随着高速列车运行速度的不断提高,车内噪声问题越发突显。改善车内声场环境,提高乘坐舒适性,已经成为轨道交通的重要发展方向。车厢语言清晰度,作为评价车内声场品质的重要指标之一,有必要对此开展深入研究。本文基于声线跟踪-统计能量分析（RTM-SEA）混合法建立隧道内高铁车厢车内语言清晰度预测模型,对高铁车厢车内语言清晰度相关参数进行仿真分析,并基于该模型,借助心理声学相关参数进一步进行预测及验证。本文的主要研究内容有:首先,在VA one中基于RTM-SEA混合法建立隔声模型,并通过混响室隔声试验对其进行理论验证,从而保证基于RTM-SEA建立的高铁车厢模型能够准确快速地预测。其次,在上述验证的基础上,建立隧道内高铁车厢车内语言清晰度预测模型,对各个不同的区域划分相对应的车内子系统,对车体表面整体划分FE面;计算车体表面结构脉动压力,并使用脉动压力数据进行波数-频谱分析,得出车体SEA子系统结构的一般表面压力数据;基于等效理论,对侧墙、顶板、地板和端墙等车体关键结构进行模型等效;另外对上述结构进行模态试验与振动声辐射试验,用以获取模态密度、阻尼损耗因子以及耦合损耗因子,进而将以上参数作为输入在模型中进行定义。以高速列车在350km/h运行工况下的车外实测声激励数据为输入进行计算,并将高铁车厢车内声压级及语言清晰度指数（SII）预测结果与运行情况下车内实测数据进行对比,初步验证模型的正确性。接着,借助上述预测模型,将运行情况下高铁车厢内广播系统对车内语言清晰度的影响进行预测分析,并分别通过语言传输指数（STI）、快速语言传输指数（RASTI）和混响时间(T30)对不同声源数目、位置及乘客坐姿与站姿获得的语言清晰度效果展开研究及分析。发现站姿状态下语言清晰度效果比坐姿更好,并通过男女声对比,得出女声更适合用来语音播报的结论。最后,针对传统A计权声压级标准在考察车内噪声与语言清晰度效果上的不足,提出心理声学参数,并对车内前中后三处不同位置的响度和尖锐度参数进行分析评价。同时,将VA one模型结合Matlab编程计算与线路实际运行实验结果进行对比验证,进一步确保预测模型的正确性。本文提出的基于声线跟踪-统计能量（RTM-SEA）混合法的隧道内高铁车厢车内语言清晰度预测模型,能够有效预测包括语言清晰度、响度、尖锐度在内声场参数,具有工程实用价值。