一种列车车内声品质的评价方法及装置与流程
本发明涉及声音检测技术领域，具体涉及一种列车车内声品质的评价方法及装置。
背景技术：
随着列车运行速度的提高，车内噪声随之增大，对车内的乘坐舒适性产生明显影响，因此加强车内噪声控制成为关键问题。
现有技术，列车车内的噪声控制以控制噪声总声压级为主要目标，保证车内噪声a计权声压级满足标准的限值要求即可。这种评价方式更多的是关注噪声的声学物理特性，而没有考虑乘客对声音的主观感受，并不全面。在车辆实际运行时，曾多次出现a计权声压级满足限值要求，但乘客体验较差的声音，如空调系统的低频噪声、车下冷却风机的“嗡嗡”声、牵引电机的电磁声等，因此仅仅对车内噪声的评价仅依靠a计权声压级进行评价已经无法有效的反映噪声问题。进一步地，由于a计权声压级对低频噪声进行了滤波衰减，无法对低频噪声进行有效评价。
因此，如何提出一种列车车内声品质的评价方法，能够有效地对列车车内的声音进行评价，以提高对车内声音评价的准确性成为业界亟待解决的重要课题。
技术实现要素：
针对现有技术中的缺陷，本发明提供一种列车车内声品质的评价方法及装置。
一方面，本发明提出一种列车车内声品质的评价方法，包括：
采集获得待评价列车车内的第一声音信号样本；
根据所述第一声音信号样本，获得第一声品质的评价参数；
根据所述第一声品质的评价参数以及声品质评价模型，获得声品质的评价结果；其中，所述声品质评价模型是预先建立的。
另一方面，本发明提供一种列车车内声品质的评价装置，包括：
采集单元，用于采集获得待评价列车车内的第一声音信号样本；
获得单元，用于根据所述第一声音信号样本，获得第一声品质的评价参数；
评价单元，用于根据所述第一声品质的评价参数以及声品质评价模型，获得声品质的评价结果；其中，所述声品质评价模型是预先建立的。
再一方面，本发明提供一种电子设备，包括：处理器、存储器和通信总线，其中：
所述处理器和所述存储器通过所述通信总线完成相互间的通信；
所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行如上述各实施例提供的列车车内声品质的评价方法。
又一方面，本发明提供一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行如上述各实施例提供的列车车内声品质的评价方法。
本发明提供的列车车内声品质的评价方法及装置，由于能够采集获得待评价列车车内的第一声音信号样本，并根据第一声音信号样本，获得第一声品质的评价参数，然后根据第一声品质的评价参数以及声品质评价模型，获得声品质的评价结果，能够有效地对列车车内的声音进行评价，提高了对列车车内声品质评价的准确性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明一实施例列车车内声品质的评价方法的流程示意图；
图2为本发明另一实施例列车车内声品质的评价方法的流程示意图；
图3为本发明又一实施例列车车内声品质的评价方法的流程示意图；
图4为本发明再一实施例列车车内声品质的评价方法的流程示意图；
图5为本发明还一实施例列车车内声品质的评价方法的流程示意图；
图6为本发明一实施例列车车内声品质的评价装置的结构示意图；
图7为本发明另一实施例列车车内声品质的评价装置的结构示意图；
图8为本发明一实施例电子设备的实体结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
图1为本发明一实施例列车车内声品质的评价方法的流程示意图，如图1所示，本发明提供的列车车内声品质的评价方法，包括：
s101、采集获得待评价列车车内的第一声音信号样本；
具体地，列车车内声品质的评价装置(以下简称评价装置)通过声音采集设备采集待评价列车车内的声音信号，获得第一声音信号样本。其中，所述声音采集设备可以是人工头或者传声器。
s102、根据所述第一声音信号样本，获得第一声品质的评价参数；
具体地，所述评价装置在获得所述第一声音信号样本之后，可以利用artemis等声品质分析软件对所述第一声音信号样本进行分析，获得第一声品质的评价参数，所述第一声品质的评价参数可以包括响度、尖锐度、粗糙度、抖动度和声压级五个中的至少一个声品质客观参量。
