CN109714668A - 室内主动降噪器、降噪方法及存储介质 - Google Patents
室内主动降噪器、降噪方法及存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109714668A CN109714668A CN201910013376.9A CN201910013376A CN109714668A CN 109714668 A CN109714668 A CN 109714668A CN 201910013376 A CN201910013376 A CN 201910013376A CN 109714668 A CN109714668 A CN 109714668A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- module
- noise
- noise reduction
- array
- conversion
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Landscapes
- Soundproofing, Sound Blocking, And Sound Damping (AREA)
Abstract
本发明公开了一种室内主动降噪器、降噪方法及存储介质，室内主动降噪器包括：噪声检测模块、主动降噪模块、产生反向抵消声波模块，主动降噪模块分别与噪声检测模块及产生反向抵消声波模块连接，噪声检测模块包括：麦克风阵列；噪声检测模块用于采用麦克风阵列噪声估计算法检测室内场景噪声源数据；主动降噪模块用于根据所述噪声源数据及主动降噪算法产生去噪信号；产生反向抵消声波模块用于根据去噪信号产生反向抵消声波与要消除的噪声进行叠加。本发明产生了良好的降噪效果，对改善人类的居住环境具有重大意义。
Description
技术领域
本发明涉及降噪技术领域，尤其涉及一种室内主动降噪器、降噪方法及存储介质。
背景技术
目前，国外开发上市的主动降噪耳机，从线路技术上可分为三类，即基本模拟电路、编程模拟电路、数字电路。数字电路被公认为是目前最先进的通用通讯技术。这种电路运算速度快，结构简单，其效果胜于其他几种电路结构。近年来，西方国家开发上市的主动降噪耳机产品多为数字电路。而模拟电路主动降噪耳机，因价格低廉，在市场上也有很好的销路。昂贵的售价限制了数字式主动降噪器械的市场份额的扩大，而价格相对低廉的模拟电路主动降噪器械在目前和今后很长一段时间里仍将是国际市场上的主导产品，因为产品销路毕竟受大多数消费者实际购买力的影响。
主动降噪耳机作为一种供个人使用的器械产品，虽然只有短短几十年的生产史，但其发展速度异常迅猛。目前，世界降噪耳机市场年销售200万部左右，销售额近30亿美元。但对于室内的噪声控制方面，目前还没有一款成型的商品问世，这也就间接说明，目前对于室内噪声控制方面，市场潜力巨大，现在我国汽车很发达，夜市很火爆，广场舞很疯狂，我们的生活质量受到极大影响，深夜窗外的车流和室内空调的噪声对我们的睡眠及生活工作影响较大，室内主动降噪器的推出，必将拥有极大的市场，并且可能成为每个家庭必备的生活居家产品。
发明内容
本发明提供一种室内主动降噪器、降噪方法及存储介质，以降低环境噪声，尤其是室内环境噪声。
为实现上述目的，本发明提供一种室内主动降噪器，包括：噪声检测模块、主动降噪模块、产生反向抵消声波模块，其中：所述主动降噪模块分别与所述噪声检测模块及产生反向抵消声波模块连接，所述噪声检测模块包括：麦克风阵列；
所述噪声检测模块，用于采用麦克风阵列噪声估计算法检测室内场景噪声源数据；
所述主动降噪模块，用于根据所述噪声源数据及主动降噪算法产生去噪信号；
所述产生反向抵消声波模块，用于根据所述去噪信号产生反向抵消声波与要消除的噪声进行叠加。
其中，所述主动降噪模块包括：依次连接的A/D转换模块、自适应滤波LMS算法模块以及D/A转换模块，所述A/D转换模块连接所述噪声检测模块，所述D/A转换模块连接所述产生反向抵消声波模块，其中：
所述A/D转换模块，用于对所述噪声源数据进行A/D转换；
所述自适应滤波LMS算法模块，用于对A/D转换后的噪声源数据进行滤波及自适应算法计算产生去噪信号；
所述D/A转换模块，用于对所述自适应滤波LMS算法模块产生的去噪信号进行D/A转换，得到D/A转换后的去噪信号。
其中，所述自适应滤波LMS算法模块对A/D转换后的噪声源数据进行滤波及自适应算法计算产生去噪信号具体为：
基于A/D转换后的噪声源数据，获取在n时刻的噪声阵列d(n)作为噪声信号；
