CN115169435B - 车辆异响源辨识能力训练方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种车辆异响源辨识能力训练方法、装置、设备及存储介质，所述方法通过获取影响车辆异响源方位辨识能力因素的分析结果，根据所述分析结果确定目标维度；根据所述目标维度确定对应的目标训练模式；根据所述目标训练模式对测试车辆的异响源辨识设备进行车辆异响源辨识训练，获得训练结果；提高了异响识别精确度，缩短了异响源排查的时间，避免了人力物力的大量消耗，提升了异响源识别的速度和效率。

Description

车辆异响源辨识能力训练方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本发明涉及车辆异响识别技术领域，尤其涉及一种车辆异响源辨识能力训练方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

随着时代发展，人们的品质意识越来越强；在汽车消费领域，整车异响性能是汽车的一项重要性能指标；现在，人们对整车异响性能越来越关注，各大汽车生产厂商也不遗余力地提升车辆异响性能；遇到车辆异响问题，需要快速高效地锁定异响源，进而迅速消除异响。

现有的车辆异响识别方式一般通过工程师人工排查的方式识别异响，但因异响在车身结构传递中非常快且衰减较小，给工程师的排查带来极大的困难和盲目性，且钣金结构特点导致一些简单措施难以实施验证，因此，解决异响问题主要依据工程师经验，通过对异响可能产生的区域进行补焊、调整间隙等方式逐步排查，进而导致对异响源进行排查所需的时间长，且对工程师的经验具有很高的要求；异响识别精确度较低，异响源排查时间长，消耗了大量的人力物力，异响源识别效率低下。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种车辆异响源辨识能力训练方法、装置、设备及存储介质，旨在解决现有技术中异响识别精确度较低，异响源排查时间长，消耗了大量的人力物力，异响源识别效率低下较高的技术问题。

第一方面，本发明提供一种车辆异响源辨识能力训练方法，所述车辆异响源辨识能力训练方法包括以下步骤：

获取影响车辆异响源方位辨识能力因素的分析结果，根据所述分析结果确定目标维度；

根据所述目标维度确定对应的目标训练模式；

根据所述目标训练模式对测试车辆的异响源辨识设备进行车辆异响源辨识训练，获得训练结果。

可选地，所述获取影响车辆异响源方位辨识能力因素的分析结果，根据所述分析结果确定目标维度，包括：

获取车辆异响源方位辨识的历史监控数据；

对所述历史监控数据进行分析，获得影响车辆异响源方位辨识能力因素的分析结果；

根据所述分析结果确定直接影响异响源方位辨识能力的目标维度。

可选地，所述根据所述分析结果确定直接影响异响源方位辨识能力的目标维度，包括：

从所述分析结果中确定对异响源辨识设备辨识异响源方位的准确率影响程度高于预设程度阈值的目标影响因素；

将所述目标影响因素作为直接影响测量异响源方位辨识能力的目标维度。

可选地，所述将所述目标影响因素作为直接影响测量异响源方位辨识能力的目标维度，包括：

将所述目标影响因素中所述异响源辨识设备所处的声场环境、扬声器与所述异响源辨识设备之间的相对距离、所述扬声器与所述异响源辨识设备的相对位置以及所述扬声器之间的间距作为直接影响测量异响源方位辨识能力的目标维度。

可选地，所述根据所述目标维度确定对应的目标训练模式，包括：

对所述目标维度中的各个当前维度进行组合，获得对应的目标训练模式。

可选地，所述根据所述目标训练模式对测试车辆的异响源辨识设备进行车辆异响源辨识训练，获得训练结果，包括：

根据所述目标训练模式确定对应的声音测试数据，通过扬声器组播放所述声音测试数据；

获取测试车辆的异响源辨识设备辨识声音的声音辨识答题数据；

计算所述声音辨识答题数据中回答正确的得分，将所述得分作为当前训练模式下的训练结果。

可选地，所述根据所述目标训练模式对测试车辆的异响源辨识设备进行车辆异响源辨识训练，获得训练结果之后，所述车辆异响源辨识能力训练方法还包括：

根据所述训练结果确定辨识参数微调数据，根据所述辨识参数微调数据对所述测试车辆的异响源辨识设备中的相关参数进行微调。

第二方面，为实现上述目的，本发明还提出一种车辆异响源辨识能力训练装置，所述车辆异响源辨识能力训练装置包括：

维度确定模块，用于获取影响车辆异响源方位辨识能力因素的分析结果，根据所述分析结果确定目标维度；

训练模式确定模块，用于根据所述目标维度确定对应的目标训练模式；

训练模块，用于根据所述目标训练模式对测试车辆的异响源辨识设备进行车辆异响源辨识训练，获得训练结果。

第三方面，为实现上述目的，本发明还提出一种车辆异响源辨识能力训练设备，所述车辆异响源辨识能力训练设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的车辆异响源辨识能力训练程序，所述车辆异响源辨识能力训练程序配置为实现如上文所述的车辆异响源辨识能力训练方法的步骤。

