车内综合烦躁度评价的时序平滑激励级谱CNN模型

• 作者: 冯天培 刘宁宁 孙跃东 张博强 王岩松 郭辉
• 来源期刊: 汽车工程
• 关键词: 车内噪声 综合烦躁度评价 激励级谱 CNN Savitzky-Golay平滑滤波器
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 页码范围: 784-792
• 页数: 9页
• 字数: 6065字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19562/j.chinasae.qcgc.2020.06.012

摘要

激励级时频谱可用于建立车辆声品质卷积神经网络(CNN)评价模型.但是相对于时变声特征的波动性,车内声品质的瞬时主观评价曲线具有平滑特性,利用波动的声特征序列建立时变声品质评价模型,导致预测曲线呈现波动性,所以时序波动激励级谱的直接使用也会制约车内噪声整体综合烦躁度CNN评价模型的性能.本文中,首先利用Savitzky-Golay滤波器对激励级谱进行时域平滑处理;然后使用CNN构建车内噪声的综合烦躁度全局主观评价结果与时序平滑激励级谱之间的映射关系,建立基于时序平滑激励级谱的整体综合烦躁度CNN评价模型;最后采用留一法进行交叉检验,结果表明相比于激励级谱CNN模型,时序平滑激励级谱CNN模型对车内噪声整体综合烦躁度的评价性能更好,提高了预测精度(误差均值降低10.43％)、稳定性(误差方差降低44.26％)与一致性(Pearson相关系数提高4.13％),说明相比于激励级谱,时序平滑谱对车内综合烦躁度的解析能力更强.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王岩松	上海工程技术大学机械与汽车工程学院	81	323	10.0	14.0
2	孙跃东	上海理工大学机械工程学院	122	829	16.0	22.0
3	郭辉	上海工程技术大学机械与汽车工程学院	59	156	6.0	8.0
4	冯天培	上海理工大学机械工程学院	6	12	1.0	3.0
5	刘宁宁	上海理工大学机械工程学院	34	68	4.0	6.0
7	张博强	河南工业大学机电工程学院	6	0	0.0	0.0