CN117594030A - 一种主动降噪方法及相关装置 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种主动降噪方法及相关装置，该方法包括：获取目标车辆的参考信号和有效误差麦克风信号，并根据有效误差麦克风信号确定失效误差麦克风对应的目标误差麦克风信号，然后根据参考信号、有效误差麦克风信号和目标误差麦克风信号对目标车辆进行主动降噪。区别于相关技术中出现无效的误差麦克风即不进行主动降噪，本申请实施例可以利用有效误差麦克风信号确定对无效误差麦克风的目标误差麦克风信号，以实现在存在无效的误差麦克风的情况下实现对目标车辆的主动降噪，提高用户体验。

Description

一种主动降噪方法及相关装置

技术领域

本申请涉及车辆技术领域，特别是涉及一种主动降噪方法及相关装置。

背景技术

目前，随着车辆技术的迅速发展，为了提高用户的驾驶体验，一般会通过主动降噪系统对车辆内部进行降噪。

在相关技术中，主动降噪系统中的一个或多个误差麦克风会输出误差麦克风信号，然后主动降噪系统中的主动降噪算法根据误差麦克风信号和参考信号计算控制输出信号，该控制输出信号用于通过输出执行器（如扬声器）产生一个与噪声信号相反的声波，以抵消噪声信号，实现主动降噪。

其中，当多个误差麦克风中的一个或多个误差麦克风失效，相关技术中的主动降噪系统会关闭主动降噪功能。但是，关闭主动降噪功能会使得车辆内部的噪声水平上升，影响用户体验。

发明内容

基于上述问题，本申请提供了一种主动降噪方法及相关装置，以解决误差麦克风失效会关闭主动降噪功能，导致车辆内部噪声水平上升，影响用户体验的问题。

本申请实施例公开了如下技术方案：

第一方面，本申请实施例提供一种主动降噪方法，所述方法包括：

获取目标车辆的参考信号和有效误差麦克风信号；所述有效误差麦克风信号为有效误差麦克风输出的信号；所述有效误差麦克风指示工作状态为有效的误差麦克风；

根据所述有效误差麦克风信号确定失效误差麦克风对应的目标误差麦克风信号；所述失效误差麦克风指示工作状态为无效的误差麦克风；

根据所述参考信号、所述有效误差麦克风信号和所述目标误差麦克风信号对所述目标车辆进行主动降噪。

可选地，所述根据所述有效误差麦克风信号确定失效误差麦克风对应的目标误差麦克风信号，包括：

从回归系数集合中获取所述失效误差麦克风对应的目标回归系数；所述目标回归系数基于所述目标车辆对应的噪声类型和工况类型得到；

根据所述有效误差麦克风信号和所述目标回归系数确定所述失效误差麦克风对应的所述目标误差麦克风信号。

可选地，所述回归系数集合，通过以下方式获得：

获取目标噪声类型和目标工况类型下的多组训练误差信号集合；所述训练误差信号集合包括多个训练误差信号；所述训练误差信号为对应的训练误差麦克风各自输出的误差信号；所述训练误差麦克风的状态指示为有效；

将多组所述训练误差信号集合输入多元线性回归模型，并利用所述多元线性回归模型得到在所述目标噪声类型和所述目标工况下的训练回归系数；

确定在多个噪声类型和多个工况类型下各自对应的训练回归系数，并基于多个所述训练回归系数得到回归系数集合；所述目标噪声类型为所述多个噪声类型中的任一噪声类型；所述目标工况类型为所述多个工况类型中的任一工况类型。

