CN111294718B - 一种信息处理装置和方法 - Google Patents

Abstract

本公开涉及信息处理装置及方法，其中，所述装置包括状态变量获取模块，用于向微型扬声器输入测试信号后获取微型扬声器反馈输出的扬声器状态变量；参数辨识模块，用于根据第二配置参数和所述扬声器状态变量得到扬声器温度模型参数，所述第二配置参数由微型扬声器的电力声模型决定。根据本公开实施例的微型扬声器温度模型参数辨识系统及方法能够有效得到适用于微型扬声器的温度模型参数。

Description

一种信息处理装置和方法

技术领域

本公开涉及信息处理领域，尤其涉及一种信息处理装置和方法。

背景技术

由于手机等便携式设备追求轻薄化，内部空间有限，多采用微型扬声器进行免提通话及音乐播放。微型扬声器受振膜大小，腔体大小等因素限制，重放质量不高。为充分利用扬声器的重放能力，越来越多的手机采用扬声器控制系统，提高输出信号功率，增大输出音量。扬声器的大部分功率会转换为热量，在输出功率提高的同时，温度过高超过极限值导致振膜、音圈等损坏的风险也会加大。因此建立微型扬声器的温度模型，准确辨识温度参数，进而对扬声器温度进行预测及控制，越来越受到重视。

相关技术中，对扬声器温度模型的辨识方法包括如下两种方案：

第一种方案是向扬声器输出特定信号，读取扬声器温度变化数值，根据温度模型公式，手动计算得到温度参数。采用该方案存在的缺陷是：操作复杂，耗时长，且由于需要人工参与，很难精确读取迅速变化的微型扬声器温度及对应时刻，导致温度参数计算误差较大，不能精准地对扬声器温度进行预测及控制。

第二种方案是建立低音扬声器的温度模型，输出特定信号到扬声器，自动辨识温度模型参数。采用该方案存在的缺陷是：微型扬声器系统由于尺寸小，表现出来的温度特性与低音扬声器并不完全一致，针对低音扬声器建立温度模型对微型扬声器进行参数辨识，辨识得到的参数并不适用于微型扬声器的温度预测及控制。

发明内容

有鉴于此，本公开提出了一种信息处理装置及方法，自动控制输出到微型扬声器的信号，监控微型扬声器温度及其他状态变量，辨识得到适用于微型扬声器的温度模型参数，以对扬声器温度进行精准的预测及控制。