s103、根据所述第一声品质的评价参数以及声品质评价模型，获得声品质的评价结果；其中，所述声品质评价模型预设的。
具体地，所述评价装置在获得所述第一声品质的评价参数之后，将所述第一声品质的评价参数输入到声品质评价模型中，从而获得所述待评价列车车内声品质的评价结果。其中，所述声品质评价模型是预先建立的。
本发明提供的列车车内声品质的评价方法，由于能够采集获得待评价列车车内的第一声音信号样本，并根据第一声音信号样本，获得第一声品质的评价参数，然后根据第一声品质的评价参数以及声品质评价模型，获得声品质的评价结果，能够有效地对列车车内的声音进行评价，提高了对列车车内声品质评价的准确性。
图2为本发明另一实施例列车车内声品质的评价方法的流程示意图，如图2所示，在上述各实施例的基础上，进一步地，本发明提供的列车车内声品质的评价方法还包括：
s104、根据所述声品质的评价结果以及预设的声品质等级计算公式，获得声品质计算值；
具体地，所述评价装置在获得所述声品质的评价结果之后，将所述声品质的评价结果输入到声品质等级计算公式，计算获得声品质计算值。其中，所述声品质等级计算公式是预设的。
s105、根据所述声品质计算值获得对应的声品质限值，并根据所述对应的声品质限值以及预设的声品质等级表，确定所述待评价列车车内的声品质等级；其中，所述声品质等级表包括所述声品质等级以及与所述声品质等级一一对应的声品质限值。
具体地，所述评价装置在获得所述声品质计算值之后，对所述声品质计算值进行四舍五入，获得所述声品质计算值对应的声品质限值，然后根据所述声品质限值在声品质等级表中查找与所述声品质限值对应的声品质等级，从而确定所述待评价列车车内的声品质等级。其中，所述声品质等级表是预设的，包括所述声品质等级以及与所述声品质等级一一对应的声品质限值。
例如，表1为声品质等级表，如表1所示，声品质等级分为10级，每个所述声品质等级对应一个声品质限值，最高所述声品质等级对应的声品质限值为10，最低所述声品质等级对应的声品质限值为1，进一步地，可以将所述声品质等级分为优、良、及格和不及格四类，所述优对应的所述声品质等级为非常好、很好和好，所述良对应的所述声品质等级为基本满意和可接受，所述及格对应的所述声品质等级为可忍受，所述不及格对应的所述声品质等级为差、很差、坏和极坏。所述声品质等级计算公式为
表1声品质等级表
在上述各实施例的基础上，进一步地，所述声品质等级计算公式为：
其中，q为所述声品质计算值，a为所述声品质的评价结果，lm为最高所述声品质等级对应的声品质限值，ln为最低所述声品质等级对应的声品质限值，α和β为常数。
具体地，所述评价装置获得所述声品质的评价结果a之后，根据声品质等级计算公式
例如，α＝8.4，β＝1.2，通过表1获得lm＝10，ln＝1，那么所述声品质等级计算公式为
图3为本发明又一实施例列车内声品质的评价方法的流程示意图，如图3所示，在上述各实施例的基础上，进一步地，建立所述声品质评价模型的步骤包括：
s301、对待测试列车车内的预设位置进行声音信号采集，获得第一预设数量的第二声音信号样本；
具体地，为了建立所述声品质评价模型，所述评价装置通过所述声音采集设备采集待测试列车车内的预设位置的声音信号，获得第一预设数量的第二声音信号样本。其中，所述预设位置根据实际需要进行设置，本发明实施例不做限定；所述第一预设数量根据实际经验进行设置，本发明实施例不做限定。
例如，以整备状态下和车轮无明显伤痕的列车为所述待测试列车，在平直的轨道上对所述待测试列车进行声音信号采集，在声音信号采集过程中所述待测试列车车内的背景噪声应小于测试声音10db，所述待测试列车处于正常行驶状态，测试速度从200km/h、250km/h、300km/h、320km/h和350km/h中选择。所述预设位置为车厢的端部和中部等不同区域，分别采集坐姿和站姿的声音信号，其中，坐姿采集点要求人工头位于座椅上，高度距离车厢的地板表面为1.2m，站姿采集点要求所述人工头位于走廊，高度距离地板表面1.6m。在声音信号采集过程中，所述待测试列车处于匀速行驶状态(速度波动≤5％),每个所述预设位置至少进行3次声音信号采集，每次声音信号采集持续至少10s。