可选地，所述方法还包括：

获取在所述目标噪声类型和所述目标工况类型下的预设回归系数；

根据所述预设回归系数以及在所述目标噪声类型和所述目标工况类型下的训练回归系数，确定训练误差；

若所述训练误差大于预设训练误差，则将所述训练误差对应的训练回归系数记录为预设值。

可选地，所述根据所述参考信号、所述有效误差麦克风信号和所述目标误差麦克风信号对所述目标车辆进行主动降噪，包括：

根据所述有效误差麦克风信号和所述目标误差麦克风信号确定目标比例系数；

利用所述目标比例系数对初始主动降噪算法进行调整，得到目标主动降噪算法；

通过目标主动降噪算法，根据所述参考信号、所述有效误差麦克风信号和所述目标误差麦克风信号，确定输出控制信号；所述输出控制信号用于对所述目标车辆进行主动降噪。

可选地，所述根据所述有效误差麦克风信号和所述目标误差麦克风信号确定目标比例系数，包括：

计算所述有效误差麦克风信号对所述目标误差麦克风信号的多个频带各自对应的相干值；多个所述频带用于指示所述目标误差麦克风信号不同的频率范围；

确定各个所述相干值对应的比例系数，作为目标比例系数。

可选地，所述方法还包括：若所述目标车辆的多个误差麦克风的状态均指示为无效，则不进行主动降噪。

第二方面，本申请实施例提供一种主动降噪装置，所述装置包括：

获取模块，用于获取目标车辆的参考信号和有效误差麦克风信号；所述有效误差麦克风信号为有效误差麦克风输出的信号；所述有效误差麦克风指示工作状态为有效的误差麦克风；

信号确定模块，用于根据所述有效误差麦克风信号确定失效误差麦克风对应的目标误差麦克风信号；所述失效误差麦克风指示工作状态为无效的误差麦克风；

主动降噪模块，用于根据所述参考信号、所述有效误差麦克风信号和所述目标误差麦克风信号对所述目标车辆进行主动降噪。

第三方面，本申请实施例提供一种计算机设备，包括：存储器，处理器，及存储在所述存储器上并可在所述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，实现如第一方面所述的主动降噪方法。

第四方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当所述指令在终端设备上运行时，使得所述终端设备执行如第一方面所述的主动降噪方法。

相较于现有技术，本申请具有以下有益效果：

本申请实施例提供的主动降噪方法，通过获取目标车辆的参考信号和有效误差麦克风信号，并根据有效误差麦克风信号确定失效误差麦克风对应的目标误差麦克风信号，然后根据参考信号、有效误差麦克风信号和目标误差麦克风信号对目标车辆进行主动降噪。区别于相关技术中出现无效的误差麦克风即不进行主动降噪，本申请实施例可以利用有效误差麦克风信号确定对无效误差麦克风的目标误差麦克风信号，以实现在存在无效的误差麦克风的情况下实现对目标车辆的主动降噪，提高用户体验。

附图说明

为了更清楚地说明本申请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申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为相关技术提供的一种主动降噪系统的结构示意图；

图2为本申请实施例提供的一种主动降噪方法的流程示意图；

图3为本申请实施例提供的一种主动降噪系统的结构示意图；

图4为本申请实施例提供的补偿模块的示意图；

图5为本申请实施例提供的一种主动降噪装置的结构示意图。

具体实施方式

为了能够更好的理解本申请的技术方案，首先对下述各实施例可能出现的若干名词进行解释：

误差麦克风通过将声学信号转换为电信号，可以检测车辆周围的环境噪声和语音信号。通过改善音频捕捉，可以提高车辆音频系统的性能，并降低功耗。误差麦克风可以用于车辆的语音识别和环境噪声抑制。误差麦克风可以准确地捕捉车内乘客的语音指令，并将其转化为电信号进行处理。同时，还可以检测车辆内部和外部的噪声，以便进行噪声抑制和音频优化，提供更好的音频体验。误差麦克风是主动降噪系统的一个部件，用来监测消声区域的次声源信号与源噪声信号相抵后的残余噪声信号（也即误差麦克风信号）。

控制输出信号用于通过输出执行器（如扬声器）产生一个与噪声信号相反的声波，以抵消噪声信号。这样，当噪声信号和输出信号叠加在一起时，它们会相互抵消，从而降低通过空气传播的有害噪声的音量。此外，在主动降噪系统中，输入信号可能会受到噪声的影响而失真，故可以通过控制输出信号，对失真进行补偿，使得输出信号更加清晰和准确。

正如前文描述，在针对车辆内部的主动降噪的研究中发现，目前，随着车辆技术的迅速发展，为了提高用户的驾驶体验，一般会通过主动降噪系统对车辆内部进行降噪。其中，噪声可以包括车辆部件如发动产生的噪声、车辆驾驶在不同道路而产生的噪声、车辆外部的环境噪声等等，在此并不做具体限定。