根据本公开的一方面，提供了一种信息处理装置，所述装置包括：

状态变量获取模块，用于向微型扬声器输入测试信号后获取微型扬声器反馈输出的扬声器状态变量；

参数辨识模块，用于根据第二配置参数和所述扬声器状态变量得到扬声器温度模型参数，所述第二配置参数由微型扬声器的电力声模型决定。

在一种可能的实现方式中，所述状态变量获取模块包括：系统初始化模块、测试信号发生模块、电压电流反馈模块、扬声器状态监控模块；其中，

所述系统初始化模块用于向所述测试信号发生模块输出第一配置参数，以及用于向所述参数辨识模块输出第二配置参数；

所述测试信号发生模块用于根据所述第一配置参数和控制信号产生测试信号并输出到所述微型扬声器；

所述电压电流反馈模块用于获取所述测试信号的电压和电流反馈信号并将所述电压和电流反馈信号输出到所述扬声器状态监控模块；

所述扬声器状态监控模块用于根据所述电压和电流反馈信号生成所述控制信号和所述扬声器状态变量。

在一种可能的实现方式中，所述参数辨识模块包括扬声器温度模型选择模块、线性温度模型参数生成模块、非线性温度模型参数生成模块，其中，

所述扬声器温度模型选择模块用于根据所述扬声器状态变量和所述第二配置参数生成模型选择参数；

所述线性温度模型参数生成模块用于在所述模型选择参数小于预设阈值时生成线性温度模型参数；

所述非线性温度模型参数生成模块用于在所述模型选择参数大于预设阈值时生成非线性温度模型参数。

在一种可能的实现方式中，所述扬声器状态监控模块包括降采样模块、滤波模块、第一计算模块、控制信号生成模块、第二计算模块，其中，

所述降采样模块对所述电压和电流反馈信号进行降采样并将降采样后的信号输出到滤波模块；

所述滤波模块用于对所述降采样后的信号进行滤波得到低频信号；

所述第一计算模块用于根据所述低频信号、扬声器初始温度、所述初始温度对应的扬声器电阻值及扬声器音圈的电阻系数生成扬声器直流阻值和温度值；

控制信号生成模块用于根据所述温度值生成所述控制信号；

第二计算模块用于根据所述电压和电流反馈信号、所述直流阻值和所述温度值生成热功率值、扬声器振膜位移、扬声器振膜速度。

在一种可能的实现方式中，所述第二计算模块进一步用于获取传感器采集的扬声器振膜位移或扬声器振膜速度。

在一种可能的实现方式中，所述线性温度模型参数生成模块进一步用于：

根据扬声器的热功率值和扬声器的温度变化值生成数字滤波器系数；

将所述数字滤波器系数经过双线性变换的逆映射得到模拟滤波器系数；

根据所述模拟滤波器系数与所述线性温度模型参数的关系生成线性温度模型参数。

在一种可能的实现方式中，所述非线性温度模型参数生成模块，进一步用于：

根据所述数字滤波器系数与所述非线性温度模型参数的关系生成所述非线性温度模型参数。

在一种可能的实现方式中，所述状态变量获取模块还包括数模转换模块和功率放大模块，其中，

所述数模转换模块用于对所述测试信号进行数模转换得到模拟的测试信号；

所述功率放大模块用于对所述模拟的测试信号进行功率放大，输出功率放大后的信号到所述微型扬声器。

根据本公开的另一方面，提供了一种信息处理方法，所述方法包括：

根据输入微型扬声器的测试信号获取微型扬声器反馈输出的扬声器状态变量；

根据第二配置参数和所述扬声器状态变量得到扬声器温度模型参数，所述第二配置参数由微型扬声器的电力声模型决定。

在一种可能的实现方式中，所述根据输入微型扬声器的测试信号获取微型扬声器反馈输出的扬声器状态变量，包括：

进行初始化，生成第一配置参数和第二配置参数；

根据所述第一配置参数和控制信号产生测试信号并输出到所述微型扬声器；

获取所述测试信号的电压和电流反馈信号；

根据所述电压和电流反馈信号生成所述控制信号和所述扬声器状态变量。

在一种可能的实现方式中，根据第二配置参数和所述扬声器状态变量得到扬声器温度模型参数，所述第二配置参数由微型扬声器的电力声模型决定，包括：

根据所述扬声器状态变量和所述第二配置参数生成模型选择参数；

若所述模型选择参数小于预设阈值，则由线性温度模型生成线性温度模型参数；

若所述模型选择参数大于预设阈值，则由非线性温度模型生成非线性温度模型参数。

在一种可能的实现方式中，根据所述电压和电流反馈信号生成所述控制信号和所述扬声器状态变量，包括：

对所述电压和电流反馈信号进行降采样，得到降采样后的信号；

对所述降采样后的信号进行滤波得到低频信号；

根据所述低频信号、扬声器初始温度、所述初始温度对应的扬声器电阻值及扬声器音圈的电阻系数生成扬声器直流阻值和温度值；

根据所述温度值生成所述控制信号；

根据所述电压和电流反馈信号、所述直流阻值和所述温度值生成热功率值、扬声器振膜位移、扬声器振膜速度。

在一种可能的实现方式中，根据所述电压和电流反馈信号生成所述控制信号和所述扬声器状态变量，还包括：

获取传感器采集的扬声器振膜位移或扬声器振膜速度。

在一种可能的实现方式中，所述由线性温度模型生成线性温度模型参数，包括：

根据扬声器的热功率值和扬声器的温度变化值生成数字滤波器系数；

将所述数字滤波器系数经过双线性变换的逆映射得到模拟滤波器系数；

根据所述模拟滤波器系数与所述线性温度模型参数的关系生成线性温度模型参数。

在一种可能的实现方式中，所述由非线性温度模型生成非线性温度模型参数，包括：

根据所述数字滤波器系数与所述非线性温度模型参数的关系生成所述非线性温度模型参数。

在一种可能的实现方式中，根据输入微型扬声器的测试信号获取微型扬声器反馈输出的扬声器状态变量，还包括：

对所述测试信号进行数模转换得到模拟的测试信号；

对所述模拟的测试信号进行功率放大，输出功率放大后的信号到所述微型扬声器。

通过本公开中的状态变量获取模块向微型扬声器输入测试信号并且反馈输出扬声器状态变量，然后参数辨识模块根据第二配置参数和所述扬声器状态变量得到扬声器温度模型参数。由于针对微型扬声器能通过输入测试信号进行测试，测试信号不限于某一种特定信号，从而可以得到微型扬声器更全面的状态变化，进而对微型扬声器状态变化后输出的扬声器状态变量进行实时监控，根据用于表征微型扬声器电声特性的第二配置参数和扬声器状态变量得到的温度模型参数会更加趋于精确，因此，根据该温度模型参数可以对扬声器温度进行精准的预测及控制。

根据下面参考附图对示例性实施例的详细说明，本公开的其它特征及方面将变得清楚。

附图说明

包含在说明书中并且构成说明书的一部分的附图与说明书一起示出了本公开的示例性实施例、特征和方面，并且用于解释本公开的原理。

图1a是根据一示例性实施例示出的微型扬声器参数辨识系统框图。

图1b是根据一示例性实施例示出的微型扬声器参数辨识系统框图。

图2a是根据一示例性实施例示出的微型扬声器的线性温度模型电路图。

图2b是根据一示例性实施例示出的微型扬声器的非线性温度模型电路图。

图3是根据一示例性实施例示出的扬声器状态监控模块框图。

图4是根据一示例性实施例示出的扬声器温度模型参数辨识模块框图。

图5是根据一实施例的微型扬声器温度模型参数辨识方法流程图。

图6根据一实施例的微型扬声器温度模型参数辨识方法流程图。

图7根据一实施例的微型扬声器温度模型参数辨识方法流程图。

图8根据一实施例的微型扬声器温度模型参数辨识方法流程图。

图9示出根据一实施例的微型扬声器温度变化值的实测值和预测值的曲线图。

具体实施方式

以下将参考附图详细说明本公开的各种示例性实施例、特征和方面。附图中相同的附图标记表示功能相同或相似的元件。尽管在附图中示出了实施例的各种方面，但是除非特别指出，不必按比例绘制附图。

在这里专用的词“示例性”意为“用作例子、实施例或说明性”。这里作为“示例性”所说明的任何实施例不必解释为优于或好于其它实施例。

另外，为了更好的说明本公开，在下文的具体实施方式中给出了众多的具体细节。本领域技术人员应当理解，没有某些具体细节，本公开同样可以实施。在一些实例中，对于本领域技术人员熟知的方法、手段、元件和电路未作详细描述，以便于凸显本公开的主旨。

