CN109379652A - 一种耳机有源噪声控制的次级通道离线辨识方法及系统 - Google Patents

一种耳机有源噪声控制的次级通道离线辨识方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种耳机有源噪声控制的次级通道离线辨识方法，包括：步骤S100：建立ANC系统次级通道传递函数模型S(z)，步骤S200：确定传递函数模型S(z)的参数；步骤S300：将参数代入S(z)的逆滤波器，进行LMS自适应滤波，得到次级扬声器产生与主扬声器幅值相同相位相反的消噪声波。采用实测得到次级通道的近似模型，再进行逼近实际次级通道模型的方法，得到实际次级通道传递函数的参数，因此，采用离线建模方法，结构简单、易于硬件实现，方法简单可行。并且将参数代入S(z)的逆滤波器，进行LMS自适应滤波，得到次级扬声器产生与主扬声器幅值相同相位相反的消噪声波，达到较好的降噪效果。

Description

一种耳机有源噪声控制的次级通道离线辨识方法及系统
技术领域
本发明涉及降噪耳机技术领域，具体的说，是一种耳机有源噪声控制的次级通道离线辨识方法。
背景技术
随着生活水平提高，人们对享受音乐的质量要求也越来越高，生活和出行中的噪音问题受到全世界的广泛关注。由于被动降噪技术很难滤除低频噪音，而主动噪声控制在应对多种嘈杂场景时效果明显且效率较高。因此，根据主动噪声控制原理设计的自动噪声控制系统(ANC)已经广泛的运用于降噪耳机，汽车电子及航空航天领域。次级通道(secondary path)是指从次级声源到误差传感器之间的通道，对次级通道S(z)传递特性的精确建模与辨识是实现耳机有源噪声控制的关键之一。如经典的滤波-X最小均方误差(FXLMS)算法，就需要先对次级通道S(z)建模和辨识，才能进行噪声自适应控制。次级通道辨识分为在线辨识和离线辨识，多变环境下在线辨识对噪声控制效果较好，但运算量大，硬件要求高；离线建模方法广泛适用于耳机使用环境保持稳定或改变不大的情况，该方法相比于在线辨识，结构简单、易于硬件实现，且在多种场景中降噪效果较好，是现在主动降噪研究的重要分支。现有的次级通道辨识方法中常采用固定步长或经验公式调节收敛因子，因此辨识算法复杂，收敛速度也不稳定。
发明内容
本发明的目的在于提供一种耳机有源噪声控制的次级通道离线辨识方法，用于解决现有技术中采用固定补偿或经验公式调节收敛因子，辨识算法复杂，收敛速度不稳定的问题。
本发明通过下述技术方案解决上述问题：
一种耳机有源噪声控制的次级通道离线辨识方法，包括：
步骤S100：建立ANC系统次级通道传递函数模型S(z)，
步骤S200：确定传递函数模型S(z)的参数；
步骤S300：将参数代入S(z)的逆滤波器，进行LMS自适应滤波，得到次级扬声器产生与主扬声器幅值相同相位相反的消噪声波。
采用实测得到次级通道的近似模型，再进行逼近实际次级通道模型的方法，得到实际次级通道传递函数的参数，因此，采用离线建模方法，结构简单、易于硬件实现，方法简单可行。并且将参数代入S(z)的逆滤波器，进行LMS自适应滤波，得到次级扬声器产生与主扬声器幅值相同相位相反的消噪声波，达到较好的降噪效果。在进行主动降噪之前就将次级通道模型辨识完成即离线次级通道辨识，相对于在线辨识指辨识次级通道模型和有源降噪同时进行的高运算负荷，离线次级通道辨识后的有源降噪更简单快速。
进一步地，所述步骤S200具体包括：
步骤S210：采集各频率脉冲经过次级通道传输后的幅频响应和相频响应数据，建立次级通道传递函数的近似模型Sh(z)，并存入变量初始化传递函数的参数a和b存入变量设置阈值tol，变量l赋初值为1；
步骤S220：计算估计值与实测值之间的误差
其中q为尺度因子，每次迭代都会减半，尺度指数级减小；
步骤S230：计算雅克比矩阵：
步骤S230：计算误差平方和
步骤S240：根据高斯-牛顿迭代法得到迭代变量
其中为中间变量；
步骤S250：采用迭代算法计算得到参数序列a和参数序列b；
步骤S260：将参数a和b代入次级通道离线模型的传递函数S(z)，得到最终的辨识结果。
进一步地，所述步骤S250具体包括：
A1：对迭代尺度因子p赋值，令p＝1，此时再求解的值，即并计算更新后的误差平方和和
A2：当不满足条件S′(xk)＞S(xk)或迭代次数k>20时，执行A4，否则进入下一步；
A3：当满足条件时，若此时迭代次数不等于10，则令p值赋值为原来的1/2；若迭代次数k＝10，此时令跳转回步骤A2继续迭代；
A4：迭代更新参数的值，即将中的参数a，b分别取共轭倒数映射到单位圆内，再次更新从而得到新的幅频函数；
