CN113490098A - 一种anc耳机主动降噪滤波器主动优化算法 - Google Patents

一种anc耳机主动降噪滤波器主动优化算法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及耳机生产技术领域，尤其是指一种ANC耳机主动降噪滤波器主动优化算法，本发明在进行检测时，可根据噪音信号采集模块采集的噪音值，通过处理器和降噪优化系统将降噪耳机内部的降噪滤波器的参数进行相适应的修改，得到合格的参数的降噪滤波器，与传统的方式相比，本发明采用软件读写的方式进行修改参数，无需对耳机内部的声学器件进行更换。

Description

一种ANC耳机主动降噪滤波器主动优化算法
技术领域
本发明涉及耳机生产技术领域，尤其是指一种ANC耳机主动降噪滤波器主动优化算法。
背景技术
一般的降噪生产测试通过使用同种耳机的降噪滤波器参数和调节降噪麦克风增益获得最佳生产测试结果，这是基于对耳机声学参数具备频响一致性的假设，比如假设耳机的被动降噪，Speaker和降噪麦克风的频响走势是一致的，只是存在增益上的差异，通过调节降噪麦克风增益弥补差异获得测试一致性。但是一种耳机由于装配的差异，Speaker和降噪麦克风物料的实际差异，测试治具的佩戴差异等各种差异，都会导致耳机的降噪相关曲线存在巨大差异，汇聚到降噪滤波器目标曲线，也存在巨大差异，这种差异包括频响的差异，也存在相位的差异，还存在频响走势的差异，比如一个凸起的目标曲线局部，goldensample可能比较窄，同种量产耳机可能更窄或更宽，都导致局部增益与相位与goldensample有巨大差异，1dB增益或1°相位的差异，会导致降噪深度变差好几个dB，而这种差异往往不止1dB或1°，往往造成调增益量产的降噪耳机生产一致性差，直通率极低，维修复测极为困难。比如一种golden sample最深降噪做到35dB的耳机，通过调节降噪麦克风进行量产，会有超过50％的机器最大深度在25dB，20％达到35dB，5％超过35dB，25％低于25dB，把量产通过指标降到25dB时有75％通过，但是缺乏一致性，另外25％不通过，需要维修，如果是TWS耳机怎么维修呢？只能拆开更换和调整声学器件，非常不可取。
发明内容
本发明针对现有技术的问题提供一种ANC耳机主动降噪滤波器主动优化算法。
为了解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：
本发明提供的一种ANC耳机主动降噪滤波器主动优化算法，包括以下步骤：
步骤一、将降噪耳机放入至测试平台内部，通过噪音信号采集模块采用降噪耳机内部的噪音值，并将采集的内部的噪音值发送至处理器；
步骤二、处理器将采集的信号经过分析计算之后得到降噪耳机的降噪滤波器的降噪曲线；
步骤三、降噪优化系统将处理器分析计算得到的降噪耳机的降噪滤波器的目标曲线与系统内部预设的合格的降噪滤波器的目标曲线进行分析对比，并得到相关数据；
步骤四：降噪优化系统根据得到的相关数据根据系统预设的算法对降噪耳机的降噪滤波器内部的参数进行优化调整；
步骤五：噪音信号采集模块对优化调整的降噪耳机再次采集降噪耳机内部的噪音值，并通过处理器得到降噪滤波器的二次降噪曲线，降噪优化系统将二次降噪曲线与目标曲线进行对比，若一致，则检测合格，若不一致，再次调整降噪滤波器内部的参数。
作为优选，步骤五中系统预设的算法为LMS算法。
作为优选，步骤三种的目标曲线采用多个合格降噪耳机多个反复的测量其内部的噪音值，并通过处理器通过多次分析、计算之后得到目标曲线。
作为优选，降噪优化系统可通过模拟程序对降噪滤波器的降噪曲线进行模拟，并获得模拟程序下的降噪滤波器的增益值、相位和局部走势，并将获得的增益值、相位套入系统预设的算法反向得到降噪滤波器内部的参数，并通过降噪优化系统修改与合格降噪滤波器不同的参数。
作为优选，将带有相同参数的降噪耳机一对一耳机适配，并对适配之后的耳机进行降噪值进行测试，若降噪曲线相同则测试完毕，反之，则对两只耳机与其他的合格耳机进行重新适配，直至降噪去向相同或者相近，则测试完毕。
作为优选，所述模拟程序为MATLAB模拟。
作为优选，步骤一和步骤五中噪音信号采集模块在采用耳机内部的噪音值需要模拟耳机使用情况，在耳机外部增加有人工耳朵。
作为优选，降噪滤波器带有采集模块与计算单元，采集模块用于采集外接的声音信号，计算单元可对采集的声音信号进行分析并可修改降噪滤波器内部的参数。
本发明的有益效果：
