[发明专利]一种汽车声品质的主观评价方法

摘要

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。

主权项

1.一种声品质主观评价及其数据量化的方法，其特征在于，包括如下步骤：/n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；/n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；/n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；/n所述重合度最高的一种聚类集合的确定具体为：/n /n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；/n步骤四，获取第n组内用于线性转换模型建立的聚类子集合(V^*)_n后，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；/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，得到声品质的主观评价结果。/n