基于脑电波的车辆声品质评价方法与流程

本发明属于汽车试验技术领域，涉及一种基于脑电波的车辆声品质评价方法。

背景技术：

目前对车辆声品质的评价方法包括主观评价和客观评价。主观评价以人为主体，通过问卷调查或评审团主观评价试验的形式进行。客观评价是以声音的物理参数及心理学客观参数为基础，通过测试分析响度、尖锐度、粗糙度、波动度等声音的客观参数来评价声音的优劣。

但是，主观评价的方法主要根据问卷调查方式、成对比较方式、排序方式对车辆声品质进行评价，受评价方式的限制，主观评价方法仅能进行多样本比较或等级划分，而无法给出具体的比例尺度。车辆声品质客观评价方法是以声音固有的指标为研究对象，着力寻找对心理影响较大的声音指标从而提高车辆声品质客观评价有效性和准确性，而在时频域内声音固有的物理指标众多，不同指标排列组合得到的综合指标类别、数量巨大，因而对车辆声品质客观评价指标的选取存在大量分歧。

专利号为zl201611006119.5的中国专利公开了一种基于瞳孔直径的评价方法，是为避免照度变化对评价数据的影响，需建立照度-瞳孔直径模型，照度-瞳孔直径模型的建立使得模型更加复杂、操作更加繁琐、增大了数据库数据。

为此，人们急需寻求一种能够客观的、有效的、准确的方法评价车辆声品质的方法。随着一些专家学者对脑电波的深入研究，结果发现，脑电波的变化能够反映人的情绪变化。一种基于bci装置脑电波采集分析的情绪展示设备(cn105054928a，实质审查)公布了采集脑电波并分析情绪的方法。

技术实现要素：

为解决上述技术问题，本发明的目的在于：提供一种基于脑电波的车辆声品质评价方法，操作简单，使用仪器价格较便宜，克服了主观评价中评价员因带有个人的情感而造成数据不准确、不合理的缺点，可接受性和可实践性较强。

本发明为解决其技术问题所采用的技术方案为：

所述基于脑电波的车辆声品质评价方法，包括以下步骤：

步骤一、确定脑电波数据的近似熵在车辆声品质评价中所占权重ω1和脑电波数据的hurst指数在车辆声品质评价中所占权重ω2；

步骤二、选择车辆声品质评价员；

步骤三、将音频数据采集装置固定于待评价工况条件下的待评价位置处，采集车内音频数据s0作为待评价样本；

步骤四、评价员坐于座椅处，佩戴高保真耳机，回放所采集的车内音频数据s0，使用脑电波采集装置采集回放时段t1时长内评价员的脑电波数据k1；

步骤五、评价员坐于座椅处，佩戴高保真耳机，不播放音频，使用脑电波采集装置采集时段t1时长内评价员的脑电波数据k0；

步骤六、通过数据处理装置利用脑电波数据的近似熵权重ω1和脑电波数据的hurst指数权重ω2进行车辆声品质量化。

对于不同的受试者而言，即使是同种思维作业、同一个电极上脑电波数据的近似熵也存在着较大的差异.导致出现这种差异的原因有两个，一是由于受试者存在着个体差异，二是受试者的参与程度存在着差异，因此我们引入第二个评价量脑电信号hurst指数，并根据两者权重比量化车辆声品质，该方法弥补了主观评价中评价员因带有个人的情感而造成数据不准确、不合理的缺点，无需建立照度-瞳孔直径模型以抵消照度等环境因素的影响，操作较简单，从而可降低车辆声品质评价成本。

其中，优选方案为：

步骤一的实现方式如下：

s11、召集试验员n名，n为不小于10的正整数；

s12、将音频数据采集装置固定于待评价工况条件下的待评价位置处，采集车内音频数据s0作为待评价样本；

s13、一号试验员坐于座椅处，佩戴高保真耳机，回放所采集的车内音频数据s0，使用脑电波采集装置采集回放时段t1时长内的实验员的脑电波数据；试验员坐于座椅处，佩戴高保真耳机，不播放音频数据s0，使用脑电波采集装置采集回放时段t1时长内的实验员的脑电波数据；

s14、对剩余的试验员依次重复步骤s13的操作，直至所有的试验员测试完毕；

s15、通过数据处理装置计算脑电波数据的近似熵在车辆声品质评价中所占权重ω1和hurst指数在车辆声品质评价中所占权重ω2。

步骤s15的计算过程为：

将各个试验员播放音频数据s0时采集的脑电数据的近似熵定义为一个模糊集a，将各个试验员在不播放音频数据s0时的脑电波数据的近似熵定义为一个模糊集b，通过mamdani模糊推理法计算出模糊集a与模糊集b的适配度x1；

将各个试验员播放音频数据s0时采集的脑电数据的hurst指数定义为一个模糊集c，将各个试验员在不播放音频数据s0时采集的脑电数据的hurst指数定义为另一个模糊集d，通过mamdani模糊推理法计算出模糊集c与模糊集d的适配度x2；

通过适配度x1和适配度x2推出近似熵权重ω1和hurst指数权重ω2：

适配度是实验数据与标准数据的匹配程度，即适配度x1为有噪声刺激的脑电波近似熵与无噪声刺激的脑电波近似熵的接近程度；适配度x2为有噪声刺激的脑电波hurst指数与无噪声刺激的脑电波hurst指数的接近程度，为保证数据的可靠性，采用多个试验员的脑电波数据进行模糊处理后计算适配度x1和适配度x2。

所述步骤六的计算过程为：

s61、计算评价员播放音频数据s0时采集的脑电数据的近似熵apen1和hurst指数h1；

s62、计算评价员不播放音频数据s0时采集的脑电数据的近似熵apen0和hurst指数h0；

s63、计算量化指标p，p＝ω1(h1-h0)+ω2(apen1-apen0)，当p小于设定阈值时，说明车辆声品质较好；当p大于设定阈值时，说明车辆声品质较差，该设定阈值一般取0.85。

