CN111583898B - 一种空间环境多方位选择性降噪***及方法 - Google Patents

一种空间环境多方位选择性降噪***及方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种空间环境多方位选择性降噪***及方法，包括噪音检测模块、噪音处理模块、中央控制***、人声剔除模块和降噪模块，所述噪音检测模块用于对环境中的噪音进行检测，所述噪音处理模块用于对噪音检测模块所检测的噪音进行处理，所述中央控制***用于对整个多点降噪***进行控制，所述人声剔除模块用于对噪音检测模块所检测的噪音中的人声进行识别并剔除，所述降噪模块用于对噪音检测模块所检测的噪音进行降噪。本发明科学合理，使用安全方便，避免了需要针对每一个噪音信号进行降噪处理的操作，减少了针对多个噪音信号进行逐个降噪的步骤，使得多点降噪***实现对噪音信号的有区别降噪，使得多点降噪***更加的智能化、人性化。

Description

一种空间环境多方位选择性降噪***及方法
技术领域
本发明涉及降噪技术领域，具体是一种空间环境多方位选择性降噪***及方法。
背景技术
噪音是由物体产生不规则运动时所发出的声音，噪音会严重影响人们的工作和生活，严重情况下还会危害人们的身体健康和生命安全，而目前对于噪音的阻挡和抵消采用主动降噪和被动降噪的方式，主动降噪就是通过降噪***产生与外界噪音相等的反向声波，将噪音中和，从而实现降噪的效果，被动降噪主要通过隔音材料来阻挡外界噪声，现有的噪音主动降噪***在使用时存在以下问题：
1、现有的对于噪音的降噪处理方式，多采用一对一的降噪，当空间中同时存在多个噪音时，需要花费较多的资源和成本进行降噪处理，并且，多个降噪信号之间相互独立，相互之间存在一定的影响，影响降噪效果；
2、现有的多点降噪***，在对空间噪音进行降噪时，也会对人声进行削弱，影响人们的正常沟通和交流；
所以，人们急需一种一种空间环境多方位选择性降噪***及方法来实现上述问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种空间环境多方位选择性降噪***及方法，以解决现有技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种空间环境多方位选择性降噪***，该多点降噪***包括噪音检测模块、噪音处理模块、中央控制***、人声剔除模块和降噪模块；
所述噪音检测模块用于对环境中的噪音进行检测，所述噪音检测模块为声音传感器，检测到的噪音信号会导致其内部电容变化，产生微小电压，实现对噪音信号的检测，所述噪音处理模块用于对噪音检测模块所检测的噪音进行处理，使得可以对检测的噪音信号进行后续的分析，使得可以实现对噪音信号的渐变型降噪，避免了降噪信号之间的相互影响，所述中央控制***用于对多方位选择性降噪***进行控制，根据历史大数据和噪音信号分析数据实现对噪音信号类型的判断，所述人声剔除模块用于对噪音检测模块所检测的噪音中的人声进行识别并剔除，避免了多点降噪***对人交谈的声音信号造成影响，例如：开会交谈、中远距离交谈等，多点降噪***会削弱交谈的频率，进而影响正常的交谈，所述降噪模块用于对噪音检测模块所检测的噪音进行降噪，实现对噪音信号的消除，减少了不必要的噪音信号对人们的正常工作和生活造成影响。
根据上述技术方案，所述噪音处理模块包括频率计算单元、标签添加单元、噪音排序单元和噪音提取单元；
所述频率计算单元用于对噪音检测模块所检测的噪音信号的频率进行计算，声音传感器所产生的微小电压被转化成0-5V的电压，经过A/D转换被数据采集器接收，并传输至计算机对噪音信号的频率进行计算，计算过程属于现有技术，因此，再次不做过多赘述，所述标签添加单元用于对噪音检测模块所检测的噪音信号添加唯一的标签，便于后续根据标签对噪音信号进行处理，避免出现错乱的现象，所述噪音排序单元根据频率计算单元对噪音信号的计算结果对噪音信号进行排序，采用降序的方式进行排序，将频率最高的噪音信号排列在第一位，将频率最低的噪音信号排列在最后一位，便于后期对于噪音信号的提取，所述噪音提取单元用于对频率最高的噪音信号进行提取，使得可以优先对频率最高的噪音信号进行降噪处理，使得对频率较低的噪音信号实现部分抵消，一方面，可以实现在降噪的过程顺带对较低频率的噪音信号进行降噪处理，另一方面，避免了降噪信号之间的相互影响。
