CN115565515A - 一种分步虚拟传感降噪方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提出了一种分步虚拟传感降噪方法。所述方法包括:步骤一:将虚拟麦克风临时放置在目标降噪位置采集虚拟误差信号,建模虚拟次级通路;步骤二:训练噪声控制滤波器;步骤三:将步骤一、二中的虚拟麦克风作为物理麦克风放置在物理位置采集物理误差信号,建模物理次级通路;步骤四:目标降噪位置不放置任何麦克风,物理位置放置物理麦克风,训练辅助滤波器;步骤五:进入控制阶段实现目标降噪位置的有源降噪。本发明提出的一种分步虚拟传感降噪方法分步计算,硬件资源消耗小,同时当初级噪声强度范围较大时都能达到较好的降噪效果,实用性强。
Description
技术领域
本发明涉及一种分步虚拟传感降噪方法。
背景技术
随着科学技术的飞速发展,人类社会进入到工业社会,在享受着科技带来的便捷的同时,人们也渐渐发现技术发展所带来的一些弊端,噪声污染就是其中之一,随着噪声越来越影响人们的日常生活,人们对降低噪声干扰的需求也在日益提高。传统的噪声控制属于无源噪声控制(Passive noise control,PNC),其控制机理为使噪声声波与声学材料或结构相互作用从而达到降噪的目的,而PNC对于低频噪声信号的降噪难度大,具有局限性,有源噪声控制(Active noise control,ANC)的出现与发展弥补了这一缺陷。近年来,ANC已逐渐发展为噪声控制领域中的主要研究方向之一。
ANC主动降噪技术:指采集环境噪声并产生与噪声反向的信号用以抵消噪声的技术。当控制源辐射出与噪声源声波幅度相同、相位相反的抗噪声波时,ANC***即可在放置误差麦克风的期望位置处降低噪声。
根据使用麦克风的不同,ANC降噪***在结构上分为前馈式和反馈式。前馈式***性能稳定,适合处理宽带噪声;反馈式***只能降低单频噪声、窄带噪声,具有局限性。根据使用扬声器数量的不同,ANC降噪***还可分为单通道ANC***和多通道ANC***。
在一些应用场景,如无线蓝牙耳机,目标降噪位置处无法放置误差麦克风,虚拟传感降噪技术应运而生。虚拟传感降噪技术主要分为两个阶段:训练阶段和控制阶段。在训练阶段,需暂时在目标降噪位置处放置虚拟麦克风,得到物理位置与虚拟位置之间的传递关系;在控制阶段,目标降噪位置的虚拟麦克风被移除,根据物理麦克风采集到的信号与在训练阶段得到的物理位置与虚拟位置之间的传递关系对噪声控制滤波器更新,最终达到稳定状态,从而实现目标降噪位置的有源降噪。目前,已存在两种虚拟传感技术:远程麦克风方法(remote microphone,RM)和辅助滤波器方法(auxiliary filter,AF)。对于AF方法,训练阶段比控制阶段多使用一个麦克风,对硬件控制器的接口数和运算量均有较大要求,为此本发明旨在简化AF算法。
发明内容
本发明的发明目的在于:为了解决AF方法训练阶段比控制阶段需多使用一个麦克风,硬件资源消耗大的缺点,同时为了当参考信号音量范围较大时,目标降噪位置降噪均能达到指定阈值,本发明提出了一种分步虚拟传感降噪方法,包括如下步骤:
步骤一:建模虚拟次级通路Sv,将虚拟麦克风临时放置在目标降噪位置采集虚拟误差信号,根据LMS算法,次级扬声器发出的次级声源与虚拟麦克风接收到的虚拟误差信号共同作用更新虚拟次级通路滤波器最终达到稳定状态,得到虚拟次级通路滤波器
步骤二:训练噪声控制滤波器W,根据FxLMS算法,虚拟麦克风接收到的虚拟误差信号为参考信号通过噪声控制滤波器W的输出和初级噪声的叠加,参考信号通过虚拟次级通路滤波器的输出与虚拟麦克风接收到的虚拟误差信号共同作用更新噪声控制滤波器W,最终达到稳定状态,得到噪声控制滤波器W;
步骤三:建模物理次级通路Sm,将步骤一、二中的虚拟麦克风作为物理麦克风放置在物理位置采集物理误差信号,根据LMS算法,次级扬声器发出的次级声源与物理麦克风接收到的物理误差信号共同作用更新物理次级通路滤波器最终达到稳定状态,得到物理次级通路滤波器
步骤四:训练辅助滤波器H,目标降噪位置不放置任何麦克风,物理位置放置物理麦克风,将步骤二训练得到的噪声控制滤波器W作为固定系数滤波器W0,物理麦克风接收到的物理误差信号为参考信号通过固定系数滤波器W0和物理次级通路滤波器的输出和初级噪声的叠加,辅助滤波器产生的残余信号为物理麦克风接收到的物理误差信号与参考信号通过辅助滤波器H的输出的叠加,参考信号与辅助滤波器产生的残余信号共同作用更新辅助滤波器H,最终达到稳定状态,得到辅助滤波器H;
