CN108806664A - 一种汽车车内噪声控制方法 - Google Patents

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CN108806664A CN201810413029.0A CN201810413029A CN108806664A CN 108806664 A CN108806664 A CN 108806664A CN 201810413029 A CN201810413029 A CN 201810413029A CN 108806664 A CN108806664 A CN 108806664A
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韩强
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Hua Yan Hui Sheng (suzhou) Electronic Technology Co Ltd
Suzhou Automotive Research Institute of Tsinghua University
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Abstract

本申请提供一种汽车车内噪声控制方法，所述方法包括：确定目标控制点，将其作为虚拟传声器的位置；利用车内设置的物理传声器，获取实际噪声信号；根据物理传声器和虚拟传声器之间的信号传递函数，利用物理传声器处的初级声信号，计算得到虚拟传声器处的初级声信号，函数采用神经网络算法建立得到；将虚拟传声器处的初级声信号与次级声信号叠加，得到虚拟传声器处的实际噪声信号；构造参考信号，将虚拟传声器处的实际噪声信号作为反馈信号，对数字滤波器的权值系数进行迭代更新，对所述参考信号数字滤波，得到次级控制声信号；利用次级控制声信号，对目标控制点处的噪声进行降噪控制。利用本申请实施例，可以有效提高目标控制点处的降噪效果。

Description

一种汽车车内噪声控制方法
技术领域
本申请涉及噪声控制技术领域，特别涉及一种汽车车内噪声控制方法。
背景技术
随着科技的发展，人们对于汽车的品质要求逐渐提升。汽车车内的噪声对于汽车的用户体验具有较大影响。现有技术中，通过是通过传声器获取其所在处的实际噪声，作为反馈，对参考信号进行数字滤波控制，生成次级声信号，次级声信号在传声器所在处与初级声信号叠加，可以实现降噪控制。
汽车车内最需要降噪控制的是驾驶员以及乘客的双耳处，但是现有技术中，传声器无法安装在驾驶员或者乘客的双耳处，只能安装在汽车的内壁、中控台等其他位置。这样，传声器获取到的实际噪声与所述双耳处的实际噪声存在误差，进而会导致生成的次级声信号的降噪效果降低。
现有技术至少存在如下技术问题：传声器无法安装在驾驶员或者乘客的双耳处，只能安装在汽车的内壁、中控台等其他位置。这样，传声器获取到的实际噪声与所述双耳处的实际噪声存在误差，进而会导致生成的次级声信号的降噪效果降低。
发明内容
本申请实施例的目的是提供一种汽车车内噪声控制方法，以实现在不在目标控制点处安装物理传声器的条件下，准确获取所述目标控制点处的实际噪声作为反馈信号，提高反馈信号的准确度，进而提高目标控制点处的降噪效果。
本申请实施例提供一种汽车车内噪声控制方法是这样实现的：
一种汽车车内噪声控制方法，所述方法包括：
确定目标控制点，将所述目标控制点作为虚拟传声器的位置；
利用车内设置的物理传声器，获取所述物理传声器处的实际噪声信号；
根据预先建立的所述物理传声器和所述虚拟传声器之间的信号传递函数，利用所述物理传声器处的初级声信号，计算得到所述虚拟传声器处的初级声信号，其中，所述信号传递函数采用神经网络算法建立得到；
将所述虚拟传声器处的初级声信号与所述虚拟传声器处的次级声信号叠加，得到所述虚拟传声器处的实际噪声信号；
构造参考信号，将所述虚拟传声器处的实际噪声信号作为反馈信号，利用所述反馈信号对数字滤波器的权值系数进行迭代更新，利用所述数字滤波器对所述参考信号进行数字滤波，得到次级控制声信号；
利用所述次级控制声信号，对所述目标控制点处的噪声进行降噪控制。
优选实施例中，所述物理传声器处的初级声信号包括采用下述公式计算得到：
dp(n)＝yp(n)+ep(n)
