CN114360482A

CN114360482A - 一种降噪方法、装置、设备及介质

Info

Publication number: CN114360482A
Application number: CN202210055428.0A
Authority: CN
Inventors: 不公告发明人
Original assignee: Zhongke Wanying Beijing Technology Co ltd
Current assignee: Zhongke Wanying Beijing Technology Co ltd
Priority date: 2022-01-18
Filing date: 2022-01-18
Publication date: 2022-04-15

Abstract

本文提供了一种降噪方法、装置、设备及介质，所述方法包括：获取若干收集点的噪声信号，确定若干收集点噪声信号的初级相消波形；根据任意两个收集点的噪声信号进行差分运算，得到若干指向性信号；获取用户位置，根据用户位置筛选指向性信号，将筛选出的指向性信号与初级相消波形相加，得到指向性相消波形；根据指向性相消波形生成并输出降噪声波，以降低噪声，相比于现有技术，本文的降噪方法实现了根据不同的用户位置输出不同的波形，以增强降噪效果。

Description

一种降噪方法、装置、设备及介质

技术领域

本发明涉及降噪技术领域，尤其是一种降噪方法、装置、设备及介质。

背景技术

主动降噪控制(ANC)技术被认为是一项非常现代的发明，因为公众只是在最近才随着ANC耳机的普及而广泛了解它，然而ANC技术已经以各种形式存在了80多年。如今，随着ANC技术在耳机上的普及，各大厂商开始探索不同的应用场景，例如家庭室内、车内等。