步骤五:进入控制阶段,目标降噪位置不放置任何麦克风,物理位置放置物理麦克风,物理麦克风接收到的物理误差信号为参考信号通过噪声控制滤波器W和物理次级通路滤波器的输出和初级噪声的叠加,将步骤四训练得到的辅助滤波器H作为固定系数滤波器H0,辅助滤波器产生的残余信号为物理麦克风接收到的物理误差信号与参考信号通过固定系数滤波器H0的输出的叠加,参考信号通过物理次级通路滤波器的输出与辅助滤波器产生的残余信号共同作用更新噪声控制滤波器W,最终达到稳定状态,实现目标降噪位置的有源降噪。
进一步地,步骤二中,噪声控制滤波器W更新的过程为:
通过公式对权系数矢量进行更新,其中w(n)表示噪声控制滤波器更新前的权系数矢量,w(n+1)表示更新后的权系数矢量,x(n)表示参考信号,表示虚拟次级通路滤波器,ev(n)表示虚拟误差信号,μw1表示噪声控制滤波器更新的收敛因子。
进一步地,步骤四中,辅助滤波器H更新的过程为:
通过公式h(n+1)=h(n)-μheh(n)x(n)对权系数矢量进行更新,其中h(n)表示辅助滤波器更新前的权系数矢量,h(n+1)表示更新后的权系数矢量,x(n)表示参考信号,eh(n)表示辅助滤波器产生的残余信号,μh表示辅助滤波器更新的收敛因子。
进一步地,步骤五中,噪声控制滤波器W更新的过程为:
通过公式w(n+1)=w(n)-μw2eh(n)xs(n)对权系数矢量进行更新,其中w(n)表示噪声控制滤波器更新前的权系数矢量,w(n+1)表示更新后的权系数矢量,xs(n)表示参考信号通过物理次级通路滤波器的输出,eh(n)表示辅助滤波器产生的残余信号,μw2表示噪声控制滤波器更新的收敛因子。
进一步地,为满足初级噪声强度范围较大时的降噪需求,收敛步长分别设置为:
其中,μw1表示噪声控制滤波器在步骤二中更新的收敛因子,μh表示辅助滤波器在步骤四中更新的收敛因子,μw2表示噪声控制滤波器在步骤五中更新的收敛因子,x表示参考信号。
综上所述,由于采用了上述技术方案,本发明的有益效果是:既解决了AF方法训练阶段比控制阶段多使用一个麦克风,硬件资源消耗大的问题,又使当参考信号音量范围较大时,目标降噪位置降噪均能达到指定阈值。
附图说明
图1是本发明分步虚拟传感降噪方法的过程框图a)步骤二过程框图;b)步骤四过程框图;c)步骤五过程框图。
图2是具体实施方式中,本发明在参考信号音量为中时的次级通路图。
图3是具体实施方式中,本发明在参考信号音量为中时步骤二、步骤四的误差信号图。
图4是具体实施方式中,本发明在参考信号音量为中时步骤五的误差信号图。
图5是具体实施方式中,本发明在参考信号音量分别为低、中、高时步骤五的噪声功率谱图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚,下面结合实施方式和附图,对本发明做进一步的详细描述。
为了解决AF方法训练阶段比控制阶段需多使用一个麦克风,硬件资源消耗大的缺点,同时为了当参考信号音量范围较大时,目标降噪位置降噪均能达到指定阈值,本发明提出了一种分步虚拟传感降噪方法。
附图1展示了本发明分步虚拟传感降噪方法的过程框图,本具体实施方式中,步骤一将虚拟麦克风临时放置在目标降噪位置采集虚拟误差信号,建模虚拟次级通路Sv,表示为:
yv(n)=sv(n)*y(n)
其中,y(n)表示次级扬声器发出的次级声源,yv(n)表示虚拟麦克风接收到的虚拟误差信号,次级扬声器发出的次级声源与虚拟麦克风接收到的虚拟误差信号共同作用更新虚拟次级通路滤波器最终达到稳定状态,得到虚拟次级通路滤波器
本具体实施方式中,步骤二(参考附图1(a))训练噪声控制滤波器W,根据FxLMS算法,虚拟麦克风接收到的虚拟误差信号为参考信号通过噪声控制滤波器W的输出和初级噪声的叠加,表示为:
ev(n)=dv(n)+sv(n)*y(n)
其中,dv(n)表示初级噪声,ev(n)表示虚拟麦克风接收到的虚拟误差信号。参考信号通过虚拟次级通路滤波器的输出与虚拟麦克风接收到的虚拟误差信号共同作用更新噪声控制滤波器W,噪声控制滤波器W更新的过程为:
最终达到稳定状态,得到噪声控制滤波器W。其中w(n)表示噪声控制滤波器更新前的权系数矢量,w(n+1)表示更新后的权系数矢量,x(n)表示参考信号,表示虚拟次级通路滤波器,ev(n)表示虚拟误差信号,μw1表示噪声控制滤波器更新的收敛因子。
本具体实施方式中,步骤三将步骤一、二中的虚拟麦克风作为物理麦克风放置在物理位置采集物理误差信号,建模物理次级通路Sm,表示为:
ym(n)=sm(n)*y(n)
其中,y(n)表示次级扬声器发出的次级声源,ym(n)表示物理麦克风接收到的物理误差信号,次级扬声器发出的次级声源与物理麦克风接收到的物理误差信号共同作用更新物理次级通路滤波器最终达到稳定状态,得到物理次级通路滤波器
本具体实施方式中,步骤四(参考附图1(b))目标降噪位置不放置任何麦克风,物理位置放置物理麦克风,训练辅助滤波器H,将步骤二训练得到的噪声控制滤波器W作为固定系数滤波器W0,物理麦克风接收到的物理误差信号为参考信号通过固定系数滤波器W0和物理次级通路滤波器的输出和初级噪声的叠加,表示为:
其中,dm(n)表示初级噪声,em(n)表示物理麦克风接收到的物理误差信号。辅助滤波器产生的残余信号为物理麦克风接收到的物理误差信号与参考信号通过辅助滤波器H的输出的叠加,参考信号与辅助滤波器产生的残余信号共同作用更新辅助滤波器H,辅助滤波器H更新的过程为:
h(n+1)=h(n)-μheh(n)x(n)
最终达到稳定状态,得到辅助滤波器H。其中h(n)表示辅助滤波器更新前的权系数矢量,h(n+1)表示更新后的权系数矢量,x(n)表示参考信号,eh(n)表示辅助滤波器产生的残余信号,μh表示辅助滤波器更新的收敛因子。
本具体实施方式中,步骤五(参考附图1(c))目标降噪位置不放置任何麦克风,物理位置放置物理麦克风,进入控制阶段,物理麦克风接收到的物理误差信号为参考信号通过噪声控制滤波器W和物理次级通路滤波器的输出和初级噪声的叠加,表示为:
其中,dm(n)表示初级噪声,em(n)表示物理麦克风接收到的物理误差信号。将步骤四训练得到的辅助滤波器H作为固定系数滤波器H0,辅助滤波器产生的残余信号为物理麦克风接收到的物理误差信号与参考信号通过固定系数滤波器H0的输出的叠加,参考信号通过物理次级通路滤波器的输出与辅助滤波器产生的残余信号共同作用更新噪声控制滤波器W,噪声控制滤波器W更新的过程为:
w(n+1)=w(n)-μw2eh(n)xs(n)
最终达到稳定状态,实现目标降噪位置的有源降噪。其中w(n)表示噪声控制滤波器更新前的权系数矢量,w(n+1)表示更新后的权系数矢量,xs(n)表示参考信号通过物理次级通路滤波器的输出,eh(n)表示辅助滤波器产生的残余信号,μw2表示噪声控制滤波器更新的收敛因子。
本发明从运算量来说(以M代表一次乘法运算,A代表一次加法运算,L为滤波器长度,LM即代表L次乘法运算,默认所以滤波器长度相同):
执行一次步骤一运算量为:(2L+1)M+2LA
执行一次步骤二运算量为:(4L+1)M+(4L-2)A
执行一次步骤三运算量为:(2L+1)M+2LA
执行一次步骤四运算量为:(4L+1)M+(4L-1)A
执行一次步骤五运算量为:(6L+1)M+(6L-2)A
具体实施方式通过先录音,后将采集得到的录音在MATLAB R2016b软件进行仿真的方法来预测目标降噪位置的降噪量。实验在一个局域半封闭空间进行。噪声源为噪声录音(音量分为低、中、高三种情况),参考麦克风放置在局域半封闭空间后方,虚拟次级通路Sv、物理次级通路Sm建模时次级扬声器发出的次级声源为白噪。将局域半封闭空间左耳耳道口设为目标降噪位置,左耳耳道口、次级扬声器及物理麦克风置于同一水平线,次级扬声器位于局域半封闭空间左部,物理麦克风距离次级扬声器1cm,左耳耳道口距离物理麦克风8cm。
本实验测得的数据,所有录音均为25s。仿真时,噪声控制滤波器、辅助滤波器的长度均设置为384阶。为使初级噪声强度范围较大时,目标降噪位置降噪均能达到指定阈值,已知收敛因子的取值与参考信号能量的反比有关,本发明收敛步长分别设置为:
其中,μw1表示噪声控制滤波器在步骤二中更新的收敛因子,μh表示辅助滤波器在步骤四中更新的收敛因子,μw2表示噪声控制滤波器在步骤五中更新的收敛因子,x表示参考信号。