在相关技术中，主动降噪系统中的一个或多个误差麦克风会输出误差麦克风信号，然后主动降噪系统中的主动降噪算法根据误差麦克风信号和参考信号计算控制输出信号，该控制输出信号用于通过输出执行器（如扬声器）产生一个与噪声信号相反的声波，以抵消噪声信号，实现主动降噪。

参见图1，该图为相关技术提供的一种主动降噪系统的结构示意图。

结合图1所示，相关技术中的主动降噪系统可以包括：一个或多个误差麦克风，参考模块和主动降噪模块。

误差麦克风用于采集车辆内部和外部的噪声，并将噪声以误差麦克风信号的形式输出至主动降噪模块；参考模块用于输出参考信号至主动降噪模块；主动降噪模块用于通过部署的主动降噪算法，根据误差麦克风信号和参考信号确定控制输出信号。其中，控制输出信号用于通过输出执行器产生一个与前述噪声相反的声波，以抵消噪声。

其中，当误差麦克风失效，可能会导致控制输出信号通过喇叭发出的低音频率的声音，低频率的声音会具有较高的音量和较强的震撼力，导致用户体验感不好，因此在相关技术中，当多个误差麦克风中的任一误差麦克风失效，均会使得主动降噪系统关闭主动降噪功能。但是，关闭主动降噪功能会使得车辆内部的噪声水平上升，影响用户体验。

为了解决上述问题，本申请实施例提供一种主动降噪方法及相关装置。该方法包括：通过获取目标车辆的参考信号和有效误差麦克风信号，并根据有效误差麦克风信号确定失效误差麦克风对应的目标误差麦克风信号，然后根据参考信号、有效误差麦克风信号和目标误差麦克风信号对目标车辆进行主动降噪。

如此，区别于相关技术中出现无效的误差麦克风即不进行主动降噪，本申请实施例可以利用有效误差麦克风信号确定对无效误差麦克风的目标误差麦克风信号，以实现在存在无效的误差麦克风的情况下实现对目标车辆的主动降噪，提高用户体验。

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，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。

实施例一

参见图2，该图为本申请实施例提供的一种主动降噪方法的流程示意图，结合图2所示，本申请实施例提供的主动降噪方法，可以包括：

S201：获取目标车辆的参考信号和有效误差麦克风信号。

目标车辆意指待主动降噪的车辆，在此并不对目标车辆进行限定。需要说明的是，本申请实施例并不限于应用于目标车辆，还可用于其他包含误差麦克风的主动降噪场景，比如办公室、飞机驾驶舱等等。

有效误差麦克风信号为有效误差麦克风输出的信号。有效误差麦克风指示工作状态为有效的误差麦克风，也即，有效误差麦克风是目标车辆中正常工作的麦克风，有效误差麦克风可以正常输出有效误差麦克风信号。

参考信号用于检测噪声信号的特征，并根据这些特征来生成相应的抗噪声信号，参考信号可以抵消噪音，从而实现降噪效果。示例性地，当主动降噪是针对发动机噪声时，参考信号可以为发动机转速；当主动降噪是针对路面噪声时，参考信号可以为布置在目标车辆的底盘上的1~N个加速度传感器。

S202：根据有效误差麦克风信号确定失效误差麦克风对应的目标误差麦克风信号。

失效误差麦克风指示工作状态为无效的误差麦克风，也即，失效误差麦克风为目标车辆中无法正常工作的误差麦克风。

应理解的是，在相关技术中，若车辆中的误差麦克风失效，则无法获取该失效误差麦克风的误差麦克风信号，进一步可能会导致控制输出信号通过喇叭发出的低音频率的声音，低频率的声音会具有较高的音量和较强的震撼力，导致用户体验感不好，因此，相关技术中在确定目标车辆的误差麦克风失效时，会关闭主动降噪功能，但当关闭主动降噪功能，可能会导致车辆内部的噪声水平上升，从而影响用户体验。

