马达噪声掩蔽的制作方法

1.一个或多个实施方案涉及用于掩蔽由电气化车辆的电动牵引马达产生的声音的车辆系统和方法。


背景技术：

2.车辆部件产生的噪声通常是驾驶员和乘客舱内的任何乘客都能听到的。例如，驾驶员可听到由动力传动系统的发动机和车辆的排气系统产生的噪声。例如混合动力电动车辆(hev)和电动车辆(ev)之类的电气化车辆的自然声音不同于具有内燃发动机的车辆的自然声音。例如，在关闭内燃发动机(ice)的情况下，hev可以作为ev操作，在此期间，hev不会产生典型的发动机噪声。尽管驾驶员可能习惯于听到来自内燃发动机的有关车辆操作的提示(例如，低频隆隆声以及随着车辆或发动机转速的增加而提高的声级和音调)，但电动牵引马达在大多数状况下具有相对安静、相对高频的啸叫声。然而，驾驶员可能能够感知电气化车辆的其他噪声，所述噪声在内燃发动机驱动的车辆的正常操作期间是无法感知的。例如，从轮胎、悬架发出的声音、系统而不是传动系的一般车辆噪声、振动、粗糙性(nvh)以及高频电动马达的啸叫声在典型的驾驶状况下可能很明显。


技术实现要素：

3.在一个实施方案中，声音合成系统设置有扬声器和处理器，该扬声器用以响应于接收到合成声音(ss)信号而在车辆的乘客舱内投射指示合成的马达声音的声音。该处理器被编程为：基于指示乘客舱内存在的声音的传感器信号来估计马达声音；用振幅和频率识别马达声音的优势马达谐波；确定马达声音的丰富度值；基于所述丰富度值与丰富度阈值的比较来确定所述马达声音是否未被丰富；响应于马达声音未被丰富，生成具有与优势马达谐波的频率不同的第一频率的至少一个附加马达谐波；并将ss信号提供给扬声器，其中ss信号指示该至少一个附加马达谐波。
4.在另一个实施方案中，车辆声音合成系统设置有：扬声器，所述扬声器用以响应于接收到合成声音(ss)信号而在车辆的乘客舱内投射指示合成的马达声音的声音；传声器，所述传声器用以提供指示所述乘客舱内存在的声音的传声器信号；和控制器，所述控制器被配置为：基于所述传声器信号估计马达声音；用振幅和频率来识别所述马达声音的优势马达谐波；确定所述马达声音的丰富度值；基于所述马达声音的所述丰富度值与丰富度阈值的比较来确定所述马达声音是否未被丰富；响应于所述马达声音未被丰富，生成具有小于所述优势马达谐波的频率的第一频率的至少一个附加马达谐波；以及将所述ss信号提供给所述扬声器，其中所述ss信号指示所述至少一个附加马达谐波。
5.在另一个实施方案中，提供了一种计算机程序产品，其体现在非暂时性计算机可读介质中，所述计算机程序产品被编程用于合成马达声音。该计算机程序产品包括用于以下操作的指令：接收指示车辆乘客舱内存在的声音的传感器信号；基于所述传感器信号估计马达声音；用振幅和频率来识别所述马达声音的优势马达谐波；响应于所述马达声音未
被丰富，生成具有小于所述优势马达谐波的频率的第一频率的至少一个附加马达谐波；以及将合成声音(ss)信号提供给扬声器以在所述车辆乘客舱内作为声音投射，其中所述ss信号指示所述至少一个附加马达谐波。
附图说明
6.在所附权利要求中特别地指出本公开的实施方案。然而，通过结合附图参考以下具体实施方式，各种实施方案的其他特征将变得更明显并且将得到最好的理解，在附图中：
7.图1是根据一个或多个实施方案的用于生成模拟车辆声音的车辆系统的示意图，以电气化车辆示出。
8.图2是图1的车辆系统的示意性框图。
9.图3是示出根据一个或多个实施方案的用于生成合成马达声音的方法的流程图。
10.图4a是示出协和声音音程的音阶。
11.图4b是示出不协和声音音程的音阶。
12.图5是列出平均律的频率比的表。
13.图6a是示出图1的电气化车辆的马达的自然声音的曲线图。
14.图6b是示出根据一个或多个实施方案的图6a的电气化车辆的马达的自然声音和由图1的车辆系统生成的合成的马达声音的曲线图。
15.图6c是示出图6a和图6b的自然和合成的马达声音以及由图1的车辆系统生成的附加的合成的马达声音的曲线图。
16.图7a
‑
