CN114464157A - 一种车辆的主动降噪方法及设备、存储介质 - Google Patents

一种车辆的主动降噪方法及设备、存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种车辆的主动降噪方法及设备。该主动降噪方法包括：根据要降噪的目标噪声产生参考信号，并生成馈给声重放装置的控制信号；对参考信号进行滤波，根据误差信号推算噪声信号推算噪声信号，更新辅助控制参数；根据滤波后的参考信号、噪声信号及辅助控制参数更新误差信号；根据更新后的误差信号及辅助控制参数更新控制参数。本发明能够降低车内噪声污染并具有较快的收敛速度。

Description

一种车辆的主动降噪方法及设备、存储介质
技术领域
本发明属于车载噪声控制领域，涉及一种车辆的主动降噪方法及设备、存储介质。
背景技术
随着现代工业的发展，噪声污染问题越来越多的引起人们的关注，高强度的噪声信号也影响了听音者的舒适度。由于声掩蔽的效应，需要增加音量才能得到更高的信噪比得到清晰的听音效果。这样带来的长时间持续的高声压将会给听力带来不可恢复的损伤。随着车辆智能化的提高，驾乘人员对车内声学环境的要求愈发严格。车内噪声会降低驾乘人员的舒适性，引起车内乘员的烦躁，疲劳；也会影响交流通话的清晰度，甚至影响驾驶对车外信号声的感知，增加交通隐患。汽车NVH(Noise，Vibration，Harshness)是车厂关心的重要问题。通过修改结构设计，增加阻尼材料或者使用减震弹簧等装置来降低噪声，统称为被动噪声控制；这种方法对中高频的噪声有比较好的降噪效果。但是这种方法对低频效果比较差，特别是车厢内发动机的噪声，往往集中在低频。此外，被动噪声控制需要较长的调教时间，而且难以控制成本。主动降噪的方案利用车载音频***，筹建噪声信号的反信号，形成次级声波，抵消目标区域内的噪声，降低噪声污染，提高主观听音舒适度，但是几乎不会给汽车增加额外的配重，有助于降低尾气排放，是一种绿色的节能的解决方案。
LMS算法是一种传统的车载主动降噪方案，但其收敛速度较慢。随后又提出了一种基于动量(momentum)的FxLMS(Filtered-x，Least Mean Square)算法，其在传统LMS算法中增加一个由于权系数增加的动量项。基于动量的FxLMS算法虽然改进了传统LMS算法的收敛速度，但该方法的收敛速度依然较慢。
发明内容
本发明的目的是提供一种车辆的主动降噪方法，其能够针对车辆发动机的噪声进行主动降噪，降低车内噪声污染并具有较快的收敛速度。
本发明的另一个目的是提供一种车辆的采用上述主动降噪方法的主动降噪设备。
本发明的第三个目的是提供一种计算机可读存储介质，其存储有能够实现上述主动降噪方法的程序。
根据本发明的第一个方面，一种车辆的主动降噪方法，包括如下步骤：
A、根据要降噪的目标噪声的角频率ω0产生两路参考信号x1(n)和x2(n)，其中，n表示时刻；
B、根据下式(1)生成控制信号y(n)，馈给声重放装置，
Figure BDA0003451745370000021
其中，wi(n)表示当前时刻的控制滤波器系数，该系数是自适应更新的，在步骤E中详细说明；
C、对步骤A得到的参考信号进行滤波，得到如下式(2)所示的滤波后的参考信号
Figure BDA0003451745370000022
Figure BDA0003451745370000023
其中，k＝0，1，...N-1，N表示滤波器的长度，sk表示次级通道的传递函数模型滤波器的系数；次级通道的传递函数就是从声重放装置(扬声器)到声信号采集装置(麦克风)的传递路径的数学模型，xi(n-k)表示第i路参考信号的前k个采样时刻的数值；
D、根据下式(3)推算出噪声信号
Figure BDA0003451745370000024
Figure BDA0003451745370000025
其中，e(n)表示信号处理意义上的误差信号，实际物理上就是麦克风采集的到的信号，y(n-k)表示馈给扬声器的控制信号的前k个采样时刻的数值；
所述主动降噪方法还包括如下步骤：
E、根据下式(4)更新辅助控制参数
Figure BDA0003451745370000026
Figure BDA0003451745370000027
其中，λ表示约束因子，是一个较小的常量，wi(n-1)表示前1个采样时刻的控制滤波器系数；
F、根据下式(5)计算基于新的辅助控制参数的误差信号
