CN110706686B - 降噪方法、自适应滤波器、入耳式耳机和半入耳式耳机 - Google Patents

降噪方法、自适应滤波器、入耳式耳机和半入耳式耳机 Download PDF

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Abstract

本公开涉及一种降噪方法、自适应滤波器、入耳式耳机以及半入耳式耳机，其中降噪方法包括：获取FIR滤波器的输入噪声信号；在第一采样率条件下，基于输入噪声信号计算FIR滤波器的系数，其中，第一采样率小于或等于第一预设值；基于FIR滤波器的系数将FIR滤波器转换为IIR滤波器，以获取IIR滤波器的系数；以及在第二采样率条件下，基于IIR滤波器的系数确定输出噪声信号，其中，第二采样率大于或等于第二预设值，并且第二预设值大于第一预设值。该方法能够针对不同的噪声、用户的不同耳机佩戴姿势以及不同用户的耳道结构自适应地调整滤波器系数，从而达到良好的噪声抑制效果；还能够降低噪声抑制系统的滤波器阶数以及计算复杂度，并同时减轻由计算带来的功耗。

Description

降噪方法、自适应滤波器、入耳式耳机和半入耳式耳机
技术领域
本公开涉及耳机以及耳机的降噪方法，更具体地，涉及一种降噪方法、自适应滤波器、入耳式耳机和半入耳式耳机。
背景技术
随着社会进步和人民生活水平的提高，耳机已成为人们必不可少的生活用品。带有主动噪声抑制功能的耳机越来越多受到市场和客户的广泛认可，这样的耳机能够使得用户在机场、地铁、飞机、餐厅等各种嘈杂环境下享受到舒适的降噪体验。
然而，不同的噪声条件、不同的耳机结构都会影响现有耳机的主动噪声抑制功能。首先，目前的耳机提供的主动降噪方案多为用户根据噪声场景来选择滤波系数，例如噪声场景可以包括：飞机、餐厅、地铁、街道等。用户通过选择不同的噪声场景来设置耳机的不同降噪系数。当用户在多个场景之间进行切换时，需要多次选择场景来调整降噪系数，这样的方法在很大程度上影响了用户体验。即便在同一场景中，噪声情况也并不一致，例如上下班高峰时期的地铁和深夜的地铁具有完全不同的噪声强度，对不同时段的地铁场景使用同样的降噪系数显然是不合适的。其次，市面上的耳机具有多种结构，例如入耳式耳机、半入耳式耳机等，不同的耳机有不同的佩戴方式，不同的用户也有不同的耳部结构，这就导致用户佩戴耳机的方式对降噪产生了一定的影响。
因此，具有自适应主动降噪功能的耳机应运而生。主动降噪功能要求滤波器跑在高采样率上，高采样率下系统延时较低，便于人工合成噪声和耳内噪声取得较好的对消效果。目前的自适应主动降噪耳机多依赖于FIR滤波器实现自适应降噪功能。然而工作在高采样率下的FIR滤波器实现的自适应主动噪声抑制系统的阶数较高，计算复杂度和功耗也比较大，且高采样率下的自适应过程不容易收敛到最优解，在器件维护和降噪效果方面都不够理想。
发明内容
提供了本公开以解决现有技术中存在的上述问题。
本公开需要一种自适应主动降噪方法，其能够在不同场景中及时调整滤波器的降噪系数，达到自适应降噪的技术效果；且能够有效提高滤波器的计算效率和降噪效果。
根据本公开的第一方案，提供了一种降噪方法，该方法包括：获取FIR滤波器的输入噪声信号；在第一采样率条件下，基于输入噪声信号计算FIR滤波器的系数，其中，第一采样率小于等于第一预设值；基于FIR滤波器的系数将FIR滤波器转换为IIR滤波器，以获取IIR滤波器的系数；以及在第二采样率条件下，基于IIR滤波器的系数确定输出噪声信号，其中，第二采样率大于等于第二预设值，并且第二预设值大于第一预设值。
在一些实施例中，输入噪声信号包括：由耳外麦克风获取的环境噪声经由模数转换后得到的环境噪声信号，和/或，由耳内麦克风获取的残留噪声经由模数转换后得到的残留噪声信号。
在一些实施例中，第一预设值为48kHz；第二预设值为96kHz。
在一些实施例中，在第一采样率条件下，基于输入噪声信号计算FIR滤波器的系 数，包括：基于以下公式确定FIR滤波器的系数
Figure 889919DEST_PATH_IMAGE001
：
Figure 125770DEST_PATH_IMAGE002
，
其中，
Figure 498983DEST_PATH_IMAGE003
，M为FIR滤波器的长度，n 为FIR滤波器当前采样时刻，u(n)为耳外麦克风获取到的环境噪声，e(n)为耳内麦克风获取 到的残留噪声，μ是迭代步长系数。
在一些实施例中，基于FIR滤波器的系数将FIR滤波器转换为IIR滤波器，以获取IIR滤波器的系数，包括：基于FIR滤波器的自相关函数和修正Yule-walker方程确定IIR滤波器的第一系数，并利用谱估计确定IIR滤波器的第二系数。
在一些实施例中，在第二采样率条件下，基于IIR滤波器的系数确定输出噪声信 号，包括：在第一采样率条件下，计算IIR滤波器的零点和极点；对每个零点和极点计算
Figure 785870DEST_PATH_IMAGE004
次幂，以获取所述第二采样率条件下的零点和极点，其中L为所述第二采样率与所述第一采 样率的比值，
Figure 724876DEST_PATH_IMAGE005
且L为正整数；确定第二采样率条件下IIR滤波器的表达式；基于IIR滤波 器的表达式确定输出噪声信号。