图7c是示出由图1的车辆系统确定的图6a
‑
图6c所示的马达声音的尖锐度的曲线图。
17.图8a
‑
图8c是示出由图1的车辆系统确定的图6a
‑
图6c所示的马达声音的粗糙度的曲线图。
18.图9是由图1的车辆系统确定的图6a
‑
图6c所示的马达声音的丰富度的曲线图。
具体实施方式
19.根据需要，在本文公开详细实施方案；然而，将理解，所公开的实施方案仅仅是示例性的并可以各种和替代性形式体现。附图不一定按比例绘制；一些特征可能被放大或最小化以示出特定部件的细节。因此，本文中所公开的具体结构细节和功能细节不应被解释为是限制性的，而是仅仅解释为教导本领域技术人员以不同方式运用本公开的代表性基础。
20.参考图1，根据一个或多个实施方案示出了一种用于生成模拟车辆声音的车辆系统，并且该车辆系统总体上由数字110表示。车辆系统110被描绘在车辆112内。车辆112包括具有变速器116、内燃发动机(ice)118和电动牵引马达120的动力传动系统114。车辆系统110包括控制器122、多个扬声器124(124a、124b)和至少一个传声器126。在实施方案中，车辆系统110仅包括一个扬声器124a。
21.所示的实施方案描绘了车辆系统110，其具有在乘客舱128中前向安装的第一扬声器124a、安装至车门的第二低频扬声器124b和在乘客舱128中安装到车顶内衬的传声器126。用于电气化车辆的牵引马达，诸如马达120，通常会产生1khz或以上的高频马达噪声或
啸叫声。此外，这样的马达通常会产生一个高频噪声阶次，由于谐波稀疏性，且因此缺乏丰富性和丰满度，会导致刺耳的、令人不愉悦的和未被丰富的马达声音。车辆系统110分析存在于乘客舱128中的马达120的高频噪声或基本啸叫声；确定噪声是否未被丰富；并且如果是这样，则生成附加的低频谐波以添加到马达声音，以共同修改并增加马达声音的丰富度。
22.控制器122通过有线或无线通信经由一个或多个车辆网络130与其他车辆系统和控制器通信。车辆网络130可以包括用于通信的多个信道。车辆网络的一个可能信道是串行总线，诸如控制器局域网(can)。车辆网络的另一个可能信道包括由电气和电子工程师协会(ieee)802系列标准定义的以太网网络。车辆网络的附加信道可以包括模块之间的离散连接，并且可以包括功率信号。可以在车辆网络的不同信道上传送不同的信号。例如，视频信号可以在高速信道(例如，以太网)上传送，而引导信号可以在can或离散信号上传送。车辆网络可以包括有助于在模块和控制器之间传送信号和数据的任何硬件和软件部件。
23.尽管控制器122被示为单个控制器，但是它可以包含多个控制器，或者其可以被体现为一个或多个其他控制器内的软件代码。控制器122通常包括任意数量的微处理器、asic、ic、存储器(例如，flash、rom、ram、eprom和/或eeprom)和软件代码，以彼此协作以执行一系列操作。这样的硬件和/或软件可以在模块中被分组在一起以执行某些功能。本文中描述的控制器或设备中的任一者或多者包括可从使用多种编程语言和/或技术创建的计算机程序编译或解译的计算机可执行指令。一般来说，处理器(诸如，微处理器)例如从存储器、计算机可读介质等接收指令，并执行指令。处理单元包括能够执行软件程序的指令的非暂时性计算机可读存储介质。计算机可读存储介质可以是但不限于电子存储设备、磁性存储设备、光学存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备、或它们的任何合适的组合。根据一个或多个实施方案，控制器122还包括预定数据或存储在存储器内的“查找表”。
