CN114125624A - 主动降噪方法、降噪耳机和计算机可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种主动降噪方法、降噪耳机和计算机可读存储介质，所述主动降噪方法包括以下步骤：基于降噪耳机的基础麦克风构建预设麦克风阵列；通过所述预设麦克风阵列采集外界声音信号，当获取到所述外界声音信号后，确定所述降噪耳机的当前工作模式；对所述外界声音信号的方向进行定位，以得到定位结果；根据所述当前工作模式、所述外界声音信号和所述定位结果，调用预设降噪算法以进行降噪。通过实施本发明，可以提高降噪耳机的降噪能力，同时无需额外增添麦克风，节省了耳机空间，同时降低了生产成本。

Description

主动降噪方法、降噪耳机和计算机可读存储介质

技术领域

本发明涉及声电转换技术领域，尤其涉及主动降噪方法、降噪耳机和计算机可读存储介质。

背景技术

随着科技的进步，耳机的使用场景日益多样化。但随着城市噪音污染的日益加剧，在室外使用普通耳机只能够通过物理降噪或者提高音量的方式来掩盖噪音，这样不仅无法有效接收耳机内部的音频信号，对使用者自身的听力还会产生一定的负面作用，因此用户对耳机噪声消除的要求越来越高。

目前对于耳机噪声的消除比较常用的技术为主动降噪技术，但是现有的主动降噪技术大多是基于多麦克风进行实施的多种固定降噪模式的组合，各模式之间需要频繁切换导致其研发成本较高，从而导致降噪耳机的售价较高，目标客户人群不具有普适性。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种主动降噪方法、降噪耳机和计算机可读存储介质，旨在解决如何在保证降噪能力足够强的前提下，提供一种适应性更好的降噪方案的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供一种主动降噪方法，所述主动降噪方法包括以下步骤：

基于降噪耳机的基础麦克风构建预设麦克风阵列；

通过所述预设麦克风阵列采集外界声音信号，当获取到所述外界声音信号后，确定所述降噪耳机的当前工作模式；

对所述外界声音信号的方向进行定位，以得到定位结果；

根据所述当前工作模式、所述外界声音信号和所述定位结果，调用预设降噪算法以进行降噪。

可选地，所述对所述外界声音信号的方向进行定位，以得到定位结果的步骤包括：

基于预设定位算法和所述预设麦克风阵列对所述外界声音信号的方向进行定位，以得到定位结果。

可选地，所述基础麦克风包括第一基础麦克风和第二基础麦克风，所述基于预设定位算法和所述预设麦克风阵列对所述外界声音信号的方向进行定位的步骤包括：

将所述第一基础麦克风接收到的外界声音信号通过蓝牙传递至所述第二基础麦克风，以得到所述基础麦克风接收所述外界声音信号的相位差；

根据所述相位差和预设定位算法对所述外界声音信号的方向进行定位。

可选地，所述确定所述降噪耳机的当前工作模式的步骤包括：

若检测到第一模式信号，则确定所述降噪耳机的当前工作模式为通话模式；

若检测到第二模式信号，则确定所述降噪耳机的当前工作模式为A2DP模式。

可选地，所述调用预设降噪算法的步骤包括：

当所述降噪耳机的当前工作模式是通话模式时，调用通话模式降噪算法；

当所述降噪耳机的当前工作模式是A2DP模式时，调用A2DP模式降噪算法。

可选地，所述调用通话模式降噪算法的步骤包括：

提取所述外界声音信号的统计学特征信息；

根据所述定位结果判断所述外界声音信号的方向是否为人嘴方向；

若所述外界声音信号的方向为人嘴方向，则将所述统计学特征信息输出至预设的外界声音增强系统。

可选地，所述根据所述定位结果判断所述外界声音信号的方向是否为人嘴方向的步骤之后还包括：

若所述外界声音信号的方向不为人嘴方向，则激发预设的上行降噪系统，基于所述统计学特征信息对所述外界声音信号进行噪声过滤。

可选地，所述调用A2DP模式降噪算法的步骤包括：

将所述定位结果输出至预设的前馈降噪系统，以对所述外界声音信号进行噪声过滤。

此外，为实现上述目的，本发明还提供一种降噪耳机，所述降噪耳机包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的主动降噪程序，所述主动降噪程序被所述处理器执行时实现如权上所述的主动降噪方法的步骤。

