CN105405438B - 具有改进的鲁棒性的自适应噪声控制系统 - Google Patents

Abstract

本文描述了一种用于确定对ANC系统中的辅助路径传递特性的估计的方法，尤其涉及一种具有改进的鲁棒性的自适应噪声控制系统。根据本发明的一个实例，所述方法包括相对于期望的收听位置将麦克风阵列对称地定位在收听室中，并且使用布置在所述收听室内的扬声器来复制至少一个测试信号以产生声信号。使用所述麦克风阵列的所述麦克风来测量所述声信号，以从所述麦克风阵列的每个麦克风获取麦克风信号，并且基于所述测试信号和所述相应的麦克风信号来为每个麦克风信号计算所述辅助路径传递特性的数值表示。所述方法进一步包括对所述辅助路径传递特性的所计算出的数值表示进行平均，以获取对将在所述ANC系统中使用的所述辅助路径传递特性的估计。

Description

具有改进的鲁棒性的自适应噪声控制系统

技术领域

本发明涉及有源噪声控制(ANC)系统，具体而言，涉及对于辅助路径传递特性的变体而言更具鲁棒性的ANC系统。

背景技术

与有用的声音信号相比，干扰噪声是不意图满足某个接收器(例如，听者的耳朵)的声音。噪声和干扰声音信号的产生过程通常被划分为三个子步骤。这些子步骤是通过噪声源产生噪声、远离噪声源传输噪声和噪声信号的辐射。例如，可通过阻尼的方式在噪声源处直接发生噪声的抑制。还可通过禁止或阻尼噪声的传输和/或辐射来实现抑制。然而，在很多应用中，这些努力并不会产生将收听室中的噪声级降低到可接受上限以下的期望效果。尤其可在低频范围中可观察到噪声降低方面的缺陷。此外或替代地，可采用噪声控制方法和系统，所述噪声控制方法和系统通过相消干涉的方式(即，通过将噪声信号与补偿信号叠加)来消除或至少降低辐射到收听室内的噪声。在术语“有源噪声抵消”或“有源噪声控制”(ANC)中对此类方法和系统进行了总结。

虽然已知可通过抑制补偿声音信号和将被抑制使得它们相消性地干涉的噪声信号来在收听室中实现“寂静点(point of silence)”，但是在开发成本有效的、高性能的数字信号处理器(这些可与适当数量的合适传感器和致动器一起使用)之前，合理的技术实施方式是不可行的。

用于主动地抑制或降低收听室中的噪声级的当前系统(被称为“有源噪声控制”或“ANC”系统)产生具有与将被抑制的每个噪声信号振幅相同且频率相同的分量的补偿声音信号，但是该补偿声音信号相对于噪声信号具有180°的相位偏移。补偿声音信号相消性地干涉噪声信号；所述噪声因此在收听室内的至少某些位置处被消除或阻尼。实现了噪声的高阻尼的这些位置通常被称为“最佳位置(sweet spot)”。

在机动车辆的情况下，术语“噪声”包括(除其它噪声外)由发动机或风扇和其机械耦接的组件的机械振动产生的噪声、当驾驶时通过风力产生的噪声和由轮胎产生的噪声。现代的机动车辆可包括诸如所谓的“后座娱乐系统”特征件，其使用布置在机动车辆的乘客舱内的多个扬声器来呈现高保真音频。为了提高声音复制的质量，必须在数字音频处理中考虑干扰噪声。除此之外，有源噪声控制的另一目标是促进坐在后座的人与坐在前座的人之间的对话。

现代的ANC系统取决于数字信号处理和数字滤波器技术。可采用噪声学传感器(例如，麦克风或非声学传感器)来获取表示由噪声源产生的干扰噪声信号的电参考信号。将该参考信号反馈到自适应滤波器；随后将经滤波的参考信号提供到声学致动器(例如，扬声器)。该声学致动器产生相位与在该收听室的限定部分内(即，在最佳位置内)的噪声相反的补偿声场，因此消除或至少阻尼该收听室的限定部分内的噪声。可使用每个最佳位置中或附近的麦克风来测量残余的噪声信号。所产生的麦克风输出信号可被用作误差信号，其可被反馈到自适应滤波器，其中自适应滤波器的滤波器系数被修改，使得误差信号的模方(norm)(例如，功率)被最小化。