24.图2是示出根据一个或多个实施方案的车辆系统110的各方面的框图200。车辆系统110基于指示当前车辆状况的多个信号、和预定信息来生成合成马达声音。传声器126测量在其附近存在的声音并提供对应的信号(mic)。根据图1所示的实施方案，传声器126位于乘客舱128中。然而，车辆系统110的其他实施方案可以替代地包括位于后部货舱132即行李厢或前部货舱134即“前行李厢”或在车辆112的另一位置中的传声器126。mic信号上存在的声音将根据传声器126的位置而变化。例如，位于乘客舱128中的传声器126将检测马达声音和附加声音，例如来自车辆音频系统的音乐、合成声音和来自乘客的语音；而位于行李厢或前行李厢中的传声器可能无法检测到此类附加声音。车辆系统110被设计为分析高频马达的啸叫声，但是在mic信号中可能存在其他声音，因此，在一个或多个实施方案中，车辆系统110消除或减小存在于mic信号中的这种信号的振幅。在其他实施方案中，车辆系统根据mic信号和/或其他传感器(例如，加速度计、测力计、地震检波器、线性可变差动变压器、应变仪和称重传感器)提供的信号估计马达声音。
25.在一个实施方案中，车辆系统110包括音频系统模块202，其将audio信号提供给扬声器124以发出对应的声音，例如音乐。音频系统模块202还沿着存储的次级路径204提供audio信号，车辆系统110使用其消除或减小来自mic信号的audio分量的振幅，如求和框206所示。在实施方案中，诸如最小均方(lms)系统之类的自适应系统也可以用来提供对次级路径204的估计，以代替使用存储的次级路径。
26.车辆系统110包括合成声音发生器模块208，该合成声音发生器模块208用于生成
合成声音(ss)以掩蔽或消除自然声音，诸如马达声音和/或发动机声音。ss包括合成的马达声音(sms)，以掩蔽或增强自然马达声音。在一个或多个实施方案中，ss还包括合成发动机声音(ses)以掩蔽或增强自然发动机声音。合成声音发生器模块208使用正弦波音发生器、振荡器、调制wav播放器或宽带噪声来生成ss。在一个或多个实施方案中，车辆系统110通过沿着前馈存储的次级路径210提供合成发动机声音(ses)信号来消除或减小整个ss信号的(ses)分量的振幅，如求和框212所示。
27.车辆系统110包括信号分析模块214，该信号分析模块214分析指示马达声音(motor)的mic信号。如上所述，在一些实施方案中，车辆系统110对mic信号进行滤波以从信号中去除audio分量和ses分量。信号分析模块214参考从其他系统接收到的一个或多个其他车辆信号216，例如马达转速、发动机转速、车辆速度、踏板位置、驱动轴速度、车辆加速度等，来分析motor信号，以确定motor是否为未丰富声音。如果motor未被丰富，则信号分析模块214指示合成声音发生器模块208生成附加的高频合成声音(ss
hf
)以掩蔽或丰富未丰富的马达声音。
28.参考图3，根据一个或多个实施方案示出了一种用于掩蔽高频马达噪声的方法，并且该方法总体上由数字300引用。根据一个或多个实施方案，使用包含在控制器122中的软件代码来实现该方法。尽管使用以多个顺序步骤示出的流程图描述了该方法，但是在一个或多个其他实施方案中，可以省略和/或以另一种方式执行一个或多个步骤。
29.在步骤302处，车辆系统110接收来自车辆系统110本身内的输入信号，诸如mic信号，以及其他车辆系统提供的信号。在步骤304处，车辆系统110估计马达声音。车辆系统110任选地消除或减小mic信号上存在的非马达分量(例如，音乐和合成发动机声音)的振幅，以过滤出剩余的马达声音(motor)，如上面参考图2所述的。
30.在步骤306
‑
308处，车辆系统110将马达声音和从马达声音导出的统计数据与预定数据进行比较，以确定其是否未被丰富。马达丰富度(er)是指受多种心理声学分量影响的复杂感觉。在一个或多个实施方案中，车辆系统110基于粗糙度的反比(r
‑1)、尖锐度(s)、音调(t)和响度(n)根据等式1来确定马达声音的绝对丰富度(er)：
[0031][0032]
绝对丰富度值是指计算出的丰富度值的实际大小，无论其与其他丰富度值的关系如何。
[0033]
在一个或多个实施方案中，车辆系统110还可以基于粗糙度的反比(r
‑1)、尖锐度(s)、音调(t)和响度(n)根据等式2来确定马达声音的相对丰富度值(er/er0)：
