CN110166880A - 一种改良型自适应降噪耳机及其降噪方法 - Google Patents

一种改良型自适应降噪耳机及其降噪方法 Download PDF

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刘文红
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Abstract

本发明公开了一种改良型自适应降噪耳机，包括外麦克风，其用于采集耳机所处环境的外界噪声；内麦克风，其用于采集人耳所听到的相同的声音波形；第一模数转换器，分别与外麦克风和内麦克风连接，用于将外麦克风和内麦克风采集的波形转换为数字信号；控制器，其与第一模数转换器的输出端连接，用于接收数字信号并控制系统输出；控制器包括用于提取噪声信号有效区域的权重滤波器以及用于以误差信号、噪声信号为变量，对系统做出实时自适应调节的自适应滤波器；第二模数转换器，其与控制器的输出端连接，用于将控制器输出的数字信号转换为音频信号。本发明用于抑制降噪耳机中系统延迟导致的高频信号抬升现象，增强降噪系统在非高斯噪声环境下的性能。

Description

一种改良型自适应降噪耳机及其降噪方法
技术领域
本发明涉及降噪耳机领域，具体地说，特别涉及到一种改良型自适应降噪耳机及其降噪方法。
背景技术
降噪耳机，原为飞行员专用设备，随着电子行业发展和技术普及现已成为日常生活中的娱乐产品。现市场上所有主动降噪耳机的原理基本相同，即将外界噪声采集并取反输出与外界噪声抵消。通常主动降噪耳机所处理噪音的频率在50～1000Hz之间。
目前主动降噪耳机电路部分主要分为模拟电路和数字电路两种，前者系统响应快，但参数固定不可调；后者参数可调，但系统响应时间较长，使得输出的噪声抵消波形始终滞后原始噪声一固定时间，这直接导致系统在高频段出现不降反升的现象。
通常对噪声信号处理时在算法设计上采用高斯分布模型，这种假定在很多情况下时合理的，而且可以使信号处理的算法拥有较低的时间复杂度和空间复杂度。然而，许多典型的噪声抵消场景中的噪声并不是高斯分布的，例如水声信号，低频大气信号以及许多人为产生的噪声，这将导致高斯假定下设计的系统出现性能退化。
发明内容
本发明的目的在于针对现有技术中的不足，提供一种改良型自适应降噪耳机及其降噪方法，抑制降噪耳机中系统延迟导致的高频信号抬升现象，增强降噪系统在非高斯噪声环境下的性能。
本发明所解决的技术问题可以采用以下技术方案来实现：
一种改良型自适应降噪耳机，包括
外麦克风，其用于采集耳机所处环境的外界噪声；
内麦克风，其用于采集人耳所听到的相同的声音波形；
第一模数转换器，其配置有两个，分别与外麦克风和内麦克风连接，用于将外麦克风和内麦克风采集的波形转换为数字信号；
控制器，其与第一模数转换器的输出端连接，用于接收数字信号并控制系统输出；控制器包括用于提取噪声信号有效区域的权重滤波器以及用于以误差信号、噪声信号为变量，对系统做出实时自适应调节的自适应滤波器；
第二模数转换器，其与控制器的输出端连接，用于将控制器输出的数字信号转换为音频信号。
进一步的，所述权重滤波器采用固定系数的权值矢量，其取值通过系统硬件属性确定，自适应滤波器采用LMP算法，其权系数矢量和内部参数根据系统输入信号根据系统输入动态调整。
一种改良型自适应降噪耳机的降噪方法，包括如下步骤：
外界噪声的信号n(t)直接被外麦克风采集，经第一模数转换器转换为数字信号，延时A个采样周期送入将信号n(n-A)送入控制器；
外界噪声经过耳机自身物理降噪后的噪音n*(t)被内麦克风采集，同时v采集到的信号还有系统输出y(t)，即系统给出的当前时刻n*(t)的相反信号，以及耳机音乐信号m(t)，设u(t)＝m(t)+y(t)+n*(t)，u(t)经第一模数转换器转换为数字信号u(n-A)送入控制器；
