CN116312597A - 一种飞机驾驶舱啸叫检测和抑制方法、装置、设备和*** - Google Patents
一种飞机驾驶舱啸叫检测和抑制方法、装置、设备和*** Download PDFInfo
- Publication number
- CN116312597A CN116312597A CN202310273614.6A CN202310273614A CN116312597A CN 116312597 A CN116312597 A CN 116312597A CN 202310273614 A CN202310273614 A CN 202310273614A CN 116312597 A CN116312597 A CN 116312597A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- howling
- peak
- power ratio
- frequency point
- suspected
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 49
- 238000012549 training Methods 0.000 claims abstract description 46
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 claims abstract description 37
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 33
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 claims abstract description 31
- 238000011068 loading method Methods 0.000 claims abstract description 12
- 230000014759 maintenance of location Effects 0.000 claims abstract description 12
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims abstract description 9
- 230000001629 suppression Effects 0.000 claims description 20
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 11
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 9
- 230000004044 response Effects 0.000 claims description 6
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 claims description 4
- 238000012216 screening Methods 0.000 claims description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 8
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 8
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 8
- 230000006870 function Effects 0.000 description 5
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 2
- 230000005236 sound signal Effects 0.000 description 2
- 238000010183 spectrum analysis Methods 0.000 description 2
- CRBHXDCYXIISFC-UHFFFAOYSA-N 2-(Trimethylammonio)ethanolate Chemical compound C[N+](C)(C)CC[O-] CRBHXDCYXIISFC-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 230000003321 amplification Effects 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 1
- 230000001934 delay Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000004807 localization Effects 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000003199 nucleic acid amplification method Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000010355 oscillation Effects 0.000 description 1
