【成果概览】 车内声场分区控制算法研究综述

近日，上海工程技术大学NVH团队与申达科技股份有限公司团队合作，在国内EI学术期刊《汽车工程》（Automotive Engineering）上发表了题为《车内声场分区控制算法研究综述》的论文。文章综述了车内声场分区控制算法及其应用的研究进展，分析了声场分区技术的理论基础、算法原理、应用实例和发展趋势，探讨了当前该技术面临的挑战及解决方法，旨在为提升汽车车内声学体验提供研究参考。

文章链接：https://www.qichegongcheng.com/CN/Y2025/V47/I1/1

1. 内容摘要

在汽车智能化进程中，车内声场分区控制技术在提升用户座舱的声学体验方面起着重要作用。本文对车内声场分区控制算法及应用进行了全面综述。首先介绍了该技术的提出背景和理论基础；然后深入分析了各类声场分区控制算法的发展脉络、控制原理及算法特点；最后基于现有研究进展，展望了声场分区控制技术在提高重放精度、算法鲁棒性以及声场均匀分布等方面的发展潜力，并探讨了限制该技术在车内广泛应用的一系列问题及解决方法。本综述旨在为车内声场分区控制的进一步研究提供参考，进而推动该技术在汽车领域的广泛应用。

2. 声场分区基础理论

声场分区控制技术的核心是通过算法和DSP处理音频信号，使扬声器阵列发出的声波在目标区域内实现特定的干涉，从而将空间内的声场进行区域化管理，达到声场分区控制的目的。图1中，两个区域分别表示明区（Bright Zone，BZ）和暗区（Dark Zone，DZ）。明区是需要重现目标音频信号的区域，暗区是不需要重现目标音频信号的区域。

图1　声场分区技术的基本框架图

声场分区控制的关键在于求解扬声器的输入权向量，以使得明区的重建声压尽可能大，而暗区的重建声压尽可能小。为了更好地评价声场分区控制方法的效果，通常使用声学对比度和归一化再现误差两个指标对声场分区控制效果进行评价。其中，声学对比度表示明暗区之间声能比的对数值，是衡量声场分区控制效果的重要指标，归一化再现误差用来评估明区中再现声场的准确度，通过测量所得到的明区控制点信号与明区所期望的控制点信号之间的差值获得。

3. 声场分区控制方法 

声场分区控制方法主要分为频域和时域两大类，每种方法通过不同的策略实现明区和暗区的声场控制，以满足车内不同区域的音频需求。

在频域中，声场分区控制算法主要分为 3 种。第 1 种是旨在再现目标区域声压的算法，例如压力匹配。该方法通过最小化目标区域内的声压误差，使明区的声场尽可能接近期望值。其核心是调整扬声器的输入信号，以最小化目标区域的声压与期望声压之间的差异。这种方法在明区的声场重建效果较好，但在暗区的声压抑制能力有限，导致明暗区之间的声学对比度较低。第2种是控制目标区域声能量的算法，如声学对比度最大化和能量差最大化，通过研究适当的控制算法，控制现有扬声器阵列中每个扬声器的输出，将声能量集中在明区，同时在暗区尽可能抑制声能量，以实现声场分区。第 3 种方法是上述两种算法的结合，通过引入权重因子，在最大化声学对比度和最小化明区声场重建误差之间进行平衡，以获得最优解。

图2 不同控制算法效果对比

时域声场分区控制方法通过优化扬声器阵列的数字滤波器系数，直接在时域内实现声场分区。其中，宽频带声学对比度控制法通过直接在时域内优化滤波器系数，最大化明区与暗区的声学对比度。该方法将声学对比度最大化问题转化为一个时域数字滤波问题，通过计算每个扬声器所需的数字滤波器系数来实现声场分区。这类方法适用于复杂的音频场景，通过引入不同的约束条件，如频率响应变动、响应差异、响应趋势估计和空间均匀性约束，进一步优化了频率响应的均匀性和声场的均匀性。虽然这些方法在计算复杂度上较高，但能够提供更好的声学性能和用户体验。在实际应用中，可以根据具体需求选择合适的时域声场分区控制方法，以实现最佳的声场分区效果。

图3 不同控制算法效果对比

4. 声场分区应用实例

声场分区技术在多个实际应用场景中得到了广泛探索和应用，主要集中在飞机座椅、汽车头枕扬声器、车内多区域声场控制以及车顶扬声器阵列等方面。在飞机座椅应用中，通过在头枕上安装紧密间隔的扬声器阵列，并利用麦克风定义明区和暗区，实现了个性化音频控制，但在高频段由于声波干扰导致暗区只能实现局部衰减。在汽车领域，智己汽车的LS7车型通过8个头枕扬声器实现了独立声区控制，提供全车共享、头枕专享和智能选区三种模式，为乘客提供了个性化的音频体验，但需要考虑扬声器的尺寸和隐藏式设计以提高舒适度。此外，车内多区域声场分区应用通过汽车扬声器阵列和头枕扬声器阵列分别控制低频和高频，实现了较好的声学对比度，但在后排座椅区域的对比度表现不佳，需要进一步优化。车顶扬声器阵列的应用则通过在车顶安装8个独立源的阵列，拓展了音频带宽，实现了更好的音频控制，尤其在200~1000 Hz频段表现优异，但在更高频率上需要优化扬声器的安装位置以提升性能。这些应用实例展示了声场分区技术在提供个性化音频体验和声学隔离方面的潜力，同时也暴露出一些挑战，如高频干扰、明暗区对比度不足、扬声器布置和数量对系统性能的影响，以及自适应系统的鲁棒性问题。

图4 车内扬声器和传声器布置图

5. 发展趋势展望

车内声场分区控制技术正朝着智能化、高效化和实用化的方向发展。未来，智能算法与传统声场控制算法的深度融合将显著提升系统的适应性和控制精度，使其能够更智能地应对复杂的车内声学环境。同时，通过控制波场而非仅依赖离散点控制，有望实现更均匀的声压分布，提高声场分区的稳定性和一致性。此外，研究将探索利用扬声器阵列创建多个独立音区，以满足车内不同乘客的多样化音频需求。提高算法的鲁棒性，使其在复杂多变的声学环境中保持高效性能，也是未来研究的重点。最后，为了推动该技术在更多车型中的普及，降低成本和提升系统兼容性将成为亟待解决的关键问题。这些发展趋势将共同推动车内声场分区控制技术的进步，为用户提供更加个性化、高质量的音频体验。

6. 结论

声场分区技术作为声学控制领域的重要分支，有着广泛的应用前景。本文在相关文献的基础上，简述了声场分区控制技术的研究进展，阐述了该技术在推动声场控制研究方面的背景和重要性；对声场分区技术的原理和算法进行了分类和归纳；根据实际应用需求，对未来的发展趋势进行了分析和研判。总体而言，未来车内声场分区研究的发展方向将注重提高系统的适应性和智能化水平，以应对科技和产业的迅猛发展，为实际车内应用提供更为可靠和高效的解决方案。

7. 致谢

本文得到国家自然科学基金项目（No.52172371）、上海市优秀学术带头人项目（No. 21XD1401100）、上海市新能源汽车振动噪声评价与控制专业技术服务平台基金资助项目（No. 18DZ2295900）资助。