获取在n时刻的输入阵列x(n)作为滤波器的输入信号，并获取滤波器在n时刻的输出阵列y(n)作为滤波器的输出信号；
将输出阵列y(n)与噪声阵列d(n)比较，得到两者之间的误差阵列e(n)；
通过所述误差阵列e(n)修正在n时刻滤波器的权系数w(n)，依次迭代，最终使e(n)逐渐达到最小值；
获取滤波器的输出信号，产生去噪信号。
其中，所述麦克风阵列为条形麦克风阵列；所述产生反向抵消声波模块为发出反相抵消声波的扬声器。
其中，所述麦克风为电容式传声器。
本发明还提出一种室内主动降噪方法，所述方法应用于室内主动降噪器，所述室内主动降噪器包括：噪声检测模块、主动降噪模块、产生反向抵消声波模块，所述方法包括以下步骤：
通过所述噪声检测模块采用麦克风阵列噪声估计算法检测室内场景噪声源数据；
通过所述主动降噪模块根据所述噪声源数据及主动降噪算法产生去噪信号；
通过所述产生反向抵消声波模块根据所述去噪信号产生反向抵消声波与要消除的噪声进行叠加。
其中，所述通过所述主动降噪模块根据所述噪声源数据及主动降噪算法产生去噪信号的步骤包括：
通过A/D转换模块对所述噪声源数据进行A/D转换；
通过自适应滤波LMS算法模块对A/D转换后的噪声源数据进行滤波及自适应算法计算产生去噪信号；
通过D/A转换模块对所述自适应滤波LMS算法模块产生的去噪信号进行D/A转换，得到D/A转换后的去噪信号。
其中，所述通过自适应滤波LMS算法模块对A/D转换后的噪声源数据进行滤波及自适应算法计算产生去噪信号的步骤包括：
通过自适应滤波LMS算法模块基于A/D转换后的噪声源数据，获取在n时刻的噪声阵列d(n)作为噪声信号；
获取在n时刻的输入阵列x(n)作为滤波器的输入信号，并获取滤波器在n时刻的输出阵列y(n)作为滤波器的输出信号；
将输出阵列y(n)与噪声阵列d(n)比较，得到两者之间的误差阵列e(n)；
通过所述误差阵列e(n)修正在n时刻滤波器的权系数w(n)，依次迭代，最终使e(n)逐渐达到最小值；
获取滤波器的输出信号，产生去噪信号。
本发明还提出一种室内主动降噪器，包括：存储器、处理器以及存储在所述存储器上的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器运行时实现如上所述的方法的步骤。
本发明还提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时实现如上所述的方法的步骤。
相比现有技术，本发明提出的一种室内主动降噪器、降噪方法及存储介质，主要针对夜间的室内降噪技术研究，包括开窗条件下针对马路车流噪声的消除技术和关窗条件下空调噪声的消除技术等，通过室内有源噪声控制装置产生了良好的降噪效果，本发明对改善人类的居住环境具有重大意义。
附图说明
图1是本发明室内主动降噪器的电路结构示意图；
图2是本发明主动降噪算法的处理示意图；
图3是本发明噪声抵消前能量分布示意图；
图4是本发明噪声抵消后能量分布示意图；
图5是本发明室内主动降噪器降噪方法的流程示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
现有的有源噪声控制，主要应用集中在耳机方面，相对比较单一，而且耳机长期佩戴极易感到不适，针对人们主要的活动区域室内并没有相关的产品出现，本室内主动降噪器的发明，主要针对夜间的室内降噪技术研究，包括开窗条件下针对马路车流噪声的消除技术和关窗条件下空调噪声的消除技术，发明的研究对改善人类的居住环境具有重大意义。
目前主动降噪的研究和应用领域主要包括耳机主动降噪、汽车主动降噪、潜艇等系统，针对室内主动降噪得研究还不多，随着电子工业的进一步发展，芯片集成能力的进一步提升，成本的进一步降低，展望未来，主动降噪技术将对人们的日常生活提升带来突破性的变革。
具体地，请参照图1，图1是本发明提出的室内主动降噪器的电路结构示意图。
如图1所示，本发明第一实施例提出一种室内主动降噪器，包括：噪声检测模块、主动降噪模块、产生反向抵消声波模块，其中：所述主动降噪模块分别与所述噪声检测模块及产生反向抵消声波模块连接，所述噪声检测模块包括：麦克风阵列；
所述噪声检测模块，用于采用麦克风阵列噪声估计算法检测室内场景噪声源数据；
所述主动降噪模块，用于根据所述噪声源数据及主动降噪算法产生去噪信号；
所述产生反向抵消声波模块，用于根据所述去噪信号产生反向抵消声波与要消除的噪声进行叠加。