上述降噪方法能够针对不同的噪声自适应地调整滤波器系数，从而达到良好的噪声抑制效果；还能够降低FIR滤波器的噪声抑制系统的阶数以及计算复杂度，并同时减轻由计算带来的功耗。
根据本公开的第二方案，提供了一种自适应滤波器，该自适应滤波器包括：获取模块，被配置为获取FIR滤波器的输入噪声信号；计算模块，被配置为在第一采样率条件下，基于输入噪声信号计算FIR滤波器的系数，其中，第一采样率小于等于第一预设值；转换模块，被配置为基于FIR滤波器的系数将FIR滤波器转换为IIR滤波器，以获取IIR滤波器的系数；以及确定模块，被配置为在第二采样率条件下，基于IIR滤波器的系数确定输出噪声信号，其中，第二采样率大于等于第二预设值，并且第二预设值大于第一预设值。
在一些实施例中，输入噪声信号包括：由耳外麦克风获取的环境噪声经由模数转换后得到的环境噪声信号，和/或，由耳内麦克风获取的残留噪声经由模数转换后得到的残留噪声信号。
在一些实施例中，第一预设值为48kHz；第二预设值为96kHz。
在一些实施例中，计算模块具体被配置为：基于以下公式确定FIR滤波器的系数
Figure 344076DEST_PATH_IMAGE001
：
Figure 703120DEST_PATH_IMAGE002
，
其中，
Figure 26654DEST_PATH_IMAGE003
，M为FIR滤波器的长度，n 为FIR滤波器当前采样时刻，u(n)为耳外麦克风获取到的环境噪声，e(n)为耳内麦克风获取 到的残留噪声，μ是迭代步长系数。
在一些实施例中，转换模块具体被配置为：基于FIR滤波器的自相关函数和修正Yule-Walker方程确定IIR滤波器的第一系数，并利用谱估计确定IIR滤波器的第二系数。
在一些实施例中，确定模块具体被配置为：在第一采样率条件下，计算IIR滤波器 的零点和极点；对每个零点和极点计算
Figure 790473DEST_PATH_IMAGE004
次幂，以获取所述第二采样率条件下的零点和 极点，其中L为所述第二采样率与所述第一采样率的比值，
Figure 377312DEST_PATH_IMAGE005
且L为正整数；确定第二采 样率条件下IIR滤波器的表达式；基于IIR滤波器的表达式确定输出噪声信号。
上述自适应滤波器能够针对不同的噪声自适应地调整滤波系数，从而达到良好的噪声抑制效果；还能够降低FIR滤波器的噪声抑制系统的阶数以及计算复杂度，并同时减轻由计算带来的功耗。
根据本公开的第三方案，提供了一种入耳式耳机，该入耳式耳机包括：耳外麦克风，被配置为获取环境噪声信号；耳内麦克风，被配置为获取残留噪声信号；第一滤波器，采用本公开任意实施例提供的自适应滤波器，被配置为对环境噪声信号进行滤波，以得到第一输出噪声信号；第二滤波器，被配置为对第一输出噪声信号和残留噪声信号进行滤波，以得到第二输出噪声信号；以及扬声器，被配置为输出第二输出噪声信号，使得第二输出噪声信号与耳内噪声信号产生对消效应；其中，耳内噪声信号为环境噪声信号进入耳内的噪声，残留噪声信号为对消效应后耳内残留的噪声。
上述入耳式耳机仅针对第一滤波器进行自适应调控。由此，该耳机能够对变化的外部环境噪声自适应地调整滤波器系数，从而达到良好的噪声抑制效果；还能够降低自适应滤波器的噪声抑制系统的阶数以及计算复杂度，并同时减轻由计算带来的功耗。
根据本公开的第四方案，提供了一种半入耳式耳机，包括：耳外麦克风，被配置为获取环境噪声信号；耳内麦克风，被配置为获取残留噪声信号；第一滤波器，被配置对环境噪声信号进行滤波，以得到第一输出噪声信号；第二滤波器，采用本公开任意实施例提供的自适应滤波器，被配置为对第一输出噪声信号和残留噪声信号进行滤波，以得到第二输出噪声信号；以及扬声器，被配置为输出第二输出噪声信号，使得第二输出噪声信号与耳内噪声信号产生对消效应，其中，耳内噪声信号为环境噪声信号进入耳内的噪声，残留噪声信号为对消效应后耳内残留的噪声。
在一些实施例中，响应于扬声器未播放音频信号，第一滤波器被配置为采用本公开任意实施例提供的自适应滤波器，以对环境噪声信号进行滤波，以得到第一输出噪声信号。
在一些实施例中，响应于扬声器播放音频信号，耳内麦克风被配置为进一步获取音频回声信号；第二滤波器被配置为根据音频回声信号进行滤波器系数的自适应调整，以更新其滤波系数；经自适应调整后的第二滤波器根据更新后的滤波系数对第一输出噪声信号进行滤波，以得到第二输出噪声信号。
上述半入耳式耳机针对第二滤波器进行自适应调控，并区分扬声器播放及未播放两种情况，分别给出调控滤波器系数的方案。由此，该耳机能够对变化的外部环境噪声自适应地调整滤波器系数，从而达到良好的噪声抑制效果；还能够降低自适应滤波器的噪声抑制系统的阶数以及计算复杂度，并同时减轻由计算带来的功耗。
附图说明
在不一定按比例绘制的附图中，相同的附图标记可以在不同的视图中描述相似的部件。具有字母后缀或不同字母后缀的相同附图标记可以表示相似部件的不同实例。附图大体上通过举例而不是限制的方式示出各种实施例，并且与说明书以及权利要求书一起用于对所公开的实施例进行说明。在适当的时候，在所有附图中使用相同的附图标记指代同一或相似的部分。这样的实施例是例证性的，而并非旨在作为本装置或方法的穷尽或排他实施例。
图1示出了根据本公开实施例的耳机降噪过程的配置示意图。