u(n-A)、n(n-A)、m(n)为控制器的输入，经时长为B个采样周期计算后得到输出y(n)，y(n)经延时C个采样周期的第二模数转换器转换后得到音频信号y(t)，此时y(t)与耳机音乐信号m(t)相加输出至人耳。
进一步的，所述控制器通过减法器得到误差信号e(n-A)＝u(n-A)-m(n)，噪声信号通过权重滤波器滤波得到系统输入x(n-A)，再经过自适应滤波器得到系统输出y(n)；
其中权重滤波器实质是一固定权系数矢量ωxn，该矢量的各元素数值为常量，ωxn的计算由截至频率fn，阶数n，阻带衰减率As确定，其中阶数n由系统硬件计算能力与滤波效果确定，As由系统输出最大幅值与最小幅值确定：
截止频率fn由噪声采样频率fs、第一模数转换器、控制器，第二模数转换器，系统电路分别延迟的A、B、C、D个采样周期所确定：
其目的是将周期小于系统总延迟的3倍的频率段滤除，大于fn的频率段在噪声抵消过程中由于系统延迟会出现抬升现象；
自适应滤波器中采用最小平均p范数作为优化准则，对噪声进行自适应滤波；其中系统输出：
y(n)＝XT(n)*W(n) (5-3)
式(5-3)中X(n)为系统当前输入与前k个时刻的输入组成的向量；
X(n)＝[x(n)x(n-1)x(n-2)...x(n-k)]T (5-4)
W(n)为系统k+1阶权系数矢量：
W(n)＝[w0(n)w1(n)w2(n)...wk(n)]T (5-5)
W(n)通过LMP最速下降法进行迭代，迭代公式为：
W(n+1)＝W(n)+μ*p*|e(n)|p-1*sign(e(n))*X(n) (5-6)
式(5-6)中，e(n)为系统误差，
e(n)＝u(n-A)-m(n)＝n*(n-A)+y(n) (5-7)
式(5-6)中，sign为符号函数，μ为迭代步长，其取值范围为：
0＜μ＜1/[(k+1)Pin] (5-8)
其中k+1为权系数数目，Pin为输入信号功率，μ的具体取值根据系统计算能力、精度要求和收敛速度要求综合考量；
式(5-6)中，p取值范围为：
1≤p≤α (5-9)
式(5-9)中，α取值由样本分位数法估计，将X(n)中元素按照升序排列得到；
X(1)，X(2)，...，X(k)，X(k+1) (5-10)
式(5-9)满足：
X(1)≤X(2)≤...≤X(k)≤X(k+1) (5-11)
估计其f分位数：
式(5-12)中，
由
确定i的取值；
则输入信号的样本分位数为：
通过查表或内插的方法得到所对应的α估计值。
与现有技术相比，本发明的有益效果在于：
本发明采用权重滤波器滤除了系统硬件条件无法抵消的噪声频段，解决了传统降噪耳机高频噪声抬升问题，提高了系统能力范围内对噪声的抑制精度和准确度。同时，自适应滤波器采用LMP算法，且通过输入信号的特征动态调整其参数，提升了系统在非高斯噪声下了稳定性。
附图说明
图1为本发明所述的改良型自适应降噪耳机的结构框图。
图2为本发明所述的控制器的结构框图。
具体实施方式
为使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体实施方式，进一步阐述本发明。
参见图1和图2，本发明所述的一种改良型自适应降噪耳机，包括
外麦克风(04)，其用于采集耳机所处环境的外界噪声(01)；
内麦克风(02)，其用于采集人耳(06)所听到的相同的声音波形；
第一模数转换器(03)，其配置有两个，分别与外麦克风(04)和内麦克风(02)连接，用于将外麦克风(04)和内麦克风(02)采集的波形转换为数字信号；
控制器(05)，其与第一模数转换器(03)的输出端连接，用于接收数字信号并控制系统输出；控制器(05)包括用于提取噪声信号有效区域的权重滤波器(0502)以及用于以误差信号、噪声信号为变量，对系统做出实时自适应调节的自适应滤波器(0501)；
第二模数转换器(07)，其与控制器(05)的输出端连接，用于将控制器(05)输出的数字信号转换为音频信号。
进一步的，所述权重滤波器(0502)采用固定系数的权值矢量，其取值通过系统硬件属性确定，自适应滤波器(0501)采用LMP算法，其权系数矢量和内部参数根据系统输入信号根据系统输入动态调整。
