声音的特征分类在新能源汽车主动发声设计中的应用

• 作者: 王伟东
• 来源期刊: 上海汽车
• 关键词: 电动车主动音效设计 音效分类 梅尔倒普系数 支持向量机分类
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 新能源汽车
• 页码范围: 6-9
• 页数: 4页
• 字数: 1972字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-4554.2020.03.01

摘要

包括电动车在内的新能源车日益普及,由于缺乏了传统发动机噪声的掩蔽效应,其他噪声在车内凸显,在安静的车内和车外增加车辆主动发声尤为必要.在设计主动发声音效的过程中,为了对大量的音效进行分类,以便有更加清晰的自定义选择音效过程,利用梅尔频率倒普系数(MFCC)作为特征值,以支持向量机(SVM)作为分类器,对大量音效进行分析并对其分类.研究表明,该方法对音效分类有较好的效果,对后续新能源汽车音效设计有非常好的借鉴意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王伟东		6	13	2.0	3.0