CN116844516A - 一种基于虚拟传声器的吸油烟机主动降噪方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于虚拟传声器的吸油烟机主动降噪方法，包括获取吸油烟机前方的人员活动区域作为三维降噪空间并设置虚拟传声器；在吸油烟机内沿烟雾流动方向依次设置物理误差传声器、次级扬声器和物理参考传声器；预学习虚拟传声器和物理误差传声器之间的虚拟通道传递函数，预学习次级扬声器和物理误差传声器之间的次级通道传递函数；预学习任意两个虚拟传声器对应的自适应控制器系数；根据人员位置匹配两个虚拟传声器作为降噪虚拟传声器对，取降噪虚拟传声器对对应的自适应控制器系数，基于物理参考传声器采集的信号以及所取的自适应控制器系数生成降噪信号，并由次级扬声器播放降噪声波实现主动降噪。本发明有效提高降噪效果。
Description
技术领域
本发明属于主动降噪技术领域，具体涉及一种基于虚拟传声器的吸油烟机主动降噪方法。
背景技术
由于人们对健康的重视程度越来越高，家家户户对吸油烟机的需求也愈加旺盛，在目前的吸油烟机市场上，大风量的吸油烟机逐渐成为市场主流，但是大风量的吸油烟机往往会造成吸油烟机工作时噪声较大，噪声作为一种普遍的环境污染源，会对人的听力和身心健康产生一定的危害。吸油烟机的噪声作为用户的恼点和家电厂商的痛点，其噪声的控制对于用户的健康和提高家电厂商的市场竞争力具有重要的意义。
传统的吸油烟机的控制基本以被动噪声控制(Passive NoiseControl，PNC)为主，通过噪声声波和声学材料或声学结构的相互作用消耗噪声能量，从而达到降低噪声的目的，主要技术手段有吸声处理、隔声处理、振动隔离、阻尼减震等，但是对于波长较长的低频噪声，被动控制无法取得较好效果，而主动噪声控制(Active Noise Control,ANC)能够对低频噪声实现有效控制，除此之外，ANC具有体积小的优点，PNC对降噪的材料有较高要求，成本高，且占用空间较大，不利于吸油烟机的降噪。
主动噪声控制的基本原理是利用声波干涉原理，通过扬声器发出一个与噪声声波幅值相同、相位相反的声波，两者在空间上产生相干抵消，在一定的区域内产生“静区”，从而达到降噪的目的。
常用的ANC结构有前馈控制结构、反馈控制结构以及前反馈结合的控制结构。以单通道ANC系统为例，前馈控制结构具有1个参考麦克风、1个次级扬声器和1个误差麦克风，反馈控制结构具有1个次级扬声器和1个误差麦克风，虽然前馈结构比反馈结构多一个麦克风器件，但是相较于反馈控制结构，前馈控制结构降噪频带更宽、稳定性更好、环境适应性更强，而且针对吸油烟机的降噪开发，前馈控制结构更适合。
在吸油烟机的主动降噪系统中，为获取较大范围的静区，往往会采用多通道的前馈控制结构，比如公开号为CN103994485A和CN112331174A的专利文献，均提及将吸油烟机的进风口分成多个进风通道，每个进风通道采用单通道控制结构，这种方式虽然简化了主动降噪控制系统，但是却需要改变吸油烟机进风管道的内部结构，增加设计难度和成本，同时，单通道控制结构中的误差传声器也会受到相邻通道中次级扬声器的影响，物理隔离并不能完全隔离所有次级扬声器发出的声音。也有一些专利，比如公开号为CN108954443A的专利文献，提及将噪声信号分成多个频带，每个通道处理一个频带的方式实现多通道的降噪，这种方式未考虑到主动降噪对低频信号和高频信号的降噪能力，可能会出现无法对某些频带降噪，导致降噪信号与原始噪声相干后出现噪声增强的现象。
