CN109346052B - 一种利用主动降噪优化车内声品质的装置及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种利用主动降噪优化车内声品质的装置及方法，包括信号获取单元、信号处理装置、声音播放装置，所述信号处理装置包括去噪单元、存储单元、预处理单元、控制单元；所述信号获取单元分别连接去噪单元和控制单元，所述去噪单元连接存储单元，所述存储单元分别连接预处理单元和控制单元，所述预处理单元连接控制单元，所述控制单元连接声音播放装置。利用主动噪声控制选择性消声的特性，选取响度为控制目标，替换了参考信号，利用小波理论优化FELMS算法，不仅使控制噪声的频带尽量窄，减少了控制系统的运算量，提高收敛速度，而且大幅度的降低了响度，从而达到声品质优化车内声品质。

Description

一种利用主动降噪优化车内声品质的装置及方法
技术领域
本发明属于汽车振动与噪声领域，尤其涉及一种利用主动降噪优化车内声品质的装置及方法。
背景技术
研究表明：声压级(A、B、C计权)作为评价噪声的主要客观参数并不能准确反映人对噪声的主观感受，因此考虑人耳的听觉特性，结合人类心理学，研究人员提出了声品质的概念。
声品质是对声音性质的描述，反映的是人们对声音事件的主观感受。指人耳的听觉感知过程，然后人再根据自己的感知做出主观判断。该领域的科研人员也相继提出了影响声品质的客观参量，比如：响度、尖锐度、粗糙度、抖动度、音调度等。
主动噪声控制(ANC)，是在指定区域内人为地、有目的地产生一个次级声信号去控制初级声信号的方法。根据两个声波相消干涉条件,如果利用人为附加的次级声源产生与初级声源声波幅值相等、相位相反的声波,则两声波将在空间发生相干性叠加,形成消声“静区”，从而达到降噪的目的。主动降噪方法使噪声控制更有针对性。
传统的主动噪声控制(ANC)研究主要集中在降低噪声的声压级，但是声压级的降低并不一定能改善人的主观感受。因此，利用现有的技术来对声品质进行优化就显得尤为重要。
发明内容
本发明根据现有技术的不足与缺陷，提出了一种利用主动降噪优化车内声品质的装置及方法，目的在于利用主动噪声控制选择性消声的特性，选取响度为控制目标，替换了参考信号，利用小波理论优化FELMS算法，不仅使控制噪声的频带尽量窄，减少了控制系统的运算量，提高收敛速度，而且大幅度的降低了响度，从而达到声品质优化车内声品质。
本发明是通过以下技术方案实现上述技术目的的：
一种利用主动降噪优化车内声品质的装置，包括信号获取单元、信号处理装置、声音播放装置，所述信号处理装置包括去噪单元、存储单元、预处理单元、控制单元；所述信号获取单元分别连接去噪单元和控制单元，所述去噪单元连接存储单元，所述存储单元分别连接预处理单元和控制单元，所述预处理单元连接控制单元，所述控制单元连接声音播放装置。
进一步，所述信号获取单元为若干个声音传感器，设置在驾驶员座椅靠近人耳处，用于获取驾驶员人耳处的噪声信号x(k)和实现优化区域的误差信号e(k)；
进一步，所述声音播放装置为车载扬声器，用于将信号处理装置中生成单元的数字信号转化为声信号，在车厢内播放次级噪声信号，以抵消驾驶员人耳处噪声；
一种利用主动降噪优化车内声品质的方法，包括以下步骤：
步骤1，信号获取单元获取原始噪声信号x(k)和误差信号e(k)，将原始噪声信号x(k)传输到去噪单元，将误差信号e(k)传输到控制单元；
步骤2，去噪单元对信号x(k)进行小波分解和重构，提取去噪后的有效信号x′(k)；并将有效信号x′(k)存储在存储单元中，作为预处理单元和基于滤波误差最小均方算法FELMS的控制单元的输入；
步骤3，预处理单元对有效信号x′(k)进行处理，通过计算确定噪声信号中需要控制的频带，进而得到FELMS算法中误差滤波器H(Z)的截止频率，以及增益幅值；
步骤4，将误差信号e(k)以及有效信号x′(k)输入到控制单元，控制单元根据输入的信号x′(k)生成次级声波信号s(k)，误差信号e(k)用于实时调节FELMS算法中横向滤波器W(Z)的权值，保证误差信号的均方值最小；
步骤5，根据控制单元发出的控制信号经过相移器、功率放大器传递至声音播放装置，声音播放装置作为次级声源发射次级声波传播至降噪区域对原有噪声信号x(k)进行选择性抵消，以达到优化声品质的目的。
进一步，确定噪声信号中需要控制的频带的方法为：所在预处理单元中，利用小波变换对x′(k)进行db小波包分解，分解为x1′(k)、x2′(k)、……、xn′(k)等n个分量信号，计算n个分量信号对应的响度L′、L1′、……、Ln′，建立线性模型如下：
L′＝a1.Li′+a2.L2′+…+an·Ln′
利用多元线性回归确定系数a1、a2、……、an，定义系数a1、a2、……、an为对应各分量频带的响度影响因子