已有的车内降噪方法中，并未考虑到车内用户位置，导致车内降噪效果不佳。

发明内容

针对现有技术的上述问题，本文的目的在于，提供一种降噪方法、装置、设备及介质，以解决现有技术中并未考虑到车内用户位置，导致车内降噪效果不佳的问题。

为了解决上述技术问题，本文的具体技术方案如下：

一方面，本文提供一种降噪方法，包括：

获取若干收集点的噪声信号，确定若干所述收集点噪声信号的初级相消波形；

根据任意两个收集点的噪声信号进行差分运算，得到若干指向性信号；

获取用户位置，根据所述用户位置筛选所述指向性信号，将筛选出的指向性信号与所述初级相消波形相加，得到指向性相消波形；

根据所述指向性相消波形生成并输出降噪声波，以降低噪声。

作为本文的一个实施例，所述根据所述指向性相消波形生成并输出降噪声波，以降低噪声，进一步包括：

根据所述指向性相消波形和加权空间距离因子确定每一用户位置的优化相消波形；

根据所有用户位置的所述优化相消波形得到幅频响应集；

对所述幅频响应集进行聚类分析，构建空间响应均衡器模型；

根据所述空间响应均衡器模型将所述单一用户位置的指向性相消波形按扬声器的空间位置分解，得到终极相消波形；

根据所述终极相消波形生成并输出降噪声波，以降低噪声。

作为本文的一个实施例，所述根据所述指向性相消波形和加权空间距离因子确定每一用户位置的优化相消波形，进一步包括：

将所述指向性相消波形分解至两个对称的扬声器；

确定每一所述扬声器与所述用户位置的空间距离；

确定发送分解后的所述指向性相消波形的扬声器与用户位置的夹角；

根据分解后的所述指向性相消波形、所述空间距离、所述夹角以及空气对声音的吸收系数，确定每一用户位置的优化相消波形。

作为本文的一个实施例，所述对所述幅频响应集进行聚类分析，构建空间响应均衡器模型，进一步包括：

将所述幅频响应集进行平滑和压缩处理；

求解所述幅频响应对应目标函数的导数，根据所述导数将幅频响应集分为若干类；

根据幅频响应簇中心和每一类中的幅频响应的欧氏距离，确定目标函数；

对所述目标函数迭代求导，直至所述目标函数导数趋于零，以确定自相关函数；

根据所述自相关函数和均衡器原始模型，确定空间均衡器系数；

根据所述空间均衡系数构建所述空间响应均衡器模型。

作为本文的一个实施例，所述获取若干收集点的噪声信号，确定若干所述收集点噪声信号的初级相消波形，进一步包括：

所述噪声信号包括宽带噪声信号和窄带噪声信号；

将每一收集点的宽带噪声信号和窄带噪声信号分别导入至所述自适应滤波器；

将每一收集点的经过所述自适应滤波器滤波的宽带噪声信号和窄带噪声信号相加，确定该收集点的初级相消波形；

对所有的收集点进行上述步骤，得到若干收集点的初级相消波形。

作为本文的一个实施例，所述自适应滤波器的建立方法为：

获取每一收集点的误差噪声信号。

将所述初级相消波形作为先验经验。

根据所述先验经验确定滤波器误差信号。

根据所述滤波器误差信号和所述误差噪声信号，确定最终误差信号。

对所述最终误差信号进行平方运算，得到目标函数。

判断所述目标函数的导数是否小于门限值，若小于，则建立所述自适应滤波器。

作为本文的一个实施例，所述获取用户位置，进一步包括：

采集用户的图像，并将所述用户的图像输入至检测模型；

通过所述检测模型确定所述用户的图像在成像平面的位置坐标；

根据所述位置坐标以及预先设定的位置坐标与用户位置的对应关系，确定所述用户的位置。

另一方面，本文还提供一种降噪装置，包括：

采样单元，用于获取若干收集点的噪声信号，确定若干所述收集点噪声信号的初级相消波形；

运算单元，用于根据任意两个收集点的噪声信号进行差分运算，得到若干指向性信号；

筛选单元，用于获取用户位置，根据所述用户位置筛选所述指向性信号，将筛选出的指向性信号与所述初级相消波形相加，得到指向性相消波形；

发送单元，用于根据所述指向性相消波形生成并输出降噪声波，以降低噪声。

另一方面，本文还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现任意一项所述的降噪方法。

另一方面，本文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存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现任意一项所述的降噪方法。

采用上述技术方案，实现了根据若干收集点的噪声信号生成若干初级相消波形，并且可以获取用户位置，根据用户位置筛选若干相消波形中，对应用户位置的初级相消波形得到指向性信号，然后根据指向性信号和初级相消波形，得到指向性相消波形，最后可以根据指向性相消波形输出降噪声波，以既降低噪声，相比于现有技术，本文的降噪方法考虑到了用户的位置，根据不同的用户位置输出不同的波形，以增强降噪效果。

为让本文的上述和其他目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附图式，作详细说明如下。

附图说明

为了更清楚地说明本文实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本文的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1示出了本文实施例一种降噪方法的整体系统图；

图2示出了本文实施例一种收集点的示意图；

图3示出了本文实施例一种降噪方法的步骤示意图；

图4示出了本文实施例一种降噪方法的确定初级相消波形示意图；

图5示出了本文实施例一种降噪方法的自适应滤波器构建流程图；

图6示出了本文实施例一种降噪方法的用户位置确定示意图；

图7示出了本文实施例一种降噪方法的生成降噪声波的示意图；

图8示出了本文实施例一种降噪方法的用户位置处指向性相消波形确定示意图；

图9示出了本文实施例一种降噪装置；

图10示出了本文实施例一种降噪方法流程图；

图11示出了本文实施例一种计算机设备示意图。

附图符号说明：

101、空气传声器；

102、振动传声器；

103、第一参考传声器；

104、第二参考传声器；

105、DSP；

106、扬声器；

107、摄像头；

901、采样单元；

902、运算单元；

903、筛选单元；

904、发送单元；

1102、计算机设备；

1104、处理器；

1106、存储器；

1108、驱动机构；

1110、输入/输出模块；

1112、输入设备；

1114、输出设备；

1116、呈现设备；

1118、图形用户接口；

1120、网络接口；

1122、通信链路；

1124、通信总线。

具体实施方式

下面将结合本文实施例中的附图，对本文实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本文一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本文中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本文保护的范围。

需要说明的是，本文的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本文的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、装置、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

如图1所示，本文提供一种降噪方法的整体系统图，本文可以适用于汽车、电动车等交通工具内，也可以根据需要设置于机舱或者船舱内，本文对此不做限定，该整体系统图包括1-7七个收集点，其中收集点1-6为噪声收集点，收集点7为图像收集点，收集点6和收集点3沿着汽车的中轴线分布，收集点5和收集点1与中轴线垂直分布，且对称，收集点4和收集点2与中轴线垂直分布，且对称，收集点1-6形成了六边形且将车内座位包围。

如图2所示，本文提供一种收集点的示意图，本文一种降噪方法的整体系统图，包括若干收集点和摄像头107，其中每个收集点都包括空气传声器101、振动传声器102、第一参考传声器103、第二参考传声器104、DSP105(Digital Signal Process，数字信号处理器)、扬声器106。