在自适应滤波器中频繁使用的已知数字信号处理方法是对用于最小化误差信号或(更准确地来说)所述误差信号的功率的已知最小均方(LMS)方法的增强。这些增强的LMS方法包括，例如，经滤波x LMS(FXLMS)算法(或其修改版本)和相关方法，诸如滤波误差LMS(FELMS)算法。因此，表示从声学致动器(即，扬声器)到误差信号传感器(即，麦克风)的声学传输路径的模型用于施加FXLMS(或任何相关的)算法。从扬声器到麦克风的所述声学传输路径通常被称为ANC系统的“辅助路径”，而从噪声源到麦克风的声学传输路径通常被称为ANC系统的“主路径”。

一般而言，ANC系统具有多个输入端(在每个收听位置，即最佳位置中具有至少一个误差麦克风)和多个输出端(多个扬声器)；它们因此被称为“多通道”或“MIMO”(多输入/多输出)系统。在多通道的情况下，将辅助路径表示为传递函数的矩阵，每个矩阵表示收听室的从一个特定扬声器到一个特定麦克风的传递行为(包括麦克风、扬声器、放大器等的特性)。

在ANC系统的操作期间，辅助路径的传递特性可能会发生变化。特定的辅助路径传递函数可能由于许多不同原因而各不相同：例如，当收听室中的收听者的数量改变时，当收听室中的人移动时，当窗户打开时等。这些变化导致实际的辅助路径传递特性与由上述LMS方法使用的模型中的传递特性之间的不匹配。这种不匹配可能导致稳定性问题，减少对噪声的阻尼，且因此导致更小的最佳位置。

发明内容

本文描述了一种用于确定对ANC系统中的辅助路径传递特性的估计的方法。根据本发明的一个实例，方法包括相对于期望的收听位置将麦克风阵列对称地定位在收听室中，并且使用布置在收听室内的扬声器复制至少一个测试信号，以产生声信号。使用麦克风阵列的麦克风测量所述声信号，以从麦克风阵列的每个麦克风获取麦克风信号，并且基于测试信号和相应的麦克风信号来为每个麦克风信号计算辅助路径传递特性的数值表示。所述方法进一步包括对辅助路径传递特性的所计算出的数值表示进行平均，以获取对将在ANC系统中使用的辅助路径传递特性的估计。

附图说明

参考以下描述和附图可更好地理解本发明。附图中的组件不必按比例绘制，而是将重点放在说明本发明的原理上。此外，在图中相似的参考标号表示对应的部分。在附图中，

图1是前馈结构的简化图。

图2是反馈结构的简化图。

图3是图示被配置来模制未知系统的自适应滤波器的基本原理的框图。

图4是图示使用滤波x LMS(FXLMS)算法的单通道前馈有源噪声控制系统的框图。

图5是更详细地图示图4的单通道ANC系统的框图。

图6是图示两两(two-by-two)多通道ANC系统的辅助路径的框图。

图7示意性地图示汽车的乘客舱中的ANC系统的安装；具体而言，图示了从第一扬声器到两个不同的收听位置的传递函数。

图8图示用来获取用于计算与具体收听位置相关联的传递特性的测量数据的麦克风阵列的俯视图。

图9图示图8的安装在汽车的乘客舱中的阵列的侧视图。

图10是图示从使用如图8中示出的16个麦克风的麦克风阵列进行的实际测量获取结果的视图。

具体实施方式

示例性的有源噪声控制(ANC)系统改进机动车辆内部的音乐复制、语音清晰度和/或主动式耳机的操作，其中抑制不期望的噪声以提高所呈现的声信号的质量。此类有源噪声控制系统的基本原理因此基于现有的不期望干扰信号(即，噪声)与补偿信号的叠加，所述补偿信号在有源噪声控制系统的帮助下产生，且并在与不期望的干扰噪声信号相反的相位中叠加，因此产生相消干涉。在理想情况下，从而实现了不期望的噪声信号的完全消除。

在前馈ANC系统中，使用与不期望的干扰噪声相关的信号(通常被称为“参考信号”)来产生被提供到补偿致动器的补偿信号。在声学ANC系统中，补偿致动器是扬声器。然而，如果补偿信号不是源自与干扰噪声相关的所测量的参考信号，而是仅源自系统响应，那么存在反馈ANC系统。也就是说，从反馈ANC系统中的系统响应来估计参考信号。在实践中，“系统”是从噪声源到期望噪声消除的收听室的总体传输路径。对从噪声源输入的噪声的“系统响应”由至少一个麦克风输出信号表示，经由控制系统将所述至少一个麦克风输出信号反馈到补偿致动器(扬声器)，从而产生抗噪声以抑制期望位置中的实际噪声信号。通过基本框图的方式，图1和图2分别图示用于产生补偿信号以至少部分补偿(或理想化地消除)不期望的干扰噪声信号的前馈结构和反馈结构。在这些图中，将表示噪声源的位置处的噪声信号的参考信号标记为x[n]。将期望噪声消除的收听位置处的干扰噪声标记为d[n]。将相消性地叠加收听室处的干扰噪声d[n]的补偿信号标记为y[n]，以及将所产生的误差信号d[n]-y[n](即，残余噪声)标记为e[n]。

