǒng)進行仿真，使得主機廠可以在早期階段模擬和評估噪聲特征，從而減少了因噪聲問題引起的設(shè)計變更。

36、2.參考噪聲數(shù)據(jù)庫的建立與場景優(yōu)化：通過對多種車型的多種工況進行實車噪聲錄制，建立了參考噪聲數(shù)據(jù)構(gòu)成的參考噪聲庫。接著利用聚類方法將工況簡化為少量的典型工況。這不僅減少了處理的場景數(shù)量，提升了測試效率，同時還能覆蓋不同車輛工況下的主要噪聲特征。

37、3.多層感知器（mlp）建模：使用mlp建立多個聲場影響因素樣本（結(jié)構(gòu)、動力、材料、尺寸等）與噪聲特征之間的關(guān)系模型。這種機器學(xué)習(xí)方法能夠準(zhǔn)確地捕捉復(fù)雜的非線性關(guān)系，增強了被測車型的噪聲特征預(yù)測的精確度，使得開發(fā)過程更加科學(xué)和數(shù)據(jù)驅(qū)動。

38、4.概率匹配與噪聲回放：通過歸一化指數(shù)函數(shù)（softmax函數(shù)）計算被測車型所屬目標(biāo)參考車型的概率值，并將其與已有的參考噪聲數(shù)據(jù)進行匹配。對于匹配成功的車型，回放參考噪聲庫中對應(yīng)的噪聲，以模擬車內(nèi)噪聲環(huán)境。這一流程不僅提高了噪聲評估的精度，還為主機廠提供了更靈活的設(shè)計驗證方式。

39、5.降低開發(fā)成本與周期：通過提前模擬和預(yù)測噪聲特征，本項目大大減少了后期可能出現(xiàn)的設(shè)計變更，降低了開發(fā)成本，縮短了開發(fā)周期。這對汽車開發(fā)企業(yè)具有顯著的經(jīng)濟效益和市場競爭力提升。

40、6.通過設(shè)置噪聲回放腔體，可以在車型制造之前就可以模擬聲場環(huán)境；同時噪聲回放腔體為完全封閉的空間，具有與待測車型匹配的共振頻率；噪聲數(shù)據(jù)經(jīng)過多次反射形成混響效果，對不同頻率的噪聲數(shù)據(jù)進行濾波；采用噪聲均衡前端對噪聲回放腔體內(nèi)進行聲場均衡，提高了車內(nèi)噪聲聲場還原的真實性。

41、上述說明，僅是本發(fā)明技術(shù)方案的概述，為了能夠更清楚了解本發(fā)明技術(shù)手段，可依照說明書的內(nèi)容予以實施，并且為了讓本發(fā)明的上述說明和其它目的、特征及優(yōu)點能夠更明顯易懂，特舉較佳實施例，詳細說明如下。