具体地，所述主动降噪模块包括：依次连接的A/D转换模块、自适应滤波LMS算法模块以及D/A转换模块，所述A/D转换模块连接所述噪声检测模块，所述D/A转换模块连接所述产生反向抵消声波模块，其中：
所述A/D转换模块，用于对所述噪声源数据进行A/D转换；
所述自适应滤波LMS算法模块，用于对A/D转换后的噪声源数据进行滤波及自适应算法计算产生去噪信号；
所述D/A转换模块，用于对所述自适应滤波LMS算法模块产生的去噪信号进行D/A转换，得到D/A转换后的去噪信号。
所述自适应滤波LMS算法模块对A/D转换后的噪声源数据进行滤波及自适应算法计算产生去噪信号具体为：
基于A/D转换后的噪声源数据，获取在n时刻的噪声阵列d(n)作为噪声信号；
获取在n时刻的输入阵列x(n)作为滤波器的输入信号，并获取滤波器在n时刻的输出阵列y(n)作为滤波器的输出信号；
将输出阵列y(n)与噪声阵列d(n)比较，得到两者之间的误差阵列e(n)；
通过所述误差阵列e(n)修正在n时刻滤波器的权系数w(n)，依次迭代，最终使e(n)逐渐达到最小值；
获取滤波器的输出信号，产生去噪信号。
所述麦克风阵列为条形麦克风阵列；所述产生反向抵消声波模块为发出反相抵消声波的扬声器。作为一种优选方式，所述麦克风为电容式传声器。
以下对本发明实施例方案进行详细阐述：
本发明研究基于主动降噪的室内噪声消除技术，主要针对夜晚窗外的马路车流噪声和空调噪声。具体内容包括麦克风阵列合理布置及噪声数据采集估计算法、主动降噪的算法的研究及实现、扬声器布局设计、主动降噪系统的搭建以及仿真。主要研究内容如下：
(1)麦克风阵列噪声估计算法
本发明主要有两种情况下的麦克风阵列噪声估计算法，一种是只考虑室外车流噪声情况下，另外一种是针对夜间室内空调情况下；主要针对各类不同的噪声环境，麦克风阵列噪声估计算法能够提供各自的不同策略；
(2)主动降噪算法
本发明通过麦克风阵列噪声估计算法可以获得噪声源情况，主动降噪算法将根据获得的噪声数据产生去噪信号，利用控制系统进行计算，产生抵消噪声，与要消除的噪声进行叠加。
(3)主动降噪的控制系统
在运用主动噪声控制技术进行消噪时，可以将整个的消噪场景看成是一个主动噪声控制系统，根据不同的噪声场景有不同的系统结构。常见的三种主动降噪系统结构是前馈主动降噪、反馈主动降噪及多通道的主动降噪。一个完整的主动降噪控制系统需要包含：麦克风采集噪声信号，A/D转换装置，主动降噪模块，D/A转换装置，发出反相声波的扬声器。通过搭建这样一个主动降噪控制系统，可以测试降噪的效果，具体的噪声进入系统到发出反相声波的时长，设定一个适合的采样率等参数来完善这个系统。
以下具体来讲每个部分：
1)麦克风阵列噪声估计算法
只考虑室外车流噪声情况下，噪声来源主要是窗户，此类噪声，一般声源都较远，声源数量不会太多，可以设计一个条形麦克风阵列，阵列中麦克风水平放置于窗口顶部，麦克风数量可以通过实验确定和优化。最后可以根据降噪效果确定麦克风阵列摆放位置和数量。
只考虑室内空调情况下，噪声来源主要是空调，此类噪声，频率较低，并且噪声频率范围较窄。本发明设计一个条形麦克风阵列，阵列中麦克风放置于空调周围，用来更好的采集各类信号。
(2)主动降噪算法
如图2所示，主动降噪系统算法，包含滤波和自适应两个过程，本项目采用图1的控制物理模型开展主动降噪算法。
如图2所示，d(n)表示在n时刻的噪声阵列，x(n)表示在n时刻的输入阵列，y(n)表示在n时刻滤波器的输出阵列，e(n)表示y(n)与d(n)的误差阵列，w(n)表示在n时刻滤波器的权系数。
此滤波器大致的工作过程为：
输入阵列x(n)(在实际应用中，此输入阵列也是噪声阵列)通过滤波后产生一个输出阵列y(n)，然后此输出阵列y(n)再与噪声阵列d(n)进行比较，求出误差阵列e(n)，接着再用e(n)来修正权系数，最终使e(n)逐渐达到最小值，也就是使输出阵列y(n)逐渐和输入阵列x(n)相同，实现追踪，实际输出时再加上一个反相操作，则可实现噪声的抵消。
作为一种具体的实现方式，整体计算流程可以如下所示：
y(n)＝x(n)TW(n) (1)
d(n)＝x(n)TWopt+v(n) (2)
e(n)＝d(n)-x(n)TW(n) (3)
W(n+1)＝W(n)+μ′e(n)x(n) (4)
其中v(n)为系统误差，μ'为步长因子，Wopt为最优阶数。
(3)应用于家庭居室的主动降噪系统
主动降噪的整体技术方案如图1所示。图中包括噪声源检测、主动降噪模块、产生反相抵消声波模块。