根据上述技术方案，所述人声剔除模块包括计时统计单元、噪音分析单元、噪音剔除单元和存储数据库；
所述计时统计单元用于计量噪音信号的持续时长，作为判断人声噪音信号的标准之一，因为人在交谈的过程中，说话声音不连续，将噪音信号的持续时长作为判断标准之一，具有可行性，所述噪音分析单元用于根据计时统计单元的统计数据和频率计算单元的计算数据对噪音信号的进行分析，所述中央控制***根据噪音分析单元的分析结果和存储数据库中的存储数据对噪音信号是否为人声噪音信号进行判断，所述噪音剔除单元用于将中央控制***判断的人声噪音信号从噪音检测模块所检测的噪音信号中剔除，避免后期进行降噪时，对人声噪音信号进行削弱，影响人们的正常交谈，所述存储数据库用于对剔除的人声噪音信号数据进行存储，便于后期的调用和比对。
根据上述技术方案，所述降噪模块包括降噪电路和降噪扬声器；
所述降噪电路用于根据噪音信号的频率，产生与噪音信号振幅相同，相位相反的电信号，实现对噪音信号的抵消，所述降噪扬声器用于将降噪电路产生的电信号转化成声波，对噪音信号实行降噪处理；
所述标签添加单元的输出端连接噪音检测模块的输入端，所述噪音检测模块的输出端连接计时统计单元和频率计算单元的输入端，所述计时统计单元和频率计算单元的输出端连接噪音分析单元的输入端，所述噪音分析单元和存储数据库的输出端连接中央控制***的输入端，所述中央控制***的输出端连接噪音剔除单元和噪音排序单元的输入端，所述噪音剔除单元的输出端连接存储数据库的输入端，所述噪音排序单元的输出端连接噪音提取单元的输入端，所述噪音提取单元的输出端连接降噪电路的输入端，所述降噪电路的输出端连接降噪扬声器的输入端。
一种空间环境多方位选择性降噪方法，该降噪方法包括以下步骤：
S1、利用噪音检测模块对环境中的噪音进行检测；
S2、对检测的噪音进行处理，判断噪音类型；
S3、根据对噪音的分类结果，剔除交谈说话的声音；
S4、对其余噪音进行处理并降序排序；
S5、对降序排序的第一位噪音进行降噪处理；
S6、重复S1-S5，直至环境中多个方位的噪音实现降噪。
根据上述技术方案，在S1中，所述噪音检测模块为声音传感器，所述噪音检测模块检测噪音信号，利用标签添加单元为每一个噪音信号添加标签，每一个噪音信号的标签是唯一的，所述标签为噪音检测模块检测噪音信号顺序的编号，因为是多点噪音信号，为了避免后期出现噪音信号错乱的问题。
根据上述技术方案，在S2中，所述噪音检测模块将检测的含有标签的噪音信号传输至频率计算单元，利用频率计算单元得出当前噪音信号的频率f，对于噪音信号的频率计算属于现有技术，在此不做过多赘述，所述噪音检测模块将噪音信号的检测信息反馈至计时统计单元，利用计时统计单元对噪音信号的持续时长t进行记录，将所述频率计算单元计算的噪音信号的频率f和计时统计单元记录的噪音信号的持续时长t传输至噪音分析单元，所述噪音分析单元根据噪音信号的频率f和持续时长t对噪音信号进行分析，所述噪音分析单元将噪音频率为f±a且不连续的噪音信号归为一类，利用集合f集＝{f1，f2，f3，...，fn}表示，其中|fi-fk|≤a，fi和fk表示集合f集中的任意两个不相同的噪音信号的频率，此处可以对人说话的声音进行分析，所述噪音分析单元对噪音检测模块所检测的前几段噪音信号进行分析，根据分析结果确定是否需要对该噪音信号进行降噪处理，并非是等待噪音信号消失然后才对所有的不连续的噪音信号进行归总分析，所述噪音分析单元将集合f集中的噪音信号对应的持续时长利用集合t集＝{t1，t2，t3，...，tn}表示；
根据下列公式对噪音信号持续时长的平均值进行计算：
Figure GDA0002950792730000061
当h≤fi≤g且
Figure GDA0002950792730000062
初步判定噪音信号频率集合f集中的噪音信号为人声，否则，直接将噪音信号传输至噪音排序单元进行噪音频率的排序；
所述噪音分析单元将分析结果传输至中央控制***，所述中央控制***从存储数据库中调取人声噪音信号，组成调取的人声噪音信号频率集合F集＝{F1，F2，F3，...，Fm}和对应的持续时长集合T集＝{T1，T2，T3，...，Tm}；
