采用生理响度感知机制的车内噪声声品质预测

摘要：

现有车内噪声声品质预测的响度计算中没有考虑真实人耳生理解剖结构的传声特性,因此提出了一种基于生理响度感知模型的车内噪声声品质预估方法.首先,采集两款轿车的车内噪声样本,并通过主观评价试验得到车内噪声的主观评价烦恼度.之后,整合中耳集总参数模型与耳蜗传输线模型,构建生理响度模型.然后,以生理响度模型的响度计算值为主要参数,结合尖锐度、粗糙度与车内噪声的主观评价值,通过TabNet模型构建了车辆声品质预测模型.最终,对比分析了所构建声品质模型与基于现有标准响度模型所构建的声品质模型的预测效果.结果表明,采用生理响度模型的声品质预测平均误差百分比仅有4.73％,优于采用Moore响度(6.13％)与Zwicker响度(6.94％)的声品质预测结果.此外,所构建的TabNet声品质预测模型的平均误差百分比也低于基于BP神经网络模型的平均误差百分比(7.60％).采用生理响度模型的TabNet声品质预测能够提高车内噪声声品质客观评价的准确率.

关键词：车内噪声、声品质、生理响度感知、TabNet网络、听觉外周

所属期刊栏目：49

分类号：TN92;TP391.41;TB535

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;江苏省高校优势学科建设工程项目

在线出版日期：2024-03-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：246-253