CN115620738B - 降噪方法、装置、电子设备及介质 - Google Patents

降噪方法、装置、电子设备及介质 Download PDF

Info

Publication number
CN115620738B
CN115620738B CN202211603131.XA CN202211603131A CN115620738B CN 115620738 B CN115620738 B CN 115620738B CN 202211603131 A CN202211603131 A CN 202211603131A CN 115620738 B CN115620738 B CN 115620738B
Authority
CN
China
Prior art keywords
noise
signal
sub
signals
error
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.)
Active
Application number
CN202211603131.XA
Other languages
English (en)
Other versions
CN115620738A (zh
Inventor
周岭松
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.)
Beijing Xiaomi Pinecone Electronic Co Ltd
Xiaomi Automobile Technology Co Ltd
Original Assignee
Beijing Xiaomi Pinecone Electronic Co Ltd
Xiaomi Automobile Technology Co Ltd
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 Beijing Xiaomi Pinecone Electronic Co Ltd, Xiaomi Automobile Technology Co Ltd filed Critical Beijing Xiaomi Pinecone Electronic Co Ltd
Priority to CN202211603131.XA priority Critical patent/CN115620738B/zh
Publication of CN115620738A publication Critical patent/CN115620738A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN115620738B publication Critical patent/CN115620738B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L21/00—Speech or voice signal processing techniques to produce another audible or non-audible signal, e.g. visual or tactile, in order to modify its quality or its intelligibility
    • G10L21/02—Speech enhancement, e.g. noise reduction or echo cancellation
    • G10L21/0208—Noise filtering
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60L—PROPULSION OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; SUPPLYING ELECTRIC POWER FOR AUXILIARY EQUIPMENT OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRODYNAMIC BRAKE SYSTEMS FOR VEHICLES IN GENERAL; MAGNETIC SUSPENSION OR LEVITATION FOR VEHICLES; MONITORING OPERATING VARIABLES OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRIC SAFETY DEVICES FOR ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES
    • B60L53/00—Methods of charging batteries, specially adapted for electric vehicles; Charging stations or on-board charging equipment therefor; Exchange of energy storage elements in electric vehicles
    • B60L53/30—Constructional details of charging stations
    • B60L53/31—Charging columns specially adapted for electric vehicles
    • G—PHYSICS
    • G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L21/00—Speech or voice signal processing techniques to produce another audible or non-audible signal, e.g. visual or tactile, in order to modify its quality or its intelligibility
    • G10L21/02—Speech enhancement, e.g. noise reduction or echo cancellation
    • G10L21/0208—Noise filtering
    • G10L21/0216—Noise filtering characterised by the method used for estimating noise
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02T—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
    • Y02T10/00—Road transport of goods or passengers
    • Y02T10/60—Other road transportation technologies with climate change mitigation effect
    • Y02T10/70—Energy storage systems for electromobility, e.g. batteries
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02T—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
    • Y02T10/00—Road transport of goods or passengers
    • Y02T10/60—Other road transportation technologies with climate change mitigation effect
    • Y02T10/7072—Electromobility specific charging systems or methods for batteries, ultracapacitors, supercapacitors or double-layer capacitors
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02T—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
    • Y02T90/00—Enabling technologies or technologies with a potential or indirect contribution to GHG emissions mitigation
    • Y02T90/10—Technologies relating to charging of electric vehicles
    • Y02T90/12—Electric charging stations

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Acoustics & Sound (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Transportation (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Soundproofing, Sound Blocking, And Sound Damping (AREA)
  • Exhaust Silencers (AREA)
  • Measurement Of Mechanical Vibrations Or Ultrasonic Waves (AREA)

Abstract

本公开涉及一种降噪方法、装置、电子设备及介质，涉及降噪技术领域，参考麦克风安装在充电桩上散热风扇的出风管道内，误差麦克风安装在出风管道的出风口处，参考麦克风采集出风管道内的参考噪声信号，误差麦克风采集出风口处的误差噪声信号；然后从参考噪声信号中筛选出部分信号作为参考噪声子信号，并从误差噪声信号中筛选出部分信号作为误差噪声子信号；再根据参考噪声子信号和误差噪声子信号，生成反相声波，参考噪声子信号和反相声波两者的相位相反，强度相同，反相声波能将参考噪声子信号抵消，达到对参考噪声信号降噪的目的，由于充电桩所在的开阔场景对噪声有一定包容性，只对部分噪声进行降噪足以达到降噪目的，且节约降噪成本。