第四方面，为实现上述目的，本发明还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有车辆异响源辨识能力训练程序，所述车辆异响源辨识能力训练程序被处理器执行时实现如上文所述的车辆异响源辨识能力训练方法的步骤。

本发明提出的车辆异响源辨识能力训练方法，通过获取影响车辆异响源方位辨识能力因素的分析结果，根据所述分析结果确定目标维度；根据所述目标维度确定对应的目标训练模式；根据所述目标训练模式对测试车辆的异响源辨识设备进行车辆异响源辨识训练，获得训练结果；提高了异响识别精确度，缩短了异响源排查的时间，避免了人力物力的大量消耗，提升了异响源识别的速度和效率。

附图说明

图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的设备结构示意图；

图2为本发明车辆异响源辨识能力训练方法第一实施例的流程示意图；

图3为本发明车辆异响源辨识能力训练方法第二实施例的流程示意图；

图4为本发明车辆异响源辨识能力训练方法第三实施例的流程示意图；

图5为本发明车辆异响源辨识能力训练方法第四实施例的流程示意图；

图6为本发明车辆异响源辨识能力训练方法中1-6训练模式示意图；

图7为本发明车辆异响源辨识能力训练方法中7-12训练模式示意图；

图8为本发明车辆异响源辨识能力训练方法中13-20训练模式示意图；

图9为本发明车辆异响源辨识能力训练方法第五实施例的流程示意图；

图10为本发明车辆异响源辨识能力训练方法第六实施例的流程示意图；

图11为本发明车辆异响源辨识能力训练装置第一实施例的功能模块图。

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明实施例的解决方案主要是：通过获取影响车辆异响源方位辨识能力因素的分析结果，根据所述分析结果确定目标维度；根据所述目标维度确定对应的目标训练模式；根据所述目标训练模式对测试车辆的异响源辨识设备进行车辆异响源辨识训练，获得训练结果；提高了异响识别精确度，缩短了异响源排查的时间，避免了人力物力的大量消耗，提升了异响源识别的速度和效率，解决了现有技术中异响识别精确度较低，异响源排查时间长，消耗了大量的人力物力，异响源识别效率低下的技术问题。

参照图1，图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的设备结构示意图。

如图1所示，该设备可以包括：处理器1001，例如CPU，通信总线1002、用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如Wi-Fi接口)。存储器1005可以是高速RAM存储器，也可以是稳定的存储器(Non-Volatile Memory)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。

本领域技术人员可以理解，图1中示出的设备结构并不构成对该设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

如图1所示，作为一种存储介质的存储器1005中可以包括操作装置、网络通信模块、用户接口模块以及车辆异响源辨识能力训练程序。

本发明设备通过处理器1001调用存储器1005中存储的车辆异响源辨识能力训练程序，并执行以下操作：

获取影响车辆异响源方位辨识能力因素的分析结果，根据所述分析结果确定目标维度；

根据所述目标维度确定对应的目标训练模式；

根据所述目标训练模式对测试车辆的异响源辨识设备进行车辆异响源辨识训练，获得训练结果。

本发明设备通过处理器1001调用存储器1005中存储的车辆异响源辨识能力训练程序，还执行以下操作：

获取车辆异响源方位辨识的历史监控数据；

对所述历史监控数据进行分析，获得影响车辆异响源方位辨识能力因素的分析结果；

根据所述分析结果确定直接影响异响源方位辨识能力的目标维度。

本发明设备通过处理器1001调用存储器1005中存储的车辆异响源辨识能力训练程序，还执行以下操作：

从所述分析结果中确定对异响源辨识设备辨识异响源方位的准确率影响程度高于预设程度阈值的目标影响因素；

将所述目标影响因素作为直接影响测量异响源方位辨识能力的目标维度。

本发明设备通过处理器1001调用存储器1005中存储的车辆异响源辨识能力训练程序，还执行以下操作：

将所述目标影响因素中所述异响源辨识设备所处的声场环境、扬声器与所述异响源辨识设备之间的相对距离、所述扬声器与所述异响源辨识设备的相对位置以及所述扬声器之间的间距作为直接影响测量异响源方位辨识能力的目标维度。