与反馈布置相比，前馈系统可具有更高的有效性，这尤其归因于干扰噪声的宽带减少的可能性。这是由以下事实导致的结果：表示干扰噪声的信号(即，参考信号x[n])可被直接处理，并且用来主动抵消干扰噪声信号d[n]。这种前馈系统在图1中以示例性方式图示。

图1图示基本前馈结构中的信号流。将输入信号x[n](例如，噪声源处的噪声信号，或源自噪声信号并与噪声信号相关的信号)提供到主路径系统10和控制系统20。输入信号x[n]通常被称为有源噪声控制的“参考信号x[n]”。主路径系统10基本上可对输入信号x[n]施加延迟，(例如)这归因于噪声从噪声源传播到收听室(即，收听位置)中应实现对干扰噪声信号的抑制的部分(即，期望的寂静点)的传播。延迟的输入信号被标记为d[n](期望信号)，并表示将在收听位置处被抑制的干扰噪声。在控制系统20中，对参考信号x[n]进行滤波，使得经滤波的参考信号(被标记为y[n])，当与干扰噪声信号d[n]叠加时，补偿由于收听室的相应位置中的相消干涉而引起的噪声。当相消干涉不完全时，残余的噪声信号留在收听室的相应位置的每一个中(即，在每个最佳位置中)。图1的前馈结构的输出信号可被视为误差信号e[n]，其是包括不被与经滤波的参考信号y[n]的叠加抑制的干扰噪声信号d[n]的信号分量的残余信号。误差信号e[n]的信号功率可被视为对所实现的噪声消除的质量测量。

在反馈系统中，首先必须预期噪声干扰对系统的影响。仅当传感器确定干扰的影响时，才可执行噪声抑制(有源噪声控制)。反馈系统的有利影响是，它们可因此有效地进行操作，即使与干扰噪声相关的合适信号(即，参考信号)不可用来控制有源噪声控制布置。例如，当在有关噪声源的具体信息不可用的环境中(即，当没有特定噪声源可用于可被分配参考传感器的环境时)应用ANC系统时尤其如此。

在图2中图示反馈结构的原理。根据图2，不期望的声学噪声信号d[n]被反馈控制系统20所提供的经滤波的输入信号(补偿信号y[n])抑制。残余信号(误差信号e[n])作为对反馈控制系统20的输入。

在噪声抑制的布置的实际使用中，所述布置被实现为自适应的，因为将被降低的噪声的噪声级和光谱组成还可能(例如)由于改变的环境条件而经受时序变化。例如，当ANC系统用于机动车辆时，环境条件的变化可由不同的行驶速度(风噪声、轮胎噪声)、不同的负载状态、不同的发动机速度或一个或多个打开的窗户。此外，主路径和辅助路径的传递特性可随时间而改变，这在稍后将会更详细讨论。

可使用自适应滤波器迭代地估计未知系统。自适应滤波器的滤波器系数因此被修改，使得自适应滤波器的传递特性与未知系统的传递特性大致匹配。在ANC应用中，将数字滤波器用作自适应滤波器(例如，有限脉冲响应(FIR)或无限脉冲响应(IIR)滤波器)，其滤波器系数根据给定的自适应算法进行修改。

滤波器系数的自适应是通过最小化误差信号而持久地优化自适应滤波器的滤波器特性的递推过程，所述误差信号是未知系统的输出端与自适应滤波器的输出端之间的本质上的差异，其中未知系统和自适应滤波器二者均被提供相同的输入信号。如果误差信号的模方接近零，那么自适应滤波器的传递特性接近未知系统的传递特性。在ANC应用中，未知系统可因此表示噪声信号从噪声源到应实现噪声抑制的点的路径(主路径)。噪声信号因此被信号路径的传递特性“滤波”，其(在机动车辆的情况下)本质上包括乘客舱(主路径传递函数)。主路径可额外地包括从实际噪声源(例如，发动机或轮胎)到车身或乘客舱的传输路径，以及所使用的麦克风的传递特性。

图3通常图示使用自适应滤波器20对未知系统10的估计。将输入信号x[n]提供给未知系统10和自适应滤波器20。将未知系统10的输出信号d[n]与自适应滤波器20的输出信号y[n]相消性地叠加(即，削减)；将残余信号(即，误差信号e[n])反馈到在自适应滤波器20中实施的自适应算法。例如，可采用最小均方(LMS)算法来计算修改的滤波器系数，使得误差信号e[n]的模方(例如，功率)变得最小。在该情况下，实现了未知系统10的输出信号d[n]的最优抑制，并且自适应控制系统20的传递特性与未知系统10的传递特性匹配。

