汽车工业快速发展和普通乘用车普及,人们对于汽车的NVH(Noise、Vibration、Harshness)水平越来越重视,这也引起了国内外学者和汽车制造厂商的关注。人们对汽车噪声的心理感受更趋于认同,在这种情况下,传统的客观评价指标——A计权声压级已经远远不能满足这种心理评价要求。而对车辆噪声影响颇大的排气噪声,其声品质不仅可以反应车辆的噪声水平,还反映了人耳对噪声的主观感受。因此,研究车辆排气噪声声品质具有十分重要的意义。本文采用现场采集的方法,测量在车辆启动工况下的排气噪声,并按照主观评价中参考等级评分法的要求对噪声样本进行预处理,并建立了噪声样本数据库。根据ISO标准和Zwicker计算方法计算传统心理声学参量(响度、尖锐度、粗糙度和抖动强度等)的数值;同时利用解析小波理论对噪声样本在各个频带上进行小波分解,并计算每个频带上的能量特征值。并采用多元线性回归理论和最小二乘支持向量机理论,建立了车辆排气噪声声品质评价模型,以传统心理声学参数和能量特征值为模型的输入,得到模型的输出——排气噪声主观评价结果。模型结果分析表明:无论传统心理声学参量还是各个频带的能量特征值均与车辆排气噪声声品质主观评价结果有较好的相关性,能够作为分析排气噪声声品质的客观参量。利用解析小波分解得到的各个频带上的能量特征值作为客观参量,基于最小二乘支持向量机建立的声品质模型预测准确度最高,能够很好的将误差控制在10%以内。可见,这种方法用于分析研究排气噪声声品质是有效的,可以用来对车辆排气噪声声品质进行预测研究。对汽车NVH研究和控制环境噪声有一定的指导意义。