图2示出了根据本公开实施例的降噪方法的流程图。
图3示出了根据本公开实施例的自适应滤波器的示意图。
图4示出了根据本公开实施例的入耳式耳机的结构示意图。
图5示出了根据本公开实施例的入耳式耳机降噪过程的配置示意图。
图6示出了根据本公开实施例的半入耳式耳机的结构示意图。
图7示出了根据本公开实施例的半入耳式耳机降噪过程的配置示意图。
具体实施方式
为使本领域技术人员更好的理解本公开的技术方案，下面结合附图和具体实施方式对本公开作详细说明。下面结合附图和具体实施例对本公开的实施例作进一步详细描述，但不作为对本公开的限定。本文中所描述的各个步骤，如果彼此之间没有前后关系的必要性，则本文中作为示例对其进行描述的次序不应视为限制，本领域技术人员应知道可以对其进行顺序调整，只要不破坏其彼此之间的逻辑性导致整个流程无法实现即可。
图1示出了根据本公开实施例的耳机降噪过程的配置示意图。如图1所示，在用户所处的环境中存在环境噪声101a，环境噪声是指用户所处的环境中产生的噪声。用户在佩戴耳机时，环境噪声101a经过耳机进入人耳后形成耳内噪声101b，耳内噪声101b相对于环境噪声101a具有相对较低的噪声强度。
根据本公开实施例的耳机具有耳外麦克风102、自适应滤波器107、扬声器108以及耳内麦克风103，还具有第一模数转换器104、第二模数转换器105以及数模转换器106。耳外麦克风102采集环境噪声101a，并将其输入至第一模数转换器104；第一模数转换器对采集到的环境噪声101a进行模数转换处理，随后输出环境噪声信号，该环境噪声信号作为自适应滤波器107的输入。自适应滤波器107为根据本公开的能够在不同场景中及时调整滤波器的降噪系数、能够提高高阶FIR滤波器的计算效率和降噪效果的滤波器。环境噪声信号通过自适应滤波器107的滤波作用后，被拟合为与耳内噪声101b具有近似信号强度且方向相反的输出噪声信号。输出噪声信号经过数模转换器106的数模转换后，由扬声器108进行播放，在耳内形成拟合噪声101c。拟合噪声101c在信号强度上近似于耳内噪声101b，在方向上与耳内噪声101b相反，由此拟合噪声101c和耳内噪声101b在用户耳内产生空中对消效应，以实现降低耳内噪声101b的效果。
根据本公开的实施例，由于拟合噪声101c与耳内噪声101b在信号强度上近似，经对消效应后会有残留的少部分噪声，即残留噪声101d存在在耳内，耳内麦克风103采集到残留噪声后将其输入至第二模数转换器105得到残留噪声信号。可选地或附加地，残留噪声信号被反馈至自适应滤波器107，与输入噪声信号一起作为自适应滤波器107的输入。
至此，耳机降噪过程100通过采集耳外环境噪声，由自适应滤波器实现拟合与耳内噪声强度接近方向相反的噪声，从而产生空中噪声对消来达到降噪的效果，且对消后的残留噪声通过反馈回路被传送至自适应滤波器。自适应滤波器能够根据不同场景下环境噪声的改变对滤波器降噪系数做出调整，且通过稳定的反馈回路来完善耳机降噪的效果。
下面将结合图2说明自适应滤波器的工作原理。图2示出了根据本公开实施例的降噪方法的流程图，该降噪方法可以被应用于图1中的自适应滤波器107。流程200始于步骤201，自适应滤波器107可以为FIR滤波器，首先获取FIR滤波器的输入噪声信号。输入噪声信号包括：环境噪声信号和/或残留噪声信号，其中环境噪声信号由耳外麦克风102获取的环境噪声101a经由第一数模转换器104的转换后得到，残留噪声信号由耳内麦克风103获取的残留噪声101d经由第二数模转换器105转换后得到。
在步骤202，在第一采样率条件下基于输入噪声信号来计算FIR滤波器的系数，其中第一采样率小于等于第一预设值。在一些实施例中，第一预设值为48kHz，第一采样率可以选取16kHz至48kHz范围内的采样率值。
在一些实施例中，可以根据以下方法来计算FIR滤波器的系数
Figure 990696DEST_PATH_IMAGE001
：
Figure 22980DEST_PATH_IMAGE006
（1）
其中，
Figure 670999DEST_PATH_IMAGE007
，M为FIR滤波器的长度，n 为FIR滤波器当前采样时刻，u(n)为环境噪声信号，
Figure 694319DEST_PATH_IMAGE008
，e(n)为残留噪声信号，
Figure 296464DEST_PATH_IMAGE009
，μ是迭代步长系数。采用较低的采样率来计算FIR滤波器的系 数，能够有效减小系统计算负荷。
在步骤203，基于FIR滤波器的系数将FIR滤波器转换为IIR滤波器，以获取IIR滤波器的系数。在一些实施例中，FIR滤波器的自相关函数如下：
Figure 165063DEST_PATH_IMAGE010
（2）
其中
Figure 900544DEST_PATH_IMAGE011
表示
Figure 829186DEST_PATH_IMAGE012
和
Figure 354845DEST_PATH_IMAGE013
之间的间隔，i是FIR滤波器
Figure 794179DEST_PATH_IMAGE014
的索引。
根据自相关函数和修正Yule-Walker方程确定IIR滤波器的第一系数
Figure 88894DEST_PATH_IMAGE015