LMS算法因此表示对最小均方(LMS)问题的解的近似值的算法，在利用例如在数字信号处理器中实现的自适应滤波器时，通常使用所述算法。所述算法是基于最速下降的方法(梯度下降法)，并以简单的方式计算梯度。所述算法因此以时间递推的方式进行操作。也就是说，使用每个新的数据集再次运行该算法，并且更新所述解。由于其相对低的复杂性和低内存需求，LMS算法通常用于自适应滤波器和自适应控制。进一步的方法可包括以下项：递推式最小均方、QR分解最小均方、最小均方格型、QR分解格型、梯度自适应格型、迫零、随机梯度等。

在有源控制控制布置中，滤波x LMS(FXLMS)算法及其修改或扩展通常用作LMS算法的特殊实施方案。所修改的滤波x LMS(MFXLMS)算法是这种修改的实例。

图4图示采用FXLMS算法的ANC系统的基本结构的示例性方式。还图示了数字前馈有源噪声控制系统的基本原理。为了简化问题，本文不图示需要实现的组件，诸如放大器、模拟数字转换器和数字模拟转换器。将所有信号标记为数字信号，其中将时间指标n放在方括号中。将传递函数标记为z域中的离散时间传递函数，因为通常使用数字信号处理器来实施ANC系统。

图4的ANC系统的模型包括主路径系统10，其中(离散时间)传递函数P(z)表示噪声源与收听室的应抑制噪声的部分之间的信号路径的传递特性。其进一步包括自适应滤波器22，所述自适应滤波器22具有滤波器传递函数W(z)和自适应单元23，自适应单元23用于计算自适应滤波器22的滤波器系数w_k＝(w₀、w₁、w₂、...、w_L-1)的最佳集合。具有传递函数S(z)的辅助路径系统21被布置在自适应滤波器22下游；其表示从辐射由自适应滤波器22提供的补偿信号的扬声器到收听室的应抑制噪声d[n]的部分的信号路径。辅助路径包括自适应滤波器21下游的所有组件的传递特性：例如，放大器、数字模拟转换器、扬声器、声学传输路径、麦克风和模拟数字转换器。当使用计算最佳滤波器系数的FXLMS算法时，需要对辅助路径传递函数S(z)的估计S*(z)(系统24)。也就是说，系统24是辅助路径传递特性的模型。主路径系统10和辅助路径系统21是本质上表示收听室的物理性质的“实时”系统，其中在数字信号处理器中实施其它传递函数。可在将使用ANC系统的收听室中提前测量系统24(即，辅助路径的模型)，系统24是对辅助路径传递函数的估计。

输出信号x[n]表示由噪声源产生的噪声信号，且因此被称为“参考信号”。其由声学或非声学传感器测量以供进一步处理。经由主路径系统10将输入信号x[n]输送到收听位置，主路径系统10将干扰信号d[n]提供为在期望噪声消除的收听位置处的输出。当使用非声学传感器时，输入信号可直接源自传感器信号。将参考信号x[n]进一步提供到自适应滤波器22，自适应滤波器22提供经滤波的信号y[n]。将经滤波的信号y[n]提供到辅助路径系统21，辅助路径系统21提供修改的滤波信号y’[n](即，补偿信号)；修改的滤波信号y’[n]与干扰噪声信号d[n]相消性地叠加，其是主路径系统10的输出。因此，自适应滤波器必须对信号路径施加额外的180°相位偏移。叠加的结果是用作自适应单元23的误差信号e[n]的可测量的残余信号。为了计算更新的滤波器系数w_k，使用主路径传递函数S(z)的所估计的模型S*(z)。这可能需要补偿由于主路径中的信号失真而造成的经滤波的参考信号y[n]与补偿信号y’[n]之间的解相关。所估计的辅助路径传递函数S*(z)(系统24)还接收输入信号x[n]，并且将修改的参考信号x’[n]提供到自适应单元23。

下文总结了算法的函数。由于自适应过程，自适应滤波器W(z)与辅助路径传递函数S(z)的串联的总体传递函数W(z)·S(z)接近主路径传递函数P(z)，其中对自适应滤波器22的信号路径施加额外的180°相位偏移；干扰噪声信号d[n](主路径10的输出)和补偿信号y’[n](辅助路径21的输出)因此相消性地叠加，从而抑制收听室的相应部分(最佳位置)中的干扰噪声信号d[n]。

将可使用麦克风测量的残余误差信号e[n]提供到自适应单元23和由所估计的辅助路径传递函数S*(z)提供的修改的输入信号x’[n]。自适应单元23被配置来从修改的参考信号x’[n](滤波x)和误差信号e[k]计算自适应滤波器传递函数W(z)的滤波器系数w_k，使得误差信号║e[k]║的模方(例如，功率或L₂模方)变得最小。对于该目的而言，LMS算法可能是个好的选择，如已经在上文讨论的。电路块22、23和24形成有源噪声控制单元20，其可在数字信号处理器中充分实施；在图4的实例中，这些电路块一起被称为FXLMS ANC滤波器20。当然，滤波x LMS算法的替代方式或修改(包括滤波e LMS算法)是适用的。

图5图示根据图4的结构的用于有源噪声控制的系统。为了保持简单明了，图5图示单通道ANC系统作为实例。稍后将参考图6示出对多通道情况的概括。除了图4的实例(其仅示出ANC系统的基本结构)之外，图5的系统还图示噪声源31，噪声源31为ANC系统、辐射经滤波的参考信号y[n]的扬声器LS1和感测残余的误差信号e[n]的麦克风M1产生输入噪声信号(即，声噪声信号x_a[n]和对应的测量参考信号x[n])。由噪声源31产生的噪声信号充当到主路径的声输入信号x_a[n]。主路径系统10的输出d[n]表示将在收听室被抑制的噪声信号d[n]。声输入信号x_a[n]的所测量的电表示x[n](即，参考信号)可由声学传感器32(例如，在可听的频谱中或至少在其期望的频谱范围中敏感的麦克风或振动传感器)提供。将所测量的参考信号x[n](即，传感器信号)提供到自适应滤波器22，并且将经滤波的信号y[n]提供到辅助路径21。辅助路径21的输出信号是补偿信号y’[n]，其相消性地干涉由主路径10滤波的噪声d[n]。使用麦克风M1测量残余信号，其输出信号被提供到自适应单元23作为误差信号e[n]。自适应单元计算自适应滤波器22的最佳滤波器系数w_k[n]。FXLMS算法可用于该计算，如上文讨论。因为声学传感器32能够在可听频谱的宽频带中检测由噪声源31产生的噪声信号，所以图5的布置可用于宽带ANC应用。

在窄带ANC应用中，声学传感器32可被非声学传感器(例如，转速传感器)和信号产生器取代，以合成参考信号x[n]。信号产生器可使用基本频率(其使用非声学传感器来测量)和高阶谐波来合成参考信号x[n]。例如，非声学传感器可以是给出关于汽车发动机的转速的信息的转速传感器，其可被视为主噪声源。

总体辅助路径传递函数S(z)包括以下项：扬声器LS1的传递特性，其接收经滤波的参考信号y[n]；由传递函数S₁₁(z)表征的声学传输路径；麦克风M1的传递特性；和必要的电组件(诸如放大器、模拟数字转换器、数字模拟转换器等)的传递特性。在单通道ANC系统的情况下，仅关于声学传输路径传递函数S₁₁(z)，如在图5中图示。在具有V个扬声器LSv(v＝1、...、V)和W个麦克风Mw(w＝1、...、W)的一般多通道ANC系统中，辅助路径由传递函数S(z)的V×W传递矩阵＝S_vw(z)表征。作为实例，针对V＝2的扬声器和W＝2的麦克风的情况，在图6中图示了辅助路径模型。在多通道ANC系统中，自适应滤波器22包括用于每个通道的一个滤波器W_v(z)。自适应滤波器W_v(z)提供V维的经滤波的参考信号y_v[n](v＝1、...、V)，将每个信号分量提供到对应的扬声器LSv。W个麦克风中的每一个接收来自V个扬声器中的每一个的声信号，这导致总数为V×W的声学传输路径(图6的实例中的四个传输路径)。在多通道情况中，补偿信号y’[n]是W维矢量y_w’[n]，在麦克风所在的相应收听位置处，将每个分量与对应的干扰噪声信号分量d_w[n]叠加。叠加y_w’[n]+d_w[n]产生W维误差信号e_w[n]，其中补偿信号y_w’[n]至少大致在与相应的收听位置处的噪声信号d_w[n]相反的相位中。此外，图6中图示了模拟数字转换器和数字模拟转换器。

如上所述，LMS自适应算法使用对辅助路径传递函数S_vw(z)的估计S_vw*(z)，其定期计算自适应滤波器传递函数W_v(z)的所更新的滤波器系数w_v,k。基于在将安装ANC系统的收听室中执行的测量来获取对传递函数S_vw(z)的估计。替代地，可在收听室中执行测量，其为将安装ANC系统的收听室的复制物或模型。图7图示一个实例，其中收听室是汽车的乘客舱以及收听位置在驾驶员和乘客的座位处。在ANC系统的操作期间，将在收听位置处产生的最佳位置应具体包括靠近驾驶员和乘客的耳朵所在的头枕的区域。为了使图7的说明保持简单，仅示出一个扬声器LS1和两个麦克风M1和M2，其与两个收听位置(驾驶员的座位、乘客的座位)相关联。扬声器LS1复制测试信号，并且所产生的声信号由麦克风M1和M2测量。可基于麦克风M1和M2的测试信号和输出信号来估计传递函数S₁₁(z)和S₁₂(z)。已知不同类型的测试信号用于估计传递函数的目的(也被称为“系统识别”)，且因此本文不进行详细讨论。例如，当使用谐波测试信号时，辅助路径传递函数的量级和相位可通过确定麦克风信号的相对于测试信号的幅度和相位的幅度和相位来测量(针对不同的频率)。替代地，当使用宽带测试信号时，辅助路径传递函数的幅度和相位可通过确定频域中的麦克风信号与测试信号之间的比率来测量。

一旦测量，次级传递函数的数值表示被存储(例如，在数字信号处理器的内存中)，所以它们可被自适应ANC滤波器(参见图5，FXLMS ANC滤波器20)使用。也就是说，在ANC系统的操作期间，所估计的辅助路径传递函数S_vw*(z)是固定的，并且不会改变。然而，获取所述估计的条件不一定与ANC系统的操作期间的条件完全相同。如已在上文指示，尽管这样的收听室通常是相同的，但是实际的辅助路径传递特性可能会因各种影响参数而有所不同。此类参数可以(例如)是出现在收听室中的人的数量、人在收听室中的确切位置、收听室中的其它物体的存在和大小、窗户的状态(打开/关闭)等。辅助路径传递函数的这些变化不会彻底改变辅助路径的频率响应。然而，总体ANC系统的性能可能会受到消极影响。也就是说，实际的辅助路径传递函数S_vw(z)与所存储的估计S_vw*(z)之间的不匹配可导致收听位置处(即，在最佳位置内)的较差的噪声阻尼，以及导致最佳位置的大小的减少。

当通过不是使用单个麦克风而是使用麦克风的阵列进行的测量来获取估计S_vw*(z)时，至少可以缓解实际的辅助路径传递函数S_vw(z)与所存储的估计S_vw*(z)之间的不匹配的负面影响；随后对使用所述阵列的单个麦克风获取的估计进行平均，以获取关于扬声器LS_v和收听位置的特定组合的“最终”估计的辅助路径传递函数。图8和图9图示用于对特定的辅助路径传递函数S₁₁(z)的估计的测量设置。在本实例中，使用十六个麦克风M_1,1、M_1,2、…、M_1,16的麦克风阵列，而不是单个麦克风M₁(见图7)。然而，在图8和图9中示出的麦克风M₁仅仅是为了说明当使用单个麦克风来估计特定的辅助路径传递函数时，相对于将放置麦克风M₁的位置来对称地布置麦克风阵列。

图8和图9中图示的本实例涉及对辅助路径传递函数S₁₁(z)的估计。然而，应理解，模拟设置可用于测量有关对于其它辅助路径传递函数S_vw(z)的估计的数据，其中v＝1、2、…、V且w＝1、2、…、W(V是扬声器的数量，且W是收听位置的数量)。将十六个麦克风M_1,1、M_1,2、…、M_1,16的麦克风阵列布置成靠近与所考虑的收听位置(例如，左前或右前)相关联的座位(例如，驾驶员的座位或乘客的座位)上方的顶衬(roof liner)。可相对于收听位置的中心来对称地布置麦克风阵列(如果使用单个麦克风M₁，那么其将被放在中心)，其中收听位置的中心可被ANC系统的设计者定义，且通常位于出现在收听位置中(在本实例中，坐在相应的座位上)的普通人的头部的中心处。还在图8和图9中图示对称平面P和Q。

在图8和图9图示测量设置的情况下，可从测量数据和对应的测试信号来计算出十六个房间的辅助路径传递函数S_11,m ^*(z)(m＝1、2、…、16)。稍后在ANC系统的操作期间使用的最终估计S₁₁ ^*(z)通过平均传递函数S_11,m ^*(z)来获取：

S₁₁ ^*(z)＝(S_11,1 ^*(z)+S_11,2 ^*(z)+…+S_11,16 ^*(z))/16. (等式1)