主动降噪系统通过在一个房间里设置麦克阵列，检测源噪声声压分布，利用扬声器阵列输出相反波形，实现整个房间声音的衰减。对于麦克风的选择，最常用的两种类型麦克风是电容式传声器和压电式麦克风，后者是利用压电晶体的压电效应制作，它的输出电平高，价格低，但稳定性和频率响应不理想，不适于高质量工作，因此选择电容式传声器。本系统中扬声器作为输出初级声信号和次级声信号的声源，对消声效果影响较大，其选择必须满足如下条件：扬声器频率响应特性的下限要尽量低；低频范围内幅频特性曲线要平直,在此频段内扬声器必须无明显的互调失真或瞬态失真；扬声器体积应尽量小,使其安装布放时不影响封闭空间的声场特性。通过整体的室内主动降噪系统，能够对各类常见噪声产生良好的降噪效果。
目前针对一定空间进行了降噪实验，获得了一定的降噪效果，噪声抵消前能量分布如图3所示，噪声抵消后能量分布如图4所示。
在播放噪声后，初级噪声整个空间存在正常传播以及反射现象，使得空间内噪声相互叠加，如图3所示，整个区域噪声能量较大。而在应用了室内有源噪声控制装置后，抵消后的内部声压分布图如图4所示，对比图3和图4可以明显看到，该室内有源噪声控制装置产生了良好的降噪效果。
此外，本发明还提出一种室内主动降噪方法，所述方法应用于室内主动降噪器，所述室内主动降噪器包括：噪声检测模块、主动降噪模块、产生反向抵消声波模块，所述方法包括以下步骤：
S1，通过所述噪声检测模块采用麦克风阵列噪声估计算法检测室内场景噪声源数据；
S2，通过所述主动降噪模块根据所述噪声源数据及主动降噪算法产生去噪信号；
S3，通过所述产生反向抵消声波模块根据所述去噪信号产生反向抵消声波与要消除的噪声进行叠加。
其中，所述通过所述主动降噪模块根据所述噪声源数据及主动降噪算法产生去噪信号的步骤包括：
通过A/D转换模块对所述噪声源数据进行A/D转换；
通过自适应滤波LMS算法模块对A/D转换后的噪声源数据进行滤波及自适应算法计算产生去噪信号；
通过D/A转换模块对所述自适应滤波LMS算法模块产生的去噪信号进行D/A转换，得到D/A转换后的去噪信号。
其中，所述通过自适应滤波LMS算法模块对A/D转换后的噪声源数据进行滤波及自适应算法计算产生去噪信号的步骤包括：
通过自适应滤波LMS算法模块基于A/D转换后的噪声源数据，获取在n时刻的噪声阵列d(n)作为噪声信号；
获取在n时刻的输入阵列x(n)作为滤波器的输入信号，并获取滤波器在n时刻的输出阵列y(n)作为滤波器的输出信号；
将输出阵列y(n)与噪声阵列d(n)比较，得到两者之间的误差阵列e(n)；
通过所述误差阵列e(n)修正在n时刻滤波器的权系数w(n)，依次迭代，最终使e(n)逐渐达到最小值；
获取滤波器的输出信号，产生去噪信号。
本发明实施例实现降噪的原理，请参照上述各实施例，在此不再赘述。
此外，本发明实施例还提出一种室内主动降噪器，包括：存储器、处理器以及存储在所述存储器上的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器运行时实现如上所述的方法的步骤。
此外，本发明实施例还提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时实现如上所述的方法的步骤。
本发明实施例实现降噪的原理，请参照上述各实施例，在此不再赘述。
需要说明的是，上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
以上所述仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或流程变换，或直接或间接运用在其它相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (10)
1.一种室内主动降噪器，其特征在于，包括：噪声检测模块、主动降噪模块、产生反向抵消声波模块，其中：所述主动降噪模块分别与所述噪声检测模块及产生反向抵消声波模块连接，所述噪声检测模块包括：麦克风阵列；
所述噪声检测模块，用于采用麦克风阵列噪声估计算法检测室内场景噪声源数据；
所述主动降噪模块，用于根据所述噪声源数据及主动降噪算法产生去噪信号；
所述产生反向抵消声波模块，用于根据所述去噪信号产生反向抵消声波与要消除的噪声进行叠加。
2.根据权利要求1所述的室内主动降噪器，其特征在于，所述主动降噪模块包括：依次连接的A/D转换模块、自适应滤波LMS算法模块以及D/A转换模块，所述A/D转换模块连接所述噪声检测模块，所述D/A转换模块连接所述产生反向抵消声波模块，其中：
所述A/D转换模块，用于对所述噪声源数据进行A/D转换；
所述自适应滤波LMS算法模块，用于对A/D转换后的噪声源数据进行滤波及自适应算法计算产生去噪信号；