多数采用前馈控制结构的主动降噪系统仅仅考虑误差麦克风位置处的噪声量，理论上单通道主动降噪系统能够产生的静区的范围不会超过波长的十分之一，所以为保证主动降噪系统的降噪量，降噪系统中的误差传声器离人耳越近越好。但是，误差传声器与吸油烟机使用人员的人耳存在一定的距离，该距离一般不在静区范围内，使用虚拟传声器可以在人耳位置产生静区，比如公开号CN112669806A的专利文献，提及引入虚拟传声器进行集成灶前烹饪人员双耳处的降噪，但是并未考虑烹饪人员的移动情况。在烹饪人员在实际使用吸油烟机的过程中，其位置不是一成不变的，会存在一定的移动，人员的移动导致声学传递路径或通道函数发生变化，进而使人耳处的降噪效果大打折扣，甚至出现不降反增的情况。
除此之外，吸油烟机在长期使用之后会积累油污，油污的附着会影响主动降噪系统中器件的性能和降噪效果，即使使用一些物理手段，如防油膜，也无法消除其影响。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于虚拟传声器的吸油烟机主动降噪方法，有效提高降噪效果。
为实现上述目的，本发明所采取的技术方案为：
一种基于虚拟传声器的吸油烟机主动降噪方法，所述基于虚拟传声器的吸油烟机主动降噪方法，包括：
获取吸油烟机前方的人员活动区域作为三维降噪空间，并在三维降噪空间中取点虚拟设置传声器作为虚拟传声器；
在吸油烟机内沿烟雾流动方向依次设置物理误差传声器、次级扬声器和物理参考传声器；
预学习虚拟传声器和物理误差传声器之间的虚拟通道传递函数，预学习次级扬声器和物理误差传声器之间的次级通道传递函数；
基于所述虚拟通道传递函数和所述次级通道传递函数，预学习任意两个虚拟传声器对应的自适应控制器系数；
根据人员位置匹配两个虚拟传声器作为降噪虚拟传声器对，取所述降噪虚拟传声器对对应的自适应控制器系数，基于物理参考传声器采集的信号以及所取的自适应控制器系数生成降噪信号，并由次级扬声器播放降噪声波实现主动降噪。
以下还提供了若干可选方式，但并不作为对上述总体方案的额外限定，仅仅是进一步的增补或优选，在没有技术或逻辑矛盾的前提下，各可选方式可单独针对上述总体方案进行组合，还可以是多个可选方式之间进行组合。
作为优选，所述在三维降噪空间中取点虚拟设置传声器作为虚拟传声器，包括：
对三维降噪空间进行三维网格描点，得到多个网格点；
记录每一网格点的三维坐标信息，并将每一网格点作为一个虚拟传声器。
作为优选，所述预学习虚拟传声器和物理误差传声器之间的虚拟通道传递函数，包括：
在每个虚拟传声器位置放置一个物理传声器，每个次级扬声器单独工作，轮流发出固定时长的白噪声信号，所有物理误差麦克风接收当前次级扬声器发出的白噪声信号，虚拟传声器位置处的物理传声器也接收白噪声信号；
向LMS算法中输入物理误差麦克风和虚拟传声器位置处的物理传声器接收的白噪声信号，分别估计每个虚拟传声器和物理误差传声器之间的虚拟通道传递函数并进行存储。
作为优选，所述预学习次级扬声器和物理误差传声器之间的次级通道传递函数，包括：
每个次级扬声器单独工作，轮流发出固定时长的白噪声信号，所有物理误差麦克风接收当前次级扬声器发出的白噪声信号；
向LMS算法中输入次级扬声器发出的白噪声信号以及物理误差麦克风接收的白噪声信号，分别估计每个次级扬声器和物理误差传声器之间的次级通道传递函数并进行存储。
作为优选，所述基于所述虚拟通道传递函数和所述次级通道传递函数，预学习任意两个虚拟传声器对应的自适应控制器系数，包括：
读取预学习的次级通道传递函数，取本次需要拟合的两个虚拟传声器，并读取两个虚拟传声器与所有的物理误差传声器之间预学习的虚拟通道传递函数；
初始化所取的两个虚拟传声器对应的自适应控制器系数；
将物理参考传声器采集的信号与自适应控制器系数相互作用生成降噪信号，并由各个次级扬声器发出降噪声波；
根据物理误差传声器采集的信号对虚拟传声器位置处的信号进行估计；
利用物理参考传声器采集的信号、预学习的虚拟通道传递函数和次级通道传递函数对自适应控制器系数进行更新；