式中，yp(n)表示所述物理传声器处的次级声信号；
ep(n)表示所述物理传声器处的实际噪声信号；
dp(n)表示所述物理传声器处的初级声信号。
优选实施例中，所述物理传声器处的次级声信号包括采用下述公式计算得到：
yp(n)＝u(n)*Gpu(n)
式中，u(n)表示所述次级扬声器激励信号；
Gpu(n)表示所述次级扬声器激励信号到所述物理传声器的传递函数；
yp(n)表示所述物理传声器处的次级声信号。
优选实施例中，所述利用所述物理传声器处的初级声信号，计算得到所述虚拟传声器处的初级声信号，包括采用下述公式计算得到：
dv(n)＝dp(n)*M
式中，dp(n)表示所述物理传声器处的初级声信号；
M表示所述信号传递函数；
dv(n)表示所述虚拟传声器处的初级声信号。
优选实施例中，所述将所述虚拟传声器处的初级声信号与所述虚拟传声器处的次级声信号叠加，得到所述虚拟传声器处的实际噪声信号的方式，包括采用下述公式计算得到所述虚拟传声器处的实际噪声信号：
ev(n)＝dv(n)+yv(n)
式中，dv(n)表示所述虚拟传声器处的初级声信号；
yv(n)表示所述虚拟传声器处的次级声信号；
ev(n)表示所述虚拟传声器处的实际噪声信号。
优选实施例中，所述虚拟传声器处的次级声信号包括采用下述公式计算得到：
yv(n)＝u(n)*Gvu(n)
式中，u(n)表示次级扬声器激励信号；
Gvu(n)表示所述次级扬声器激励信号到所述虚拟传声器的传递函数；
yv(n)表示所述虚拟传声器的次级声信号。
优选实施例中，所述利用所述次级控制声信号，对所述目标控制点处的噪声进行降噪控制的方式，包括：
利用所述次级控制声信号作为次级扬声器激励信号，通过所述扬声器生成次级声信号，所述次级声信号传送到所述目标控制点处，与所述目标控制点处的初级声信号叠加，实现所述目标控制点处的降噪控制。
优选实施例中，所述构造参考信号包括：
获取所述汽车的发动机的转速信号，对所述转速信号进行分频积分，构造出所述参考信号。
优选实施例中，所述目标控制点的位置至少包括：驾驶员的双耳处、乘客的双耳处。
优选实施例中，所述物理传声器和所述虚拟传声器之间的信号传递函数的建立方式包括：
选择发动机转速由800r/min到5000r/min匀加速工况下的所述物理传声器处的声信号和所述虚拟传声器处的声信号作为神经网络模型的输入和输出，选择隐层为单层，选定所述神经网络模型的神经元个数；
利用所述神经网络模型，以所述物理传声器处的声信号和所述虚拟传声器处的声信号作为训练样本，训练得到所述物理传声器和所述虚拟传声器之间的信号传递函数关系。
利用本申请实施例提供的一种汽车车内噪声控制方法，可以通过将驾驶员或乘客的双耳处等目标控制点作为虚拟传声器所在位置，通过利用神经网络算法建立的所述物理传声器和所述虚拟传声器之间的信号传递函数，计算得到所述虚拟传声器所在位置(也即目标控制点处)的实际噪声信号。可以得到更准确的所述目标控制点处的实际噪声信号，将所述实际噪声信号作为反馈信号，迭代更新数字滤波器的权值系数，对参考信号进行数据滤波，得到的次级控制声信号可以更有效地降低所述目标控制点处的噪声。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例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，下面描述中的附图仅仅是本申请中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请一个实施例提供的一种汽车车内噪声控制方法的方法流程示意图；
图2是本申请一个实施例提供的一种汽车车内噪声控制方法的算法结构示意图；
图3是本申请一个实施例提供的所述虚拟传声器处的实际噪声信号的算法结构示意图；
图4是本申请一个实施例提供的一种汽车车内噪声控制方法的实施场景示意图；
图5是本申请一个实施例提供的所述神经网络算法的非线性映射关系图；
图6是本申请一个实例提供的计算得到的所述虚拟传声器处的实际噪声信号与所述实际噪声信号的实测值的相关性示意图；
图7是本申请一个实例提供的计算得到的所述虚拟传声器处的实际噪声信号与所述实际噪声信号的实测值的时域对比图；
图8是本申请一个实例提供的一种汽车车内噪声控制方法的降噪效果图。
具体实施方式
本申请实施例提供一种汽车车内噪声控制方法。
