CN106063293B

CN106063293B - 自动声均衡的方法和系统

Info

Publication number: CN106063293B
Application number: CN201580010329.9A
Authority: CN
Inventors: 弗雷德里克·阿马杜; 德尔菲娜·德瓦雷
Original assignee: Arkamys SA
Current assignee: Arkamys SA
Priority date: 2014-02-25
Filing date: 2015-02-03
Publication date: 2019-06-07
Anticipated expiration: 2035-02-03
Also published as: ES2676577T3; FR3018015A1; CN106063293A; EP3111667B1; FR3018015B1; WO2015128160A1; EP3111667A1

Abstract

本发明涉及用于自动声平衡的系统和方法，特征在于包括步骤:预校准的声信号被发射并被N个麦克风接收后，测量N个脉冲响应RI₁，RI₂，……，RI_n；利用快速傅里叶变换计算N个频率响应；计算N个频率响应的平均频率响应M；将平均频率响应M转化为对数频率响应；基于使用者选取的一定数目的数据点，用插值法绘制目标声学特征曲线C_ec；将目标声学特征曲线C_ec转化为对数频率响应；比较平均频率响应M与目标声学特征曲线C_ec并计算其差值；分析源于M与C_ec之间差值的曲线C_diff；和为了确定滤波器参数以减小响应M与响应C_ec之间差值，首先按照局部最大值的增益降序排列对其进行处理，然后局部最小值，同时实施连续的循环。

Description

自动声均衡的方法和系统

技术领域

本发明涉及声音信号处理领域。

本发明尤其涉及用于自动声均衡的一种方法和一个系统。

本发明的一种应用情况是：在汽车领域中，在车内放置多个麦克风并在汽车扬声器中播送预校准的声音序列。使用一个系统将发射的声学信号与接收并保存的声学信号进行比较。通过推导出的汽车车厢“声学特征”，使用者可以定义不同于汽车原本的声学特征的一个目标声学特征曲线，并再用第二个算法计算数字滤波器的系数。如果在向汽车扬声器传送声学信号之前使用这些数字滤波器对其进行滤波，可使得汽车的声学特征变为目标声学特征曲线，而不再是汽车原本的声学特征。

在本发明中，使用昂格鲁－撒克逊术语学中被称为“IIR”（Infinite ImpulseResponse）的无限脉冲响应滤波器。

尤其是，本发明中使用双二阶滤波器（Biquadfilter）。

本发明中的方法和系统涉及到对车厢的频率响应幅度的均衡。

背景技术

我们知道在现有技术中，法国发明专利申请（申请号：FR2967848，申请人：CentreScientifique et Technique du Bâtiment）涉及到特别是应用于剧场的一个频谱改正系统。属于现有技术的该专利申请描述了包括多个基本组成单元的一个电声学系统。这些基本组成单元中包含：一个声均衡装置，一个发射器，一个接收器，用于放大由接收器发送至发射器的信号的一个放大电路，和一个计算构件，该计算构件与其它构件一起作用于声均衡装置。属于现有技术的该技术方案中，尤其是使用由噪声生成器提供的能够用于观测开环系统响应的一个测量信号或者其它方法，在接收器的位置接收发射器，即剧场的响应。对声均衡装置进行操作使得响应尽可能趋同于一个目标响应。属于现有技术的该技术方案应用于改变剧场的声学特征。

同样还知道在现有技术中，美国专利US6721428B1（专利权人：Texas Instrument）中的一种扬声器自动均衡器。属于现有技术的该美国专利特别涉及到产生数字滤波器以对一个扬声器进行均衡的一种方法。提供第一数字资料，其代表扬声器声音信号对频率的目标响应曲线的允许范围。提供第二数字资料，其代表扬声器声音信号对频率的实际响应曲线。比较第一数字资料和第二数字资料并且决定实际响应曲线是否会在允许范围内。如果实际响应曲线不在允许范围内，反复地产生数字音频滤波器，将数字音频滤波器用于第二数字资料以产生用于补偿响应曲线的第三数字资料。自动最优化数字音频滤波器的频率、增益和带宽，直到补偿响应曲线进入允许范围内或到达数字滤波器数目的预定限制为止，自动最优化止于上述先发生的条件。

