CN112188340B - 主动降噪方法、主动降噪装置和耳机 - Google Patents
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Abstract
本申请的实施例提供一种主动降噪方法、主动降噪装置和耳机。该方法包括:在粗调阶段,对参考噪声信号进行滤波,并固定滤波器系数不变,得到第一反相噪声信号,在其中连续多个时段,分别对各时段内的第一反相噪声信号进行不同的时延,得到多个第二反相噪声信号并输出至扬声器以播出,获取多个测试残余噪声信号;在细调阶段,对参考噪声信号进行滤波,得到第三反相噪声信号,采用初选时延对第三反相噪声信号进行时延,得到第四反相噪声信号并输出至扬声器以播出,其中,初选时延是多个测试残余噪声信号中平均能量最小的一个测试残余噪声信号所对应的时延,更新滤波器系数。采用该方法,即使声源位置改变,滤波器系数也能快速收敛且收敛成功率高。
Description
技术领域
本申请属于主动降噪技术领域,具体涉及一种主动降噪方法、主动降噪装置和耳机。
背景技术
参考图1,在常规的主动降噪耳机中,外部噪声被参考麦克风收集得到参考噪声信号,自适应滤波器将参考噪声信号转换为与外部噪声相位相反且幅度相同(理想情况下)的反相噪声信号,由耳机中的扬声器播放反相噪声。外部噪声经主声道传入人耳后与反相噪声相互抵消(实际上很难完全抵消)。误差麦克风收集扬声器附近的声音(即残余噪声),将残余噪声信号发送至自适应滤波器。自适应滤波器根据残余噪声信号对自适应滤波器的系数进行更新。
实际环境中,由于外部噪声源位置发生改变,外部噪声通过主声道的时间延迟和声道响应也会相应变化,自适应滤波器如果不能及时跟踪估计,就会导致反相噪声与外部噪声出现幅度与相位的偏差,使降噪失败。
需要一种方法,使得自适应滤波器的系数快速收敛且具有良好的降噪效果。
发明内容
本申请的目的在于针对现有技术的不足之处,提供一种。主动降噪方法、主动降噪装置和耳机。
为解决上述技术问题,本申请采用如下技术方案:一种主动降噪方法,包括:
从参考麦克风实时获取参考噪声信号;
在粗调阶段,对参考噪声信号进行滤波,并固定滤波器系数不变,得到第一反相噪声信号;
在所述粗调阶段内的连续多个时段,分别对各时段内的第一反相噪声信号进行不同的时延,得到多个第二反相噪声信号并输出至扬声器以播出;
在所述粗调阶段,从误差麦克风获取所述连续的多个时段中每个时段的残余噪声信号,得到多个测试残余噪声信号,其中,所述连续多个时段中每个时段的残余噪声信号分别作为一个测试残余噪声信号;
在所述粗调阶段之后的细调阶段,对参考噪声信号进行滤波,得到第三反相噪声信号;
在所述细调阶段,采用初选时延对所述第三反相噪声信号进行时延,得到第四反相噪声信号并输出至扬声器以播出,其中,所述初选时延是所述多个测试残余噪声信号中平均能量最小的一个测试残余噪声信号所对应的时延;
在所述细调阶段,从所述误差麦克风实时获取残余噪声信号,并根据所述残余噪声信号更新滤波器系数。
可选地,所述粗调阶段每隔第一设定时长启动一次。
可选地,还包括:在所述细调阶段,监测残余噪声信号的能量变化参数;
在所述能量变化参数大于设定阈值的情况下,再次进入所述粗调阶段。
可选地,还包括:对所述细调阶段进行计时;
在第二设定时长内所述能量变化参数始终小于所述设定阈值的情况下,在所述第二设定时长后,再次进入所述粗调阶段。
可选地,所述能量变化参数包括:残余噪声信号中相邻两个采样点的平方差的绝对值。
可选地,所述能量变化参数按照如下方式确定:
对残余噪声信号e[n]进行滑动平均处理,得到处理后的残余噪声信号e2[n],其中,e2[n]=(e[n-k+1]+e[n-k+2]+……+e[n])/k,k为大于或等于2的整数,n表示残余噪声的采样时刻;
计算处理后的残余噪声信号e2[n]中每一项与前一项的差的绝对值,得到差值信号d[n],其中,d[n]=|e2[n]-e2[n-1]|;