首先具体分析参考信号音量为中时数据训练及控制阶段的情况,最后再讨论该方法在局域半封闭空间应用中当参考信号音量分别为低、中、高时的降噪效果。以下所有结果都是通过MATLAB R2016b软件仿真得到:
附图2是得到的次级通路滤波器。***的采样率设置为24k,虚拟次级通路、物理次级通路的脉冲响应长度为16ms。
附图3展示了参考信号音量为中时,步骤二及步骤四的误差信号图。观测附图3可知,步骤二在t=0.5后达到稳定状态,步骤四在t=1s后达到稳定状态。
通过附图4,可观察到步骤五在t非常小时就达到收敛状态,即***在很短的时间内就达到稳定状态。
附图5展示了参考信号音量分别为低、中、高时的降噪效果。从附图5可得知:参考信号音量为低时,目标降噪位置处的降噪效果达到了20dB左右;参考信号音量为中时,目标降噪位置处的降噪效果达到了22dB左右;参考信号音量为高时,目标降噪位置处的降噪效果达到了22dB左右。因此本发明对于参考信号在较大音量范围内时,目标降噪位置均能形成有源静区。
综上所述,使用一种分步虚拟传感降噪方法可以减少使用一个麦克风,节省硬件资源,同时对于参考信号在较大音量范围内时,目标降噪位置均能形成有源静区,说明了本发明所提方法的有效性。
需要说明的是上述实施例,并非用来限定本发明的保护范围,在上述技术方案的基础上所做出的等同变换或替换及以此为基础扩充等若干改进均落入本发明权利要求所保护的范围。
Claims (5)
1.一种分步虚拟传感降噪方法,其特征在于,包括如下步骤:
步骤一:建模虚拟次级通路Sv,将虚拟麦克风临时放置在目标降噪位置采集虚拟误差信号,根据LMS算法,次级扬声器发出的次级声源与虚拟麦克风接收到的虚拟误差信号共同作用更新虚拟次级通路滤波器最终达到稳定状态,得到虚拟次级通路滤波器
步骤二:训练噪声控制滤波器W,根据FxLMS算法,虚拟麦克风接收到的虚拟误差信号为参考信号通过噪声控制滤波器W的输出和初级噪声的叠加,参考信号通过虚拟次级通路滤波器的输出与虚拟麦克风接收到的虚拟误差信号共同作用更新噪声控制滤波器W,最终达到稳定状态,得到噪声控制滤波器W;
步骤三:建模物理次级通路Sm,将步骤一、二中的虚拟麦克风作为物理麦克风放置在物理位置采集物理误差信号,根据LMS算法,次级扬声器发出的次级声源与物理麦克风接收到的物理误差信号共同作用更新物理次级通路滤波器最终达到稳定状态,得到物理次级通路滤波器
步骤四:训练辅助滤波器H,目标降噪位置不放置任何麦克风,物理位置放置物理麦克风,将步骤二训练得到的噪声控制滤波器W作为固定系数滤波器W0,物理麦克风接收到的物理误差信号为参考信号通过固定系数滤波器W0和物理次级通路滤波器的输出和初级噪声的叠加,辅助滤波器产生的残余信号为物理麦克风接收到的物理误差信号与参考信号通过辅助滤波器H的输出的叠加,参考信号与辅助滤波器产生的残余信号共同作用更新辅助滤波器H,最终达到稳定状态,得到辅助滤波器H;
3.根据权利要求1所述的一种分步虚拟传感降噪方法,其特征在于,步骤四中,辅助滤波器H更新的过程为:
通过公式h(n+1)=h(n)-μheh(n)x(n)对权系数矢量进行更新,其中h(n)表示辅助滤波器更新前的权系数矢量,h(n+1)表示更新后的权系数矢量,x(n)表示参考信号,eh(n)表示辅助滤波器产生的残余信号,μh表示辅助滤波器更新的收敛因子。
4.根据权利要求1所述的一种分步虚拟传感降噪方法,其特征在于,步骤五中,噪声控制滤波器W更新的过程为:
通过公式w(n+1)=w(n)-μw2eh(n)xs(n)对权系数矢量进行更新,其中w(n)表示噪声控制滤波器更新前的权系数矢量,w(n+1)表示更新后的权系数矢量,xs(n)表示参考信号通过物理次级通路滤波器的输出,eh(n)表示辅助滤波器产生的残余信号,μw2表示噪声控制滤波器更新的收敛因子。
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Legal Events
Date | Code | Title | Description |
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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