图1b示出根据一示例性实施例示出的微型扬声器参数辨识系统框图。如图1b所示，该装置包括：状态变量获取模块100，用于向微型扬声器输入测试信号后获取微型扬声器反馈输出的扬声器状态变量，参数辨识模块300，用于根据第二配置参数和所述扬声器状态变量得到扬声器温度模型参数306，所述第二配置参数由微型扬声器的电力声模型决定。

电力声模型可以反映微型扬声器的输入电信号与例如扬声器的振膜速度的状态变量的关系的模型。

在一种可能的实现方式中，可以在初始化时得到所述第二配置参数。

通过本公开中的状态变量获取模块向微型扬声器输入测试信号并且反馈输出扬声器状态变量，然后参数辨识模块根据第二配置参数和所述扬声器状态变量得到扬声器温度模型参数。由于针对微型扬声器能通过输入测试信号进行测试，测试信号不限于某一种特定信号，从而可以得到微型扬声器更全面的状态变化，进而对微型扬声器状态变化后输出的扬声器状态变量进行实时监控，根据用于表征微型扬声器电声特性的第二配置参数和扬声器状态变量得到的温度模型参数会更加趋于精确，因此，根据该温度模型参数可以对扬声器温度进行精准的预测及控制。

在一种可能的实现方式中，如图1b所示，所述状态变量获取模块100包括：系统初始化模块101、测试信号发生模块104、电压电流反馈模块111、扬声器状态监控模块113；其中，

所述系统初始化模块101用于向测试信号发生模块104输出第一配置参数102，以及用于向参数辨识模块300输出第二配置参数103；

所述测试信号发生模块104用于根据第一配置参数102和控制信号114产生测试信号并输出到微型扬声器110；所述电压电流反馈模块111用于获取测试信号的电压和电流反馈信号112并将电压和电流反馈信号112输出到扬声器状态监控模块113；扬声器状态监控模块113用于根据电压和电流反馈信号112生成控制信号114和扬声器状态变量115。

在一种可能的实现方式中，所述第一配置参数用于输入到测试信号发生模块104，所述第一配置参数可以控制测试信号的幅值和频率。测试信号发生模块104可以根据所述第一配置参数和控制信号产生测试信号并输出到微型扬声器110。所述控制信号可以控制测试信号的切换。例如，所述测试信号可以表示为s(t)，

s_pt(t)用于计算扬声器的直流阻，可选幅值为A，频率为f_pt的正弦信号，可以选择频率为f_pt<50Hz。根据图2a所示的线性温度模型，当R_tc(v)较大时，即扬声器振膜速度v_rms较小时，R_tc(v)的影响可忽略，非线性温度模型退化为线性温度模型。配置可以产生较小扬声器振膜速度的测试信号s₁(t)来辨识扬声器线性温度模型参数，根据微型扬声器的电力声模型，高频信号的扬声器振膜速度较小，因此可选f₁＝10f₀的正弦信号，或高通截止频率为f₁＝10f₀的噪声信号，其中f₀为扬声器的共振频率，由系统初始化模块101进行初始化得到。配置产生较大扬声器振膜速度的测试信号s₂(t)来辨识扬声器的非线性温度模型参数，可选f₂＝1.5f₀的正弦信号，或中心频率为1.5f₀的窄带信号。信号切换的时刻t₁，t₂，t₃由114控制信号控制。

在一种可能的实现方式中，电压电流反馈模块111来获取所述测试信号的电压和电流反馈信号并将所述电压和电流反馈信号输出到扬声器状态监控模块113。例如，电压电流反馈模块111可以实时采集所述测试信号的电压和电流信号并输出到扬声器状态监控模块113，扬声器状态监控模块113可以得到包括扬声器的实时温度T(t)，直流阻Re(t)，热功率Pre(t)，扬声器振膜位移x(t)，扬声器振膜速度v(t)等扬声器状态变量。

在一种可能的实现方式中，如图3所示，所述扬声器状态监控模块113包括降采样模块203、滤波模块205、第一计算模块207、控制信号生成模块208、第二计算模块210，其中，降采样模块203对所述电压和电流反馈信号112进行降采样并将降采样后的信号204输出到滤波模块205；所述滤波模块205用于对所述降采样后的信号进行滤波得到低频信号206；所述第一计算模块207用于根据所述低频信号、扬声器初始温度T₀、所述初始温度对应的扬声器电阻值R₀及扬声器音圈的电阻系数α生成扬声器直流阻值Re(t)和温度值T(t)；控制信号生成模块208用于根据所述温度值生成所述控制信号114；第二计算模块210用于根据电压和电流反馈信号112、所述直流阻值和所述温度值生成热功率值Pre、扬声器振膜位移x(t)、扬声器振膜速度v(t)。

在一种可能的实现方式中，电压和电流反馈信号经降采样模块203后输出降采样信号到滤波模块205，然后经滤波模块205滤波后得到测试信号中的低频信号s_pt(t)。

在一种可能的实现方式中，所述第一计算模块207可以为根据直流阻与扬声器实时温度的关系来计算直流阻。例如，Re(t)与扬声器实时温度T(t)的关系为T(t)＝T₀+ΔT_vc(t)，ΔT_vc(t)＝α·(Re(t)-R₀)/R₀。α为扬声器音圈的电阻温度系数，R₀为扬声器初始温度T₀时的电阻值，均可在系统初始化时预设。