可针对每个扬声器/收听位置组合来类似地重复所述流程，以获取所估计的辅助路径传递函数S_vw ^*(z)。

图10的视图图示从使用十六个麦克风的麦克风阵列进行实际测量获取的结果，如在图8中示出。作为参考，单个参考麦克风(见图8和图9中的麦克风M₁)被放在麦克风阵列的中心的正下方，并且被用来执行验证性测量。针对范围是20Hz到200Hz的频率，图10中图示了辅助路径传递函数S₁₁(z)的估计S_11,m ^*(z)的量级响应|S_11,m ^*(z)|。图10的视图进一步包括使用参考麦克风(见图8和图9中的麦克风M₁)而不是麦克风阵列获取的估计S₁₁ ^*(z)的量级响应|S₁₁ ^*(z)|。最终，图10的视图包括估计S_11,m ^*(z)(其中m＝1、2、…、16)的平均值。确切地说，测试了两种不同的平均法。首先，在计算复值平均值的量级之前，对复值估计的传递函数S_11,m ^*(z)(其中m＝1、2、…、16)进行平均。其次，针对每个估计的传递函数S_11,m ^*(z)计算出量级|S_11,m ^*(z)|(其中m＝1、2、…、16)，并且随后对计算出的量级进行平均。虽然两种方法可用于实践，但是第一种方法(计算复值平均值的量级)产生更好的结果(即，与传递函数的更好匹配，所述传递函数从使用参考麦克风M₁(见图8，中心麦克风)进行的测量获取)。可从图6的视图可见，平均值|S₁₁ ^*(z)|(如在等式1中定义)与使用如上所述的单个麦克风(位于参考位置：即位于头部位置、靠近驾驶员的座位的头枕处)获取的估计匹配良好。

使用麦克风阵列来测量用于确定对辅助路径传递函数(通过平均)的估计的数据提高ANC系统关于两个方面的鲁棒性。第一，在估计流程期间，通过平均获取的估计不易受到所使用的麦克风的不确切位置的影响。第二，在ANC系统的操作期间，ANC系统的性能不易受到辅助路径传递函数的变化的影响。

下文总结了本文所描述的方法和系统的一些重要方面。应理解，下文不是详尽列举，而是示例性概述。一个方面涉及一种用于确定对ANC系统中的辅助路径传递特性的估计。根据本发明的一个实例，相对于期望的收听位置(例如，安装在机动车辆的乘客舱中的座位；见图9)将麦克风阵列对称地定位在收听室中。使用布置在收听室内的扬声器(例如，见图9，扬声器LS₁)来复制至少一个测试信号，以产生声信号。使用麦克风阵列的麦克风(例如，见图9，麦克风M_1,1、…、M_1,16)来测量(拾取)所产生的声信号，以从麦克风阵列的每个麦克风获取麦克风信号。针对每个麦克风信号，基于测试信号和相应的麦克风信号来计算辅助路径传递特性的数值表示。这种数值表示可以是房间脉冲响应(RIR)或传递函数。随后对辅助路径传递特性的所计算出的数值表示进行平均，以获取将在ANC系统中使用的辅助路径传递特性的所寻求估计。

可放置麦克风阵列，使得对称轴基本上是垂直的，且期望的收听位置在对称轴上。将麦克风阵列的麦克风基本布置在一个平面上(见图8和图9，麦克风M_1,1、…、M_1,16)，并且将麦克风阵列放置成使得布置麦克风阵列的麦克风的平面基本上是水平的。可将麦克风阵列垂直放置在期望的收听位置上方。

在多通道ANC系统的情况下，可针对收听室中的每个扬声器/收听位置组合来重复确定对辅助路径传递特性的估计的流程。因此，获取有关V个扬声器LS₁、…、LS_V和W个收听位置(定义最佳位置)的一组V×W估计。通常，多通道ANC系统包括至少两个扬声器和至少一个收听位置或至少一个扬声器和至少两个收听位置。在可利用(例如)FXLMS算法来调整滤波器系数的自适应ANC滤波器(见图5，滤波器20)中使用辅助路径估计。在多通道系统的情况下，ANC滤波器是自适应滤波器组。

本发明的另一方面涉及一种降低安装有至少一个扬声器的收听室的至少一个收听位置中的声噪声的ANC方法。根据本发明的一个实例，提供了与所述噪声相关联的至少一个参考信号x[n]。在前馈ANC系统的情况下，通常仅使用一个参考信号。在每个收听位置处，测量误差信号e_w[n]，其表示相应的收听位置处的(残余)噪声。使用自适应ANC滤波器组对参考信号进行滤波，以作为滤波器输出信号为每个扬声器LS_v(见图5和图6)提供补偿信号y_v[n]。基于参考信号x[n]、误差信号e_w[n]和辅助路径传递特性的至少一个估计S_vw ^*(z)来定期调整自适应ANC滤波器组的滤波器系数，其中所述估计被确定，如在下文进行进一步概述且参考图7-10进行讨论。

