CN117156333A - 降噪方法、耳机设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请提供一种降噪方法、耳机设备及存储介质，该降噪方法包括：在检测到耳机的外部噪声数据大于第一阈值时，耳机模式设置为第一模式；获取在第一模式下耳机的第一外部噪声数据和第一内部噪声数据；耳机模式由第一模式切换至第二模式；获取在第二模式下耳机的第二外部噪声数据和第二内部噪声数据；基于第一外部噪声数据、第一内部噪声数据、第二外部噪声数据和第二内部噪声数据，确定目标参数，目标参数用于优化耳机的前馈滤波器在第二模式下的参数。上述方法通过采集两个模式下耳机内外麦克风的噪声数据，基于这些噪声数据确定调整耳机前馈滤波器参数的优化方向，以提升耳机的降噪效果。

Description

降噪方法、耳机设备及存储介质

技术领域

本申请涉及终端技术领域，尤其涉及一种降噪方法、耳机设备及存储介质。

背景技术

近年来，随着可穿戴音频设备的快速发展，耳机已成为人们生活中不可缺少的生活用品，其中降噪特性成为耳机的必备属性之一。

目前，在实验室环境下往往能调试出较好的降噪效果，但是在实际应用中，由于用户耳道大小的差异、佩戴方式、样机差异等因素的影响，耳机的降噪效果不佳。

发明内容

本申请实施例提供一种降噪方法、耳机设备及存储介质，优化耳机参数，以提升耳机的降噪效果。

第一方面，本申请实施例提出一种降噪方法，该方法包括：在检测到耳机的外部噪声数据大于第一阈值时，耳机模式设置为第一模式；获取在第一模式下耳机的第一外部噪声数据和第一内部噪声数据；耳机模式由第一模式切换至第二模式；获取在第二模式下耳机的第二外部噪声数据和第二内部噪声数据；基于第一外部噪声数据、第一内部噪声数据、第二外部噪声数据和第二内部噪声数据，确定目标参数，目标参数用于优化耳机的前馈滤波器在第二模式下的参数。

本实施例中，第一模式可以为过渡模式，第二模式可以为默认深度降噪模式。第一模式和第二模式的反馈降噪参数相同，第一模式和第二模式下耳机的前馈滤波器的参数不同。耳机前馈滤波器的参数即前馈滤波参数。

上述方法适用于高噪声环境下的耳机降噪效果优化。在检测到耳机外部噪声大于预设阈值，耳机经第一模式切换至第二模式，通过获取两个模式下耳机内外麦克风采集的噪声数据，确定耳机前馈滤波参数的优化方向，从而通过调整前馈滤波参数，以实现在高噪声环境下的耳内降噪效果的优化。

第一方面的一个可选实施例中，获取在第一模式下耳机的第一外部噪声数据和第一内部噪声数据，包括：从耳机的第一麦克风获取第一外部噪声数据，以及从耳机的第二麦克风获取第一内部噪声数据；获取在第二模式下耳机的第二外部噪声数据和第二内部噪声数据，包括：从第一麦克风获取第二外部噪声数据，以及从第二麦克风获取第二内部噪声数据。

本实施例中，第一麦克风为耳机的外部麦克风，第二麦克风为耳机的内置麦克风。

上述方法从耳机内外麦克风分别采集噪声数据，用于后续耳机前馈滤波参数的优化计算。

第一方面的一个可选实施例中，基于第一外部噪声数据、第一内部噪声数据、第二外部噪声数据和第二内部噪声数据，确定目标参数之前，还包括：获取第一模式下的前馈滤波器的第一参数，以及第二模式下的前馈滤波器的第二参数；基于第一外部噪声数据、第一内部噪声数据、第二外部噪声数据和第二内部噪声数据，确定目标参数，包括：基于第一外部噪声数据、第一内部噪声数据、第二外部噪声数据、第二内部噪声数据、第一参数和第二参数，确定目标参数。

本实施例中，第一参数和第二参数均为预配置的前馈滤波参数，不同耳机模式对应不同的前馈滤波参数。

上述方法分别在第一模式和第二模式下采集外部麦克风、内部麦克风和前馈滤波器的数据，共计六组数据，根据这六组数据计算出目标参数，用于优化第二模式下前馈滤波参数，即优化上述的第二参数。

第一方面的一个可选实施例中，方法还包括：获取基于目标参数优化耳机的前馈滤波器后的预测降噪量；若预测降噪量大于或等于第二阈值，基于目标参数优化前馈滤波器的参数。

上述方法通过设置第二阈值，以判断基于目标参数优化前馈滤波参数的预测降噪效果，预测降噪效果满足预设要求(即预测降噪量大于或等于第二阈值)，才会进行实际的前馈滤波参数的调整，实现耳机自适应降噪优化。

第一方面的一个可选实施例中，获取基于目标参数优化耳机的前馈滤波器后的预测降噪量，包括：获取基于目标参数优化前馈滤波器后耳机的预测内部噪声数据，以及在第二模式下耳机的第二内部噪声数据；将预测内部噪声数据与第二内部噪声数据的差值的绝对值，作为预测降噪量。