根据下列公式对噪音分析单元所分析的噪音信号的频率和持续时长与存储数据库中调取的人声噪音信号的频率和持续时长进行计算，判断噪音分析单元所分析的噪音信号是否与存储数据库中调取的人声噪音信号相匹配：
Figure GDA0002950792730000063
Figure GDA0002950792730000064
其中，
Figure GDA0002950792730000065
表示噪音分析单元所分析的噪音信号与存储数据库中调取的人声噪音信号之间的频率差值，
Figure GDA0002950792730000071
表示噪音分析单元所分析的噪音信号与存储数据库中调取的人声噪音信号之间的持续时长差值；
当
Figure GDA0002950792730000072
且
Figure GDA0002950792730000073
时，表明存储数据库中存在着与之相对应的人声噪音信号，判定当前频率的噪音信号为人声噪音信号，确定当前情况下的不连续噪音信号为人声噪音信号，并不断的采集当前的不连续噪音信号并对其进行分析。
根据上述技术方案，在S3中，利用噪音剔除单元将S2中判断的人声噪音信号从若干个噪音信号中剔除，不对其实行降噪操作，所述噪音剔除单元将判定的人声噪音信号的频率和对应的持续时长存储进入存储数据库中，作为后期比对的依据，随着存储数据库的不断扩大，比对的准确性会不断的提高。
根据上述技术方案，在S4中：
利用噪音排序单元对剔除人声噪音信号之后的噪音信号的频率进行排序，剔除人声噪音信号之后的噪音信号的集合为f′集＝{f1，f2，f3，...，fs}；
根据下列公式对集合f′集中的噪音信号频率进行排序：
Figure GDA0002950792730000074
其中，
Figure GDA0002950792730000075
表示集合f′集中任意两个噪音信号频率之间的频率差值；
当
Figure GDA0002950792730000076
时，对fj和fj-k进行排序，将fj排在fj-k前面；
当
Figure GDA0002950792730000077
时，将fj和fj-k绑定在一起进行排序；
在S5中：
利用噪音提取单元提取f′集中排序之后的噪音频率最大的噪音信号，并将该噪音信号的信息发送至降噪电路，利用降噪电路对噪音信号进行分析，计算出与噪音信号相位相反，频率相同的降噪信号，并将降噪信号发送至降噪扬声器，并通过降噪扬声器将降噪信号以声波的形式释放出去，对f′集中噪音频率最大的噪音信号进行降噪处理。
根据上述技术方案，在S6中，重复S1-S5，对环境中的多个噪音信号进行降噪处理，直至环境中的若干个噪音信号被抵消，因为在对较高频率的噪音信号进行降噪处理时，对于频率较低的噪音信号造成削弱和覆盖，以此来对噪音信号进行降噪处理，对于频率较低的噪音信号会在不断的降噪处理过程中对其进行处理，一方面，减少了降噪处理的次数，使得***的计算和运行效率大大提高，另一方面，避免了若干个降噪信号之间的相互影响，使得多点降噪的效果更佳。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1、对检测的多个噪音信号进行噪音频率的降序排序，首先对降序排序中的频率最高的噪音进行降噪处理，在对频率最高的噪音信号进行降噪处理的过程中，会对频率较低的噪音信号实现部分抵消，削弱了频率较低的噪音信号，然后再对剩下的多个噪音信号进行依次的处理，避免了需要针对每一个噪音信号进行降噪处理的操作，减少了针对多个噪音信号进行逐个降噪的步骤，也避免了多个降噪信号之间相互影响，使得针对多点降噪的过程更加的简洁，针对多点降噪的处理更加的节能。
2、在公开讲话或者中远距离交谈过程中，利用大数据以及对人声噪音的规律分析，将人声噪音信号从多个噪音信号中剔除，避免了多点降噪***对人声噪音进行降噪，影响人们的正常交谈，使得多点降噪***实现对噪音信号的有区别降噪，使得多点降噪***更加的智能化、人性化。
附图说明
图1为本发明一种空间环境多方位选择性降噪***的模块组成示意图；
图2为本发明一种空间环境多方位选择性降噪***及方法的模块连接示意图；
图3为本发明一种空间环境多方位选择性降噪方法的降噪步骤示意图；