所述脑电波数据采集装置采用无线数字传感器的意念控制开发脑电波采集模块，操作简单方便，所述数据处理装置首先使用带通滤波器进行数字滤波，然后用cdapro软件对滤波后的脑电波数据进行分析处理。

所述音频数据采集装置采用sqlabii多通道测试系统。

与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

1、本发明首次提出基于脑电波的车辆声品质评价方法，该方法弥补了主观评价中评价员因带有个人的情感而造成数据不准确、不合理的缺点，可接受性和可实践性较强。

2、本发明无需建立照度-瞳孔直径模型以抵消照度等环境因素的影响，操作较简单，使用仪器价格较便宜，降低车辆声品质评价成本。

附图说明

图1是本发明实施例1采集的脑电波数据k0与脑电波数据k1对比图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明实施例做进一步描述：

实施例1：

本发明所述基于脑电波的车辆声品质评价方法，包括以下步骤：

步骤一、确定脑电波数据的近似熵在车辆声品质评价中所占权重ω1和脑电波数据的hurst指数在车辆声品质评价中所占权重ω2；

步骤二、选择车辆声品质评价员；

步骤三、将headacoustics公司生产的hmsiii仿真人工头固定于某型号机动车待评价工况条件下的驾驶人位置处，使用sqlabii多通道测试系统采集音频数据s0作为待评价样本；

步骤四、评价员坐于座椅处，佩戴开放式高阻抗的(100ω-300ω)的haiii高保真耳机，回放所采集的车内音频数据s0，使用脑电波采集装置采集回放时段t1时长内评价员的脑电波数据k1；

步骤五、评价员坐于座椅处，佩戴开放式高阻抗的(100ω-300ω)的haiii高保真耳机，不播放音频，使用脑电波采集装置采集时段t1时长内评价员的脑电波数据k0；

步骤六、通过数据处理装置利用脑电波数据的近似熵权重ω1和脑电波数据的hurst指数权重ω2进行车辆声品质量化。

其中，步骤一的实现方式如下：

s11、召集试验员n名，n为不小于10的正整数，例如20、30、50、90等；

s12、将headacoustics公司生产的hmsiii仿真人工头固定于某型号机动车待评价工况条件下的驾驶人位置处，使用sqlabii多通道测试系统采集音频数据s0作为待评价样本；

s13、一号试验员坐于座椅处，佩戴开放式高阻抗的(100ω-300ω)的haiii高保真耳机，回放所采集的车内音频数据s0，使用脑电波采集装置采集回放时段t1时长内的实验员的脑电波数据；试验员坐于座椅处，佩戴开放式高阻抗的(100ω-300ω)的haiii高保真耳机，不播放音频数据s0，使用脑电波采集装置采集回放时段t1时长内的实验员的脑电波数据；

s14、对剩余的试验员依次重复步骤s13的操作，直至所有的试验员测试完毕；

s15、通过数据处理装置计算脑电波数据的近似熵在车辆声品质评价中所占权重ω1和hurst指数在车辆声品质评价中所占权重ω2。

步骤s15的计算过程为：

将各个试验员播放音频数据s0时采集的脑电数据的近似熵定义为一个模糊集a，将各个试验员在不播放音频数据s0时的脑电波数据的近似熵定义为一个模糊集b，通过mamdani模糊推理法计算出模糊集a与模糊集b的适配度x1；

将各个试验员播放音频数据s0时采集的脑电数据的hurst指数定义为一个模糊集c，将各个试验员在不播放音频数据s0时采集的脑电数据的hurst指数定义为另一个模糊集d，通过mamdani模糊推理法计算出模糊集c与模糊集d的适配度x2；

通过适配度x1和适配度x2推出近似熵权重ω1和hurst指数权重ω2：

适配度是实验数据与标准数据的匹配程度，即适配度x1为有噪声刺激的脑电波近似熵与无噪声刺激的脑电波近似熵的接近程度；适配度x2为噪声刺激的脑电波hurst指数与无噪声刺激的脑电波hurst指数的接近程度，为保证数据的可靠性，采用多个试验员的脑电波数据进行模糊处理后计算适配度x1和适配度x2。

所述步骤六的计算过程为：

s61、计算评价员播放音频数据s0时采集的脑电数据的近似熵apen1和hurst指数h1；

s62、计算评价员不播放音频数据s0时采集的脑电数据的近似熵apen0和hurst指数h0；

s63、计算量化指标p，p＝ω1(h1-h0)+ω2(apen1-apen0)，当p小于设定阈值时，说明车辆声品质较好；当p大于设定阈值时，说明车辆声品质较差，该设定阈值一般取0.85。

所述脑电波数据采集装置采用无线数字传感器的意念控制开发脑电波采集模块，例如，waveguard^tm脑电帽，操作简单方便。

所述音频数据采集装置采用sqlabii多通道测试系统。

所述数据处理装置首先使用带通滤波器进行数字滤波，然后用cdapro软件对滤波后的脑电波数据进行分析处理。

对于不同的受试者而言，即使是同种思维作业、同一个电极上脑电波数据的近似熵也存在着较大的差异.导致出现这种差异的原因有两个，一是由于受试者存在着个体差异，二是受试者的参与程度存在着差异，因此我们引入第二个评价量脑电信号hurst指数，并根据两者权重比量化车辆声品质，该方法弥补了主观评价中评价员因带有个人的情感而造成数据不准确、不合理的缺点，无需建立照度-瞳孔直径模型以抵消照度等环境因素的影响，操作较简单，从而可降低车辆声品质评价成本。