此外，为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有主动降噪程序，所述主动降噪程序被处理器执行时实现如上所述的主动降噪方法的步骤。

本发明提出一种主动降噪方法、降噪耳机和计算机可读存储介质，在所述主动降噪方法中，通过基于降噪耳机的基础麦克风构建预设麦克风阵列；通过所述预设麦克风阵列采集外界声音信号，当获取到所述外界声音信号后，确定所述降噪耳机的当前工作模式；根据所述当前工作模式和所述外界声音信号，调用预设降噪算法以进行降噪。本发明利用降噪耳机的左右耳机现有的前馈麦克风组成双麦克风阵列，两个麦克风一方面作为具有指向性的接收阵列可为主动降噪提供一定的参考，提高降噪能力；另一方面，两个麦克风是降噪耳机的基础麦克风，不需额外增添麦克风，节省了耳机空间，同时降低了生产成本。当存在噪声时，不同位置的噪声对麦克风阵列的影响不同，麦克风阵列会对噪声方位有一个粗略估计。以预估的噪声方位作为主动降噪算法的参考可针对性的对噪声做消除处理，相对于现有技术而言，提供了一种主动切换自适应降噪模式的方案，从而进一步提高降噪水平。

附图说明

图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的终端结构示意图；

图2为本发明主动降噪方法第一实施例的流程示意图；

图3为本发明主动降噪方法第二实施例的流程示意图；

图4为本发明主动降噪方法第二实施例的声源定位示意图。

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

如图1所示，图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的终端结构示意图。

本发明实施例终端为降噪耳机。

如图1所示，该终端可以包括：处理器1001，例如CPU，网络接口1004，用户接口1003，存储器1005，通信总线1002。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示模块、输入单元，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口、蓝牙接口)。存储器1005可以是高速RAM存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatilememory)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。

可选地，终端还可以包括RF(Radio Frequency，射频)电路，传感器、音频电路、WiFi模块等等。其中，传感器比如光传感器、运动传感器以及其他传感器。具体地，光传感器可包括环境光传感器及接近传感器，其中，环境光传感器可根据环境光线的明暗来调节显示模块的亮度，接近传感器可在终端移动到耳边时，关闭显示模块和/或背光。作为运动传感器的一种，重力加速度传感器可检测各个方向上(一般为三轴)加速度的大小，静止时可检测出重力的大小及方向，可用于识别终端姿态的应用(比如横竖屏切换、相关游戏、磁力计姿态校准)、振动识别相关功能(比如计步器、敲击)等；当然，终端还可配置陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等其他传感器，在此不再赘述。

本领域技术人员可以理解，图1中示出的终端结构并不构成对终端的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

如图1所示，作为一种计算机存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及主动降噪程序。

在图1所示的终端中，网络接口1004主要用于连接后台服务器，与后台服务器进行数据通信；用户接口1003主要用于连接客户端(用户端)，与客户端进行数据通信；而处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的主动降噪程序，并执行以下操作：

基于降噪耳机的基础麦克风构建预设麦克风阵列；

通过所述预设麦克风阵列采集外界声音信号，当获取到所述外界声音信号后，确定所述降噪耳机的当前工作模式；

对所述外界声音信号的方向进行定位，以得到定位结果；

根据所述当前工作模式、所述外界声音信号和所述定位结果，调用预设降噪算法以进行降噪。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的主动降噪程序，还执行以下操作：

基于预设定位算法和所述预设麦克风阵列对所述外界声音信号的方向进行定位，以得到定位结果。

进一步地，所述基础麦克风包括第一基础麦克风和第二基础麦克风，处理器1001可以调用存储器1005中存储的主动降噪程序，还执行以下操作：

将所述第一基础麦克风接收到的外界声音信号通过蓝牙传递至所述第二基础麦克风，以得到所述基础麦克风接收所述外界声音信号的相位差；

根据所述相位差和预设定位算法对所述外界声音信号的方向进行定位。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的主动降噪程序，还执行以下操作：

若检测到第一模式信号，则确定所述降噪耳机的当前工作模式为通话模式；

若检测到第二模式信号，则确定所述降噪耳机的当前工作模式为A2DP模式。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的主动降噪程序，还执行以下操作：