在一种可能的实现方式中，信号发生控制模块208判断扬声器温度T(t)的状态，当扬声器变化温度达到稳态时，输出控制信号Flag_t＝1，控制信号发生模块208产生下一种测试信号。扬声器温度变化量表示为ΔT(t)＝T(t)-T(t-Δt)，预设一温度变化量阈值Thrd_t，若温度变化量小于等于所述温度变化量阈值，即ΔT(t)≤Thrd_t，则Flag_t＝1。

在一种可能的实现方式中，第二计算模块210得到扬声器的热功率值Pre、扬声器振膜位移x(t)、扬声器振膜速度v(t)。其中，热功率值可以由直流阻和电流得到，热功率

I_rms(t)为电流均方根值。扬声器振膜位移x(t)可以由电压和电流反馈信号根据扬声器的电力声模型预测得到。

在一种可能的实现方式中，所述第二计算模块210进一步用于获取传感器采集的扬声器振膜位移或扬声器振膜速度。通过获取传感器118的信号得到，所述传感器可以采集扬声器振膜位移。扬声器振膜速度可由位移x(t)计算得到，

例如所述传感器可以为加速度传感器，这样可以直接得到扬声器的振膜速度。v_rms(t)为振膜速度的均方根值。

在一种可能的实现方式中，所述参数辨识模块300包括扬声器温度模型选择模块303、线性温度模型参数生成模块304、非线性温度模型参数生成模块305，其中，所述扬声器温度模型选择模块303用于根据所述扬声器状态变量115和所述第二配置参数103生成模型选择参数，所述线性温度模型参数生成模块304用于在所述模型选择参数小于预设阈值时生成线性温度模型参数，所述非线性温度模型参数生成模块305用于在所述模型选择参数大于预设阈值时生成非线性温度模型参数。

在一种可能的实现方式中，扬声器温度模型选择模块303根据扬声器状态监控模块113得到的扬声器状态变量以及系统初始化模块得到的第二配置参数来生成模型选择参数。扬声器温度模型选择模303块可以根据振膜速度的均方根值v_rms(t)来判断进行扬声器线性温度参数辨识或者非线性温度参数辨识。例如，预设一振膜速度的均方根值的阈值Thrd_v，当v_rms(t)<Thrd_v时，由线性温度模型参数生成模块304辨识扬声器的线性温度模型参数，当v_rms(t)>Thrd_v时，由非线性温度模型参数生成模块305辨识扬声器的非线性温度模型参数。

在一种可能的实现方式中，所述线性温度模型参数生成模块304进一步用于：

根据扬声器的热功率值和扬声器的温度变化值生成数字滤波器系数；

将所述数字滤波器系数经过双线性变换的逆映射得到模拟滤波器系数；

根据所述模拟滤波器系数与所述线性温度模型参数的关系生成线性温度模型参数。

在一种可能的实现方式中，所述非线性温度模型参数生成模块305，进一步用于：

根据所述数字滤波器系数与所述非线性温度模型参数的关系生成所述非线性温度模型参数。

微型扬声器的线性及非线性温度模型如图2a和图2b所示，其中图2a为线性温度模型，图2b为非线性温度模型。其中ΔT_vc为扬声器音圈温度变化值，Pre为热功率，R_tc(v)为受扬声器振膜速度影响的热阻，R_tv、R_tm、C_tv、C_tm、r_v为温度模型参数，

扬声器音圈温度为T＝T₀+ΔT_vc，其中ΔT_vc为扬声器音圈温度变化值。根据如图2a和图2b所示的扬声器温度模型，可得到扬声器温度变化值ΔT_vc与扬声器热功率值P_re的关系，扬声器温度变化值ΔT_vc与扬声器热功率值P_re的关系可以可用二阶模拟滤波器表示如下式：

扬声器温度模型为线性温度模型时，模拟滤波器系数与线性温度模型参数的关系如下式：

b_0lin＝R_tvR_tmC_tm；

b_1lin＝R_tv+R_tm；

a_0lin＝R_tvR_tmC_tmC_tv；

a_1lin＝R_tvC_tv+R_tmC_tv+R_tmC_tm；

a_2lin＝1；

扬声器温度模型为非线性温度模型时，模拟滤波器系数与非线性温度模型参数的关系如下式：

b_0nolin＝R_tvR_tmC_tm；

b_1nolin＝R_tv+R_tm；

a_0nolin＝R_tvR_tmC_tmC_tv；

其中

r_v为热阻速度系数。

在一种可能的实现方式中，所述线性温度模型参数生成模块304根据扬声器的热功率值P_re和扬声器的温度变化值ΔT_vc生成数字滤波器系数，所述数字滤波器系数可以根据现有技术中的曲线拟合算法、自适应IIR滤波器算法方法得到，如下式表示数字滤波器模型。

而且，数字滤波器系数与模拟滤波器系数通过双线性变换一一对应。因此，可以将所述数字滤波器系数根据双线性变换的逆映射得到模拟滤波器系数，再根据上述模拟滤波器系数b₀、b₁、a₀、a₁、a₂与参数R_tv，R_tm，C_tv，C_tm的关系式得到参数R_tv，R_tm，C_tv，C_tm。

从上述的分析中可以看出，扬声器温度模型为线性温度模型时涉及R_tv，R_tm，C_tv，C_tm扬声器温度模型参数，由于参数R_tv，R_tm，C_tv，C_tm在线性温度模型参数辨识时已经得到了，振膜速度的均方根值v_rms也已经获得，当扬声器温度模型为非线性温度模型时仅涉及热阻速度系数r_v。当执行非线性温度模型参数辨识模块时，由已辨识得到的线性参数R_tv，R_tm，C_tv，C_tm，可得b_0nolin，b_1nolin，a_0nolin三个参数，其余两个系数a_1nolin，a_2nolin中仅R_tc(v)为未知变量，随振膜速度变化