本发明提供的一种ANC耳机主动降噪滤波器主动优化算法，包括以下步骤：步骤一、将降噪耳机放入至测试平台内部，通过噪音信号采集模块采用降噪耳机内部的噪音值，并将采集的内部的噪音值发送至处理器；步骤二、处理器将采集的信号经过分析计算之后得到降噪耳机的降噪滤波器的降噪曲线；步骤三、降噪优化系统将处理器分析计算得到的降噪耳机的降噪滤波器的目标曲线与系统内部预设的合格的降噪滤波器的目标曲线进行分析对比，并得到相关数据；步骤四：降噪优化系统根据得到的相关数据根据系统预设的算法对降噪耳机的降噪滤波器内部的参数进行优化调整；步骤五：噪音信号采集模块对优化调整的降噪耳机再次采集降噪耳机内部的噪音值，并通过处理器得到降噪滤波器的二次降噪曲线，降噪优化系统将二次降噪曲线与目标曲线进行对比，若一致，则检测合格，若不一致，再次调整降噪滤波器内部的参数，本发明在进行检测时，可根据噪音信号采集模块采集的噪音值，通过处理器和降噪优化系统将降噪耳机内部的降噪滤波器的参数进行相适应的修改，得到合格的参数的降噪滤波器，与传统的方式相比，本发明采用软件读写的方式进行修改参数，无需对耳机内部的声学器件进行更换。
附图说明
图1为本发明优化框架图。
具体实施方式
为了便于本领域技术人员的理解，下面结合实施例与附图对本发明作进一步的说明，实施方式提及的内容并非对本发明的限定。以下结合附图对本发明进行详细的描述。
如图1所示，本发明提供的一种ANC耳机主动降噪滤波器主动优化算法，包括以下步骤：步骤一、将降噪耳机放入至测试平台内部，通过噪音信号采集模块采用降噪耳机内部的噪音值，并将采集的内部的噪音值发送至处理器；步骤二、处理器将采集的信号经过分析计算之后得到降噪耳机的降噪滤波器的降噪曲线；步骤三、降噪优化系统将处理器分析计算得到的降噪耳机的降噪滤波器的目标曲线与系统内部预设的合格的降噪滤波器的目标曲线进行分析对比，并得到相关数据；步骤四：降噪优化系统根据得到的相关数据根据系统预设的算法对降噪耳机的降噪滤波器内部的参数进行优化调整；步骤五：噪音信号采集模块对优化调整的降噪耳机再次采集降噪耳机内部的噪音值，并通过处理器得到降噪滤波器的二次降噪曲线，降噪优化系统将二次降噪曲线与目标曲线进行对比，若一致，则检测合格，若不一致，再次调整降噪滤波器内部的参数，本发明在进行检测时，可根据噪音信号采集模块采集的噪音值，通过处理器和降噪优化系统将降噪耳机内部的降噪滤波器的参数进行相适应的修改，得到合格的参数的降噪滤波器，与传统的方式相比，本发明采用软件读写的方式进行修改参数，无需对耳机内部的声学器件进行更换。
本实施例中，步骤五中系统预设的算法为LMS算法，具体地算法为：
y(n)＝wT(n)X(n)；
e(n)＝d(n)-y(n)；
W(n+1)＝W(n)+2ue(n)X(n)
其中W(n)为n时刻降噪滤波器的降噪值，y(n)目前采集到的噪音值，d(n)为目标的噪音值，e(n)目前的降噪存在的差数，u为降噪的降噪值与稳定性降噪值的比，X(n)为多个取值的降噪平均值。
本实施例中，步骤三种的目标曲线采用多个合格降噪耳机多个反复的测量其内部的噪音值，并通过处理器通过多次分析、计算之后得到目标曲线，为确保降噪的耳机测量的准确性，目标曲线采用多次测量与分析得到。
本实施例中，降噪优化系统可通过模拟程序对降噪滤波器的降噪曲线进行模拟，并获得模拟程序下的降噪滤波器的增益值、相位和局部走势，并将获得的增益值、相位套入系统预设的算法反向得到降噪滤波器内部的参数，并通过降噪优化系统修改与合格降噪滤波器不同的参数，所述模拟程序为MATLAB模拟。
本实施例中，将带有相同参数的降噪耳机一对一耳机适配，并对适配之后的耳机进行降噪值进行测试，若降噪曲线相同则测试完毕，反之，则对两只耳机与其他的合格耳机进行重新适配，直至降噪去向相同或者相近，则测试完毕，本发明中，适配的耳机降噪曲线越接近，则在使用时，两只耳朵的使用情况则越一致，佩戴者则更加舒适。
本实施例中，步骤一和步骤五中噪音信号采集模块在采用耳机内部的噪音值需要模拟耳机使用情况，在耳机外部增加有人工耳朵，在测量的过程中，可对使用场景进行模拟，如模拟超市、菜市场等场合的噪音。
本实施例中，降噪滤波器带有采集模块与计算单元，采集模块用于采集外接的声音信号，计算单元可对采集的声音信号进行分析并可修改降噪滤波器内部的参数，当降噪滤波器外界的声音无法到达降噪的效果时，降噪滤波器带有采集模块与计算单元可重新确定参数进行降噪，当关机时，可恢复至之前的降噪参数，计算单元采用算法也为LMS算法。
以上所述，仅是本发明较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，虽然本发明以较佳实施例公开如上，然而并非用以限定本发明，任何熟悉本专业的技术人员，在不脱离本发明技术方案范围内，当利用上述揭示的技术内容作出些许变更或修饰为等同变化的等效实施例，但凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明技术是指对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与修饰，均属于本发明技术方案的范围内。