A5：当不满足条件且l<1000时，进入步骤S260；若满足条件，令l＝l+1，跳转回步骤S220。
将线性系统的动态特性用微分方程来描述，通过Z变换将微分方程转换为传递函数模型。建立的ANC系统次级通道传递函数模型，在ANC系统结构确定以后，仅需辨识S(z)模型参数就可以得到该通道的传递函数。系统辨识是一种数据驱动的实验建模方法，观测数据可通过对次级通道施加各频率的阶跃脉冲信号来收集。由于该模型具有高度的非线性特征，故采用适合于非线性估计的最小二乘法进行辨识，本发明采用了一种以高斯-牛顿迭代法为基础、尺度因子可变的改进方法，结构简单、易于硬件实现，方法简单可行。
一种耳机有源噪声控制系统，包括耳机内部电路，所述耳机内部电路包括主通道和次级通道，所述主通道包括依次连接的噪声主动控制器、第一D/A转换器、第一重构滤波器、第一功率放大器和耳机主扬声器，所述次级通道包括噪声信号发生器、第二D/A转换器、第二重构滤波器、第二功率放大器和次级扬声器，所述主扬声器与噪声主控控制器之间还依次连接有第一前置滤波器、第一抗混叠滤波器和第一A/D转换器，所述次级扬声器与噪声信号发生器之间还依次连接有误差传感器、第二前置滤波器、第二抗混叠滤波器和第二A/D转换器。
进一步地，所述噪声主动控制器的一路信号与所述噪声信号发生器信号混合对消后，共同输入至所述第二D/A转换器。
本发明与现有技术相比，具有以下优点及有益效果：
本发明提出了一种收敛速度快，精度高且收敛因子步长可变的次级通道离线辨识方法。
附图说明
图1为本发明的耳机内部电路图；
图2为耳机有源噪声控制的原理图。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明作进一步地详细说明，但本发明的实施方式不限于此。
实施例1：
建立的ANC系统次级通道传递函数模型，表示为通过实测得到次级通道函数传递函数的近似模型Sh(z)，具体由：
步骤(1)：采集各频率脉冲经次级通道传输后的幅频响应和相频响应数据，并存入变量初始化传递函数的参数a和b存入设置阈值tol，变量l赋初值为1；
步骤(2)：计算初始参数下估计值与真实值的误差：
计算雅克比矩阵：
步骤(3)：计算误差平方和及其中，中间变量
步骤(4)：根据高斯-牛顿迭代法可知初始化迭代变量
步骤(5)：对迭代尺寸因子p赋值，令p＝1；
步骤(6)：此时再求解的值，即并计算更新后的误差平方和
步骤(7)：当不满足条件件S′(xk)＞S(xk)或迭代次数k>20时，程序执行步骤(8)；当满足条件时，若此时迭代次数k不等于10，将p的值减半跳转到步骤(6)继续迭代，即令p＝p/2；若迭代次数k＝10，此时令跳转回步骤(6)继续迭代；
步骤(8)：迭代更新参数的值，即为了保证次级通道的逆系统是因果的，将中的参数a，b分别取共轭倒数映射到单位圆内，再次更新从而得到新的幅频函数；
步骤(9)：当不满足条件且l<1000时，进入下一步，若满足条件，并令l＝l+1，此时算法跳转回步骤(2)；
步骤(10)：结束，此时的a、b即次级通道离线模型的传递函数参数最终辨识结果。
实施例2：
结合图1和图2所示，主通道具体指外部噪声信号经过第一D/A转换器、第一重构滤波器、第一功率放大器后，从耳机主扬声器输出声波的通道；次级通道具体路径为从次级扬声器到误差传感器之间的物理通道，在物理结构上其包含了第二D/A转换器、第二重构滤波器、第二功率放大器、次级扬声器以及次级扬声器到误差传声器之间的物理通道、声场、电声器件、电子线路等。在进行次级通道离线建模时可以将通道看作场景相关的时不变系统。假设次级通道S(z)的传递函数为H(z)，通过次级通道离线辨识使得其辨识结果Sh(z)尽量趋近H(z)，接下来引入Sh(z)到逆滤波器中对次级通道H(z)进行补偿。附图2为离线辨识有源噪声控制原理框图，其中外界环境中的噪声信号为xk(n)，dk(n)为主通道信号即期望信号，P(z)为未知的主通道模型，S(z)为次级通道，Sh(z)为次级通道补偿通道。W(z)为自适应滤波器，每次采用LMS算法对输入信号xk(n)和误差信号e(n)进行迭代处理，调整自适应滤波器的权系数，最终使得次级通道输出y'(n)与dk(n)幅值不断接近，并且相位相反的消噪声波。
尽管这里参照本发明的解释性实施例对本发明进行了描述，上述实施例仅为本发明较佳的实施方式，本发明的实施方式并不受上述实施例的限制，应该理解，本领域技术人员可以设计出很多其他的修改和实施方式，这些修改和实施方式将落在本申请公开的原则范围和精神之内。