振膜速度的均方根值v_rms也已经由第二计算模块210获得，仅r_v为待辨识参数。通过双线性变换得到b_z0nolin，b_z1nolin，a_z0nolin，a_z1nolin，a_z2nolin，各系数可由r_v及v_rms表示。

非线性数字滤波器模型为

在进行非线性温度模型参数即参数r_v辨识时，Pre，v_rms可由第一计算模块207计算得到。ΔT_vcnolin＝ΔT_vc，ΔT_vc由第一计算模块207实测得到：

即Pre已知，ΔT_vcnolin已知，v_rms已知，各系数b_z0nolin，b_z1nolin，a_z0nolin，a_z1nolin，a_z2nolin可由r_v表示。利用各系数b_z0nolin，b_z1nolin，a_z0nolin，a_z1nolin，a_z2nolin与非线性温度模型参数r_v的关系式通过曲线拟合算法得到非线性温度模型参数r_v，非线性温度模型辨识完成后，将扬声器温度模型参数R_tv、R_tm、C_tv、C_tm、r_v输出。

在一种可能的实现方式中，如图1b所示，所述状态变量获取模块100还包括数模转换模块106和功率放大模块108，其中，所述数模转换模块用于对所述测试信号进行数模转换得到模拟的测试信号107，所述功率放大模块用于对所述模拟的测试信号进行功率放大，输出功率放大后的信号109到所述微型扬声器110。

在一种可能的实现方式中，根据扬声器的电力声模型对所述功率放大模块的参数进行设置，从而使得输入扬声器的测试信号是适用于所述微型扬声器的。

需要说明的是，尽管以微型扬声器参数辨识系统作为示例介绍了所述信息处理装置如上，但本领域技术人员能够理解，本公开应不限于此。事实上，用户完全可根据实际应用场景灵活设定所述信息处理装置的各个模块来实现相应的功能，只要实现自动控制对所述扬声器输入的测试信号，实时监控微型扬声器温度及其他状态变量从而辨识出扬声器的温度模型参数即可。

通过系统初始化的第一配置参数和扬声器状态监控模块输出的控制信号对测试信号产生模块进行控制，自动控制输入到微型扬声器的测试信号，采集所述测试信号的反馈电压和电流信号并由扬声器状态监控模块进行计算得到扬声器状态变量，参数辨识模块根据扬声器状态变量和扬声器温度模型进行扬声器温度参数的计算。根据本公开上述实施例的扬声器温度模型参数辨识系统能够自动控制馈给微型扬声器的输出信号，实时监控微型扬声器温度及其他状态变量，辨识得到适用于微型扬声器的温度模型参数。

图5示出根据本公开一实施例的微型扬声器温度模型参数辨识方法流程图。如图5所示，该方法包括：

步骤S11、根据输入微型扬声器的测试信号获取微型扬声器反馈输出的扬声器状态变量。

步骤S12、根据第二配置参数和所述扬声器状态变量得到扬声器温度模型参数，所述第二配置参数由微型扬声器的电力声模型决定。

通过向微型扬声器输入测试信号并且反馈输出扬声器状态变量，然后根据第二配置参数和所述扬声器状态变量得到扬声器温度模型参数，由于针对微型扬声器能通过输入测试信号进行测试，测试信号不限于某一种特定信号，从而可以得到微型扬声器更全面的状态变化，进而对微型扬声器状态变化后输出的扬声器状态变量进行实时监控，根据用于表征微型扬声器电声特性的第二配置参数和扬声器状态变量得到的温度模型参数会更加趋于精确，因此，根据该温度模型参数可以对扬声器温度进行精准的预测及控制。

在一种可能的实现方式中，所述第二配置参数由微型扬声器的电力声模型决定，可以在初始化时得到所述第二配置参数。

在一种可能的实现方式中，如图6所示，所述根据输入微型扬声器的测试信号获取微型扬声器反馈输出的扬声器状态变量，包括：

步骤S111、进行初始化，生成第一配置参数和第二配置参数。

步骤S112、根据所述第一配置参数和控制信号产生测试信号并输出到所述微型扬声器。

步骤S113、获取所述测试信号的电压和电流反馈信号。

步骤S114、根据所述电压和电流反馈信号生成所述控制信号和所述扬声器状态变量。

在一种可能的实现方式中，如图6所示，进行初始化，得到第一配置参数和第二配置参数，所述第一配置参数可以控制测试信号的幅值和频率。根据所述第一配置参数和控制信号产生测试信号并输出到所述微型扬声器。所述控制信号可以控制测试信号的切换。例如，所述测试信号可以表示为s(t)，

s_pt(t)用于计算扬声器的直流阻，可选幅值为A，频率为f_pt的正弦信号，可以选择频率为f_pt<50Hz。根据图2a所示的线性温度模型，当R_tc(v)较大时，即扬声器振膜速度v_rms较小时，R_tc(v)的影响可忽略，非线性温度模型退化为线性温度模型。配置可以产生较小扬声器振膜速度的测试信号s₁(t)来辨识扬声器线性温度模型参数，根据微型扬声器的电力声模型，高频信号的扬声器振膜速度较小，因此可选f₁＝10f₀的正弦信号，或高通截止频率为f₁＝10f₀的噪声信号，其中f₀为扬声器的共振频率，由系统初始化模块进行初始化得到。配置产生较大扬声器振膜速度的测试信号s₂(t)来辨识扬声器的非线性温度模型参数，可选f₂＝1.5f₀的正弦信号，或中心频率为1.5f₀的窄带信号。信号切换的时刻t₁，t₂，t₃由114控制信号控制。