s302、根据所述第一预设数量的第二声音信号样本，获得所述第一预设数量的声品质的主观评价样本，并根据所述第一预设数量的第二声音信号样本获得所述第一预设数量组声品质的评价参数；
具体地，所述评价装置在获得所述第一预设数量的第二声音信号样本之后，对每个所述第二声音信号样本进行截取，将截取后的所述第二声音信号样本作为声品质的主观评价样本，可以获得所述第一预设数量的声品质的主观评价样本。所述评价装置利用artemis声品质分析软件对一个所述第二声音信号样本进行分析，可以获得一组声品质的评价参数，每组声品质的评价参数可以包括响度、尖锐度、粗糙度、抖动度和声压级等声品质客观参量，对所述第一预设数量的第二声音信号样本进行分析，可以获得所述第一预设数量组声品质的评价参数。
例如，所述评价装置获得的所述第二声音信号样本持续10s，截取第2s至第7s的所述第二声音信号样本作为所述声品质的主观评价样本。
s303、获得各个所述主观评价样本对应的主观评价结果，所述主观评价样本对应的主观评价结果是对各个所述主观评价样本进行主观评价试验获得的；
具体地，组织人员对所述主观评价样本进行主观评价试验，得到各个所述主观评价样本对应的主观评价结果，所述评价装置可以获得各个所述主观评价样本对应的主观评价结果。
例如，以静止的所述待测试列车的车厢为所述主观评价试验的场地，评价人员为20人，主观评价指标为声品质的烦恼度，对每个所述主观评价样本进行打分，最高分为10分，最低分为1分，每个所述评价人员对每个所述主观评价样本进行打分，每个所述主观评价样本可以获得20个评分，求取20个评分的平均值作为所述主观评价样本对应的主观评价结果。其中，所述主观评价样本对应的主观评价结果最大值为amax，所述主观评价样本对应的主观评价结果的最小值为amin，可以将所述主观评价样本对应的主观评价结果a和所述声品质计算值之间的对应关系理解为线性关系，那么对于介于amax和amin之间的主观评价结果a对应的声品质计算值q，可以按照差值法进行计算，则：
整理上述公式获得：
由于amin和amax为已知数，设α＝(amax-amin)，β＝amin，即可获得所述声品质等级计算公式：
s304、对所述第一预设数量的所述主观评价样本对应的主观评价结果和所述第一预设数量组声品质的评价参数进行线性回归分析，获得待定的声品质评价模型；
具体地，所述评价装置对所述第一预设数量的所述主观评价样本对应的主观评价结果和所述第一预设数量组声品质的评价参数进行线性回归分析，可以获得待定的声品质评价模型。
例如，所述评价装置以各组所述声品质的评价参数包括的至少一个声品质客观参量和对应的所述主观评价样本对应的主观评价结果，构造多个线性方程组，然后采用最小二乘法分别求解各个所述线性方程组，获得各个所述线性方程组的系数以及各自对应的决定系数，在判断获知各个所述线性方程组的对应的决定系数中的最大决定系数大于预设值之后，将所述最大决定系数对应的所述线性方程组的系数构成的线性方程作为所述待定的声品质评价模型。
s305、若判断获知所述待定的声品质评价模型通过验证，则将所述待定的声品质评价模型作为所述声品质评价模型。
具体地，所述评价装置在获得所述待定的声品质评价模型之后，对所述待定的声品质评价模型进行验证，如果所述待定的声品质评价模型通过验证，那么将所述待定的声品质评价模型作为所述声品质评价模型。其中，所述待定的声品质评价模型的具体验证过程，参见下文所述，此处不进行赘述。
图4为本发明再一实施例列车车内声品质的评价方法的流程示意图，如图4所示，在上述各实施例的基础上，进一步地，所述待定的声品质评价模型包括第二预设数量的声品质客观参量；相应地，所述若判断获知所述待定的声品质评价模型通过验证，则将所述待定的声品质评价模型作为所述声品质评价模型包括：
s3051、对所述待测试列车车内的所述预设位置进行声音信号采集，获得第三预设数量的声音信号验证样本；
