本发明专利涉及噪声测试技术和声品质领域，具体涉及一种便携式数据采集客户端，可测试真实声压，并通过数据传输到终端进行在线诊断噪声水平，以及评价声品质工作。
背景技术
随着现代社会工业日益发达，汽车工业中的新技术、新手段、新方法不断推陈出新。车内噪声是影响驾乘人员舒适性、听觉损害程度、语言清晰度以及辨识车外各种声音信号能力的重要因素，由于车内声音环境最直观地反映乘坐舒适性、体现汽车的品质，因此汽车车内声学品质已成为一项影响顾客选购车型的重要决策因素。如何全面获取车内噪声评价指标是现阶段研究热点。
业内通行方法是采用专业仪器基于人耳声学特征对噪声进行信号采集和处理，在挖掘信号特征的基础上结合主观评价需求建立评价的指标，最终建立起由主、客观评价共同组成的完善的评价体系，形成相应的标准。并依据评价体系和标准指导和评判汽车噪声声品质的设计和改进工作。
作为一个复杂系统，车辆经过长期运行后的声学状态与设计和出厂状态相比有较大的差异，采用专业设备对个人用户的车内噪声进行广泛声品质诊断和评价成本过高，与实际条件不符。这也是以上研究重点集中于单台车辆声品质评价的原因之一。
当前智能网联汽车成为新的研究热点。智能网联汽车的领域不但包括车联网、智能驾驶、高速总线等内容，也包括智能远程诊断的功能。对于汽车远程诊断的研究和相应技术开发现阶段主要集中于具体部件检测、整体架构搭建和诊断方法的研究，缺少采用综合技术搭建诊断平台并实现远程诊断的成熟案例。随着智能手机的声学功能逐渐完善和强大，采用智能手机作为车内噪声远程诊断的基础平台成为可能。但目前国内外研究主要研究局限于某种手机、某个声学传感器或某种声学降噪和样本质量的研究，没有形成完整的系统。
技术实现要素：
1、一种实现噪声测试和分析的便携式数据采集客户端
便携式数据采集客户端由三部分组成：
第一部分是代替人工头传声器的耳塞式传声器，即普通咪头传声器。耳塞式传声器外形类似耳机，而将耳机中两个喇叭替换成左右两个获取外部声源的咪头。咪头外围构造模拟人耳耳廓，与作为附件的真人或假人头部模型相配合，以实现人工头模拟人的外耳功能，进行声音信号的采集工作。
第二部分是调理前端，即日本zoomiq7数据调理前端。调理前端的m-s模式记录原始立体声效，可调整记录声音的响度，可实时监听采集声音的情况，将咪头产生的信号转换为智能手机能接收和处理的形式。
第三部分是iphone手机终端及其对应测试软件handyrecorder，作为数据采集和处理系统的核心代替专业数据采集系统，后期通过数据处理的方法以实现人的中耳和内耳听觉特性，从而实现人对声信号的整个处理机制。
将手机通过咪头采集得到的双耳声源数据流，与其它通过车内无线互联实时上传的转速等关键信号进行组合，经过无线互联方式传送至远程终端进行后期诊断和声品质评价等工作。
2、采用小波包时域分析方法对声样本进行去噪。去噪后可计算出样本的声品质客观参量值，然后在远程终端通过自适应误差补偿模型，将其声品质客观参量修正为真实的声品质客观参量，从而实现客观声品质的测试与评价或进一步应用于主观声品质预测。
3、基于车联网的信息交互系统研发，研发具有wi-fi无线传输功能的can总线数据采集终端，通过与车内obd接口相连接使以上车内网络信息和数据能实时无线传输至智能手机。同时手机也会将整合后的信息和数据通过4g等移动互联网络发送至远程终端。整个系统的数据链完整而清晰，完全适合车内噪声在线诊断和声品质评价的需求。
附图说明
图1为：便携式数据采集客户端和信息数据传递路径
图2为：便携式数据采集客户端结构组成
图3为：小波包去噪效果图
具体实施方式
基于智能手机和耳塞式传声器，以实现噪声测试和分析的便携式数据采集客户端与车内无线互联系统研发。
一、多适应性便携式数据采集客户端的研发