在一种可能的实现方式中，获取所述测试信号的电压和电流反馈信号并根据所述电压和电流反馈信号得到所述扬声器状态变量。例如，可以实时采集所述测试信号的电压和电流反馈信号，根据所述电压和电流反馈信号得到包括扬声器的实时温度T(t)，直流阻Re(t)，热功率Pre(t)，扬声器振膜位移x(t)，扬声器振膜速度v(t)等扬声器状态变量。

在一种可能的实现方式中，图7示出了本公开一实施例中根据电压和电流反馈信号生成所述控制信号和所述扬声器状态变量的流程示意图，该流程包括：

步骤S1141、对所述电压和电流反馈信号进行降采样，得到降采样后的信号。

步骤S1142、对所述降采样后的信号进行滤波得到低频信号。

步骤S1143、根据所述低频信号、扬声器初始温度T₀、所述初始温度对应的扬声器电阻值R₀及扬声器音圈的电阻系数α生成扬声器直流阻值Re(t)和温度值T(t)。

步骤S1144、根据所述温度值生成所述控制信号。

步骤S1145、根据所述电压和电流反馈信号、所述直流阻值和所述温度值生成热功率值Pre、扬声器振膜位移x(t)、扬声器振膜速度v(t)。

在一种可能的实现方式中，步骤S114根据所述电压和电流反馈信号生成所述控制信号和所述扬声器状态变量，还可以包括：

步骤S1146、获取传感器采集的扬声器振膜位移或扬声器振膜速度。

在一种可能的实现方式中，电压和电流反馈信号降采样后再进行滤波，滤波后得到测试信号中的低频信号s_pt(t)。

在一种可能的实现方式中，根据直流阻与扬声器实时温度的关系来计算直流阻。例如，Re(t)与扬声器实时温度T(t)的关系为T(t)＝T₀+ΔT_vc(t)，ΔT_vc(t)＝α·(Re(t)-R₀)/R₀。α为扬声器音圈的电阻温度系数，R₀为扬声器初始温度T₀时的电阻值，均可在系统初始化时预设。

在一种可能的实现方式中，信号发生控制模块判断扬声器温度T(t)的状态，当扬声器变化温度达到稳态时，输出控制信号Flag_t＝1，控制信号发生模块产生下一种测试信号。扬声器温度变化值表示为ΔT(t)＝T(t)-T(t-Δt)，预设一温度变化量阈值Thrd_t，若温度变化量小于等于所述温度变化量阈值，即ΔT(t)≤Thrd_t，则Flag_t＝1。

在一种可能的实现方式中，第二计算模块得到扬声器的热功率值Pre、扬声器振膜位移x(t)、扬声器振膜速度v(t)。其中，热功率值可以由直流阻和电流得到，热功率

I_rms(t)为电流均方根值。扬声器振膜位移x(t)可以由电压和电流反馈信号根据扬声器的电力声模型预测得到。

在一种可能的实现方式中，获取传感器采集的扬声器振膜位移或扬声器振膜速度。通过获取传感器118的信号得到，所述传感器可以采集扬声器振膜位移。扬声器振膜速度可由位移x(t)计算得到，

例如所述传感器可以为加速度传感器，这样可以直接得到扬声器的振膜速度。v_rms(t)为振膜速度的均方根值。

在一种可能的实现方式中，如图6所示，步骤S12根据第二配置参数和所述扬声器状态变量得到扬声器温度模型参数，所述第二配置参数由微型扬声器的电力声模型决定，包括：

步骤S121、根据所述扬声器状态变量和所述第二配置参数生成模型选择参数。

步骤S122、若所述模型选择参数小于预设阈值，则由线性温度模型生成线性温度模型参数。

步骤S123、若所述模型选择参数大于预设阈值，则由非线性温度模型生成非线性温度模型参数。

在一种可能的实现方式中，根据扬声器状态变量以及系统初始化模块得到的第二配置参数来生成模型选择参数。可以根据振膜速度的均方根值v_rms(t)来判断进行扬声器线性温度参数辨识或者非线性温度参数辨识。例如，预设一振膜速度的均方根值的阈值Thrd_v，当v_rms(t)<Thrd_v时，由线性温度模型辨识扬声器的线性温度模型参数，当v_rms(t)>Thrd_v时，由非线性温度模型辨识扬声器的非线性温度模型参数。

在一种可能的实现方式中，图8示出本公开一实施例中由温度模型生成温度模型参数的流程示意图，该流程包括：

步骤S130、根据扬声器的热功率值和扬声器的温度变化值生成数字滤波器系数。

步骤S131、将所述数字滤波器系数经过双线性变换的逆映射得到模拟滤波器系数。

步骤S132、根据所述模拟滤波器系数与所述线性温度模型参数的关系生成线性温度模型参数。

通过步骤S130-步骤S132可以实现由线性温度模型生成线性温度模型参数的过程，后续步骤S133可以实现由非线性温度模型生成非线性温度模型参数的过程。

步骤S133、根据所述数字滤波器系数与所述非线性温度模型参数的关系生成所述非线性温度模型参数。

在一种可能的实现方式中，扬声器音圈温度为T＝T₀+ΔT_vc，其中ΔT_vc为扬声器音圈温度变化值。根据如图2a和图2b所示的扬声器温度模型，可得到扬声器温度变化值ΔT_vc与扬声器热功率值P_re的关系，扬声器温度变化值ΔT_vc与扬声器热功率值P_re的关系可以可用二阶模拟滤波器表示如下式：