摄像头107和若干安装点电连接，若干安装点在车内对称分布。

其中，其中空气传声器101采集宽带噪声信号，振动传声器102负责采集窄带噪声信号，其中振动传声器102是非声学参考传声器，通过振动加速度转换为声信号进行传播。

第一参考传声器103对应空气传声器101，第二参考传声器104对应振动传声器102，第一参考传声器103和第二参考传声器104负责采集误差信号以用于后续的自适应滤波器的生成。

DSP105，用于进行后续的信号处理以及相消波形的产生。

扬声器106，用于根据相消波形发出降噪声波，以实现降噪效果。

摄像头107，用于采集用户的图像，供后续模型计算到用户所在的位置区域。

在本文实施例中，如图1所示收集点1-6组成了六边形，将车内所有的用户位置覆盖，在六边形之间为摄像头107，摄像头为广角微型摄像机，可以全方位的扫描用户的人脸位置，并将用户的位置发送至DSP105。

需要说明的是，在本文实施例中DSP105可以是每个采集点配置单独的DSP105，并进行单独的相消波形的运算，还可以是每一个采集点的DSP进行分布的运算，以增强并行运算处理速度，减少车内降噪声波的延迟，令用户可以体检到更加优化的降噪效果。

为了解决上述问题，本文实施例提供了一种降噪方法，能够将乘客的位置引入到降噪方法中，图3是本文实施例提供的一种降噪方法的步骤示意图，本说明书提供了如实施例或流程图所述的方法操作步骤，但基于常规或者无创造性的劳动可以包括更多或者更少的操作步骤。实施例中列举的步骤顺序仅仅为众多步骤执行顺序中的一种方式，不代表唯一的执行顺序。在实际中的系统或装置产品执行时，可以按照实施例或者附图所示的方法顺序执行或者并行执行。具体的如图3所示，所述方法可以包括：

步骤301、获取若干收集点的噪声信号，确定若干所述收集点噪声信号的初级相消波形。

步骤302、根据任意两个收集点的噪声信号进行差分运算，得到若干指向性信号。

步骤303、获取用户位置，根据所述用户位置筛选所述指向性信号，将筛选出的指向性信号与所述初级相消波形相加，得到指向性相消波形。

步骤304、根据所述指向性相消波形生成并输出降噪波形，以降低噪声。

如图4所示一种降噪方法的确定初级相消波形示意图，作为本文的一个实施例，步骤301所述获取若干收集点的噪声信号，确定若干所述收集点噪声信号的初级相消波形，进一步包括：

步骤401、所述噪声信号包括宽带噪声信号和窄带噪声信号。

步骤402、将每一收集点的宽带噪声信号和窄带噪声信号分别导入至所述自适应滤波器。

步骤403、将每一收集点的经过所述自适应滤波器滤波的宽带噪声信号和窄带噪声信号相加，确定该收集点的初级相消波形。

步骤404、对所有的收集点进行上述步骤，得到若干收集点的初级相消波形。

在本步骤中，宽带噪声信号和窄带噪声信号可以以4MHz作为分界线。

宽带噪声信号和窄带噪声信号全部为模拟电信号，因此需要通过抽样、量化以及编码等，将模拟电信号转换为数字信号，为了方便说明，本文后续就以噪声信号代替数字信号。

在每一收集点，以x₁(n)表示宽带噪声信号，以x₂(n)表示窄带噪声信号，分别将宽带噪声信号和窄带噪声信号导入至对应的自适应滤波器中，可以得到卷积后的波形，例如宽带噪声信号的自适应滤波器为w₁(n)，窄带噪声信号的自适应滤波器为w₂(n)，将宽带噪声信号和窄带噪声信号分别导入自适应滤波器，即可得到各自的输出y₁(n)＝x₁(n)*w₁(n)，y₂(n)＝x₂(n)*w₂(n)，其中y₁(n)为宽带噪声信号进行滤波后的波形，y₂(n)为窄带噪声信号进行滤波后的波形。

在本文实施例中，为了方便说明“*”表示卷积运算，“·”表示乘积运算。

将宽带噪声信号进行滤波后的波形和窄带噪声信号进行滤波后的波形进行求和，即可得到该收集点的初级相消波形，即Y(n)＝y₁(n)+y₂(n)。

通过上述方法，对所有的收集点进行初级相消波形的计算，即可得到在当前时间区间内，对应噪声信号的波形，该初级相消波形与噪声信号的相位一致，峰值相反，即与时间轴呈对称关系。