[0034][0035]
车辆系统110将每个分量的绝对值与标称值进行比较以确定其相对值。例如，车辆系统110确定标称丰富度(er0)，然后将绝对丰富度(er)与标称丰富度(er0)进行比较以确定相对丰富度(er/er0)。标称值基于车辆系统110生成附加声音之前的乘客舱声学。在其他实施方案中，车辆系统110基于这些声音质量分量的子集，即绝对或相对逆粗糙度(r
‑1)、尖锐度(s)、音调(t)和/或响度(n)，来确定丰富度。
[0036]
在步骤308处，车辆系统110将绝对丰富度值(或相对丰富度值)与预定丰富度阈值
进行比较，以确定马达声音是否未被丰富。
[0037]
在一个实施方案中，在步骤306
‑
308处，车辆系统110仅基于尖锐度(s)来确定马达声音是否未丰富。尖锐度是声音高频含量的量度，高频比例越大，声音“越尖锐”。尖锐度是最影响马达丰富度的因素。车辆系统110通过分析窄频带内的声音的频谱含量和中心频率来确定马达声音(motor)的尖锐度。
[0038]
车辆系统110使用acum标度来确定乘客舱128中的motor信号的尖锐度(s)。1acum是窄带噪声，其是在1k hz中心频率处具有60db电平的一个临界带宽。临界频带在bark标度中确定，bark标度是这样一种频率标度，其中相等的距离对应于在感知上相等的距离。车辆系统110基于特定响度n’来计算motor信号的尖锐度(s)，如等式3所示：
[0039][0040]
在其他实施方案中，车辆系统110可以使用其他心理声学上相似但在数值上不同的尖锐度配方。
[0041]
特定响度(n’)基于这样的假设，即响度的相对变化与强度的相对变化成比例。车辆系统110使用传声器126测量马达声音的响度(n)。响度对应于刺激的主观声音强度，并以宋为单位进行测量。一宋等于1
‑
khz音调的40db电平。然后，车辆系统基于激励(e)、测试音激励(e
tq
)和g指数中的与参考强度(e0)相对应的激励(sone
g
)来计算马达声音的特定响度(n’)，如等式4所示：
[0042][0043]
在其他实施方案中，车辆系统110可以使用其他心理声学上相似但在数值上不同的响度配方。
[0044]
车辆系统110基于绝对尖锐度(s)根据等式5来确定马达声音的绝对声音丰富度(er)：
[0045]
er＝e
‑
1.08*s
ꢀꢀꢀ
(5)
[0046]
在附加实施方案中，车辆系统110基于相对尖锐度(s/s0)根据等式6来确定相对声音丰富度(e
r
/er0)：
[0047][0048]
在步骤308处，车辆系统110将绝对丰富度值或相对丰富度值与预定丰富度阈值进行比较，以确定马达声音是否未被丰富。通常，这种基于尖锐度确定丰富度的方法对高频声音要比对低频声音更有效，因此，与带有产生相对较低频率的发动机声音的ice的常规车辆相比，由于高频牵引马达噪声，这种基于尖锐度的丰富度确定更适合于ev车辆或在ev模式下操作的hev。
[0049]
图7a示出了实施方案，其中车辆系统110将基于等式5中计算的绝对尖锐度的绝对丰富度值与由虚线710描绘的2.5s/accum的绝对阈值进行比较。图7a示出了在大约3.0秒之后超过阈值710的高转速下的基线状态尖锐度曲线702。
[0050]
在另一个实施方案中，在步骤306
‑
308处，车辆系统110仅基于逆粗糙度(r
‑1)来确
定马达声音是否未被丰富。粗糙度是由低于300hz的调制频率产生的振幅的相对快速变化产生的。车辆系统110基于asper标度来确定标称粗糙度值。相对粗糙度是通过分析低于300hz的音调的调制度和调制频率来确定的。确定1asper的粗糙度是在70hz处以60db调制的1khz音调。车辆系统110基于掩蔽深度(l)计算motor信号的粗糙度(r)，如等式7所示：
[0051][0052]
在其他实施方案中，车辆系统110可以使用其他心理声学上相似但在数值上不同的粗糙度配方。
[0053]
