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Vol.57 No.3

カテゴリ	論文
カテゴリ（英）	Paper 翻訳
著者	1) 菅沼真一, 2) 長江新平, 3) 戸井武司
著者（英）	1) Shinichi Suganuma, 2) Shimpei Nagae, 3) Takeshi Toi
勤務先	1) 中央大学大学院・日産自動車株式会社, 2) 日産自動車株式会社, 3) 中央大学
抄録	運転時のエンジン音主観評価と同時に車室内音および車両情報を取得し，機械学習を用いてエンジン音認知構造を分析した．車室内音を説明変数とした推定精度57 %に対し，エンジン回転速度／ドライブシャフトトルク／車速の追加により推定精度は67 %に向上し，車室内音に加え車両情報の主観評価への寄与が示唆された．
抄録（英）	In hybrid vehicles, the acoustic contrast between engine-off and engine-on states increases annoyance from engine noise. This study analyzes the cognitive structure of engine noise perception using synchronized in-cabin sound and vehicle signals under real driving conditions. A random forest classifier using five psychoacoustic metrics achieved 57% accuracy in predicting subjective ratings, while a model using only vehicle parameters (engine speed, driveshaft torque, and vehicle speed) achieved 65%. Integrating psychoacoustic metrics and vehicle parameters slightly improved accuracy to 67%, comparable to the vehicle-parameter-only model. These results indicate that engine noise perception is influenced by vehicle state and driving intent. 翻訳

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例）X AND Y OR Z → X AND (Y OR Z)

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