- 230000003071 parasitic effect Effects 0.000 description 1
- 230000002688 persistence Effects 0.000 description 1
- 238000012827 research and development Methods 0.000 description 1
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 1
- 229920006395 saturated elastomer Polymers 0.000 description 1
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
- G10L21/00—Speech or voice signal processing techniques to produce another audible or non-audible signal, e.g. visual or tactile, in order to modify its quality or its intelligibility
- G10L21/02—Speech enhancement, e.g. noise reduction or echo cancellation
- G10L21/0208—Noise filtering
-
- G—PHYSICS
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
- G10L21/00—Speech or voice signal processing techniques to produce another audible or non-audible signal, e.g. visual or tactile, in order to modify its quality or its intelligibility
- G10L21/02—Speech enhancement, e.g. noise reduction or echo cancellation
- G10L21/0208—Noise filtering
- G10L21/0264—Noise filtering characterised by the type of parameter measurement, e.g. correlation techniques, zero crossing techniques or predictive techniques
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04R—LOUDSPEAKERS, MICROPHONES, GRAMOPHONE PICK-UPS OR LIKE ACOUSTIC ELECTROMECHANICAL TRANSDUCERS; DEAF-AID SETS; PUBLIC ADDRESS SYSTEMS
- H04R3/00—Circuits for transducers, loudspeakers or microphones
- H04R3/02—Circuits for transducers, loudspeakers or microphones for preventing acoustic reaction, i.e. acoustic oscillatory feedback
-
- G—PHYSICS
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
- G10L21/00—Speech or voice signal processing techniques to produce another audible or non-audible signal, e.g. visual or tactile, in order to modify its quality or its intelligibility
- G10L21/02—Speech enhancement, e.g. noise reduction or echo cancellation
- G10L21/0208—Noise filtering
- G10L2021/02082—Noise filtering the noise being echo, reverberation of the speech
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
- Y02E40/00—Technologies for an efficient electrical power generation, transmission or distribution
- Y02E40/40—Arrangements for reducing harmonics