具体地，所述评价装置通过所述声音采集设备采集所述待测试列车车内的所述预设位置的声音信号，获得第三预设数量的声音信号验证样本，此次采集所述声音信号验证样本的目的是对所述待定的声品质评价模型进行验证，因此所述预设位置与获得所述第二声音信号样本的预设位置相同。其中，所述第三预设数量根据实际经验进行设置，本发明实施例不做限定。
s3052、根据所述第三预设数量的声音信号验证样本，获得所述第三预设数量的声品质的主观评价验证样本，并根据所述第三预设数量的声音信号验证样本获得所述第三预设数量组声品质的评价验证参数，每组所述声品质的评价验证参数包括所述第二预设数量的声品质客观参量；
具体地，所述评价装置在获得所述第三预设数量的声音信号验证样本之后，对每个所述声音信号验证样本进行截取，将截取后的所述声音信号验证样本作为声品质的主观评价验证样本，可以获得所述第三预设数量的声品质的主观评价验证样本。所述评价装置利用artemis声品质分析软件对一个所述声音信号验证样本进行分析，可以获得一组声品质的评价验证参数，每组声品质的评价验证参数可以包括第二预设数量的声品质客观参量，即每组声品质的评价验证参数包括的声品质客观参量与所述待定的声品质评价模型包括的声品质客观参量相同，所述声品质客观参量为响度、尖锐度、粗糙度、抖动度或者声压级等，对所述第三预设数量的声音信号验证样本进行分析，可以获得所述第三预设数量组声品质的评价验证参数。其中，所述第二预设数量和所述第三预设数量根据实际经验进行设置，本发明实施例不做限定；所述待定的声品质评价模型包括第二预设数量的所述声品质客观参量。
s3053、获得各个所述主观评价验证样本对应的主观评价结果，所述主观评价验证样本对应的主观评价结果是对所述主观评价验证样本进行所述主观评价试验获得的；
具体地，获得各个所述主观评价验证样本对应的主观评价结果的具体流程与步骤s303类似，此处不再赘述。
s3054、根据各组所述声品质的评价验证参数和所述待定的声品质评价模型，获得各组所述声品质的评价验证参数对应的声品质的待验证评价结果；
具体地，所述评价装置分别将每组所述声品质的评价验证参数输入到所述待定的声品质评价模型中，可以获得各组所述声品质的评价验证参数对应的声品质的待验证评价结果。
例如，所述待定的声品质评价模型为a′＝d+ax1+bx2+cx3，其中，a′表示所述声品质的待验证评价结果，a、b、c和d为常数，x1为响度，x2为尖锐度，x3为粗糙度。所述评价装置获得一组所述声品质的评价验证参数包括的响度x1、尖锐度x2、粗糙度x3时，将响度x1、尖锐度x2、粗糙度x3带入上述待定的声品质评价模型，即可计算获得该组所述声品质的评价验证参数对应的声品质的待验证评价结果。
s3055、根据每个所述主观评价验证样本对应的主观评价结果以及对应的所述声品质的评价验证参数对应的声品质的待验证评价结果，获得所述主观评价验证样本对应的主观评价结果与所述声品质的待验证评价结果之间的误差；其中，源自相同的所述声音信号验证样本的所述主观评价验证样本对应的主观评价结果与所述声品质的评价验证参数对应的声品质的待验证评价结果相对应；
具体地，所述评价装置用所述第三预设数量的所述主观评价验证样本对应的主观评价结果中第i个所述主观评价验证样本对应的主观评价结果pi减去对应的所述声品质的评价验证参数对应的声品质的待验证评价结果bi，获得差值si，再用所述差值si的绝对值除以pi，可以获得第i个所述主观评价验证样本对应的主观评价结果pi与对应的所述声品质的评价验证参数对应的声品质的待验证评价结果bi之间的误差σi。所述评价装置可以计算获得所述第三预设数量的上述误差，对所述第三预设数量的误差求平均值，即可获得所述主观评价验证样本对应的主观评价结果与对应的所述声品质的评价验证参数对应的声品质的待验证评价结果之间的误差
s3056、若判断获知所述误差小于或者等于阈值，则将所述待定的声品质评价模型作为所述声品质评价模型。
具体地，所述评价装置在获得所述误差之后，将所述误差与阈值进行比较，所述阈值例如为10％，如果所述误差小于或者等于所述阈值，那么将所述待定的声品质评价模型作为所述声品质评价模型。其中，所述阈值根据实际经验进行设置，本发明实施例不做限定。