。假设需 要拟合的IIR滤波器的AR模型阶数为p，则根据修正Yule-Walker方程有下式成立：
Figure 719596DEST_PATH_IMAGE016
（3）
其中
Figure 466972DEST_PATH_IMAGE015
为AR模型的系数，也就是IIR滤波器的分母部分，
Figure 441488DEST_PATH_IMAGE017
为MA模型的阶数，也 就是IIR滤波器的分子部分的阶数。
最后，利用谱估计确定IIR滤波器的第二系数
Figure 653026DEST_PATH_IMAGE018
。由Kaveh谱估计子可以得到IIR 滤波器的MA模型与系统的自相关函数之间的关系：
Figure 392312DEST_PATH_IMAGE019
（4）
其中，
Figure 721925DEST_PATH_IMAGE020
为MA模型的阶数，k表示
Figure 939279DEST_PATH_IMAGE021
和
Figure 503859DEST_PATH_IMAGE022
之间的间隔。
根据Newton-Raphson算法可得到MA模型参数
Figure 476364DEST_PATH_IMAGE021
，也就是IIR滤波器的分子部分。由 此，第一采样率下的IIR滤波器可以表示为：
Figure 198332DEST_PATH_IMAGE023
（5）
其中，N、M分别为分子和分母的滤波器阶数，对式（5）的分子分母部分进行多项式求根运算，分别得到系统的零点和极点，如式（6）所示：
Figure 783159DEST_PATH_IMAGE024
（6）
n+1表示零点个数，m+1表示极点个数，
Figure 438132DEST_PATH_IMAGE025
是系统零点，
Figure 784799DEST_PATH_IMAGE026
是系统极点。
传统计算方式得到的FIR滤波器系数通常比较长，由于通路要求低时延，因此进入滤波器的数据采样率较高，采用FIR滤波器需要的乘累加次数较多，导致系统负荷较高。虽然自适应IIR滤波器能够实现主动噪声消除功能，但是自适应IIR滤波器存在系统不稳定的风险。因此，在本公开的实施例中，通过采用较低的采样率，先计算FIR滤波器的系数然后将FIR滤波器转换为IIR滤波器，这样能够有效减小系统计算负荷，最后再将IIR滤波器系数变换到较高的采样率上，即步骤204。
在步骤204，在第二采样率条件下，基于IIR滤波器的系数确定输出噪声信号，其中，第二采样率大于等于第二预设值，并且第二预设值大于第一预设值。在一些实施例中，第二预设值为96kHz。
将第一采样率
Figure 289337DEST_PATH_IMAGE027
下得到的零点和极点转换到第二采样率
Figure 114073DEST_PATH_IMAGE028
下的方 法包括：首先对每个零极点计算
Figure 889131DEST_PATH_IMAGE004
次幂，得到第二采样率
Figure 501640DEST_PATH_IMAGE029
下的零点
Figure 791676DEST_PATH_IMAGE030
和极点
Figure 840010DEST_PATH_IMAGE031
，其中L为第二采样率 与第一采样率的比值，
Figure 502198DEST_PATH_IMAGE005
且L为正整数。
然后得到第二采样率
Figure 456247DEST_PATH_IMAGE032
下的IIR滤波器的表达式，如式（7）所示：
Figure 958814DEST_PATH_IMAGE033
（7）
在确定第二采样率下的IIR滤波器的表达式后，基于输入噪声信号，可以确定经过自适应滤波后拟合的输出噪声信号，该噪声信号在经过数模转换器106和扬声器108后成为拟合噪声101c，从而和耳内噪声101b产生对消效应，实现降噪。
综上，方法200能够针对不同的噪声自适应地调整滤波器系数，从而达到良好的噪声抑制效果；通过在低采样率下进行FIR滤波器计算和转换，能够降低FIR滤波器的噪声抑制系统的阶数以及计算复杂度，并同时减轻由计算带来的功耗。
图3示出了根据本公开实施例的自适应滤波器的示意图。如图3所示，自适应滤波器107包括获取模块301、计算模块302、转换模块303以及确定模块304。
在一些实施例中，自适应滤波器107中，获取模块301被配置为获取FIR滤波器的输入噪声信号；计算模块302被配置为在第一采样率条件下，基于输入噪声信号计算FIR滤波器的系数，其中第一采样率小于等于第一预设值；转换模块303被配置为基于FIR滤波器的系数将FIR滤波器转换为IIR滤波器，以获取IIR滤波器的系数；确定模块304被配置为在第二采样率条件下，基于IIR滤波器的系数确定输出噪声信号，其中第二采样率大于等于第二预设值，并且第二预设值大于第一预设值。
在一些实施例中，自适应滤波器107的输入噪声信号包括：由耳外麦克风102获取的环境噪声101a经由模数转换后得到的环境噪声信号，和/或由耳内麦克风103获取的残留噪声101d经由数模转换后得到的残留噪声信号。
在一些实施例中，第一预设值为48kHz，第一采样率可以选取16kHz至48kHz范围内的采样率值；第二预设值为96kHz。
在一些实施例中，计算模块302被配置为根据以下方法来计算FIR滤波器的系数
