CN112687256A - 降噪系统、方法以及车辆 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及一种降噪系统、方法以及车辆。所述系统包括:传感器,用于采集目标区域的噪音信号;控制器,与所述传感器电连接,用于接收所述噪音信号,并根据所述噪音信号生成反噪声信号,其中,所述反噪声信号与所述噪声信号的振幅相同、相位相反;扬声器,与所述控制器电连接,用于接收所述反噪声信号,并输出所述反噪声信号。采用本系统能够提高降噪效率、降低成本的、且便捷。
Description
技术领域
本申请涉及车辆技术领域,特别是涉及一种降噪系统、方法以及车辆。
背景技术
随着生活水平的提高和生活节奏的加快,人们对生活质量的要求越来越高,尤其需要安静的生活环境。
为了满足人们的需求,对于一般的噪音,通常使用吸声材料,如隔音隔板、隔音栅栏、屏障和消音器。但是对于特殊音调的噪音是非常烦人的,如低频噪声具有穿透性强、传播距离远、传统无源控制难以衰减等特点。采用一般技术处理低频噪音时,所需材料占用体积大、降噪效率低、并且价格昂贵。
发明内容
基于此,有必要针对上述技术问题,提供一种能够提高降噪效率、降低成本的降噪系统、方法以及车辆。
一种降噪系统,所述系统包括:
传感器,用于采集目标区域的噪音信号;
控制器,与所述传感器电连接,用于接收所述噪音信号,并根据所述噪音信号生成反噪声信号,其中,所述反噪声信号与所述噪声信号的振幅相同、相位相反;
扬声器,与所述控制器电连接,用于接收所述反噪声信号,并输出所述反噪声信号。
在其中一个实施例中,所述控制器包括:
信号放大器,与所述传感器电连接,用于将所述噪音信号进行电压放大,得到放大后的噪音信号;
信号处理器,与所述信号放大器电连接,用于将放大后的噪音信号进行相关性计算,得到反噪声信号。
在其中一个实施例中,所述信号处理器包括:
特征提取模块,用于提取所述放大后的噪音信号的特征信息;
计算模块,与所述特征提取模块电连接,用于对所述特征信息进行傅里叶变换,得到放大后的噪音信号的相关矩阵;
反相模块,与所述计算模块电连接,用于对所述相关矩阵进行逆运算,得到噪音信号的逆矩阵;
确定模块,与所述反相模块电连接,用于根据所述逆矩阵,确定反噪声信号。
在其中一个实施例中,所述传感器包括:
加速度传感器,用于采集目标区域的震动噪音信号;
麦克风传感器,用于采集目标区域的空气噪音信号。
在其中一个实施例中,所述扬声器可为多个。
在其中一个实施例中,一个所述扬声器匹配一个所述加速度传感器和一个所述麦克风传感器。
一种车辆,包括如上任一项所述的降噪系统。
一种降噪方法,所述方法包括:
采集目标区域的噪音信号;
根据所述噪音信号生成反噪声信号,其中,所述反噪声信号与所述噪声信号的振幅相同、相位相反。
在其中一个实施例中,所述根据所述噪音信号生成反噪声信号包括:
对所述噪音信号进行电压放大,得到放大后的噪音信号;
将放大后的噪音信号进行相关性计算,得到反噪声信号。
在其中一个实施例中,所述将放大后的噪音信号进行相关性计算,得到反噪声信号包括:
提取所述放大后的噪音信号的特征信息;
对所述特征信息进行傅里叶变换,得到放大后的噪音信号的相关矩阵;
对所述相关矩阵进行逆运算,得到噪音信号的逆矩阵;
根据所述逆矩阵,确定反噪声信号。
上述降噪系统、方法以及车辆,包括:传感器,用于采集目标区域的噪音信号;控制器,与所述传感器电连接,用于接收所述噪音信号,并根据所述噪音信号生成反噪声信号,其中,所述反噪声信号与所述噪声信号的振幅相同、相位相反;扬声器,与所述控制器电连接,用于接收所述反噪声信号,并输出所述反噪声信号。通过上述系统可提高降噪效率、降低成本的、且便捷。
附图说明
图1为一个实施例中一种降噪系统的结构框图;
图2为一个实施例中一种降噪方法的应用环境图;
图3为一个实施例中一种降噪方法的流程示意图;
图4为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本申请进行进一步详细说明。应当理解,此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请,并不用于限定本申请。
参见图1,一种降噪系统,所述系统包括:
传感器1,用于采集目标区域的噪音信号;
控制器2,与所述传感器1电连接,用于接收所述噪音信号,并根据所述噪音信号生成反噪声信号,其中,所述反噪声信号与所述噪声信号的振幅相同、相位相反;
扬声器3,与所述控制器2电连接,用于接收所述反噪声信号,并输出所述反噪声信号。
具体地,目标区域指根据需求设定的固定区域,可为圆形区域、矩形区域等,具体形状与面积不作限定。