图4为本发明一种空间环境多方位选择性降噪方法的降噪流程示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1～2所示，一种空间环境多方位选择性降噪***，该多点降噪***包括噪音检测模块、噪音处理模块、中央控制***、人声剔除模块和降噪模块；
噪音检测模块用于对环境中的噪音进行检测，噪音检测模块为声音传感器，检测到的噪音信号会导致其内部电容变化，产生微小电压，实现对噪音信号的检测，噪音处理模块用于对噪音检测模块所检测的噪音进行处理，使得可以对检测的噪音信号进行后续的分析，使得可以实现对噪音信号的渐变型降噪，避免了降噪信号之间的相互影响，中央控制***用于对多方位选择性降噪***进行控制，根据历史大数据和噪音信号分析数据实现对噪音信号类型的判断，人声剔除模块用于对噪音检测模块所检测的噪音中的人声进行识别并剔除，避免了多点降噪***对人交谈的声音信号造成影响，例如：开会交谈、中远距离交谈等，多点降噪***会削弱交谈的频率，进而影响正常的交谈，降噪模块用于对噪音检测模块所检测的噪音进行降噪，实现对噪音信号的消除，减少了不必要的噪音信号对人们的正常工作和生活造成影响。
噪音处理模块包括频率计算单元、标签添加单元、噪音排序单元和噪音提取单元；
频率计算单元用于对噪音检测模块所检测的噪音信号的频率进行计算，声音传感器所产生的微小电压被转化成0-5V的电压，经过A/D转换被数据采集器接收，并传输至计算机对噪音信号的频率进行计算，计算过程属于现有技术，因此，再次不做过多赘述，标签添加单元用于对噪音检测模块所检测的噪音信号添加唯一的标签，便于后续根据标签对噪音信号进行处理，避免出现错乱的现象，噪音排序单元根据频率计算单元对噪音信号的计算结果对噪音信号进行排序，采用降序的方式进行排序，将频率最高的噪音信号排列在第一位，将频率最低的噪音信号排列在最后一位，便于后期对于噪音信号的提取，噪音提取单元用于对频率最高的噪音信号进行提取，使得可以优先对频率最高的噪音信号进行降噪处理，使得对频率较低的噪音信号实现部分抵消，一方面，可以实现在降噪的过程顺带对较低频率的噪音信号进行降噪处理，另一方面，避免了降噪信号之间的相互影响。
人声剔除模块包括计时统计单元、噪音分析单元、噪音剔除单元和存储数据库；
计时统计单元用于计量噪音信号的持续时长，作为判断人声噪音信号的标准之一，因为人在交谈的过程中，说话声音不连续，将噪音信号的持续时长作为判断标准之一，具有可行性，噪音分析单元用于根据计时统计单元的统计数据和频率计算单元的计算数据对噪音信号的进行分析，中央控制***根据噪音分析单元的分析结果和存储数据库中的存储数据对噪音信号是否为人声噪音信号进行判断，噪音剔除单元用于将中央控制***判断的人声噪音信号从噪音检测模块所检测的噪音信号中剔除，避免后期进行降噪时，对人声噪音信号进行削弱，影响人们的正常交谈，存储数据库用于对剔除的人声噪音信号数据进行存储，便于后期的调用和比对。
降噪模块包括降噪电路和降噪扬声器；
降噪电路用于根据噪音信号的频率，产生与噪音信号振幅相同，相位相反的电信号，实现对噪音信号的抵消，降噪扬声器用于将降噪电路产生的电信号转化成声波，对噪音信号实行降噪处理；
标签添加单元的输出端连接噪音检测模块的输入端，噪音检测模块的输出端连接计时统计单元和频率计算单元的输入端，计时统计单元和频率计算单元的输出端连接噪音分析单元的输入端，噪音分析单元和存储数据库的输出端连接中央控制***的输入端，中央控制***的输出端连接噪音剔除单元和噪音排序单元的输入端，噪音剔除单元的输出端连接存储数据库的输入端，噪音排序单元的输出端连接噪音提取单元的输入端，噪音提取单元的输出端连接降噪电路的输入端，降噪电路的输出端连接降噪扬声器的输入端。
如图3～4所示，一种空间环境多方位选择性降噪方法，该降噪方法包括以下步骤：
S1、利用噪音检测模块对环境中的噪音进行检测；
S2、对检测的噪音进行处理，判断噪音类型；
S3、根据对噪音的分类结果，剔除交谈说话的声音；
S4、对其余噪音进行处理并降序排序；
S5、对降序排序的第一位噪音进行降噪处理；
S6、重复S1-S5，直至环境中多个方位的噪音实现降噪。
在S1中，噪音检测模块为声音传感器，噪音检测模块检测噪音信号，利用标签添加单元为每一个噪音信号添加标签，每一个噪音信号的标签是唯一的，标签为噪音检测模块检测噪音信号顺序的编号，因为是多点噪音信号，为了避免后期出现噪音信号错乱的问题。
