張曉娟，劉 巖，劉宗財，賈艷賓

(1.大連交通大學(xué) 交通運輸工程學(xué)院，遼寧 大連 116028;2.大連科技學(xué)院 機械工程系，遼寧 大連 116052;3.長城汽車股份有限公司，河北 保定 071000)

20 世紀(jì)80 年代中期開始的聲品質(zhì)研究，是由于A 計權(quán)聲壓級不能正確反映車內(nèi)聲音質(zhì)量好壞作出評價來研究噪聲特性。噪聲聲品質(zhì)評價的好壞，在評價過程中存在不足［1］。聲品質(zhì)是以心理聲學(xué)為基礎(chǔ)，人為評價主體對聲音質(zhì)量好前提是獲得和實際情況一致的聲事件，這是進行主觀評價實驗的基礎(chǔ)和保證。本次實驗數(shù)據(jù)采集使用德國Head Acousties 公司生產(chǎn)的HMSIII 仿真人工頭和SQlabII 多通道測試系統(tǒng)。實驗在某國產(chǎn)轎車4 種不同型號的車輛上進行，記錄不同速度勻速行駛工況下副駕駛員位置處噪聲信號，每一工況測試3 次，時間為10 s。實驗場地為平整的瀝青公路，兩側(cè)均無建筑物，且選擇在車輛運行較少的時間段進行;駕駛司機為專業(yè)司機保證實驗工況的平穩(wěn)性和準(zhǔn)確性。實驗測試后經(jīng)過監(jiān)聽和篩選得到40 km/h，60 km/h，80 km/h，100 km/h 4 個速度下的16 個聲樣本，將樣本的時間截取為5 s，進行主觀評價實驗。

1 主觀評價實驗

1.1 評價主體的確定

評價主體就是主觀評價實驗中的接受實驗人員。主觀評價結(jié)果的與評價主體對評價內(nèi)容和評價方法的理解程度密切相關(guān)。本文評價主體均為高校學(xué)生，共30 名，平均年齡25 歲，聽力均正常。其中博士研究生1 名，碩士研究生18名，本科生11 名，一半以上的同學(xué)在進行噪聲課題的研究。

1.2 評價實驗的設(shè)計

本次實驗采用成對比較法進行，將評價聲樣本按照一定的排列兩兩組合，在實驗時成對播放，評價者據(jù)此作出判斷［2］。成對比較法選擇的詞匯是偏好性，在每組評價樣本中分為A、B 樣本。為了減小工作量，在不影響評價實驗有效性的基礎(chǔ)上，采用半角矩陣方法。其中有120 對i-j 比較，為了驗證評價結(jié)果的有效性，輔助設(shè)計6 對同一樣本的i-i 比較和12 對不同回放順序的i-j 和j-i 比較，共有138 對。每個聲音樣本時長為5 s，樣本對中前后兩個聲音樣本播放的時間間隔約2 s，則每對評價時間約13 s，完成一組評價約需30 min，符合國外聲品質(zhì)評價時長的普遍經(jīng)驗［3］。本次汽車聲品質(zhì)實驗在半消聲室內(nèi)進行，如圖1 所示，保證了聽音環(huán)境的無干擾性。

圖1 半消聲室內(nèi)的主觀評價實驗

2 數(shù)據(jù)誤判和有效性分析

由于主觀評價實驗很大程度上依賴評價人的主觀判斷，在評價中可能會出現(xiàn)以下3 種情況［4］:①評價者在評價過程中注意力不集中;②評價者的評判標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一;③各聲樣本聲品質(zhì)特征相近，較難作出判斷。為了獲得有效實驗數(shù)據(jù)，必須進行相應(yīng)檢驗。基于成對比較法的特點，常用3 種基本的數(shù)據(jù)判別方法:

1)相同聲樣本的檢驗(A-A 檢驗)，將2 個相同聲樣本編為同一組由評價者進行比較，正確結(jié)果應(yīng)為“A 和B 差不多”，否則即說明評價者評價結(jié)果錯誤。