当所述降噪耳机的当前工作模式是通话模式时，调用通话模式降噪算法；

当所述降噪耳机的当前工作模式是A2DP模式时，调用A2DP模式降噪算法。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的主动降噪程序，还执行以下操作：

提取所述外界声音信号的统计学特征信息；

根据所述定位结果判断所述外界声音信号的方向是否为人嘴方向；

若所述外界声音信号的方向为人嘴方向，则将所述统计学特征信息输出至预设的外界声音增强系统。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的主动降噪程序，还执行以下操作：

若所述外界声音信号的方向不为人嘴方向，则激发预设的上行降噪系统，基于所述统计学特征信息对所述外界声音信号进行噪声过滤。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的主动降噪程序，还执行以下操作：

将所述定位结果输出至预设的前馈降噪系统，以对所述外界声音信号进行噪声过滤。

参照图2，本发明第一实施例提供一种主动降噪方法，所述主动降噪方法包括：

步骤S10，基于降噪耳机的基础麦克风构建预设麦克风阵列；

在本实施例中，执行主体为降噪耳机，所述降噪耳机包括左右耳机，所述基础麦克风为前馈拾音麦克风，所述左右耳机分别包含一个前馈拾音麦克风基于两个前馈拾音麦克风构建双麦克风阵列，即所述预设麦克风阵列。该具有指向性的双麦克风接收阵列可为ANC(Active Noise Control，主动降噪)降噪提供一定的参考，进而提高降噪能力。

本实施例适用于包含两个基础麦克风的降噪耳机，如TWS(True WirelessStereo，真无线立体声)耳机。无线耳机包括主从耳机，可独立与智能移动终端(例如智能手机)进行交互，具体的可以通过UART(Universal Asynchronous Receiver/Transmitter，通用异步收发传输器)，I2C(Inter－Integrated Circuit，两线式串行总线)载波等多种通讯方式与智能移动终端进行通信交互。

步骤S20，通过所述预设麦克风阵列采集外界声音信号，当获取到所述外界声音信号后，确定所述降噪耳机的当前工作模式；

此外，所述降噪耳机还包括PCB板(Printed Circuit Board，中文名称为印制电路板)，当降噪耳机处于工作状态时，会通过所述预设麦克风阵列中的前馈拾音麦克风实时采集外界声音信号，并将采集到的所述外界声音信号发送至所述PCB板，所述PCB板会根据所述降噪耳机的当前工作状态信息确定所述降噪耳机的当前工作模式。外界声音信号可包括降噪耳机所在场景的环境噪声以及降噪耳机用户的语音信息。

具体地，步骤S20中确定所述降噪耳机的当前工作模式的步骤包括：

步骤a20，若检测到第一模式信号，则确定所述降噪耳机的当前工作模式为通话模式；

步骤a21，若检测到第二模式信号，则确定所述降噪耳机的当前工作模式为A2DP模式。

所述PCB板作为降噪耳机的大脑可以直接获取象征着耳机工作状态的标识信号，所述标识信号包括第一模式信号和第二模式信号，这两种信号不会存在于同一时刻，若PCB板获取到的标识信号是所述第一模式信号，即代表耳机的当前工作模式为通话模式，若PCB板获取到的状态标识信号是所述第二模式信号，则代表耳机的当前工作模式为A2DP模式，具体地，所述A2DP模式可以是音乐模式、视频模式等。

需要说明的是，A2DP(Advanced Audio Distribution Profile，蓝牙音频传输模型协定)模式是能够采用耳机内的芯片来堆栈数据，达到声音的高清晰度的一种运行模式。

步骤S30，对所述外界声音信号的方向进行定位，以得到定位结果；

在PCB板获取到所述外界声音信号后，需要对外界声音信号进行方向定位，以将得到的定位结果作为降噪处理的依据。

具体地，步骤S30包括：

步骤a30，基于预设定位算法和所述预设麦克风阵列对所述外界声音信号的方向进行定位，以得到定位结果。

需要说明的是，本实施例中，所述预设定位算法可以是波束形成算法，波束形成是通用的信号处理方法，这里是指将一定几何结构排列的麦克风阵列的各麦克风输出信号经过处理(例如加权、时延、求和等)形成空间指向性的方法，波束形成算法的目的主要是抑制主瓣以外的声音干扰。