本发明设备通过处理器1001调用存储器1005中存储的车辆异响源辨识能力训练程序，还执行以下操作：

对所述目标维度中的各个当前维度进行组合，获得对应的目标训练模式。

本发明设备通过处理器1001调用存储器1005中存储的车辆异响源辨识能力训练程序，还执行以下操作：

根据所述目标训练模式确定对应的声音测试数据，通过扬声器组播放所述声音测试数据；

获取测试车辆的异响源辨识设备辨识声音的声音辨识答题数据；

计算所述声音辨识答题数据中回答正确的得分，将所述得分作为当前训练模式下的训练结果。

本发明设备通过处理器1001调用存储器1005中存储的车辆异响源辨识能力训练程序，还执行以下操作：

根据所述训练结果确定辨识参数微调数据，根据所述辨识参数微调数据对所述测试车辆的异响源辨识设备中的相关参数进行微调。

本实施例通过上述方案，通过获取影响车辆异响源方位辨识能力因素的分析结果，根据所述分析结果确定目标维度；根据所述目标维度确定对应的目标训练模式；根据所述目标训练模式对测试车辆的异响源辨识设备进行车辆异响源辨识训练，获得训练结果；提高了异响识别精确度，缩短了异响源排查的时间，避免了人力物力的大量消耗，提升了异响源识别的速度和效率。

基于上述硬件结构，提出本发明车辆异响源辨识能力训练方法实施例。

参照图2，图2为本发明车辆异响源辨识能力训练方法第一实施例的流程示意图。

在第一实施例中，所述车辆异响源辨识能力训练方法包括以下步骤：

步骤S10、获取影响车辆异响源方位辨识能力因素的分析结果，根据所述分析结果确定目标维度。

需要说明的是，通过对影响车辆异响源方位辨识能力因素的分析，能够确定车辆异响源方位辨识能力系统的多个维度。

步骤S20、根据所述目标维度确定对应的目标训练模式。

可以理解的是，通过对所述目标维度进行进一步细致分析，可以确定对应的训练模式，不同的训练维度对应不同的训练模式。

步骤S30、根据所述目标训练模式对测试车辆的异响源辨识设备进行车辆异响源辨识训练，获得训练结果。

应当理解的是，通过所述目标训练模式可以对测试车辆的异响源辨识设备进行车辆异响源辨识训练，从而获得相应的训练结果，这些训练模式能全面、深入地训练异响源辨识设备的方位辨识能力。

本实施例通过上述方案，通过获取影响车辆异响源方位辨识能力因素的分析结果，根据所述分析结果确定目标维度；根据所述目标维度确定对应的目标训练模式；根据所述目标训练模式对测试车辆的异响源辨识设备进行车辆异响源辨识训练，获得训练结果；提高了异响识别精确度，缩短了异响源排查的时间，避免了人力物力的大量消耗，提升了异响源识别的速度和效率。

进一步地，图3为本发明车辆异响源辨识能力训练方法第二实施例的流程示意图，如图3所示，基于第一实施例提出本发明车辆异响源辨识能力训练方法第二实施例，在本实施例中，所述步骤S10具体包括以下步骤：

步骤S11、获取车辆异响源方位辨识的历史监控数据。

需要说明的是，所述历史监控数据为一段时间内车辆异响源方位辨识的辨识过程中产生的数据。

步骤S12、对所述历史监控数据进行分析，获得影响车辆异响源方位辨识能力因素的分析结果。

可以理解的是，通过对所述历史监控数据进行分析，能够获得影响车辆异响源方位辨识能力的相关因素对应的分析结果。

步骤S13、根据所述分析结果确定直接影响异响源方位辨识能力的目标维度。

应当理解的是，通过所述分析结果可以确定对异响源方位辨识能力具有较大影响的相关因素，进而可以将相关因素确定目标维度。

本实施例通过上述方案，通过获取车辆异响源方位辨识的历史监控数据；对所述历史监控数据进行分析，获得影响车辆异响源方位辨识能力因素的分析结果；根据所述分析结果确定直接影响异响源方位辨识能力的目标维度；能够准确确定异响源辨识维度，提升了异响源识别的速度和效率。

进一步地，图4为本发明车辆异响源辨识能力训练方法第三实施例的流程示意图，如图4所示，基于第二实施例提出本发明车辆异响源辨识能力训练方法第三实施例，在本实施例中，所述步骤S13具体包括以下步骤：

