乘员舱气动噪声声品质预测方法、系统、装置及存储介质

本发明公开了乘员舱气动噪声声品质预测方法、系统、装置及存储介质，包括：获取不同行车场景下的气动噪声信号，并通过数值模拟生成气动噪声信号对应的车窗表面的平均声压级频谱；根据气动噪声信号提取对应的心理声学参数，并对气动噪声信号进行量化打分，得到对应的声品质评价值；根据平均声压级频谱、心理声学参数以及声品质评价值生成训练样本，根据训练样本对基于改进鲸鱼优化算法预先优化好的BP神经网络进行训练，得到气动噪声声品质预测模型；根据气动噪声声品质预测模型对目标车辆乘员舱进行气动噪声声品质预测。本发明提高了乘员舱气动噪声声品质预测的准确性和稳定性，可应用于人工智能技术领域。