Electric vehicles emit less noise at low speeds compared to internal combustion engine vehicles. Thus, auditory cues necessary for other road users to detect an approaching electric vehicle is less than for internal combustion engine vehicles. Consequently, warning sounds are emitted from electric vehicles to maintain the same level of auditory cues. It is of great interest to maximize the detectability of these warning sounds while keeping the perceived annoyance as low as possible. The current procedure for determining detectability of sounds is to conduct experiments and listening tests which are very comprehensive procedures. In this project it is investigated if a computational partial loudness model can be used for predicting detectability as it would improve the warning sound design/test process. A partial loudness model has been implemented in MATLAB and different listening tests have been carried out to obtain subjective detectability and perceived annoyance data for different warning sounds in different noise conditions. Using the implemented model on the experiment data it was shown that the model performed well on stationary sounds and performed well across noise conditions. A detection threshold of 27 phon was obtained for stationary warning sounds. However, the partial loudness model could not appropriately predict neither detectability nor perceived annoyance across all tested warning sounds and noise stimuli. Improvements specifically concerning modelling the temporal effects should be made before the partial loudness model can be used as a universal model for predicting detectability for all sound/noise stimuli. Furthermore, it should be investigated how other sound quality metrics correlate with perceived annoyance in order to make a universal annoyance metric specifically made for EV warning sounds.
전기자동차는 내연기관자동차에 비해 낮은 속도에서 적은 소음을 발생시킨다. 따라서 보행자들이 다가오는 전기자동차를 인식하게 해줄 청각신호가 내연기관자동차에 비해 작다. 결과적으로 전기자동차로부터 같은 수준의 청각신호를 주기 위해 자동차 경고음을 발생시키게 된다. 이 자동차 경고음이 보행자에게 더욱 잘 인지되게 하면서도 동시에 보행자가 느끼는 불쾌감을 최대한 줄이는 것이 중요하다. 현재까지의 연구로 이러한 경고음의 인지성을 확인하기 위한 방법으로는 실험을 수행하여 청음평가를 하는 방법이 있는데, 이는 매우 방대하다는 단점이 있다. 본 연구에서는 계산 가능한 부분 라우드니스 모델(partial loudness model)을 이용하여 경고음의 인지성을 예측하고, 예측된 인지성으로 자동차 경고음을 디자인하고 평가하는 과정을 향상시킬 수 있을 것인지에 대한 연구를 수행하였다. 부분 라우드니스 모델은 MATLAB 프로그램을 이용하여 실행되었으며, 다른 소음환경에서 발생하는 여러 종류의 경고음에 대한 주관적인 인지성과 불쾌감 데이터를 얻기 위해 여러 번의 청음테스트가 실행되었다. 실험 데이터에 적용된 부분 라우드니스 모델을 사용한 결과, 이러한 모델이 정상음 상태의 경고음에 대해서는 여러 소음환경에 관계없이 잘 실행되는 것을 볼 수 있었고, 이때의 정상음 상태의 경고음의 인지 한계점은 27phon 이라는 결과를 얻을 수 있었다. 하지만 다른 종류의 경고음에 대해서는 인지성뿐만 아니라 불쾌감에 대해서도 적절하게 예측하지 못했다. 부분 라우드니스 모델이 보편적인 모델로서 모든 소리/소음 자극에 대한 인지성을 예측하기 위해서는 그 전에 시간에 대한 변화가 고려되도록 모델을 발전시켜야 한다. 또한, 전기 자동차 경고음에 대한 보편적인 불쾌감 행렬을 만들기 위해서는 다른 음질 행렬이 불쾌감과 어떠한 상관관계에 있는지에 대해서도 연구되어야 한다.