Description

降噪方法、装置、电子设备及介质
技术领域
本公开涉及降噪技术领域，尤其涉及一种降噪方法、装置、电子设备及介质。
背景技术
随着新能源汽车的普及和发展，与之配套的充电桩也日益普及。为了方便充电，越来越多的车主会选择在小区的空地或者地下车库等开阔场地安装充电桩。然而在充电桩使用时产生的噪声会对人们造成干扰。
发明内容
为克服相关技术中存在的问题，本公开提供一种降噪方法、装置、电子设备及介质。
根据本公开实施例的第一方面，提供一种降噪方法，所述降噪方法包括：获取参考麦克风在充电桩上散热风扇的出风管道内采集的参考噪声信号，以及获取误差麦克风在所述出风管道的出风口处采集的误差噪声信号；从所述参考噪声信号中获取参考噪声子信号，以及从所述误差噪声信号中获取误差噪声子信号；根据所述参考噪声子信号和所述误差噪声子信号，生成用于降噪的反相声波，其中，所述参考噪声子信号的相位和所述反相声波的相位相反，所述参考噪声子信号的强度和所述反相声波的强度相同。
可选地，所述从所述参考噪声信号中获取参考噪声子信号，包括：对所述参考噪声信号进行傅里叶变换，获得噪声频域信号，其中，所述噪声频域信号包括N个依次排列的频点，N为正整数；从所述噪声频域信号的N个频点中筛选出M个目标频点，其中，M为正整数，M小于N；获得针对所述M个目标频点中每个目标频点对应的滤波器；将所述参考噪声信号分别通过M个滤波器进行滤波，获得所述M个滤波器中每个滤波器得到的滤波后的参考噪声信号；将M个滤波后的参考噪声信号作为所述参考噪声子信号。
可选地，所述从所述误差噪声信号中获取误差噪声子信号，包括：将所述误差噪声信号分别通过所述M个滤波器进行滤波，获得所述M个滤波器中每个滤波器得到的滤波后的误差噪声信号；将M个滤波后的误差噪声信号作为所述误差噪声子信号。
可选地，所述从所述噪声频域信号的N个频点中筛选出M个目标频点，包括：通过峰值检测算法，从所述噪声频域信号中确定H个目标区域，其中，H为正整数；在所述H个目标区域的每个目标区域中，将大于两侧相邻频点的频点作为目标频点，获得M个目标频点。
可选地，所述目标频点的两侧相邻频点的强度均比所述目标频点的强度小至少预设分贝。
可选地，所述根据所述参考噪声子信号和所述误差噪声子信号，生成用于降噪的反相声波，包括：根据所述参考噪声子信号和所述误差噪声子信号，生成M组声波信号；将所述M组声波信号进行混音处理，生成用于降噪的所述反相声波。
可选地，所述根据所述参考噪声子信号和所述误差噪声子信号，生成M组声波信号，包括：通过主动降噪算法，根据所述参考噪声子信号和所述误差噪声子信号，生成所述M组声波信号。
根据本公开实施例的第二方面，提供一种降噪装置，所述降噪装置包括：采集模块，用于获取参考麦克风在充电桩上散热风扇的出风管道内采集的参考噪声信号，以及获取误差麦克风在所述出风管道的出风口处采集的误差噪声信号；获取模块，用于从所述参考噪声信号中获取参考噪声子信号，以及从所述误差噪声信号中获取误差噪声子信号；生成模块，用于根据所述参考噪声子信号和所述误差噪声子信号，生成用于降噪的反相声波，其中，所述参考噪声子信号的相位和所述反相声波的相位相反，所述参考噪声子信号的强度和所述反相声波的强度相同。
根据本公开实施例的第三方面，提供一种电子设备，所述电子设备包括：参考麦克风、误差麦克风、音频播放器以及第一处理器；所述参考麦克风安装在充电桩上散热风扇的出风管道内，所述误差麦克风安装在所述出风管道的出风口处；所述参考麦克风、所述误差麦克风以及所述音频播放器均与所述第一处理器连接；所述参考麦克风，用于采集所述出风管道内的参考噪声信号；所述误差麦克风，用于采集所述出风口处的误差噪声信号；所述第一处理器，用于从所述参考噪声信号中获取参考噪声子信号，以及从所述误差噪声信号中获取误差噪声子信号；所述第一处理器，还用于根据所述参考噪声子信号和所述误差噪声子信号，生成用于降噪的反相声波，其中，所述参考噪声子信号的相位和所述反相声波的相位相反，所述参考噪声子信号的强度和所述反相声波的强度相同，所述反相声波用于通过所述音频播放器播放。
根据本公开实施例的第四方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，该程序指令被第二处理器执行时实现本公开第一方面所提供的降噪方法的步骤。
本公开提供的一种降噪方法、装置、电子设备及介质，参考麦克风安装在充电桩上散热风扇的出风管道内，误差麦克风安装在出风管道的出风口处，参考麦克风采集出风管道内的参考噪声信号，误差麦克风采集出风口处的误差噪声信号；然后从参考噪声信号中筛选出部分信号作为参考噪声子信号，从误差噪声信号中筛选出部分信号作为误差噪声子信号；再根据参考噪声子信号和误差噪声子信号，生成反相声波，参考噪声子信号和反相声波两者的相位相反，强度相同，生成的反相声波可以将参考噪声信号中的参考噪声子信号抵消，达到对参考噪声信号降噪的目的，由于充电桩所在的开阔场景对噪声有一定包容性，只对部分噪声进行降噪足以达到降噪目的，且节约降噪成本。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。
图1是本公开实施例提供的降噪系统的结构示意图；
图2是根据一示例性实施例示出的一种降噪方法的流程图；
图3是参考噪声信号的频谱图；
图4是根据一示例性实施例示出的图1中的步骤S120的子步骤的流程图；
图5是根据一示例性实施例示出的图4中的步骤S122的子步骤的流程图；
图6是根据一示例性实施例示出的图1中的步骤S120的子步骤的流程图；
图7是根据一示例性实施例示出的图1中的步骤S130的子步骤的流程图；
图8是FxLMS算法降噪原理示意图；
图9是根据一示例性实施例示出的一种降噪装置的框图；
图10是根据一示例性实施例示出的一种用于降噪方法的车辆的框图。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。
随着新能源汽车的普及和发展，与之配套的充电桩也日益普及。为了方便充电，越来越多的车主会选择在小区的空地或者地下车库等开阔场地安装充电桩。然而充电桩产生的噪声会对人们造成干扰。
为解决这个问题，现有的方式通常是物理降噪。例如，调整充电桩散热风扇的结构和设计。或者是布置隔音消声材料等。这种降噪方式对高频噪声降噪效果较好，而对于穿透能力较强的低频噪声效果并不显著。虽然充电桩所在的开阔场地的噪声对居民干扰较小，且对该场地的噪声有一定的包容性，但是对于噪声敏感、楼层较低的居民，低频噪声可能仍会造成干扰。
除了上述物理降噪外，现有技术还有主动降噪的方式，主动降噪的方式在TWS（True Wireless Stereo，真实无线立体声）耳机中应用广泛。现有的主动降噪方式主要应用在TWS耳机这种密闭、小空间中。但是，现有的主动降噪技术应用在面积较大、较开阔的声场中难度较大。
为解决上述问题，本公开提供一种降噪系统，请参阅图1，降噪系统包括电子设备、散热风扇200和出风管道300。
充电桩在充电时会产生热量，尤其是超级充电桩产生的热量更多，可在充电桩上设置散热风扇200用来散热。为散热风扇200配备了出风管道300，散热风扇200可安装在出风管道300内，散热风扇200扇出的热风可以通过出风管道300排出。
请继续参阅图1，电子设备包括参考麦克风110、误差麦克风120、音频播放器130以及第一处理器，第一处理器在图1中未示出。
参考麦克风110、误差麦克风120以及音频播放器130均与第一处理器连接。参考麦克风110设置在出风管道300。误差麦克风120设置在出风管道300的出风口310处。图1中的出风口310上设置有防尘网。音频播放器130安装在出风管道内。
结合上述系统，本公开提供一种降噪方法，通过本方法实现充电桩产生的噪声进行降噪，所述降噪方法可以应用于图1所示的降噪系统、电子设备、电子设备的第一处理器、图9所示的降噪装置400、图10所示的车辆600、车辆600的第三处理器以及计算机可读存储介质，本实施例以应用于电子设备的第一处理器为例，请参阅图2，所述降噪方法可以包括以下步骤：
步骤S110、获取参考麦克风在充电桩上散热风扇的出风管道内采集的参考噪声信号，以及获取误差麦克风在所述出风管道的出风口处采集的误差噪声信号。
参考麦克风安装在充电桩上的散热风扇的出风管道内。散热风扇转动时，产生噪声，此时的散热风扇可作为噪声源，参考麦克风可采集出风管道内噪声信号，将该噪声信号作为参考噪声信号。参考噪声信号的频谱图可以如图3所示。图3中，横轴是噪声信号的频率，单位为Hz，纵轴是噪声的强度，单位为dB。
误差麦克风安装在出风管道的出风口处，误差考麦克风可采集出风口处的噪声信号，将该噪声信号作为误差噪声信号。
误差麦克风和参考麦克风均是采集同一噪声源产生的噪声信号，同一噪声源的振动频率相同，因此，参考噪声信号的频率和误差噪声信号的频率相同。由于误差麦克风距离噪声源比参考麦克风距离噪声源远，因此，在同一频率下，误差噪声信号的强度比参考噪声信号的强度低。可以理解的是，参考噪声信号和误差噪声信号是同一个噪声源产生的噪声被两个不同位置的麦克风采集，由于两个麦克风距离噪声源远近不同，噪声在传输中存在能量损耗，导致上述两个噪声信号的强度不同。距离噪声源较近的参考麦克风采集的声音强度更大，距离噪声源较远的误差麦克风采集的声音强度更小。
参考麦克风距离噪声源近，其采集的参考噪声信号可以认为是需要降噪的信号。误差麦克风安装在出风口处，距离噪声源较远，其采集的误差噪声信号可以用来衡量降噪的效果。
可选地，由于高频噪声可以通过物理方式进行降噪，因此，参考麦克风采集到的参考信号可以是低频信号。
步骤S120、从所述参考噪声信号中获取参考噪声子信号，以及从所述误差噪声信号中获取误差噪声子信号。
从参考噪声信号中提取出部分信号，将该部分信号作为参考噪声子信号。参考噪声子信号是需要降噪的信号。类似地，从误差噪声信号中获取与参考噪声子信号频率相同的信号，将该信号作为误差噪声子信号。参考噪声子信号和误差噪声子信号为同一声音被两个不同麦克风采集到，参考噪声子信号和误差噪声子两者的相位相同、振动频率相同。
在一种实施方式中，从参考噪声信号中任意获取至少一段信号作为参考噪声子信号。并且，从误差噪声信号中获取与参考噪声子信号频率相同的信号作为误差噪声子信号。
在另一种实施方式中，通过图3可以看出，在频谱图中，参考噪声信号在几个频点上的噪声强度远大于其他频点的噪声强度。这类噪声频点对居民的干扰大于其他频点的干扰，因此，可以针对这类噪声频点进行降噪。可以通过下述方式获取这类频点，例如，从参考噪声信号中选取噪声强度大于预设噪声强度的信号作为参考噪声子信号。其中，预设噪声强度可以是对居民造成干扰小的噪声强度。预设噪声强度可以进行调节，例如，当存在居民反馈噪声问题时，可以将预设噪声强度调低预设比例。预设比例可以为5%、10%、15%等。
步骤S130、根据所述参考噪声子信号和所述误差噪声子信号，生成用于降噪的反相声波，其中，所述参考噪声子信号的相位和所述反相声波的相位相反，所述参考噪声子信号的强度和所述反相声波的强度相同。
可选地，通过主动降噪算法，根据参考噪声子信号和误差噪声子信号，生成反相声波。通过参考噪声子信号生成用于降噪的信号的过程中，且通过误差噪声子信号的反馈，得到最终的反相声波。反相声波的相位和参考噪声子信号的相位相反，反相声波的强度和参考噪声子信号的强度相同。通过音频播放器播放反相声波，可以将参考噪声子信号抵消，实现降噪。其中，音频播放器可以为喇叭。
散热风扇的振动是周期性的，产生的噪声也是呈周期性的。因此，可以通过反相声波来抵消每个周期中的参考噪声子信号，实现持续降噪。可以理解的是，在每个噪声周期中产生参考噪声子信号时，音频播放器播放反相声波。示例性的，在充电桩接入电动汽车的充电口时，第一处理器根据每个周期中产生参考噪声子信号的时刻，周期性地控制音频播放器播放反相声波。持续播放反相声波以实现对充电桩充电过程进行持续降噪。
本实施例提供的降噪方法，参考麦克风安装在充电桩上散热风扇的出风管道内，误差麦克风安装在出风管道的出风口处，参考麦克风采集出风管道内的参考噪声信号，误差麦克风采集出风口处的误差噪声信号；然后从参考噪声信号中筛选出部分信号作为参考噪声子信号，且从误差噪声信号中筛选出部分信号作为误差噪声子信号；再根据参考噪声子信号和误差噪声子信号，生成反相声波，参考噪声子信号和反相声波两者的相位相反，强度相同，生成的反相声波可以将参考噪声信号中的参考噪声子信号抵消，达到对参考噪声信号降噪的目的，由于充电桩所在的开阔场景对噪声有一定包容性，只对部分噪声进行降噪足以达到降噪目的，且节约降噪成本，整体上减少对居民的干扰。
可选地，上述步骤S120中，获取参考噪声子信号可以通过如下方式，请参阅图4，从所述参考噪声信号中获取参考噪声子信号包括如下子步骤：
子步骤S121、对所述参考噪声信号进行傅里叶变换，获得噪声频域信号，其中，所述噪声频域信号包括N个依次排列的频点，N为正整数。
参考噪声信号为时域信号，对参考噪声信号进行傅里叶变换，将信号从时域转换为频域，获得噪声频域信号。例如，噪声频域信号可为[X1,X2,X3,……,XN]。其中，X1为第一个频点，X2为第二个频点，X3为第三个频点，XN为第二N个频点。
子步骤S122、从所述噪声频域信号的N个频点中筛选出M个目标频点，其中，M为正整数，M小于N。
作为一种方式，从噪声频域信号中的N个频点中，任意筛选出M个目标频点。
作为另一种方式，请参阅图5，子步骤S122包括如下子步骤：
子步骤S1221、通过峰值检测算法，从所述噪声频域信号中确定H个目标区域，其中，H为正整数。
噪声频域信号在几个频点上的噪声强度远大于其他频点的噪声强度。这类噪声频点对居民的干扰大于其他频点的干扰。通过峰值检测算法，将这类频点筛选出来。例如，通过峰值检测算法，从所述噪声频域信号中确定H个目标区域。目标区域中存在峰值，峰值可以理解为噪声比较大、或者比较尖锐的频点。
子步骤S1222、在所述H个目标区域的每个目标区域中，将大于两侧相邻频点的频点作为目标频点，获得M个目标频点。
在H个目标区域的每个目标区域中，将大于两侧相邻频点的频点作为目标频点，可以将目标频点理解为上述峰值。
作为一种方式，由于充电桩所在的场景的噪音已经过物理降噪方式进行降噪，获得的参考噪声信号属于低频噪声，对居民干扰已经较小，因此，可以对参考噪声子信号中影响偏大的峰值进行降噪。例如，目标区域内的频点依次排列，在H个目标区域的每个目标区域中，将大于两侧相邻频点的频点筛选出来。再确定每个目标区域内选择筛选出来的频点两侧相邻频点。若两侧相邻频点的强度均比筛选出来的频点的强度小至少预设分贝，则确定筛选出来的频点为目标频点。例如，预设分贝可以为10dB。可以理解的是，所述目标频点的两侧相邻频点的强度均比所述目标频点的强度小至少预设分贝，目标频点为噪声尖锐的点。若两侧相邻频点中的任意一个和筛选出来的频点之间的强度差值不小于预设分贝，例如，两侧相邻频点中只有一个频点和筛选出来的频点之间的强度差值小于预设分贝，再例如，两侧相邻频点和筛选出来的频点之间的强度差值均不小于预设分贝，说明在该目标区域内，噪声的变化比较平缓，不存在尖锐的噪声，对居民造成的影响较小，甚至是不会造成影响，则该目标区域无需筛选频点，可以减少后续降噪的工作量。
子步骤S123、获得针对所述M个目标频点中每个目标频点对应的滤波器。
针对M个目标频点中每个目标频点，均设计一个滤波器。其中，滤波器可以是极窄带通滤波器。每个目标频点对应的滤波器可以至少通过该目标频点频率的信号。例如，目标频点为100Hz，设计的滤波器需要至少通过100Hz的信号，滤波器可以为通过99Hz~101Hz的带通滤波器。
子步骤S124、将所述参考噪声信号分别通过M个滤波器进行滤波，获得所述M个滤波器中每个滤波器得到的滤波后的参考噪声信号。
将参考噪声信号分别输入M个滤波器，通过M个滤波器并行对参考噪声信号进行M路滤波，获得M个滤波器中每个滤波器得到的滤波后的参考噪声信号，即M个滤波后的参考噪声信号。
通过M个滤波器并行滤波，提升了滤波效率，降噪效率也随之提升。
子步骤S125、将M个滤波后的参考噪声信号作为所述参考噪声子信号。
可以理解的是，通过滤波器滤波的方式，从参考噪声信号中筛选出参考噪声子信号，参考噪声子信号为参考噪声信号需要降噪的对象。例如，参考噪声子信号为A1、A2、……、Am、……AM。m为其中任意一个编号。
可选地，请参阅图6，上述步骤S120中，从所述误差噪声信号中获取误差噪声子信号，包括如下子步骤：
子步骤S126、将所述误差噪声信号分别通过所述M个滤波器进行滤波，获得所述M个滤波器中每个滤波器得到的滤波后的误差噪声信号。
将误差噪声信号分别输入M个滤波器，通过M个滤波器并行对误差噪声信号进行M路滤波，获得M个滤波器中每个滤波器得到的滤波后的误差噪声信号，即M个滤波后的误差噪声信号。
子步骤S127、将M个滤波后的误差噪声信号作为所述误差噪声子信号。
可以理解的是，通过滤波器滤波的方式，从误差噪声信号中筛选出误差噪声子信号。例如，误差噪声子信号为B1、B2、……、Bm、……BM。
误差噪声子信号和参考噪声子信号是噪声源产生的同一声波被不同位置的麦克风采集。
在一种实施方式中，请参阅图7，步骤S130可以包括如下子步骤：
子步骤S131、根据所述参考噪声子信号和所述误差噪声子信号，生成M组声波信号。
参考噪声子信号和误差噪声子信号两者的数量均为M个，M个参考噪声子信号中的每个的频率不同，M个误差噪声子信号中每个的频率不同。将频率相同的参考噪声子信号和误差噪声子信号生成一组声波信号，该声波信号的相位和该参考噪声子信号的相位相同，该声波信号的强度和该参考噪声子信号的强度相同。由于参考噪声子信号和误差噪声子信号两者的数量均为M个，最终获得M组声波信号。
可选地，通过主动降噪算法，根据所述参考噪声子信号和所述误差噪声子信号，生成所述M组声波信号。
例如，主动降噪方法可以为FxLMS（filtered-x least mean square，x滤波最小均方）算法。FxLMS算法通过图8的方式进行降噪。
结合图8，FxLMS算法的表达式如下：
其中，y(n)为声波信号，n为编号是1至N之间任一整数，w(n)为n点的初级传输路径，为w(n)的转置，x(n)为第n个的参考噪声子信号，e(n)为误差噪声子信号，w(n+1)为n之后1个点的初级传输路径，/>为更新步长，f(n)为中间变量，sq为次级路径，Q为次级路径长度，q为0至Q之间任意步长，q为整数，x(n-q)为第n个参考噪声子信号之前的q个点的参考噪声子信号。
在通过参考噪声子信号生成信号时，通过误差噪声信号反馈调节，使得最终生成的声波信号能够较好用于参考噪声子信号的降噪。
子步骤S132、将所述M组声波信号进行混音处理，生成用于降噪的所述反相声波。
将M组声波信号进行混音处理，实现M组声波信号的叠加，获得反相声波。反相声波可与参考噪声信号中的M个参考噪声子信号抵消，实现对参考噪声信号降噪。
为实现上述方法类实施例，本实施例提供一种降噪装置，图9是根据一示例性实施例示出的一种降噪装置的框图，请参阅图9，降噪装置400包括：采集模块410、获取模块420以及生成模块430。
采集模块410，用于获取参考麦克风在充电桩上散热风扇的出风管道内采集的参考噪声信号，以及获取误差麦克风在所述出风管道的出风口处采集的误差噪声信号；
获取模块420，用于从所述参考噪声信号中获取参考噪声子信号，以及从所述误差噪声信号中获取误差噪声子信号；
生成模块430，用于根据所述参考噪声子信号和所述误差噪声子信号，生成用于降噪的反相声波，其中，所述参考噪声子信号的相位和所述反相声波的相位相反，所述参考噪声子信号的强度和所述反相声波的强度相同。
可选地，获取模块420包括：变换模块、筛选模块、滤波器获取模块、滤波模块以及参考噪声子信号获取模块；
变换模块，用于对所述参考噪声信号进行傅里叶变换，获得噪声频域信号，其中，所述噪声频域信号包括N个依次排列的频点，N为正整数；
筛选模块，用于从所述噪声频域信号的N个频点中筛选出M个目标频点，其中，M为正整数，M小于N；
滤波器获取模块，用于获得针对所述M个目标频点中每个目标频点对应的滤波器；
滤波模块，用于将所述参考噪声信号分别通过M个滤波器进行滤波，获得所述M个滤波器中每个滤波器得到的滤波后的参考噪声信号；
参考噪声子信号获取模块，用于将M个滤波后的参考噪声信号作为所述参考噪声子信号。
可选地，筛选模块包括：并行筛选模块以及误差噪声子信号获取模块；
并行筛选模块，用于将所述误差噪声信号分别通过所述M个滤波器进行滤波，获得所述M个滤波器中每个滤波器得到的滤波后的误差噪声信号；
误差噪声子信号获取模块，用于将M个滤波后的误差噪声信号作为所述误差噪声子信号。
可选地，获取模块420包括：峰值检测模块以及目标频点获取模块；
峰值检测模块，用于通过峰值检测算法，从所述噪声频域信号中确定H个目标区域，其中，H为正整数；
目标频点获取模块，用于在所述H个目标区域的每个目标区域中，将大于两侧相邻频点的频点作为目标频点，获得M个目标频点。
可选地，所述目标频点的两侧相邻频点的强度均比所述目标频点的强度小至少预设分贝。
可选地，生成模块430包括：声波信号生成模块以及反相声波生成模块；
声波信号生成模块，用于根据所述参考噪声子信号和所述误差噪声子信号，生成M组声波信号；
反相声波生成模块，用于将所述M组声波信号进行混音处理，生成用于降噪的所述反相声波。
可选地，反相声波生成模块包括：主动降噪模块；
主动降噪模块，用于通过主动降噪算法，根据所述参考噪声子信号和所述误差噪声子信号，生成所述M组声波信号。
关于上述实施例中的降噪装置400，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。
本公开还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，该程序指令被第二处理器执行时实现本公开提供的降噪方法的步骤。
如图10所示，本实施例提供一种车辆600。例如，车辆600可以是混合动力车辆，也可以是非混合动力车辆、电动车辆、或者其他类型的车辆。车辆600可以是自动驾驶车辆、半自动驾驶车辆或者非自动驾驶车辆。
参照图10，车辆600可包括各种子系统，例如，信息娱乐系统610、感知系统620、决策控制系统630、驱动系统640、计算平台650以及音频播放系统660。其中，车辆600还可以包括更多或更少的子系统，并且每个子系统都可包括多个部件。另外，车辆600的每个子系统之间和每个部件之间可以通过有线或者无线的方式实现互连。
在一些实施例中，信息娱乐系统610可以包括通信系统，娱乐系统以及导航系统等。
感知系统620可以包括若干种传感器，用于感测车辆600周边的环境的信息。例如，感知系统620可包括麦克风、全球定位系统（全球定位系统可以是GPS系统，也可以是北斗系统或者其他定位系统）、惯性测量单元（inertial measurement unit，IMU）、激光雷达、毫米波雷达、超声雷达以及摄像装置。
决策控制系统630可以包括计算系统、整车控制器、转向系统、油门以及制动系统。
驱动系统640可以包括为车辆600提供动力运动的组件。在一个实施例中，驱动系统640可以包括引擎、能量源、传动系统和车轮。引擎可以是内燃机、电动机、空气压缩引擎中的一种或者多种的组合。引擎能够将能量源提供的能量转换成机械能量。
车辆600的部分或所有功能受计算平台650控制。计算平台650可包括至少一个第三处理器651和存储器652，第三处理器651可以执行存储在存储器652中的指令653。
第三处理器651可以是任何常规的处理器，诸如商业可获得的CPU。处理器还可以包括诸如图像处理器（Graphic Process Unit，GPU），现场可编程门阵列（FieldProgrammable Gate Array，FPGA）、片上系统（System on Chip，SOC）、专用集成芯片（Application Specific Integrated Circuit，ASIC）或它们的组合。
存储器652可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器（SRAM），电可擦除可编程只读存储器（EEPROM），可擦除可编程只读存储器（EPROM），可编程只读存储器（PROM），只读存储器（ROM），磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。
除了指令653以外，存储器652还可存储数据，例如道路地图，路线信息，车辆的位置、方向、速度等数据。存储器652存储的数据可以被计算平台650使用。
在本公开实施例中，第三处理器651可以执行指令653，以完成上述的降噪方法的全部或部分步骤。示例性的，在充电桩接入车辆的充电接口后，第三处理器651读取参考麦克风采集的参考噪声信号，以及获取误差麦克风采集的误差噪声信号，在生成反相声波后，第三处理器651控制音频播放系统660播放反相声波。
在另一示例性实施例中，还提供一种计算机程序产品，该计算机程序产品包含能够由可编程的装置执行的计算机程序，该计算机程序具有当由该可编程的装置执行时用于执行上述的降噪方法的代码部分。
本领域技术人员在考虑说明书及实践本公开后，将容易想到本公开的其它实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
综上所述，本公开提供的降噪方法、装置、电子设备及介质，参考麦克风安装在充电桩上散热风扇的出风管道内，误差麦克风安装在出风管道的出风口处，参考麦克风采集出风管道内的参考噪声信号，误差麦克风采集出风口处的误差噪声信号；然后从参考噪声信号中筛选出部分信号作为参考噪声子信号，从误差噪声信号中筛选出部分信号作为误差噪声子信号；再根据参考噪声子信号和误差噪声子信号，生成反相声波，参考噪声子信号和反相声波两者的相位相反，强度相同，生成的反相声波可以将参考噪声信号中的参考噪声子信号抵消，达到对参考噪声信号降噪的目的，由于充电桩所在的开阔场景对噪声有一定包容性，只对部分噪声进行降噪足以达到降噪目的，且节约降噪成本。
应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (7)

