CN116778895A - 一种人耳动态识别的智能座舱主动降噪系统及其使用方法 - Google Patents

Abstract

本申请提供一种人耳动态识别的智能座舱主动降噪系统及其使用方法，所述一种人耳动态识别的智能座舱主动降噪系统，包括普通相机、深度相机、次级扬声器、参考麦克风、物理麦克风、控制器，以及音频功率放大器、前置放大器、变压器、电源。能够追踪驾驶员耳朵的空间位置，并通过动态的主动噪声控制改善驾驶员耳朵附近的声学环境。

Description

一种人耳动态识别的智能座舱主动降噪系统及其使用方法

技术领域

本申请属于汽车智能座舱的噪声控制领域，特别涉及一种人耳动态识别的智能座舱主动降噪系统及其使用方法。

背景技术

汽车已经成为日常生活中不可替代的产品，在满足人们出行需求的同时，安全性、舒适性越来越成为人们衡量汽车品质的重要因素。智能座舱是影响汽车品质的关键系统，实现精准的动态人耳识别和主动噪声控制，可以有效改善智能座舱语音交互系统的质量，对于提高汽车的行驶安全和驾驶体验具有重要意义。

目前已研发了少量的主动降噪汽车头枕技术。专利CN115035882A公开了一种具有降噪点追踪功能的车内噪声主动控制系统及方法，采用了误差麦克风收集降噪点处的误差信号，

专利CN107351741A公开了一种汽车座椅的主动降噪头枕，采用了FX-LMS算法，但是其路径传递函数分析子单元只能分析从扬声器到误差传声器的传递函数，不能计算出人耳的空间位置改变带来的传递函数变化；专利CN109159734A 公开了一种汽车主动降噪头枕，其仅包括误差麦克风、主动降噪芯片和扬声器，专利CN110481401A公开了有源降噪头枕，其采用了两个传感器、一个扬声器和控制器，这两个降噪头枕均无法识别出人耳位置，也无法根据人耳的动态位置来调整其算法。专利CN101976560A 公开了一种前馈型窄带主动噪声控制系统性能提高的方法，针对主动噪声控制系统中的频率失调问题，通过补偿、合成及在线辨识来抑制目标噪声，能够将稳态时的系统残余噪声能量降至理想水平。然而，该专利提出的性能提高方法针对的是固定的ANC系统稳态噪声，没能考虑人耳移动时ANC系统如何进行相应的动态调整；专利CN103982281A 公开了一种用于汽车排气系统的主动噪声控制系统及其控制方法，在三元催化器和尾管之间加装主动消声器，通过控制消声器振动板的振动产生反声来消除中低频噪声，其控制器是根据发动机运行参数仅仅对排气噪声进行控制，没有考虑到发动机噪声传递到车厢内部的变化，也没有对车辆行驶时的道路轮胎噪声和风噪进行降噪；专利CN101540167 公开了一种自适应调频半主动噪声控制装置，其利用步进电机来改变亥姆霍兹共振器开口面积，是在被动消声器基础上进行的半主动控制。

本背景技术所公开的上述信息仅仅用于增加对本申请背景技术的理解，因此，其可能包括不构成本领域普通技术人员已知的现有技术。

发明内容

本申请能够追踪驾驶员耳朵的空间位置，并通过动态的主动噪声控制改善驾驶员耳朵附近的声学环境。

在本申请的一些实施例中，一种人耳动态识别的智能座舱主动降噪系统，包括普通相机、深度相机、次级扬声器、参考麦克风、物理麦克风、控制器，以及音频功率放大器、前置放大器、变压器、电源；

深度相机布置于驾驶员的侧方，用于对耳朵进行识别，获取耳朵的空间位置；

普通相机布置于驾驶员前侧，用于对未识别处耳朵时，进行人脸识别；

参考麦克风用于采集原始噪声信号；

获取到的耳朵的空间位置和参考麦克风采集的原始噪声信号经由电源和变压器传递给控制器；

物理麦克风放置于次级扬声器和人耳中间，通过物理麦克风收集抵消后的误差噪音信号；

控制器根据计算的抵消噪声信号，经由音频功率放大器驱动次级扬声器发出抵消噪声，经由前置放大器驱动物理麦克风收集抵消后的误差噪音信号发送给控制器，控制器再根据接收到的误差噪音信号驱动次级扬声器发出的抵消噪声。

在本申请的一些实施例中，所述控制器为能够根据指令操作码和时序信号，产生操作控制信号的装置。优选地，所述控制器为计算机和仿真系统dspace。

在本申请的一些实施例中，上述设备安装在汽车头枕和座椅上。

在本申请的一些实施例中，一种人耳动态识别的智能座舱主动降噪系统的使用方法，首先利用布置在驾驶员侧向的深度相机进行耳朵的识别，当能够识别出耳朵时，直接获取耳朵的空间位置；未能识别出耳朵时，由布置在驾驶员前侧的普通相机进行人脸识别，若能够识别驾驶员身份ID，直接调用头模数据库计算出耳朵的空间位置，若不能识别驾驶员ID，采集并录入新的头模数据后获取耳朵的空间位置；

然后将耳朵的空间位置传递给控制器，所述控制器内嵌有LMS算法计算控制器中传递函数；控制器通过带粒子群优化的自适应步长滤波器FxLMS算法计算并驱动次级扬声器发出抵消噪声；由物理麦克风获取目标静音区抵消后的误差噪音信号，并反馈给控制器，控制器不断地训练自适应步长滤波器的权重，最终优化降噪效果。

在本申请的一些实施例中，未能识别出耳朵时，由布置在驾驶员前侧的普通相机进行人脸识别，若能够识别驾驶员身份ID，则调用头模数据库中该ID的头部模型数据，并根据人脸的左眼、右眼和鼻子三点的位置关系计算出耳朵的空间位置；若不能识别驾驶员ID，则认为是新的驾驶员，要求同步进行人脸和耳朵的识别，计算出左眼、右眼、鼻子和耳朵4点的空间位置关系，与驾驶员ID关联形成新的头模数据，录入到头模数据库后，重新进行人脸识别并计算获取耳朵的空间位置。

在本申请的一些实施例中，根据次级扬声器到耳朵的空间距离计算控制器中传递函数的动态数值，参考麦克风采集原始噪声信号传递给控制器。

在本申请的一些实施例中，采用虚拟传感方法，在次级扬声器和人耳中间放置物理麦克风收集声音信号，通过物理麦克风收集到的声信号获得目标静音区的误差信号，然后将物理麦克风收集抵消后的误差噪音信号发送给控制器，控制器再根据接收到的误差噪音信号不断地训练调整自适应步长滤波器的权重，从而更新扬声器发出的抵消噪声。

在本申请的一些实施例中，虚拟传感方法分为训练阶段和控制阶段，训练阶段建立了物理麦克风与目标静音区之间的传递函数模型，控制阶段为主动噪声控制过程；在训练阶段，将一个误差麦克风放置在目标降噪处，此位置的误差麦克风被称为虚拟麦克风；在控制阶段，将虚拟麦克风从目标降噪处拿掉，或者不使用虚拟麦克风作为自适应算法的反馈输入，通过物理麦克风的实时输出以及训练阶段建立的物理麦克风与虚拟麦克风之间的传递函数模型使目标静音区实现降噪。

本申请与现有技术相比至少具有以下优点：

1.可以根据驾驶员耳朵的位置实时检测动态调整主动降噪系统传递函数，有利于改善主动降噪效果。

2.提出耳朵空间位置定位算法能够在长头发、耳机、口罩等常见遮挡情况下准确计算出驾驶员耳朵的空间三维位置坐标，解决了耳朵识别算法中存在识别失效问题。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例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申请的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，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是本申请一些实施例中的人耳动态识别的智能座舱主动降噪系统主体结构的布置图；

图2是本申请一些实施例中实验装置图；

图3是本申请一些实施例中控制器实物图；

图4是本申请的一些实施例中的一种人耳动态识别的智能座舱主动降噪系统流程图；

图5是本申请的一些实施例中一种人耳动态识别的智能座舱主动降噪系统的使用流程图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都属于本申请保护的范围。

需要说明，本申请实施例中所有方向性指示（诸如上、下、左、右、前、后、内、外…）仅用于解释在某一特定姿态（如附图所示）下各部件之间的相对位置关系、运动情况等，如果该特定姿态发生改变时，则该方向性指示也相应地随之改变。在实际应用中，由于设备精度或者安装误差的限制，绝对的平行或者垂直效果是难以达到的。在本申请中有关垂直、平行或者同向描述并不是一个绝对的限定条件，而是表示可以在预设误差范围内（如上下偏差5°）实现垂直或者平行的结构设置，并达到相应的预设效果，如此，可以最大化的实现限定特征的技术效果，并使得对应技术方案便于实施，具有较高的可行性。

术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本申请的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。

在本申请的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本申请中的具体含义。另外，在对管线进行描述时，本申请中所用“相连”、“连接”则具有进行导通的意义。在对电子元件进行描述时，本申请中所用“相连”、“连接”则具有通过电流进行导通的意义。具体意义需结合上下文进行理解。

在本申请实施例中，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、物品或者装置不仅包括那些要素，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、物品或者装置所固有的要素。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、物品或者装置中还存在另外的相同要素。

在本申请实施例中，“示例性地”或者“例如”等词用于表示作例子、例证或说明。本申请实施例中被描述为“示例性地”或者“例如”的任何实施例或设计方案不应被解释为比其它实施例或设计方案更优选或更具优势。确切而言，使用“示例性地”或者“例如”等词旨在以具体方式呈现相关概念。

下面结合图1-5，对本申请作进一步的说明：

本申请一些实施例中，以人耳动态识别的智能座舱主动降噪系统放置在汽车头枕附近为例，一种人耳动态识别的智能座舱主动降噪系统，包括普通相机、深度相机、次级扬声器、参考麦克风、物理麦克风、控制器，以及音频功率放大器、前置放大器、变压器、电源；

深度相机布置于驾驶员的侧方，用于对耳朵进行识别，获取耳朵的空间位置；

普通相机布置于驾驶员前侧，用于对未识别处耳朵时，进行人脸识别；

参考麦克风用于采集噪声源发出的原始噪声信号；

获取到的耳朵的空间位置和参考麦克风采集的原始噪声信号经由电源和变压器传递给控制器；

物理麦克风放置于次级扬声器和人耳中间，通过物理麦克风收集抵消后的误差噪音信号；

控制器根据计算的抵消噪声信号，经由音频功率放大器驱动次级扬声器发出抵消噪声，经由前置放大器驱动物理麦克风收集抵消后的误差噪音信号发送给控制器，控制器再根据接收到的误差噪音信号驱动次级扬声器发出的抵消噪声。

所述控制器为计算机和仿真系统dspace。

在本申请的一些实施例中，所述耳朵的空间位置为耳朵的xyz坐标。

在本申请的一些实施例中，首先利用布置在驾驶员侧向的深度相机拍摄的驾驶员耳朵图片，进行耳朵的识别；当能够识别出耳朵时，由二维图像提取耳朵的SAE坐标系中的x向和z向位置，由深度传感器获取耳朵的y向位置，识别出驾驶员耳朵空间三维坐标。未能识别出耳朵时，由布置在驾驶员前侧的普通相机进行人脸识别，若能够识别驾驶员身份ID，则调用头模数据库中该ID的头部模型数据，并根据人脸的左眼、右眼和鼻子三点的位置关系计算出耳朵的空间位置；若不能识别驾驶员ID，则认为是新的驾驶员，要求同步进行人脸和耳朵的识别，计算出左眼、右眼、鼻子和耳朵4点的空间位置关系，与驾驶员ID关联建立新的头模数据，录入到头部模型数据库后，重新进行人脸识别并计算获取耳朵的空间位置。

然后将耳朵空间位置的xyz坐标传递给控制器，根据次级扬声器到耳朵的空间距离计算控制器中传递函数的动态数值；参考麦克风采集原始噪声信号传递给控制器，控制器根据传递函数和原始噪声信号通过带粒子群优化的自适应步长滤波器FxLMS算法（AASFxLMSPSO）计算出抵消噪声信号，经由音频功率放大器等辅助装置驱动次级扬声器发出抵消噪声。由物理麦克风估计目标静音区抵消后的误差噪音信号发送给控制器，控制器再根据接收到的误差噪音信号不断地训练调整自适应步长滤波器的权重，从而更新扬声器发出的抵消噪声，最终优化降噪效果。

在本申请的一些实施例中，采用虚拟传感方法，在次级扬声器和人耳中间放置物理麦克风收集声音信号，通过物理麦克风收集到的声信号获得目标静音区的误差信号，然后将物理麦克风收集抵消后的误差噪音信号发送给控制器，控制器再根据接收到的误差噪音信号不断地训练调整自适应步长滤波器的权重，从而更新扬声器发出的抵消噪声。

在本申请的一些实施例中，虚拟传感方法分为训练阶段和控制阶段，训练阶段建立了物理麦克风与目标静音区之间的传递函数模型，控制阶段为主动噪声控制过程；在训练阶段，将一个误差麦克风放置在目标降噪处，此位置的误差麦克风被称为虚拟麦克风；在控制阶段，将虚拟麦克风从目标降噪处拿掉，或者不使用虚拟麦克风作为自适应算法的反馈输入，通过物理麦克风的实时输出以及训练阶段建立的物理麦克风与虚拟麦克风之间的传递函数模型使目标静音区实现降噪。

以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (8)

1.一种人耳动态识别的智能座舱主动降噪系统，其特征在于，包括普通相机、深度相机、次级扬声器、参考麦克风、物理麦克风、控制器，以及音频功率放大器、前置放大器、变压器、电源；

所述深度相机布置于驾驶员的侧方，用于对耳朵进行识别，获取耳朵的空间位置；

所述普通相机布置于驾驶员前侧，用于对未识别处耳朵时，进行人脸识别；

所述参考麦克风用于采集原始噪声信号；

获取到的耳朵的空间位置和参考麦克风采集的原始噪声信号经由电源和变压器传递给控制器；

所述物理麦克风放置于次级扬声器和人耳中间，通过物理麦克风收集抵消后的误差噪音信号；

所述控制器根据计算的抵消噪声信号，经由音频功率放大器驱动次级扬声器发出抵消噪声，经由前置放大器驱动物理麦克风收集抵消后的误差噪音信号发送给控制器，控制器再根据接收到的误差噪音信号驱动次级扬声器发出的抵消噪声。

2.根据权利要求1所述的一种人耳动态识别的智能座舱主动降噪系统，其特征在于，所述控制器为能够根据指令操作码和时序信号，产生操作控制信号的装置。

3.根据权利要求1所述的一种人耳动态识别的智能座舱主动降噪系统，其特征在于，上述系统安装在汽车头枕和座椅上。

4.根据权利要求1-3任一项所述的一种人耳动态识别的智能座舱主动降噪系统的使用方法，其特征在于，首先利用布置在驾驶员侧向的深度相机进行耳朵的识别，当能够识别出耳朵时，直接获取耳朵的空间位置；未能识别出耳朵时，由布置在驾驶员前侧的普通相机进行人脸识别，若能够识别驾驶员身份ID，直接调用头模数据库计算出耳朵的空间位置，若不能识别驾驶员ID，采集并录入新的头模数据后获取耳朵的空间位置；

然后将耳朵的空间位置传递给控制器，所述控制器内嵌有LMS算法计算控制器中传递函数；控制器通过带粒子群优化的自适应步长滤波器FxLMS算法计算并驱动次级扬声器发出抵消噪声；由物理麦克风获取目标静音区抵消后的误差噪音信号，并反馈给控制器，控制器不断地训练自适应步长滤波器的权重，最终优化降噪效果。

5.根据权利要求4所述的一种人耳动态识别的智能座舱主动降噪系统的使用方法，其特征在于，未能识别出耳朵时，由布置在驾驶员前侧的普通相机进行人脸识别，若能够识别驾驶员身份ID，则调用头模数据库中该ID的头部模型数据，并根据人脸的左眼、右眼和鼻子三点的位置关系计算出耳朵的空间位置；若不能识别驾驶员ID，则认为是新的驾驶员，要求同步进行人脸和耳朵的识别，计算出左眼、右眼、鼻子和耳朵4点的空间位置关系，与驾驶员ID关联形成新的头模数据，录入到头模数据库后，重新进行人脸识别并计算获取耳朵的空间位置。

6.根据权利要求4所述的一种人耳动态识别的智能座舱主动降噪系统的使用方法，其特征在于，根据次级扬声器到耳朵的空间距离计算控制器中传递函数的动态数值，参考麦克风采集原始噪声信号传递给控制器。

7.根据权利要求4所述的一种人耳动态识别的智能座舱主动降噪系统的使用方法，其特征在于，采用虚拟传感方法，在次级扬声器和人耳中间放置物理麦克风收集声音信号，通过物理麦克风收集到的声信号获得目标静音区的误差信号，然后将物理麦克风收集抵消后的误差噪音信号发送给控制器，控制器再根据接收到的误差噪音信号不断地训练调整自适应步长滤波器的权重，从而更新扬声器发出的抵消噪声。

8.根据权利要求7所述的一种人耳动态识别的智能座舱主动降噪系统的使用方法，其特征在于，虚拟传感方法分为训练阶段和控制阶段，训练阶段建立了物理麦克风与目标静音区之间的传递函数模型，控制阶段为主动噪声控制过程；在训练阶段，将一个误差麦克风放置在目标降噪处，此位置的误差麦克风被称为虚拟麦克风；在控制阶段，将虚拟麦克风从目标降噪处拿掉，或者不使用虚拟麦克风作为自适应算法的反馈输入，通过物理麦克风的实时输出以及训练阶段建立的物理麦克风与虚拟麦克风之间的传递函数模型使目标静音区实现降噪。