2)不同播放順序樣本的檢驗(AB-BA 檢驗)，將同一組聲樣本以不同的順序播放，比較其判斷是否一致。如果結(jié)果完全相反則說明評價者的評價結(jié)果是錯誤的。

3)三角循環(huán)誤判檢驗，3 個聲樣本兩兩分組，各組之間的判斷是相互聯(lián)系的，如果評價結(jié)果互相矛盾說明評價是錯誤的。例如，某評價者判斷聲樣本“A 比B 好些”、“B 比C 好些”，但是在比較A 和C 時卻又給出“C 比A 好些”的評價結(jié)果，很明顯，在這種情況下說明至少有一個判斷結(jié)果是錯誤的。

本次主觀評價實驗三角循環(huán)誤判統(tǒng)計采用同濟大學(xué)毛東興等人提出的CalTriads 計算函數(shù):

依據(jù)此函數(shù)，3 個聲樣本正確的評價結(jié)果如表1 所示。根據(jù)表1 編寫Matlab 程序，計算每一個評價人員的三角循環(huán)誤判次數(shù)，作為數(shù)據(jù)有效性檢驗的標(biāo)準(zhǔn)。

表1 三角循環(huán)判斷正確的判斷

根據(jù)誤判理論得出3 種類型判別方法的誤判次數(shù)和誤判率如表2 所示。誤判計算結(jié)果可以使用由Kendall 提出的記權(quán)一致性系數(shù)進行檢驗［5，6］，進行主觀評價數(shù)據(jù)的重復(fù)性和有效性檢驗。計權(quán)誤判率為

計權(quán)一致性系數(shù)為

式中:Cw為記權(quán)誤判率;Ei為第i 種誤判可能產(chǎn)生的次數(shù);Ci為第i 中誤判實際產(chǎn)生的誤判率;ξw為記權(quán)一致性系數(shù)。

經(jīng)過統(tǒng)計計算不同回放順序和三角循環(huán)誤判的可能出現(xiàn)的次數(shù)分別為12 和120 次。由此計算得出一致性系數(shù)如表2 所示。

對于誤判率較高的評價者予于剔除。剔除的一般遵循以下原則［7］:①計權(quán)一致性系數(shù)最好在0.7 以上，以保證結(jié)果的較高可靠性;②約10% ～20%人員評價結(jié)果予于剔除。根據(jù)計權(quán)一致性系數(shù)的計算結(jié)果，最終剔除計權(quán)一致性系數(shù)較低的Tp13、21、28、3 位評價者。

由于在本次主觀評價實驗的成對比較法中關(guān)鍵詞是偏好性，在剔除一致性系數(shù)的偏低的評價者后，對剩余的評價者數(shù)據(jù)的有效性需進一步進行檢驗。本文采用pearson 相關(guān)系數(shù)來評判整體評價人員數(shù)據(jù)的有效性。各樣本偏好性得分的評價統(tǒng)計矩陣用SPSS 軟件計算得到相關(guān)系數(shù)在0.8 以上，所以本次主觀評價實驗數(shù)據(jù)是有效的。

表2 3 種判別方法統(tǒng)計的誤判次數(shù)和誤判率

3 聲品質(zhì)主觀評價與客觀參量相關(guān)性分析

3.1 樣本的偏好性分值

經(jīng)過前面的誤判分析和一致性檢驗，編寫Matlab 程序計算得出各個樣本的偏好性分值如表3 所示。

表3 樣本工況和偏好性分值表

通過圖2 可以看出，隨著速度的增加偏好性得分逐漸降低，4 種不同車型的同一速度偏好性得分相差不大。偏好性相對較高的為1 車，1 車是某國產(chǎn)轎車的新車型，從而可以看出汽車廠家在聲品質(zhì)方面做了相應(yīng)的改進。