步骤S131、从所述分析结果中确定对异响源辨识设备辨识异响源方位的准确率影响程度高于预设程度阈值的目标影响因素。

需要说明的是，从所述分析结果中可以确定异响源辨识设备辨识异响源方位的相关因素，而相关因素中对辨识异响源方位的准确率影响程度较高的因素则作为目标影响因素，所述预设程度阈值为预先设置的不同因素在不同程度影响准确率的阈值，可以设置为80％、90％以及95％等其他数值，本实施例对此不加以限制。

步骤S132、将所述目标影响因素作为直接影响测量异响源方位辨识能力的目标维度。

可以理解的是，确定目标影响因素后，可以将所述目标影响因素作为直接影响测量异响源方位辨识能力的目标维度。

进一步的，所述步骤S132具体包括以下步骤：

将所述目标影响因素中所述异响源辨识设备所处的声场环境、扬声器与所述异响源辨识设备之间的相对距离、所述扬声器与所述异响源辨识设备的相对位置以及所述扬声器之间的间距作为直接影响测量异响源方位辨识能力的目标维度。

可以理解的是，影响测量异响源方位辨识能力较大的因素有所述异响源辨识设备所处的声场环境、扬声器与所述异响源辨识设备之间的相对距离、所述扬声器与所述异响源辨识设备的相对位置以及所述扬声器之间的间距，进而可以将上述因素作为直接影响测量异响源方位辨识能力的目标维度。

在具体实现中，第一个维度为被训练异响源辨识设备所处的声场环境，一般的有自由声场和混响声场两种类型，可以分别命名为S1、S2；第二个维度为扬声器距训练异响源辨识设备的距离；本实施例中，可以设置2种距离，分别命名为R1、R2；R1对应的距离小于R2对应的距离；第三个维度为扬声器与被训练异响源辨识设备的相对位置类型；在本实施例中，可以设置8种方位，分别为前、后、左、右、左前、右前、左后、右后；相应的，可以设置3种相对位置类型：第一种类型含前、后、左、右4种方位，可以命名为P1；第二种类型含左前、右前、左后、右后4种方位，可以命名为P2；第三种类型包含上述全部8种方位，可以命名为P3；第四个维度为扬声器之间的间距，在本实施例中，可以设置2种间距，分别命名为D1、D2；D1对应的距离小于D2对应的距离。

本实施例通过上述方案，通过从所述分析结果中确定对异响源辨识设备辨识异响源方位的准确率影响程度高于预设程度阈值的目标影响因素；将所述目标影响因素作为直接影响测量异响源方位辨识能力的目标维度，能够准确确定异响源辨识维度，提升了异响源识别的速度和效率。

进一步地，图5为本发明车辆异响源辨识能力训练方法第四实施例的流程示意图，如图5所示，基于第一实施例提出本发明车辆异响源辨识能力训练方法第四实施例，在本实施例中，所述步骤S20具体包括以下步骤：

步骤S21、对所述目标维度中的各个当前维度进行组合，获得对应的目标训练模式。

需要说明的是，通过对所述目标维度中的各个当前维度进一步细致分析，进行组合，可以组合出多种训练模式，这些训练模式能全面、深入地训练异响源辨识设备的方位辨识能力。

在具体实现中，可以设第一个维度处于S1(自由声场)状态下，对第二个、第三个维度进行组合，得到6种训练模式，如图6所示，图6为本发明车辆异响源辨识能力训练方法中1-6训练模式示意图；图6中包含有6种训练模式示意图。所有示意图均为训练系统的俯视图；被训练异响源辨识设备位于圆心上；黑色方块为扬声器组示意图，各扬声器位于同一圆周上；各扬声器发声方向均指向圆心。

模式1中，第二个维度为R1状态(被训练异响源辨识设备与扬声器的距离较近)，第三个维度为P1状态。考虑第一个维度为S1状态，可将模式1命名为：S1-R1-P1。

模式1中，4个扬声器分别位于被训练异响源辨识设备的前、后、左、右4个方位上。

同理，模式2命名为：S1-R1-P2；模式3命名为：S1-R1-P3。

模式2中，4个扬声器分别位于被训练异响源辨识设备的左前、右前、左后、右后4个方位上；模式3中，8个扬声器分别位于被训练异响源辨识设备的前、后、左、右、左前、右前、左后、右后8个方位上。

模式4中，第二个维度为R2状态(被训练异响源辨识设备与声源的距离较远)，第三个维度为P1状态，可将模式1命名为：S1-R2-P1。

同理，模式5命名为：S1-R2-P2；模式6命名为：S1-R2-P3。

设第一个维度处于S2(混响声场)状态下。对第二个、第三个维度进行组合，又可得到6种训练模式，如图7所示，图7为本发明车辆异响源辨识能力训练方法中7-12训练模式示意图。

