CN112664430A - 一种燃气站压缩机有源噪声控制装置 - Google Patents

一种燃气站压缩机有源噪声控制装置 Download PDF

Info

Publication number
CN112664430A
CN112664430A CN202011466645.6A CN202011466645A CN112664430A CN 112664430 A CN112664430 A CN 112664430A CN 202011466645 A CN202011466645 A CN 202011466645A CN 112664430 A CN112664430 A CN 112664430A
Authority
CN
China
Prior art keywords
noise signal
noise
module
compressor
signal
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
Application number
CN202011466645.6A
Other languages
English (en)
Inventor
袁军
李军
赵强
孟祥胜
王巍
赵汝法
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Chongqing University of Post and Telecommunications
Original Assignee
Chongqing University of Post and Telecommunications
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Chongqing University of Post and Telecommunications filed Critical Chongqing University of Post and Telecommunications
Priority to CN202011466645.6A priority Critical patent/CN112664430A/zh
Publication of CN112664430A publication Critical patent/CN112664430A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Abstract

本发明请求保护一种燃气站压缩机有源噪声控制装置,设计压缩机噪声控制技术领域,包括压缩机本体以及设置在该压缩机主要噪点部位的噪声信号采集模块、抗噪声信号计算模块、音频信号处理模块以及次级路径噪声的产生模块,其中所述的噪声信号采集模块与音频信号处理模块相连接,所述的次级路径噪声产生模块和抗噪声信号计算模块与音频信号处理模块相连。该燃气站内压缩机有源噪声控制装置对低频噪声有良好的控制特性,降噪效果极佳,同时体积小,成本低,重量轻。