计算自适应控制器系数的变化量，若变化量低于预设的阈值，表示自适应控制器趋于稳定状态，终止自适应控制器的迭代更新，存储当前的自适应控制器系数以及其对应的两个虚拟传声器；否则，继续自适应控制器的迭代更新。
作为优选，所述根据物理误差传声器采集的信号对虚拟传声器位置处的信号进行估计，包括：
式中，E(n)为物理误差传声器采集的信号，Ek(n)为第k个物理误差传声器采集的信号，ek(n)为n时刻第k个物理误差传声器采集的信号，K为物理误差传感器的个数，为n时刻估计得到的虚拟传声器/>位置处的信号，/>为n时刻估计得到的虚拟传声器位置处的信号，/>为第k个物理误差传声器与虚拟传声器/>之间的虚拟通道传递函数的转置，/>为第k个物理误差传声器与虚拟传声器/>之间的虚拟通道传递函数的转置，L3为单个虚拟通道传递函数的长度，k＝1,2,…,K。
作为优选，所述利用物理参考传声器采集的信号、预学习的虚拟通道传递函数和次级通道传递函数对自适应控制器系数进行更新，包括：
式中，表示n时刻虚拟传声器/>和虚拟传声器/>对应的自适应控制器系数，I为物理参考传声器的个数，J为次级扬声器的个数，K为物理误差传感器的个数，Wij(n+1)表示第i个物理参考传声器和第j个次级扬声器之间的更新后的自适应控制器系数，Wij(n)表示第i个物理参考传声器和第j个次级扬声器之间的更新前的自适应控制器系数，μ为LMS算法的迭代步长，/>为n时刻估计得到的虚拟传声器/>位置处的信号，/>为n时刻估计得到的虚拟传声器/>位置处的信号，/>为第一中间变量，/>为第二中间变量，/>为第k个物理误差传声器与虚拟传声器/>之间的虚拟通道传递函数的转置，/>为第k个物理误差传声器与虚拟传声器/>之间的虚拟通道传递函数的转置，L3为单个虚拟通道传递函数的长度，Vijk(n)为第三中间变量，vijk(n)为第四中间变量，L1为单个自适应控制器系数的长度，/>为第j个次级扬声器与第k个物理误差传声器之间的次级通道传递函数的转置，L2为单个次级通道传递函数的长度，R′i(n)为第i个物理参考传声器采集的信号，ri(n)为n时刻第i个物理参考传声器采集的信号，i＝1,2,…,I，j＝1,2,…,J，k＝1,2,…,K。
作为优选，所述自适应控制器系数的变化量计算如下：
式中，Δ为变化量，||·||2为L2范数。
作为优选，所述根据人员位置匹配两个虚拟传声器作为降噪虚拟传声器对，包括：
实时获取人员两耳的三维空间坐标信息，判断是否属于三维降噪空间，若两耳的三维空间坐标信息均属于三维降噪空间，则分别获取与每一耳的三维空间坐标信息最接近的虚拟传声器，得到两个虚拟传声器作为降噪虚拟传声器对；否则结束不进行主动降噪。
作为优选，所述取所述降噪虚拟传声器对对应的自适应控制器系数，包括：
判断当前时刻所取的降噪虚拟传声器对与上一时刻所取的降噪虚拟传声器对是否相同，若相同则保持自适应控制器系数不变，否则读取与当前时刻所取的降噪虚拟传声器对对应的自适应控制器系数。
本发明提供的一种基于虚拟传声器的吸油烟机主动降噪方法，采用多通道集中式方式进行吸油烟机的主动降噪控制，保证了系统的稳定性；采用多通道集中式主动降噪模型预学习的方式，对于人员的移动，能够实现主动降噪效果的快速响应；通过实时追踪人员的移动，设立虚拟传声器，精准实现人耳位置的降噪。
附图说明
图1为本发明的一种基于虚拟传声器的吸油烟机主动降噪方法的流程图；
图2为本发明物理参考传声器、次级扬声器和物理误差传声器的安装示意图；
图3为本发明虚拟通道传递函数的预学习的控制结构图；
图4为本发明次级通道传递函数的预学习的控制结构图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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，都属于本发明保护的范围。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是在于限制本发明。