所述D/A转换模块，用于对所述自适应滤波LMS算法模块产生的去噪信号进行D/A转换，得到D/A转换后的去噪信号。
3.根据权利要求2所述的室内主动降噪器，其特征在于，所述自适应滤波LMS算法模块对A/D转换后的噪声源数据进行滤波及自适应算法计算产生去噪信号具体为：
基于A/D转换后的噪声源数据，获取在n时刻的噪声阵列d(n)作为噪声信号；
获取在n时刻的输入阵列x(n)作为滤波器的输入信号，并获取滤波器在n时刻的输出阵列y(n)作为滤波器的输出信号；
将输出阵列y(n)与噪声阵列d(n)比较，得到两者之间的误差阵列e(n)；
通过所述误差阵列e(n)修正在n时刻滤波器的权系数w(n)，依次迭代，最终使e(n)逐渐达到最小值；
获取滤波器的输出信号，产生去噪信号。
4.根据权利要求2所述的室内主动降噪器，其特征在于，所述麦克风阵列为条形麦克风阵列；所述产生反向抵消声波模块为发出反相抵消声波的扬声器。
5.根据权利要求4所述的室内主动降噪器，其特征在于，所述麦克风为电容式传声器。
6.一种室内主动降噪方法，其特征在于，所述方法应用于室内主动降噪器，所述室内主动降噪器包括：噪声检测模块、主动降噪模块、产生反向抵消声波模块，所述方法包括以下步骤：
通过所述噪声检测模块采用麦克风阵列噪声估计算法检测室内场景噪声源数据；
通过所述主动降噪模块根据所述噪声源数据及主动降噪算法产生去噪信号；
通过所述产生反向抵消声波模块根据所述去噪信号产生反向抵消声波与要消除的噪声进行叠加。
7.根据权利要求6所述的室内主动降噪方法，其特征在于，所述通过所述主动降噪模块根据所述噪声源数据及主动降噪算法产生去噪信号的步骤包括：
通过A/D转换模块对所述噪声源数据进行A/D转换；
通过自适应滤波LMS算法模块对A/D转换后的噪声源数据进行滤波及自适应算法计算产生去噪信号；
通过D/A转换模块对所述自适应滤波LMS算法模块产生的去噪信号进行D/A转换，得到D/A转换后的去噪信号。
8.根据权利要求7所述的室内主动降噪方法，其特征在于，所述通过自适应滤波LMS算法模块对A/D转换后的噪声源数据进行滤波及自适应算法计算产生去噪信号的步骤包括：
通过自适应滤波LMS算法模块基于A/D转换后的噪声源数据，获取在n时刻的噪声阵列d(n)作为噪声信号；
获取在n时刻的输入阵列x(n)作为滤波器的输入信号，并获取滤波器在n时刻的输出阵列y(n)作为滤波器的输出信号；
将输出阵列y(n)与噪声阵列d(n)比较，得到两者之间的误差阵列e(n)；
通过所述误差阵列e(n)修正在n时刻滤波器的权系数w(n)，依次迭代，最终使e(n)逐渐达到最小值；
获取滤波器的输出信号，产生去噪信号。
9.一种室内主动降噪器，其特征在于，包括：存储器、处理器以及存储在所述存储器上的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器运行时实现如权利要求6-8中任一项所述的方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时实现如权利要求6-8中任一项所述的方法的步骤。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910013376.9A CN109714668A (zh) | 2019-01-07 | 2019-01-07 | 室内主动降噪器、降噪方法及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910013376.9A CN109714668A (zh) | 2019-01-07 | 2019-01-07 | 室内主动降噪器、降噪方法及存储介质 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN109714668A true CN109714668A (zh) | 2019-05-03 |
Family
ID=66260976
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201910013376.9A Pending CN109714668A (zh) | 2019-01-07 | 2019-01-07 | 室内主动降噪器、降噪方法及存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN109714668A (zh) |