在S2中，噪音检测模块将检测的含有标签的噪音信号传输至频率计算单元，利用频率计算单元得出当前噪音信号的频率f，对于噪音信号的频率计算属于现有技术，在此不做过多赘述，噪音检测模块将噪音信号的检测信息反馈至计时统计单元，利用计时统计单元对噪音信号的持续时长t进行记录，将频率计算单元计算的噪音信号的频率f和计时统计单元记录的噪音信号的持续时长t传输至噪音分析单元，噪音分析单元根据噪音信号的频率f和持续时长t对噪音信号进行分析，噪音分析单元将噪音频率为f±a且不连续的噪音信号归为一类，利用集合f集＝{f1，f2，f3，...，fn}表示，其中|fi-fk|≤a，fi和fk表示集合f集中的任意两个不相同的噪音信号的频率，此处可以对人说话的声音进行分析，噪音分析单元对噪音检测模块所检测的前几段噪音信号进行分析，根据分析结果确定是否需要对该噪音信号进行降噪处理，并非是等待噪音信号消失然后才对所有的不连续的噪音信号进行归总分析，噪音分析单元将集合f集中的噪音信号对应的持续时长利用集合t集＝{t1，t2，t3，...，tn}表示；
根据下列公式对噪音信号持续时长的平均值进行计算：
Figure GDA0002950792730000141
当h≤fi≤g且
Figure GDA0002950792730000142
初步判定噪音信号频率集合f集中的噪音信号为人声，否则，直接将噪音信号传输至噪音排序单元进行噪音频率的排序；
噪音分析单元将分析结果传输至中央控制***，中央控制***从存储数据库中调取人声噪音信号，组成调取的人声噪音信号频率集合F集＝{F1，F2，F3，...，Fm}和对应的持续时长集合T集＝{T1，T2，T3，...，Tm}；
根据下列公式对噪音分析单元所分析的噪音信号的频率和持续时长与存储数据库中调取的人声噪音信号的频率和持续时长进行计算，判断噪音分析单元所分析的噪音信号是否与存储数据库中调取的人声噪音信号相匹配：
Figure GDA0002950792730000143
Figure GDA0002950792730000144
其中，
Figure GDA0002950792730000145
表示噪音分析单元所分析的噪音信号与存储数据库中调取的人声噪音信号之间的频率差值，
Figure GDA0002950792730000146
表示噪音分析单元所分析的噪音信号与存储数据库中调取的人声噪音信号之间的持续时长差值；
当
Figure GDA0002950792730000147
且
Figure GDA0002950792730000148
时，表明存储数据库中存在着与之相对应的人声噪音信号，判定当前频率的噪音信号为人声噪音信号，确定当前情况下的不连续噪音信号为人声噪音信号，并不断的采集当前的不连续噪音信号并对其进行分析。
在S3中，利用噪音剔除单元将S2中判断的人声噪音信号从若干个噪音信号中剔除，不对其实行降噪操作，噪音剔除单元将判定的人声噪音信号的频率和对应的持续时长存储进入存储数据库中，作为后期比对的依据，随着存储数据库的不断扩大，比对的准确性会不断的提高。
在S4中：
利用噪音排序单元对剔除人声噪音信号之后的噪音信号的频率进行排序，剔除人声噪音信号之后的噪音信号的集合为f′集＝{f1，f2，f3，...，fs}；
根据下列公式对集合f′集中的噪音信号频率进行排序：
Figure GDA0002950792730000151
其中，
Figure GDA0002950792730000152
表示集合f′集中任意两个噪音信号频率之间的频率差值；
当
Figure GDA0002950792730000153
时，对fj和fj-k进行排序，将fj排在fj-k前面；
当
Figure GDA0002950792730000154
时，将fj和fj-k绑定在一起进行排序；
在S5中：
利用噪音提取单元提取f′集中排序之后的噪音频率最大的噪音信号，并将该噪音信号的信息发送至降噪电路，利用降噪电路对噪音信号进行分析，计算出与噪音信号相位相反，频率相同的降噪信号，并将降噪信号发送至降噪扬声器，并通过降噪扬声器将降噪信号以声波的形式释放出去，对f′集中噪音频率最大的噪音信号进行降噪处理。