Figure BDA0003451745370000028
Figure BDA0003451745370000029
G、根据下式(6)对控制参数进行更新，
Figure BDA0003451745370000031
其中，μ表示收敛因子，wi(n+1)表示未来的1个采样时刻的控制滤波器系数。
在一实施例，步骤A中，根据函数法生成两路参考信号x1(n)和x2(n)分别如下式所示，
x1(n)＝sin(ω0n)
x2(n)＝cos(ω0n)。
在一实施例，步骤B中，所述声重放装置为车载扬声器。
在一实施例，步骤D中，所述误差信号e(n)通过麦克风采集得到。
本文中，要降噪的目标噪声为车辆发动机引起的噪声。上述的车载扬声器布放在车辆的车厢内或至少向车辆的车厢辐射声音，包括但不限于：头枕扬声器、顶棚扬声器、门板扬声器等；上述的麦克风布放在车辆的车厢内或至少能够采集车辆的车厢内的声音信号。
根据本发明的第二个方面，一种车辆的主动降噪设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上所述的主动降噪方法。
在一实施例，所述主动降噪设备还包括用于根据所述控制信号y(n)进行电声转换的声重放装置。
在一实施例，所述声重放装置包括车载扬声器。车载扬声器布放在车辆的车厢内或至少向车辆的车厢辐射声音，包括但不限于：头枕扬声器、顶棚扬声器、门板扬声器等。
在一实施例，所述主动降噪设备还包括用于采集所述误差信号的麦克风。麦克风布放在车辆的车厢内或至少能够采集车辆的车厢内的声音信号。
根据本发明的第三个方面，一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上所述的主动降噪方法。
本发明采用以上方案，相比现有技术具有如下优点：
本发明的针对车辆发动机噪声的车辆主动降噪方法中，对控制参数进行更新的过程中，用了辅助的控制参数
Figure BDA0003451745370000032
作为迭代的基础，而且误差信号选择的是基于辅助的控制参数得到的误差信号
Figure BDA0003451745370000041
动量(momentum)对控制参数的改善提前，算法能够以较快的速度收敛；同时，利用车载音频***，筹建噪声信号的反信号，形成次级声波，抵消目标区域内的噪声，降低噪声污染，提高主观听音舒适度。
附图说明
为了更清楚地说明本发明的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为根据本发明实施例的主动降噪方法的流程图。
图2为根据本发明实施例的主动降噪方法的算法框图。
图3为噪声能量随迭代次数的变化对比图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的较佳实施例进行详细阐述，以使本发明的优点和特征能更易于被本领域的技术人员理解。在此需要说明的是，对于这些实施方式的说明用于帮助理解本发明，但并不构成对本发明的限定。
不同于被动噪声控制，传统的LMS算法能够利用车载音频***，筹建噪声信号的反信号，形成次级声波，抵消目标区域内的噪声，降低噪声污染，提高主观听音舒适度，但是几乎不会给汽车增加额外的配重，有助于降低尾气排放，是一种绿色的节能的解决方案。然而，传统的LMS算法收敛速度较慢，需要迭代到月4000次以上才能实现目标的降噪量。基于此，又提出了基于momentum的FxLMS算法，在传统LMS算法中增加一个由于权系数增加的动量项，并且给出了该动量项目的表达式：
w(n+1)＝w(n)-2uwf(n)x(n)+α[w(n)-w(n-1)]
该表达式的最后一项即为动量项(momentum)。然而，这种基于momentum的FxLMS算法的收敛速度依然较慢。
本实施例即提供一种改进的基于动量项的车载主动降噪方法，进一步提高算法的收敛速度，使其比传统的FxLMS算法收敛更快，比基于momentum的FxLMS算法收敛更快。图1示出了该方法的流程图，图2示出了改进的基于momentum的FxLMS算法的框图。结合图1和图2对该主动降噪方法具体阐述如下。
(1)参考信号生成：在每一个采样时刻，根据要降噪的目标噪声的角频率ω0产生参考信号，即正弦信号和余弦信号。要降噪的目标噪声为车辆发动机在车厢内引起的噪声。
本实施例采用函数法生成参考信号
x1(n)＝sin(ω0n)
x2(n)＝cos(ω0n)