Cited By (17)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110517660A (zh) * | 2019-08-22 | 2019-11-29 | 珠海格力电器股份有限公司 | 基于嵌入式Linux实时内核的降噪方法和装置 |
| CN111035323A (zh) * | 2019-12-17 | 2020-04-21 | 上海岚豹智能科技有限公司 | 一种用于扫地机器人主动降噪的方法、设备及系统 |
| CN111447531A (zh) * | 2019-12-31 | 2020-07-24 | 江门市赛科环保科技有限公司 | 一种自由空间内电子消音处理方法 |
| CN111968615A (zh) * | 2020-08-31 | 2020-11-20 | Oppo广东移动通信有限公司 | 降噪处理方法及装置、终端设备和可读存储介质 |
| CN112037749A (zh) * | 2020-09-03 | 2020-12-04 | 浙江红黑科技有限公司 | 一种主动降噪的筋膜枪 |
| CN112235675A (zh) * | 2020-09-29 | 2021-01-15 | 海菲曼（天津）科技有限公司 | 一种耳机的主动降噪方法和芯片 |
| CN112259069A (zh) * | 2020-10-21 | 2021-01-22 | 上海协格空调工程有限公司 | 一种动态主动降噪方法及空调设备 |
| CN112545234A (zh) * | 2020-11-10 | 2021-03-26 | 北京中科声空科技有限公司 | 宿舍静音装置及宿舍静音床 |
| CN112581931A (zh) * | 2020-12-28 | 2021-03-30 | 中国电力工程顾问集团西北电力设计院有限公司 | 一种应用于火力发电厂室内降噪方法及系统 |
| CN112951194A (zh) * | 2019-12-11 | 2021-06-11 | 观致汽车有限公司 | 基于传播路径的降噪装置、降噪方法和车辆 |
| CN113140206A (zh) * | 2021-03-09 | 2021-07-20 | 江苏大学 | 一种针对固定声特性噪声源的主动降噪策略与系统 |
| CN113542981A (zh) * | 2021-06-08 | 2021-10-22 | 深圳市和宏实业股份有限公司 | 一种基于固定噪声源的降噪模块及其降噪方法 |
| CN113808567A (zh) * | 2021-08-30 | 2021-12-17 | 南京工程学院 | 一种基于模拟电路的助行辅具语音控制的主动降噪方法及装置 |
| CN113870877A (zh) * | 2020-06-12 | 2021-12-31 | 青岛海尔电冰箱有限公司 | 电器运行状态判断方法、检测装置、冰箱及可读存储介质 |
| CN114264365A (zh) * | 2021-12-14 | 2022-04-01 | 歌尔科技有限公司 | 风噪检测方法、装置、终端设备及存储介质 |
| CN115312023A (zh) * | 2022-08-04 | 2022-11-08 | 朝阳聚声泰（信丰）科技有限公司 | 一种基于多通道fxap的智能整车降噪系统 |
| CN116013239A (zh) * | 2022-12-07 | 2023-04-25 | 广州声博士声学技术有限公司 | 风道主动降噪算法及装置 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101211558A (zh) * | 2006-12-28 | 2008-07-02 | 海尔集团公司 | 有源降噪方法及有源降噪装置 |
| CN105405438A (zh) * | 2014-09-10 | 2016-03-16 | 哈曼贝克自动系统股份有限公司 | 具有改进的鲁棒性的自适应噪声控制系统 |
| CN108229030A (zh) * | 2018-01-05 | 2018-06-29 | 北京安声科技有限公司 | 一种主动降噪系统控制器参数的设计方法 |
| CN108877758A (zh) * | 2018-07-04 | 2018-11-23 | 北京安声科技有限公司 | 一种空间场主动降噪方法 |
-
2019
- 2019-01-07 CN CN201910013376.9A patent/CN109714668A/zh active Pending