便携式数据采集客户端由三部分组成：
第一部分是代替人工头传声器的耳塞式传声器，即普通咪头传声器。耳塞式传声器主要部件咪头种类众多、用途广泛、精度差异较大，在实际系统组成测试系统中选定精度较高应用较广泛压力场的咪头。耳塞式传声器外形类似耳机，而将耳机中两个喇叭替换成左右两个获取外部声源的咪头。咪头外围构造模拟人耳耳廓，与作为附件的真人或假人头部模型相配合，以实现人工头模拟人的外耳功能，进行声音信号的采集工作。
第二部分是调理前端，即日本zoomiq7数据调理前端。调理前端m-s模式记录原始立体声效，可调整记录声音的响度，可实时监听采集声音的情况，将咪头产生的信号转换为智能手机能接收和处理的形式。
第三部分是iphone手机终端及其对应测试软件。针对智能手机品牌、功能和系统的多样性，首先选定有代表性的平台和手机品牌进行开发，再逐渐推广至其它平台和品牌。首先选定基于安卓系统和ios系统的中高端手机进行开发，然后根据便携式客户端互异性测试结果和误差模型所建立的误差分配机制在手机客户端中对误差进行补偿；最后借鉴其它噪声测试app的特点和功能结合自身需求进行软件平台开发，实现参数设置、自检、具体功能、移动互联、系统说明等整体性能。handyrecorder作为的数据采集和处理系统的核心代替专业数据采集系统，后期通过数据处理的方法以现人的中耳和内耳听觉特性，从而实现人对声信号的整个处理机制。
测试过程为：把2个咪头搭建耳塞式传声器,分别固定在头戴式耳机支架的左右两边，可由人或人头模型直接佩戴。咪头测试车内真实声压，并经调理前端预处理后由双通道手机终端进行采集。在手机终端对应的测试软件里可设置采样频率，咪头灵敏度，采集方式等测试采集参数。设置好采集参数后，用便携式系统采集声样本，并进行小波包高频去噪处理；与其它通过车内无线互联实时上传的转速等关键信号进行组合，经过无线互联方式传送至远程终端进行后期诊断和声品质评价等工作。
二、便携式系统采集的数据去噪
将手机通过咪头采集得到的双耳声源数据流进行处理和分析，与其它通过车内无线互联实时上传的转速等关键信号进行组合，经过无线互联方式传送至远程终端进行后期诊断和声品质评价等工作。采用小波包时域分析方法对声样本进行去噪。去噪后可计算出样本的声品质客观参量值，然后在远程终端补偿模型将其声品质客观参量修正为真实的声品质客观参量，从而实现客观声品质的测试与评价或进一步应用于主观声品质预测。
便携式系统与人工头系统相比，普通咪头传声器较人工头传声器获取和转换噪声的精度低；在数据采集预处理前端上，便携式系统的采样精度、动态范围、抗混叠滤波精度都低于专业人工头系统，由此便携式系统的测试数据中往往会含有较多的高频噪声，将便携式系统测试数据的高频噪声去除有利于缩小其与人工头测试数据间的差距。
采用小波包时域分析方法对声样本进行去噪。小波包对高、低频全部对半细分，有2n分个子频带，其分解精度比小波分解更高。选取车内工况噪声为60～100km/h急加速的便携式系统采集噪声样本j8左声道为例，截取其中的8820个数据点进行小波包去噪，效果如图所示。信号的奇异点处含有较丰富的特征信息。可以看出，小波包去噪较好的保留了原始信号的丰富信息，有利于保留信号声品质特征。
三、基于车联网的信息交互系统研发
智能手机在车联网信息交互系统中处于承上启下的核心地位，它对于动态数据和静态信息的获取建立在车内互联网络平台基础上。依托“中国新能源汽车产品检测工况研究和开发--长沙子项”，研发具有wi-fi无线传输功能的can总线数据采集终端，通过与车内obd接口相连接使以上车内网络信息和数据能实时无线传输至智能手机。同时手机也会将整合后的信息和数据通过4g等移动互联网络发送至远程终端。整个系统的数据链完整而清晰，完全适合车内噪声在线诊断和声品质评价的需求。