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Acoustics & Sound (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Otolaryngology (AREA)
- Circuit For Audible Band Transducer (AREA)
Abstract
本发明公开了一种飞机驾驶舱啸叫检测和抑制方法、装置、设备和***,本发明属于航空电子技术领域。本发明的方法包括:采用峰均功率比、帧间峰值幅度保持度、峰值谐波功率比结合帧间幅度谱斜率偏差,对话音信号进行啸叫检测;当检测到啸叫发生后,加载训练序列并利用所述训练序列对自适应滤波器进行训练;利用训练好的自适应滤波器对话音信号进行滤波,啸叫成分被抑制掉。本发明在啸叫检测环境,利用峰均功率比结合帧间峰值幅度保持度,以及峰值谐波功率比和帧间幅度谱斜率偏差对话音信号进行啸叫检测,提高了啸叫检测的准确性和可靠性;同时采用自适应滤波法进行啸叫抑制,降低了对频率估计精度的要求,保证了话音音质质量。
Description
技术领域
本发明属于航空电子技术领域,具体涉及一种飞机驾驶舱啸叫检测和抑制方法、装置、设备和***。
背景技术
在民航客机上,当驾驶舱内扬声器打开、机组人员通过麦克风发话并且侧音(自听音)激活时,麦克风、音频功放、扬声器构成一个典型的扩音***。由于驾驶舱是一个狭小的密闭空间,扬声器与麦克风离得近,因而很容易产生“啸叫”现象。
民航客机驾驶舱内的啸叫具有很大的危害:首先,尖锐刺耳的啸叫声会使机组人员感到不适,会将机组话音***和告警***的声音淹没,使飞行员无法听到这些重要的声音,这严重影响了飞行安全;此外,啸叫发生时音频设备会有极高的输出功率,时间一长容易烧毁机载音频设备的功放及扬声器,减少设备使用寿命。同时如果在飞行过程中烧毁造成机载音频***的失效,则会对飞行安全造成非常严重的影响。
目前,主流民航客机的机载音频***被美国的霍尼韦尔、柯林斯和法国的泰雷兹等国外公司垄断,其中用于驾驶舱啸叫抑制的关键技术也被这些公司掌握而形成技术封锁。现阶段,我国国产大飞机事业发展的一项战略目标,就是要提高机载航电设备的国产化率,实现关键技术的自主可控,因而迫切需要形成具有我国自主研发技术的机载音频***,并能解决驾驶舱啸叫的问题。
发明内容
针对民航客机驾驶舱内产生的啸叫会影响飞行安全、降低设备使用寿命等问题,本发明提供了一种飞机驾驶舱啸叫检测和抑制方法、装置、设备和***,弥补了国内相关技术空白,保障了飞行安全,提高了设备使用寿命。
本发明通过下述技术方案实现:
一种飞机驾驶舱啸叫检测和抑制方法,包括:
采用峰均功率比、帧间峰值幅度保持度、峰值谐波功率比结合帧间幅度谱斜率偏差,对话音信号进行啸叫检测;
当检测到啸叫发生后,加载训练序列并利用所述训练序列对自适应滤波器进行训练;
利用训练好的自适应滤波器对话音信号进行滤波,啸叫成分被抑制掉。
本发明在啸叫检测环境,利用峰均功率比结合帧间峰值幅度保持度,以及峰值谐波功率比和帧间幅度谱斜率偏差对话音信号进行啸叫检测,提高了啸叫检测的准确性和可靠性;同时采用自适应滤波法进行啸叫抑制,降低了对频率估计精度的要求,保证了话音音质质量。
作为优选实施方式,本发明的对话音信号进行啸叫检测,具体包括:
对话音信号帧进行离散傅里叶变换并求模值的平方得到话音信号帧的能量谱;
根据能量谱计算每个频点的峰均功率比以及帧间峰值幅度保持度,其中,所述帧间峰值幅度保持度为峰均功率比连续超过预设阈值的帧数;
将所述帧间峰值幅度保持度与预设阈值作比较,筛选出疑似啸叫频点;
对所有小于N/2的疑似啸叫频点进行啸叫判定:计算疑似啸叫频点的峰值谐波功率比,如果峰值谐波功率比超过预设阈值,则计算该频点的帧间幅度谱斜率偏差,如果帧间幅度谱斜率偏差超过预设阈值,则将该疑似啸叫频点判定为啸叫频点;其中,N为话音信号帧的长度。
作为优选实施方式,本发明当出现两个相邻频点的峰均功率比同时超过预设阈值时,则采用帕斯瓦尔定理来解决邻频模糊的问题,进一步提高啸叫检测精度和可靠性。
作为优选实施方式,本发明的对所有小于N/2的疑似啸叫频点进行啸叫判定,具体包括:
计算疑似啸叫频点的峰值谐波功率比时,如果疑似啸叫频点小于N/4,则考虑该疑似啸叫频点的0.5、1.5、2、3和4次谐波;如果疑似啸叫频点大于等于N/4小于N/2,则考虑该疑似啸叫频点的0.5、1.5和2次谐波;
计算疑似啸叫频点的能量与其对应考虑的谐波的能量的比值即可得到峰值谐波功率比且峰值谐波功率比均超过预设阈值,则保留对该疑似啸叫频点的判定;
根据保存的前Q帧的保留的疑似啸叫频点的能量,计算得到保留的疑似啸叫频点的帧间幅度谱斜率偏差;
如果该帧间幅度谱斜率偏差超过预设阈值,则判定保留的疑似啸叫频点为啸叫频点。
作为优选实施方式,本发明的训练序列的加载方法具体包括:
判断音频缓存中是否有待播放的音频数据;
如果有,则加载待播放的音频数据作为训练序列,否则,生成伪随机序列作为训练序列。
作为优选实施方式,本发明的自适应滤波器采用阶数为L的有限冲激响应滤波器,滤波器系数长度为L+1,L为一个偶数。
作为优选实施方式,本发明的自适应滤波器训练过程包括:
计算所述滤波器的输出;
计算所述滤波器的输入与输出之间的误差;
基于所述误差,对所述滤波器系数进行更新。
第二方面,本发明提出了一种飞机驾驶舱啸叫检测和抑制装置,包括啸叫检测模块和啸叫抑制模块;