Figure 187670DEST_PATH_IMAGE001
：
Figure 140583DEST_PATH_IMAGE034
（1）
其中，
Figure 32578DEST_PATH_IMAGE035
，M为FIR滤波器的长度，n为 FIR滤波器当前采样时刻，u(n)为环境噪声信号，
Figure 438151DEST_PATH_IMAGE036
，e(n)为残留噪声信号，
Figure 205119DEST_PATH_IMAGE037
，μ是迭代步长系数。采用较低的采样率来 计算FIR滤波器的系数，能够有效减小系统计算负荷。
在一些实施例中，转换模块303被配置为，根据FIR滤波器的自相关函数：
Figure 573390DEST_PATH_IMAGE010
（2）
以及修正Yule-Walker方程确定IIR滤波器的第一系数
Figure 134822DEST_PATH_IMAGE038
。假设需要拟合的IIR滤 波器的AR模型阶数为p，则根据修正Yule-Walker方程有下式成立：
Figure 27691DEST_PATH_IMAGE039
（3）
其中
Figure 99815DEST_PATH_IMAGE038
为AR模型的系数，也就是IIR滤波器的分母部分，
Figure 558478DEST_PATH_IMAGE040
为MA模型的阶数，也就 是IIR滤波器的分子部分的阶数。
最后，利用谱估计确定IIR滤波器的第二系数
Figure 290810DEST_PATH_IMAGE041
。由Kaveh谱估计子可以得到IIR滤 波器的MA模型与系统的自相关函数之间的关系：
Figure 169511DEST_PATH_IMAGE042
（4）
根据Newton-Raphson算法可得到MA模型参数
Figure 12702DEST_PATH_IMAGE041
，也就是IIR滤波器的分子部分。由 此，第一采样率下的IIR滤波器可以表示为：
Figure 122610DEST_PATH_IMAGE043
（5）
其中，N、M分别为分子和分母的滤波器阶数，对式（5）的分子分母部分进行多项式求根运算，分别得到系统的零点和极点，如式（6）所示：
Figure 324046DEST_PATH_IMAGE044
（6）
n+1表示零点个数，m+1表示极点个数，
Figure 988246DEST_PATH_IMAGE045
是系统零点，
Figure 336925DEST_PATH_IMAGE046
是系统极点。
因此，在本公开的实施例中，通过采用较低的采样率，先计算FIR滤波器的系数然后将FIR滤波器转换为IIR滤波器，这样能够有效减小系统计算负荷，最后再将IIR滤波器系数变换到较高的采样率上。
在一些实施例中，第二预设值为96kHz，确定模块304被配置为将第一采样率
Figure 770181DEST_PATH_IMAGE047
下 得到的零点和极点转换到第二采样率
Figure 109895DEST_PATH_IMAGE048
下的方法包括：首先对每个零极点计算
Figure 700539DEST_PATH_IMAGE049
次幂，得到第二采样率
Figure 416691DEST_PATH_IMAGE050
下的零点
Figure 907715DEST_PATH_IMAGE051
和极点
Figure 621593DEST_PATH_IMAGE052
，其中L为第二采样率与第一采样率的比值，
Figure 758920DEST_PATH_IMAGE005
且L为正整 数。
然后得到第二采样率
Figure 13184DEST_PATH_IMAGE053
下的IIR滤波器的表达式，如式（7）所示：
Figure 656917DEST_PATH_IMAGE054
（7）
在确定第二采样率下的IIR滤波器的表达式后，基于输入噪声信号，可以确定经过自适应滤波后拟合的输出噪声信号，该噪声信号在经过数模转换器106和扬声器108后成为拟合噪声101c，从而和耳内噪声101b产生对消效应，实现降噪。
综上，自适应滤波器300能够针对不同的噪声自适应地调整滤波器系数，从而达到良好的噪声抑制效果；通过在低采样率下进行FIR滤波器计算和转换，能够降低FIR滤波器的噪声抑制系统的阶数以及计算复杂度，并同时减轻由计算带来的功耗。
图4示出了根据本公开实施例的入耳式耳机的结构示意图。如图4所示，入耳式耳机至少包括：耳外麦克风401、耳内麦克风402、第一滤波器403、第二滤波器404、扬声器405以及能够使得该入耳式耳机实现其功能的必要的连接线路。耳外麦克风401被配置为获取环境噪声信号；耳内麦克风402被配置为获取残留噪声信号；第一滤波器403采用自适应滤波器300，且被配置为对环境噪声信号进行滤波以得到第一输出噪声信号；第二滤波器404被配置为对第一输出噪声信号和残留噪声信号进行滤波以得到第二输出噪声信号；扬声器405被配置为输出第二输出噪声信号，使得所述第二输出噪声信号与耳内噪声信号产生对消效应；其中，耳内噪声信号为环境噪声信号进入耳内的噪声，残留噪声信号为对消效应后耳内残留的噪声。
下面将结合图5进一步说明入耳式耳机的工作原理，图5示出了根据本公开实施例的入耳式耳机降噪过程的配置示意图。