在现有技术中，我们还知道由German Ramos和Jose J. Lopez发表的题目为：Filter Design Method for Loudspeaker EqualizationBased on IIRParametricFilters（基于IIR参数滤波器的用于均衡扬声器的滤波器设计方法）的科学出版物。

发明内容

本发明提供了一种方法，确定滤波器的参数以减小一个扬声器组合在其所处环境中频率响应的幅度与一个目标声学特征曲线之间差值，并能够对一个信号进行均衡。

为了达到这个目的，本发明在其最通常的设计中涉及到自动声均衡的一种方法，其特征在于有以下步骤：

一个预校准的声信号被发射并被N个麦克风接收到之后，测量N个脉冲响应RI₁，RI₂，……，RI_N；

利用快速傅里叶变换计算与N个脉冲相关的N个频率响应；

对N个频率响应进行处理得到一个平均频率响应M；

采用对数频率标度，将N个频率响应的平均频率响应M转化为对数频率响应；

基于由使用者选取的一定数目的数据点，用插值法绘制一个目标声学特征曲线C_ec；

采用对数频率标度，将目标声学特征曲线C_ec转化为对数频率响应；

比较平均频率响应M与目标声学特征曲线C_ec，计算平均频率响应M与目标声学特征曲线C_ec之间差值；

分析源于平均频率响应M与目标声学特征曲线C_ec之间差值的曲线C_diff；和

为了确定滤波器参数以减小平均频率响应M与目标声学特征曲线C_ec之间的差值，首先对局部最大值的增益进行降序排列，对局部最大值进行处理，然后对局部最小值进行处理，并实施连续的循环迭代；

方法还包括对滤波器参数进行优化的一个步骤以改善系统的性能。

那么，得益于对滤波器参数的精确和优化计算，本发明中的方法能够得到自动的声均衡。

用插值法绘制一个目标声学特征曲线的步骤中最好使用埃尔米特插值法。

有利的是，上述方法另外还包括对目标响应C_ec偏移自动优化的一个步骤，其在每次循环时重复执行一次。

有利的是，上述方法另外还包括对N个频率响应进行平滑处理的一个步骤。

上述方法中，根据局部最大值和局部最小值的形式，最好使用与以下滤波类型相关的滤波器：峰值滤波（peak），波段丢弃滤波（notch），高通滤波（high-shelf）和低通滤波（low-shelf）。

根据一种具体的实施方式，为了使误差最小，上述方法中还使用了一个全局优化算法。

本发明也涉及到自动声均衡的一个系统，其特征在于具有装置用于：

在一个预校准的声信号被发射并被N个麦克风接收到之后，对N个脉冲响应RI₁，RI₂，……，RI_N进行测量；

利用快速傅里叶变换计算与N个脉冲相关的N个频率响应；

对N个频率响应进行处理得到一个平均频率响应M；

为了确定滤波器参数以减小平均频率响应M与目标声学特征曲线C_ec之间的差值，首先对局部最大值的增益进行排列，对局部最大值进行处理，然后对局部最小值进行处理，并实施连续的循环迭代；