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101211558A (zh) * | 2006-12-28 | 2008-07-02 | 海尔集团公司 | 有源降噪方法及有源降噪装置 |
| CN105405438A (zh) * | 2014-09-10 | 2016-03-16 | 哈曼贝克自动系统股份有限公司 | 具有改进的鲁棒性的自适应噪声控制系统 |
| CN108229030A (zh) * | 2018-01-05 | 2018-06-29 | 北京安声科技有限公司 | 一种主动降噪系统控制器参数的设计方法 |
| CN108877758A (zh) * | 2018-07-04 | 2018-11-23 | 北京安声科技有限公司 | 一种空间场主动降噪方法 |
Cited By (21)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110517660A (zh) * | 2019-08-22 | 2019-11-29 | 珠海格力电器股份有限公司 | 基于嵌入式Linux实时内核的降噪方法和装置 |
| CN112951194A (zh) * | 2019-12-11 | 2021-06-11 | 观致汽车有限公司 | 基于传播路径的降噪装置、降噪方法和车辆 |
| CN111035323A (zh) * | 2019-12-17 | 2020-04-21 | 上海岚豹智能科技有限公司 | 一种用于扫地机器人主动降噪的方法、设备及系统 |
| CN111447531A (zh) * | 2019-12-31 | 2020-07-24 | 江门市赛科环保科技有限公司 | 一种自由空间内电子消音处理方法 |
| CN113870877A (zh) * | 2020-06-12 | 2021-12-31 | 青岛海尔电冰箱有限公司 | 电器运行状态判断方法、检测装置、冰箱及可读存储介质 |
| CN111968615A (zh) * | 2020-08-31 | 2020-11-20 | Oppo广东移动通信有限公司 | 降噪处理方法及装置、终端设备和可读存储介质 |
| CN112037749A (zh) * | 2020-09-03 | 2020-12-04 | 浙江红黑科技有限公司 | 一种主动降噪的筋膜枪 |
| CN112235675A (zh) * | 2020-09-29 | 2021-01-15 | 海菲曼（天津）科技有限公司 | 一种耳机的主动降噪方法和芯片 |
| CN112235675B (zh) * | 2020-09-29 | 2022-03-11 | 头领科技（昆山）有限公司 | 一种耳机的主动降噪方法和芯片 |
| CN112259069A (zh) * | 2020-10-21 | 2021-01-22 | 上海协格空调工程有限公司 | 一种动态主动降噪方法及空调设备 |
| CN112259069B (zh) * | 2020-10-21 | 2023-03-14 | 上海协格空调工程有限公司 | 一种动态主动降噪方法及空调设备 |
| CN112545234A (zh) * | 2020-11-10 | 2021-03-26 | 北京中科声空科技有限公司 | 宿舍静音装置及宿舍静音床 |
| CN112581931A (zh) * | 2020-12-28 | 2021-03-30 | 中国电力工程顾问集团西北电力设计院有限公司 | 一种应用于火力发电厂室内降噪方法及系统 |
| CN113140206A (zh) * | 2021-03-09 | 2021-07-20 | 江苏大学 | 一种针对固定声特性噪声源的主动降噪策略与系统 |
| CN113542981A (zh) * | 2021-06-08 | 2021-10-22 | 深圳市和宏实业股份有限公司 | 一种基于固定噪声源的降噪模块及其降噪方法 |
| CN113808567A (zh) * | 2021-08-30 | 2021-12-17 | 南京工程学院 | 一种基于模拟电路的助行辅具语音控制的主动降噪方法及装置 |
| CN114264365A (zh) * | 2021-12-14 | 2022-04-01 | 歌尔科技有限公司 | 风噪检测方法、装置、终端设备及存储介质 |