Description

一种燃气站压缩机有源噪声控制装置
技术领域
本发明属于工业噪声控制技术领域,尤其设计一种燃气站压缩机有源噪声控制装置。
背景技术
近年来,随着压缩机技术的日渐成熟以及国内外汽车行业的蓬勃发展,燃气站内压缩机噪声的处理是一个迫切需要解决的问题。燃气站内压缩机是一个具有低频特性的窄带噪声,它的噪声源主要来自压缩机内的发动机及其活塞往返过程碰撞产生的噪声。其最大的噪声水平声压级可达到90dB(A)以上。燃气站内压缩机产生的噪声不仅会给燃气站工作人员带来困扰,影响工作工作效率,而且会干扰附近居民的生活。此外,噪声还会严重影响压缩机的使用寿命。
现有的燃气站内压缩机噪声控制手段主要为无源噪声控制。其中,无源噪声控制也称为被动降噪是通过材料来阻隔声波功能的屏障,是一种再传播途径吸收噪声,最终达到消除噪声的目的。但该方法有很大的局限性,随着频率的降低,波长将会变长,进而导致对材料的厚度有更高的要求,最终导致成本的大幅提升,并且不能从根本上阻止噪声的产生。
发明内容
本发明旨在解决现有依赖于被动降噪的方法,降噪效果差的的问题。提出了一种燃气站压缩机有源噪声控制装置。本发明的技术方案如下:
一种燃气站压缩机有源噪声控制装置,其包括:压缩机本体以及安装在压缩机本体上的噪声信号采集模块、音频信号处理模块、抗噪声信号计算模块以及次级路径噪声产生模块,其中所述音频信号处理模块与噪声信号采集模块相连,所述抗噪声信号计算模块、次级通道噪声信号产生模块分别与音频信号处理模块相连,所述次级路径噪声信号产生模块与抗噪声信号计算模块相连;
所述压缩机本体在运行和启动过程中产生压缩机噪声;
所述噪声信号采集模块将采集所述压缩机本体产生的压缩机噪声信号,将压缩机噪声信号存储为初级噪声信号并进行输出;
所述音频信号处理模块用于接收噪声信号采集模块输出的初级噪声信号,并将初级噪声信号输出至次级路径噪声信号产生模块;音频信号处理模块通过调用自适应算法得到针对初级噪声信号的次级路径通道的估计值,并将初级噪声信号和次级路径声通道的估计值进行输出;
所述抗噪声信号模块用于接收音频信号处理模块对应输出的初级噪声信号和次级路径声通道估计值,并将抗噪声信号进行输出;
所述次级路径噪声产生模块用于分别接收音频信号处理模块对应输出的初级噪声信号和抗噪声信号模块输出的抗噪声信号,最终通过全频喇叭播放抗噪声信号。
进一步的,所述音频信号处理模块包括第一微处理器,所述音频信号处理模块包括第一微处理器,所述第一微处理器采用自适应算法获得针对初级噪声信号的次级声通道估计值,对初级噪声信号进行信号处理;
所述抗噪声信号计算模块包括第二微处理器,所述第二微处理器采用自适应算法,所述自适应算法用于对初级噪声信号和次级通道估计值进行计算处理,最终获得抗噪声信号。
进一步的,所述音频信号处理模块对次级通道的估计过程为:
通过功率放大的子模块对初级噪声通道进行功率放大,再将功率放大处理后的初级噪声信号输入对应的自适应滤波器和次级通道估计的子模块,作为其次级通道算法的估计和自适应滤波器的输入信号;
对系统参数进行初始化,设定其对应的输出误差的目标值;
当次级通道噪声信号产生模块的输出信号与自适应滤波器的输出信号差值达到设定的目标值,则开始更新自适应滤波器的抽头系数,最终得到次级通道的估计值。其公式表示为如下所示:
e(n)=d(n)-y(n)
w(n+1)=w(n)+2μe(n)x(n)
如公式所示,目标值为次级通道噪声信号产生模块得输出信号与自适应滤波器输出信号的差值为e(n),自适应滤波器抽头系数的更新表示为w(n+1),其中x(n)为噪声信号采集模块采集的信号,μ为系统的步长因子。
进一步的,所述抗噪声信号计算模块计算得到的抗噪声信号的处理过程为:
将初级噪声信号和次级通道估计值输入自适应算法模块,作为自适应算法的输入参数;
对自适应算法模块中的参数进行初始化,设置控制器阶数、数据块长度;
调用自适应算法,得到最佳的抗噪声信号值,输出计算得到针对燃气站内压缩机噪声的抗噪声信号。该抗噪声信号值的计算公式如下所示:
y(n)=wT(n)x(n)
w(n)=[w0(n)w1(n)...wL-1(n)]T
其中,y(n)为输出的抗噪声信号值,wT(n)为权值向量,L为w(n)的滤波器长度。