计算所述差值信号d[n]的变化率信号g[n],其中,g[n]=d[n]-d[n-1];
对所述变化率信号g[n]按照如下公式进行平滑滤波得到能量变化参数g2[n],其中,g2[n]=|a*g[n]+(1-a)*g[n-1]|,0<a<1。
为解决上述技术问题,本申请采用如下技术方案:一种主动降噪装置,包括:滤波器模块、时延模块、残余噪声处理模块和切换模块;
所述滤波器模块用于:从参考麦克风实时获取参考噪声信号,对所述参考噪声信号进行滤波,将滤波得到的反相噪声信号输出至时延模块;
所述时延模块用于:将接收到的反相噪声信号进行时延后输出至扬声器以播出;
其中,在粗调阶段,所述滤波器模块的滤波器系数固定不变,其输出作为第一反相噪声信号,所述时延模块具体用于:在所述粗调阶段内的连续多个时段,分别对各时段内的第一反相噪声信号进行不同的时延,得到多个第二反相噪声信号并输出至扬声器以播出;
所述残余噪声处理模块用于:从误差麦克风获取所述连续多个时段中每个时段的残余噪声信号,得到多个测试残余噪声信号,并计算各测试残余噪声的平均能量,其中,所述连续多个时段中每个时段的残余噪声信号分别作为一个测试残余噪声信号;
所述切换模块用于:选择所述多个测试残余噪声信号中平均能量最小的一个测试残余噪声信号所对应的时延作为初选时延,设定在所述粗调阶段之后的细调阶段,所述时延模块的时延固定为所述初选时延;
其中,在所述细调阶段,所述滤波器模块从所述误差麦克风实时获取残余噪声信号,并根据所述残余噪声信号更新滤波器系数。
可选地,所述主动降噪装置被配置为:每隔第一设定时长进入一次所述粗调阶段。
可选地,所述残余噪声处理模块还用于:
在所述细调阶段,监测残余噪声信号的能量变化参数;
在所述能量变化参数大于设定阈值的情况下,控制所述主动降噪装置再次进入所述粗调阶段。
可选地,所述残余噪声处理模块还用于:
对所述细调阶段进行计时;
在第二设定时长内所述能量变化参数始终小于所述设定阈值的情况下,在所述第二设定时长后,控制所述主动降噪装置再次进入所述粗调阶段。
可选地,所述能量变化参数包括:残余噪声信号中相邻两个采样点的平方的差的绝对值。
可选地,所述能量变化参数按照如下方式确定:
对残余噪声信号e[n]进行滑动平均处理,得到处理后的残余噪声信号e2[n],其中,e2[n]=(e[n-k+1]+e[n-k+2]+……+e[n])/k,k为大于或等于2的整数,n表示残余噪声的采样时刻,其中,e2[n]=(e[n-k+1]+e[n-k+2]+……+e[n])/k,k为大于或等于2的整数;
计算处理后的残余噪声信号e2[n]中每一项与前一项的差的绝对值,得到差值信号d[n],其中,d[n]=|e2[n]-e2[n-1]|;
计算所述差值信号d[n]的变化率信号g[n],其中,g[n]=d[n]-d[n-1];
对所述变化率信号g[n]按照如下公式进行平滑滤波得到能量变化参数g2[n],其中,g2[n]=|a*g[n]+(1-a)*g[n-1]|,0<a<1。
本申请的实施例还提供一种耳机,包括参考麦克风、误差麦克风、扬声器、以及前述的主动降噪装置。
与现有技术相比,本申请的有益效果为:在不考虑初选时延的情况下,设外部噪声通过主声道的时间为T1。设外部噪声从被参考麦克风拾取到扬声器播出,这一段的信号延迟为T2。通常情况下T2<T1,设二者时间差T3=T1-T2,这个时间差T3是随噪声源的改变而动态改变的。选择初选时延的过程实际是确定这个时间差T3大致是更接近预设的几个时间差中的哪一个时间差,然后再进行滤波器系数更新,找到最佳的滤波器系数。由于滤波器系数更新的起始状态下,噪声抑制已经大致接近预期的效果,滤波器系数收敛地更快且成功率更高。
附图说明
图1是现有技术中主动降噪耳机的结构及工作原理示意图。
图2是本申请的实施例提供的主动降噪方法的流程图。