| CN114264365B (zh) * | 2021-12-14 | 2024-04-30 | 歌尔科技有限公司 | 风噪检测方法、装置、终端设备及存储介质 |
| CN115312023A (zh) * | 2022-08-04 | 2022-11-08 | 朝阳聚声泰（信丰）科技有限公司 | 一种基于多通道fxap的智能整车降噪系统 |
| CN116013239A (zh) * | 2022-12-07 | 2023-04-25 | 广州声博士声学技术有限公司 | 风道主动降噪算法及装置 |
| CN116013239B (zh) * | 2022-12-07 | 2023-11-17 | 广州声博士声学技术有限公司 | 风道主动降噪算法及装置 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN109714668A (zh) | 室内主动降噪器、降噪方法及存储介质 | |
| CN104935293B (zh) | 大功率变压器自适应有源降噪控制方法及控制系统 | |
| CN109741727B (zh) | 基于有源噪声控制算法的主动降噪耳机、降噪方法及存储介质 | |
| US10373600B2 (en) | Active noise control system | |
| CN112562626B (zh) | 混合降噪滤波器的设计方法、降噪方法、系统及电子设备 | |
| CN102625946B (zh) | 用于多信道信号的去除回响的系统、方法、设备和计算机可读媒体 | |
| Shi et al. | Block coordinate descent based algorithm for computational complexity reduction in multichannel active noise control system | |
| CN103475980B (zh) | 一种自适应声反馈消除方法 | |
| CN103634726A (zh) | 一种扬声器自动均衡方法 | |
| Vu et al. | A low-power broad-bandwidth noise cancellation VLSI circuit design for in-ear headphones | |
| CN103247298B (zh) | 一种灵敏度校准方法和音频设备 | |
| CN111971975B (zh) | 主动降噪的方法、系统、电子设备和芯片 | |
| CN106782487B (zh) | 反馈式主动降噪耳机的降噪量仿真方法和系统 | |
| CN105913836B (zh) | 一种基于dsp的定点化实时降噪方法 | |
| CN112201273A (zh) | 一种噪声功率谱密度计算方法、系统、设备及介质 | |
| Shyu et al. | A study on using microcontroller to design active noise control systems | |
| CN111696512A (zh) | 双二阶前馈式主动抗噪系统及处理器 | |
| CN112669805B (zh) | 一种基于方程误差算法的燃气站内压缩机有源噪声控制系统 | |
| CN103916810A (zh) | 一种时域声能量对比控制方法和系统 | |
| WO2021175267A1 (zh) | 一种实现主动噪声消除的方法、装置和电子设备 | |
| CN115565515A (zh) | 一种分步虚拟传感降噪方法 | |
| CN107230482B (zh) | 一种多点反馈的主动降噪系统及方法 | |
| Duan et al. | A computational-efficient active sound tuning system for steady-state and transient vehicle powertrain response | |
| CN114242103A (zh) | 语音降噪方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
| Gao et al. | Multizone sound reproduction with adaptive control of scattering effects |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20190503 |