Figure BDA0001786738330000021
判定：
①当响度影响因子
Figure BDA0001786738330000022
时，判定an对应分量频带响度贡献量大，需要进行控制；
②当响度影响因子
Figure BDA0001786738330000023
时，判定an对应分量频带响度贡献量小，不需要进行控制；
进一步，所述信号x′(k)平均分解成的n个分量，且每个分量对应的频带的带宽(fmax-fmin)；
进一步，所述误差滤波器的增益幅值由
Figure BDA0001786738330000031
乘以某一常量确定，该常量由分量信号xn′(k)的响度分析得出。
本发明的有益效果：
①本发明在达到优化声品质的前提下，减小了控制系统的运算量；
②本发明提出了响度影响参数，使FELMS算法中误差滤波器的设计具有自适应性，也更加精确。
③本发明基于匀速工况，具有实用性，并根据该工况下的稳态型号的特征，选择了更加接近车内噪声信号的参考信号，不仅避免了声反馈现象，同时也使响度的控制效果更好。
附图说明
图1是本发明的工作原理图；
图2是本发明的工作流程图；
图3是本发明中小波-FELMS算法框架图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用于解释本发明，并不用于限定本发明。
如图1所示，本发明一种利用主动降噪优化车内声品质的装置，包括信号获取单元、信号处理装置、声音播放装置，所述信号处理装置包括去噪单元、存储单元、预处理单元、控制单元；所述信号获取单元分别连接去噪单元和控制单元，所述去噪单元连接存储单元，所述存储单元分别连接预处理单元和控制单元，所述预处理单元连接控制单元，所述控制单元连接声音播放装置。
所述信号获取单元为若干个声音传感器，设置在驾驶员座椅靠近人耳处，用于获取驾驶员人耳处的噪声信号x(k)和实现优化区域的误差信号e(k)；去噪单元用于对信号x(k)进行小波分解和重构，提取有效信号x′(k)，存储单元用于存储有效信号x′(k)，作为预处理单元和控制单元的输入；预处理单元用于对有效信号x′(k)的处理，计算得到滤波误差最小均方算法FELMS中误差滤波器H(Z)的截止频率，以及增益幅值，控制单元内置了FELMS算法，声音播放装置为车载扬声器，用于将信号处理装置中生成单元的数字信号转化为声信号，在车厢内播放次级噪声信号，以抵消驾驶员人耳处噪声。
如图2所示，为了更清楚的解释本发明所要保护的技术方案，下面结合本发明的工作流程做进一步的解释。
首先，信号获取装置中的声音传感器获取车内驾驶员人耳处的噪声信号x(k)，为保证噪声数据的真实性准确性，采样频率设置应为8192HZ以上，要求汽车环境窗户关闭，空调关闭，采集时间5S，然后声音传感器关闭。
将所采集的噪声信号x(k)输入到去噪单元，对采集的噪声信号x(k)进行去噪处理，处理方法为小波变换阈值法，将原噪声信号进行三层小波分解和重构，得到信号x′(k)，存储单元将信号xn′(k)进行存储，作为预处理单元的一次输入和控制单元的循环输入；
预处理单元对x′(k)进行db小波包分解，分解为x1′(k)、x2′(k)、……、xn′(k)等n个分量信号，计算对应的响度L′、L1′、……、Ln′，信号x′(k)平均分解成的n个分量，且每个分量对应的频带的带宽(fmax-fmin)，建立线性模型如下：
L′＝a1.Li′+a2.L2′+…an·Ln′
利用多元线性回归确定系数a1、a2、……、an，定义系数a1、a2、……、an为对应各分量频带的响度影响因子
Figure BDA0001786738330000041
判定：
①当响度影响因子
Figure BDA0001786738330000042
时，判定an对应分量频带响度贡献量大，需要进行控制；
②当响度影响因子
Figure BDA0001786738330000043
时，判定an对应分量频带响度贡献量小，不需要进行控制；
经过判定后得出总频带上需要控制的频带，根据需要控制的频带确定误差滤波器的带通截止频率，根据响度影响因子确定误差滤波器的增益幅值，至此，完成FELMS算法中误差滤波器参数的确定。
声音传感器再次工作，持续采集降噪区域的误差信号e(k)，并反馈至FELMS算法中。
所述信号处理装置中的储存单元将所存储的去噪信号x′(k)循环输入到控制单元中。
所述信号处理装置中的基于FELMS算法的控制单元运行控制算法，根据输入的信号x′(k)生成次级声波信号s(k)，并根据误差信号e(k)实时调节FELMS算法中横向滤波器的权值，保证误差信号的均方根值最小。