所述啸叫检测模块采用峰均功率比、帧间峰值幅度保持度、峰值谐波功率比结合帧间幅度谱斜率偏差对话音信号进行啸叫检测,当检测到啸叫发生后,将训练序列加载进来;
所述啸叫抑制模块包括自适应滤波器,利用所述训练序列对所述自适应滤波器进行训练,并采用训练好的自适应滤波器对话音信号进行滤波,啸叫成分被抑制掉。
第三方面,本发明提出了一种机载电子设备,包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现本发明上述方法的步骤。
第四方面,本发明提出了一种飞机驾驶舱音频***,包括本发明上述机载电子设备;
所述机载电子设备用于对麦克风信号进行啸叫检测和抑制后输出至扬声器进行播放;
所述扬声器播放的话音信号经过驾驶舱的声场后经所述麦克风采集。
本发明与现有技术相比,具有如下的优点和有益效果:
1、在啸叫检测环节,根据飞行时驾驶舱内声音环节的特点,即底噪声音较大而且动态范围较大,这使得机组人员根据驾驶舱内底噪高低随时调整自己说话的响度,造成麦克风输入话音信号的动态范围变大,本发明采用峰均功率比(PAPR)结合帧间峰值幅度保持度(IPMP)作为对啸叫进行初步判定的指标;同时结合啸叫信号的特征:啸叫信号的谐波分量较少,即使啸叫信号使扩音***达到了饱和而发生削峰现象,谐波能量也比基波能量低很多,并且啸叫信号比语音信号持续时间长,因此本发明利用峰值谐波功率比比(PHPR)和帧间幅度谱斜率偏差(IMSD)进一步剔除被误检为啸叫的话音信号,保证了啸叫检测的精度和可靠性;
2、在啸叫抑制环节,基于“检测-抑制”的方法大多根据啸叫频率产生相应的无限冲激响应(IIR)实现对啸叫频点的抑制,现有采用陷波器法在啸叫检测环节对啸叫频率估计的精度会影响陷波器对啸叫的抑制效果,即使减小滤波器的Q值以降低对频率估计精度的要求,但是仍会滤除更多的话音信号,造成音质的下降,因此,本发明采用自适应滤波法进行啸叫抑制。
3、相较于现有方法的常用手段是通过训练器产生伪随机序列,本发明提出的自适应滤波法根据机载音频处理设备同时具备机载音频信号集总和混音装置的功能特点,当数字音频缓存中存在其他机载设备传来的待播放音频数据时,将其作为训练序列,这样可以减少训练过程为音频***引入的杂音,否则,按照传统方法产生伪随机序列,保证了音频***的性能。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明实施例的进一步理解,构成本申请的一部分,并不构成对本发明实施例的限定。在附图中:
图1为本发明实施例的方法整体流程示意图。
图2为本发明实施例的啸叫检测流程示意图。
图3为本发明实施例的有限时间正弦信号的连续能量谱与DFT离散能量谱的关系。
图4为本发明实施例的装置原理框图。
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明白,下面结合实施例和附图,对本发明作进一步的详细说明,本发明的示意性实施方式及其说明仅用于解释本发明,并不作为对本发明的限定。
实施例:
现有啸叫检测与抑制技术中,检测环节存在邻频模糊的问题,导致频谱分辨率不足而造成啸叫频点估计不准;此外,现有啸叫抑制技术在民航客机驾驶舱环境中的效果不太理想,例如,重新设计驾驶舱扬声器的位置、适当降低麦克风灵敏度和扬声器音量等措施,能够改善啸叫但无法从根本上实现抑制,同时也会降低侧音音量,影响飞行员的使用体验;移相法对封闭而狭小的驾驶舱内的啸叫的抑制能力有限;陷波器抑制法对啸叫检测和啸叫频率估计的准确度要求高,而高精度频率估计对计算处理单元的性能要求也很高。基于此,本实施例提出了一种飞机驾驶舱啸叫检测和抑制方法
具体如图1所示,本实施例提出的方法包括如下步骤:
步骤1,对话音信号帧进行啸叫检测;
步骤2,当检测到啸叫发生后,加载训练序列并利用训练序列对自适应滤波器进行训练;
步骤3,话音信号帧经过训练好的自适应性滤波器,啸叫成分被抑制掉。
一种可选的实施方式,在进行啸叫检测时,首先对话音信号帧进行离散傅里叶变换并求模值的平方得到话音信号帧的能量谱;然后根据能量谱计算每个频点的峰均功率比(Peak-to-Average Power Ratio,PAPR)以及帧间峰值幅度保持度(Interframe PeakMagnitude Persistence,IPMP,即PAPR连续超过预设阈值的帧数);之后将帧间峰值幅度保持度IPMP与预设阈值作比较,从而筛选出疑似啸叫频点;对于疑似啸叫频点,计算其峰值谐波功率比(Peak-to-Harmonic Power Ratio,PHPR);如果峰值谐波功率比PHRP超过预设阈值,则进一步计算该频点的帧间幅度谱斜率偏差(Interframe Magnitude SlopeDeviation,IMSD);如果帧间幅度谱斜率偏差超过预设阈值,则将该疑似啸叫频点判定为啸叫频点。当对所有小于N/2的频段完成上述判断后,如果存在啸叫频点,则开始执行后续的训练序列加载和自适应滤波器训练的操作。
民航客机驾驶舱内会播放各种音频***、告警***的声音,还有发动机和机电***的运行噪声,因此在这种复杂的低噪环境中,相较于现有利用PNPR进行啸叫检测的技术(当啸叫频率位于两个DFT频点中间时,这两个DFT频点的幅度相近,周围DFT频点也位于sinc频谱旁瓣的中心位置,幅度也不够低,因此容易造成PNPR对啸叫的漏检),本实施例利用PAPR实现啸叫检测,可以更好地解决DFT采样点不足造成的邻频模糊问题。