圖2 車速與偏好性關(guān)系

3.2 主客觀相關(guān)性研究

為了研究主觀評價和客觀參數(shù)之間的關(guān)系，本文進行了主客觀相關(guān)性的研究。本文一共采用了16 個聲樣本進行主觀評價實驗，進而對偏好性和客觀參量進行相關(guān)性研究。表4 為各樣本的客觀參量值。

通過使用SPSS 軟件計算得出偏好性與各客觀參量之間的相關(guān)系數(shù)如表5 所示，全部為負(fù)值，說明樣本偏好性與各客觀參數(shù)為負(fù)相關(guān)，即樣本的聲品質(zhì)越好，各客觀參量的值越小。其中A 計權(quán)聲壓級、響度、尖銳度和粗糙度的相關(guān)系數(shù)的絕對值在0.9 以上，表明他們之間有較高的相關(guān)性。在本次的主觀評價實驗中，樣本的截取時間是5 s，并且是勻速工況運行，所以樣本的抖動程度很小。所以偏好性與抖動度的相關(guān)程度最小，相關(guān)系數(shù)為-0.816。其中與樣本偏好性相關(guān)性最高是響度，相關(guān)系數(shù)-0.991，從而說明其對車內(nèi)聲品質(zhì)影響較大。圖3 ～圖6 為為偏好性與A 計權(quán)聲壓級、響度、尖銳度和粗糙度的關(guān)系散點圖。

圖3 偏好性與A 計權(quán)聲壓級的關(guān)系

圖4 偏好性與響度的關(guān)系

圖5 偏好性與尖銳度的關(guān)系

圖6 偏好性與粗糙度的關(guān)系

表4 各樣本的客觀參量值

表5 客觀參數(shù)與偏好性的pearson 相關(guān)系數(shù)

3.3 偏好性與客觀參量的線性回歸分析

采用SPSS 中線性回歸多元逐步回歸過程，得出了4 個回歸模型，其參數(shù)如表6 所示。

根據(jù)4 個回歸模型的復(fù)相關(guān)系數(shù)R，決定系數(shù)R2和標(biāo)準(zhǔn)估誤差來看，第4 個模型好于其余模型。由此可以看出偏好性與響度和A 記權(quán)聲壓級關(guān)系密切。同時根據(jù)第4 個模型的F=811.258，顯著性的結(jié)果為0.000，R2值為0.991，可知偏好性與A 記權(quán)聲壓級和響度之間存在線性關(guān)系。根據(jù)SPSS 計算的得出的模型四的線性回歸方程為其中:P 為樣本的偏好性;x1為A 記權(quán)聲壓級;x2為響度。

同時通過觀測的累計概率如圖7 所示，可以看出預(yù)測模型的殘差分布服從正態(tài)性，進而驗證所建線性模型的正確性。

表6 模型匯總表

圖7 回歸標(biāo)準(zhǔn)化殘差的標(biāo)準(zhǔn)P-P 圖

4 結(jié)論

1)本文分析了車內(nèi)聲品質(zhì)主觀評價流程，對某國產(chǎn)四種不同類型轎車進行了聲品質(zhì)主觀評價實驗，得出隨著速度的增加，車內(nèi)聲品質(zhì)呈下降趨勢。當(dāng)速度為40 km/h 時偏好性得分最高位12.9，速度為100 km/h 時偏好性得分最高為2.28。

2)通過車內(nèi)聲樣本的主客觀相關(guān)性分析得出，車內(nèi)聲品質(zhì)與響度和A 計權(quán)聲壓級存在高的負(fù)相關(guān)性，其pearson相關(guān)系數(shù)分別為-0.991 和-0.987。

3)通過偏好性與客觀參量的線性回歸分析，得出4 種模型，其中與A 記權(quán)聲壓級和響度模型較為準(zhǔn)確，能很好的反映其關(guān)系其R 為0.991。并通過回歸標(biāo)準(zhǔn)化殘差累計概率圖驗證其模型的正確性。

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