如图5所示一种降噪方法的自适应滤波器构建流程图，作为本文的一个实施例，步骤402中自适应滤波器的建立方法包括：

获取每一收集点的误差噪声信号。

将所述初级相消波形作为先验经验。

根据所述先验经验确定滤波器误差信号。

对所述最终误差信号进行平方运算，得到目标函数。

在本步骤中，由于每一个采集点具有两个收集噪声信号的点，所以对称的设有两个采集误差噪声信号的点，在本文中需要对两路信号分别进行处理，假设k＝2表示的是两路信号，k表示的是当前处理的信号编号，假设k＝1为宽带噪声信号编号，k＝2为窄带噪声信号编号。

每一次产生的初级相消波形Y(n)都作为先验知识输入次级通路模型h_k(n)，在本文中，次级通路模型h_k(n)可以采用带通或者低通滤波器，然后在次级通路模型中卷积得到滤波器误差信号s_k(n)，其中角标k按照上述的编号规则划分，n可以表示不同收集点的编号。

滤波器误差信号s_k(n)和采集到的误差噪声信号d_k(n)求和可以得到最终误差信号e_k(n)。如e_k(n)＝s_k(n)+d_k(n)。

构造最终误差信号的平方作为目标函数

其中E表示的是最终误差信号的期望值，求目标函数的导数值，令目标函数沿着导数值下降最快的方向去调整自己的滤波器参数μ，其过程可以表述为下方的公式：

其中v_k(n)＝x_k(n)*h_k(n)，W_k′(n)为上一次使用的自适应滤波器。

每一次使用公式(1)运算后需要计算使用上述步骤计算目标函数，当取到使得目标函数J(n)最趋近于0时，可以认为得到最优的自适应滤波器。

在本实施例中，通过设置门限值来确定是否达到了趋近于0，优选地，该门限值设置为0.01。

通过本步骤中得到的最优的自适应滤波器，可以作为步骤402中的自适应滤波器。

在本步骤中，通过目标函数作为自适应滤波器的构造方法属于后馈方法，通过这种后反馈方法可以进一步削弱单独采用前反馈方法构造得到的自适应滤波器容易产生的声反馈现象，例如啸叫现象。

作为本文的一个实施例，步骤302根据任意两个收集点的噪声信号进行差分运算，得到若干指向性信号，进一步包括：

将所述的采样点进行排列组合，对每一组合的两个采样点的噪声信号进行差分，确定若干指向性信号。

例如在空间中有六个采样点，那么根据排列组合，可以得到15种指向性信号，每一个指向性信号，都可以反映两个采样点连线上垂直平分线上的噪声特性，由于六个采样点将车内的所有用户位置包围，所以，可以认为该步骤可以实现覆盖车内任意方向。

作为本文的一个实施例，步骤303获取用户位置，根据所述用户位置筛选所述指向性信号，将筛选出的指向性信号与所述初级相消波形相加，得到指向性相消波形，进一步包括：

如图6所示一种降噪方法的用户位置确定示意图，步骤601、获取用户位置包括：

采集用户的图像，并将所述用户的图像输入至检测模型。

通过所述检测模型确定所述用户的图像在成像平面的位置坐标。

在本步骤中，可以通过摄像头采集用户的图像，在摄像头采集图像之前，需要先进行摄像头参数的标定，

通过特定大小的物体距离摄像头指定位置处反复移动，根据相似三角形的原理，如图6中ΔS1与ΔS1’即为相似三角形，计算出摄像头成像平面内所有位置的坐标和三维空间的对应关系，可以计算得到摄像头的内部参数，其中内部参数包括f_x，f_y，x₀，y₀。

需要说明的是，特定大小的物体可以是尺寸已经标准的物体，即摄像头测试人员可以根据已知大小的物体去标注摄像头内部参数，包括摄像头在成像平面x轴方向上以及y轴方向上的焦距，以及摄像头中心位置对应的像素。

通过摄像头的内部参数，可以获取到摄像头成像平面的位置坐标与用户位置的对应关系，该对应关系可以确定用户的位置。

在确定完成对应关系后，可以采集用户的图像，将用户的图像输入至预训练完成的检测模型中，该训练模型可以采用YOLO、DETR等，训练模型确定用户人头位置，然后根据用户位置在摄像头成像平面内的位置坐标，绘制检测框，通过求解与人头相切的检测框大小，代入如下公式，可以求解出用户在空间位置上的三维坐标，该三维坐标以摄像机所在位置为原点。