具体如图2所示,啸叫检测过程具体包括以下步骤:
对长度为N=2M(M为正整数)的第t帧麦克风输入信号x[n,t],n=0,1,...,N进行N点离散傅里叶变换(DFT)然后求其模值的平方得到这一帧信号的能量谱Y[k,t]=|X[k,t]|2。其中,DFT可以通过快速傅里叶变换(FFT)算法实现。
之后,对每个频点k(k=0,1,2…N/2-1)按照如下步骤判定其是否发生啸叫:
(1)对频点k,按照如下公式计算PAPR:
如果PAPR超过了预先设定的阈值TPAPR,即PAPR[k,t]>TPAPR,则IPMP[k,t]=IPMP[k,t-1]+1,并记录该频点的能量Y[k];否则,将IPMP[k,t]归零。
计算每个DFT频点的PAPR时会出现如下现象:有两个相邻频点k和k+1的PAPR同时超过阈值,出现这种现象的原因是啸叫频率一般都位于某两个相邻的频点表示的两个频率之间,而不会与某个频点表示的频率重合。如图3所示,持续时间为N/fs的频率为f0的正弦信号(可以表征啸叫频点f0的啸叫信号)的连续频谱可以看作是将零频点平移到处的sinc函数,主瓣宽度为fs/N。因此,DFT离散谱的第k和k+1频点采样到了连续频谱的主瓣,其他频点则采样到了副瓣。而主瓣几乎占据了信号的所有能量,因此根据帕斯瓦尔定理,可以将啸叫频率处的能量近似估计为Y[k]+Y[k+1]。
因此,本实施例基于帕斯瓦尔定理来解决邻频模糊的问题,当出现两个相邻频点k和k+1的PAPR同时超过阈值时,则按照下列规则保留其中一个频点:
a)若Y[k,t]>Y[k+1,t],则保留k,记录Y[k,t]=Y[k,t]+Y[k+1,t],IPMP[k,t]=max{IPMP[k,t-1],IPMP[k+1,t-1]}+1,IPMP[k+1,t]=0;
b)否则,保留k+1,记录Y[k+1,t]=Y[k,t]+Y[k+1,t],IPMP[k+1,t]=max{IPMP[k,t-1],IPMP[k+1,t-1]}+1,IPMP[k,t]=0。
(2)如果频点k的IPMP超过了预设的阈值TIPMP,即IPMP[k,t]>TIPMP,则将该频点标记为疑似啸叫频点,进行后续的啸叫判定。
(3)PHPR准则啸叫判定。计算疑似啸叫频点的PHPR时,如果k<N/4,则考虑频点k的0.5、1.5、2、3和4次谐波;如果N/4≤k<N/2,则考虑频点k的0.5、1.5和2次谐波。当频点k的能量与上述谐波的能量的比值均超过预先设定的门限TPHPR,则保留对频点k为啸叫频点的判定,进行后续的的啸叫判定,PHPR的判定过程可以描述为如下公式:
如果k>N/2,则跳过PHPR判定,进行后续的啸叫判定。
(4)根据保存的前面Q帧的频点k的能量,Y[k,t-Q],Y[k,t-Q+1,...,Yk,t-1,计算频点k的IMSD,即:
如果超出了预先设定的阈值,即IMSD[k,t]>TIMSD,则判定频点k为啸叫频点。
一种可选的实施方式,现有大多是根据啸叫频率产生相应的无限冲激响应(IIR)实现对啸叫频点的抑制,而陷波器法对啸叫检测和啸叫频率估计的精度要求比较高;基于此,本实施例在完成啸叫检测并且检测到啸叫发生后,采用自适应滤波法进行啸叫抑制,具体根据缓存中是否有来自于其他飞机航电***的音频数据选择加载音频数据或是伪随机序列作为训练序列对自适应滤波器进行训练,之后,当麦克风信号经过训练好的自适应滤波器时,啸叫成分可以被抑制掉。
本实施例的自适应滤波器采用有限冲激响应(FIR)滤波器,相较于IIR滤波器,其没有反馈回路,不会产生寄生振荡,稳定性强;且FIR具有线性相位,对声音的失真较小,并且对频谱分析精准度的依赖程度不高;相较于陷波器法,本实施例的自适应滤波法的频谱分析仅需对啸叫存在与否进行检测,不需要对啸叫频率进行估计,即可自适应地自主产生适用于当前声场环境的滤波器,故不受啸叫频率估计精准度的影响,提高了音频***性能。
对自适应滤波器进行训练的原理是:将一段已知的训练序列通过整个***,根据***输出与原始训练序列之间差距来不断地调整滤波器的系数,使得差距越来越小。因此,只要是提前已知的序列,都可以用来训练。机载音频处理设备具有机载音频信号集总和混音的功能,当数字音频缓存中存在其他机载设备传来的待播放音频数据时,将其作为训练序列,这样可以减少训练过程为音频***引入的杂音。
训练序列的加载方法具体包括:
(1)判断机载音频处理设备的音频缓存中是否有待播放的音频数据;
(2)如果有,则加载待播放的音频数据作为训练序列;否则,生成伪随机序列作为训练序列。
本实施例采用LMS算法进行自适应滤波器训练,训练开始记为第t=1个时刻,直到第T个时刻结束训练。训练序列的第t个值为s(t),长度为L的列向量和/>分别表示第t个时刻时滤波器的移位寄存器内存储的输入信号和滤波器系数。第t个时刻对滤波器进行更新计算的步骤如下:
(1)计算滤波器的输出:
(2)计算误差
e(t)=s(t)-y(t)
其中,μ表示滤波器系数更新的步长,本实施例取μ=0.001。
本实施例还提出了一种飞机驾驶舱啸叫检测和抑制装置,具体如图4所示,该***包括啸叫检测模块和啸叫抑制模块;
其中,啸叫检测模块用于对话音信号帧(即麦克风信号帧)进行啸叫检测,当检测到啸叫发生后,将训练序列加载进来;