Claims (5)

1.一种耳机有源噪声控制的次级通道离线辨识方法，其特征在于，包括：
步骤S100：建立ANC系统次级通道传递函数模型S(z)，
步骤S200：确定传递函数模型S(z)的参数；
步骤S300：将参数代入S(z)的逆滤波器，进行LMS自适应滤波，得到次级扬声器产生与主扬声器幅值相同相位相反的消噪声波。
2.根据权利要求1所述的一种耳机有源噪声控制的次级通道离线辨识方法，其特征在于，所述步骤S200具体包括：
步骤S210：采集各频率脉冲经过次级通道传输后的幅频响应和相频响应数据，建立次级通道传递函数的近似模型Sh(z)，并存入变量初始化传递函数的参数a和b存入变量设置阈值tol，变量l赋初值为1；
步骤S220：计算估计值与实测值之间的误差
其中q为尺度因子，每次迭代都会减半，尺度指数级减小；
步骤S230：计算雅克比矩阵：
步骤S230：计算误差平方和
步骤S240：根据高斯-牛顿迭代法得到迭代变量
其中为中间变量；
步骤S250：采用迭代算法计算得到参数序列a和参数序列b；
步骤S260：将参数a和b代入次级通道离线模型的传递函数S(z)，得到最终的辨识结果。
3.根据权利要求2所述的一种耳机有源噪声控制的次级通道离线辨识方法，其特征在于，所述步骤S250具体包括：
A1：对迭代尺度因子p赋值，令p＝1，此时再求解的值，即并计算更新后的误差平方和和其中k为迭代次数，为第k次迭代后的估计值；
A2：当不满足条件S′(xk)＞S(xk)或迭代次数k>20时，执行A4，否则，执行下一步；
A3：若此时迭代次数k≠10，则令p值赋值为原来的1/2，令k＝k+1；跳转回步骤A2继续迭代；若迭代次数k＝10，此时令令k＝k+1，跳转回步骤A2继续迭代；
A4：迭代更新参数的值，即将中的参数a，b分别取共轭倒数映射到单位圆内，再次更新从而得到新的幅频函数；
A5：当不满足条件且l<1000时，进入步骤S260；
若满足条件，令l＝l+1，跳转回步骤S220。
4.一种耳机有源噪声控制系统，其特征在于，包括耳机内部电路，所述耳机内部电路包括主通道和次级通道，所述主通道包括依次连接的噪声主动控制器、第一D/A转换器、第一重构滤波器、第一功率放大器和耳机主扬声器，所述次级通道包括噪声信号发生器、第二D/A转换器、第二重构滤波器、第二功率放大器和次级扬声器，所述主扬声器与噪声主控控制器之间还依次连接有第一前置滤波器、第一抗混叠滤波器和第一A/D转换器，所述次级扬声器与噪声信号发生器之间还依次连接有误差传感器、第二前置滤波器、第二抗混叠滤波器和第二A/D转换器。
5.根据权利要求4所述的一种耳机有源噪声控制系统，其特征在于，所述噪声主动控制器的一路信号与所述噪声信号发生器信号混合对消后，共同输入至所述第二D/A转换器。
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