如所述，在前馈ANC系统的情况下，与噪声相关联的至少一个参考信号x[n]可由声学或非声学传感器(见图5，声学传感器32)确定。在反馈ANC系统的情况下，通过基于误差信号e_w[n]和补偿信号y_v[n](或模拟信号y_w’[n])进行估计/合成来获取参考信号。

虽然已描述了本发明的各种实施方案，但是将对本领域的普通技术人员显而易见的是，在本发明的范围内，更多的实施方案和实施方式是可能的。因此，除了根据随附权利要求及其等同物以外，本发明不受限制。关于通过上述组件或结构(组件、设备、电路、系统等)执行的各种功能，除非另有指示，用于描述此类组件的术语(包括对“装置”的提及)意图是对应于执行所述组件的特定功能(即，功能上等同)的任何组件或结构，即使在结构上不等同于执行本发明的此处示出的示例性实施方式中的功能的被公开的结构。

Claims (15)

1.一种用于确定对ANC系统中的辅助路径传递特性的估计的方法；所述方法包括：

相对于期望的收听位置将麦克风阵列对称地定位在收听室中；

使用布置在所述收听室内的扬声器来复制至少一个测试信号，以产生声信号；

使用所述麦克风阵列的所述麦克风测量所述声信号，以从所述麦克风阵列的每个麦克风获取麦克风信号；

基于所述测试信号和所述麦克风信号，针对每个麦克风信号计算所述辅助路径传递特性的数值表示；以及

对所述辅助路径传递特性的所计算出的数值表示进行平均，以获取对将在ANC系统中使用的所述辅助路径传递特性的估计。

2.根据权利要求1所述的方法，其中所述期望的收听位置在所述麦克风阵列的对称轴上。

3.根据权利要求2所述的方法，其中所述麦克风阵列的所述对称轴基本上是垂直的。

4.根据权利要求1所述的方法，其中所述辅助路径传递特性的所述数值表示是房间脉冲响应或传递函数或其量级。

5.根据权利要求1所述的方法，其中所述收听室是机动车辆的乘客舱。

6.根据权利要求1所述的方法，其中所述期望的收听位置与安装在所述收听室中的一个座位相关联。

7.根据权利要求1所述的方法，其中将所述麦克风阵列的所述麦克风基本布置在一个平面上。

8.根据权利要求7所述的方法，其中,将其中布置有所述麦克风阵列的所述麦克风的所述平面调整成基本上水平。

9.根据权利要求1所述的方法，其中将所述麦克风阵列定位在所述收听室中包括：将所述麦克风阵列垂直放置在所述期望的收听位置上方。

10.一种用于确定对多通道ANC系统中的辅助路径传递特性的估计的方法，所述多通道ANC系统包括具有至少一个扬声器和至少两个收听位置或具有至少两个扬声器和至少一个收听位置的收听室；针对每对扬声器和收听位置，所述方法包括：根据权利要求1至9中任一项所述的方法来确定对辅助路径传递特性的估计。

11.一种对自适应ANC滤波器中的辅助路径传递特性的估计的使用，根据权利要求1至9中任一项所述的方法来确定所述估计。

12.一种用于降低收听室的至少一个收听位置中的噪声的方法，所述收听室中安装有至少一个扬声器；所述方法包括：

提供与所述噪声相关联的至少一个参考信号；

在每个收听位置处测量表示相应的收听位置处的所述噪声的误差信号；

使用自适应滤波器组对至少一个参考信号进行滤波，以作为滤波器输出信号为每个扬声器提供补偿信号；以及

基于所述至少一个参考信号、所述误差信号和根据权利要求1至9中任一项所述的方法确定的对辅助路径传递特性的至少一个估计，自适应地调整所述自适应滤波器组的滤波器系数。

13.根据权利要求12所述的方法，其中与所述噪声相关联的所述至少一个参考信号由声学或非声学传感器确定。

14.根据权利要求12所述的方法，其中基于所述误差信号和所述补偿信号来合成与所述噪声相关联的所述至少一个参考信号。

15.根据权利要求12至14中任一项所述的方法，其中对所述自适应滤波器组的所述滤波器系数的所述自适应调整是基于所述误差信号和所述至少一个参考信号，所述至少一个参考信号是通过使用对所述辅助路径传递特性的所述至少一个估计而被滤波。

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