图3是本申请的实施例提供的主动降噪装置及其参与构成的耳机的结构及工作原理示意图。
其中,1、滤波器模块;2、时延模块;3、残余噪声处理模块;4、切换模块;5、参考麦克风;6、误差麦克风;7、扬声器。
具体实施方式
在本申请中,应理解,诸如“包括”或“具有”等术语旨在指示本说明书中所公开的特征、数字、步骤、行为、部件、部分或其组合的存在,并且不旨在排除一个或多个其他特征、数字、步骤、行为、部件、部分或其组合存在的可能性。
另外还需要说明的是,在不冲突的情况下,本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
下面结合附图所示的实施例对本申请作进一步说明。
本申请实施例提出的主动降噪方法包括粗调阶段和随后的细调阶段。
参考图2并结合图3,本申请的实施例提供一种主动降噪方法,包括:
S100、从参考麦克风实时获取参考噪声信号。
不论是后述的粗调阶段和细调阶段,都需要参考噪声信号作为降噪的依据。
S101、在粗调阶段,对参考噪声信号进行滤波,并固定滤波器系数不变,得到第一反相噪声信号。
例如,固定图3中滤波器模块1的滤波器系数不变。此时滤波器模块1输出的信号称为第一反相噪声信号。
S102、在所述粗调阶段内的连续多个时段,分别对各时段内的第一反相噪声信号进行不同的时延,得到多个第二反相噪声信号并输出至扬声器以播出。
例如,参考图3,在第一个时段内使第一反相噪声信号经过时延1后经扬声器7播出。在接下来的第二个时段内使当前的第一反相噪声信号经过时延2后经扬声器7播出。在随后的第三个时段内使当前的第一反相噪声信号经过时延3后经扬声器7播出。
S103、在所述粗调阶段,从误差麦克风获取所述连续的多个时段中每个时段的残余噪声信号,得到多个测试残余噪声信号其中,所述连续多个时段中每个时段的残余噪声信号分别作为一个测试残余噪声信号。
沿用前例,在第一个时段、第二个时段、第三个时段,误差麦克风6分别采集三段残余噪声信号,这个阶段的滤波器系数是不更新的,这个阶段的残余噪声信号称为测试残余噪声信号,区别与常规滤波器系数更新时所采集的残余噪声信号。
以上粗调阶段执行的操作的目的在于确定对对参考噪声信号滤波后得到的信号需要进行大致多长时间的时延较为合适。
若该粗调阶段发生在降噪耳机开机启动时,则该阶段滤波器系数可能仅是起到简单的延时作用。若该粗调阶段发生在降噪耳机工作中的某个时段(例如播放音乐帧与帧之间的短暂空白时段内),则该阶段滤波器系数可能已经进行了一段时间的自适应更新,其既起到延时作用,也对外部噪声在主声道内发生的畸变有所响应。
S104、在所述粗调阶段之后的细调阶段,对参考噪声信号进行滤波,得到第三反相噪声信号。第三反相噪声信号依然是需要进行时延后输出至麦克风的。
S105、在所述细调阶段,采用初选时延对所述第三反相噪声信号进行时延,得到第四反相噪声信号并输出至扬声器以播出,其中,所述初选时延是所述多个测试残余噪声信号中平均能量最小的一个测试残余噪声信号所对应的时延。
沿用前例,假定三段残余噪声中,对应于时延1的残余噪声平均能量最小,那么选择时延1对滤波器模块1输出的反相噪声信号(此时称为第三反相噪声信号)进行时延后(得到的是第四反相噪声信号)经扬声器7播出。这时残余噪声虽不是理论上能做到的最小残余噪声,但基本上相差不会太大。
步骤S106、在所述细调阶段,从所述误差麦克风实时获取残余噪声信号,并根据所述残余噪声信号更新滤波器系数。
由于外部噪声经主声道到达人耳的时刻与反相噪声信号对应的反相噪声到达人耳的时刻是粗略相同的,此时进行滤波器系数更新,滤波器系数能够很快收敛且收敛的成功率较高。
本申请对于滤波器系数更新的方法不做限定,本领域技术人员可按照现有技术中的滤波器系数更新方法进行设计。
例如可采用最小均方算法(LMS算法)或归一化最小均方算法(NLMS算法)对滤波器系数进行更新。