所述啸叫抑制模块包括延时单元和自适应滤波器;所述延时单元对训练序列进行延时后将其输入到自适应滤波器中对自适应滤波器进行训练。训练算法基于对自适应滤波器的输出与输入进行比较,以调整自适应滤波器的系数,自适应滤波器是阶数为L的有限冲激响应(FIR)滤波器,滤波器系数长度为L+1,通常L为一个偶数;设置延时是因为FIR滤波器的输出相对于输入有L/2+1个点的滞后,自适应滤波器系数初始化为(n取值为从1到L+1的整数):
训练好的自适应滤波器对话音信号帧进行滤波,啸叫成分被抑制掉。
本实施例还提出了一种机载电子设备,用于执行本实施例的上述方法。
本实施例还提出了一种飞机驾驶舱音频***,该***包括麦克风、扬声器和上述机载电子设备,该机载电子设备用于对麦克风信号进行啸叫检测和抑制后输出至扬声器进行播放,然后经过驾驶舱的声场后经麦克风采集,完成声反馈的整个过程。
本领域内的技术人员应明白,本申请的实施例可提供为方法、***、或计算机程序产品。因此,本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(***)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上所述的具体实施方式,对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明,所应理解的是,以上所述仅为本发明的具体实施方式而已,并不用于限定本发明的保护范围,凡在本发明的精神和原则之内,所做的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种飞机驾驶舱啸叫检测和抑制方法,其特征在于,包括:
采用峰均功率比、帧间峰值幅度保持度、峰值谐波功率比结合帧间幅度谱斜率偏差,对话音信号进行啸叫检测;
当检测到啸叫发生后,加载训练序列并利用所述训练序列对自适应滤波器进行训练;
利用训练好的自适应滤波器对话音信号进行滤波,啸叫成分被抑制掉。
2.根据权利要求1所述的一种飞机驾驶舱啸叫检测和抑制方法,其特征在于,对话音信号进行啸叫检测,具体包括:
对话音信号帧进行离散傅里叶变换并求模值的平方得到话音信号帧的能量谱;
根据能量谱计算每个频点的峰均功率比以及帧间峰值幅度保持度,其中,所述帧间峰值幅度保持度为峰均功率比连续超过预设阈值的帧数;
将所述帧间峰值幅度保持度与预设阈值作比较,筛选出疑似啸叫频点;
对所有小于N/2的疑似啸叫频点进行啸叫判定:计算疑似啸叫频点的峰值谐波功率比,如果峰值谐波功率比超过预设阈值,则计算该频点的帧间幅度谱斜率偏差,如果帧间幅度谱斜率偏差超过预设阈值,则将该疑似啸叫频点判定为啸叫频点;其中,N为话音信号帧的长度。
3.根据权利要求2所述的一种飞机驾驶舱啸叫检测和抑制方法,其特征在于,当出现两个相邻频点的峰均功率比同时超过预设阈值时,则采用帕斯瓦尔定理来解决邻频模糊的问题。
4.根据权利要求2所述的一种飞机驾驶舱啸叫检测和抑制方法,其特征在于,对所有小于N/2的疑似啸叫频点进行啸叫判定,具体包括:
计算疑似啸叫频点的峰值谐波功率比时,如果疑似啸叫频点小于N/4,则考虑该疑似啸叫频点的0.5、1.5、2、3和4次谐波;如果疑似啸叫频点大于等于N/4小于N/2,则考虑该疑似啸叫频点的0.5、1.5和2次谐波;
计算疑似啸叫频点的能量与其对应考虑的谐波的能量的比值即可得到峰值谐波功率比且峰值谐波功率比均超过预设阈值,则保留对该疑似啸叫频点的判定;
根据保存的前Q帧的保留的疑似啸叫频点的能量,计算得到保留的疑似啸叫频点的帧间幅度谱斜率偏差;
如果该帧间幅度谱斜率偏差超过预设阈值,则判定保留的疑似啸叫频点为啸叫频点。
5.根据权利要求1-4任一项所述的一种飞机驾驶舱啸叫检测和抑制方法,其特征在于,训练序列的加载方法具体包括:
判断音频缓存中是否有待播放的音频数据;
如果有,则加载待播放的音频数据作为训练序列,否则,生成伪随机序列作为训练序列。
6.根据权利要求5所述的一种飞机驾驶舱啸叫检测和抑制方法,其特征在于,所述自适应滤波器采用阶数为L的有限冲激响应滤波器,滤波器系数长度为L+1,L为一个偶数。
7.根据权利要求6所述的一种飞机驾驶舱啸叫检测和抑制方法,其特征在于,所述自适应滤波器训练过程包括:
计算所述滤波器的输出;
计算所述滤波器的输入与输出之间的误差;
基于所述误差,对所述滤波器系数进行更新。
8.一种飞机驾驶舱啸叫检测和抑制装置,其特征在于,包括啸叫检测模块和啸叫抑制模块;
所述啸叫检测模块采用峰均功率比、帧间峰值幅度保持度、峰值谐波功率比结合帧间幅度谱斜率偏差对话音信号进行啸叫检测,当检测到啸叫发生后,将训练序列加载进来;
所述啸叫抑制模块包括自适应滤波器,利用所述训练序列对所述自适应滤波器进行训练,并采用训练好的自适应滤波器对话音信号进行滤波,啸叫成分被抑制掉。
9.一种机载电子设备,包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1-7中任一项所述方法的步骤。
10.一种飞机驾驶舱音频***,其特征在于,包括权利要求9所述的机载电子设备;
所述机载电子设备用于对麦克风信号进行啸叫检测和抑制后输出至扬声器进行播放;