(2)控制信号产生：根据当前时刻的参数wi(n)和上一步骤得到的参考信号，生成控制信号y(n)，馈给车载音频***的扬声器等声重放单元，该扬声器为布放于车辆车厢内的车载扬声器，其用于向车厢内播放次级声波，以期望抵消发动机在车厢内引起的噪声。
Figure BDA0003451745370000051
(4)产生滤波后的参考信号：FxLMS算法中重要的一步就是对参考信号进行滤波。一般认为次级通道的传递函数，包括了数字控制信号y(n)经过DAC模块、模拟滤波器、功放模块、扬声器、声波的空间传播、麦克风、模拟滤波器、ADC模块的传递路径。次级通道的传递函数S通过在线和离线的***辨识方法进行得到，表述为S′，是一个长度为N的数字滤波器，表示为S′＝[s0，s2，…sN-1]。计算得到滤波后的参考信号为
Figure BDA0003451745370000052
(5)估计噪声信号。根据麦克风采集得到的误差信号e(n)，结合次级通道传递函数的估计，可以推算出实际的噪声场信号
Figure BDA0003451745370000053
麦克风具体为布放于车厢内的麦克风，其采集当前时刻车厢内的声音信号，进而推算出当前实际的噪声场信号。
这里应用到了MFxLMS算法的结构，需要重新估计噪声信号，具体表示为
Figure BDA0003451745370000054
(6)更新辅助控制参数
Figure BDA0003451745370000061
它是此前时刻的参数wi(n)和momentum项结合的系数
Figure BDA0003451745370000062
(7)计算基于新的辅助控制参数
Figure BDA0003451745370000063
的误差信号。它应用到了估计的噪声信号，滤波后的参考信号和辅助的控制参数。如果次级通道的传递函数估计准确，认为其与真实的物理通道的传递函数一致，可以认为估计的噪声信号和滤波后的参考信号与真实情况无差异。在这种情况下，误差信号
Figure BDA0003451745370000064
和麦克风拾取得到的误差信号e(n)之间的区别就是控制参数
Figure BDA0003451745370000065
和wi(n)的区别。而两者的区别就是momentum项。也就是我们的改进的momentum项比传统的基于momentum的FxLMS算法区别的一个地方。Momentum项对控制参数的改善更加提前，所以算法收敛速度会更快。具体的计算表达式为
Figure BDA0003451745370000066
(8)对控制参数wi(n)进行更新。该表达式与传统的FxLMS算法的控制参数的更新表达式是类似的。区别在于这里用了辅助的控制参数
Figure BDA0003451745370000067
作为迭代的基础，而且误差信号选择的是基于辅助的控制参数得到的误差信号
Figure BDA0003451745370000068
而不是直接从麦克风采集得到的误差信号e(n)。具体表达式为
Figure BDA0003451745370000069
根据本实施例的车辆的主动降噪设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上所述的主动降噪方法。该存储器、处理器为车载音频***的组成部分，即该主动降噪设备利用车载音频***进行主动噪声控制。该主动降噪设备还包括用于根据控制信号y(n)进行电声转换的声重放装置，具体为车载音频***的车载扬声器，，包括但不限于：头枕扬声器、顶棚扬声器、门板扬声器等。该主动降噪设备还包括用于采集误差信号的麦克风，其布放在车厢的需要降噪的区域。
仿真例
对算法的收敛性能进行了仿真。在仿真实验中，目标噪声是一个单频信号，频率为167Hz，这是主动噪声控制，尤其是车载主动噪声控制中遇到的典型控制频段内的一个频率。考虑到实际的噪声环境，设置环境噪声为白噪声。整个噪声信号的信噪比为10dB。分别用传统的FxLMS(Filtered-x Least Mean Square)算法，基于momentum的FxLMS算法和本实施例改进的MFxLMS算法进行了主动噪声控制的仿真。图3给出了残余噪声的能量随着自适应控制算法的迭代次数的变化关系。从图3中可以看到，传统的FxLMS算法可以有效降低噪声，但是算法收敛相对较慢，迭代到4000次才实现7dB的降噪量；基于momentum的FxLMS算法可以实现与传统的FxLMS算法相当的降噪量，但是收敛速度更快，经过2500次迭代实现了收敛；而本实施例提出的改进的基于momentum的MFxLMS算法收敛速度更快，经过1800次迭代就实现了收敛。