现有的吸油烟机主动降噪系统中存在诸多问题，例如针对吸油烟机的主动降噪控制只是降低误差传声器位置的声压级，在实际使用过程中，烹饪人员离误差传声器肯定有一定的间距，而且当人头移动时，降噪效果就大大降低，甚至失去效果；设计的吸烟机多通道主动降噪控制结构，要么通过物理结构设计使其变成多个单通道的主动降噪控制结构，未考虑多个单通道相互之间的影响，导致系统稳定性不够，要么分多个频带独立降噪，未考虑主动降噪的降噪频段范围，出现不降反增的情况。
针对上述问题，本实施例提出一种基于虚拟传声器的吸油烟机主动降噪方法，如图1所示，具体包括以下步骤：
步骤1、获取吸油烟机前方的人员活动区域作为三维降噪空间，并在三维降噪空间中取点虚拟设置传声器作为虚拟传声器。
本实施例为了针对人耳位置实现准确降噪，根据人员活动区域构建三维降噪空间，主要为根据人耳活动区域构建。本实施例中的三维降噪空间为具有长宽高的三维空间，并且在确定三维降噪空间时，还可以同时考虑吸油烟机型号，选择合适的位置设置三维降噪空间V。例如根据吸油烟机的常规宽度以及人员的常规身高设置三维降噪空间为长度(长度方向平行于吸油烟机)0.8m、宽度(宽度方向垂直于吸油烟机)0.5m且高度为0.5m的三维降噪空间，该空间的底部距离地面1.5m。
在设置虚拟传声器时，对三维降噪空间进行三维网格描点，得到多个网格点pm，记录每一网格点pm的三维坐标信息(xm,ym,zm)，并将每一网格点作为一个虚拟传声器，虚拟传声器的数量为M，并且每个维度的描点间距可以相同也可以不同。
步骤2、在吸油烟机内沿烟雾流动方向依次设置物理误差传声器、次级扬声器和物理参考传声器。
如图2所示，本实施例在吸油烟机的主动降噪控制系统中，设置I个物理参考传声器，例如设置在涡口风机处，多个物理参考传声器沿垂直于烟雾流动方向间隔排布成一列，J个次级扬声器，位于物理参考传声器和物理误差传声器之间，多个次级扬声器沿垂直于烟雾流动方向间隔排布成一列，K个物理误差传声器，例如设置在进风口处，多个物理误差传声器沿垂直于烟雾流动方向间隔排布成一列，相较于物理参考传声器而言，物理误差传声器更加接近虚拟传声器。
在其他实施例中物理参考传声器、次级扬声器和物理误差传声器排布方式可做调整，例如改变排列列数以及排列方向等，可以是在同一个横截面内任意排布，也可以是在矩形烟机管道的每个边进行布放。本实施例对物理传声器(物理参考传声器和物理误差传声器)和次级扬声器的布放予以较大的自由度，但是优选保证物理传声器的朝向与烟雾流动方向一致，以减少烟雾在物理传声器振膜上的附着，提高物理传声器信号采集准确度。
本实施例设置自适应控制器系数的长度为L1，次级通道传递函数的系数长度为L2，物理误差传声器和虚拟传声器间的虚拟通道传递函数的系数长度为L3。
步骤3、预学习虚拟传声器和物理误差传声器之间的虚拟通道传递函数，预学习次级扬声器和物理误差传声器之间的次级通道传递函数。
针对虚拟通道传递函数的预学习，本实施例在每个虚拟传声器位置放置一个物理传声器，每个次级扬声器单独工作，轮流发出固定时长的白噪声信号，所有物理误差麦克风接收当前次级扬声器发出的白噪声信号，虚拟传声器位置处的物理传声器也接收白噪声信号。
如图3所示，向LMS算法(Least Mean Square，最小均方算法)中输入物理误差麦克风采集的白噪声信号ek(n)和虚拟传声器位置处的物理传声器接收的白噪声信号e′m(n)，分别估计每个虚拟传声器和物理误差传声器之间的虚拟通道传递函数并进行存储。
虚拟通道传递函数矩阵F如下：
Fkm(n+1)＝Fkm(n)+μe′m(n)Ek(n)