其中，f_x，f_y，x₀，y₀为所述的摄像头内部参数，x_pix、y_pix为检测框在摄像机成像上的像素位置坐标，x_W、y_W、z_W即为所求的用户在三维空间上的位置坐标。

根据用户在三维空间上的位置坐标可以求出用户的位置。

如图7所述一种降噪方法的生成降噪声波的示意图，作为本文的一个实施例，步骤304所述根据所述指向性相消波形生成并输出降噪声波，以降低噪声，进一步包括：

步骤701、根据所述指向性相消波形和加权空间距离因子确定每一用户位置的优化相消波形。

步骤702、根据所有用户位置的所述优化相消波形得到幅频响应集。

步骤703、对所述幅频响应集进行聚类分析，构建空间响应均衡器模型。

步骤704、根据所述空间响应均衡器模型将所述单一用户位置的指向性相消波形按扬声器的空间位置分解，得到终极相消波形。

步骤705、根据所述终极相消波形生成并输出降噪声波，以降低噪声。

在本步骤中，指向性相消波形并不能直接由扬声器播放，因为这只是理论空间上能够对用户所在的指定区域进一步降噪的相消波形，理论上的相消波形还需要根据空间相位分解到不同位置上才可以发送降噪声波，以实现降低噪声，且在将指向性相消波形进行分解时，根据声音信号在空气中的传播特性，需要对指向性相消波形乘以空间距离因子e^2aL的加权，其中a为空气对声音的吸收系数，根据研究可以确定该参数值为2×10^-11，通过空间距离因子，可以得到具有物理意义的优化相消波形。

为了让声波更加平顺，产生啸叫现象，需要对声波的相消波形的幅频响应集进行聚类分析，将优化相消波形按照频率分为若干类型，例如低频、中频或者高频，在本文中频率的分类可以根据需要或者人工经验进行调整，本文对此不做限定，将每一种频率类型的优化相消波形构建对应的空间响应均衡器模型。

通过上述的空间响应均衡器模型可以将每种频率的优化相消波形分配至不同收集点上的扬声器，以实现均衡性的发生，避免啸叫现象，削弱声反馈现象，同时还能做到整体空间降噪效果的较优均衡处理，也不会损失对乘客所在区域局部深度降噪的效果，能够更加符合人耳的听觉要求。

将可以指向性相消波形导入至可以优化声波的空间响应均衡器中，可以按照符合人耳的听觉要求的方式将对应用户位置的指向性相消波形分解，得到若干终极相消波形。

不同位置的扬声器根据若干终极相消波形可以发出若干降噪声波，以实现降低噪声。

作为本文的一个实施例，步骤701所述根据所述指向性相消波形和加权空间距离因子确定每一用户位置的优化相消波形，进一步包括：

将所述指向性相消波形分解至两个对称的扬声器。

确定每一所述扬声器与所述用户位置的空间距离。

确定发送分解后的所述指向性相消波形的扬声器与用户位置的夹角。

在本步骤中，为了令指向性相消波形可以符合人耳听觉，可以将指向性相消波形分解至车体两侧对称的扬声器。

首先，确定扬声器与用户的位置，根据扬声器不同的安装情况，例如扬声器的位置为x₁，y₁，z₁，用户位置为X₁，Y₁，Z₁，通过公式

可以计算出每一个扬声器与用户位置的距离。

如图8一种降噪方法的用户位置处指向性相消波形确定示意图所示，指向性相消波形dY₁(n)可以分到(X₁，Y₁，Z₁)和(X₂，Y₂，Z₂)两个位置的相位上，通过计算夹角θ，根据

可以得到θ具体值，将θ作为相位信息加入dY₁(n)可以得到：在(X₁，Y₁，Z₁)处的相消波形dY₁₁(n)＝dY₁(n)×e^jθ，在(X₂，Y₂，Z₂)处的相消波形的dY₁₂(n)＝dY₁(n)×e^j(π-θ)。