1.一种降噪方法，其特征在于，所述方法包括：
获取参考麦克风在充电桩上散热风扇的出风管道内采集的参考噪声信号，以及获取误差麦克风在所述出风管道的出风口处采集的误差噪声信号；
对所述参考噪声信号进行傅里叶变换，获得噪声频域信号，其中，所述噪声频域信号包括N个依次排列的频点，N为正整数；通过峰值检测算法，从所述噪声频域信号中确定H个目标区域，其中，H为正整数；在所述H个目标区域的每个目标区域中，将大于两侧相邻频点的频点作为目标频点，获得M个目标频点，其中，M为正整数，M小于N，所述目标频点的两侧相邻频点的强度均比所述目标频点的强度小至少预设分贝；获得针对所述M个目标频点中每个目标频点对应的滤波器；将所述参考噪声信号分别通过M个滤波器进行滤波，获得所述M个滤波器中每个滤波器得到的滤波后的参考噪声信号；将M个滤波后的参考噪声信号作为参考噪声子信号；以及从所述误差噪声信号中获取误差噪声子信号，其中，所述参考噪声子信号为所述参考噪声信号中的部分信号，所述参考噪声子信号是需要降噪的信号，所述误差噪声子信号的频率与所述参考噪声子信号的频率相同；
根据所述参考噪声子信号和所述误差噪声子信号，生成用于降噪的反相声波，其中，所述参考噪声子信号的相位和所述反相声波的相位相反，所述参考噪声子信号的强度和所述反相声波的强度相同。
2.根据权利要求1所述的降噪方法，其特征在于，所述从所述误差噪声信号中获取误差噪声子信号，包括：
将所述误差噪声信号分别通过所述M个滤波器进行滤波，获得所述M个滤波器中每个滤波器得到的滤波后的误差噪声信号；
将M个滤波后的误差噪声信号作为所述误差噪声子信号。
3.根据权利要求1~2任意一项所述的降噪方法，其特征在于，所述根据所述参考噪声子信号和所述误差噪声子信号，生成用于降噪的反相声波，包括：
根据所述参考噪声子信号和所述误差噪声子信号，生成M组声波信号；
将所述M组声波信号进行混音处理，生成用于降噪的所述反相声波。
4.根据权利要求3所述的降噪方法，其特征在于，所述根据所述参考噪声子信号和所述误差噪声子信号，生成M组声波信号，包括：
通过主动降噪算法，根据所述参考噪声子信号和所述误差噪声子信号，生成所述M组声波信号。
5.一种降噪装置，其特征在于，所述降噪装置包括：
采集模块，用于获取参考麦克风在充电桩上散热风扇的出风管道内采集的参考噪声信号，以及获取误差麦克风在所述出风管道的出风口处采集的误差噪声信号；
获取模块，用于对所述参考噪声信号进行傅里叶变换，获得噪声频域信号，其中，所述噪声频域信号包括N个依次排列的频点，N为正整数；通过峰值检测算法，从所述噪声频域信号中确定H个目标区域，其中，H为正整数；在所述H个目标区域的每个目标区域中，将大于两侧相邻频点的频点作为目标频点，获得M个目标频点，其中，M为正整数，M小于N，所述目标频点的两侧相邻频点的强度均比所述目标频点的强度小至少预设分贝；获得针对所述M个目标频点中每个目标频点对应的滤波器；将所述参考噪声信号分别通过M个滤波器进行滤波，获得所述M个滤波器中每个滤波器得到的滤波后的参考噪声信号；将M个滤波后的参考噪声信号作为参考噪声子信号；以及从所述误差噪声信号中获取误差噪声子信号，其中，所述参考噪声子信号为所述参考噪声信号中的部分信号，所述参考噪声子信号是需要降噪的信号，所述误差噪声子信号的频率与所述参考噪声子信号的频率相同；
生成模块，用于根据所述参考噪声子信号和所述误差噪声子信号，生成用于降噪的反相声波，其中，所述参考噪声子信号的相位和所述反相声波的相位相反，所述参考噪声子信号的强度和所述反相声波的强度相同。
6.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：参考麦克风、误差麦克风、音频播放器以及第一处理器；所述参考麦克风安装在充电桩上散热风扇的出风管道内，所述误差麦克风安装在所述出风管道的出风口处；所述参考麦克风、所述误差麦克风以及所述音频播放器均与所述第一处理器连接；
所述参考麦克风，用于采集所述出风管道内的参考噪声信号；
所述误差麦克风，用于采集所述出风口处的误差噪声信号；
所述第一处理器，用于对所述参考噪声信号进行傅里叶变换，获得噪声频域信号，其中，所述噪声频域信号包括N个依次排列的频点，N为正整数；通过峰值检测算法，从所述噪声频域信号中确定H个目标区域，其中，H为正整数；在所述H个目标区域的每个目标区域中，将大于两侧相邻频点的频点作为目标频点，获得M个目标频点，其中，M为正整数，M小于N，所述目标频点的两侧相邻频点的强度均比所述目标频点的强度小至少预设分贝；获得针对所述M个目标频点中每个目标频点对应的滤波器；将所述参考噪声信号分别通过M个滤波器进行滤波，获得所述M个滤波器中每个滤波器得到的滤波后的参考噪声信号；将M个滤波后的参考噪声信号作为参考噪声子信号；以及从所述误差噪声信号中获取误差噪声子信号，其中，所述参考噪声子信号为所述参考噪声信号中的部分信号，所述参考噪声子信号是需要降噪的信号，所述误差噪声子信号的频率与所述参考噪声子信号的频率相同；
所述第一处理器，还用于根据所述参考噪声子信号和所述误差噪声子信号，生成用于降噪的反相声波，其中，所述参考噪声子信号的相位和所述反相声波的相位相反，所述参考噪声子信号的强度和所述反相声波的强度相同所述反相声波用于通过所述音频播放器播放。
7.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，其特征在于，该程序指令被第二处理器执行时实现权利要求1~4中任一项所述的降噪方法的步骤。
CN202211603131.XA 2022-12-14 2022-12-14 降噪方法、装置、电子设备及介质 Active CN115620738B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202211603131.XA CN115620738B (zh) 2022-12-14 2022-12-14 降噪方法、装置、电子设备及介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202211603131.XA CN115620738B (zh) 2022-12-14 2022-12-14 降噪方法、装置、电子设备及介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN115620738A CN115620738A (zh) 2023-01-17
CN115620738B true CN115620738B (zh) 2023-08-29

