| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外声品质研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 国内外声品质主观评价的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 国内外声品质分析控制技术的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 国内外电动车车外行人警示系统（VSP）发展现状 | 第13-15页 |
| 1.4 论文的主要研究内容 | 第15-17页 |
| 第2章 电动轿车警示音的设计合成 | 第17-33页 |
| 2.1 语音合成技术的基本原理 | 第17-21页 |
| 2.1.1 语音合成技术的三种方法 | 第17-18页 |
| 2.1.2 语音信号的特征分析 | 第18-21页 |
| 2.2 车外声音样本的采集 | 第21页 |
| 2.3 电动轿车警示音的设计合成 | 第21-32页 |
| 2.3.1 频段内声音信号的提取 | 第22-24页 |
| 2.3.2 声音信号的合成 | 第24-32页 |
| 2.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 警示音声品质评价模型和评价试验 | 第33-49页 |
| 3.1 人耳听觉系统特性 | 第33-36页 |
| 3.1.1 听阈和痛阈 | 第34页 |
| 3.1.2 听觉掩蔽效应 | 第34-35页 |
| 3.1.3 听觉特征频带 | 第35-36页 |
| 3.2 声品质客观心理声学参数计算模型 | 第36-39页 |
| 3.2.1 A计权声压级 | 第36-37页 |
| 3.2.2 响度与抖动度 | 第37-38页 |
| 3.2.3 尖锐度与粗糙度 | 第38页 |
| 3.2.4 语言清晰度 | 第38-39页 |
| 3.3 主观评价流程及方法 | 第39-42页 |
| 3.3.1 主观评价流程 | 第39-40页 |
| 3.3.2 主观评价方法 | 第40-42页 |
| 3.4 警示音声品质主观评价试验 | 第42-47页 |
| 3.4.1 主观评价试验 | 第42-43页 |
| 3.4.2 主观评价数据检验 | 第43-44页 |
| 3.4.3 主客观评价结果 | 第44-47页 |
| 3.5 本章小结 | 第47-49页 |
| 第4章 警示音声品质主观评价客观量化模型 | 第49-67页 |
| 4.1 BP神经网络 | 第49-53页 |
| 4.1.1 BP神经网络结构 | 第49-51页 |
| 4.1.2 BP神经网络算法 | 第51-53页 |
| 4.2 BP神经网络优化 | 第53-58页 |
| 4.2.1 遗传算法（GA） | 第53-54页 |
| 4.2.2 模拟退火算法（SA） | 第54-56页 |
| 4.2.3 SAGA-BP神经网络 | 第56-58页 |
| 4.3 SAGA-BP神经网络警示音声品质评价模型的建立 | 第58-64页 |
| 4.3.1 确定网络拓扑结构 | 第58-59页 |
| 4.3.2 SAGA-BP神经网络参数设定 | 第59-60页 |
| 4.3.3 模型训练结果与对比 | 第60-64页 |
| 4.4 客观参量权重分析及模型重建 | 第64-66页 |
| 4.4.1 权重分析 | 第64-65页 |
| 4.4.2 模型重建 | 第65-66页 |
| 4.5 本章小结 | 第66-67页 |
| 第5章 电动轿车警示音控制系统设计及实车试验 | 第67-81页 |
| 5.1 电动轿车警示音控制系统的总体方案设计 | 第67-69页 |
| 5.1.1 电动轿车警示音控制系统工作原理 | 第67-68页 |
| 5.1.2 电动轿车警示音控制系统总体组成 | 第68-69页 |
| 5.2 电动轿车警示音控制系统硬件设计 | 第69-75页 |
| 5.2.1 系统主控制器设计 | 第69-71页 |
| 5.2.2 电源电路和CAN总线模块设计 | 第71-72页 |
| 5.2.4 背景噪声检测电路和外扩存储单元设计 | 第72-73页 |
| 5.2.6 DAC转换和音频功放电路设计 | 第73-75页 |
| 5.3 电动轿车警示音控制系统软件设计 | 第75-78页 |
| 5.3.1 CCS软件开发环境 | 第75-76页 |
| 5.3.2 软件架构 | 第76页 |
| 5.3.3 初始化子程序 | 第76-77页 |
| 5.3.4 警示音文件的读取 | 第77页 |
| 5.3.5 警示音播放函数 | 第77-78页 |
| 5.4 电动轿车警示音系统实车试验 | 第78-79页 |
| 5.5 本章小结 | 第79-81页 |
| 第6章 全文总结与展望 | 第81-83页 |
| 6.1 全文总结 | 第81-82页 |
| 6.2 展望 | 第82-83页 |
| 参考文献 | 第83-89页 |
| 致谢 | 第89页 |