波束形成的思想是，我们想要去获得声源方向(即声强最强方向)的声音，而抑制其他方向的声音。首先，声源定位一定是一个阵列信号处理的系统，因为只有一个麦克风接收声音我们是不可能得到声音的方向信息的。利用麦克风阵列可以实现声源到达方向估计(direction-of-arrival estimation)，也称为DOA估计。DOA估计的其中一种方法是计算到达不同阵元间的时间差来进行处理的。在进行声源定位的时候其实也进行了波束形成的过程。波束形成就是令该系统对某些方向的声波具有所需相应的过程。通俗的讲就是说，DOA只是找到了声源来的方向，而波束形成就是进一步把这一个方向的声音从麦克风接收到的声音中滤出来，所以，波束形成也可称为一种空间滤波器。

所述定位结果是所述外界声音信号的预测方位，可以是降噪耳机用户的语音信息的预测方位，也可以是降噪耳机所在场景的环境噪声的预测方位。

具体地，步骤S10中所述基础麦克风包括第一基础麦克风和第二基础麦克风，步骤a30包括：

步骤a301，将所述第一基础麦克风接收到的外界声音信号通过蓝牙传递至所述第二基础麦克风，以得到所述基础麦克风接收所述外界声音信号的相位差；

步骤a302，根据所述相位差和预设定位算法对所述外界声音信号的方向进行定位，以得到定位结果。

在一实施方式中，第一基础麦克风是左耳麦克风，第二基础麦克风是右耳麦克风，右耳麦克风中还包括一算法芯片，该算法芯片在接收到来自左耳麦克风发送的外界声音信号时，可以得到双耳麦克风之间接收所述外界声音信号的相位差，并根据所述波束形成算法定位所述外界声音信号的方向。

需要说明的是，上述实施方式中左耳麦克风和右耳麦克风的位置可以互换，即并不限定第一基础麦克风是左耳麦克风，第二基础麦克风是右耳麦克风，在另一实施方式中第一基础麦克风可以是右耳麦克风，第二基础麦克风可以是左耳麦克风，算法芯片可以位于左耳麦克风。

步骤S40，根据所述当前工作模式、所述外界声音信号和所述定位结果，调用预设降噪算法以进行降噪。

可以理解的是，在不同的工作模式下，使用的降噪方式并不完全相同，即所述预设降噪算法的调用需要基于当前工作模式、外界声音信号和所述外界声音信号的定位结果综合考虑后进行，即先基于当前工作模式和定位结果得出所述外界声音信号的类型，再根据所述外界声音信号的类型选择适应的处理方式，例如增强或过滤，当所述预设降噪算法调用完成后，则完成了对降噪耳机的降噪处理，最终可以使得佩戴所述降噪耳机的用户听到的声音中仅包含更少更弱的噪音。

在本实施例中提出了一种主动降噪方法，在所述主动降噪方法中，通过基于降噪耳机的基础麦克风构建预设麦克风阵列；通过所述预设麦克风阵列采集外界声音信号，当获取到所述外界声音信号后，确定所述降噪耳机的当前工作模式；根据所述当前工作模式和所述外界声音信号，调用预设降噪算法以进行降噪。本发明利用降噪耳机的左右耳机现有的前馈麦克风组成双麦克风阵列，两个麦克风一方面作为具有指向性的接收阵列可为主动降噪提供一定的参考，提高降噪能力；另一方面，两个麦克风是降噪耳机的基础麦克风，不需额外增添麦克风，节省了耳机空间，同时降低了生产成本。当存在噪声时，不同位置的噪声对麦克风阵列的影响不同，麦克风阵列会对噪声方位有一个粗略估计。以预估的噪声方位作为主动降噪算法的参考可针对性的对噪声做消除处理，从而进一步提高降噪水平。

进一步的，参照图3，提出本发明主动降噪方法的第二实施例，基于上述图2所示的实施例，步骤S40中，所述调用预设降噪算法的步骤包括：

步骤a41，当所述降噪耳机的当前工作模式是通话模式时，调用通话模式降噪算法。

具体地，步骤a41中调用通话模式降噪算法的步骤包括：

步骤a411，提取所述外界声音信号的统计学特征信息；

本实施例中，所述统计学特征信息可以是GFCC(Gammatone Frequency CepstrumCoefficients,Gammatone频率倒谱系数)特征，也可以是MFCC(Mel-frequency cepstralcoefficients，梅尔频率倒谱系数)特征。