上述方法通过获取调整前馈滤波参数后的预测耳内噪声数据和当前耳内噪声数据，确定预测降噪量，以判断是否进行实际的前馈滤波参数的调整。

第一方面的一个可选实施例中，基于目标参数优化前馈滤波器，包括：将目标参数与前馈滤波器在第二模式下的参数的乘积，作为优化后的前馈滤波器的参数。

上述方法示出了基于目标参数优化前馈滤波器参数的一种具体实现方式，通过该方式调整前馈滤波参数后，能够达到较好的耳机降噪效果。

第一方面的一个可选实施例中，方法还包括：获取耳机内置的振动传感器采集的第三参数；若第三参数大于第三阈值，停止优化耳机的前馈滤波器。

耳机振动强度较大时，将影响前馈滤波参数的优化效果。上述方法通过对振动传感器数据的检测，以控制是否执行耳机前馈滤波参数优化，有效降低耳机降噪恶化的问题。

第一方面的一个可选实施例中，方法还包括：在检测到耳机的内部噪声数据包含预设频段的音频数据时，停止优化耳机的前馈滤波器，直至检测到内部噪声数据不包含预设频段的音频数据。

本实施例中，可通过设置回音消除模块消除耳内麦克风采集到的音频数据。

上述方法针对耳机播放音频的并发场景，在该场景下耳内麦克风采集的噪声数据包含音频数据，若基于该噪声数据计算前馈滤波参数的优化方向，可能导致耳机降噪优化不准确。在检测到音频数据消除后，执行上述参数优化方案，以达到较好的降噪优化效果。

第二方面，本申请实施例提供一种耳机设备，包括：处理模块和获取模块；处理模块，用于在检测到耳机的外部噪声数据大于第一阈值时，耳机模式设置为第一模式；获取模块，用于获取在第一模式下耳机的第一外部噪声数据和第一内部噪声数据；处理模块，用于将耳机模式由第一模式切换至第二模式；获取模块，用于获取在第二模式下耳机的第二外部噪声数据和第二内部噪声数据；处理模块，用于基于第一外部噪声数据、第一内部噪声数据、第二外部噪声数据和第二内部噪声数据，确定目标参数，目标参数用于优化耳机的前馈滤波器在第二模式下的参数。

第三方面，本申请实施例提供一种耳机设备，包括：扬声器、前馈滤波器、第一麦克风、第二麦克风、处理器和存储器；第一麦克风用于采集耳机设备的外部噪声数据，第二麦克风用于采集耳机设备的内部噪声数据；存储器存储计算机执行指令；处理器执行存储器存储的计算机执行指令，实现如第一方面任一项的降噪方法。

第四方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如第一方面任一项的方法。

第五方面，本申请实施例提供一种计算机程序产品，计算机程序产品包括计算机程序，当计算机程序被运行时，使得计算机执行如第一方面任一项的方法。

第六方面，本申请实施例提供一种芯片，芯片包括处理器，处理器用于调用存储器中的计算机程序，以执行如第一方面任一项的方法。

应当理解的是，本申请的第二方面至第六方面与本申请的第一方面的技术方案相对应，各方面及对应的可行实施方式所取得的有益效果相似，不再赘述。

附图说明

图1为本申请实施例提供的不同用户佩戴耳机的降噪效果示意图；

图2为本申请实施例提供的不同用户佩戴耳机时前馈滤波器的波形示意图；

图3为本申请实施例提供的一种耳机设备的结构示意图；

图4为本申请实施例提供的一种降噪方法的流程示意图；

图5为本申请实施例提供的一种耳机设备的结构示意图；

图6为本申请实施例提供的一种耳机设备的结构示意图；

图7为本申请实施例提供的一种降噪方法的流程示意图；

图8为采用本申请实施例提供的降噪方法的降噪效果对比图；

图9为本申请实施例提供的一种耳机设备的结构示意图；

图10为本申请实施例提供的一种耳机设备的结构示意图。

具体实施方式

为了便于清楚描述本申请实施例的技术方案，本申请实施例中，采用了“第一”、“第二”等字样对功能和作用基本相同的相同项或相似项进行区分。例如，第一模式和第二模式仅仅是为了区分耳机不同的工作模式，并不对其先后顺序进行限定。又例如，第一外部噪声数据和第二外部噪声数据，第一内部噪声数据和第二内部噪声数据仅仅是为了区分不同的噪声数据。本领域技术人员可以理解“第一”、“第二”等字样并不对数量和执行次序进行限定，并且“第一”、“第二”等字样也并不限定一定不同。

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

需要说明的是，本申请实施例中的“在……时”，可以为在某种情况发生的瞬时，也可以为在某种情况发生后的一段时间内，本申请实施例对此不作具体限定。此外，本申请实施例提供的显示界面仅作为示例，显示界面还可以包括更多或更少的内容。

图1为本申请实施例提供的不同用户佩戴耳机的降噪效果示意图，如图1所示，曲线1表示实验室模拟的前馈降噪滤波器的降噪效果曲线，曲线2至4表示不同用户佩戴下耳机的前馈滤波器的降噪效果曲线。现有耳机在实验室环境下往往能调试出较好的降噪效果，但在实际使用中，由于用户耳道(如耳道长度或宽度等)或佩戴方式(如佩戴松紧程度或佩戴方向等)的差异，将导致耳机降噪效果损失，无法达到实验室模拟的降噪效果。