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请中的技术方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。
图1是本申请所述一种汽车车内噪声控制方法一种实施例的方法流程示意图。具体的，如图1所述，所述方法可以包括：
S1：确定目标控制点，将所述目标控制点作为虚拟传声器的位置。
其中，所述目标控制点可以包括：驾驶员的双耳处、乘客的双耳处。也就是驾驶员的双耳处、乘客的双耳处作为虚拟传声器的位置。当然，不同的驾驶员、不同的乘客的双耳位置会存在偏差，因此，在具体实施过程中，实施人员可以根据某一个驾驶员、某一个乘客的双耳位置，确定所述目标控制点。也可以根据不同驾驶员、不同乘车的不同的双耳位置，调整所述目标控制点。所述虚拟传声器并不是物理上真实的传声器，而是通过传递函数模拟出的传声器。
S2：利用车内设置的物理传声器，获取所述物理传声器处的实际噪声信号。
其中，所述物理传声器可以设置在汽车内便于安装物理传声器的位置。所述实际噪声信号也可以称为残余误差噪声信号，是声源发出的初级声信号与次级控制声源发出的次级声信号叠加相消后残余的噪声信号。所述残余误差噪声可以作为反馈信号，调整参考信号的数字滤波的权值系数，使次级声信号被调整到能够更好地与所述初级声信号叠加相消，从而更好地降噪。
S3：根据预先建立的所述物理传声器和所述虚拟传声器之间的信号传递函数，利用所述物理传声器处的初级声信号，计算得到所述虚拟传声器处的初级声信号，其中，所述信号传递函数采用神经网络算法建立得到。
S4：将所述虚拟传声器处的初级声信号与所述虚拟传声器处的次级声信号叠加，得到所述虚拟传声器处的实际噪声信号。
其中，所述物理传声器处的初级声信号、所述虚拟传声器处的初级声信号，均是通过计算得到的。
S5：构造参考信号，将所述虚拟传声器处的实际噪声信号作为反馈信号，利用所述反馈信号对数字滤波器的权值系数进行迭代更新，利用所述数字滤波器对所述参考信号进行数字滤波，得到次级控制声信号。
所述次级控制声信号通过扬声器发出，传播到所述虚拟传声器处时与初级声信号叠加相消，可以消减所述虚拟传声器处，也就是目标控制点的噪声。
S6：利用所述次级控制声信号，对所述目标控制点处的噪声进行降噪控制。
本例中，所述利用所述次级控制声信号，对所述目标控制点处的噪声进行降噪控制的方式，可以包括：
利用所述次级控制声信号作为次级扬声器激励信号，通过所述扬声器生成次级声信号，所述次级声信号传送到所述目标控制点处，与所述目标控制点处的初级声信号叠加，实现所述目标控制点处的降噪控制。
其中，所述构造参考信号可以包括：获取所述汽车的发动机的转速信号，对所述转速信号进行分频积分，构造出所述参考信号。
图2是本申请一个实施例提供的一种汽车车内噪声控制方法的算法结构示意图。如图2所示，d(n)表示声源的初级声信号，x(n)表示参考信号，y(n)表示次级声源发出的次级控制声信号，e(n)是残余误差噪声信号，即目标控制点处的实际噪声信号。利用所述目标控制点的实际噪声信号e(n)作为反馈信号，对数字滤波器的权值系数进行迭代更新，利用所述数字滤波器对所述参考信号进行数字滤波，得到新的次级声信号，在目标控制点处与所述初级声信号d(n)叠加，消减所述初级声信号。
所述物理传声器处的初级声信号包括采用下述公式计算得到：
dp(n)＝yp(n)+ep(n)
式中，yp(n)表示所述物理传声器处的次级声信号；
ep(n)表示所述物理传声器处的实际噪声信号；
dp(n)表示所述物理传声器处的初级声信号。
图3是本申请一个实施例提供的所述虚拟传声器处的实际噪声信号的算法结构示意图。如图3所示，图中ep(n)表示所述物理传声器处的实际噪声信号，ev(n)表示所述虚拟传声器处的实际噪声信号，u(n)表示所述次级扬声器激励信号，Gpu(n)表示所述次级扬声器激励信号到所述物理传声器的传递函数，Gvu(n)表示所述次级扬声器激励信号到所述虚拟传声器的传递函数，dp(n)表示所述物理传声器处的初级声信号，dv(n)表示所述虚拟传声器处的初级声信号，yp(n)表示所述物理传声器处的次级声信号，yv(n)表示所述虚拟传声器处的次级声信号。
本例中，所述物理传声器处的次级声信号可以包括采用下述公式计算得到：
yp(n)＝u(n)*Gpu(n)
式中，u(n)表示所述次级扬声器激励信号；