本申请中采用主动式的降噪方法,即有源噪声控制(ANC,Active NoiseCancellation)。有源噪声控制的基本思想早在70年前(1933年,德国的Paul Lueg)已经被提出了:产生一种具有与原噪声相同振幅但相位相反的信号(反噪声信号)将显著降低噪声水平。根据波的叠加原理,两个具有相等振幅和相同相位的波有相加效应,以致整体幅度增加了一倍。另一方面,两个振幅相同但相位相反的波具有消减效应,导致整个振幅下降。相位描述了波在不断上升和下降周期中的相对位置。如果两个波相位相同,则他们的上升与下降相对一致,但是,如果两个波的相位相反(即一个上升的同时另一个下降),则他们将会相会抵消。ANC试图通过加入正好相反的声音来消除原有噪声。衰减程度在很大程度上取决于产生反噪声信号振幅和相位的系统的精确性。
在其中一个实施例中,所述控制器2包括:
信号放大器21,与所述传感器1电连接,用于将所述噪音信号进行电压放大,得到放大后的噪音信号;
信号处理器22,与所述信号放大器21电连接,用于将放大后的噪音信号进行相关性计算,得到反噪声信号。
具体地,信号处理器22集成了降噪算法芯片,主要是由Morgan开发的Filtered-XLMS算法,是目前应用在参考话筒和喇叭之间的控制器的最流行算法之一。这种算法的目标在于使纠错话筒处的信号能量降到最低。
在其中一个实施例中,所述信号处理器22包括:
特征提取模块221,用于提取所述放大后的噪音信号的特征信息;
计算模块222,与所述特征提取模块电连接,用于对所述特征信息进行傅里叶变换,得到放大后的噪音信号的相关矩阵;
反相模块223,与所述计算模块电连接,用于对所述相关矩阵进行逆运算,得到噪音信号的逆矩阵;
确定模块224,与所述反相模块电连接,用于根据所述逆矩阵,确定反噪声信号。
具体地,提取噪音信号中的白色噪声和高斯噪声,将白色噪声和高斯噪声均采用矩阵形式进行表示,分别为矩阵X和矩阵Y,将矩阵X和矩阵Y合并为一个新的矩阵T。对矩阵T进行傅里叶变换,得到相关矩阵J。
根据相关矩阵J,求解相关矩阵的逆矩阵J-。
在其中一个实施例中,所述传感器1包括:
加速度传感器11,用于采集目标区域的震动噪音信号;
麦克风传感器12,用于采集目标区域的空气噪音信号。
在其中一个实施例中,所述扬声器3可为多个。
在其中一个实施例中,一个所述扬声器3匹配一个所述加速度传感器11和一个所述麦克风传感器12。
上述降噪系统,包括:传感器,用于采集目标区域的噪音信号;控制器,与所述传感器电连接,用于接收所述噪音信号,并根据所述噪音信号生成反噪声信号,其中,所述反噪声信号与所述噪声信号的振幅相同、相位相反;扬声器,与所述控制器电连接,用于接收所述反噪声信号,并输出所述反噪声信号。通过上述系统可提高降噪效率、降低成本的、且便捷。
一种车辆,包括如上所述的降噪系统。
本申请提供的降噪方法,可以应用于如图2所示的应用环境中。其中,终端102与服务器104通过网络进行通信。终端102采集目标区域的噪音信号并将噪音信号传输至服务器104,服务器104根据所述噪音信号生成反噪声信号,其中,所述反噪声信号与所述噪声信号的振幅相同、相位相反。其中,终端102可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备,服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。
在一个实施例中,如图3所示,提供了一种降噪方法,以该方法应用于图2中的服务器104为例进行说明,包括以下步骤:
步骤S1:采集目标区域的噪音信号;
步骤S2:根据所述噪音信号生成反噪声信号,其中,所述反噪声信号与所述噪声信号的振幅相同、相位相反。
在其中一个实施例中,所述步骤S2包括:
步骤S21:对所述噪音信号进行电压放大,得到放大后的噪音信号;
步骤S22:将放大后的噪音信号进行相关性计算,得到反噪声信号。
在其中一个实施例中,所述步骤S22包括:
步骤S221:提取所述放大后的噪音信号的特征信息;
步骤S222:对所述特征信息进行傅里叶变换,得到放大后的噪音信号的相关矩阵;
步骤S223:对所述相关矩阵进行逆运算,得到噪音信号的逆矩阵;
步骤S224:根据所述逆矩阵,确定反噪声信号。
上述降噪方法,通过采集目标区域的噪音信号,进而根据所述噪音信号生成反噪声信号,其中,所述反噪声信号与所述噪声信号的振幅相同、相位相反。通过上述方法可有效提高降噪效率、降低成本的、且便捷。
应该理解的是,虽然图3的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示,但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明,这些步骤的执行并没有严格的顺序限制,这些步骤可以以其它的顺序执行。而且,图3中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段,这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成,而是可以在不同的时刻执行,这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行,而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