作为本文的一个实施例，步骤702中使用的空间响应均衡器模型的构建方法，包括：

将所述幅频响应集进行平滑和压缩处理。

求解所述幅频响应对应目标函数的导数，根据所述导数将幅频响应集分为若干类。

根据幅频响应簇中心和每一类中的幅频响应的欧氏距离，确定目标函数。

对所述目标函数迭代求导，直至所述目标函数导数趋于零，以确定自相关函数。

根据所述自相关函数和均衡器原始模型，确定空间均衡器系数。

根据所述空间均衡系数构建所述空间响应均衡器模型。

在步骤中，平滑和压缩处理是为了令后续计算量降低，且令函数更加的收敛，避免Z型收敛问题。

将幅频响应集分为若干类，可以按照上述步骤分为低频、中频和高频三类。

在另一种分类方式中，可以优先设定分类数目，利用幅频响应对应目标函数的导数趋近于零的点，将幅频响应集分为若干类。

进一步的，计算聚类幅频响应簇中心和当前属于该类的幅频响应的差，得到其欧式距离，从而构建目标函数，通过对目标函数求导，不断迭代计算，让当前的目标函数导数趋近于0，优选地，当目标函数值小于0.01时即可认为是趋近于0的点。

若均衡器原型用h_p表示，自相关函数用R_p表示，则可以通过求解如下公式中的p(i)得到空间均衡器系数：

空间响应均衡器模型可以表示为：

其中G(z)表示所述空间响应均衡器模型，P表示阶数，p(i)表示所述空间均衡器系数，z表示所述均衡器原始模型的系统函数频域变量。

作为本文的一个实施例，步骤对所述目标函数迭代求导，直至所述目标函数导数趋于零，以确定自相关函数，还包括：

对所述目标函数迭代求导，直至所述目标函数导数趋于零，得到聚类后的幅频响应。

根据趋于零的目标函数聚类后的幅频响应确定自相关函数。

具体公式为

其中R_p(k)为自相关函数，h(n)为幅频响应，k代表第几个收集点，N表征幅频响应总点数。

本文实施例还提供如图9所示的一种降噪装置，包括：

采样单元901，用于获取若干收集点的噪声信号，确定若干所述收集点噪声信号的初级相消波形。

运算单元902，用于根据任意两个收集点的噪声信号进行差分运算，得到若干指向性信号。

筛选单元903，用于获取用户位置，根据所述用户位置筛选所述指向性信号，将筛选出的指向性信号与所述初级相消波形相加，得到指向性相消波形。

发送单元904，用于根据所述指向性相消波形生成并输出降噪声波，以降低噪声。

通过上述装置，实现了根据若干收集点的噪声信号生成若干初级相消波形，并且可以获取用户位置，根据用户位置筛选若干相消波形中，对应用户位置的初级相消波形得到指向性信号，然后根据指向性信号和初级相消波形，得到指向性相消波形，最后可以根据指向性相消波形输出降噪声波，以既降低噪声，相比于现有技术，本文的降噪方法考虑到了用户的位置，根据不同的用户位置输出不同的波形，以增强降噪效果。

本文实施例还提供如图10所示一种降噪方法流程图，包括：

步骤1001、获取不同收集点收集的宽带噪声信号和窄带噪声信号。

步骤1002、根据宽带宽带噪声信号和窄带噪声信号，获取不同收集点的初级相消波形，本步骤可以参照图4所示部分。

步骤1003、获取用户位置，本步骤可以参考图6所示部分。

步骤1004、根据用户位置筛选初级相消波形，得到对应用户位置的指向性相消波形，本步骤可以参考图8所示部分。

步骤1005、将指向性相消波形导入空间响应均衡器，得到若干降噪声波，以降低噪声，本步骤可以参考图7所示部分。

如图11所示，为本文实施例提供的一种计算机设备，所述计算机设备1102可以包括一个或多个处理器1104，诸如一个或多个中央处理单元(CPU)，每个处理单元可以实现一个或多个硬件线程。计算机设备1102还可以包括任何存储器1106，其用于存储诸如代码、设置、数据等之类的任何种类的信息。非限制性的，比如，存储器1106可以包括以下任一项或多种组合：任何类型的RAM，任何类型的ROM，闪存设备，硬盘，光盘等。更一般地，任何存储器都可以使用任何技术来存储信息。进一步地，任何存储器可以提供信息的易失性或非易失性保留。进一步地，任何存储器可以表示计算机设备1102的固定或可移除部件。在一种情况下，当处理器1104执行被存储在任何存储器或存储器的组合中的相关联的指令时，计算机设备1102可以执行相关联指令的任一操作。计算机设备1102还包括用于与任何存储器交互的一个或多个驱动机构1108，诸如硬盘驱动机构、光盘驱动机构等。