耳外麦克风502获取环境噪声501a，并将其输入至第一模数转换器504，第一模数转换器504对采集到的环境噪声501a进行模数转换处理，随后输出环境噪声信号。第一模数转换器504也可以被集成在耳外麦克风502中，耳外麦克风502直接将经过模数转换的环境噪声信号输入至第一滤波器507a。
第一滤波器507a，采用自适应滤波器300作为拟合环境噪声和耳外麦克风502传输函数的滤波器。自适应滤波器300能够在不同场景中及时调整滤波器的降噪系数、能够提高高阶FIR滤波器的计算效率和降噪效果。环境噪声信号通过第一滤波器（自适应滤波器）507a的滤波作用后，被拟合为与环境噪声501a进入耳内的噪声具有近似信号强度且方向相反的第一输出噪声信号。
第一输出噪声信号随后被输入至第二滤波器507b，第二滤波器507b对第一输出噪声信号进行常规滤波后经过数模转换器506和扬声器508在耳内输出拟合噪声501c，即第二输出噪声。拟合噪声501c在信号强度上近似于耳内噪声501b，在方向上与耳内噪声501b相反，由此拟合噪声501c（第二输出噪声）和耳内噪声501b在用户耳内产生空中对消效应，以实现降低耳内噪声501b的效果。
对消效应后的残留噪声501d被耳内麦克风503采集到，经由第二模数转换器505和反馈滤波器509后被传输至第二滤波器507b，也即，第二滤波器对第一滤波器（自适应滤波器）507a输出的第一输出噪声信号和反馈滤波器509输出的残留噪声信号进行滤波，以输出拟合噪声501c（第二输出噪声）。
入耳式耳机400仅针对第一滤波器进行调控，采用自适应滤波器，是由于由第二滤波器507b、数模转换器506、扬声器508、耳内麦克风503、第二模数转换器505以及反馈滤波器509形成反馈回路具有相当的稳定性，即便在扬声器播放音频信号时，由于入耳式耳机能够较好的与人耳结构契合，耳内的音频信号和噪声信号都相对稳定。第一滤波器针对耳外麦克风传输路径，外部环境的稳定性较差，因此，对于入耳式耳机400，仅针对第一滤波器进行自适应调控。由此，该耳机能够对变化的外部环境噪声自适应地调整滤波器系数，从而达到良好的噪声抑制效果；还能够降低自适应滤波器的噪声抑制系统的阶数以及计算复杂度，并同时减轻由计算带来的功耗。
图6示出了根据本公开实施例的半入耳式耳机的结构示意图。如图6所示，半入耳式耳机至少包括：耳外麦克风601、耳内麦克风602、第一滤波器603、第二滤波器604、扬声器605以及能够使得该半入耳式耳机实现其功能的必要的连接线路。耳外麦克风601被配置为获取环境噪声信号；耳内麦克风602被配置为获取残留噪声信号；第一滤波器603被配置为对环境噪声信号进行滤波以得到第一输出噪声信号；第二滤波器604采用自适应滤波器300，且被配置为对第一输出噪声信号和残留噪声信号进行滤波以得到第二输出噪声信号；扬声器605被配置为输出第二输出噪声信号，使得所述第二输出噪声信号与耳内噪声信号产生对消效应；其中，耳内噪声信号为环境噪声信号进入耳内的噪声，残留噪声信号为对消效应后耳内残留的噪声。
下面将结合图7进一步说明半入耳式耳机的工作原理，图7示出了根据本公开实施例的半入耳式耳机降噪过程的配置示意图。
耳外麦克风702获取环境噪声701a，并将其输入至第一模数转换器704，第一模数转换器704对采集到的环境噪声701a进行模数转换处理，随后输出环境噪声信号。第一模数转换器704也可以被集成在耳外麦克风702中，耳外麦克风702直接将经过模数转换的环境噪声信号输入至第一滤波器707a。
第一滤波器707a对环境噪声信号进行常规滤波后得到经拟合第一输出噪声信号，第一输出噪声信号随后被传输至第二滤波器707b。第二滤波器707b采用自适应滤波器300。自适应滤波器300能够针对不同的场景、不用的佩戴姿势、不同用户的耳道结构及时调整滤波器的降噪系数、能够提高高阶FIR滤波器的计算效率和降噪效果。第一输出噪声信号通过第二滤波器（自适应滤波器）707b的滤波作用后，被拟合为与环境噪声701a进入耳内的耳内噪声701b具有近似信号强度且方向相反的第二输出噪声信号，随后经数模转换器706和扬声器708在耳内输出拟合噪声701c，即第二输出噪声。拟合噪声701c在信号强度上近似于耳内噪声701b，在方向上与耳内噪声701b相反，由此拟合噪声701c（第二输出噪声）和耳内噪声701b在用户耳内产生空中对消效应，以实现降低耳内噪声701b的效果。
产生对消效应后的残留噪声701d被耳内麦克风703采集到，经由第二模数转换器705被传输至第二滤波器707b，也即，第二滤波器（自适应滤波器）对第一滤波器707a输出的第一输出噪声信号和残留噪声信号进行滤波，以输出拟合噪声701c（第二输出噪声）。
半入耳式耳机600针对第二滤波器进行调控，采用自适应滤波器，是由于由第二滤波器707b、数模转换器706、扬声器708、耳内麦克风703和第二模数转换器705形成反馈回路具有较差的稳定性。半入耳式耳机，基于其半入耳式的结构，阻隔外界环境噪声的能力相对于入耳式耳机来说不够理想。由于在佩戴半入耳式耳机时，该耳机与人耳的契合度不高，因此耳内除了有残留噪声外，在扬声器播放音频信号时，音频信号经耳道反射会形成音频回声信号。由于在耳内形成的噪声环境比较复杂，描述耳内噪声的反馈回路波动性较大，因此，对于半入耳式耳机，用于拟合耳内噪声的第二滤波器707b将采用本公开实施例的自适应滤波器300，从而对变化的耳内噪声自适应地调整滤波器系数，从而达到良好的噪声抑制效果；还能够降低自适应滤波器的噪声抑制系统的阶数以及计算复杂度，并同时减轻由计算带来的功耗。
对半入耳式耳机降噪，可进一步分为两种情况来调控滤波器的系数。
第一种情况，扬声器708未播放音频信号时，第一滤波器也可以采用自适应滤波器300来对环境噪声信号进行滤波。这是因为当扬声器不播放音频信号时，环境噪声701a和残留噪声701d都会对半入耳式耳机的降噪系统产生较大影响，除了对拟合耳内噪声的第二滤波器707b进行自适应滤波调控，同时也可以对拟合环境噪声的第一滤波器也进行自适应滤波调控，从而起到更好的降噪效果。
第二种情况，扬声器708在播放音频信号时，音频信号经耳道反射会形成音频回声信号710。耳内麦克风703采集到音频回声信号710后，将其经第二模数转换器705传输至第二滤波器707b。第二滤波器707b根据音频回声信号710进行滤波器系数的自适应调整，通过计算来更新其滤波系数；第二滤波器707b随后根据更新后的滤波系数对第一输出噪声信号进行滤波，以得到第二输出噪声信号。在这种情况下，音频回声信号的强度远大于残留噪声的强度，残留噪声可忽略不计。此时，将音频回声信号作为第二滤波器的输入来计算第二滤波器的系数，其准确性将会优于基于残留噪声计算第二滤波器的系统。信号的强度越大，其计算得到的用于拟合信号的滤波器的系数就越准确。
综上，半入耳式耳机600针对第二滤波器进行调控，采用自适应滤波器。当扬声器未播放音频信号时，第一滤波器也被配置为采用自适应滤波器。当扬声器播放音频信号时，第二滤波器以音频回声信号作为输入进行滤波器系数的计算。由此，该耳机不仅能够对变化的外部环境噪声自适应地调整滤波器系数，还能够对于耳内环境的变化做出相应的调整，从而达到良好的噪声抑制效果；还能够降低自适应滤波器的噪声抑制系统的阶数以及计算复杂度，并同时减轻由计算带来的功耗。
此外，尽管已经在本文中描述了示例性实施例，其范围包括任何和所有基于本公开的具有等同元件、修改、省略、组合（例如，各种实施例交叉的方案）、改编或改变的实施例。权利要求书中的元件将被基于权利要求中采用的语言宽泛地解释，并不限于在本说明书中或本申请的实施期间所描述的示例，其示例将被解释为非排他性的。因此，本说明书和示例旨在仅被认为是示例，真正的范围和精神由以下权利要求以及其等同物的全部范围所指示。
以上描述旨在是说明性的而不是限制性的。例如，上述示例（或其一个或更多方案）可以彼此组合使用。例如本领域普通技术人员在阅读上述描述时可以使用其它实施例。另外，在上述具体实施方式中，各种特征可以被分组在一起以简单化本公开。这不应解释为一种不要求保护的公开的特征对于任一权利要求是必要的意图。相反，本发明的主题可以少于特定的公开的实施例的全部特征。从而，以下权利要求书作为示例或实施例在此并入具体实施方式中，其中每个权利要求独立地作为单独的实施例，并且考虑这些实施例可以以各种组合或排列彼此组合。本发明的范围应参照所附权利要求以及这些权利要求赋权的等同形式的全部范围来确定。

Claims (16)

1.一种降噪方法，其特征在于，所述方法包括：
获取FIR滤波器的输入噪声信号；
在第一采样率条件下，基于所述输入噪声信号计算所述FIR滤波器的系数，其中，所述第一采样率小于等于第一预设值；
基于所述FIR滤波器的系数将所述FIR滤波器转换为IIR滤波器，以获取所述IIR滤波器的系数；以及
在第二采样率条件下，基于所述IIR滤波器的系数确定输出噪声信号，其中，所述第二采样率大于等于第二预设值，并且所述第二预设值大于所述第一预设值。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述输入噪声信号包括：由耳外麦克风获取的环境噪声经由模数转换后得到的环境噪声信号，和/或，由耳内麦克风获取的残留噪声经由模数转换后得到的残留噪声信号。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一预设值为48kHz；所述第二预设值为96kHz。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在第一采样率条件下，基于所述输入噪声信号计算所述FIR滤波器的系数，包括：
基于以下公式确定所述FIR滤波器的系数
Figure 558103DEST_PATH_IMAGE001
：
Figure 670415DEST_PATH_IMAGE002
，
其中，
Figure 740002DEST_PATH_IMAGE003
，M为所述FIR滤波器的长度，n为所述FIR滤波器当前采样时刻，u(n)为耳外麦克风获取到的环境噪声，e(n)为耳内麦克风获取到的残留噪声，μ是迭代步长系数。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述FIR滤波器的系数将所述FIR滤波器转换为IIR滤波器，以获取所述IIR滤波器的系数，包括：
基于所述FIR滤波器的自相关函数和修正Yule-walker方程确定所述IIR滤波器的第一系数，并利用谱估计确定所述IIR滤波器的第二系数。
6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其特征在于，所述在第二采样率条件下，基于所述IIR滤波器的系数确定输出噪声信号，包括：
在所述第一采样率条件下，计算所述IIR滤波器的零点和极点；
对每个所述零点和极点计算
Figure 203345DEST_PATH_IMAGE004
次幂，以获取所述第二采样率条件下的零点和极点，其中L为所述第二采样率与所述第一采样率的比值，
Figure 751001DEST_PATH_IMAGE005
且L为正整数；
确定所述第二采样率条件下所述IIR滤波器的表达式；
基于所述IIR滤波器的表达式确定所述输出噪声信号。
7.一种自适应滤波器，其特征在于，所述自适应滤波器包括：
获取模块，被配置为获取FIR滤波器的输入噪声信号；
计算模块，被配置为在第一采样率条件下，基于所述输入噪声信号计算所述FIR滤波器的系数，其中，所述第一采样率小于等于第一预设值；
转换模块，被配置为基于所述FIR滤波器的系数将所述FIR滤波器转换为IIR滤波器，以获取所述IIR滤波器的系数；以及
确定模块，被配置为在第二采样率条件下，基于所述IIR滤波器的系数确定输出噪声信号，其中，所述第二采样率大于等于第二预设值，并且所述第二预设值大于所述第一预设值。
8.根据权利要求7所述的自适应滤波器，其特征在于，所述输入噪声信号包括：由耳外麦克风获取的环境噪声经由模数转换后得到的环境噪声信号，和/或，由耳内麦克风获取的残留噪声经由模数转换后得到的残留噪声信号。
9.根据权利要求7所述的自适应滤波器，其特征在于，所述第一预设值为48kHz；所述第二预设值为96kHz。
10.根据权利要求7所述的自适应滤波器，其特征在于，所述计算模块具体被配置为：
基于以下公式确定所述FIR滤波器的系数
Figure 232666DEST_PATH_IMAGE006
：
Figure 473155DEST_PATH_IMAGE007
，
其中，
Figure 423793DEST_PATH_IMAGE008
，M为所述FIR滤波器的长度，n为所述FIR滤波器当前采样时刻，u(n)为耳外麦克风获取到的环境噪声，e(n)为耳内麦克风获取到的残留噪声，μ是迭代步长系数。
11.根据权利要求7所述的自适应滤波器，其特征在于，所述转换模块具体被配置为：
基于所述FIR滤波器的自相关函数和修正Yule-Walker方程确定所述IIR滤波器的第一系数，并利用谱估计确定所述IIR滤波器的第二系数。
12.根据权利要求7至11中任一项所述的自适应滤波器，其特征在于，所述确定模块具体被配置为：
在所述第一采样率条件下，计算所述IIR滤波器的零点和极点；
对每个所述零点和极点计算
Figure 775140DEST_PATH_IMAGE004
次幂，以获取所述第二采样率条件下的零点和极点，其中L为所述第二采样率与所述第一采样率的比值，
Figure 862045DEST_PATH_IMAGE005
且L为正整数；
确定所述第二采样率条件下所述IIR滤波器的表达式；
基于所述IIR滤波器的表达式确定所述输出噪声信号。
13.一种入耳式耳机，其特征在于，所述耳机包括：
耳外麦克风，被配置为获取环境噪声信号；
耳内麦克风，被配置为获取残留噪声信号；
第一滤波器，采用如权利要求7至12中任一项所述的自适应滤波器，被配置为对所述环境噪声信号进行滤波，以得到第一输出噪声信号；
第二滤波器，被配置为对所述第一输出噪声信号和所述残留噪声信号进行滤波，以得到第二输出噪声信号；以及
扬声器，被配置为输出所述第二输出噪声信号，使得所述第二输出噪声信号与耳内噪声信号产生对消效应；
其中，所述耳内噪声信号为所述环境噪声信号进入耳内的噪声，所述残留噪声信号为所述对消效应后耳内残留的噪声。
14.一种半入耳式耳机，其特征在于，所述耳机包括：
耳外麦克风，被配置为获取环境噪声信号；
耳内麦克风，被配置为获取残留噪声信号；
第一滤波器，被配置为对所述环境噪声信号进行滤波，以得到第一输出噪声信号；
第二滤波器，采用如权利要求7至12中任一项所述的自适应滤波器，被配置为对所述第一输出噪声信号和所述残留噪声信号进行滤波，以得到第二输出噪声信号；以及
扬声器，被配置为输出所述第二输出噪声信号，使得所述第二输出噪声信号与耳内噪声信号产生对消效应；
其中，所述耳内噪声信号为所述环境噪声信号进入耳内的噪声，所述残留噪声信号为所述对消效应后耳内残留的噪声。
15.根据权利要求14所述的半入耳式耳机，其特征在于，响应于所述扬声器未播放音频信号：
所述第一滤波器，采用如权利要求7至12中任一项所述的自适应滤波器，被配置为对所述环境噪声信号进行滤波，以得到所述第一输出噪声信号。
16.根据权利要求14所述的半入耳式耳机，其特征在于，响应于所述扬声器播放音频信号：
所述耳内麦克风被配置为进一步获取音频回声信号；
所述第二滤波器被配置为根据所述音频回声信号进行滤波器系数的自适应调整，以更新其滤波系数；经自适应调整后的所述第二滤波器根据更新后的所述滤波系数对所述第一输出噪声信号进行滤波，以得到所述第二输出噪声信号。
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