图7中包含有6种训练模式示意图；所有示意图均为训练系统的俯视图；被训练异响源辨识设备位于圆心上；黑色方块为扬声器组示意图，各扬声器位于同一圆周上；各扬声器发声方向均指向圆心。

相比图6，图7中各种模式周边均有一黑色矩形，其表示混响声场，以与图6中的自由声场区分开来。

同模式1至模式6的命名规则，将模式7至模式12分别命名为：S2-R1-P1、S2-R1-P2、S2-R1-P3、S2-R2-P1、S2-R2-P2、S2-R2-P3。

进一步的，对第一个、第二个、第四个维度进行组合，得到8种训练模式，如图8所示；图8为本发明车辆异响源辨识能力训练方法中13-20训练模式示意图。

图8中包含有8种训练模式示意图。每种模式中，黑色方块为扬声器示意图，各扬声器摆成平面阵列形式，且平面与水平面垂直；被训练异响源辨识设备面向(正对)扬声器平面阵列；各扬声器发声方向均指向被训练异响源辨识设备；图8中的所有示意图均为扬声器组的前视图。

图8模式13中，第一个维度为S1状态，第二个维度为R1状态(被训练异响源辨识设备与扬声器的距离较近)，第四个维度为D1状态；考虑可将模式13命名为：S1-R1-D1。

同理，模式14至模式20分别命名为：S1-R1-D2、S1-R2-D1、S1-R2-D2、S2-R1-D1、S2-R1-D2、S2-R2-D1、S2-R2-D2。

相比模式13至模式16，模式17至模式20周边均有一黑色矩形，其表示混响声场，以与模式13至模式16中的自由声场区分开来。

图8各模式中，扬声器阵列与被训练异响源辨识设备的相对位置均为被训练异响源辨识设备面向(正对)扬声器阵列；如有必要，可改变扬声器阵列与被训练异响源辨识设备的相对位置；比如，使扬声器阵列位于被训练异响源辨识设备的左前方，此时，可让被训练异响源辨识设备绕原地向右旋转45°。

进一步，可新增训练模式的第五个维度——方位维度；将前、后、左、右、左前、右前、左后、右后8个方位分别命名为O1、O2、O3、O4、O5、O6、O7、O8；如此，图8中模式13至模式20的命名分别为S1-R1-D1-O1、S1-R1-D2-O1、S1-R2-D1-O1、S1-R2-D2-O1、S2-R1-D1-O1、S2-R1-D2-O1、S2-R2-D1-O1、S2-R2-D2-O1。

需要注意的是，第三维度与第五维度既有联系又有区别。第三维度是在第五维度的基础上又进行了一次归类。

至此，若不增加第五维度，总的训练模式数量为图6至图8总共20种。若增加第五维度，则为图8中的8种乘以8(8个方位)，加上图6至图7中的12种，总计76种。

本实施例通过上述方案，通过对所述目标维度中的各个当前维度进行组合，获得对应的目标训练模式，能够确定不同的训练模式进行后续异响源辨识能力训练，提高了异响识别精确度，缩短了异响源排查的时间。

进一步地，图9为本发明车辆异响源辨识能力训练方法第五实施例的流程示意图，如图9所示，基于第一实施例提出本发明车辆异响源辨识能力训练方法第五实施例，在本实施例中，所述步骤S30具体包括以下步骤：

步骤S31、根据所述目标训练模式确定对应的声音测试数据，通过扬声器组播放所述声音测试数据。

需要说明的是，通过所述目标训练模式可以确定对应的用于进行训练的声音数据，通过扬声器组可以播放所述声音测试数据。

在具体实现中，对每一训练模式，微处理器从相应扬声器组中随机选择某一扬声器，即：将每一个扬声器赋予一个特定的数值，各数值与各扬声器一一对应；从这些数值中随机一个数值，向其发送声音数据进行播放；本实施例涉及两种声场环境即自由声场和混响声场；自由声场可通过在封闭房间内部四周及顶部墙壁上安装吸音棉的方式来实现，混响声场通过封闭房间内部四周及上下光滑、坚硬的墙壁来实现；微处理器(含电源模块)的作用是接收异响源辨识设备(含显示装置)发送过来的答题数据，并将答题数据的判定结果返回给异响源辨识设备(含显示装置)；微处理器(含电源模块)的另一个作用是发送声音数据给扬声器组中的某扬声器，让某扬声器播放声音信号；同一时刻，微处理器(含电源模块)只能向扬声器组中的某一个扬声器发送声音数据；微处理器(含电源模块)还有一个作用是给扬声器组、异响源辨识设备(含显示装置)供电。