掩蔽深度(l)是时间掩蔽图案中的最大值和最小值之间的差值。车辆系统110基于绝对逆粗糙度(r
‑1)根据等式8来确定绝对声音丰富度(e
r
)：
[0054][0055]
在附加的实施方案中，车辆系统110基于相对逆粗糙度(r
‑1/r0‑1)根据等式9来确定马达声音的相对丰富度(er/er0)：
[0056][0057]
在步骤308处，车辆系统110将绝对丰富度值或相对丰富度值与预定丰富度阈值进行比较，以确定马达声音是否未被丰富。这种基于逆粗糙度确定丰富度的方法通常对低频声音比对高频声音更有效，因此，与产生高频马达啸叫声的ev车辆或在ev模式下操作的hev相比，这种基于逆粗糙度的丰富度确定更适合于具有产生低频声音的ice的常规车辆。
[0058]
在另一个实施方案中，在步骤306
‑
308处，车辆系统110基于马达声音的响度和音调来确定马达声音是否未被丰富。如上所述，响度对应于声音强度，并且响度影响粗糙度和尖锐度两者。车辆系统110使用传声器126以宋为单位测量响度。车辆系统110包括响度阈值，例如676宋，其对应于大约140db的听觉疼痛的阈值。音调是指声音的音质，并且也包括在马达丰富度等式中，但是影响最小。音调既不取决于临界频带率，也不取决于响度。但是，相对音调取决于以临界频带率扩展表达的带宽，使得它会随着临界频带率扩展的增加而减小。主观确定音调，因此车辆系统110包括指示马达声音的音调的预定数据。车辆系统110基于绝对音调(r)和绝对响度(n)根据等式10来确定绝对声音丰富度(e
r
)：
[0059][0060]
在附加的实施方案中，车辆系统10基于相对音调(t/t0)和相对响度(n/n0)根据等式11来确定马达声音的相对丰富度(er/er0)：
[0061][0062]
在步骤308处，车辆系统110将相对丰富度与预定丰富度阈值进行比较，以确定马达声音是否未被丰富。这种基于响度和音调确定丰富度的方法通常在宽频率范围内有效，且因此，它适用于电气化车辆(例如，hev和ev)以及具有ice的常规车辆两者。
[0063]
在一个实施方案中，车辆系统110采用平均律系统方法，并在步骤310处添加比测得的马达声音低一个、两个或多于两个八度的附加“泛音”。在音乐和电子产品中，八度是频
率之间的比率的对数单位，一个八度对应于频率的两倍或一半。因此，对于800hz的motor信号，低1个八度的次谐波将在400hz，并且低2个八度的次谐波将在200hz。以八度音间隔开的三个音调的存在可能仍然是谐波稀疏的声音特征符，并且车辆系统110可以生成附加频率以实现协和和丰富的声音特征符。
[0064]
在另一个实施方案中，在步骤302
‑
308处，车辆系统110分析马达声音的谐波稀疏性以确定它是否未被丰富。根据一个或多个实施方案，信号分析模块214(图2)包括峰值检测器。峰值检测器检测每个马达声音峰值的振幅。在各种实施方案中，可以使用传声器信号mic或用于另一类型的换能器的信号来完成该分析。因为电动马达的签名声音是单频率(正弦波)的声音，所以它们的自然声音没有被丰富。车辆系统110可以以0.5的频率比生成合成声音音调，其在频率上低一个八度，以减少稀疏性并增加丰富度。在实施方案中，以对应于已知的稳定或协和音程的频率比生成音调，例如，小三度、大三度、纯四度、纯五度、小六度、大六度或八度音阶，且因此车辆系统110确定马达声音是令人愉悦且丰富的。然而，在实施方案中，如果平均律比对应于已知的不稳定或不协和音程，例如，小二度、大二度、三全音、小七度或大七度，则车辆系统110确定马达声音令人不愉悦且未被丰富。
[0065]
在车辆系统110在步骤308处确定马达声音未被丰富之后，车辆系统110前进到步骤310，并生成motor信号的附加次谐波，以用附加的合成声音来掩蔽未被丰富的马达声音。例如，参考图7a
‑
图7c，在绝对丰富度曲线702超过阈值710之后，车辆系统110确定马达声音未被丰富，并生成附加的次谐波，如图7b中的较低丰富度曲线704所示。然后，在绝对丰富度曲线704超过阈值710之后，车辆系统110确定马达声音仍未被丰富，并生成附加的次谐波，如图7c中的较低丰富度曲线706所示。