式中，Fkm表示第k(k＝1,2,...,K)个物理误差传声器与第m(m＝1,2,...,M)个虚拟传声器之间的虚拟通道传递函数，Fkm为长度为L3的一维向量，Fkm(n+1)为预学习中更新后的虚拟通道传递函数，Fkm(n)为预学习中更新前的虚拟通道传递函数，Ek(n)为FIR滤波器的输入，ek(n)表示n时刻第k个物理误差传声器采集的白噪声信号，ek(n-1)表示n-1时刻第k个物理误差传声器采集的白噪声信号，e′m(n)表示n时刻第m个虚拟传声器位置处的物理传声器接收的白噪声信号，μ为LMS算法的迭代步长。
针对次级通道传递函数的预学习，本实施例设置每个次级扬声器单独工作，轮流发出固定时长的白噪声信号，所有物理误差麦克风接收当前次级扬声器发出的白噪声信号。
如图4所示，向LMS算法中输入次级扬声器发出的白噪声信号wnj(n)以及物理误差麦克风接收的白噪声信号ek(n)，分别估计每个次级扬声器和物理误差传声器之间的次级通道传递函数并进行存储。
次级通道传递函数矩阵S如下：
Sjk(n+1)＝Sjk(n)+μek(n)WWj(n)
式中，Sjk表示第j(j＝1,2,...,J)个次级扬声器和第k个物理误差传声器之间的次级通道传递函数，Sjk为长度为L2的一维向量，Sjk(n+1)为预学习中更新后的次级通道传递函数，Sjk(n)为预学习中更新前的次级通道传递函数，WNj(n)为FIR滤波器的输入，wnj(n)为n时刻第j个次级扬声器发出的白噪声信号，wnj(n-1)为n-1时刻第j个次级扬声器发出的白噪声信号，μ为LMS算法的迭代步长。
步骤4、基于虚拟通道传递函数和所述次级通道传递函数，预学习任意两个虚拟传声器对应的自适应控制器系数。
为了在人员移动状态下吸油烟机的主动降噪能够快速响应，从而得到更好的降噪体验，需要事先估计出自适应控制器系数并进行存储。根据人耳间距和特性，对三维降噪空间中的多个虚拟传声器进行两两组合，对于每个组合中的两个虚拟传声器，采用多通道集中式控制方式，并基于FxLMS算法(Filtered-xLMS，滤波x最小均方算法)，在吸油烟机开启并工作后，根据物理参考传声器和物理误差传声器采集的信号，自适应控制器实时控制次级扬声器发出降噪信号使物理误差传声器位置处的噪声信号能量尽可能低，从而获得自适应控制器最优系数。
步骤4.1、读取预学习的次级通道传递函数矩阵S，取本次需要拟合的两个虚拟传声器，记为和/>并读取两个虚拟传声器与所有的物理误差传声器之间预学习的虚拟通道传递函数，/>和/>
步骤4.2、初始化所取的两个虚拟传声器对应的自适应控制器系数，n时刻的自适应控制器系数如下。
式中，Wij(n)表示第i个物理参考传声器和第j个次级扬声器之间的n时刻的自适应控制器系数，Wij(n)长度为L1的一维向量。
步骤4.3、将物理参考传声器采集的信号与自适应控制器系数相互作用生成降噪信号，并由各个次级扬声器发出降噪声波。
将物理参考传声器采集的信号与自适应控制器系数/>相互作用，生成降噪信号/>并由各个次级扬声器发出，其中/>ri(n)表示n时刻第i个物理参考传声器采集的噪声信号，/>J表示第j个次级扬声器播放的信号。
步骤4.4、根据物理误差传声器采集的信号对虚拟传声器位置处的信号进行估计。
式中，E(n)为物理误差传声器采集的信号，Ek(n)为第k个物理误差传声器采集的信号，ek(n)为n时刻第k个物理误差传声器采集的信号，K为物理误差传感器的个数，为n时刻估计得到的虚拟传声器/>位置处的信号，/>为n时刻估计得到的虚拟传声器位置处的信号，/>为第k个物理误差传声器与虚拟传声器/>之间的虚拟通道传递函数的转置，/>为第k个物理误差传声器与虚拟传声器/>之间的虚拟通道传递函数的转置，L3为单个虚拟通道传递函数的长度。
步骤4.5、利用物理参考传声器采集的信号、预学习的虚拟通道传递函数和次级通道传递函数对自适应控制器系数进行更新。