扬声器温度模型为线性温度模型时，模拟滤波器系数与线性温度模型参数的关系如下式：

b_0lin＝R_tvR_tmC_tm；

b_1lin＝R_tv+R_tm；

a_0lin＝R_tvR_tmC_tmC_tv；

a_1lin＝R_tvC_tv+R_tmC_tv+R_tmC_tm；

a_2lin＝1；

扬声器温度模型为非线性温度模型时，模拟滤波器系数与非线性温度模型参数的关系如下式：

b_0nolin＝R_tvR_tmC_tm；

b_1nolin＝R_tv+R_tm；

a_0nolin＝R_tvR_tmC_tmC_tv；

其中

r_v为热阻速度系数。

在一种可能的实现方式中，根据扬声器的热功率值P_re和扬声器的温度变化值ΔT_vc生成数字滤波器系数，所述数字滤波器系数可以根据现有技术中的曲线拟合算法、自适应IIR滤波器算法方法得到，如下式表示数字滤波器模型。

而且，数字滤波器系数与模拟滤波器系数通过双线性变换一一对应。因此，可以将所述数字滤波器系数根据双线性变换的逆映射得到模拟滤波器系数，再根据上述模拟滤波器系数b₀、b₁、a₀、a₁、a₂与参数R_tv，R_tm，C_tv，C_tm的关系式得到参数R_tv，R_tm，C_tv，C_tm。

从上述的分析中可以看出，扬声器温度模型为线性温度模型时涉及R_tv，R_tm，C_tv，C_tm扬声器温度模型参数，由于参数R_tv，R_tm，C_tv，C_tm在线性温度模型参数辨识时已经得到了，振膜速度的均方根值v_rms也已经获得，当扬声器温度模型为非线性温度模型时仅涉及热阻速度系数r_v。当执行非线性温度模型参数辨识模块时，由已辨识得到的线性参数R_tv，R_tm，C_tv，C_tm，可得b_0nolin，b_1nolin，a_0nolin三个参数，其余两个系数a_1nolin，a_2nolin中仅R_tc(v)为未知变量，随振膜速度变化

振膜速度的均方根值v_rms也已经由第二计算模块获得，仅r_v为待辨识参数。通过双线性变换得到b_z0nolin，b_z1nolin，a_z0nolin，a_z1nolin，a_z2nolin，各系数可由r_v及v_rms表示。

非线性数字滤波器模型为

在进行非线性温度模型参数即参数r_v辨识时，Pre，v_rms可由第一计算模块计算得到。ΔT_vcnolin＝ΔT_vc，ΔT_vc由第一计算模块模块实测得到：

即Pre已知，ΔT_vcnolin已知，v_rms已知，各系数b_z0nolin，b_z1nolin，a_z0nolin，a_z1nolin，a_z2nolin可由r_v表示。利用各系数b_z0nolin，b_z1nolin，a_z0nolin，a_z1nolin，a_z2nolin与非线性温度模型参数r_v的关系式通过曲线拟合算法得到非线性温度模型参数r_v，非线性温度模型辨识完成后，将扬声器温度模型参数R_tv、R_tm、C_tv、C_tm、r_v输出。

在一种可能的实现方式中，根据输入微型扬声器的测试信号获取微型扬声器反馈输出的扬声器状态变量，还包括：对所述测试信号进行数模转换得到模拟的测试信号，对所述模拟的测试信号进行功率放大，输出功率放大后的信号到所述微型扬声器。

在一种可能的实现方式中，可以根据扬声器的电力声模型对所述功率放大模块的参数进行设置，从而使得输入扬声器的测试信号是适用于所述微型扬声器的。

利用辨识结果对扬声器温度变化进行预测结果如图9所示。其中，实线表示预测温度变化值，虚线表示实测温度变化值。本发明提出的扬声器温度模型辨识方法及系统可准确辨识扬声器温度模型参数。

应用实施例中的微型扬声器温度模型参数辨识方法或系统得到如下表1中的微型扬声器温度模型参数辨识结果。

表1微型扬声器温度模型参数辨识结果

需要说明的是，尽管以微型扬声器参数辨识方法流程作为示例介绍了所述信息处理方法如上，但本领域技术人员能够理解，本公开应不限于此。事实上，用户完全可根据实际应用场景灵活设定所述信息处理方法来实现扬声器温度模型参数辨识功能，只要实现自动控制对所述扬声器输入的测试信号，实时监控微型扬声器温度及其他状态变量从而辨识出扬声器的温度模型参数即可。

通过系统初始化得到的第一配置参数和控制信号对测试信号进行控制，自动控制输入到微型扬声器的测试信号，采集所述测试信号的反馈电压和电流信号并计算得到扬声器状态变量，根据扬声器状态变量和扬声器温度模型进行扬声器温度参数的计算。根据本公开上述实施例的扬声器温度模型参数辨识方法能够自动控制馈给微型扬声器的输出信号，实时监控微型扬声器温度及其他状态变量，辨识得到适用于微型扬声器的温度模型参数。

以上已经描述了本公开的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术的技术改进，或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。

Claims (10)