计算机设备1102还可以包括输入/输出模块1110(I/O)，其用于接收各种输入(经由输入设备1112)和用于提供各种输出(经由输出设备1114))。一个具体输出机构可以包括呈现设备1116和相关联的图形用户接口(GUI)1118。在其他实施例中，还可以不包括输入/输出模块1110(I/O)、输入设备1112以及输出设备1114，仅作为网络中的一台计算机设备。计算机设备1102还可以包括一个或多个网络接口1120，其用于经由一个或多个通信链路1122与其他设备交换数据。一个或多个通信总线1124将上文所描述的部件耦合在一起。

通信链路1122可以以任何方式实现，例如，通过局域网、广域网(例如，因特网)、点对点连接等、或其任何组合。通信链路1122可以包括由任何协议或协议组合支配的硬连线链路、无线链路、路由器、网关功能、名称服务器等的任何组合。

对应于图2-图10中的方法，本文实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行上述方法的步骤。

本文实施例还提供一种计算机可读指令，其中当处理器执行所述指令时，其中的程序使得处理器执行如图2至图10所示的方法。

应理解，在本文的各种实施例中，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本文实施例的实施过程构成任何限定。

还应理解，在本文实施例中，术语“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系。例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本文的范围。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本文所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口、装置或单元的间接耦合或通信连接，也可以是电的，机械的或其它的形式连接。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本文实施例方案的目的。

另外，在本文各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以是两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本文的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分，或者该技术方案的全部或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一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本文各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

本文中应用了具体实施例对本文的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本文的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本文的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本文的限制。

Claims

1.一种降噪方法，其特征在于，包括：

获取若干收集点的噪声信号，确定若干所述收集点的噪声信号的初级相消波形；

2.根据权利要求1所述的降噪方法，其特征在于，所述根据所述指向性相消波形生成并输出降噪声波，以降低噪声，进一步包括：

根据所有用户位置的所述优化相消波形得到幅频响应集；

根据所述空间响应均衡器模型将单一用户位置的指向性相消波形按扬声器的空间位置分解，得到终极相消波形；

根据所述终极相消波形生成并输出降噪声波，以降低噪声。

3.根据权利要求2所述的降噪方法，其特征在于，所述根据所述指向性相消波形和加权空间距离因子确定每一用户位置的优化相消波形，进一步包括：

将所述指向性相消波形分解至两个对称的扬声器；

确定每一所述扬声器与所述用户位置的空间距离；

4.根据权利要求2所述的降噪方法，其特征在于，所述对所述幅频响应集进行聚类分析，构建空间响应均衡器模型，进一步包括：

将所述幅频响应集进行平滑和压缩处理；

求解所述幅频响应集对应目标函数的导数，根据所述导数将幅频响应集分为若干类；

对所述目标函数迭代求导，直至所述目标函数的导数趋于零，以确定自相关函数；

根据所述空间均衡器系数构建所述空间响应均衡器模型。

5.根据权利要求1所述的降噪方法，其特征在于，所述获取若干收集点的噪声信号，确定若干所述收集点噪声信号的初级相消波形，进一步包括：

所述噪声信号包括宽带噪声信号和窄带噪声信号；

将每一所述收集点的宽带噪声信号和窄带噪声信号分别导入至自适应滤波器；

将每一所述收集点的经过所述自适应滤波器滤波的宽带噪声信号和窄带噪声信号相加，确定该收集点的初级相消波形；

对若干所述收集点进行以上步骤，得到若干所述收集点的初级相消波形。

6.根据权利要求5所述的降噪方法，其特征在于，所述自适应滤波器的建立方法为：

获取每一所述收集点的误差噪声信号；

将所述初级相消波形作为先验经验；

根据所述先验经验确定滤波器误差信号；

根据所述滤波器误差信号和所述误差噪声信号，确定最终误差信号；

对所述最终误差信号进行平方运算，得到目标函数；

7.根据权利要求1所述的降噪方法，其特征在于，所述获取用户位置，进一步包括：

采集用户的图像，并将所述用户的图像输入至检测模型；

8.一种降噪装置，其特征在于，包括：

9.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-7任意一项所述的降噪方法。

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存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任意一项所述的降噪方法。