本技术领域技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本申请的说明书中使用的措辞“包括”是指存在特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。
上述实施例只为说明本发明的技术构思及特点，是一种优选的实施例，其目的在于熟悉此项技术的人士能够了解本发明的内容并据以实施，并不能以此限定本发明的保护范围。凡根据本发明的精神实质所作的等效变换或修饰，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种车辆的主动降噪方法，包括如下步骤：
A、根据要降噪的目标噪声的角频率ω0产生两路参考信号x1(n)和x2(n)，其中，n表示时刻；
B、根据下式(1)生成控制信号y(n)，馈给声重放装置，
Figure FDA0003451745360000011
其中，wi(n)表示当前时刻的控制滤波器系数；
C、对步骤A得到的参考信号进行滤波，得到如下式(2)所示的滤波后的参考信号
Figure FDA0003451745360000012
Figure FDA0003451745360000013
其中，k＝0，1，...N-1，N表示滤波器的长度，sk表示次级通道的传递函数模型滤波器的系数；次级通道的传递函数是从声重放装置到声信号采集装置的传递路径的数学模型，xi(n-k)表示第i路参考信号的前k个采样时刻的数值；
D、根据下式(3)推算出噪声信号
Figure FDA0003451745360000014
Figure FDA0003451745360000015
其中，e(n)表示信号处理意义上的误差信号，y(n-k)表示馈给扬声器的控制信号的前k个采样时刻的数值；
其特征在于，所述主动降噪方法还包括如下步骤：
E、根据下式(4)更新辅助控制参数
Figure FDA0003451745360000016
Figure FDA0003451745360000017
其中，λ表示约束因子，wi(n-1)表示前1个采样时刻的控制滤波器系数；
F、根据下式(5)计算基于新的辅助控制参数的误差信号
Figure FDA0003451745360000018
Figure FDA0003451745360000019
G、根据下式(6)对控制参数进行更新，
Figure FDA00034517453600000110
其中，μ表示收敛因子，wi(n+1)表示未来的1个采样时刻的控制滤波器系数。
2.根据权利要求1所述的主动降噪方法，其特征在于，步骤A中，两路参考信号x1(n)和x2(n)分别如下式所示，
x1(n)＝sin(ω0n)
x2(n)＝cos(ω0n)。
3.根据权利要求1所述的主动降噪方法，其特征在于，步骤B中，所述声重放装置为车载扬声器。
4.根据权利要求1所述的主动降噪方法，其特征在于，步骤D中，所述误差信号e(n)通过麦克风采集得到。
5.根据权利要求1所述的主动降噪方法，其特征在于，要降噪的目标噪声为车辆发动机引起的噪声。
6.一种车辆的主动降噪设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至5任一项所述的主动降噪方法。
7.根据权利要求6所述的主动降噪设备，其特征在于，所述主动降噪设备还包括用于根据所述控制信号y(n)进行电声转换的声重放装置。
8.根据权利要求7所述的主动降噪方法，其特征在于，所述声重放装置包括车载扬声器，所述车载扬声器布置在车辆的车厢内。
9.根据权利要求5所述的主动降噪设备，其特征在于，所述主动降噪设备还包括用于采集所述误差信号的麦克风，所述麦克风布置在车辆的车厢内。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现权利要求1至5任一项所述的主动降噪方法。
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WO2023124629A1 (zh) * 2021-12-31 2023-07-06 苏州茹声电子有限公司 一种车辆的主动降噪方法及设备、存储介质

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