以LMS算法为例,滤波器系数中第i个系数记为wi,其迭代的公式如下:wi[n+1]=wi[n]-a*e[n]*x[n],其中,a为学习速率,e[n]为残余噪声采样点,x[n]为参考噪声信号采样点。
学习速率a可以根据前面步骤中确定的测试残余噪声的最小能量经经验值查表得到。
以下介绍步骤S101的启动方式,也就是粗调阶段的触发方式。
在一种可行的实施方式中,所述粗调阶段每隔第一设定时长启动一次。
即步骤S101是定时启动的。
在一种可行的实施方式中,主动降噪方法还包括:
在所述细调阶段,监测残余噪声信号的能量变化参数;
在所述能量变化参数大于设定阈值的情况下,再次进入所述粗调阶段。
即步骤S101的启动是依据于残余噪声信号的能量变化参数确定的,显然,如果能量变化参数特别大,则表明噪声源的位置很可能发生明显的改变。此时,需要对时延重新进行选择。
当然,以上两种启动方式也可以结合起来,例如主动降噪方法还包括:
对所述细调阶段进行计时;
在第二设定时长内所述能量变化参数始终小于所述设定阈值的情况下,在所述第二设定时长后,再次进入所述粗调阶段。
例如,在第二设定时长内,未检测到残余噪声信号能量的突变,则距离上次选择完初选时延起经第二设定时长再次进入粗调阶段。
以下介绍能量变化参数的计算方法。
例如,所述能量变化参数包括:残余噪声信号中相邻两个采样点的平方差的绝对值。也即是用残余噪声信号能量的导数的绝对值表征能量变化的强弱。
又例如,所述能量变化参数按照如下方式确定:
第一步,对残余噪声信号e[n]进行滑动平均处理,得到处理后的残余噪声信号e2[n],其中,e2[n]=(e[n-k+1]+e[n-k+2]+……+e[n])/k,k为大于或等于2的整数,n表示残余噪声的采样时刻。
第二步,计算处理后的残余噪声信号e2[n]中每一项与前一项的差的绝对值,得到差值信号d[n],其中,d[n]=|e2[n]-e2[n-1]|。
第三步,计算所述差值信号d[n]的变化率信号g[n],其中,g[n]=d[n]-d[n-1]。
第四步,对所述变化率信号g[n]按照如下公式进行平滑滤波得到能量变化参数g2[n],其中,g2[n]=|a*g[n]+(1-a)*g[n-1]|,0<a<1。
如此,更能减少残余噪声偶然的波动造成不必要的初选时延切换。
基于相同的发明构思,参考图3,本申请的实施例提供一种主动降噪装置,包括:滤波器模块1、时延模块2、残余噪声处理模块3和切换模块4;
所述滤波器模块1用于:从参考麦克风实时获取参考噪声信号,对所述参考噪声信号进行滤波,将滤波得到的反相噪声信号输出至时延模块;
所述时延模块2用于:将接收到的反相噪声信号进行时延后输出至扬声器以播出;
其中,在粗调阶段,所述滤波器模块1的滤波器系数固定不变,其输出作为第一反相噪声信号,所述时延模块2具体用于:在所述粗调阶段内连续多个时段,分别对各时段内的第一反相噪声信号进行不同的时延,得到多个第二反相噪声信号并输出至扬声器以播出;
残余噪声处理模块3用于:从误差麦克风获取所述连续多个时段中每个时段的残余噪声信号,得到多个测试残余噪声信号,并计算各测试残余噪声的平均能量,其中,所述连续多个时段中每个时段的残余噪声信号分别作为一个测试残余噪声信号;
切换模块4用于:选择所述多个测试残余噪声信号中平均能量最小的一个测试残余噪声信号所对应的时延作为初选时延,设定在所述粗调阶段之后的细调阶段,时延模块2的时延固定为所述初选时延;
其中,在所述细调阶段,所述滤波器模块1从所述误差麦克风实时获取残余噪声信号,并根据所述残余噪声信号更新滤波器系数。
具体地,时延模块2中每一种不同的时延可以是通过数字电路对反相噪声信号(数字信号)进行时延,再经数模转换电路生成模拟的反相噪声信号驱动扬声器。也可以是将作为数字信号的反相噪声信号先经模数转换电路转换成模拟值,再经模拟延时电路进行延时后驱动误差麦克风。
可选地,该主动降噪装置被配置为:每隔第一设定时长进入一次所述粗调阶段。
可选地,残余噪声处理模块3还用于:在所述细调阶段,监测残余噪声信号的能量变化参数;