一种改良型自适应降噪耳机的降噪方法，包括如下步骤：
外界噪声(01)的信号n(t)直接被外麦克风(04)采集，经第一模数转换器(03)转换为数字信号，延时A个采样周期送入将信号n(n-A)送入控制器(05)；
外界噪声(01)经过耳机自身物理降噪后的噪音n*(t)被内麦克风(02)采集，同时v采集到的信号还有系统输出y(t)，即系统给出的当前时刻n*(t)的相反信号，以及耳机音乐信号m(t)，设u(t)＝m(t)+y(t)+n*(t)，u(t)经第一模数转换器(03)转换为数字信号u(n-A)送入控制器(05)；
u(n-A)、n(n-A)、m(n)为控制器(05)的输入，经时长为B个采样周期计算后得到输出y(n)，y(n)经延时C个采样周期的第二模数转换器(07)转换后得到音频信号y(t)，此时y(t)与耳机音乐信号m(t)相加输出至人耳(06)。
进一步的，所述控制器(05)通过减法器得到误差信号e(n-A)＝u(n-A)-m(n)，噪声信号通过权重滤波器(0502)滤波得到系统输入x(n-A)，再经过自适应滤波器(0501)得到系统输出y(n)；
其中权重滤波器(0502)实质是一固定权系数矢量ωxn，该矢量的各元素数值为常量，ωxn的计算由截至频率fn，阶数n，阻带衰减率As确定，其中阶数n由系统硬件计算能力与滤波效果确定，As由系统输出最大幅值与最小幅值确定：
截止频率fn由噪声采样频率fs、第一模数转换器(03)、控制器(05)，第二模数转换器(07)，系统电路分别延迟的A、B、C、D个采样周期所确定：
其目的是将周期小于系统总延迟的3倍的频率段滤除，大于fn的频率段在噪声抵消过程中由于系统延迟会出现抬升现象；
自适应滤波器(0501)中采用最小平均p范数作为优化准则，对噪声进行自适应滤波；其中系统输出：
y(n)＝XT(n)*W(n) (5-3)
式(5-3)中X(n)为系统当前输入与前k个时刻的输入组成的向量；
X(n)＝[x(n)x(n-1)x(n-2)...x(n-k)]T (5-4)
W(n)为系统k+1阶权系数矢量：
W(n)＝[w0(n)w1(n)w2(n)...wk(n)]T (5-5)
W(n)通过LMP最速下降法进行迭代，迭代公式为：
W(n+1)＝W(n)+μ*p*|e(n)|p-1*sign(e(n))*X(n) (5-6)
式(5-6)中，e(n)为系统误差，
e(n)＝u(n-A)-m(n)＝n*(n-A)+y(n) （5-7）
式(5-6)中，sign为符号函数，μ为迭代步长，其取值范围为：
0＜μ＜1/[(k+1)Pin] (5-8)
其中k+1为权系数数目，Pin为输入信号功率，μ的具体取值根据系统计算能力、精度要求和收敛速度要求综合考量；
式(5-6)中，p取值范围为：
1≤p≤α (5-9)
式(5-9)中，α取值由样本分位数法估计，将X(n)中元素按照升序排列得到；
X(1)，X(2)，...，X(k)，X(k+1) (5-10)
式(5-9)满足：
X(1)≤X(2)≤...≤X(k)≤X(k+1) (5-11)
估计其f分位数：
式(5-12)中，
由
确定i的取值；
则输入信号的样本分位数为：
通过查询表1或内插的方法得到所对应的α估计值。
表1
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (4)

1.一种改良型自适应降噪耳机，其特征在于，包括
外麦克风(04)，其用于采集耳机所处环境的外界噪声(01)；
内麦克风(02)，其用于采集人耳(06)所听到的相同的声音波形；
第一模数转换器(03)，其配置有两个，分别与外麦克风(04)和内麦克风(02)连接，用于将外麦克风(04)和内麦克风(02)采集的波形转换为数字信号；