Family

ID=84880880

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202211603131.XA Active CN115620738B (zh) 2022-12-14 2022-12-14 降噪方法、装置、电子设备及介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN115620738B (zh)

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5689572A (en) * 1993-12-08 1997-11-18 Hitachi, Ltd. Method of actively controlling noise, and apparatus thereof
CN107093429A (zh) * 2017-05-08 2017-08-25 科大讯飞股份有限公司 主动降噪方法、系统及汽车
CN110402540A (zh) * 2019-06-12 2019-11-01 深圳市汇顶科技股份有限公司 主动降噪方法、装置、芯片、主动控制系统和存储介质
CN111081214A (zh) * 2019-12-12 2020-04-28 西安讯飞超脑信息科技有限公司 主动降噪方法及主动降噪装置的反馈滤波器的优化方法
CN111754968A (zh) * 2020-06-15 2020-10-09 中科上声（苏州）电子有限公司 一种用于车辆的风噪控制方法及装置
CN114743533A (zh) * 2022-03-09 2022-07-12 中科上声（苏州）电子有限公司 针对宽带噪声的车辆降噪方法及设备、存储介质
CN114882860A (zh) * 2022-06-14 2022-08-09 南京工程学院 一种基于聚类分析的充电桩降噪控制方法、装置和系统
TWI779863B (zh) * 2021-10-06 2022-10-01 宏碁股份有限公司 具散熱和前饋式主動噪音控制功能之電子系統

Family Cites Families (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107995566A (zh) * 2018-01-10 2018-05-04 湘潭大学 一种汽车噪声主动控制装置
CN108088064B (zh) * 2018-01-15 2023-05-23 青岛理工大学 设于通风管口且能够声学交互的有源降噪装置及控制方法
CN108538304B (zh) * 2018-03-09 2021-10-01 华侨大学 车内噪声主动控制系统
CN109697972A (zh) * 2019-02-20 2019-04-30 北京安声浩朗科技有限公司 一种采用声音成分提取的主动降噪方法
CN112151001B (zh) * 2019-06-26 2023-11-14 广州汽车集团股份有限公司 一种phev主动降噪方法及其系统
CN112562626B (zh) * 2020-11-30 2021-08-31 深圳百灵声学有限公司 混合降噪滤波器的设计方法、降噪方法、系统及电子设备
CN113077779A (zh) * 2021-03-10 2021-07-06 泰凌微电子(上海)股份有限公司 一种降噪方法、装置、电子设备以及存储介质
CN113639136A (zh) * 2021-07-21 2021-11-12 西安理工大学 一种用于通风管道噪声的降噪系统及降噪方法
CN216287569U (zh) * 2021-09-16 2022-04-12 大连恒基新润水务有限公司 一种鼓风机的主动隔音降噪装置
CN114743537A (zh) * 2022-03-21 2022-07-12 江苏大学 一种汽车主动降噪装置

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5689572A (en) * 1993-12-08 1997-11-18 Hitachi, Ltd. Method of actively controlling noise, and apparatus thereof
CN107093429A (zh) * 2017-05-08 2017-08-25 科大讯飞股份有限公司 主动降噪方法、系统及汽车
CN110402540A (zh) * 2019-06-12 2019-11-01 深圳市汇顶科技股份有限公司 主动降噪方法、装置、芯片、主动控制系统和存储介质
CN111081214A (zh) * 2019-12-12 2020-04-28 西安讯飞超脑信息科技有限公司 主动降噪方法及主动降噪装置的反馈滤波器的优化方法
CN111754968A (zh) * 2020-06-15 2020-10-09 中科上声（苏州）电子有限公司 一种用于车辆的风噪控制方法及装置
TWI779863B (zh) * 2021-10-06 2022-10-01 宏碁股份有限公司 具散熱和前饋式主動噪音控制功能之電子系統
CN114743533A (zh) * 2022-03-09 2022-07-12 中科上声（苏州）电子有限公司 针对宽带噪声的车辆降噪方法及设备、存储介质
CN114882860A (zh) * 2022-06-14 2022-08-09 南京工程学院 一种基于聚类分析的充电桩降噪控制方法、装置和系统

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
自适应有源声噪声对消技术研究;颜尧平，孙肖子，胡方明;西安电子科技大学学报(第02期) *

Also Published As

Publication number Publication date
CN115620738A (zh) 2023-01-17

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10065561B1 (en) System and method for vehicle noise masking
CN106382143B (zh) 一种基于发动机转速的主动降噪装置及方法
EP3534361B1 (en) Method and apparatus for continuously optimized road noise cancellation
CN104715750B (zh) 包括引擎声音合成器的声音系统
JP4140607B2 (ja) エンジン音加工装置
CN105374365A (zh) 用于控制车辆噪声的系统和方法
CN110232906A (zh) 低成本声学轮胎腔共振消除的方法和设备
KR20170054794A (ko) 자동차용 소음 제어장치 및 그 제어방법
CN103557043A (zh) 一种发动机降噪控制器
KR102408323B1 (ko) 엔진 소음 상쇄를 위한 가상 위치 노이즈 신호 추정
KR20210003047A (ko) 드라이브 모드 최적화 엔진 오더 상쇄
CN115620738B (zh) 降噪方法、装置、电子设备及介质
JPH0728474A (ja) 騒音キャンセル方式
CN219811336U (zh) 车辆的主动降噪系统和车辆
CN203547837U (zh) 一种发动机降噪控制器
Gerges et al. State of the art beamforming software and hardware for applications
JP2020098230A (ja) 音響再生装置及び音響再生方法
Xie et al. Research on the Harmonics-Based the Optimization Algorithm for the Active Synthesis of Automobile Sound
JP2674251B2 (ja) 能動型騒音制御装置
JP3617079B2 (ja) 能動型騒音制御装置及び能動型振動制御装置
KR101534989B1 (ko) 엔진 연소음 마스킹 제어 방법
JPH04342296A (ja) 能動型不快波制御装置
US11664007B1 (en) Fast adapting high frequency remote microphone noise cancellation
Rees Active sound-profiling for automobiles
JPH07168583A (ja) 多点式騒音制御装置

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
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant