CN108401218B - 主动降噪耳机故障诊断方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提出一种主动降噪耳机故障诊断方法,涉及耳机领域,包括:针对被测试主动降噪耳机,分别测量噪声从扬声器传至反馈麦克风以及从前馈麦克风传至反馈麦克风的频响曲线L1和L2;针对标准主动降噪耳机,分别测量噪声从扬声器传播至反馈麦克风以及从前馈麦克风传播至反馈麦克风的频响曲线L10和L20;利用诊断算法分别计算L1和L10、L2和L20的相似度,根据相似度判断被测试主动降噪耳机有无故障。与现有技术相比,该故障诊断方法是基于主动降噪耳机的在线测量数据而实现的,适用于主动降噪耳机的量产;有效检测出主动降噪耳机中使用的次品麦克风以及由于打胶不合格故障;提高主动降噪耳机产线的良品率,保证了降噪性能。
Description
技术领域
本发明涉及耳机技术领域,尤其是涉及一种主动降噪耳机故障诊断方法。
背景技术
主动降噪耳机的工作原理是:利用次级声源,产生与环境噪声幅值相等,相位相反的消噪声波,消噪声波与噪声声波产生干涉,实现噪声的消除。为生成消噪性能良好的消噪声波,需精确建立噪声在耳机内的传播特性模型,并在此基础上设计滤波电路,噪声信号通过滤波电路即可产生消噪信号。
由上述主动降噪耳机的原理可知,噪声信号的测量以及噪声在耳机内传播的模型均会影响降噪性能。对于现有主动降噪耳机,采用麦克风对噪声信号进行在线测量,麦克风的性能直接影响着噪声信号的测量准确度;噪声在耳机内的传播特性与耳机壳体本身的结构直接相关,耳机壳体的细微差异均会导致传播模型的较大差异。主动降噪耳机对各部件进行装配前,各部件的性能故障排查相对简单,但对于各部件已经装配好的主动降噪耳机,当其麦克风或耳机壳体出现故障时,其检测就变得更困难,如果不对其进行故障检测和排查,将无法保证主动降噪耳机的消噪性能。
发明内容
为解决上述问题,本发明提出一种主动降噪耳机故障诊断方法,以通过在线测量的方法检测主动降噪耳机有无故障。
第一方面,本发明实施例提供了一种主动降噪耳机故障诊断方法,包括:针对被测试主动降噪耳机,分别测量噪声从扬声器传至反馈麦克风的频响曲线L1以及从前馈麦克风传播至反馈麦克风的频响曲线L2;
针对标准主动降噪耳机,分别测量噪声从扬声器传至反馈麦克风的频响曲线L10以及从前馈麦克风传播至反馈麦克风的频响曲线L20;
利用诊断算法分别计算L1和L10、L2和L20的相似度,根据相似度判断被测试主动降噪耳机有无故障。
结合第一方面,本发明实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式,其中,所述标准主动降噪耳机包括性能达标的扬声器、麦克风以及耳机壳体;所述扬声器和麦克风均设置在耳机壳内。
结合第一方面,本发明实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式,其中,
所述诊断算法包括:
利用对齐算法将频响曲线I与标准频响曲线I0对齐,得到对齐后的频响曲线L;
计算L与I0在各频点的幅值差;
确定比较频段,并在该频段内确定最大幅值差;
将所述最大幅值差与预设幅值比较,得到诊断结果。
结合第一方面的第二种可能的实施方式,本发明实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式,其中,
所述对齐算法可归结为如下优化问题:确定实数k,使得|I0-k*I|2最小,其中,I为待对齐频响曲线,I20为标准频响曲线。
结合第一方面的第二种可能的实施方式,本发明实施例提供了第一方面的第四种可能的实施方式,其中,所述频响曲线L1对齐后的频响曲线L11=k1*L1,其中实数k1,满足使式|L10-k1*L1|2最小。
结合第一方面的第二种可能的实施方式,本发明实施例提供了第一方面的第五种可能的实施方式,其中,所述频响曲线L2对齐后的频响曲线L22=k2*L2,其中实数k2,满足使式|L20-k2*L2|2最小。
结合第一方面的第二种可能的实施方式,本发明实施例提供了第一方面的第六种可能的实施方式,其中,所述比较频段为[100Hz,3000Hz]。
结合第一方面的第二种可能的实施方式,本发明实施例提供了第一方面的第七种可能的实施方式,其中,所述预设幅值为3dB。
本发明实施例带来了以下有益效果:
本发明实施例提供的一种主动降噪耳机故障诊断方法,包括:针对被测试主动降噪耳机,分别测量噪声从扬声器传至反馈麦克风的频响曲线L1以及从前馈麦克风传播至反馈麦克风的频响曲线L2;针对标准主动降噪耳机,分别测量噪声从扬声器传至反馈麦克风的频响曲线L10以及从前馈麦克风传播至反馈麦克风的频响曲线L20;利用诊断算法分别计算L1和L10、L2和L20的相似度,根据相似度判断被测试主动降噪耳机有无故障。与现有技术相比,该故障诊断方法是基于主动降噪耳机的在线测量数据而实现的,该方法简单,计算量少,易于实施;适用于主动降噪耳机的量产;有效检测出主动降噪耳机中使用的次品麦克风以及由于打胶不合格而导致的耳机壳体密闭性不好等故障;提高主动降噪耳机产线的良品率,保证了降噪性能。
本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述,并且,部分地从说明书中变得显而易见,或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂,下文特举较佳实施例,并配合所附附图,作详细说明如下。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案,下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图是本发明的一些实施方式,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为本发明实施例提供的主动降噪耳机故障诊断方法的流程图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
为便于对本实施例进行理解,首先对本发明实施例所公开的一种主动降噪耳机故障诊断方法进行详细介绍。
如图1所示,本发明实施例提供了一种主动降噪耳机故障诊断方法,该主动降噪耳机故障诊断方法包括如下步骤:
步骤S101:针对被测试主动降噪耳机,分别测量噪声从扬声器传至反馈麦克风的频响曲线L1以及从前馈麦克风传播至反馈麦克风的频响曲线L2。
步骤S103:针对标准主动降噪耳机,分别测量噪声从扬声器传至反馈麦克风的频响曲线L10以及从前馈麦克风传播至反馈麦克风的频响曲线L20。
这里的标准主动降噪耳机可以是标准样品主动降噪耳机。
步骤105:利用诊断算法分别计算L1和L10、L2和L20的相似度,根据相似度判断被测试主动降噪耳机有无故障。
步骤101和步骤103中,噪声从扬声传至反馈麦风的频响曲线能够反映主动降噪耳机是否存在漏声问题,噪声从前馈麦克风传播至反馈麦克风的频响曲线能够反映主动降噪耳机的麦克风是否性能正常。
在一个实施方式中,上述标准主动降噪耳机包括性能达标的扬声器、麦克风以及耳机壳体;扬声器和麦克风均设置在耳机壳内。该标准主动降噪耳机的各部件以及各部件的连接均达到性能要求。获取标准主动降噪耳机相应的频响曲线,该频响曲线可作为标准频响特性曲线,作为与被测试主动降噪耳机频响曲线的对比标准。
具体地,步骤105中的采用的诊断算法包括如下步骤(1)至步骤(4):
(1)利用对齐算法将频响曲线I与标准频响曲线I0对齐,得到对齐后的频响曲线L;
(2)计算L与I0在各频点的幅值差;
(3)确定比较频段,并在该频段内确定最大幅值差;
(4)将上述最大幅值差与预设幅值比较,得到诊断结果。
对于上述步骤(4),若最大幅值差不大于(即小于等于)预设幅值,则上述被测试主动降噪耳机合格,反之,即最大幅值差大于预设幅值,则上述被测试的主动降噪耳机存在故障,则上述被测试主动降噪耳机不合格。
在一个实施方式中,将上述诊断算法用于对L1的故障诊断,包括如下步骤(1)至步骤(4):
(1)利用对齐算法将频响曲线L1与标准频响曲线L10对齐,得到对齐后的频响曲线L11。
(2)计算L11与L10在各频点的幅值差;
(3)在比较频段内确定最大幅值差;
(4)将上述最大幅值差与预设幅值比较,得到诊断结果。
在一个实施方式中,将上述诊断算法用于对L2的故障诊断,包括如下步骤(1)至步骤(4):
(1)利用对齐算法将频响曲线L2与标准频响曲线L20对齐,得到对齐后的频响曲线L22;
(2)计算L22与L20在各频点的幅值差;
(3)在比较频段内确定最大幅值差;
(4)将上述最大幅值差与预设幅值比较,得到诊断结果。
具体地,上述对齐算法可归结为如下优化问题:确定实数k,使得|I0-k*I|2最小,其中,I为待对齐频响曲线,I0为标准频响曲线。优选地,上述优化问题可采用梯度下降法求解。将上述对齐算法分别用于求解频响曲线L1和L2的对齐后的频响曲线。
在一个实施方式中,上述频响曲线L1对齐后的频响曲线L11=k1*L1,其中实数k1,满足使式|L10-k1*L1|2最小。
在一个实施方式中,上述频响曲线L2对齐后的频响曲线L22=k2*L2,其中实数k2,满足使式|L20-k2*L2|2最小。
在一个实施方式中,上述比较频段为[100Hz,3000Hz]。该频段通过工程实践以及主动降噪耳机的主要降噪频段共同决定的。
在一个实施方式中,上述预设幅值为3dB。该数值通过工程实践以及对故障的容忍程度共同决定。对故障的容忍程度高,该预设幅值相对大些,对故障的容忍程度低,该预设幅值则相对小些。通过大量的工程实践,可得出相对科学的数值。
本发明实施例基于主动降噪耳机声学特性的频率曲线,实现主动降噪耳机在线故障诊断。与现有技术相比,该方法简单,计算量少,易于现在实施,适用于主动降噪耳机的批量生产;有效检测出主动降噪耳机中使用的次品麦克风以及由于打胶不合格而导致的耳机壳体密闭性不好等故障;提高主动降噪耳机产线的良品率,保证了降噪性能。
显然,本领域的技术人员应该明白,上述设计方法的各步骤可以用通用的计算装置来实现,它们可以集中在单个的计算装置上,或者分布在多个计算装置所组成的网络上,可选地,它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现,从而,可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行,或者将它们分别制作成各个集成电路模块,或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样,本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。
最后应说明的是:以上所述实施例,仅为本发明的具体实施方式,用以说明本发明的技术方案,而非对其限制,本发明的保护范围并不局限于此,尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改、变化或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围,都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此,本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。
Claims (6)
1.一种主动降噪耳机故障诊断方法,其特征在于,包括:
针对被测试主动降噪耳机,分别测量噪声从扬声器传至反馈麦克风的频响曲线L1以及从前馈麦克风传播至反馈麦克风的频响曲线L2;
针对标准主动降噪耳机,分别测量噪声从扬声器传至反馈麦克风的标准频响曲线L10以及从前馈麦克风传播至反馈麦克风的标准频响曲线L20;
利用诊断算法分别计算L1和L10、L2和L20的相似度,根据相似度判断被测试主动降噪耳机有无故障;
所述诊断算法包括:
利用对齐算法将频响曲线I与标准频响曲线I0对齐,得到对齐后的频响曲线L;所述对齐算法归结为如下优化问题:确定实数k,使得||I0-k*I||2最小,其中,I为待对齐频响曲线,I0为标准频响曲线;|| ||2为二范数符号;
计算L与I0在各频点的幅值差;
确定比较频段,并在该频段内确定最大幅值差;
将所述最大幅值差与预设幅值比较,得到诊断结果。
2.根据权利要求1所述的主动降噪耳机故障诊断方法,其特征在于,所述标准主动降噪耳机包括性能达标的扬声器、麦克风以及耳机壳体;所述扬声器和麦克风均设置在耳机壳内。
3.根据权利要求1所述的主动降噪耳机故障诊断方法,其特征在于,所述频响曲线L1对齐后的频响曲线L11= k1*L1,其中实数k1,满足使式||L10-k1*L1||2最小;其中L11是利用对齐算法将频响曲线L1与标准频响曲线L10对齐得到的。
4.根据权利要求1所述的主动降噪耳机故障诊断方法,其特征在于,
所述频响曲线L2对齐后的频响曲线L22= k2*L2,其中实数k2,满足使式||L20-k2*L2||2最小;其中L22是利用对齐算法将频响曲线L2与标准频响曲线L20对齐得到的。
5.根据权利要求1所述的主动降噪耳机故障诊断方法,其特征在于,所述比较频段为[100Hz,3000Hz]。
6.根据权利要求1所述的主动降噪耳机故障诊断方法,其特征在于,所述预设幅值为3dB。
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