进一步的,所述自适应算法主要由参数可调的数字滤波器和自适应LMS算法组成,该参数可调的数字滤波器是FIR滤波器,该自适应算法主要属于音频信号处理模块的部分,主要将噪声信号采集模块采集的外界环境噪声信号进行信号处理,并传给抗噪声信号计算模块以及次级路径噪声产生模块产生,最终与压缩机噪声产生幅值相同,相位相反,频率相同的抗噪声信号。值得注意的是,本文采用的自适应算法可以根据压缩机噪声的变化,而动态进行滤波器系数的调整。
进一步的,所述噪声信号采集模块包括误差传感器和频谱分析仪,其中所述的误差传感器用于采集所述压缩机本体产生的压缩机噪声信号,所述频谱分析仪用于对压缩机噪声信号进行频谱分析。
进一步的,所述次级噪声信号产生模块包括全频喇叭,该全频喇叭用于播放抗噪声信号。
进一步的,所述抗噪声信号与所述初级噪声信号的幅度相同、相位相反、频率相同。
本发明的优点及有益效果如下:
本发明所述的压缩机有源噪声控制装置,针对压缩机产生的压缩机噪声信号,通过噪声信号采集模块采集噪声进行压缩机噪声信号的频谱分析,传递给音频信号处理模块;通过音频信号处理模块采集的初级噪声信号,传给次级路径噪声信号产生模块,并调用自适应算法得到针对初级噪声信号的次级路径估计值并传给抗噪声信号模块;通过抗噪声信号模块加载次级路径通道的估计值,最后利用初级噪声信号,调用自适应算法得到抗噪声信号并传给次级路径噪声信号产生模块;次级路径噪声信号产生模块接收抗噪声信号模块的抗噪声,最终播放噪声用于抵消压缩机噪声。现有的技术人员,多数从吸声材料入手并进行无源噪声控制的处理,但随着频率的降低,波长的变长,使得对于吸声材料的厚度有着更高的要求,最终导致成本的大幅上升。压缩机的噪声主要属于低频的窄带噪声,并不适用于进行无源噪声控制的处理。
本发明主要针对压缩机噪声设计了其对应的压缩机有源噪声控制装置,并在音频信号处理模块采用了自适应算法,该算法可以针对压缩机噪声环境进行抽头系数的动态调整,实时输出该压缩机噪声所对应的抗噪声信号,其中噪声信号采集模块仅仅使用一个参考麦克风进行噪声的采集,进一步节约了成本,减小了该装置的体积。
附图说明
图1是本发明提供优选实施例本发明实施例压缩机有源噪声控制装置结构示意图;
图2为本发明实施例压缩机有源噪声控制装置的工作流程图;
图中:1:压缩机本体;2:噪声信号采集模块;3:音频信号处理模块;4:抗噪声信号模块5:次级路径噪声信号产生模块
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、详细地描述。所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例。
本发明解决上述技术问题的技术方案是:
如图1-2所示,本发明实施例提供的一种压缩机有源噪声控制装置,包括压缩机本体1以及设置在压缩机1上的噪声信号采集模块2、音频信号处理模块3、抗噪声信号计算模块4和次级路径噪声信号产生模块5,其中所述噪声信号采集模块2与所述的音频信号处理模块3相连接,所述的音频信号处理模块3分别与所述的抗噪声信号处理模块4、所述的次级路径噪声信号产生模块5相连接,所述的抗噪声信号模块4与所述的次级路径噪声信号产生模块5相连接。
所述的压缩机本体1在压缩机启动过程中。发动机进、出气引起的噪声和内部活塞碰撞,发出的压缩机噪声。
所述的噪声信号采集模块2用于采集所述的压缩机本体1产生的压缩机噪声信号,将压缩机噪声信号作为初级噪声信号传给所述的音频信号处理模块3。其中,所述的噪声信号采集模块2采集的压缩机噪声信号的采样频率为44.8KHz。
所述的噪声信号采集模块2传递的初级噪声信号用于音频信号处理模块3,将初级噪声信号用于所述的次级路径噪声信号产生模块5。同时,所述的音频信号处理模块3调用自适应算法得到只针对于初级噪声信号的次级路径估计值,再将初级噪声和次级路径估计值用于所述的抗噪声信号模块4.其中,次级路径估计值是抗噪声信号模块4中极其重要的参数。
所述的抗噪声信号模块4接收所述的音频信号处理模块3传给初级噪声信号和次级路径估计值,所述的抗噪声信号模块4通过自适应算法得到抗噪声信号并传递给所述的次级路径噪声信号产生模块5。
所述次级路径噪声信号产生模块5用于接收所述抗噪声信号模块4传的抗噪声和所述音频信号处理模块3传的初级噪声信号,并对该抗噪声信号进行播放,用于抵消压缩机噪声。其中所述抗噪声信号与所述的初级噪声信号幅度相同、频率相同以及相位相反,也即,所述的抗噪声信号与压缩机噪声信号幅度相同、频率相同以及相位相反。