Gpu(n)表示所述次级扬声器激励信号到所述物理传声器的传递函数；
yp(n)表示所述物理传声器处的次级声信号。
本例中，所述利用所述物理传声器处的初级声信号，计算得到所述虚拟传声器处的初级声信号，可以包括采用下述公式计算得到：
dv(n)＝dp(n)*M
式中，dp(n)表示所述物理传声器处的初级声信号；
M表示所述信号传递函数；
dv(n)表示所述虚拟传声器处的初级声信号。
本例中，所述将所述虚拟传声器处的初级声信号与所述虚拟传声器处的次级声信号叠加，得到所述虚拟传声器处的实际噪声信号的方式，可以包括采用下述公式计算得到所述虚拟传声器处的实际噪声信号：
ev(n)＝dv(n)+yv(n)
式中，dv(n)表示所述虚拟传声器处的初级声信号；
yv(n)表示所述虚拟传声器处的次级声信号；
ev(n)表示所述虚拟传声器处的实际噪声信号。
本例中，所述虚拟传声器处的次级声信号可以包括采用下述公式计算得到：
yv(n)＝u(n)*Gvu(n)
式中，u(n)表示次级扬声器激励信号；
Gvu(n)表示所述次级扬声器激励信号到所述虚拟传声器的传递函数；
yv(n)表示所述虚拟传声器的次级声信号。
图5是本申请一个实施例提供的所述神经网络算法的非线性映射关系图。如图5所示，本例中，所述物理传声器和所述虚拟传声器之间的信号传递函数的建立方式可以包括：所述物理传声器和所述虚拟传声器之间的信号传递函数的建立方式包括：
选择发动机转速由800r/min到5000r/min匀加速工况下的所述物理传声器处的声信号和所述虚拟传声器处的声信号作为神经网络模型的输入和输出，选择隐层为单层，选定所述神经网络模型的神经元个数；
利用所述神经网络模型，以所述物理传声器处的声信号和所述虚拟传声器处的声信号作为训练样本，训练得到所述物理传声器和所述虚拟传声器之间的信号传递函数关系。其中，输入数量可以为1,2,3…，具体的，实施人员可以根据实际精度需求及运算量需求决定，输出个数根据控制点情况而定。
图6是本申请一个实例提供的计算得到的所述虚拟传声器处的实际噪声信号与所述实际噪声信号的实测值的相关性示意图。图7是本申请一个实例提供的计算得到的所述虚拟传声器处的实际噪声信号与所述实际噪声信号的实测值的时域对比图。从图6、图7可以看出，所述计算得到的所述虚拟传声器处的实际噪声信号与实测值的相关性较高。
图4是本申请一个实施例提供的一种汽车车内噪声控制方法的实施场景示意图。如图4所示，以图中所示驾驶员的双耳处为虚拟传感器的位置，也就是目标控制点。利用目标控制点的实际噪声信号，作为所示控制器的反馈信号。通过所述汽车的OBD端口获取发动机转速信号，利用图4所示控制器对所述转速信号进行分频积分，构造出所述参考信号。利用所述反馈信号调节所述控制器中数字滤波器的权值系数，生成次级控制声信号，通过所示扬声器发出所述次级控制声信号，所述次级控制声信号传输到所述目标控制点处与所述目标控制点处的初级声信号叠加，使初级声信号被更充分地消减，即实现更充分的降噪。
图8是本申请一个实例提供的一种汽车车内噪声控制方法的降噪效果图。本实例中，通过采用所述控制方法，可以有效地将所示原始噪声的信号强度消减，实现有效的降噪效果。
利用上述各实施例提供的一种汽车车内噪声控制方法的实施方式，可以通过将驾驶员或乘客的双耳处等目标控制点作为虚拟传声器所在位置，通过利用神经网络算法建立的所述物理传声器和所述虚拟传声器之间的信号传递函数，计算得到所述虚拟传声器所在位置(也即目标控制点处)的实际噪声信号。可以得到更准确的所述目标控制点处的实际噪声信号，将所述实际噪声信号作为反馈信号，迭代更新数字滤波器的权值系数，对参考信号进行数据滤波，得到的次级控制声信号可以更有效地降低所述目标控制点处的噪声。
通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到本申请可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，移动终端，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
本说明书中的各个实施例采用递进的方式描述，各个实施例之间相同或相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。