在S6中，重复S1-S5，对环境中的多个噪音信号进行降噪处理，直至环境中的若干个噪音信号被抵消，因为在对较高频率的噪音信号进行降噪处理时，对于频率较低的噪音信号造成削弱和覆盖，以此来对噪音信号进行降噪处理，对于频率较低的噪音信号会在不断的降噪处理过程中对其进行处理，一方面，减少了降噪处理的次数，使得***的计算和运行效率大大提高，另一方面，避免了若干个降噪信号之间的相互影响，使得多点降噪的效果更佳。
实施例一：
噪音检测模块为声音传感器，噪音检测模块检测噪音信号，利用标签添加单元为每一个噪音信号添加标签，每一个噪音信号的标签是唯一的，标签为噪音检测模块检测噪音信号顺序的编号，因为是多点噪音信号，为了避免后期出现噪音信号错乱的问题。
利用频率计算单元得出当前噪音信号的频率f，噪音检测模块将噪音信号的检测信息反馈至计时统计单元，利用计时统计单元对噪音信号的持续时长t进行记录，频率计算单元将计算的噪音信号的频率f和计时统计单元记录的噪音信号的持续时长t传输至噪音分析单元，噪音分析单元根据噪音信号的频率f和持续时长t对噪音信号进行分析，噪音分析单元将噪音频率为f±50且不连续的噪音信号归为一类，利用集合f集＝{f1，f2，f3，...，f5}＝{250，220，210，240，210}表示，其中|fi-fk|≤50，噪音分析单元将集合f集中的噪音信号对应的持续时长利用集合t集＝{t1，t2，t3，...，tn}＝{12，15，3，8，10}表示；
根据下列公式对噪音信号持续时长的平均值进行计算：
Figure GDA0002950792730000171
100≤fi≤300且
Figure GDA0002950792730000172
初步判定噪音信号频率集合f集中的噪音信号为人声，否则，直接将噪音信号传输至噪音排序单元进行噪音频率的排序；
噪音分析单元将分析结果传输至中央控制***，中央控制***从存储数据库中调取人声噪音信号，组成调取的人声噪音信号频率集合F集＝{F1，F2，F3，...，Fm}＝{210，220，180，...，230}和对应的持续时长集合T集＝{T1，T2，T3，...，Tm}＝{10，15，8，...，5}；
根据下列公式对噪音分析单元所分析的噪音信号的频率和持续时长与存储数据库中调取的人声噪音信号的频率和持续时长进行计算，判断噪音分析单元所分析的噪音信号是否与存储数据库中调取的人声噪音信号相匹配：
Figure GDA0002950792730000173
i∈[1，n]，k∈[1，m]；
Figure GDA0002950792730000174
，i∈[1，n]，k∈[1，m]；
其中，
Figure GDA0002950792730000181
表示噪音分析单元所分析的噪音信号与存储数据库中调取的人声噪音信号之间的频率差值，
Figure GDA0002950792730000182
表示噪音分析单元所分析的噪音信号与存储数据库中调取的人声噪音信号之间的持续时长差值；
Figure GDA0002950792730000183
且
Figure GDA0002950792730000184
表明存储数据库中存在着与之相对应的人声噪音信号，判定当前频率的噪音信号为人声噪音信号，确定当前情况下的不连续噪音信号为人声噪音信号，并不断的采集当前的不连续噪音信号并对其进行分析。
利用噪音剔除单元将S2中判断的人声噪音信号从若干个噪音信号中剔除，不对其实行降噪操作，噪音剔除单元将判定的人声噪音信号的频率和对应的持续时长存储进入存储数据库中，作为后期比对的依据，随着存储数据库的不断扩大，比对的准确性会不断的提高。
利用噪音排序单元对剔除人声噪音信号之后的噪音信号的频率进行排序，剔除人声噪音信号之后的噪音信号的集合为f′集＝{f1，f2，f3，...，fs}＝{350，480，530，...，880}；
根据下列公式对集合f′集中的噪音信号频率进行排序：
Figure GDA0002950792730000185
其中，
Figure GDA0002950792730000186
表示集合f′集中任意两个噪音信号频率之间的频率差值；
Figure GDA0002950792730000187
对fj和fj-k进行排序，将fi排在fi-k前面；