进一步说,所述的噪声信号采集模块2包括误差传感器和频谱分析仪,其中所述的误差传感器用于采集所述压缩机本体1产生的压缩机噪声并传给频谱分析仪,所述的频谱分析仪对压缩机噪声信号进行频谱分析,因为有源噪声控制的方法针对低频噪声具有独特的优越性。所述的噪声信号采集模块2经过频谱分析后的压缩机噪声存储为初级噪声信号给所述的音频信号处理模块3。
进一步来说,所述的音频信号处理模块3具有次级路径通道估计算法的微处理器1,所述的微处理器1用于对初级噪声信号进行处理,以获得对初级噪声信号的次级路径的通道估计值。
具体的说,所述的微处理器包含功率放大模块、次级路径通道估计模块和自适应滤波器,其中所述的功率放大模块用于对初级噪声进行放大处理。所述的次级路径估计模块和自适应滤波器分别对功率放大处理的初级噪声信号进行计算后处理,以获得次级通道的估计值。其中通过所述的音频信号处理模块3计算次级路径通道估计值的过程可以表述为:
通过功率放大模块对初级噪声信号进行功率放大处理,将经过功率放大后的初级噪声信号应用于次级通道估计的模块和自适应滤波器,作为估计次级通道算法和自适应滤波器的输入值;
对系统参数进行初始化,设定其对应的输出误差的目标值;
当次级通道的估算子模块的输出信号与自适应滤波器的输出信号差值达到设定的目标值,则开始更新自适应滤波器的抽头系数,最终得到次级通道的估计值;其中,所述的抗噪声信号计算模块计算得到的抗噪声信号的处理过程为:
将初级噪声信号和次级通道估计值输入自适应算法模块2,作为自适应算法的输入参数;
对自适应算法模块2中的参数进行初始化,设置控制器阶数、数据块长度;
调用自适应算法,得到最佳的抗噪声信号值,输出计算得到针对燃气站内压缩机噪声的抗噪声信号。
如图2所示,本发明所述的压缩机有源噪声控制装置的工作过程为:所述压缩机本体1在启动和运行过程中,产生的压缩机噪声。针对压缩机产生的压缩机噪声信号,噪声信号采集模块2接收噪声信号并进行频谱分析存储为初级噪声信号,再传给音频信号处理模块3.音频信号处理模块3接收初级噪声信号,传给次级噪声信号产生模块5,通过调用次级路径声通道估计值得到针对初级噪声信号的次级路径声通道的估计值并传给抗噪声信号模块。抗噪声新年好模块4加载次级路径通道估计值,利用初级噪声信号,调用自适应算法得到抗噪声信号并传给次级路径噪声信号产生模块5.次级路径噪声信号产生模块5收到抗噪声信号模块的抗噪声,并用全频喇叭播放抗噪声信号用来抵消压缩机噪声。
表1是通过本发明的压缩机有源噪声控制装置进行噪声消除实验的实验结果,由表1可明显得出,使用本发明所述的压缩机有源噪声控制装置的降噪效果非常明显。
表1燃气站内压缩机实测情况
Figure BDA0002834505060000071
综上所述,本发明所述的压缩机有源噪声控制装置,由更好的低频噪声控制特性,降噪效果明显,并且其重量轻、体积小,易于安装实现。
上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元,具体可以由计算机芯片或实体实现,或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机。具体的,计算机例如可以为个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括,但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带,磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质,可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定,计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media),如调制的数据信号和载波。
还需要说明的是,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上这些实施例应理解为仅用于说明本发明而不用于限制本发明的保护范围。在阅读了本发明的记载的内容之后,技术人员可以对本发明作各种改动或修改,这些等效变化和修饰同样落入本发明权利要求所限定的范围。