经实验测试，在耳机降噪中，前馈降噪更容易受到佩戴差异的影响。示例性的，图2为本申请实施例提供的不同用户佩戴耳机时前馈滤波器的波形示意图，如图2所示，不同用户佩戴同一降噪耳机所对应的前馈滤波器的波形差异较大，与默认的前馈滤波器波形(图2中多条波形的平均波形)差异能达到3db以上。

在相关降噪耳机方案中，对于不同耳道差异，通常预存多组滤波器参数，通过遍历多组滤波器参数的方式，从多组滤波器参数中选择降噪效果最优的一组，将其作为耳机的目标滤波器参数。然而，该方案并非真正意义上的前馈降噪自适应，以实现不同耳道、不同佩戴下的降噪效果优化。

基于此，本申请实施例提供一种降噪方案，针对不同用户的耳道差异以及佩戴的多样性，通过采集内外麦克风在不同耳机模式下的噪声数据，基于所采集的噪声数据计算出用户在当前佩戴状态下耳机前馈滤波器的优化参数，从而实现对不同耳道、佩戴有针对性的降噪优化，以提升耳机降噪效果。

此外，本申请提供的降噪方案，可以对外部时变的噪声环境，作出针对耳道差异和佩戴差异的降噪优化，还可以对播放音频数据的并发场景，如用户播放音乐的场景，作出针对耳道差异和佩戴差异的降噪优化。

需要说明的是，本申请实施例提供的降噪方案适用于高噪声环境，即在高噪声环境下会有相对稳定的降噪优化效果。其中高噪声环境可以理解为耳机外部环境噪声大于预设阈值(如65db)。实验数据显示，在环境噪声足够大时，耳机内外麦克风采集的噪声数据的差值基本恒定，此时耳机的前馈滤波器参数不变。

还需要说明的是，本申请实施例提供的降噪方案，适用于具备内外麦克风的头戴耳机、入耳式豆状耳机、杆状耳机以及半开放耳机等，对此本申请实施例不作任何限制。

图3为本申请实施例提供的一种耳机设备的结构示意图。如图3所示，本实施例的耳机设备包括外部麦克风(又称为前馈(FF，feedforward)麦克风)、耳内麦克风(又称为反馈(FB，feedback)麦克风)、喇叭、前馈滤波器、反馈滤波器和处理器。前馈滤波器也可称为前馈控制器，反馈滤波器也可称为反馈控制器。

基于图3所示耳机结构，处理器可获取外部麦克风和耳内麦克风采集的噪声数据，通过预设降噪优化算法计算得到前馈滤波器的优化参数。若确定该优化参数能够达到预设降噪效果，则将该优化参数配置给前馈滤波器，以使前馈滤波器基于该优化参数对外部麦克风采集的信号进行处理，实现耳机降噪。

下面结合附图4对本申请实施例的降噪方法进行详细说明。

图4为本申请实施例提供的一种降噪方法的流程示意图。本实施例的执行主体可以是耳机内置的处理器或芯片系统，对此本申请实施例不作限制，后文以处理器为例进行方案说明。

如图4所示，本实施例提供的降噪方法包括以下步骤：

S401.在检测到耳机的外部噪声数据大于第一阈值时，耳机模式设置为第一模式。

用户佩戴耳机，手动触发或耳机自动开启降噪后，耳机的外部麦克风采集当前外部噪声数据，处理器可根据耳机当前外部噪声数据判断外部环境嘈杂程度，设置耳机模式。在检测到耳机的外部噪声数据大于第一阈值时，耳机模式设置为第一模式，第一模式可以为耳机模式的其中一个。外部噪声数据包括噪音值，噪音值用于衡量噪声强弱的数值，单位通常是分贝(dB)。

在一个可选实施例中，耳机模式包括默认轻度降噪模式、过渡模式、默认深度降噪模式。不同耳机模式对应不同的前馈滤波器的参数，具体可参照表1，前馈滤波器的参数也可称为前馈降噪参数。在优化前馈滤波器参数时，不同耳机模式的反馈滤波器的参数相同，如设置过渡模式的反馈滤波器的参数与默认深度降噪模式的反馈滤波器的参数相同。反馈滤波器的参数也可称为反馈降噪参数。

一种示例中，当耳机由安静环境进入嘈杂环境时，耳机模式可按照“默认轻度降噪模式→过渡模式→默认深度降噪模式”的顺序切换。示例性的，耳机由安静环境进入嘈杂环境的判断条件可以是：检测到耳机的外部噪声数据大于第一阈值，其中第一阈值可以设置为如65db，用户可根据实际需求自定义该第一阈值，对此本申请实施例不作限制。

表1

耳机模式	前馈滤波器的参数(前馈降噪参数)
		默认轻度降噪模式	K0
过渡模式	K1
		默认深度降噪模式	K2

需要说明的是，不同耳机模式通常对应不同的外部噪声区间，例如默认轻度降噪模式对应[40db，65db)，默认深度降噪模式对应[65db，∞)。为了避免默认轻度降噪模式切换至默认深度降噪模式时，降噪变化差异过大，可在两种模式之间设置过渡模式，过渡模式对应的外部噪声区间可以是[65db，∞)。

