传统声品质评价依赖主观听感和专家评分，耗时且缺乏一致性。该技术通过采集车内外声信号并转换为语谱图或Mel频率图，使用卷积神经网络（CNN）、Transformer等模型进行特征提取和回归预测。结合主观评分数据训练模型，实现自动、可重复的主观声品质打分系统。适用于声品质优化设计、材料选型建议及产品声学性能排序等任务，广泛用于电动车、豪华车型开发中。