需要说明的是，梅尔频率是基于人耳听觉特性提出来的，它与Hz频率成非线性对应关系，梅尔频率倒谱系数(MFCC)则是利用它们之间的这种关系，计算得到的Hz频谱特征，主要用于语音数据特征提取和降低运算维度。

步骤a412，根据所述定位结果判断所述外界声音信号的方向是否为人嘴方向；

参照图4，图4是本实施例中关于判断所述外界声音信号的方向是否为人嘴方向的示意图，图中分别有代表干扰源的干扰1、干扰2和代表用户声源的人嘴，以及代表麦克风和外界声音信号大致传递方向的不同标识，所述降噪耳机可以根据前述步骤中获得的定位结果得知所述外界声音信号的方向是否为人嘴方向，进而得知所述外界声音信号是来自用户的语音信号还是来自其他声源的干扰信号，并作出相应的应对处理。

步骤a413，若所述外界声音信号的方向为人嘴方向，则将所述统计学特征信息输出至预设的外界声音增强系统；

若定位到的所述外界声音信号为人嘴(用户)方向，说明所述外界声音信号为用户的语音信号，则将所述用户的语音信号的统计学特征输出给语音增强系统(即预设的外界声音增强系统)，使系统能定向接收用户的语音信号，进而提升通话语音质量。

步骤a414，若所述外界声音信号的方向不为人嘴方向，则激发预设的上行降噪系统，基于所述统计学特征信息对所述外界声音信号进行噪声过滤。

若所述外界声音信号的方向不为人嘴方向，则说明其方向为干扰源方向，此时激发上行降噪系统，利用所述外界声音信号的统计学特征，过滤掉非语音指令的噪声。

在本实施例中，提出了本发明主动降噪方法中通话模式下的降噪算法，通过该算法能够实现用户语音信号和干扰源信号的识别，且基于识别结果能够选取对应的应对方式，即增强用户语音和/或过滤干扰源噪音，进而提升用户的通话语音质量，有效地改善了通话模式下的降噪性能。

进一步的，提出本发明主动降噪方法的第三实施例，基于上述图2所示的实施例，步骤S40中，所述调用预设降噪算法的步骤还包括：

步骤a42，当所述降噪耳机的当前工作模式是A2DP模式时，调用A2DP模式降噪算法。

具体地，步骤a42中调用A2DP模式降噪算法的步骤包括：

将所述定位结果输出至预设的前馈降噪系统，以对所述外界声音信号进行噪声过滤。

在A2DP模式下，麦克风阵列结合波束形成算法可以实现多声源定位，基于所述定位结果获取到多个声源的方位信息，并将方位信息输出给前馈降噪系统，能够过滤掉噪声信号，改善降噪性能。

在本实施例中，提出了本发明主动降噪方法中A2DP模式下的降噪算法，通过该算法能够实现多声源定位，且基于多声源定位结果能够获取到多个声源的方位信息，通过将方位信息输出给前馈降噪系统，能够过滤掉噪声信号，有效地改善了A2DP模式下的降噪性能。

此外，本发明实施例还提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有主动降噪程序，所述主动降噪程序被处理器执行时实现如下操作：