本申请提供的降噪方案适用于高噪声环境，通常在检测到耳机外部噪声数据大于如65db，耳机处理器根据耳机外部环境数据设置耳机模式为过渡模式，经由过渡模式切换至默认深度降噪模式。在由过渡模式切换至默认深度降噪模式时，执行本申请提供的降噪方案，优化默认深度降噪模式下耳机前馈滤波器的参数，以实现在高噪声环境下的耳内降噪效果的优化。

S402.获取在第一模式下耳机的第一外部噪声数据和第一内部噪声数据。

一种示例中，耳机在第一模式下，处理器从耳机的第一麦克风(图3中的外部麦克风)获取第一外部噪声数据，以及，从耳机的第二麦克风(图3中的耳内麦克风)获取第一内部噪声数据。

本示例中，耳机的第二麦克风采集的第一内部噪声数据，即耳内残余噪声，包括两部分：一是经过被动衰减后的第一外部环境数据，二是经过降噪通路的第一外部环境数据，降噪通路上包括外部麦克风、前馈滤波器和扬声器。第一内部噪声数据可通过以下公式表示：

FB1＝Hnoise2_t1+Hnoise1_t1*Hmic*K1*Hspk (1)

式中，t1时间段的耳机模式为第一模式，FB1表示t1时间段的第一内部噪声数据，Hnoise2_t1表示t1时间段经过被动衰减后的第一外部环境数据，Hnoise1_t1*Hmic*K1*Hspk表示t1时间段经过降噪通路的第一外部环境数据，Hmic表示降噪通路上的外部麦克风的参数，Hmic通常设置为1，K1表示第一模式下降噪通路上的前馈滤波器的参数，Hspk表示降噪通路上的扬声器的参数。

S403.耳机模式由第一模式切换至第二模式。

一种示例中，第一模式可以是过渡模式，当外部噪声数据变大时，耳机模式由第一模式切换至第二模式，第二模式可以是默认深度降噪模式。

另一种示例中，第一模式可以是默认深度降噪模式，当外部噪声数据变小，但大于第一阈值时，耳机模式由第一模式切换至第二模式，第二模式可以是过渡模式。

上述两种示例中，模式切换的条件是外部噪声数据大于第一阈值，即耳机所处环境为高噪声环境，耳机处理器可根据外部噪声数据的变化，进行模式切换。

S404.获取在第二模式下耳机的第二外部噪声数据和第二内部噪声数据。

一种示例中，耳机在第二模式下，处理器从耳机的第一麦克风获取第二外部噪声数据，以及，从耳机的第二麦克风获取第二内部噪声数据。

本示例中，耳机的第二麦克风采集的第二内部噪声数据，同样包括两部分：一是经过被动衰减后的第二外部环境数据，二是经过降噪通路的第二外部环境数据。第二内部噪声数据可通过以下公式表示：

FB2＝Hnoise2_t2+Hnoise1_t2*Hmic*K2*Hspk (2)

式中，t2时间段的耳机模式为第二模式，FB2表示t2时间段的第二内部噪声数据，Hnoise2_t2表示t2时间段经过被动衰减后的第二外部环境数据，Hnoise1_t2*Hmic*K1*Hspk表示t2时间段经过降噪通路的第二外部环境数据，Hmic表示降噪通路上的外部麦克风的参数，Hmic通常设置为1，K2表示第二模式下降噪通路上的前馈滤波器的参数，Hspk表示降噪通路上的扬声器的参数。

S405.基于第一外部噪声数据、第一内部噪声数据、第二外部噪声数据和第二内部噪声数据，确定目标参数，目标参数用于优化耳机的前馈滤波器在第二模式下的参数。

一种示例中，基于第一外部噪声数据、第一内部噪声数据、第二外部噪声数据和第二内部噪声数据，确定目标参数之前，获取第一模式下的前馈滤波器的第一参数，以及第二模式下的前馈滤波器的第二参数。示例性的，参见表1，第一模式为过渡模式，第一参数为K1。第二模式为默认深度降噪模式，第二参数为K2。

在获取第一参数和第二参数后，耳机处理器基于第一外部噪声数据、第一内部噪声数据、第二外部噪声数据、第二内部噪声数据、第一参数和第二参数，确定目标参数，目标参数用于优化第二参数。

目标参数可通过以下公式表示：

y＝(m-n)/(m-m*n) (3)

m＝K2/K1 (4)

n＝FB2’/FB1’ (5)

式中，y表示目标参数；m表示前馈滤波器参数变化的比值，即前馈滤波器在第二模式下的参数与在第一模式下的参数的比值；n表示前馈滤波器变化对应的耳内麦克风采集的噪声数据的变化，FB2’表示经归一化处理后的FB2，参见公式(6)，FB1’表示经归一化处理后的FB1，参见公式(7)。

FB2’＝estimate(FF2,FB2) (6)

FB1’＝estimate(FF1,FB1) (7)

式中，estimate表示归一化处理，FF2是t2时间段的外部麦克风采集的第二外部噪声数据(Hnoise1_t2的实测值)，FB2表示t2时间段的耳内麦克风采集的第二内部噪声数据，FF1是t1时间段的外部麦克风采集的第一外部噪声数据(Hnoise1_t1的实测值)，FB1表示t1时间段的耳内麦克风采集的第一内部噪声数据。

基于上述多个公式可知，目标参数y可根据第一外部噪声数据FF1、第一内部噪声数据FB1、第二外部噪声数据FF2、第二内部噪声数据FB2、第一参数K1和第二参数K2确定。其中FF1、FB1、FF2和FB2可直接测量得到，K1和K2为预设的前馈降噪参数。

本实施例中，在确定目标参数y后，可在第二模式下的前馈滤波器的参数K2的基础上，对K2进行参数优化。为了确保降噪效果达到预期，在确定目标参数后，不直接对第二参数进行优化，通过执行以下步骤确定是否优化第二参数：

获取基于目标参数优化第二参数后的预测降噪量，一种情况，若预测降噪量大于或等于第二阈值，基于目标参数优化前馈滤波器的第二参数。另一种情况，若预测降噪量小于第二阈值，跳回至S401。

一种示例中，可通过如下方式获取基于目标参数优化第二参数后的预测降噪量：获取基于目标参数优化第二参数后耳机的预测内部噪声数据，以及或者在第二模式下耳机的第二内部噪声数据，将预测内部噪声数据与第二内部噪声数据的差值的绝对值，作为预测降噪量。通常，预测内部噪声数据小于第二内部噪声数据。

预测降噪量可通过以下公式表示：

▽NC ＝ FB2’ -FB2”＝Hnoise1’*Hmic*K2*Hspk(1-y) (6)

式中，▽NC表示预测降噪量，FB2”＝Hnoise2’+Hnoise1’*Hmic*K2*y*Hspk，FB2”表示经归一化处理后的预测内部噪声数据，FB2’表示经归一化处理后的第二内部噪声数据，参见公式(6)。

在前馈滤波器降噪频段(一般在20Hz至5KHz之间)，▽NC≥a时，才会进行实际的前馈滤波器调整，a表示第二阈值，a为正数。

通过判断预测降噪量是否达到预设降噪效果，确定是否优化前馈滤波器的参数(即第二参数K2)，实现对前馈滤波器参数的自适应优化，以进一步降低耳内噪声，提升耳机的降噪效果。

基于上述示例，当耳机由安静环境进入到嘈杂环境，例如检测到耳机的外部噪声数据大于第一阈值时，根据外部噪声数据的变化情况，如外部噪声逐渐变大，耳机模式可由过渡模式切换至默认深度降噪模式，在切换至默认深度降噪模式后，可对该默认深度降噪模式下的前馈滤波器参数进行耳道自适应优化，参见表2。

表2

基于表2，耳机处理器在获取到前馈滤波器的参数变化(K1→K2)，以及相应耳内噪声数据变化(FB1’→FB2’)，可以结合公式(3)确定前馈滤波器的参数优化参数y，基于K3＝K2*y最终得到优化后的参数K3。

本申请实施例提供的降噪方法，在检测到耳机的外部环境为高噪声环境时，根据外部噪声数据变化，可由第一模式切换至第二模式，耳机处理器分别获取在第一模式下的耳机内外噪声数据，以及在第二模式下的耳机内外噪声数据。基于在第一模式下的耳机内外噪声数据和在第二模式下的耳机内外噪声数据，确定目标参数，目标参数可用于优化耳机前馈滤波器在第二模式下的参数。

上述方案不受耳机佩戴者耳道差异和佩戴方式差异的影响，通过耳机内外麦克风在不同模式下采集的噪声数据，结合两种模式下前馈滤波器的预设参数，确定当前佩戴下前馈滤波器优化方向，实现针对不同耳道和佩戴自适应调整滤波器方向，提升耳机的降噪效果。

此外，在确定目标参数优化耳机前馈滤波器参数前，通过增设降噪预测，确定目标参数是否有改善耳机的降噪效果(如通过判断预测降噪量是否大于或等于第二阈值，来确定目标参数是否有改善耳机的降噪效果)，只有在耳机降噪效果有改善的情况下，才基于该目标参数优化滤波器参数，这样可以有效降低耳机降噪恶化的问题。

基于上述实施例，在一些实施例中，第一时刻外部麦克风采集的外部噪声数据为65db(或70db)，可设耳机模式为过渡模式，此时记录第一时刻的外部噪声数据FF1、耳内噪声数据FB1以及过渡模式下耳机前馈滤波器的参数K1。第二时刻外部麦克风采集的外部噪声数据为75db，耳机模式由过渡模式切换至默认深度降噪模式，此时记录第二时刻的外部噪声数据FF2、耳内噪声数据FB2以及默认深度降噪模式下耳机前馈滤波器的参数K2。通过这6组数据(FF1、FB1、FF2、FB2、K1、K2)，结合公式(3),(4),(5)，计算前馈滤波器的参数K2的优化方向y，得到优化后的参数K3，K3＝K2*y。

