[发明专利]一种汽车声品质的主观评价方法

权利要求书

1.一种汽车声品质的主观评价方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤一，将M个声音样本分为N组，每组4～5个声音样本，各个组内设置两个关联声音样本，组与组通过两个关联声音样本的线性模型进行空间变换，将M个声音样本转换到同一空间中，K名评价人员采用等级评分法分别对组内声音样本相互对比，得到组内各个声音样本的等级分数；

步骤二，采用系统聚类法将对各个组内声音样本主观感受相似的评价人员聚为一类；

步骤三，确定N组内评价人员重合度最高的聚类集合，设第n组内评价人员的聚类子集合数量为Q_n，则M个声音样本在第N组的空间内存在Q₁×Q₂...×Q_n...×Q_N种等级分数向量；

所述重合度最高的聚类集合的确定具体为：

式中，V^*为N组内评价人员重合度最高的聚类集合，(V^*)_n为V^*中第n组内用于线性转换模型建立的聚类子集合，V为Q₁×Q₂...×Q_n...×Q_N中的一种聚类集合，为第n组内第q_n类评价人员的聚类子集合，k为聚类集合V中的评价人员序号，且k∈{1,2,...,K}，count(k)为统计聚类集合V中k出现的次数，N^*为评价人员重合次数下阈值，为统计聚类集合V中，重合次数不少于N^*的评价人员的总数；

步骤四，获取第n组内用于线性模型转换建立的聚类子集合(V^*)_n，采用均值法，计算第n组内各个声音样本的等级分数，得到第n组内所有声音样本的等级分数向量s_n；

步骤五，第n组内所有声音样本的等级分数向量s_n通过两个关联声音样本的等级分数的线性模型转换到第N组的空间，得到汽车声品质的主观评价结果；具体为：在第n组和第N组内分别设有两个关联声音样本为l和m，由计算式

进行转换；

式中，S_ln和S_mn分别为第n组内所有声音样本相互对比后，声音样本l和m获得的等级分数，S_lN和S_mN分别为第N组内所有声音样本相互对比后，声音样本l和m获得的等级分数，s_n为第n组内所有声音样本的等级分数向量，为第n组内所有声音样本在第N组空间内的等级分数向量。

2.根据权利要求1所述的汽车声品质的主观评价方法，其特征在于，所述步骤三中N^*的计算式为：

式中，N^*∈{1,2,...,N}，σ为评价人员的合格率下阈值，其值为σ＝0.7。

3.根据权利要求1或2所述的汽车声品质的主观评价方法，其特征在于：所述步骤一中的关联声音样本在各个组内处于中等声品质水准，且不同关联声音样本之间具有明显的声品质差异。

4.根据权利要求1或2所述的汽车声品质的主观评价方法，其特征在于：所述步骤一中的等级评分法是将声音样本的某一主观评价属性分为若干等级，评价人员听完单个声音样本后，根据主观感受选择对应的等级分数。