系统还包括对滤波器参数进行优化的装置以改善系统的性能。

附图说明

借助下文中仅仅用于说明的本发明的一种具体实施方式，能够参照附图更好地理解本发明。在附图中：

图1描述了根据本发明的方法的不同步骤；

图2示出了本发明意义上的目标声学特征曲线C_ec，源自N个脉冲响应的N个频率响应，以及N个频率响应的平均响应M；和

图3描述了对局部最大值（“波峰”）和局部最小值（“波谷”）的检测和分类。

具体实施方式

图1描述了根据本发明的方法的不同步骤。

与本发明相符的自动声均衡方法包括下述步骤：

首先，发射一个预先校准的声学信号后，测量由N个麦克风接收到的N个脉冲响应RI₁，RI₂，……，RI_N。

其次，利用快速傅里叶变换方法计算与N个脉冲响应相关的N个频率响应。

然后，对N个频率响应进行处理得到一个平均频率响应M。

采用对数频率标度，将述平均频率响应M转化为对数频率响应；

用插值法绘制一个目标声学特征曲线C_ec，并采用对数频率标度，将其转化为对数频率响应。

再然后，比较平均频率响应M和目标声学特征曲线C_ec，计算平均频率响应M与目标声学特征曲线C_ec之间的差值。

分析源于平均频率响应M与目标声学特征曲线C_ec之间差值的曲线C_diff。

最后，为了确定滤波器参数以减小平均频率响应M与目标声学特征曲线C_ec之间的差值，首先按照局部最大值的增益进行降序排列，对局部最大值进行处理，然后对局部最小值进行处理，并实施连续的循环迭代。

根据本发明的方法还包括优化滤波参数以改善系统性能的一个步骤。

处理频率响应时可以用“标准”方法（即使用相同加权系数），也可以使用不同的加权系数。

图2示出了本发明意义上的目标声学特征曲线C_ec，源自N个脉冲响应的N个频率响应，以及N个频率响应的平均响应M。在本发明的范围内，通过计算平均频率响应M与目标声学特征曲线C_ec之间差值，比较平均频率响应M与目标声学特征曲线C_ec。

图3是描述了对局部最大值（“波峰”）和局部最小值（“波谷”）的检测和分类。与本发明相符，首先按照局部最大值（“波峰”）的增益降序排列的顺序对局部最大值进行处理，然后按照局部最小值（“波谷”）升序排列的顺序对局部最小值进行处理。这可以用于确定滤波器参数以减小平均频率响应M与目标声学特征曲线C_ec之间的差值。并且实施连续的循环迭代。

在科学研究中已经被证明，最好首先对波峰进行均衡，然后对波谷进行均衡。事实上，相对于波谷，人耳对波峰更灵敏。

在一种实施方式中，对目标曲线偏移的优化是按照如下方法实现的：

在对数尺度下，重新计算目标曲线和平均频率响应，以逼近听觉系统的非均匀感知。这是通过一个平滑函数实现的，其中平滑函数重新在对数尺度下对频率响应进行采样，例如对1/48纯八度音的频率解析。

i)将加权向量FreqWeight作用于优化的频带“FreqRange”，其中FreqWeight在频带范围外是0，在频带范围内是1。

ii)将在均衡频带内平均频率响应的平均值作为偏移的初始值“Offset”（单位是dB）：

此处n _i和n _f分别是声均衡的对数频率频带的第一个和最后一个频率值。

iii)优化算法在于计算最佳偏移量，Offset可以最小化M和C_ec（=Shape+Offset）之间的差值，其定义如下：

其中C_ec=Offset+Shape

这是利用优化算法实现的，其中优化算法循环迭代计算误差e_mean，并在初始值+/-100dB的区间范围内计算最佳偏移量。为了进一步最小化误差值e_mean，对优化问题添加一个约束，以将波峰的增益限制为G_max（单位dB）。其定义如下：

通过一个算法对滤波器的参数和数目进行优化。基于使用者预先设定的初始区间值，对参数f，Q和G（分别是双二阶滤波器（Biquadfilter）的中心频率，品质因数和增益）进行优化，而Q和G的取值范围取决于频率的值。因此，例如在高频范围内，低增益滤波器更容易被剔除，因为它们更难以被感知到。

在一种实施方式中，目的在于得到一个滤波器最佳参数（f_Copt，G_opt，Q_opt）和目标曲线的最佳偏移Offset_opt。参数的极值是按照如下方法确定的：