步骤S32、获取测试车辆的异响源辨识设备辨识声音的声音辨识答题数据。

可以理解的是，所述异响源辨识设备可以辨识扬声器组播放所述声音测试数据产生的声音，进而可以进行异响源的判断，生成异响源判断的答题数据。

在具体实现中，扬声器组的作用是接收微处理器(含电源模块)发送过来的声音数据并进行播放；异响源辨识设备(含显示装置)的作用是发送答题数据给微处理器(含电源模块)；微处理器(含电源模块)返回答题判定结果后，将结果显示在异响源辨识设备显示装置上。

步骤S33、计算所述声音辨识答题数据中回答正确的得分，将所述得分作为当前训练模式下的训练结果。

应当理解的是，在获得声音辨识答题数据后可以计算各个声音辨识答题数据对应的分值，进而可以将对应的得分作为当前训练模式下的训练结果。

在具体实现中，异响源辨识设备将答题数据发送至微处理器，微处理器对答题数据进行处理，判定被训练异响源辨识设备的答案是否正确，并将判定结果(判定正确与否、正确答案是什么)返回异响源辨识设备，以加强或纠正被训练异响源辨识设备对声源方位认知的判断；每次播放声音数据后即进行答题并立即反馈答题结果，之后进行下一模式的训练。

所有训练模式完成后，即可计算出训练成绩；设训练成绩满分为100分，训练模式总数量为model_num，则每个模式的分值model_score为：

model_score＝100/model_num

所有训练模式中，在自由声场中的模式数量和在混响声场中的模式数量各占一半；设在自由声场中回答正确的模式数量为free_num，在混响声场中回答正确的模式数量为reverb_num。

实际工作中，进行车辆异响源解析时，异响性能开发异响源辨识设备所处的声场环境更接近混响声场。考虑这一情形，需要对自由声场和混响声场两种情况下的得分设定权重系数，混响声场的权重系数比自由声场的要高一些；设自由声场权重系数为free_ratio，其值为0到1之间；混响声场权重系数为reverb_ratio，其值为0到1之间；free_ratio与reverb_ratio之和为1；free_ratio的典型取值为0.4，reverb_ratio的典型取值为0.6。

训练成绩total_score按下式进行计算：

total_score＝free_num*model_score*free_ratio+reverb_num*model_score*reverb_ratio

训练成绩的计算由微处理器完成；计算完成后，将其显示在异响源辨识设备显示装置上；训练模式的五个维度中，每个维度的类型数量均可追加；如第二维度，可设置3种距离类别。

本实施例通过上述方案，通过根据所述目标训练模式确定对应的声音测试数据，通过扬声器组播放所述声音测试数据；获取测试车辆的异响源辨识设备辨识声音的声音辨识答题数据；计算所述声音辨识答题数据中回答正确的得分，将所述得分作为当前训练模式下的训练结果；提高了异响识别精确度，缩短了异响源排查的时间，避免了人力物力的大量消耗，提升了异响源识别的速度和效率。

进一步地，图10为本发明车辆异响源辨识能力训练方法第六实施例的流程示意图，如图10所示，基于第一实施例提出本发明车辆异响源辨识能力训练方法第六实施例，在本实施例中，所述步骤S30之后，所述车辆异响源辨识能力训练方法还包括以下步骤：

步骤S40、根据所述训练结果确定辨识参数微调数据，根据所述辨识参数微调数据对所述测试车辆的异响源辨识设备中的相关参数进行微调。

应当理解的是，通过所述训练结果可以确定辨识参数微调数据，即不同的训练结果对应不同的参数微调数据，通过不同的参数微调数据可以对所述测试车辆的异响源辨识设备中的相关参数进行不同程度的微调，及时对所述测试车辆的异响源辨识设备的辨识判断能力进行纠正调节，进一步提高异响源的辨识效率。

本实施例通过上述方案，通过所述训练结果确定辨识参数微调数据，根据所述辨识参数微调数据对所述测试车辆的异响源辨识设备中的相关参数进行微调，提高了异响识别精确度，缩短了异响源排查的时间，避免了人力物力的大量消耗，提升了异响源识别的速度和效率。