基于上述实施例，图5为本申请实施例提供的一种耳机设备的结构示意图。如图5所示，本实施例的耳机设备包括外部麦克风、耳内麦克风、喇叭、前馈滤波器、滤波器模块、反馈滤波器和处理器。外部麦克风采集外部噪声数据，依次经过前馈滤波器、滤波器模块和喇叭，在用户耳道内播放处理后的数据，耳内麦克风采集耳内残余噪声，经反馈滤波器处理后，与滤波器模块输出的数据叠加，实现数据降噪，再通过喇叭播放降噪后的数据。

本实施例中，滤波器模块用于自适应调整前馈滤波器输出信号的波形，滤波器模块中配置上述实施例的目标参数y，此时可将前馈滤波器和滤波器模块看作一个滤波器，该滤波器的配置参数为K3，K3＝K2*y，K2为前馈滤波器当前的配置参数。

可选的，滤波器模块可以是无限脉冲响应数字滤波器(infinite impulseresponse，IIR)，或者有限脉冲响应数字滤波器(finite impulse response，FIR)。

应理解，在不执行本申请提供的降噪方案时，滤波器模块的配置参数可设置为1，即对前馈滤波器输出信号不作信号处理。

在一些实施例中，耳机设备还可以包括振动传感器，如图5所示，振动传感器可用于检测耳机状态。一种示例中，耳机处理器获取振动传感器采集的第三参数，若第三参数大于第三阈值，则停止优化耳机的前馈滤波器。

应理解，第三参数可以是振动强度相关的参数，若振动强度较大，如第三参数大于第三阈值，佩戴者可能在跑步、咀嚼、说话等，此时若执行上述实施例的降噪方案，将影响目标参数y的计算精度。

上述实施例通过对振动传感器数据的检测，以控制是否执行降噪方案，有效降低耳机降噪恶化的问题。

基于上述几个实施例，图6为本申请实施例提供的一种耳机设备的结构示意图。如图6所示，本实施例的耳机设备包括外部麦克风、耳内麦克风、喇叭、前馈滤波器、滤波器模块、反馈滤波器、处理器、均衡器(EQ，equalizer)、回声消除模块和模数转换器(ADC，analog-to-digital converter)。

图6示出了耳机播放音频数据时，耳机内部的处理流程。音频数据经均衡器处理后，一路通过回声消除模块，输出信号y1(s)，另一路输入喇叭以播放处理后的音频数据，耳内麦克风采集的数据包括该音频数据和耳内噪声数据，记为y2(s)，两路信号叠加后，依次经过模数转换器、反馈滤波器，与滤波器模块输出的耳机外部噪声数据叠加后，实现音频消除和降噪，再通过喇叭播放音频消除和降噪后的数据。

本实施例中，为了避免音频播放对前馈滤波器参数优化的影响，可通过回声消除模块将耳内麦克风采集的音频消除。回声消除模块一般会使用自适应滤波器算法调整滤波器的权值向量，通过不断调整近似估计当前佩戴者的实际耳内传递函数，从而去除耳内麦克风采集的音频信号的分量，优化前馈降噪效果。

基于图6所示场景，本申请实施例提供一种降噪方法，耳机处理器在检测到耳内麦克风采集的内部噪声数据包含预设频段的音频数据时，则停止优化耳机的前馈滤波器，直至检测到内部噪声数据不包含预设频段的音频数据。其中，预设频段的音频数据包括但不限于音乐、电话语音、音频播报等数据。

本实施例中，优先进行回声消除模块的收敛，直至耳内麦克风采集的耳内噪声不含播放的音频数据，在目标参数y收敛至目标值后，再执行耳道自适应计算，以优化前馈滤波器的参数，提升针对耳机播放音频数据的并发场景的耳机降噪效果。

基于上述几个实施例，下面结合附图7对本申请提供的降噪方案进行总结。

图7为本申请实施例提供的一种降噪方法的流程示意图。如图7所示，用户佩戴降噪耳机后，首先进行入耳检测，在佩戴良好的情况下，进行数据采集。数据采集包括两部分，一是外部麦克风采集的外部环境噪声，二是耳内麦克风采集的耳内残余噪声。其中，外部环境噪声是实时变化的。若判断外部环境噪声强度大于第一阈值，例如第一阈值为65db，耳机模式设置为过渡模式，随后耳机模式由过渡模式切换至默认深度降噪模式，基于过渡模式和默认深度降噪模式下采集的外部环境噪声和耳内残余噪声，以及这两个模式下的前馈滤波参数，计算耳道自适应优化参数y，y用于优化默认深度降噪模式下的前馈滤波参数。

在确定耳道自适应优化参数y后，获取基于y优化前馈滤波参数后的预测降噪量，若预测降噪量大于或等于第二阈值，则基于y优化前馈滤波参数，否则，重新获取外部环境数据、计算新的优化参数y。

图8为采用本申请实施例提供的降噪方法的降噪效果对比图。如图8所示，相较于图1，采用本申请实施例的降噪方案，在降噪频段(20Hz至5KHz)的预测降噪量得到有效改善，实测用户佩戴耳机得到的降噪效果曲线(浅灰色)与实验室仿真得到的降噪效果曲线(深灰色)基本一致，耳机降噪效果能够达到实验室模拟的降噪效果。