Claims (8)

1.一种ANC耳机主动降噪滤波器主动优化算法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一、将降噪耳机放入至测试平台内部，通过噪音信号采集模块采用降噪耳机内部的噪音值，并将采集的内部的噪音值发送至处理器；
步骤二、处理器将采集的信号经过分析计算之后得到降噪耳机的降噪滤波器的降噪曲线；
步骤三、降噪优化系统将处理器分析计算得到的降噪耳机的降噪滤波器的目标曲线与系统内部预设的合格的降噪滤波器的目标曲线进行分析对比，并得到相关数据；
步骤四：降噪优化系统根据得到的相关数据根据系统预设的算法对降噪耳机的降噪滤波器内部的参数进行优化调整；
步骤五：噪音信号采集模块对优化调整的降噪耳机再次采集降噪耳机内部的噪音值，并通过处理器得到降噪滤波器的二次降噪曲线，降噪优化系统将二次降噪曲线与目标曲线进行对比，若一致，则检测合格，若不一致，再次调整降噪滤波器内部的参数。
2.根据权利要求1所述的一种ANC耳机主动降噪滤波器主动优化算法，其特征在于：步骤五中系统预设的算法为LMS算法。
3.根据权利要求1所述的一种ANC耳机主动降噪滤波器主动优化算法，其特征在于：步骤三种的目标曲线采用多个合格降噪耳机多个反复的测量其内部的噪音值，并通过处理器通过多次分析、计算之后得到目标曲线。
4.根据权利要求1所述的一种ANC耳机主动降噪滤波器主动优化算法，其特征在于：降噪优化系统可通过模拟程序对降噪滤波器的降噪曲线进行模拟，并获得模拟程序下的降噪滤波器的增益值、相位和局部走势，并将获得的增益值、相位套入系统预设的算法反向得到降噪滤波器内部的参数，并通过降噪优化系统修改与合格降噪滤波器不同的参数。
5.根据权利要求4所述的一种ANC耳机主动降噪滤波器主动优化算法，其特征在于：将带有相同参数的降噪耳机一对一耳机适配，并对适配之后的耳机进行降噪值进行测试，若降噪曲线相同则测试完毕，反之，则对两只耳机与其他的合格耳机进行重新适配，直至降噪去向相同或者相近，则测试完毕。
6.根据权利要求4所述的一种ANC耳机主动降噪滤波器主动优化算法，其特征在于：所述模拟程序为MATLAB模拟。
7.根据权利要求1所述的一种ANC耳机主动降噪滤波器主动优化算法，其特征在于：步骤一和步骤五中噪音信号采集模块在采用耳机内部的噪音值需要模拟耳机使用情况，在耳机外部增加有人工耳朵。
8.根据权利要求1所述的一种ANC耳机主动降噪滤波器主动优化算法，其特征在于：降噪滤波器带有采集模块与计算单元，采集模块用于采集外接的声音信号，计算单元可对采集的声音信号进行分析并可修改降噪滤波器内部的参数。
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PB01 Publication
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