Claims (8)

1.一种燃气站压缩机有源噪声控制装置,其特征在于,包括:压缩机本体以及安装在压缩机本体上的噪声信号采集模块、音频信号处理模块、抗噪声信号计算模块以及次级路径噪声产生模块,其中所述音频信号处理模块与噪声信号采集模块相连,所述抗噪声信号计算模块、次级通道噪声信号产生模块分别与音频信号处理模块相连,所述次级路径噪声信号产生模块与抗噪声信号计算模块相连;
所述压缩机本体在运行和启动过程中产生压缩机噪声;
所述噪声信号采集模块将采集所述压缩机本体产生的压缩机噪声信号,将压缩机噪声信号存储为初级噪声信号并进行输出;
所述音频信号处理模块用于接收噪声信号采集模块输出的初级噪声信号,并将初级噪声信号输出至次级路径噪声信号产生模块;音频信号处理模块通过调用自适应算法得到针对初级噪声信号的次级路径通道的估计值,并将初级噪声信号和次级路径声通道的估计值进行输出;
所述抗噪声信号模块用于接收音频信号处理模块对应输出的初级噪声信号和次级路径声通道估计值,并将抗噪声信号进行输出;
所述次级路径噪声产生模块用于分别接收音频信号处理模块对应输出的初级噪声信号和抗噪声信号模块输出的抗噪声信号,最终通过全频喇叭播放抗噪声信号。
2.根据权利要求1所述的一种燃气站压缩机有源噪声控制装置,其特征在于,所述音频信号处理模块包括第一微处理器,所述第一微处理器采用自适应算法获得针对初级噪声信号的次级声通道估计值,对初级噪声信号进行信号处理;
所述抗噪声信号计算模块包括第二微处理器,所述第二微处理器采用自适应算法,所述自适应算法用于对初级噪声信号和次级通道估计值进行计算处理,最终获得抗噪声信号。
3.根据权利要求2所述的一种燃气站压缩机有源噪声控制装置,其特征在于,所述音频信号处理模块对次级通道的估计过程为:
通过功率放大的子模块对初级噪声通道进行功率放大,再将功率放大处理后的初级噪声信号输入对应的自适应滤波器和次级通道估计的子模块,作为其次级通道算法的估计和自适应滤波器的输入信号;
对系统参数进行初始化,设定其对应的输出误差的目标值;
当次级通道噪声信号产生模块的输出信号与自适应滤波器的输出信号差值达到设定的目标值,则开始更新自适应滤波器的抽头系数,最终得到次级通道的估计值,其公式表示为如下所示:
e(n)=d(n)-y(n)
w(n+1)=w(n)+2μe(n)x(n)
如公式所示,目标值为次级通道噪声信号产生模块得输出信号与自适应滤波器输出信号的差值为e(n),自适应滤波器抽头系数的更新表示为w(n+1),其中x(n)为噪声信号采集模块采集的信号,μ为系统的步长因子。
4.根据权利要求2所述的一种燃气站压缩机有源噪声控制装置,其特征在于,所述抗噪声信号计算模块计算得到的抗噪声信号的处理过程为:
将初级噪声信号和次级通道估计值输入自适应算法模块,作为自适应算法的输入参数;
对自适应算法模块中的参数进行初始化,设置控制器阶数、数据块长度;
调用自适应算法,得到最佳的抗噪声信号值,输出计算得到针对燃气站内压缩机噪声的抗噪声信号。该抗噪声信号值的计算公式如下所示:
y(n)=wT(n)x(n)
w(n)=[w0(n)w1(n)...wL-1(n)]T
其中,y(n)为输出的抗噪声信号值,wT(n)为权值向量,L为w(n)的滤波器长度。
5.根据权利要求4所述的一种燃气站压缩机有源噪声控制装置,其特征在于,所述自适应算法主要由参数可调的数字滤波器和自适应LMS算法组成,该参数可调的数字滤波器是FIR滤波器,该自适应算法主要属于音频信号处理模块的部分,主要将噪声信号采集模块采集的外界环境噪声信号进行信号处理,并传给抗噪声信号计算模块以及次级路径噪声产生模块产生,最终与压缩机噪声产生幅值相同,相位相反,频率相同的抗噪声信号。值得注意的是,本文采用的自适应算法可以根据压缩机噪声的变化,而动态进行滤波器系数的调整。
6.根据权利要求1-5任一项所述的一种燃气站压缩机有源噪声控制装置,其特征在于,所述噪声信号采集模块包括误差传感器和频谱分析仪,其中所述的误差传感器用于采集所述压缩机本体产生的压缩机噪声信号,所述频谱分析仪用于对压缩机噪声信号进行频谱分析。
7.根据权利要求1-5任一项所述的一种燃气站压缩机有源噪声控制装置,其特征在于,所述次级噪声信号产生模块包括全频喇叭,该全频喇叭用于播放抗噪声信号。
8.根据权利要求1-5任一项所述的一种燃气站压缩机有源噪声控制装置,其特征在于,所述抗噪声信号与所述初级噪声信号的幅度相同、相位相反、频率相同。
CN202011466645.6A 2020-12-14 2020-12-14 一种燃气站压缩机有源噪声控制装置 Pending CN112664430A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011466645.6A CN112664430A (zh) 2020-12-14 2020-12-14 一种燃气站压缩机有源噪声控制装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011466645.6A CN112664430A (zh) 2020-12-14 2020-12-14 一种燃气站压缩机有源噪声控制装置