Figure GDA0002950792730000188
将fj和fj-k绑定在一起进行排序；
利用噪音提取单元提取f′集中排序之后的噪音频率最大的噪音信号，并将该噪音信号的信息发送至降噪电路，利用降噪电路对噪音信号进行分析，计算出与噪音信号相位相反，频率相同的降噪信号，并将降噪信号发送至降噪扬声器，并通过降噪扬声器将降噪信号以声波的形式释放出去，对f′集中噪音频率最大的噪音信号进行降噪处理。
重复上述操作，对环境中的多个噪音信号进行降噪处理，直至环境中的若干个噪音信号被抵消，因为在对较高频率的噪音信号进行降噪处理时，对于频率较低的噪音信号造成削弱和覆盖，以此来对噪音信号进行降噪处理，对于频率较低的噪音信号会在不断的降噪处理过程中对其进行处理，一方面，减少了降噪处理的次数，使得***的计算和运行效率大大提高，另一方面，避免了若干个降噪信号之间的相互影响，使得多点降噪的效果更佳。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。

Claims (8)

1.一种空间环境多方位选择性降噪方法，其特征在于：该降噪方法包括以下步骤：
S1、利用噪音检测模块对环境中的噪音进行检测；
S2、对检测的噪音进行处理，判断噪音类型；
S3、根据对噪音的分类结果，剔除交谈说话的声音；
S4、对其余噪音进行处理并降序排序；
S5、对降序排序的第一位噪音进行降噪处理；
S6、重复S1-S5，直至环境中多个方位的噪音实现降噪；
在S1中，所述噪音检测模块为声音传感器，所述噪音检测模块检测噪音信号，利用标签添加单元为每一个噪音信号添加标签，每一个噪音信号的标签是唯一的，所述标签为噪音检测模块检测噪音信号顺序的编号；
在S2中，所述噪音检测模块将检测的含有标签的噪音信号传输至频率计算单元，利用频率计算单元得出当前噪音信号的频率f，所述噪音检测模块将噪音信号的检测信息反馈至计时统计单元，利用计时统计单元对噪音信号的持续时长t进行记录，将所述频率计算单元计算的噪音信号的频率f和计时统计单元记录的噪音信号的持续时长t传输至噪音分析单元，所述噪音分析单元根据噪音信号的频率f和持续时长t对噪音信号进行分析，所述噪音分析单元将噪音频率为f±a且不连续的噪音信号归为一类，利用集合f集＝{f1，f2，f3，...，fn}表示，其中|fi-fk|≤a，fi和fk表示集合f集中的任意两个不相同的噪音信号的频率，所述噪音分析单元将集合f集中的噪音信号对应的持续时长利用集合集t集＝{t1，t2，t3，...，tn}表示；
根据下列公式对噪音信号持续时长的平均值进行计算：
Figure FDA0002950792720000021
当h≤fi≤g且
Figure FDA0002950792720000022
初步判定噪音信号频率集合f集中的噪音信号为人声，否则，直接将噪音信号传输至噪音排序单元进行噪音频率的排序；
所述噪音分析单元将分析结果传输至中央控制***，所述中央控制***从存储数据库中调取人声噪音信号，组成调取的人声噪音信号频率集合F集＝{F1，F2，F3，...，Fm}和对应的持续时长集合T集＝{T1，T2，T3，...，Tm}；
根据下列公式对噪音分析单元所分析的噪音信号的频率和持续时长与存储数据库中调取的人声噪音信号的频率和持续时长进行计算，判断噪音分析单元所分析的噪音信号是否与存储数据库中调取的人声噪音信号相匹配：
Figure FDA0002950792720000023
Figure FDA0002950792720000024
其中，
Figure FDA0002950792720000025
表示噪音分析单元所分析的噪音信号与存储数据库中调取的人声噪音信号之间的频率差值，
Figure FDA0002950792720000026
表示噪音分析单元所分析的噪音信号与存储数据库中调取的人声噪音信号之间的持续时长差值；
当
Figure FDA0002950792720000027
且
Figure FDA0002950792720000028
对，表明存储数据库中存在着与之相对应的人声噪音信号，判定当前频率的噪音信号为人声噪音信号，确定当前情况下的不连续噪音信号为人声噪音信号，并不断的采集当前的不连续噪音信号并对其进行分析。