本申请实施例可以根据上述方法实施例对耳机设备进行功能模块的划分，例如，可以对应各个功能划分各个功能模块，也可以将两个或两个以上的功能集成在一个处理模块中。上述集成的模块既可以使用硬件的形式实现，也可以使用软件功能模块的形式实现。需要说明的是，本申请实施例中对模块的划分是示意性的，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。下面以使用对应各个功能划分各个功能模块为例进行说明。

图9为本申请实施例提供的一种耳机设备的结构示意图。如图9所示，本实施例的耳机设备900包括：处理模块901和获取模块902。

处理模块901，用于在检测到耳机的外部噪声数据大于第一阈值时，耳机模式设置为第一模式；

获取模块902，用于获取在第一模式下耳机的第一外部噪声数据和第一内部噪声数据；

处理模块901，用于将耳机模式由第一模式切换至第二模式；

获取模块902，用于获取在第二模式下耳机的第二外部噪声数据和第二内部噪声数据；

处理模块901，用于基于第一外部噪声数据、第一内部噪声数据、第二外部噪声数据和第二内部噪声数据，确定目标参数，目标参数用于优化耳机的前馈滤波器在第二模式下的参数。

本实施例的一个可选实施例中，获取模块902，用于：

从耳机的第一麦克风获取第一外部噪声数据，以及从耳机的第二麦克风获取第一内部噪声数据；

从第一麦克风获取第二外部噪声数据，以及从第二麦克风获取第二内部噪声数据。

本实施例的一个可选实施例中，处理模块901基于第一外部噪声数据、第一内部噪声数据、第二外部噪声数据和第二内部噪声数据，确定目标参数之前，获取模块902，还用于：

获取第一模式下的前馈滤波器的第一参数，以及第二模式下的前馈滤波器的第二参数；

处理模块901，用于基于第一外部噪声数据、第一内部噪声数据、第二外部噪声数据、第二内部噪声数据、第一参数和第二参数，确定目标参数。

本实施例的一个可选实施例中，获取模块902，用于获取基于目标参数优化耳机的前馈滤波器后的预测降噪量；

处理模块901，用于若预测降噪量大于或等于第二阈值，基于目标参数优化前馈滤波器的参数。

本实施例的一个可选实施例中，获取模块902，用于：

获取基于目标参数优化前馈滤波器后耳机的预测内部噪声数据，以及在第二模式下耳机的第二内部噪声数据；

将预测内部噪声数据与第二内部噪声数据的差值的绝对值，作为预测降噪量。

本实施例的一个可选实施例中，处理模块901，用于：将目标参数与前馈滤波器在第二模式下的参数的乘积，作为优化后的前馈滤波器的参数。

本实施例的一个可选实施例中，获取模块902，用于获取耳机内置的振动传感器采集的第三参数；

处理模块901，用于若第三参数大于第三阈值，停止优化耳机的前馈滤波器。

本实施例的一个可选实施例中，处理模块901，用于：

在检测到耳机的内部噪声数据包含预设频段的音频数据时，停止优化耳机的前馈滤波器，直至检测到内部噪声数据不包含预设频段的音频数据。

本申请实施例示出的耳机设备，耳机设备的处理模块在检测到耳机外部噪声大于第一阈值时，耳机将第一模式切换至第二模式，通过获取模块获取的第一模式和第二模式下的耳机内外麦克风采集的噪声数据，基于这些数据确定耳机前馈滤波参数的优化方向，若基于该优化方向调整前馈滤波参数，其预测降噪量大于或等于第二阈值，则进行实际的前馈滤波参数的调整，以实现在高噪声环境下的耳内降噪效果的优化。

图10为本申请实施例提供的一种耳机设备的结构示意图。如图10所示，本实施例的耳机设备包括：扬声器1010、前馈滤波器1020、第一麦克风1030、第二麦克风1040、处理器1050和存储器1060；第一麦克风1030用于采集耳机设备的外部噪声数据，第二麦克风1040用于采集耳机设备的内部噪声数据；

存储器1060存储计算机执行指令；

处理器1050执行存储器1060存储的计算机执行指令，实现如前述方法实施例的技术方案，其实现原理和技术效果与上述相关实施例类似，此处不再赘述。

本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序。计算机程序被处理器执行时实现上述方法。上述实施例中描述的方法可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。如果在软件中实现，则功能可以作为一个或多个指令或代码存储在计算机可读介质上或者在计算机可读介质上传输。计算机可读介质可以包括计算机存储介质和通信介质，还可以包括任何可以将计算机程序从一个地方传送到另一个地方的介质。存储介质可以是可由计算机访问的任何目标介质。

一种可能的实现方式中，计算机可读介质可以包括随机存取存储器(randomaccess memory，RAM)，只读存储器(read-only memory，ROM)，只读光盘(compact discread-only memory，CD-ROM)或其它光盘存储器，磁盘存储器或其它磁存储设备，或目标于承载的任何其它介质或以指令或数据结构的形式存储所需的程序代码，并且可由计算机访问。而且，任何连接被适当地称为计算机可读介质。例如，如果使用同轴电缆，光纤电缆，双绞线，数字用户线(Digital Subscriber Line，DSL)或无线技术(如红外，无线电和微波)从网站，服务器或其它远程源传输软件，则同轴电缆，光纤电缆，双绞线，DSL或诸如红外，无线电和微波之类的无线技术包括在介质的定义中。如本文所使用的磁盘和光盘包括光盘，激光盘，光盘，数字通用光盘(Digital Versatile Disc，DVD)，软盘和蓝光盘，其中磁盘通常以磁性方式再现数据，而光盘利用激光光学地再现数据。上述的组合也应包括在计算机可读介质的范围内。