所述扬声器播放的话音信号经过驾驶舱的声场后经所述麦克风采集。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202310273614.6A CN116312597A (zh) | 2023-03-20 | 2023-03-20 | 一种飞机驾驶舱啸叫检测和抑制方法、装置、设备和*** |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202310273614.6A CN116312597A (zh) | 2023-03-20 | 2023-03-20 | 一种飞机驾驶舱啸叫检测和抑制方法、装置、设备和*** |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN116312597A true CN116312597A (zh) | 2023-06-23 |
Family
ID=86786712
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202310273614.6A Pending CN116312597A (zh) | 2023-03-20 | 2023-03-20 | 一种飞机驾驶舱啸叫检测和抑制方法、装置、设备和*** |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN116312597A (zh) |
-
2023
- 2023-03-20 CN CN202310273614.6A patent/CN116312597A/zh active Pending
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US8170879B2 (en) | Periodic signal enhancement system | |
KR101798120B1 (ko) | 능동 잡음 제거와 지각적 잡음 보상의 결합에 의해 음향 재생의 지각 품질을 향상시키기 위한 장치 및 방법 | |
US20190206415A1 (en) | Method for processing voice in interior environment of vehicle and electronic device | |
US7610196B2 (en) | Periodic signal enhancement system | |
EP2364037B1 (en) | Adaptive notch filter with variable bandwidth, and method and apparatus for canceling howling by using the adaptive notch filter with variable bandwidth | |
US9414157B2 (en) | Method and device for reducing voice reverberation based on double microphones | |
JP2012212161A (ja) | 音声信号補償を用いるアクティブノイズコントロールのためのシステム | |
US9031248B2 (en) | Vehicle engine sound extraction and reproduction | |
CN112037816B (zh) | 语音信号频域频率的校正、啸叫检测、抑制方法及装置 | |
US11380312B1 (en) | Residual echo suppression for keyword detection | |
US10937418B1 (en) | Echo cancellation by acoustic playback estimation | |
CA3055447A1 (en) | System and method for audio noise reduction | |
KR20190047976A (ko) | 노이즈 모델링 및 룩업을 통한 잡음 저감 방법 | |
JP2006243644A (ja) | 雑音低減方法、装置、プログラム及び記録媒体 | |
JP5762479B2 (ja) | 音声スイッチ装置、音声スイッチ方法、及びそのプログラム | |
US9959852B2 (en) | Vehicle engine sound extraction | |
US11386911B1 (en) | Dereverberation and noise reduction | |
KR101587844B1 (ko) | 마이크로폰의 신호 보상 장치 및 그 방법 | |
JP4690243B2 (ja) | デジタルフィルタ、周期性騒音低減装置および騒音低減装置 | |
JPH11265199A (ja) | 送話器 | |
JP5466581B2 (ja) | 反響消去方法、反響消去装置及び反響消去プログラム | |
CN116312597A (zh) | 一种飞机驾驶舱啸叫检测和抑制方法、装置、设备和*** | |
JP4413043B2 (ja) | 周期性ノイズ抑圧方法、周期性ノイズ抑圧装置、周期性ノイズ抑圧プログラム | |
KR100754558B1 (ko) | 주기 신호 향상 시스템 | |
JP2006178333A (ja) | 近接音分離収音方法、近接音分離収音装置、近接音分離収音プログラム、記録媒体 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination |