案例/EV/C11
EV 新能源OEM 声品质部 + Tier2 内饰 / HVAC / 车门锁

EV 车内「小声音」声品质评价

01

痛点

  • !纯电失去发动机掩蔽,关门声/出风/异响被放大暴露。
  • !瞬态事件要先准确检测再做评价,人工切段不可靠。
  • !主观「廉价感」投诉缺客观量化与可回归依据。
02

Tinia 解决思路

自动定位瞬态事件 + 四指标心理声学刻画;有主观评分时用 AutoML 预测「高级/廉价」倾向。

抓瞬态事件响度+尖锐度+粗糙度+音调性特征合并AutoML 判别(可选)
03

用到的节点

有效段检测active_segment
自动定位瞬态声音事件
响度loudness
事件响度
尖锐度sharpness
事件尖锐度
粗糙度roughness
事件粗糙度
音调性tonality
事件音调性
特征聚合feature_merge
各事件特征合并

核心节点;流程可按你的数据与标准自由增删——节点图始终可改。

04

预期产出

  • 每个声音事件的心理声学指标。
  • 主观-客观回归判别函数(AutoML 蒸馏,可选)。
  • 「小声音」问题的客观量化依据。
参考标准 / 工程实践OEM 内部标准 · ECMA-418-2

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