虽然通过实施例描绘了本申请，本领域普通技术人员知道，本申请有许多变形和变化而不脱离本申请的精神，希望所附的权利要求包括这些变形和变化而不脱离本申请的精神。

Claims (10)

1.一种汽车车内噪声控制方法，其特征在于，所述方法包括：
确定目标控制点，将所述目标控制点作为虚拟传声器的位置；
利用车内设置的物理传声器，获取所述物理传声器处的实际噪声信号；
根据预先建立的所述物理传声器和所述虚拟传声器之间的信号传递函数，利用所述物理传声器处的初级声信号，计算得到所述虚拟传声器处的初级声信号，其中，所述信号传递函数采用神经网络算法建立得到；
将所述虚拟传声器处的初级声信号与所述虚拟传声器处的次级声信号叠加，得到所述虚拟传声器处的实际噪声信号；
构造参考信号，将所述虚拟传声器处的实际噪声信号作为反馈信号，利用所述反馈信号对数字滤波器的权值系数进行迭代更新，利用所述数字滤波器对所述参考信号进行数字滤波，得到次级控制声信号；
利用所述次级控制声信号，对所述目标控制点处的噪声进行降噪控制。
2.如权利要求1所述的一种汽车车内噪声控制方法，其特征在于，所述物理传声器处的初级声信号包括采用下述公式计算得到：
dp(n)＝yp(n)+ep(n)
式中，yp(n)表示所述物理传声器处的次级声信号；
ep(n)表示所述物理传声器处的实际噪声信号；
dp(n)表示所述物理传声器处的初级声信号。
3.如权利要求2所述的一种汽车车内噪声控制方法，其特征在于，所述物理传声器处的次级声信号包括采用下述公式计算得到：
yp(n)＝u(n)*Gpu(n)
式中，u(n)表示所述次级扬声器激励信号；
Gpu(n)表示所述次级扬声器激励信号到所述物理传声器的传递函数；
yp(n)表示所述物理传声器处的次级声信号。
4.如权利要求1所述的一种汽车车内噪声控制方法，其特征在于，所述利用所述物理传声器处的初级声信号，计算得到所述虚拟传声器处的初级声信号，包括采用下述公式计算得到：
dv(n)＝dp(n)*M
式中，dp(n)表示所述物理传声器处的初级声信号；
M表示所述信号传递函数；
dv(n)表示所述虚拟传声器处的初级声信号。
5.如权利要求1所述的一种汽车车内噪声控制方法，其特征在于，所述将所述虚拟传声器处的初级声信号与所述虚拟传声器处的次级声信号叠加，得到所述虚拟传声器处的实际噪声信号的方式，包括采用下述公式计算得到所述虚拟传声器处的实际噪声信号：
ev(n)＝dv(n)+yv(n)
式中，dv(n)表示所述虚拟传声器处的初级声信号；
yv(n)表示所述虚拟传声器处的次级声信号；
ev(n)表示所述虚拟传声器处的实际噪声信号。
6.如权利要求1或5所述的一种汽车车内噪声控制方法，其特征在于，所述虚拟传声器处的次级声信号包括采用下述公式计算得到：
yv(n)＝u(n)*Gvu(n)
式中，u(n)表示次级扬声器激励信号；
Gvu(n)表示所述次级扬声器激励信号到所述虚拟传声器的传递函数；
yv(n)表示所述虚拟传声器的次级声信号。
7.如权利要求1所述的一种汽车车内噪声控制方法，其特征在于，所述利用所述次级控制声信号，对所述目标控制点处的噪声进行降噪控制的方式，包括：
利用所述次级控制声信号作为次级扬声器激励信号，通过所述扬声器生成次级声信号，所述次级声信号传送到所述目标控制点处，与所述目标控制点处的初级声信号叠加，实现所述目标控制点处的降噪控制。
8.如权利要求1所述的一种汽车车内噪声控制方法，其特征在于，所述构造参考信号包括：
获取所述汽车的发动机的转速信号，对所述转速信号进行分频积分，构造出所述参考信号。
9.如权利要求1所述的一种汽车车内噪声控制方法，其特征在于，所述目标控制点的位置至少包括：驾驶员的双耳处、乘客的双耳处。
10.如权利要求1所述的一种汽车车内噪声控制方法，其特征在于，所述物理传声器和所述虚拟传声器之间的信号传递函数的建立方式包括：
选择发动机转速由800r/min到5000r/min匀加速工况下的所述物理传声器处的声信号和所述虚拟传声器处的声信号作为神经网络模型的输入和输出，选择隐层为单层，选定所述神经网络模型的神经元个数；
利用所述神经网络模型，以所述物理传声器处的声信号和所述虚拟传声器处的声信号作为训练样本，训练得到所述物理传声器和所述虚拟传声器之间的信号传递函数关系。
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