图5为本发明还一实施例列车车内声品质的评价方法的流程示意图，如图5所示，在上述各实施例的基础上，进一步地，所述对所述第一预设数量的所述主观评价样本对应的主观评价结果和所述第一预设数量组声品质的评价参数进行线性回归分析，获得待定的声品质评价模型包括：
s3041、以各组所述声品质的评价参数包括的至少一个声品质客观参量和对应的所述主观评价样本对应的主观评价结果，构造多个线性方程组；
具体地，基于相同的第二声音信号样本，可以获得一组声品质的评价参数和一个主观评价样本对应的主观评价结果，所述一组声品质的评价参数与所述一个主观评价样本对应的主观评价结果相对应。每组所述声品质的评价参数包括多个所述声品质客观参量，所述评价装置根据各组所述声品质的评价参数包括的至少一个所述声品质客观参量与对应的所述主观评价样本对应的主观评价结果，构造线性方程组，可以构造多个线性方程组。
例如，每组声品质的评价参数包括响度x1、尖锐度x2、粗糙度x3、抖动度x4和声压级x5，第i组声品质的评价参数包括响度x1i、尖锐度x2i、粗糙度x3i、抖动度x4i和声压级x5i，第i组声品质的评价参数对应的主观评价样本对应的主观评价结果为di，那么各组声品质的评价参数包括的响度x1、尖锐度x2和各组声品质的评价参数对应的主观评价样本对应的主观评价结果构造的线性方程组为：
其中，m为所述第一预设数量，a、b、c为上述线性方程组的系数。由于每组声品质的评价参数包括5个声品质客观参量，可以构造的线性方程组的数量为
s3042、采用最小二乘法分别求解各个所述线性方程组，获得各个所述线性方程组的系数以及各自对应的决定系数；
具体地，所述评价装置获得各个所述线性方程组之后，采用最小二乘法分别求解各个所述线性方程组，可以获得各个所述线性方程组的系数以及各自对应的决定系数。最小二乘法求解所述线性方程组的具体过程为现有技术，此处不进行赘述。
例如，所述评价装置利用最小二乘法求解线性方程组
s3043、若判断获知各个所述线性方程组的对应的决定系数中的最大决定系数大于预设值，则将所述最大决定系数对应的所述线性方程组的系数构成的线性方程作为所述待定的声品质评价模型。
具体地，所述评价装置将获得各个所述线性方程组的决定系数进行比较，获得各个所述决定系数中的最大值，即最大决定系数，然后将所述最大决定系数与预设值进行比较，所述预设值例如为0.85，如果所述最大决定系数大于所述预设值，那么将所述最大决定系数对应的所述线性方程组的系数构成的线性方程作为所述待定的声品质评价模型。其中，所述预设值根据实际经验进行设置，本发明实施例不做限定。
例如，所述评价装置获得31个所述线性方程组，并利用最小二乘法求解获得31个所述线性方程组的决定系数以及各自的系数，所述评价装置比较31个所述线性方程组的决定系数之后，获得以各组声品质的评价参数包括的响度x1、尖锐度x2、粗糙度x3和各组声品质的评价参数对应的主观评价样本对应的主观评价结果构造的线性方程组的决定系数r2最大，且r2大于所述预设值，那么所述待定的声品质评价模型为a′＝d+ax1+bx2+cx3，其中，a′表示所述声品质的待验证评价结果，a、b、c和d为常数，通过求解决定系数r2对应的线性方程组获得，x1为所述响度，x2为所述尖锐度，x3为所述粗糙度。
图6为本发明一实施例列车车内声品质的评价装置的结构示意图，如图6所示，本发明提供的列车车内声品质的评价装置包括采集单元601、获得单元602和评价单元603，其中：
采集单元601用于采集获得待评价列车车内的第一声音信号样本；获得单元602用于根据所述第一声音信号样本，获得第一声品质的评价参数；评价单元603用于根据所述第一声品质的评价参数以及声品质评价模型，获得声品质的评价结果；其中，所述声品质评价模型是预先建立的。
具体地，采集单元601通过声音采集设备采集待评价列车车内的声音信号，获得第一声音信号样本。其中，所述声音采集设备可以是人工头或者传声器。
在获得所述第一声音信号样本之后，获得单元602可以利用artemis等声品质分析软件对所述第一声音信号样本进行分析，获得第一声品质的评价参数，所述第一声品质的评价参数可以包括响度、尖锐度、粗糙度、抖动度和声压级五个中的至少一个声品质客观参量。