在所述能量变化参数大于设定阈值的情况下,控制所述主动降噪装置再次进入所述粗调阶段。
相应地,滤波器模块1的滤波器系数再次固定不变,时延模块2再次在连续的多个时段,分别对各时段内的反相噪声信号进行不同的时延后播出。
可选地,残余噪声处理模块3还用于:对所述细调阶段进行计时;
在第二设定时长内所述能量变化参数始终小于所述设定阈值的情况下,在所述第二设定时长后,控制所述主动降噪装置再次进入所述粗调阶段。
相应地,滤波器模块1的滤波器系数再次固定不变,时延模块2再次在连续的多个时段,分别对各时段内的反相噪声信号进行不同的时延后播出的步骤。
可选地,所述能量变化参数包括:残余噪声信号中相邻两个采样点的平方的差的绝对值。
可选地,所述能量变化参数按照如下方式确定:
对残余噪声信号e[n]进行滑动平均处理,得到处理后的残余噪声信号e2[n],其中,e2[n]=(e[n-k+1]+e[n-k+2]+……+e[n])/k,k为大于或等于2的整数,n表示残余噪声的采样时刻,其中,e2[n]=(e[n-k+1]+e[n-k+2]+……+e[n])/k,k为大于或等于2的整数;
计算处理后的残余噪声信号e2[n]中每一项与前一项的差的绝对值,得到差值信号d[n],其中,d[n]=|e2[n]-e2[n-1]|;
计算所述差值信号d[n]的变化率信号g[n],其中,g[n]=d[n]-d[n-1];
对所述变化率信号g[n]按照如下公式进行平滑滤波得到能量变化参数g2[n],其中,g2[n]=|a*g[n]+(1-a)*g[n-1]|,0<a<1。
参考图3,本申请的实施例还提供一种耳机,包括参考麦克风5、误差麦克风6、扬声器7、以及前述的主动降噪装置。
本申请中的各个实施例均采用递进的方式描述,各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。
本申请的保护范围不限于上述的实施例,显然,本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变形而不脱离本申请的范围和精神。倘若这些改动和变形属于本申请权利要求及其等同技术的范围,则本申请的意图也包含这些改动和变形在内。
Claims (13)
1.一种主动降噪方法,其特征在于,包括:
从参考麦克风实时获取参考噪声信号;
在粗调阶段,对参考噪声信号进行滤波,并固定滤波器系数不变,得到第一反相噪声信号;
在所述粗调阶段内的连续多个时段,分别对各时段内的第一反相噪声信号进行不同的时延,得到多个第二反相噪声信号并输出至扬声器以播出;
在所述粗调阶段,从误差麦克风获取所述连续多个时段中每个时段的残余噪声信号,得到多个测试噪声信号,其中,所述连续多个时段中每个时段的残余噪声信号分别作为一个测试残余噪声信号;
在所述粗调阶段之后的细调阶段,对参考噪声信号进行滤波,得到第三反相噪声信号;
在所述细调阶段,采用初选时延对所述第三反相噪声信号进行时延,得到第四反相噪声信号并输出至扬声器以播出,其中,所述初选时延是所述多个测试残余噪声信号中平均能量最小的一个测试残余噪声信号所对应的时延;
在所述细调阶段,从所述误差麦克风实时获取残余噪声信号,并根据所述残余噪声信号更新滤波器系数。
2.根据权利要求1所述的主动降噪方法,其特征在于,所述粗调阶段每隔第一设定时长启动一次。
3.根据权利要求1所述的主动降噪方法,其特征在于,还包括:
在所述细调阶段,监测残余噪声信号的能量变化参数;
在所述能量变化参数大于设定阈值的情况下,再次进入所述粗调阶段。
4.根据权利要求3所述的主动降噪方法,其特征在于,还包括:
对所述细调阶段进行计时;
在第二设定时长内所述能量变化参数始终小于所述设定阈值的情况下,在所述第二设定时长后,再次进入所述粗调阶段。
5.根据权利要求3所述的主动降噪方法,其特征在于,所述能量变化参数包括:残余噪声信号中相邻两个采样点的平方差的绝对值。