控制器(05)，其与第一模数转换器(03)的输出端连接，用于接收数字信号并控制系统输出；控制器(05)包括用于提取噪声信号有效区域的权重滤波器(0502)以及用于以误差信号、噪声信号为变量，对系统做出实时自适应调节的自适应滤波器(0501)；
第二模数转换器(07)，其与控制器(05)的输出端连接，用于将控制器(05)输出的数字信号转换为音频信号。
2.根据权利要求1所述的改良型自适应降噪耳机，其特征在于，
所述权重滤波器(0502)采用固定系数的权值矢量，其取值通过系统硬件属性确定，自适应滤波器(0501)采用LMP算法，其权系数矢量和内部参数根据系统输入信号根据系统输入动态调整。
3.一种改良型自适应降噪耳机的降噪方法，其特征在于，包括如下步骤：
外界噪声(01)的信号n(t)直接被外麦克风(04)采集，经第一模数转换器(03)转换为数字信号，延时A个采样周期送入将信号n(n-A)送入控制器(05)；
外界噪声(01)经过耳机自身物理降噪后的噪音n*(t)被内麦克风(02)采集，同时v采集到的信号还有系统输出y(t)，即系统给出的当前时刻n*(t)的相反信号，以及耳机音乐信号m(t)，设u(t)＝m(t)+y(t)+n*(t)，u(t)经第一模数转换器(03)转换为数字信号u(n-A)送入控制器(05)；
u(n-A)、n(n-A)、m(n)为控制器(05)的输入，经时长为B个采样周期计算后得到输出y(n)，y(n)经延时C个采样周期的第二模数转换器(07)转换后得到音频信号y(t)，此时y(t)与耳机音乐信号m(t)相加输出至人耳(06)。
4.根据权利要求3所述的改良型自适应降噪耳机的降噪方法，其特征在于，
所述控制器(05)通过减法器得到误差信号e(n-A)＝u(n-A)-m(n)，噪声信号通过权重滤波器(0502)滤波得到系统输入x(n-A)，再经过自适应滤波器(0501)得到系统输出y(n)；
其中权重滤波器(0502)实质是一固定权系数矢量ωxn，该矢量的各元素数值为常量，ωxn的计算由截至频率fn，阶数n，阻带衰减率As确定，其中阶数n由系统硬件计算能力与滤波效果确定，As由系统输出最大幅值与最小幅值确定：
截止频率fn由噪声采样频率fs、第一模数转换器(03)、控制器(05)，第二模数转换器(07)，系统电路分别延迟的A、B、C、D个采样周期所确定：
其目的是将周期小于系统总延迟的3倍的频率段滤除，大于fn的频率段在噪声抵消过程中由于系统延迟会出现抬升现象；
自适应滤波器(0501)中采用最小平均p范数作为优化准则，对噪声进行自适应滤波；其中系统输出：
y(n)＝XT(n)*W(n) (5-3)
式(5-3)中X(n)为系统当前输入与前k个时刻的输入组成的向量；
X(n)＝[x(n)x(n-1)x(n-2)...x(n-k)]T (5-4)
W(n)为系统k+1阶权系数矢量：
W(n)＝[w0(n)w1(n)w2(n)...wk(n)]T (5-5)
W(n)通过LMP最速下降法进行迭代，迭代公式为：
W(n+1)＝W(n)+μ*p*|e(n)|p-1*sign(e(n))*X(n) (5-6)
式(5-6)中，e(n)为系统误差，
e(n)＝u(n-A)-m(n)＝n*(n-A)+y(n) (5-7)
式(5-6)中，sign为符号函数，μ为迭代步长，其取值范围为：
0＜μ＜1/[(k+1)Pin] (5-8)
其中k+1为权系数数目，Pin为输入信号功率，μ的具体取值根据系统计算能力、精度要求和收敛速度要求综合考量；
式(5-6)中，p取值范围为：
1≤p≤α (5-9)
式(5-9)中，α取值由样本分位数法估计，将X(n)中元素按照升序排列得到；
x(1)，x(2)，...，x(k)，x(k+1) (5-10)
式(5-9)满足：
x(1)≤x(2)≤...≤x(k)≤x(k+1) (5-11)
估计其f分位数：
式(5-12)中，
由
确定i的取值；
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