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN112664430A true CN112664430A (zh) 2021-04-16

Family

ID=75405630

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202011466645.6A Pending CN112664430A (zh) 2020-12-14 2020-12-14 一种燃气站压缩机有源噪声控制装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112664430A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112669805A (zh) * 2020-12-14 2021-04-16 重庆邮电大学 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

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101819766A (zh) * 2010-01-15 2010-09-01 浙江万里学院 一种用于消减噪声的多通道有源噪声控制方法
CN102832908A (zh) * 2012-09-20 2012-12-19 西安科技大学 基于小波变换与变步长lms自适应滤波的信号降噪方法
CN106409278A (zh) * 2016-09-18 2017-02-15 哈尔滨工业大学(威海) 一种无人机有源噪声控制装置

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101819766A (zh) * 2010-01-15 2010-09-01 浙江万里学院 一种用于消减噪声的多通道有源噪声控制方法
CN102832908A (zh) * 2012-09-20 2012-12-19 西安科技大学 基于小波变换与变步长lms自适应滤波的信号降噪方法
CN106409278A (zh) * 2016-09-18 2017-02-15 哈尔滨工业大学(威海) 一种无人机有源噪声控制装置

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112669805A (zh) * 2020-12-14 2021-04-16 重庆邮电大学 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
CN112669805B (zh) * 2020-12-14 2022-07-01 重庆邮电大学 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

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10373600B2 (en) Active noise control system
CN103475980B (zh) 一种自适应声反馈消除方法
US6996241B2 (en) Tuned feedforward LMS filter with feedback control
CN109257675B (zh) 一种防风噪方法、耳机及存储介质
US9922636B2 (en) Mitigation of unstable conditions in an active noise control system
EP3437090A1 (en) Adaptive modeling of secondary path in an active noise control system
CN109714668A (zh) 室内主动降噪器、降噪方法及存储介质
US8208621B1 (en) Systems and methods for acoustic echo cancellation
US11638094B2 (en) Techniques for howling detection
WO2018168335A1 (ja) 能動型騒音低減装置及び能動型騒音低減方法
US9443533B2 (en) Measuring and improving speech intelligibility in an enclosure
JP2003500936A (ja) エコー抑止システムにおけるニアエンド音声信号の改善
US5517571A (en) Active noise attenuating device of the adaptive control type
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
CN105913836B (zh) 一种基于dsp的定点化实时降噪方法
CN112664430A (zh) 一种燃气站压缩机有源噪声控制装置
KR20190047976A (ko) 노이즈 모델링 및 룩업을 통한 잡음 저감 방법
US11303758B2 (en) System and method for generating an improved reference signal for acoustic echo cancellation
CN103929704B (zh) 一种基于变换域的自适应声反馈消除的方法和系统
Kajikawa et al. Comparison of virtual sensing techniques for broadband feedforward active noise control
WO2014192235A1 (ja) 制御装置、制御方法及びプログラム
EP4021011B1 (en) Method and apparatus for recognizing wind noise of earphone, and earphone
US20220210538A1 (en) Method and apparatus for recognizing wind noise of earphone
Riyanto Real-time DSP implementation of active noise control for broadband noise using adaptive LMS filter algorithm
CN112218206A (zh) 基于薄膜扬声器的声音控制方法、装置、设备和介质

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

Application publication date: 20210416

RJ01 Rejection of invention patent application after publication