在一个实施例中,提供了一种计算机设备,该计算机设备可以是服务器,其内部结构图可以如图4所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中,该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储噪音相关数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种降噪方法。
本领域技术人员可以理解,图4中示出的结构,仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图,并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定,具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者具有不同的部件布置。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合,为使描述简洁,未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述,然而,只要这些技术特征的组合不存在矛盾,都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式,其描述较为具体和详细,但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是,对于本领域的普通技术人员来说,在不脱离本申请构思的前提下,还可以做出若干变形和改进,这些都属于本申请的保护范围。因此,本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (10)
1.一种降噪系统,其特征在于,所述系统包括:
传感器,用于采集目标区域的噪音信号;
控制器,与所述传感器电连接,用于接收所述噪音信号,并根据所述噪音信号生成反噪声信号,其中,所述反噪声信号与所述噪声信号的振幅相同、相位相反;
扬声器,与所述控制器电连接,用于接收所述反噪声信号,并输出所述反噪声信号。
2.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,所述控制器包括:
信号放大器,与所述传感器电连接,用于将所述噪音信号进行电压放大,得到放大后的噪音信号;
信号处理器,与所述信号放大器电连接,用于将放大后的噪音信号进行相关性计算,得到反噪声信号。
3.根据权利要求2所述的系统,其特征在于,所述信号处理器包括:
特征提取模块,用于提取所述放大后的噪音信号的特征信息;
计算模块,与所述特征提取模块电连接,用于对所述特征信息进行傅里叶变换,得到放大后的噪音信号的相关矩阵;
反相模块,与所述计算模块电连接,用于对所述相关矩阵进行逆运算,得到噪音信号的逆矩阵;
确定模块,与所述反相模块电连接,用于根据所述逆矩阵,确定反噪声信号。
4.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,所述传感器包括:
加速度传感器,用于采集目标区域的震动噪音信号;
麦克风传感器,用于采集目标区域的空气噪音信号。
5.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,所述扬声器可为多个。
6.根据权利要求4或5所述的系统,其特征在于,一个所述扬声器匹配一个所述加速度传感器和一个所述麦克风传感器。
7.一种车辆,其特征在于,包括权利要求1-6任一项所述的降噪系统。
8.一种降噪方法,其特征在于,所述方法包括:
采集目标区域的噪音信号;
根据所述噪音信号生成反噪声信号,其中,所述反噪声信号与所述噪声信号的振幅相同、相位相反。
9.根据权利要求8所述的方法,其特征在于,所述根据所述噪音信号生成反噪声信号包括:
对所述噪音信号进行电压放大,得到放大后的噪音信号;
将放大后的噪音信号进行相关性计算,得到反噪声信号。
10.根据权利要求9所述的方法,其特征在于,所述将放大后的噪音信号进行相关性计算,得到反噪声信号包括:
提取所述放大后的噪音信号的特征信息;
对所述特征信息进行傅里叶变换,得到放大后的噪音信号的相关矩阵;
对所述相关矩阵进行逆运算,得到噪音信号的逆矩阵;
根据所述逆矩阵,确定反噪声信号。
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