基于降噪耳机的基础麦克风构建预设麦克风阵列；

通过所述预设麦克风阵列采集外界声音信号，当获取到所述外界声音信号后，确定所述降噪耳机的当前工作模式；

对所述外界声音信号的方向进行定位，以得到定位结果；

根据所述当前工作模式、所述外界声音信号和所述定位结果，调用预设降噪算法以进行降噪。

进一步地，所述主动降噪程序被处理器执行时还实现如下操作：

基于预设定位算法和所述预设麦克风阵列对所述外界声音信号的方向进行定位，以得到定位结果。

进一步地，所述基础麦克风包括第一基础麦克风和第二基础麦克风，所述主动降噪程序被处理器执行时还实现如下操作：

将所述第一基础麦克风接收到的外界声音信号通过蓝牙传递至所述第二基础麦克风，以得到所述基础麦克风接收所述外界声音信号的相位差；

根据所述相位差和预设定位算法对所述外界声音信号的方向进行定位。

进一步地，所述主动降噪程序被处理器执行时还实现如下操作：

若检测到第一模式信号，则确定所述降噪耳机的当前工作模式为通话模式；

若检测到第二模式信号，则确定所述降噪耳机的当前工作模式为A2DP模式。

进一步地，所述主动降噪程序被处理器执行时还实现如下操作：

当所述降噪耳机的当前工作模式是通话模式时，调用通话模式降噪算法；

当所述降噪耳机的当前工作模式是A2DP模式时，调用A2DP模式降噪算法。

进一步地，所述主动降噪程序被处理器执行时还实现如下操作：

提取所述外界声音信号的统计学特征信息；

根据所述定位结果判断所述外界声音信号的方向是否为人嘴方向；

若所述外界声音信号的方向为人嘴方向，则将所述统计学特征信息输出至预设的外界声音增强系统。

进一步地，所述主动降噪程序被处理器执行时还实现如下操作：

若所述外界声音信号的方向不为人嘴方向，则激发预设的上行降噪系统，基于所述统计学特征信息对所述外界声音信号进行噪声过滤。

进一步地，所述主动降噪程序被处理器执行时还实现如下操作：

将所述定位结果输出至预设的前馈降噪系统，以对所述外界声音信号进行噪声过滤。

本发明计算机可读存储介质的具体实施例与上述主动降噪方法各实施例基本相同，在此不作赘述。

需要说明的是，在本文中，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、物品或者系统不仅包括那些要素，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、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在如上所述的一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种主动降噪方法，其特征在于，所述主动降噪方法包括以下步骤：

基于降噪耳机的基础麦克风构建预设麦克风阵列；

通过所述预设麦克风阵列采集外界声音信号，当获取到所述外界声音信号后，确定所述降噪耳机的当前工作模式；

对所述外界声音信号的方向进行定位，以得到定位结果；

根据所述当前工作模式、所述外界声音信号和所述定位结果，调用预设降噪算法以进行降噪。

2.如权利要求1所述的主动降噪方法，其特征在于，所述对所述外界声音信号的方向进行定位，以得到所述定位结果的步骤包括：

基于预设定位算法和所述预设麦克风阵列对所述外界声音信号的方向进行定位，以得到所述定位结果。

3.如权利要求2所述的主动降噪方法，其特征在于，所述基础麦克风包括第一基础麦克风和第二基础麦克风，所述基于所述预设定位算法和所述预设麦克风阵列对所述外界声音信号的方向进行定位的步骤包括：

将所述第一基础麦克风接收到的外界声音信号通过蓝牙传递至所述第二基础麦克风，以得到所述基础麦克风接收所述外界声音信号的相位差；

根据所述相位差和所述预设定位算法对所述外界声音信号的方向进行定位。

4.如权利要求2所述的主动降噪方法，其特征在于，所述确定所述降噪耳机的当前工作模式的步骤包括：

若检测到第一模式信号，则确定所述降噪耳机的当前工作模式为通话模式；

若检测到第二模式信号，则确定所述降噪耳机的当前工作模式为A2DP模式。

5.如权利要求4所述的主动降噪方法，其特征在于，所述调用所述预设降噪算法的步骤包括：

当所述降噪耳机的当前工作模式是通话模式时，调用通话模式降噪算法；

当所述降噪耳机的当前工作模式是A2DP模式时，调用A2DP模式降噪算法。

6.如权利要求5所述的主动降噪方法，其特征在于，所述调用通话模式降噪算法的步骤包括：

提取所述外界声音信号的统计学特征信息；

根据所述定位结果判断所述外界声音信号的方向是否为人嘴方向；

若所述外界声音信号的方向为人嘴方向，则将所述统计学特征信息输出至预设的外界声音增强系统。

7.如权利要求6所述的主动降噪方法，其特征在于，所述根据所述定位结果判断所述外界声音信号的方向是否为人嘴方向的步骤之后还包括：

若所述外界声音信号的方向不为人嘴方向，则激发预设的上行降噪系统，基于所述统计学特征信息对所述外界声音信号进行噪声过滤。

8.如权利要求5所述的主动降噪方法，其特征在于，所述调用A2DP模式降噪算法的步骤包括：

将所述定位结果输出至预设的前馈降噪系统，以对所述外界声音信号进行噪声过滤。

9.一种降噪耳机，其特征在于，所述降噪耳机包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的主动降噪程序，所述主动降噪程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的主动降噪方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有主动降噪程序，所述主动降噪程序被处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的主动降噪方法的步骤。

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