相应地，本发明进一步提供一种车辆异响源辨识能力训练装置。

参照图11，图11为本发明车辆异响源辨识能力训练装置第一实施例的功能模块图。

本发明车辆异响源辨识能力训练装置第一实施例中，该车辆异响源辨识能力训练装置包括：

维度确定模块10，用于获取影响车辆异响源方位辨识能力因素的分析结果，根据所述分析结果确定目标维度。

训练模式确定模块20，用于根据所述目标维度确定对应的目标训练模式。

训练模块30，用于根据所述目标训练模式对测试车辆的异响源辨识设备进行车辆异响源辨识训练，获得训练结果。

所述维度确定模块10，还用于获取车辆异响源方位辨识的历史监控数据；对所述历史监控数据进行分析，获得影响车辆异响源方位辨识能力因素的分析结果；根据所述分析结果确定直接影响异响源方位辨识能力的目标维度。

所述维度确定模块10，还用于从所述分析结果中确定对异响源辨识设备辨识异响源方位的准确率影响程度高于预设程度阈值的目标影响因素；将所述目标影响因素作为直接影响测量异响源方位辨识能力的目标维度。

所述维度确定模块10，还用于将所述目标影响因素中所述异响源辨识设备所处的声场环境、扬声器与所述异响源辨识设备之间的相对距离、所述扬声器与所述异响源辨识设备的相对位置以及所述扬声器之间的间距作为直接影响测量异响源方位辨识能力的目标维度。

所述训练模式确定模块20，还用于对所述目标维度中的各个当前维度进行组合，获得对应的目标训练模式。

所述训练模块30，还用于根据所述目标训练模式确定对应的声音测试数据，通过扬声器组播放所述声音测试数据；获取测试车辆的异响源辨识设备辨识声音的声音辨识答题数据；计算所述声音辨识答题数据中回答正确的得分，将所述得分作为当前训练模式下的训练结果。

所述训练模块30，还用于根据所述训练结果确定辨识参数微调数据，根据所述辨识参数微调数据对所述测试车辆的异响源辨识设备中的相关参数进行微调。

其中，车辆异响源辨识能力训练装置的各个功能模块实现的步骤可参照本发明车辆异响源辨识能力训练方法的各个实施例，此处不再赘述。

此外，本发明实施例还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有车辆异响源辨识能力训练程序，所述车辆异响源辨识能力训练程序被处理器执行时实现如下操作：

获取影响车辆异响源方位辨识能力因素的分析结果，根据所述分析结果确定目标维度；

根据所述目标维度确定对应的目标训练模式；

根据所述目标训练模式对测试车辆的异响源辨识设备进行车辆异响源辨识训练，获得训练结果。

进一步地，所述车辆异响源辨识能力训练程序被处理器执行时还实现如下操作：

获取车辆异响源方位辨识的历史监控数据；

对所述历史监控数据进行分析，获得影响车辆异响源方位辨识能力因素的分析结果；

根据所述分析结果确定直接影响异响源方位辨识能力的目标维度。

进一步地，所述车辆异响源辨识能力训练程序被处理器执行时还实现如下操作：

从所述分析结果中确定对异响源辨识设备辨识异响源方位的准确率影响程度高于预设程度阈值的目标影响因素；

将所述目标影响因素作为直接影响测量异响源方位辨识能力的目标维度。

进一步地，所述车辆异响源辨识能力训练程序被处理器执行时还实现如下操作：

将所述目标影响因素中所述异响源辨识设备所处的声场环境、扬声器与所述异响源辨识设备之间的相对距离、所述扬声器与所述异响源辨识设备的相对位置以及所述扬声器之间的间距作为直接影响测量异响源方位辨识能力的目标维度。

进一步地，所述车辆异响源辨识能力训练程序被处理器执行时还实现如下操作：

对所述目标维度中的各个当前维度进行组合，获得对应的目标训练模式。

进一步地，所述车辆异响源辨识能力训练程序被处理器执行时还实现如下操作：

根据所述目标训练模式确定对应的声音测试数据，通过扬声器组播放所述声音测试数据；

获取测试车辆的异响源辨识设备辨识声音的声音辨识答题数据；

计算所述声音辨识答题数据中回答正确的得分，将所述得分作为当前训练模式下的训练结果。

进一步地，所述车辆异响源辨识能力训练程序被处理器执行时还实现如下操作：

根据所述训练结果确定辨识参数微调数据，根据所述辨识参数微调数据对所述测试车辆的异响源辨识设备中的相关参数进行微调。

本实施例通过上述方案，通过获取影响车辆异响源方位辨识能力因素的分析结果，根据所述分析结果确定目标维度；根据所述目标维度确定对应的目标训练模式；根据所述目标训练模式对测试车辆的异响源辨识设备进行车辆异响源辨识训练，获得训练结果；提高了异响识别精确度，缩短了异响源排查的时间，避免了人力物力的大量消耗，提升了异响源识别的速度和效率。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (5)

1.一种车辆异响源辨识能力训练方法，其特征在于，所述车辆异响源辨识能力训练方法包括：

获取影响车辆异响源方位辨识能力因素的分析结果，根据所述分析结果确定目标维度；

根据所述目标维度确定对应的目标训练模式；

根据所述目标训练模式对测试车辆的异响源辨识设备进行车辆异响源辨识训练，获得训练结果；

其中，所述获取影响车辆异响源方位辨识能力因素的分析结果，根据所述分析结果确定目标维度，包括：

获取车辆异响源方位辨识的历史监控数据；

对所述历史监控数据进行分析，获得影响车辆异响源方位辨识能力因素的分析结果；

根据所述分析结果确定直接影响异响源方位辨识能力的目标维度；

其中，所述根据所述分析结果确定直接影响异响源方位辨识能力的目标维度，包括：

从所述分析结果中确定对异响源辨识设备辨识异响源方位的准确率影响程度高于预设程度阈值的目标影响因素；

将所述目标影响因素作为直接影响测量异响源方位辨识能力的目标维度；

其中，所述将所述目标影响因素作为直接影响测量异响源方位辨识能力的目标维度，包括：

将所述目标影响因素中所述异响源辨识设备所处的声场环境、扬声器与所述异响源辨识设备之间的相对距离、所述扬声器与所述异响源辨识设备的相对位置以及所述扬声器之间的间距作为直接影响测量异响源方位辨识能力的目标维度；

其中，所述根据所述目标维度确定对应的目标训练模式，包括：

对所述目标维度中的各个当前维度进行组合，获得对应的目标训练模式；

其中，所述根据所述目标训练模式对测试车辆的异响源辨识设备进行车辆异响源辨识训练，获得训练结果之后，所述车辆异响源辨识能力训练方法还包括：

根据所述训练结果确定辨识参数微调数据，根据所述辨识参数微调数据对所述测试车辆的异响源辨识设备中的相关参数进行微调。

2.如权利要求1所述的车辆异响源辨识能力训练方法，其特征在于，所述根据所述目标训练模式对测试车辆的异响源辨识设备进行车辆异响源辨识训练，获得训练结果，包括：

根据所述目标训练模式确定对应的声音测试数据，通过扬声器组播放所述声音测试数据；

获取测试车辆的异响源辨识设备辨识声音的声音辨识答题数据；

计算所述声音辨识答题数据中回答正确的得分，将所述得分作为当前训练模式下的训练结果。

3.一种车辆异响源辨识能力训练装置，其特征在于，所述车辆异响源辨识能力训练装置包括：

维度确定模块，用于获取影响车辆异响源方位辨识能力因素的分析结果，根据所述分析结果确定目标维度；

训练模式确定模块，用于根据所述目标维度确定对应的目标训练模式；

训练模块，用于根据所述目标训练模式对测试车辆的异响源辨识设备进行车辆异响源辨识训练，获得训练结果；

所述维度确定模块，还用于获取车辆异响源方位辨识的历史监控数据；对所述历史监控数据进行分析，获得影响车辆异响源方位辨识能力因素的分析结果；根据所述分析结果确定直接影响异响源方位辨识能力的目标维度；

所述维度确定模块，还用于从所述分析结果中确定对异响源辨识设备辨识异响源方位的准确率影响程度高于预设程度阈值的目标影响因素；将所述目标影响因素作为直接影响测量异响源方位辨识能力的目标维度；

所述维度确定模块，还用于将所述目标影响因素中所述异响源辨识设备所处的声场环境、扬声器与所述异响源辨识设备之间的相对距离、所述扬声器与所述异响源辨识设备的相对位置以及所述扬声器之间的间距作为直接影响测量异响源方位辨识能力的目标维度；

所述训练模式确定模块，还用于对所述目标维度中的各个当前维度进行组合，获得对应的目标训练模式；

所述训练模块，还用于根据所述训练结果确定辨识参数微调数据，根据所述辨识参数微调数据对所述测试车辆的异响源辨识设备中的相关参数进行微调。

4.一种车辆异响源辨识能力训练设备，其特征在于，所述车辆异响源辨识能力训练设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的车辆异响源辨识能力训练程序，所述车辆异响源辨识能力训练程序配置为实现如权利要求1至2中任一项所述的车辆异响源辨识能力训练方法的步骤。

5.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有车辆异响源辨识能力训练程序，所述车辆异响源辨识能力训练程序被处理器执行时实现如权利要求1至2中任一项所述的车辆异响源辨识能力训练方法的步骤。