本發明涉及聲學調控領域，具體為一種適用于靜音車廂的聲學舒適度評估與調控系統。

背景技術：

1、隨著高速鐵路產業的快速發展，乘員越來越關注車廂內的噪聲問題。隨列車運行速度的不斷提升，高速列車車內噪聲中具有顯著低頻特性的氣動噪聲和長波不平順導致的低頻結構噪聲是影響乘員乘坐舒適度的重要因素。列車運營過程中車廂內乘員較多，除輪軌噪聲、牽引噪聲、氣動噪聲等鐵路噪聲外，部分乘員大聲打電話、孩子吵鬧等嘈雜聲音也會對乘員的乘坐舒適度造成影響。特別地近年來，為進一步提升高鐵運營服務品質，優化乘員出行體驗，鐵路部門自2020年12月起在京滬、成渝、西成等線路靜音車廂服務，且已開通鐵路12306自主選擇購買靜音車廂車票的功能，而實際情況表現為靜音車廂并不靜音，一方面受運行速度提升、隧道工況影響導致的噪聲能量激增，另一方面部分乘員缺乏自覺或道德感，乘務員也難以及時采取有效措施。因此，實時評估車廂聲學舒適度并提出切實可行的解決方案是推進靜音車廂實施的重要保障。

2、然而，目前部分研究通過采集車內噪聲樣本再評價的方式提出了一系列聲品質評價模型，該類模型并無法直接反映乘員的聲學舒適體驗，且忽視了乘員對噪聲敏感性存在個體差異。盡管從服務的角度來看，靜音車廂內的一些措施比較貼心，但在實際中，效果并不如意。

3、因此，亟需建立針對靜音車廂建立乘員聲學舒適度評估與調控系統，利用非接觸式生理與視覺信號采集技術識別乘員個體生理舒適度，以滿足靜音車廂的個性化服務需求以及提高乘務員的工作效率。

技術實現思路

1、本發明的目的在于提供一種適用于靜音車廂的聲學舒適度評估與調控系統，旨在改善目前靜音車廂并不靜音的缺陷，通過音頻分離技術識別靜音車廂噪聲類型，評估各類噪聲的聲品質，結合乘員生理與視覺信號識別個體生理舒適度，實現對靜音車廂的聲學舒適度（聲品質、非列車噪聲聲壓級、生理舒適度）的實時監測，并針對性提出相應的調控措施，搭配主動降噪裝置及聲學可視化功能，實現對靜音車廂的聲學舒適度調控，提高乘務員的工作效率。該系統的提出可滿足乘員個性化服務需求，提高靜音車廂的服務質量。以解決上述背景技術中提出的問題。

2、為實現上述目的，本發明提供如下技術方案：一種適用于靜音車廂的聲學舒適度評估與調控系統，所述系統包括：評估系統，包括數據采集模塊、數據處理模塊、數據分析模塊、聲學舒適度可視化模塊；

3、調控系統，包括列車車廂聲學舒適度可視化模塊、全局與局部主動降噪模塊、靜音車廂聲學舒適度警報與調控模塊。

4、優選的，所述數據采集模塊包括：

5、a）噪聲數據采集：采用噪聲傳感器獲取車內噪聲信號，以列車啟動5分鐘后和到站前15分鐘作為噪聲采集周期，并傳輸至數據處理模塊；

6、b）生理信號采集：采用線性調頻連續波監測乘員的心率和呼吸頻率；

7、c）視覺信號采集：采用高清攝像頭實時采集乘員的面部表情與肢體動作。

8、優選的，所述數據處理模塊包括：

9、a）對于噪聲數據，不考慮廣播播放時間段，采用音頻分離技術分離列車噪聲、人流噪聲、外放音樂不同類型聲音，針對噪聲設置適當的時間窗長度劃分片段，選擇合適的加權窗函數，保證噪聲信號滿足快速傅里葉變換fft處理的周期性要求，消去高頻干擾和漏能，采用聽覺濾波器進行劃分頻段，由于列車噪聲具有顯著的低頻特性，a計權聲壓級不適合用于評估列車噪聲，因此基于頻譜分析計算當前噪聲信號的響度、尖銳度、粗糙度、抖動度心理聲學參數，采用訓練好的bp神經網絡模型獲取聲品質不適得分情況，并進行歸一化；針對人流噪聲、外放音樂非列車噪聲，實時計算當前車廂非列車噪聲的a計權聲壓級；

10、b）對于生理信號，將雷達回波信號自適應地分解為多個本征模態函數imf分量相加的形式，有效地區分并提取呼吸與心跳信號，通過特征提取獲取乘員的心率變異性、低頻和高頻功率、呼吸頻率生物標記物，為了減少個體變異性導致的信號特征差異，通過與基線值對比，計算各特征的平均變化率；

11、c）對于視覺信號，采用深度學習方法提取乘員的面部表情特征和肢體動作的時空特征，以輔助判別乘員的聲學舒適體驗。

12、優選的，所述數據分析模塊包括：

13、根據聲品質不適得分劃分為不適和舒適兩種狀態；設定人流噪聲、外放音樂非列車噪聲a計權聲壓級閾值；以便及時了解車廂噪聲情況；將提取的生理與視覺信號特征輸入至機器學習模型中，采用線性判別分析，將原始樣本投影至低維的樣本空間，同時選擇與噪聲不適相關性較強的最佳特征集合，建立分類模型評估乘員生理舒適度。

14、優選的，所述聲學舒適度可視化模塊包括：

15、a）列車噪聲聲品質狀態呈現；

16、b）非列車噪聲a計權聲壓級數值呈現；

17、c）乘員生理舒適度：考慮到個體噪聲的敏感性，以乘員的生理信號作為小范圍噪聲不適程度，即個體噪聲不適評估標準，根據分類模型評估結果，將噪聲不適劃分為比較安靜、一絲吵鬧、非常吵鬧，并通過可視化平臺呈現乘員的噪聲不適狀態。

18、優選的，所述列車車廂聲學舒適度可視化模塊包括：

19、采用數據采集模塊，輸入聲品質狀態、非列車噪聲聲壓級、乘員生理舒適度至可視化平臺，基于聲全息法和單目視覺技術實現車廂內聲學可視化，同步上傳至可視化平臺，直觀呈現給乘務員，幫助乘務員快速掌握車廂噪聲不適的主要原因及聲源大致位置。

20、優選的，所述全局與局部主動降噪模塊包括：

21、采用實時計算的車廂噪聲不適得分與個體舒適度狀態評估，若當前噪聲不適得分過高或車內超過80%乘員的噪聲不適狀態為“非常吵鬧”，則通過車廂前、中、后三個揚聲器開啟主動降噪功能；反之，對于部分乘員的噪聲不適狀態為“非常吵鬧”時，可視化平臺會提醒乘員通過座椅部位的揚聲器開啟局部主動降噪功能。

22、優選的，所述靜音車廂聲學舒適度警報與調控模塊包括判別條件有三點：

23、一，當系統檢測到車廂內人流噪聲、外放音樂噪聲聲壓級超過標定閾值；二，靜音車廂當前聲品質狀態為不適或80%乘員的生理舒適度為非常吵鬧；三，上述條件均不滿足，但部分乘員的生理舒適度為非常吵鬧。

24、優選的，當僅滿足條件一時可視化頁面將以黃色閃爍警報的方式提醒乘務員前往靜音車廂，根據聲學可視化結果進行干預；當僅滿足條件二時，可視化頁面以藍色閃爍警報的方式提醒乘務員開啟車廂全局主動降噪功能；若條件一和二均滿足時，可視化頁面以紅色閃爍警報的方式提醒乘務員開啟全局主動降噪功能并前往車廂；當僅滿足條件三是激活乘員所在座椅的局部主動降噪功能，也以黃色閃爍警報的方式提醒乘務員，結合乘員的面部表情與肢體動作分析，前往靜音車廂視情況進行干預；各警報伴隨著語音提醒，搭配車廂內高清攝像頭識別乘員是否存在異常行為或動作，確保乘務員及時獲悉并采取相應措施，保障靜音車廂的聲學舒適度。

25、與現有技術相比，本發明的有益效果是：

26、本發明提出的適用于靜音車廂的聲學舒適度評估與調控系統，通過音頻分離技術實現了車廂各類噪聲分離，不僅實時評價列車噪聲聲品質，并監測車廂內人流噪聲、外放音樂等非列車噪聲，還兼顧乘員生理舒適度評估，真正意義上實現了靜音車廂的噪聲監測，也為調控系統提供了指導。在調控系統中，根據聲品質狀態、非列車噪聲聲壓級、乘員生理舒適度提出了全局與局部主動降噪措施，并根據聲學可視化幫助乘務員快速辨識人流噪聲、外放音樂等非列車噪聲的大致位置，進而及時干預。與以往聲學舒適度評估方法相比，本發明考慮了非列車噪聲的影響，為靜音車廂的個性化服務提供了技術支持，有望提高乘員對靜音車廂的整體滿意度。