式中，表示n时刻虚拟传声器/>和虚拟传声器/>对应的自适应控制器系数，Wij(n+1)表示第i个物理参考传声器和第j个次级扬声器之间的更新后的自适应控制器系数，Wij(n)表示第i个物理参考传声器和第j个次级扬声器之间的更新前的自适应控制器系数，μ为LMS算法的迭代步长，/>为第一中间变量，/>为第二中间变量，Vijk(n)为第三中间变量，vijk(n)为第四中间变量，/>为第j个次级扬声器与第k个物理误差传声器之间的次级通道传递函数的转置，R′i(n)为第i个物理参考传声器采集的信号，ri(n)为n时刻第i个物理参考传声器采集的信号。
需要说明的是，本实施例中的第一中间变量，第二中间变量，第三中间变量，第四中间变量应理解为计算过程中的一个中间临时变量，定义中间临时变量的目的在于简短明晰的表达公式。
步骤4.1、计算自适应控制器系数的变化量式中Δ为变化量，||·||2为L2范数，若变化量低于预设的阈值，表示自适应控制器趋于稳定状态，终止自适应控制器的迭代更新，存储当前的自适应控制器系数以及其对应的两个虚拟传声器；否则，返回步骤4.3继续自适应控制器的迭代更新。
步骤5、多通道集中式主动降噪模型在线降噪。
步骤5.1、根据人员位置匹配两个虚拟传声器作为降噪虚拟传声器对。
在实际应用中，通过图像采集设备(例如相机)采集实时获取人耳的三维空间坐标信息(xleft,yleft,zleft)、(xright,yright,zright)，判断是否属于三维降噪空间，若两耳的三维空间坐标信息均属于三维降噪空间，则分别获取与每一耳的三维空间坐标信息最接近的虚拟传声器，得到两个虚拟传声器(记为记为和/>)作为降噪虚拟传声器对；否则结束不进行主动降噪。
步骤5.2、取降噪虚拟传声器对对应的自适应控制器系数。根据降噪虚拟传声器对，本实施例提供自适应控制器系数取值方式如下：判断当前时刻所取的降噪虚拟传声器对与上一时刻所取的降噪虚拟传声器对是否相同，若相同则保持自适应控制器系数不变，否则读取与当前时刻所取的降噪虚拟传声器对对应的自适应控制器系数。
本实施例提供的自适应控制器系统取值方式可以减少对存储器的读取次数，既节省处理时间，有增加了存储器的使用寿命。在其他实施例中，也可以每次根据降噪虚拟传声器对从存储器中读取自适应控制器系数。
步骤5.3、基于物理参考传声器采集的信号以及所取的自适应控制器系数生成降噪信号，并由次级扬声器播放降噪声波实现主动降噪。
将物理参考传声器采集的信号与自适应控制器系数/>相互作用，生成降噪信号/>并由各个次级扬声器发出，其中/>i＝1,2,...,I，ri(n)表示n时刻第i个物理参考传声器采集的噪声信号，/>表示第j个次级扬声器播放的信号。
本发明设计了一种可随烹饪人员移动的吸油烟机主动降噪方法。首先，对烹饪人员在吸油烟机前方的活动区域进行网格划分，在网格点设立虚拟传声器；其次，建立多通道集中式主动降噪模型，根据人耳特性，对虚拟传声器两两组合，自适应学习每个组合对应的多通道控制器系数并进行存储；然后，在实际使用过程中，采用相机实时获取烹饪人员的人耳位置，确定虚拟传声器组合；最后，根据虚拟传声器的组合，读取预先存储的自适应控制器系数，实现人耳区域的快速降噪。本发明通过相机实时追踪人员的移动，捕获人耳位置，精准实现人耳位置的降噪，在人耳附近形成一定范围的静区；不影响吸油烟机内部结构下，采用多通道集中控制的方式实现主动降噪控制，稳定性高。
在实际应用中随着吸油烟机的长期使用，会产生油污并附着在安装于吸油烟机管道内的主动降噪系统的器件上，影响器件的性能，进而影响主动降噪系统的降噪效果。针对油污问题，本发明提出更新自适应控制器系数的方式予以解决。
在吸油烟机投入使用之前，存储无油污情况下物理参考传声器采集的吸油烟机的噪声信息，随着吸油烟机的投入使用，物理参考传声器定期记录吸油烟机的噪声信息，并与最初的无油污状态下的噪声信息进行对比，判断油污附着情况。