[0066]
车辆系统110在稳态驾驶期间以及也在加速和减速期间利用方法300。在一个或多个实施方案中，车辆系统110使用声音定位算法，诸如在us 10,065,561中描述的声音定位算法，以将产生的声音沿马达啸叫的方向定位，从而增加了掩蔽效果。
[0067]
车辆乘员习惯了传统ice动力车辆的谐波丰富的声音体验。例如，除了较高的4、6、8和16阶外，4缸ice辐射基本2阶。在重型发动机负载下，还会产生振幅很大的2.5阶、4.5阶。因此，车辆乘员习惯了谐波丰富的发动机声音特征符，而不是ev马达啸叫声的单个音调。对于内燃发动机，阶次是发动机rpm与所产生的可听频率之间的比例关系。针对ev的模拟是，阶是电动牵引马达rpm与可听频率之间的比例关系。优势阶和较低阶之间的间距创建了由比率定义的间距或音程，并与音符之间的间距相对应。
[0068]
音程是指谐波系列音调之间的频率之间的间距。音程的间距可以分为全音和半音，以产生稳定或协和音调。图4a是音调之间的稳定或协和音程的音阶，包括小三度、大三度、纯四度、纯五度、小六度、大六度和八度音阶。图4b是音调之间的不稳定或不协和音程的音阶，包括小二度、大二度、三全音、小七度和大七度。传声器检测到的主要最高频率音调代表下主音或导音。从导音起，可以基于平均律比以较低的频率添加协和音程。
[0069]
唯一的纯音程是八度音阶。八度音阶可以在半音音阶上分为十二个等距的音符或半音，并且所有的半音听起来在频率或音高上都有相同的间距。如果在初始检测到的最高阶的相同谐波系内添加两个音符，则附加音调可以相互补充和增强，从而向人耳呈现协和音调。音符的实际频率并不重要，但它们如何相互比较(即谐波间距或音高比)却很重要。平均律方法基于二的十二次方根，它将八度分为十二个相等的音，如图5所列。
[0070]
正如可以组合音符的不同组合以创建令耳朵愉悦的音乐“和弦”一样，车辆系统110组合阶以创建在加速、减速或稳态驾驶期间实现谐波平衡的“和弦”，以创建掩蔽或平衡不想要或不愉悦的马达噪声的声音特征符。在音乐理论中，大和弦是具有主音符、大三度音和纯五度音的和弦。例如，如果车辆具有优势4阶，车辆系统110可以通过将测量的四阶声音的频率乘以1.2599的系数来添加大三度音符，如数字502所指示；并且车辆系统110可以通过将四阶频率乘以1.4983的系数来添加纯五度音符，如数字504所指示，诸入分别为5.0625阶或6阶，以创建c和弦。对于ev声音创建，与典型发动机阶相比，优势阶的频率要高得多。常见的发动机阶包括低于300hz的频率，而电动马达通常包括高于～1000hz的频率。在实施方案中，仅合成低频阶。在实施方案中，基于图5中详述的频率比，合成较低的合成阶以创建协和音程，诸如图4a中列出的一个音程。
[0071]
需要注意，以上指定的频率比是平均律调谐音程的精确音符。音乐中还存在其他调谐音程，诸如合理调谐音程。这些调谐音程之间的差值是多达九或十音分或更多(其中音分为半音的1/100)，这表明围绕这些确切频率比的频率的一些余量仍然导致协和、和谐的音程。因此，有用的实施方案不限于这些确切的频率比。
[0072]
图6
‑
图9示出了用于掩蔽高频马达噪声或丰富未被丰富的马达声音的方法的影响的示例。图6a是包括多根曲线的曲线图600，示出了在车辆加速事件期间由车辆系统110在步骤304处估计的马达120的自然谐波。马达声音包括对应于96倍于马达轴转速的优势96阶602，以及低基本阶：24阶、16阶和8阶，分别由数字604、606和608表示。如图6a所示，优势96阶602在频率上比较低基本阶高得多。
[0073]
图7a
‑
图7c和图9示出了车辆系统110基于尖锐度确定丰富度的示例。图7a是包括曲线702的曲线图700，其示出了由车辆系统110确定的马达声音随时间推移的自然尖锐度。如图7a所示，尖锐度在大约5.5秒内从大约0.25acum增加到大约3.5acum。
[0074]
图9是包括曲线902的曲线图900，示出了由车辆系统110确定的马达声音的相对丰富度。曲线图900包括在y轴上的相对丰富度(er/er0)和在x轴上的相对尖锐度(s/s0)，用于基于尖锐度的丰富度确定。曲线902表示使用等式6计算的相对丰富度，并且虚线904表示预定丰富度阈值。曲线图700上的表示时间t0的时间t0是车辆系统110确定尖锐度(即，s0)的第一点。t0处的相对尖锐度等于1，因为绝对尖锐度(s)等于标称尖锐度(s0)。车辆系统110确定在t0处的相对丰富度(p/p0)小于阈值904，然后合成附加的马达声音。
[0075]
参考图5和图6b，车辆系统110生成附加的合成的马达声音(sms)或谐波，其频率低于曲线图600’(图6b)中示出的自然马达声音。车辆系统110通过将优势阶602除以1.1225的系数生成频率较低的大二度阶612(图6b)，如由图5中的数字506所指示。车辆系统110通过将优势阶602除以1.4983的系数来生成4.5阶614，如数字504所指示。
[0076]
参考图7b和图9，车辆系统110将自然马达声音组合合成的马达声音与预定数据进行比较，以确定其是否仍未被丰富。图7b是另一曲线图700’，其包括曲线704，该曲线704示出了由车辆系统110确定的马达声音组合合成的马达声音的尖锐度。如图7b所示，尖锐度704在大约5.5秒内从大约0.0.3acum增加到大约2.9acum，这小于图7a中的曲线702的最大尖锐度。参考图9，车辆系统110确定曲线图600’(图6b)和曲线图700’(图7b)中所示的马达声音的相对丰富度，其在丰富度曲线902上由时间t1引用。尽管从时间t0到时间t1的丰富度有所提高，但车辆系统110确定相对丰富度仍小于阈值904，且因此仍未被丰富。然后，车辆
系统110合成附加马达声音。
[0077]
参考图5和图6c，车辆系统110生成附加的合成的马达声音(sms)或谐波，其频率低于曲线图600”(图6c)中示出的自然马达声音。车辆系统110通过将优势阶602除以1.2599的系数生成大三度阶622，如由图5中的数字502所指示。车辆系统110还通过将优势阶602除以1.4983的系数来生成纯5度阶624，如数字504所指示。
[0078]
参考图7c和图9，车辆系统110将自然马达声音组合合成的马达声音与预定数据进行比较，以确定其是否仍未被丰富。图7c是另一曲线图700”，其包括曲线706，该曲线706示出了由车辆系统110确定的马达声音组合合成的马达声音的尖锐度。如图7c所示，曲线706的尖锐度在大约5.5秒内从大约0.0.3acum增加到大约2.5acum，这小于图7b中的曲线704的最大尖锐度。
[0079]
参考图9，车辆系统110确定图6c和图8c中所示的马达声音的相对丰富度，其在丰富度曲线902上由时间t2引用。车辆系统110确定相对丰富度大于阈值904，即没有未被丰富(或丰富的)，这在步骤308处导致否定确定，且因此，车辆系统110不会生成附加的马达声音谐波，而是返回步骤302。
[0080]
在其他实施方案中，车辆系统110基于逆粗糙度来确定丰富度。图8a
‑
图8c和图9示出了车辆系统110基于逆粗糙度确定丰富度的示例。图8a是包括曲线802的曲线图800，其示出了由车辆系统110确定的马达声音的自然粗糙度。如曲线图800(图8a)所示，粗糙度在大约5.5秒内从大约0.00asper增加到大约0.10asper。
[0081]
图9是由车辆系统110确定的马达声音的相对丰富度的曲线图900。曲线图900在y轴上包括相对丰富度(er/er0)，并且现在，对于该实施方案，图9的x轴对应于相对逆粗糙度(r
‑1/r0‑1)。曲线902现在表示使用等式9计算的相对丰富度，并且虚线904表示预定丰富度阈值。曲线图800上的表示时间t0的时间t0是车辆系统110确定逆粗糙度(即，r0‑1)的第一点。t0处的相对逆粗糙度等于1，因为绝对逆粗糙度(r