2.根据权利要求1所述的一种空间环境多方位选择性降噪方法，其特征在于：在S3中，利用噪音剔除单元将S2中判断的人声噪音信号从若干个噪音信号中剔除，不对其实行降噪操作，所述噪音剔除单元将判定的人声噪音信号的频率和对应的持续时长存储进入存储数据库中，作为后期比对的依据。
3.根据权利要求2所述的一种空间环境多方位选择性降噪方法，其特征在于：在S4中：
利用噪音排序单元对剔除人声噪音信号之后的噪音信号的频率进行排序，剔除人声噪音信号之后的噪音信号的集合为f′集＝{f1，f2，f3，...，fs}；
根据下列公式对集合f′集中的噪音信号频率进行排序：
Figure FDA0002950792720000031
其中，
Figure FDA0002950792720000032
表示集合f′集中任意两个噪音信号频率之间的频率差值；
当
Figure FDA0002950792720000033
时，对fj和fj-k进行排序，将fj排在fj-k前面；
当
Figure FDA0002950792720000034
时，将fj和fj-k绑定在一起进行排序；
在S5中：
利用噪音提取单元提取f′集中排序之后的噪音频率最大的噪音信号，并将该噪音信号的信息发送至降噪电路，利用降噪电路对噪音信号进行分析，计算出与噪音信号相位相反，频率相同的降噪信号，并将降噪信号发送至降噪扬声器，并通过降噪扬声器将降噪信号以声波的形式释放出去，对f′集中噪音频率最大的噪音信号进行降噪处理。
4.根据权利要求3所述的一种空间环境多方位选择性降噪方法，其特征在于：在S6中，重复S1-S5，对环境中的多个噪音信号进行降噪处理，直至环境中的若干个噪音信号被抵消。
5.根据权利要求1所述的一种空间环境多方位选择性降噪方法的***，其特征在于：该***包括噪音检测模块、噪音处理模块、中央控制***、人声剔除模块和降噪模块；
所述噪音检测模块用于对环境中的噪音进行检测，所述噪音处理模块用于对噪音检测模块所检测的噪音进行处理，所述人声剔除模块用于对噪音检测模块所检测的噪音中的人声进行识别并剔除，所述降噪模块用于对噪音检测模块所检测的噪音进行降噪；
所述降噪模块包括降噪电路和降噪扬声器；
所述降噪电路用于根据噪音信号的频率，产生与噪音信号振幅相同，相位相反的电信号，所述降噪扬声器用于将降噪电路产生的电信号转化成声波，对噪音信号实行降噪处理。
6.根据权利要求5所述的一种空间环境多方位选择性降噪方法的***，其特征在于：所述噪音处理模块包括频率计算单元、标签添加单元、噪音排序单元和噪音提取单元；
所述频率计算单元用于对噪音检测模块所检测的噪音信号的频率进行计算，所述标签添加单元用于对噪音检测模块所检测的噪音信号添加唯一的标签，所述噪音排序单元根据频率计算单元对噪音信号的计算结果对噪音信号进行排序，所述噪音提取单元用于对频率最高的噪音信号进行提取。
7.根据权利要求6所述的一种空间环境多方位选择性降噪方法的***，其特征在于：所述人声剔除模块包括计时统计单元、噪音分析单元、噪音剔除单元和存储数据库；
所述计时统计单元用于计量噪音信号的持续时长，作为判断人声噪音信号的标准之一，所述噪音分析单元用于根据计时统计单元的统计数据和频率计算单元的计算数据对噪音信号的进行分析，所述中央控制***根据噪音分析单元的分析结果和存储数据库中的存储数据对噪音信号是否为人声噪音信号进行判断，所述噪音剔除单元用于将中央控制***判断的人声噪音信号从噪音检测模块所检测的噪音信号中剔除，所述存储数据库用于对剔除的人声噪音信号数据进行存储。
8.根据权利要求7所述的一种空间环境多方位选择性降噪方法的***，其特征在于：所述标签添加单元的输出端连接噪音检测模块的输入端，所述噪音检测模块的输出端连接计时统计单元和频率计算单元的输入端，所述计时统计单元和频率计算单元的输出端连接噪音分析单元的输入端，所述噪音分析单元和存储数据库的输出端连接中央控制***的输入端，所述中央控制***的输出端连接噪音剔除单元和噪音排序单元的输入端，所述噪音剔除单元的输出端连接存储数据库的输入端，所述噪音排序单元的输出端连接噪音提取单元的输入端，所述噪音提取单元的输出端连接降噪电路的输入端，所述降噪电路的输出端连接降噪扬声器的输入端。
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