其中f_c和G分别是第n个波峰的一个双二阶滤波器（Biquadfilter）的中心频率和增益，QRange是品质因数Q的可选择区间范围。

实现一种后优化程序。该后优化程序在于按照频率升序对滤波器进行分类并重新优化系数。如果一个滤波器在此程序中未被使用，那么要找到一个新的波峰/波谷以使得滤波器数目最大。实施优化程序直至达到滤波器的最大数目。

在一种实施方式中，在用插值法绘制目标曲线的步骤中，是通过埃尔米特插值法实现的。

在一种实施方式中，本发明还包括对目标响应C_ec偏移自动优化的一个步骤，其在每次循环时重复执行一次。

在一种实施方式中，本发明中的方法还包括对N个频率响应进行平滑处理的一个步骤。

在本发明中的方法的范围内，根据局部最大值和局部最小值的形式，使用与以下滤波类型相关的滤波器：峰值滤波（peak），波段丢弃滤波（notch），高通滤波（high-shelf）和低通滤波（low-shelf）。

在某些情况下，最好选择一种峰值滤波器（peak）。在另外一些情况下，最好选择一种低通或者高通滤波器（shelf）。基于品质因数是否超过某个阈值，对滤波器类型进行选择。

在一种实施方式中，本发明的方法利用一个全局优化算法以使误差最小。

本发明还涉及到自动声均衡的一个系统，其特征在于具有装置用于：

利用快速傅里叶变换计算与N个脉冲相关的N个频率响应；

对N个频率响应进行处理得到一个平均频率响应M；

上文是对本发明的示例性描述。在不脱离本专利范围的情况下，本领域技术人员明显可以对本发明做出若干变形。

Claims

1.自动声均衡的方法，其特征在于包括以下步骤：

一个预校准的声信号被发射并且被N个麦克风接收到之后，测量N个脉冲响应RI₁，RI₂，……，RI_N；

利用快速傅立叶变换方法计算与所述N个脉冲响应相关的N个频率响应；

对所述N个频率响应进行平均处理得到一个平均频率响应M；

采用对数频率标度，将所述N个平均频率响应的所述平均频率响应M转化为对数频率响应；

基于由使用者选择的一定数目的数据点，用插值法绘制一个目标声学特征曲线C_ec；

采用对数频率标度，将所述目标声学特征曲线C_ec转化为对数频率响应；

比较所述平均频率响应M和所述目标声学特征曲线C_ec，计算所述平均频率响应M与所述目标声学特征曲线C_ec的差值；

分析源于所述平均频率响应M与所述目标声学特征曲线C_ec之间差值的曲线C_diff；和

为了确定滤波器参数以减小所述平均频率响应M与所述目标声学特征曲线C_ec之间的差值，首先对局部最大值的增益进行降序排列，对局部最大值进行处理，然后对局部最小值进行处理，并实施连续的循环迭代；

所述方法还包括对滤波器参数进行优化的一个步骤以改善系统的性能。

2.如权利要求1所述的自动声均衡的方法，其特征在于，在用插值法绘制目标声学特征曲线的步骤中，是通过埃尔米特插值法实现的。

3.如权利要求1或2所述的自动声均衡的方法，其特征在于，还包括对目标响应C_ec偏移自动优化的一个步骤，该步骤在每次循环时重复执行一次。

4.如权利要求1或2所述的自动声均衡的方法，其特征在于，还包括对N个频率响应进行平滑处理的一个步骤。

5.如权利要求1或2所述的自动声均衡的方法，其特征在于，根据局部最大值和局部最小值的形式，其使用与以下滤波类型相关的滤波器：峰值滤波，波段丢弃滤波，高通滤波和低通滤波。

6.如权利要求1或2所述的自动声均衡的方法，其特征在于，使用了一个最小化误差的全局优化算法。