‑1)等于标称逆粗糙度(r0‑1)。车辆系统110确定在t0处的丰富度小于阈值904，然后合成附加的马达声音。
[0082]
参考图5和图6b，车辆系统110生成附加的马达谐波，其频率低于自然马达声音。车辆系统110通过将优势阶602除以1.1225的系数生成大二度阶612(图6b)，如由图5中的数字506所指示。车辆系统110通过将优势阶602除以1.4983的系数来生成4.5阶614，如数字504所指示。
[0083]
参考图8b和图9，车辆系统110将自然马达声音组合合成的马达声音与预定数据进行比较，以确定其是否仍未被丰富。图8b是另一曲线图800’，其包括曲线804，该曲线804示出了由车辆系统110确定的自然马达声音组合合成的马达声音的粗糙度。如图8b所示，粗糙度曲线804从大约0.00asper增加到大约0.29asper，其大于图8a中的曲线802的最大粗糙度。
[0084]
参考图9，车辆系统110确定图6b和图8b中所示的马达声音的相对丰富度，其在丰富度曲线902上由时间t1引用。尽管从t0到t1的丰富度有所提高，但车辆系统110确定相对丰富度仍小于阈值904，且因此仍未被丰富。然后，车辆系统110合成附加马达声音。
[0085]
参考图5和图6c，车辆系统110生成附加的马达谐波，其频率低于自然马达声音。车辆系统110通过将优势阶602除以1.2599的系数来生成大三度阶622，如数字502所指示。车辆系统110通过将优势阶602除以1.4983的系数来生成纯五度阶624，如数字512所指示。
[0086]
参考图8c和图9，车辆系统110将自然马达声音组合合成的马达声音与预定数据进行比较，以确定其是否仍未被丰富(或丰富的)。图8c是另一曲线图800”，其包括曲线806，该曲线806示出了由车辆系统110确定的自然马达声音组合合成的马达声音的粗糙度。如图8c所示，粗糙度806在大约5.5秒内从大约0.00asper增加到大约0.28asper，其类似于图8a中的曲线802的最大粗糙度。
[0087]
参考图9，车辆系统110确定图6c和图8c中所示的马达声音的相对丰富度，其在丰富度曲线902上由时间t2引用。车辆系统110确定相对丰富度现在大于阈值904，即没有未被丰富(或丰富的)，这在步骤308处导致否定确定，且因此，车辆系统110不会生成附加的马达声音谐波，而是返回步骤302。
[0088]
在另一个实施方案中，车辆系统110使用毕达哥拉斯调谐方法(未示出)来基于纯五度的音程来添加附加阶。纯音程是在谐波系中找到的音程，具有非常简单的频率比。纯五度将具有3:2的频率比。
[0089]
在另一个实施方案中，车辆系统110使用平均律制方法(未示出)来添加附加阶。为了创建丰富的音程，车辆系统110使用由大音程和小音程组成的纯大三度。全音被认为恰好是纯大三度的一半，并且半音则恰好是全音的一半。
[0090]
虽然在上文描述了示例性实施方案，但是并不意图这些实施方案描述所有可能的形式。相反，本说明书中使用的词语是描述词语，而不是限制词语，并且应理解在不脱离本公开的精神和范围的情况下可以做出各种变化。另外，可对各种实施的实施方案的特征进行组合以形成其他实施方案。
[0091]
另外地，任何装置权利要求中所列举的部件和/或元件可按多种排列进行组装或以其他方式可操作地配置，并且因此不限于权利要求中所列举的特定配置。可在时域或频域中进行功能上等效的处理步骤。因此，虽然未针对附图中的每个信号处理框进行明确陈述，但信号处理可在时域、频域或它们的组合中发生。另外，虽然使用在处理器中执行的数字信号处理的典型术语阐释各个处理步骤，但在不脱离本公开的范围的情况下，可使用模拟信号处理来执行等效的步骤。上文已经关于特定实施方案描述了益处、优点和问题解决方案。然而，任何益处、优点、问题解决方案或可致使任何特定益处、优点或解决方案出现或变得更为明显的任何要素都不应被理解为是任何或所有权利要求的关键、必需或必要的特征或组成部分。