本实施例中所提及的噪声信息对比可以是直接为噪声分贝大小的对比，例如在吸油烟机使用中噪声分贝相比于无油污状态下的噪声分贝的增量大于阈值，则判断油污附着较大，也可以根据增量划分不同的油污附着等级。或者基于深度神经网络输入采集的噪声信息，由预训练的深度神经网络输出吸油烟机的油污附着情况。
若油污附着情况会影响到主动降噪系统的降噪效果，则主动降噪系统会在吸油烟机的闲时阶段对系统的次级通道传递函数进行更新，更新方式同步骤3中次级通道传递函数预学习方式一致，即每个次级扬声器轮流发出白噪声，所有物理误差传声器接收每个次级扬声器发出的白噪声信号，采用LMS算法，重新估计次级通道传递函数。次级通道传递函数更新后，自动开启烟机，按照步骤4中的方式，更新自适应控制器系数并进行相应存储。在重新估计次级通道传递函数和自适应控制器系数的过程中，可以将之前存储的参数作为初始值，缩短收敛时间，提高收敛速度。
若油污附着严重，严重影响到主动降噪系统的降噪效果，则主动降噪系统会发出油污严重警告，及时提醒用户清洗吸油烟机油污。
以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (10)
1.一种基于虚拟传声器的吸油烟机主动降噪方法，其特征在于，所述基于虚拟传声器的吸油烟机主动降噪方法，包括：
获取吸油烟机前方的人员活动区域作为三维降噪空间，并在三维降噪空间中取点虚拟设置传声器作为虚拟传声器；
在吸油烟机内沿烟雾流动方向依次设置物理误差传声器、次级扬声器和物理参考传声器；
预学习虚拟传声器和物理误差传声器之间的虚拟通道传递函数，预学习次级扬声器和物理误差传声器之间的次级通道传递函数；
基于所述虚拟通道传递函数和所述次级通道传递函数，预学习任意两个虚拟传声器对应的自适应控制器系数；
根据人员位置匹配两个虚拟传声器作为降噪虚拟传声器对，取所述降噪虚拟传声器对对应的自适应控制器系数，基于物理参考传声器采集的信号以及所取的自适应控制器系数生成降噪信号，并由次级扬声器播放降噪声波实现主动降噪。
2.根据权利要求1所述的基于虚拟传声器的吸油烟机主动降噪方法，其特征在于，所述在三维降噪空间中取点虚拟设置传声器作为虚拟传声器，包括：
对三维降噪空间进行三维网格描点，得到多个网格点；
记录每一网格点的三维坐标信息，并将每一网格点作为一个虚拟传声器。
3.根据权利要求1所述的基于虚拟传声器的吸油烟机主动降噪方法，其特征在于，所述预学习虚拟传声器和物理误差传声器之间的虚拟通道传递函数，包括：
在每个虚拟传声器位置放置一个物理传声器，每个次级扬声器单独工作，轮流发出固定时长的白噪声信号，所有物理误差麦克风接收当前次级扬声器发出的白噪声信号，虚拟传声器位置处的物理传声器也接收白噪声信号；
向LMS算法中输入物理误差麦克风和虚拟传声器位置处的物理传声器接收的白噪声信号，分别估计每个虚拟传声器和物理误差传声器之间的虚拟通道传递函数并进行存储。
4.根据权利要求1所述的基于虚拟传声器的吸油烟机主动降噪方法，其特征在于，所述预学习次级扬声器和物理误差传声器之间的次级通道传递函数，包括：
每个次级扬声器单独工作，轮流发出固定时长的白噪声信号，所有物理误差麦克风接收当前次级扬声器发出的白噪声信号；
向LMS算法中输入次级扬声器发出的白噪声信号以及物理误差麦克风接收的白噪声信号，分别估计每个次级扬声器和物理误差传声器之间的次级通道传递函数并进行存储。
5.根据权利要求1所述的基于虚拟传声器的吸油烟机主动降噪方法，其特征在于，所述基于所述虚拟通道传递函数和所述次级通道传递函数，预学习任意两个虚拟传声器对应的自适应控制器系数，包括：
读取预学习的次级通道传递函数，取本次需要拟合的两个虚拟传声器，并读取两个虚拟传声器与所有的物理误差传声器之间预学习的虚拟通道传递函数；
初始化所取的两个虚拟传声器对应的自适应控制器系数；
