电动汽车警报声车厢声学环境中乘客愉悦感的声学感知预测因子

《BUILDING AND ENVIRONMENT》：Acoustic and perceptual predictors of occupant pleasantness in the cabin acoustic environment of electric-vehicle alerting sounds

　　

•电动汽车警示声作为车内声学环境的一部分被纳入考察。
•声学对愉悦度的影响主要通过感知到的刺耳感起作用。
•豪华感是最强的预测因子，但未被心理声学指标捕捉。
•对电动汽车持积极态度且追求感官刺激的驾乘人员觉得警示声更悦耳。
•悦耳的设计必须减少刺耳感并传递豪华感，而不仅仅是降低响度。

引言
车辆座舱是一个封闭的室内环境，其声学质量塑造了车内人员的舒适度。这一环境正因电动汽车（EV）的转变而被重塑，电动汽车的采用在气候变化缓解和碳中和政策的推动下迅速扩大 [1]。由于电动汽车几乎不产生动力总成噪声，它有助于降低城市噪声水平 [2]，但同样的安静也造成了安全问题：在低速行驶时，车辆过于安静，行人很少有声学线索来察觉其接近或判断其方向 [[3], [4], [5]]。对于视障行人来说，这一问题最为严重，因为他们无法依赖视觉线索 [6]，多项实验发现，电动汽车仅在被注意到的距离短于内燃机车辆（ICE）时被察觉，且一旦移除警示声，检测率急剧下降 [[7], [8], [9]]。为了弥补这一差距，监管机构引入了声学车辆警示系统（AVAS），该系统在低速时播放人工声音。联合国第 138 号法规和美国联邦机动车安全标准第 141 号（FMVSS No. 141）设定了 AVAS 在整个低速范围内必须产生的最低声级，而 ISO 16254 规定了相应的测量方法，以确保该系统对行人保持可靠的可听性 [[10], [11], [12]]。在实际中，AVAS 很快超越了这一监管最低标准，成为一种承载品牌声音身份和情感特征的设计元素 [13,14]。由于法规仅设定了下限，超出部分留给设计者决定，制造商利用这一自由度打造了独特的音色，而非单一的均匀警告音；结果产生的声音涵盖纯音、旋律动机、类似太空船的电子纹理以及对燃烧发动机特征的刻意回响 [[15], [16], [17]]。更响亮、更显著的声音提高了可检测性，但也增加了不悦感和噪声暴露，因此 AVAS 设计本质上是可检测性与悦耳度之间的平衡 [[18], [19], [20], [21]]。

传统车辆声音工程主要关注降低声压级（SPL）等物理指标，处于噪声、振动与声振粗糙度（NVH）框架内。然而，人们越来越认识到，即使在同一声压级下，听者体验到的音质也可能大相径庭，且仅靠物理指标并不足以充分解释人类的听觉印象 [22]。Genuit [22] 将音质描述为包含三个层次（物理声场、心理声学感知和心理评估），并强调了从以声压级为中心的评估向基于感知的评估的转变。因此，汽车声学领域建立了一种标准方法，即使用心理声学指标（如响度、尖锐度、粗糙度、波动强度和音调性）与专家评审测试相结合，对音质进行定量和定性评估 [23,24]。这些指标中的每一个都由国际标准或模型定义 [25,26]，声景和产品声音研究表明，它们与各种声音的悦耳度和烦扰度存在系统性关联 [27,28]。因此，车辆声音评估的重点已从声压级转向感知到的音质。

对于电动汽车而言，这种转变甚至更为关键。在电动汽车安静的座舱中，动力总成噪声几乎消失殆尽，此前被发动机遮蔽的细微声音成分，尤其是高频电机啸叫，变得突出；这已成为决定车内音质和悦耳度的新因素 [29]。由于在安静的座舱中，同一成分被感知得更清晰，驾乘人员对音质变化的敏感度增加，车辆声音工程的重点已从降低噪声转向管理这些新突显成分的音质。关于电动汽车内部声音的研究从两个方向探讨了这一问题。感知研究发现，量产电动汽车的音质除已知车辆声音研究中的舒适度和动力维度外，还由第三个维度描述，标记为“未来感” [30,31]。该维度源自听者的评分，是一个感知构念，是否源于可识别的声学特征尚未确立。声学研究表明，内部声音的音调成分音高和声级影响感知到的悦耳度 [32]。本研究将这两个研究分支联系起来。它探讨 AVAS 声音的感知维度（包括任何未来感）是否能从标准心理声学指标中恢复，而承载“未来感”形容词的维度正是那些指标无法解释的维度（3.3 感知维度，3.6 整合路径模型）。

然而，这些关于电动汽车内部声音的研究都针对动力总成和结构传播声音，而非专为安全而设计的 AVAS 声音。由于 AVAS 仅在电动汽车出现后才出现，对其的感知研究既新近又有限 [29]；此外，大多数现有的 AVAS 研究采用了外部视角，集中在车外的行人检测和定位 [[33], [34], [35]] 以及 AVAS 对环境噪声和城市声景的贡献 [[36], [37], [38], [39]]。因此，关于驾乘人员在驾驶过程中持续听到的车内 AVAS 声音实际感知到的悦耳度，或塑造这种悦耳度的声学和感知因素，知之甚少。这个问题值得注意，原因有几方面。驾乘人员的暴露性质与行人不同，行人在车辆经过时仅短暂听到 AVAS。驾乘人员在每种低速情况下都会暴露于其中，包括静止、慢速前进和倒车，反复且近距离暴露，而在缺乏发动机噪声的座舱中，安静程度足以让该声音突显。座舱也是一个封闭环境，其声学质量是其提供舒适度的一部分，因此在那里听到的声音的悦耳度可能会影响乘坐体验、车辆感知质量，以及随着电动汽车采用的扩大，电动汽车的普遍接受度。到达驾乘人员的声音也不是行人听到的声音。AVAS 从外部扬声器辐射并通过车身传入座舱，因此内部和外部声音部分解耦，面向行人的研究结论不能简单套用到驾乘人员身上。为此，关于声环境感知质量的声景方法（ISO 12913）[40,41]，结合心理声学音质分析，为刻画车内 AVAS 悦耳度提供了一个有用的方法学基础，超越任何单一物理指标 [42]。

本研究有两个核心构念，按以下含义使用。悦耳度指声音在烦扰 - 悦耳连续体上的整体情感评估，对应情感圆周模型中的效价维度 [43]。它通过单个双极项目测量（第 2.2 节），是本研究的准则变量。感知豪华感指归因于声音本身的一种质量，操作定义为从时尚、豪华和未来感形容词评分中产生的感知维度（第 3.3 节）。它区别于品牌形象，因为听音测试是在未披露车辆身份且每个声音使用相同参考素材的情况下进行的（第 2.1 节）。它也区别于优质品质，后者指产品而非其声音；并区别于一般审美偏好，后者是悦耳度准则所测量的内容，而感知豪华感用于预测它。

在此背景下，本研究基于 52 名听者对 86 个车内 AVAS 声音的评估（4,472 个个体反应），提供关于车内 AVAS 悦耳度的声学、感知和个体预测因子的综合说明。具体目标如下：
1) 将 19 个心理声学指标在刺激水平上分组为响度、音色和动态块，并使用分层回归和优势分析量化每个块对悦耳度的贡献。
2) 通过对 14 个语义差异形容词进行主成分分析（PCA）推导 AVAS 声音的感知维度，并考察每个维度与悦耳度的关系。
3) 通过 Bootstrap 中介分析测试声学特征经由感知维度到达悦耳度的路径，并使用聚类分析将 AVAS 声音分类为感知类型。
4) 探索听者特征（噪声敏感度、感官寻求和对电动汽车的态度）与悦耳度评分的关系。

通过这些目标，本研究提供了一种基于感知的车内 AVAS 声音设计基础，超越单纯的响度降低。特别是，它探讨感知豪华感（可能是偏好的驱动因素）是否能从标准心理声学指标预测，还是反映了超出这些指标的设计因素，旨在增强驾乘人员实际体验到的悦耳度。

章节片段
方法
本研究是一项听音测试研究，从声学、感知和个体视角分析了电动汽车车内 AVAS 声音的悦耳度。收集自 25 个品牌 34 种不同电动汽车型号的车内 AVAS 声音，在三种驾驶条件下（静止、前进和倒车）组装，共产生 86 个刺激，52 名听者对每个刺激在单个双极量表（烦扰 - 悦耳）和 14 个语义差异形容词上进行评分（4,472 个个体反应。

不同驾驶条件下的悦耳度
不同驾驶条件下悦耳度的分布如图 1 所示。重复测量方差分析（52 名听者；Greenhouse-Geisser 校正，ε = .85）显示驾驶条件对悦耳度有显著影响，F(1.70, 86.5) = 6.39, p = .004, 广义 η2 = .03，非参数弗里德曼检验证实了这一结果，χ2(2) = 18.8, p < .001 (Kendall's W = .18)。Holm 校正的成对比较显示，前进驾驶（D20, M = 0.03）被评为显著较不悦耳。

声学和感知对悦耳度的贡献
车内 AVAS 悦耳度不仅仅由响度决定：音色的贡献与响度相当，且是独立的。响度块解释了悦耳度方差的 42.2%，音色块进一步增加了 16.8 个百分点（p = .006）；优势分析给出了类似的画面，将 51% 归因于响度，40% 归因于音色。在电动汽车中，发动机噪声的弱遮蔽作用使得尖锐度、粗糙度和音调性等音色属性凸显出来 [29,30,32]。

结论
本研究综合地从声学、感知和个体视角分析了在电动汽车内部听到的 AVAS 声音的悦耳度。车内 AVAS 悦耳度并非仅由响度解释；音色的贡献与响度相当，且其影响主要通过 Harshness（刺耳感）的感知起作用。最强预测悦耳度的感知维度是 Luxury（豪华感），然而 Luxury 未被测量的心理声学指标解释，这表明

资助
本工作由现代汽车公司通过与现代 NGV 的产学研合作（2024-0233-01）资助。

CRediT 作者贡献声明
Hyun In Jo：概念化、方法论、正式分析、写作 – 原稿。Jaeyun Jeon：调查、数据整理、写作 – 审阅与编辑。Joo-Young Hong：概念化、监督、写作 – 审阅与编辑、资金获取。

利益冲突声明
作者声明以下财务

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