所述声音播放装置中的扬声器根据控制单元发出的控制信号经过相移器、功率放大器传递至车载扬声器，车载扬声器作为次级声源发射次级声波传播至降噪区域对原有噪声信号x(k)进行选择性抵消，以达到优化声品质的目的。
如图3，从本发明中小波-FELMS算法图可以看出，声音传感器获取的车内驾驶员人耳处原噪声信号x(k)，通过FELMS算法的初级通道，在本方案中为1；原信号x(k)经过去噪处理得到信号x′(k)，x′(k)经过小波分解处理确定误差滤波器H(Z)的截止频率和增益幅值，该滤波器基于fir函数设计，可设计出任意响应曲线；x′(k)经过次级通道估计函数C′(Z)后到达误差滤波器H(Z)，C′(Z)是对C(Z)的近似估计，目的是解决时延问题；H(Z)为误差滤波器，抑制响度影响因子小于0.20的频带通过，允许响度影响因子大于0.20的频带通过，实现选择性抵消；W(Z)是横向滤波器，其权值由LMS算法进行调整；C(Z)是扬声器到降噪区域即驾驶员人耳处的传递函数，可以由实验测得；原噪声信号x(k)和次级声源信号s(k)在降噪区域干涉抵消。
以上实施例仅用于说明本发明的设计思想和特点，其目的在于使本领域内的技术人员能够了解本发明的内容并据以实施，本发明的保护范围不限于上述实施例。所以，凡依据本发明所揭示的原理、设计思路所作的等同变化或修饰，均在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种利用主动降噪优化车内声品质的方法，基于一种利用主动降噪优化车内声品质的装置,包括信号获取单元、信号处理装置、声音播放装置，所述信号处理装置包括去噪单元、存储单元、预处理单元、控制单元；所述信号获取单元分别连接去噪单元和控制单元，所述去噪单元连接存储单元，所述存储单元分别连接预处理单元和控制单元，所述预处理单元连接控制单元，所述控制单元连接声音播放装置；所述信号获取单元为若干个声音传感器，设置在驾驶员座椅靠近人耳处，用于获取驾驶员人耳处的噪声信号x(k)和实现优化区域的误差信号e(k)；所述声音播放装置为车载扬声器，用于将信号处理装置中生成单元的数字信号转化为声信号；其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，信号获取单元获取原始噪声信号x(k)和误差信号e(k)；
步骤2，去噪单元对信号x(k)进行小波分解和重构，提取去噪后的有效信号x′(k)；并将有效信号x′(k)存储在存储单元中，作为预处理单元和基于滤波误差最小均方算法FELMS的控制单元的输入；
步骤3，预处理单元对有效信号x′(k)进行处理，通过计算确定噪声信号中需要控制的频带，进而得到FELMS算法中误差滤波器H(Z)的截止频率，以及增益幅值；
步骤4，将误差信号e(k)以及有效信号x′(k)输入到控制单元，控制单元根据输入的信号x′(k)生成次级声波信号s(k)，误差信号e(k)用于实时调节FELMS算法中横向滤波器W(Z)的权值，保证误差信号的均方值最小；
步骤5，根据控制单元发出的控制信号经过相移器、功率放大器传递至声音播放装置，声音播放装置作为次级声源发射次级声波传播至降噪区域对原有噪声信号x(k)进行选择性抵消，以达到优化声品质的目的。
2.根据权利要求1所述的一种利用主动降噪优化车内声品质的方法，其特征在于，确定噪声信号中需要控制的频带的方法为：所在预处理单元中，利用小波变换对x′(k)进行db小波包分解，分解为x1′(k)、x2′(k)、……、xn′(k)这n个分量信号，计算n个分量信号对应的响度L′、L1′、……、Ln′，建立线性模型如下：
L′＝a1·L1′+a2·L2′+…+an·Ln′
利用多元线性回归确定系数a1、a2、……、an，定义系数a1、a2、……、an为对应各分量频带的响度影响因子
Figure FDA0003792588520000011
判定：
①当响度影响因子
Figure FDA0003792588520000021
时，判定an对应分量频带响度贡献量大，需要进行控制；
②当响度影响因子
Figure FDA0003792588520000022
时，判定an对应分量频带响度贡献量小，不需要进行控制。
3.根据权利要求2所述的一种利用主动降噪优化车内声品质的方法，其特征在于，信号x′(k)平均分解成的n个分量，且每个分量对应的频带的带宽为fmax-fmin，fmax为最大频率，fmin为最小频率。
4.根据权利要求1所述的一种利用主动降噪优化车内声品质的方法，其特征在于，所述误差滤波器的增益幅值由温控电路
Figure FDA0003792588520000023
乘以某一常量确定，该常量由分量信号xn′(k)的响度分析得出。
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