6.根据权利要求3所述的主动降噪方法,其特征在于,所述能量变化参数按照如下方式确定:
对残余噪声信号e[n]进行滑动平均处理,得到处理后的残余噪声信号e2[n],其中,e2[n]=(e[n-k+1]+e[n-k+2]+……+e[n])/k,k为大于或等于2的整数,n表示残余噪声的采样时刻;
计算处理后的残余噪声信号e2[n]中每一项与前一项的差的绝对值,得到差值信号d[n],其中,d[n]=|e2[n]-e2[n-1]|;
计算所述差值信号d[n]的变化率信号g[n],其中,g[n]=d[n]-d[n-1];
对所述变化率信号g[n]按照如下公式进行平滑滤波得到能量变化参数g2[n],其中,g2[n]=|a*g[n]+(1-a)*g[n-1]|,0<a<1。
7.一种主动降噪装置,其特征在于,包括:滤波器模块、时延模块、残余噪声处理模块和切换模块;
所述滤波器模块用于:从参考麦克风实时获取参考噪声信号,对所述参考噪声信号进行滤波,将滤波得到的反相噪声信号输出至时延模块;
所述时延模块用于:将接收到的反相噪声信号进行时延后输出至扬声器以播出;
其中,在粗调阶段,所述滤波器模块的滤波器系数固定不变,其输出作为第一反相噪声信号,所述时延模块具体用于:在所述粗调阶段内的连续多个时段,分别对各时段内的第一反相噪声信号进行不同的时延,得到多个第二反相噪声信号并输出至扬声器以播出;
所述残余噪声处理模块用于:从误差麦克风获取所述连续多个时段中每个时段的残余噪声信号,得到多个测试残余噪声信号,并计算各测试残余噪声的平均能量,其中,所述连续多个时段中每个时段的残余噪声信号分别作为一个测试残余噪声信号;
所述切换模块用于:选择所述多个测试残余噪声信号中平均能量最小的一个测试残余噪声信号所对应的时延作为初选时延,设定在所述粗调阶段之后的细调阶段,所述时延模块的时延固定为所述初选时延;
其中,在所述细调阶段,所述滤波器模块从所述误差麦克风实时获取残余噪声信号,并根据所述残余噪声信号更新滤波器系数。
8.根据权利要求7所述的主动降噪装置,其特征在于,所述主动降噪装置被配置为:每隔第一设定时长进入一次所述粗调阶段。
9.根据权利要求7所述的主动降噪装置,其特征在于,所述残余噪声处理模块还用于:
在所述细调阶段,监测残余噪声信号的能量变化参数;
在所述能量变化参数大于设定阈值的情况下,控制所述主动降噪装置再次进入所述粗调阶段。
10.根据权利要求9所述的主动降噪装置,其特征在于,所述残余噪声处理模块还用于:
对所述细调阶段进行计时;
在第二设定时长内所述能量变化参数始终小于所述设定阈值的情况下,在所述第二设定时长后,控制所述主动降噪装置再次进入所述粗调阶段。
11.根据权利要求9所述的主动降噪装置,其特征在于,所述能量变化参数包括:残余噪声信号中相邻两个采样点的平方的差的绝对值。
12.根据权利要求9所述的主动降噪装置,其特征在于,所述能量变化参数按照如下方式确定:
对残余噪声信号e[n]进行滑动平均处理,得到处理后的残余噪声信号e2[n],n表示残余噪声的采样时刻,其中,e2[n]=(e[n-k+1]+e[n-k+2]+……+e[n])/k,k为大于或等于2的整数;
计算处理后的残余噪声信号e2[n]中每一项与前一项的差的绝对值,得到差值信号d[n],其中,d[n]=|e2[n]-e2[n-1]|;
计算所述差值信号d[n]的变化率信号g[n],其中,g[n]=d[n]-d[n-1];
对所述变化率信号g[n]按照如下公式进行平滑滤波得到能量变化参数g2[n],其中,g2[n]=|a*g[n]+(1-a)*g[n-1]|,0<a<1。
13.一种耳机,其特征在于,包括参考麦克风、误差麦克风、扬声器、以及根据权利要求7-12任意一项所述的主动降噪装置。
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