将物理参考传声器采集的信号与自适应控制器系数相互作用生成降噪信号，并由各个次级扬声器发出降噪声波；
根据物理误差传声器采集的信号对虚拟传声器位置处的信号进行估计；
利用物理参考传声器采集的信号、预学习的虚拟通道传递函数和次级通道传递函数对自适应控制器系数进行更新；
计算自适应控制器系数的变化量，若变化量低于预设的阈值，表示自适应控制器趋于稳定状态，终止自适应控制器的迭代更新，存储当前的自适应控制器系数以及其对应的两个虚拟传声器；否则，继续自适应控制器的迭代更新。
6.根据权利要求5所述的基于虚拟传声器的吸油烟机主动降噪方法，其特征在于，所述根据物理误差传声器采集的信号对虚拟传声器位置处的信号进行估计，包括：
式中，E(n)为物理误差传声器采集的信号，Ek(n)为第k个物理误差传声器采集的信号，ek(n)为n时刻第k个物理误差传声器采集的信号，K为物理误差传感器的个数，为n时刻估计得到的虚拟传声器/>位置处的信号，/>为n时刻估计得到的虚拟传声器/>位置处的信号，/>为第k个物理误差传声器与虚拟传声器/>之间的虚拟通道传递函数的转置，/>为第k个物理误差传声器与虚拟传声器/>之间的虚拟通道传递函数的转置，L3为单个虚拟通道传递函数的长度，k＝1,2,…,K。
7.根据权利要求5所述的基于虚拟传声器的吸油烟机主动降噪方法，其特征在于，所述利用物理参考传声器采集的信号、预学习的虚拟通道传递函数和次级通道传递函数对自适应控制器系数进行更新，包括：
式中，表示n时刻虚拟传声器/>和虚拟传声器/>对应的自适应控制器系数，I为物理参考传声器的个数，J为次级扬声器的个数，K为物理误差传感器的个数，Wij(n+1)表示第i个物理参考传声器和第j个次级扬声器之间的更新后的自适应控制器系数，Wij(n)表示第i个物理参考传声器和第j个次级扬声器之间的更新前的自适应控制器系数，μ为LMS算法的迭代步长，/>为n时刻估计得到的虚拟传声器/>位置处的信号，/>为n时刻估计得到的虚拟传声器/>位置处的信号，/>为第一中间变量，/>为第二中间变量，/>为第k个物理误差传声器与虚拟传声器/>之间的虚拟通道传递函数的转置，/>为第k个物理误差传声器与虚拟传声器/>之间的虚拟通道传递函数的转置，L3为单个虚拟通道传递函数的长度，Vijk(n)为第三中间变量，vijk(n)为第四中间变量，L1为单个自适应控制器系数的长度，/>为第j个次级扬声器与第k个物理误差传声器之间的次级通道传递函数的转置，L2为单个次级通道传递函数的长度，Ri′(n)为第i个物理参考传声器采集的信号，ri(n)为n时刻第i个物理参考传声器采集的信号，i＝1,2,…,I，j＝1,2,…,J，k＝1,2,…,K。
8.根据权利要求7所述的基于虚拟传声器的吸油烟机主动降噪方法，其特征在于，所述自适应控制器系数的变化量计算如下：
式中，Δ为变化量，||·||2为L2范数。
9.根据权利要求1所述的基于虚拟传声器的吸油烟机主动降噪方法，其特征在于，所述根据人员位置匹配两个虚拟传声器作为降噪虚拟传声器对，包括：
实时获取人员两耳的三维空间坐标信息，判断是否属于三维降噪空间，若两耳的三维空间坐标信息均属于三维降噪空间，则分别获取与每一耳的三维空间坐标信息最接近的虚拟传声器，得到两个虚拟传声器作为降噪虚拟传声器对；否则结束不进行主动降噪。
10.根据权利要求1所述的基于虚拟传声器的吸油烟机主动降噪方法，其特征在于，所述取所述降噪虚拟传声器对对应的自适应控制器系数，包括：
判断当前时刻所取的降噪虚拟传声器对与上一时刻所取的降噪虚拟传声器对是否相同，若相同则保持自适应控制器系数不变，否则读取与当前时刻所取的降噪虚拟传声器对对应的自适应控制器系数。
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