[发明专利]一种汽车声品质的主观评价方法

说明书

本发明公开了一种声品质主观评价及其数据量化的方法，将声音样本分为若干组，组内的声音样本基于等级评分法，通过相互比较后，获得对应的主观评价等级分数，然后通过各组内评价人员的聚类、获取各组内用于线性转换模型的聚类子集合、计算各组内声音样本的等级分数以及建立线性转换模型，得到主观评价结果。适用于声音样本数量多且评价人员的评价经验不丰富的主观评价试验，能够在较短的时间内获得较准确的主观评价结果，为后续声品质分析提供合理有效的数据支撑。

技术领域

本发明涉及汽车NVH性能，具体涉及一种汽车声品质的主观评价方法。

背景技术

随着汽车产品的普及及技术的迅速发展，消费者对汽车品质感的追求日益增加。声品质作为汽车品质感中重要的因素之一，包含了人对车内声音的主观感受，受到了研究者和汽车厂商的高度关注。声品质主观评价实验直接反映了人对声音某一主观评价属性(如满意度、烦恼度等)的直观感受，为后续声品质设计、修改提供了目标，是体现声品质意义的重要部分。

目前声品质主观评价实验主要采用四种评价方法：简单排序法、等级评分法、语义细分法以及成对比较法。简单排序法是评价人员听完所有声音样本后，对声音样本进行排序。以声音的主观满意度作为主观评价属性为例，排序序号越靠前，说明评价人员对该声音样本的主观满意度越高。

等级评分法是将声音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，常见的等级划分为1～10级。参见表1，以声音的主观满意度作为主观评价属性。

表1声音主观满意度的10等级划分示例

语义细分法是将一对描述声音的主观反义词进行语义细分，评价人员听完单个声音样本后，根据主观感受选择对应的语义，常见的语义细分等级有5级、7级、9级等。以“不满意的-满意的”作为主观评价属性为例，参见表2。

表2“不满意的-满意的”7级语义细分示例

成对比较法是将声音样本进行两两比较，参见表3，评价人员听完两个样本后，依据主观评价属性，选择对应的声音样本。

表3声音主观满意度的成对比较示例

从以上说明可以看出，简单排序法方便快捷，适合声音样本间的粗略比较，但不能获得声音样本间的优劣尺度信息，并且可同时评价的声音样本总数有限，一般不超过6个声音样本。等级评分法与语义细分法可获得声音样本间的优劣尺度信息，方便快捷，但主要适用于经验丰富的评价人员。若评价人员的评价经验不丰富时(如一般消费者)，成对比较法可以得到更为准确的评价结果，但由于声音样本的增加会导致评价时间呈指数级增长，因而成对比较法适于声音样本不超过16个。若声音样本数量过多且评价人员的评价经验不丰富时，上述四种评价方法均具有一定的局限性。

发明内容

本发明的目的是提供一种汽车声品质的主观评价方法，适用于声音样本数量多且评价人员的评价经验不丰富的主观评价试验，能够在较短的时间内获得较准确的主观评价结果，为后续声品质分析提供合理有效的数据支撑。

本发明所述的汽车声品质的主观评价方法，其包括如下步骤。

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。