本申请实施例提供一种计算机程序产品，计算机程序产品包括计算机程序，当计算机程序被运行时，使得计算机执行上述方法实施例中的技术方案，其实现原理和技术效果与上述相关实施例类似，此处不再赘述。

本申请实施例提供一种芯片，芯片包括处理器，处理器用于调用存储器中的计算机程序，以执行上述实施例中的技术方案，其实现原理和技术效果与上述相关实施例类似，此处不再赘述。

本申请实施例是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程设备的处理模块以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理模块执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

以上的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的技术方案的基础之上，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包括在本发明的保护范围之内。

Claims (12)

1.一种降噪方法，其特征在于，包括：

在检测到耳机的外部噪声数据大于第一阈值时，耳机模式设置为第一模式；

获取在所述第一模式下所述耳机的第一外部噪声数据和第一内部噪声数据；

所述耳机模式由所述第一模式切换至第二模式；

获取在所述第二模式下所述耳机的第二外部噪声数据和第二内部噪声数据；

基于所述第一外部噪声数据、所述第一内部噪声数据、所述第二外部噪声数据和所述第二内部噪声数据，确定目标参数，所述目标参数用于优化所述耳机的前馈滤波器在所述第二模式下的参数。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取在所述第一模式下所述耳机的第一外部噪声数据和第一内部噪声数据，包括：

从所述耳机的第一麦克风获取所述第一外部噪声数据，以及从所述耳机的第二麦克风获取所述第一内部噪声数据；

获取在所述第二模式下所述耳机的第二外部噪声数据和第二内部噪声数据，包括：

从所述第一麦克风获取所述第二外部噪声数据，以及从所述第二麦克风获取所述第二内部噪声数据。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，

基于所述第一外部噪声数据、所述第一内部噪声数据、所述第二外部噪声数据和所述第二内部噪声数据，确定目标参数之前，还包括：

获取所述第一模式下的所述前馈滤波器的第一参数，以及所述第二模式下的所述前馈滤波器的第二参数；

基于所述第一外部噪声数据、所述第一内部噪声数据、所述第二外部噪声数据和所述第二内部噪声数据，确定目标参数，包括：

基于所述第一外部噪声数据、所述第一内部噪声数据、所述第二外部噪声数据、所述第二内部噪声数据、所述第一参数和所述第二参数，确定所述目标参数。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取基于所述目标参数优化所述耳机的前馈滤波器后的预测降噪量；

若所述预测降噪量大于或等于第二阈值，基于所述目标参数优化所述前馈滤波器的参数。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，获取基于所述目标参数优化所述耳机的前馈滤波器后的预测降噪量，包括：

获取基于所述目标参数优化所述前馈滤波器后所述耳机的预测内部噪声数据，以及在所述第二模式下所述耳机的第二内部噪声数据；

将所述预测内部噪声数据与所述第二内部噪声数据的差值的绝对值，作为所述预测降噪量。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，基于所述目标参数优化前馈滤波器，包括：

将所述目标参数与所述前馈滤波器在所述第二模式下的参数的乘积，作为优化后的所述前馈滤波器的参数。

7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取所述耳机内置的振动传感器采集的第三参数；

若所述第三参数大于第三阈值，停止优化所述耳机的前馈滤波器。

8.根据权利要求1至7中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

在检测到所述耳机的内部噪声数据包含预设频段的音频数据时，停止优化所述耳机的前馈滤波器，直至检测到所述内部噪声数据不包含所述预设频段的音频数据。

9.一种耳机设备，其特征在于，包括：

处理模块，用于在检测到耳机的外部噪声数据大于第一阈值时，耳机模式设置为第一模式；

获取模块，用于获取在所述第一模式下所述耳机的第一外部噪声数据和第一内部噪声数据；

所述处理模块，用于将所述耳机模式由所述第一模式切换至第二模式；

所述获取模块，用于获取在所述第二模式下所述耳机的第二外部噪声数据和第二内部噪声数据；

所述处理模块，用于基于所述第一外部噪声数据、所述第一内部噪声数据、所述第二外部噪声数据和所述第二内部噪声数据，确定目标参数，所述目标参数用于优化所述耳机的前馈滤波器在所述第二模式下的参数。

10.一种耳机设备，其特征在于，包括：扬声器、前馈滤波器、第一麦克风、第二麦克风、处理器和存储器；所述第一麦克风用于采集所述耳机设备的外部噪声数据，所述第二麦克风用于采集所述耳机设备的内部噪声数据；

所述存储器存储计算机执行指令；

所述处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，实现如权利要求1至8中任一项所述的降噪方法。

11.一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，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的方法。

12.一种芯片，其特征在于，其特征在于，所述芯片包括处理器，所述处理器用于调用存储器中的计算机程序，以执行如权利要求1至8中任一项所述的方法。