1.一种信息处理装置，其特征在于，所述装置包括：

状态变量获取模块，用于向微型扬声器输入测试信号后获取微型扬声器反馈输出的扬声器状态变量；

参数辨识模块，用于根据第二配置参数和所述扬声器状态变量得到扬声器温度模型参数，所述第二配置参数由微型扬声器的电力声模型决定；

所述参数辨识模块包括扬声器温度模型选择模块、线性温度模型参数生成模块、非线性温度模型参数生成模块，其中，

所述扬声器温度模型选择模块用于根据所述扬声器状态变量和所述第二配置参数生成模型选择参数；

所述线性温度模型参数生成模块用于在所述模型选择参数小于预设阈值时生成线性温度模型参数；

所述非线性温度模型参数生成模块用于在所述模型选择参数大于预设阈值时生成非线性温度模型参数；

所述线性温度模型参数生成模块进一步用于：

根据扬声器的热功率值和扬声器的温度变化值生成数字滤波器系数；

将所述数字滤波器系数经过双线性变换的逆映射得到模拟滤波器系数；

根据所述模拟滤波器系数与所述线性温度模型参数的关系生成线性温度模型参数；

所述非线性温度模型参数生成模块，进一步用于：

根据所述数字滤波器系数与所述非线性温度模型参数的关系生成所述非线性温度模型参数。

2.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述状态变量获取模块包括：系统初始化模块、测试信号发生模块、电压电流反馈模块、扬声器状态监控模块；其中，

所述系统初始化模块用于向所述测试信号发生模块输出第一配置参数，以及用于向所述参数辨识模块输出第二配置参数；

所述测试信号发生模块用于根据所述第一配置参数和控制信号产生测试信号并输出到所述微型扬声器；

所述电压电流反馈模块用于获取所述测试信号的电压和电流反馈信号并将所述电压和电流反馈信号输出到所述扬声器状态监控模块；

所述扬声器状态监控模块用于根据所述电压和电流反馈信号生成所述控制信号和所述扬声器状态变量。

3.根据权利要求2所述的装置，其特征在于，所述扬声器状态监控模块包括降采样模块、滤波模块、第一计算模块、控制信号生成模块、第二计算模块，其中，

所述降采样模块对所述电压和电流反馈信号进行降采样并将降采样后的信号输出到滤波模块；

所述滤波模块用于对所述降采样后的信号进行滤波得到低频信号；

所述第一计算模块用于根据所述低频信号、扬声器初始温度、所述初始温度对应的扬声器电阻值及扬声器音圈的电阻系数生成扬声器直流阻值和温度值；

控制信号生成模块用于根据所述温度值生成所述控制信号；

第二计算模块用于根据所述电压和电流反馈信号、所述直流阻值和所述温度值生成热功率值、扬声器振膜位移、扬声器振膜速度。

4.根据权利要求3所述的装置，其特征在于，所述第二计算模块进一步用于获取传感器采集的扬声器振膜位移或扬声器振膜速度。

5.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述状态变量获取模块还包括数模转换模块和功率放大模块，其中，

所述数模转换模块用于对所述测试信号进行数模转换得到模拟的测试信号；

所述功率放大模块用于对所述模拟的测试信号进行功率放大，输出功率放大后的信号到所述微型扬声器。

6.一种信息处理方法，其特征在于，所述方法包括：

根据输入微型扬声器的测试信号获取微型扬声器反馈输出的扬声器状态变量；

根据第二配置参数和所述扬声器状态变量得到扬声器温度模型参数，所述第二配置参数由微型扬声器的电力声模型决定；

根据第二配置参数和所述扬声器状态变量得到扬声器温度模型参数，所述第二配置参数由微型扬声器的电力声模型决定，包括：

根据所述扬声器状态变量和所述第二配置参数生成模型选择参数；

若所述模型选择参数小于预设阈值，则由线性温度模型生成线性温度模型参数；

若所述模型选择参数大于预设阈值，则由非线性温度模型生成非线性温度模型参数；

所述由线性温度模型生成线性温度模型参数，包括：

根据扬声器的热功率值和扬声器的温度变化值生成数字滤波器系数；

将所述数字滤波器系数经过双线性变换的逆映射得到模拟滤波器系数；

根据所述模拟滤波器系数与所述线性温度模型参数的关系生成线性温度模型参数；

所述由非线性温度模型生成非线性温度模型参数，包括：

根据所述数字滤波器系数与所述非线性温度模型参数的关系生成所述非线性温度模型参数。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据输入微型扬声器的测试信号获取微型扬声器反馈输出的扬声器状态变量，包括：

进行初始化，生成第一配置参数和第二配置参数；

根据所述第一配置参数和控制信号产生测试信号并输出到所述微型扬声器；

获取所述测试信号的电压和电流反馈信号；

根据所述电压和电流反馈信号生成所述控制信号和所述扬声器状态变量。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，根据所述电压和电流反馈信号生成所述控制信号和所述扬声器状态变量，包括：

对所述电压和电流反馈信号进行降采样，得到降采样后的信号；

对所述降采样后的信号进行滤波得到低频信号；

根据所述低频信号、扬声器初始温度、所述初始温度对应的扬声器电阻值及扬声器音圈的电阻系数生成扬声器直流阻值和温度值；

根据所述温度值生成所述控制信号；

根据所述电压和电流反馈信号、所述直流阻值和所述温度值生成热功率值、扬声器振膜位移、扬声器振膜速度。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，根据所述电压和电流反馈信号生成所述控制信号和所述扬声器状态变量，还包括：

获取传感器采集的扬声器振膜位移或扬声器振膜速度。

10.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，根据输入微型扬声器的测试信号获取微型扬声器反馈输出的扬声器状态变量，还包括：

对所述测试信号进行数模转换得到模拟的测试信号；

对所述模拟的测试信号进行功率放大，输出功率放大后的信号到所述微型扬声器。

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