在获得所述第一声品质的评价参数之后，评价单元603将所述第一声品质的评价参数输入到声品质评价模型中，从而获得所述待评价列车车内声品质的评价结果。其中，所述声品质评价模型是预先建立的。
本发明提供的列车车内声品质的评价装置，由于能够采集获得待评价列车车内的第一声音信号样本，并根据第一声音信号样本，获得第一声品质的评价参数，然后根据第一声品质的评价参数以及声品质评价模型，获得声品质的评价结果，能够有效地对列车车内的声音进行评价，提高了对列车车内声品质评价的准确性。
图7为本发明另一实施例列车车内声品质的评价装置的结构示意图，如图7所示，本发明提供的列车车内声品质的评价装置还包括计算单元604和确定单元605，其中：
计算单元604用于根据所述声品质的评价结果以及预设的声品质等级计算公式，获得声品质计算值；确定单元605用于根据所述声品质计算值获得所述对应的声品质限值，并根据对应的声品质限值以及预设的声品质等级表，确定所述待评价列车车内的声品质等级；其中，所述声品质等级表包括所述声品质等级以及与所述声品质等级一一对应的声品质限值。
具体地，计算单元604在获得所述声品质的评价结果之后，将所述声品质的评价结果输入到声品质等级计算公式，计算获得声品质计算值。其中，所述声品质等级计算公式是预设的。
在获得所述声品质计算值之后，确定单元605对所述声品质计算值进行四舍五入，获得所述声品质计算值对应的声品质限值，然后根据所述声品质限值在声品质等级表中查找与所述声品质限值对应的声品质等级，从而确定所述待评价列车车内的声品质等级。其中，所述声品质等级表是预设的，包括所述声品质等级以及与所述声品质等级一一对应的声品质限值。
本发明提供的装置的实施例具体可以用于执行上述各方法实施例的处理流程，其功能在此不再赘述，可以参照上述方法实施例的详细描述。
图8为本发明一实施例电子设备的实体结构示意图，如图8所示，所述电子设备包括处理器(processor)801、存储器(memory)802和通信总线803；
其中，处理器801、存储器802通过通信总线803完成相互间的通信；
处理器801用于调用存储器802中的程序指令，以执行上述各方法实施例所提供的方法，例如包括：采集获得待评价列车车内的第一声音信号样本；根据所述第一声音信号样本，获得第一声品质的评价参数；根据所述第一声品质的评价参数以及声品质评价模型，获得声品质的评价结果；其中，所述声品质评价模型是预先建立的。
本实施例公开一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，计算机能够执行上述各方法实施例所提供的方法，例如包括：采集获得待评价列车车内的第一声音信号样本；根据所述第一声音信号样本，获得第一声品质的评价参数；根据所述第一声品质的评价参数以及声品质评价模型，获得声品质的评价结果；其中，所述声品质评价模型是预先建立的。
本实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行上述各方法实施例所提供的方法，例如包括：采集获得待评价列车车内的第一声音信号样本；根据所述第一声音信号样本，获得第一声品质的评价参数；根据所述第一声品质的评价参数以及声品质评价模型，获得声品质的评价结果；其中，所述声品质评价模型是预先建立的。
此外，上述的存储器中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，装置，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-onlymemory)、随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如rom/ram、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
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