因此，在本申请中，可以利用有效误差麦克风所输出的有效误差麦克风信号，对失效误差麦克风的误差麦克风信号进行确定，也即，可以在误差麦克风失效时提供与该失效误差麦克风对应的目标误差麦克风信号，从而不影响对目标车辆的主动降噪，提高用户体验。

S203：根据参考信号、有效误差麦克风信号和目标误差麦克风信号对目标车辆进行主动降噪。

主动降噪技术是通过使用目标车辆内部的误差麦克风，检测目标车辆内部的噪音，并通过发射与噪音相反的声波来抵消噪音，从而降低车辆内部的噪音水平。主动降噪技术可以提供更安静和舒适的驾驶环境，减少驾驶员和乘客的疲劳感，并提高音频系统的声音质量。其中，目标车辆内部的噪音的音源可以为车辆发动机产生的噪声，也可以为车辆在不同路面所产生的噪声等等，在此并不做具体限定。

需要说明的是，若目标车辆的多个误差麦克风的状态均指示为无效，则不进行主动降噪。也即，若目标车辆的多个误差麦克风均失效，也即失效误差麦克风无法通过有效误差麦克风信号确定目标误差麦克风信号，此时可以直接关闭主动降噪功能，以避免全部失效的误差麦克风导致控制输出信号通过喇叭发出的低音频率的声音。

本申请实施例提供的主动降噪方法，通过获取目标车辆的参考信号和有效误差麦克风信号，并根据有效误差麦克风信号确定失效误差麦克风对应的目标误差麦克风信号，然后根据参考信号、有效误差麦克风信号和目标误差麦克风信号对目标车辆进行主动降噪。区别于相关技术中出现无效的误差麦克风即不进行主动降噪，本申请实施例可以利用有效误差麦克风信号确定对无效误差麦克风的目标误差麦克风信号，以实现在存在无效的误差麦克风的情况下实现对目标车辆的主动降噪，提高用户体验。

实施例二

本申请实施例将对实施例一中的目标误差麦克风信号的确定过程进行进一步介绍。在一种可能实现的实施方式中，步骤S202具体可以包括：

A1：从回归系数集合中获取失效误差麦克风对应的目标回归系数。

回归系数是用来度量一个变量对另一个变量的线性影响大小的指标。在线性回归中，我们可以用一个变量（自变量）来预测另一个变量（因变量）。回归系数表示自变量单位变化对因变量的单位变化的影响程度。

应理解的是，由于目标车辆的噪声类型和工况类型是变化的，故有效误差麦克风信号与目标误差麦克风信号之间的影响关系也会随噪声类型和工况类型而变化，为了能够提高对目标误差麦克风信号的确定的准确性，需要先确定目标车辆当前对应的噪声类型和工况类型，并根据噪声类型和工况类型从回归系数集合中获取目标回归系数。其中，回归系数集合意指包含多种噪声类型和多种工况类型下各自对应的回归系数。

噪声类型意指影响车辆的噪声水平的噪声的类型，比如发动机噪声、路面噪声等，但不限于此，还可以为环境噪声。工况类型意指目标车辆的驾驶情况，比如目标车辆的发动机转速、车速等等，但不限于此。

在一种实现方式中，回归系数集合，可以通过以下方式获得：

B1：获取目标噪声类型和目标工况类型下的多组训练误差信号集合；训练误差信号集合包括多个训练误差信号。

其中，训练误差信号为对应的训练误差麦克风各自输出的误差信号；训练误差麦克风的状态指示为有效。

示例性地，假设训练车辆包括4个训练误差麦克风，4个训练误差麦克风均为有效误差麦克风，获取4个训练误差麦克风在同一目标噪声类型和同一目标工况类型下的多组训练误差信号，作为多组训练误差信号集合。

需要说明的是，本申请实施例仅是以4个训练误差麦克风为例，若目标车辆部署有两个及两个以上的误差麦克风，则每组训练误差信号的数量与部署的误差麦克风的数量相同，在此并不做具体说明，其他数量的误差麦克风均可参照本申请实施例针对4个误差麦克风的回归系数集合的确定方式实现，在此不再赘述。

B2：将多组训练误差信号集合输入多元线性回归模型，并利用多元线性回归模型得到在目标噪声类型和目标工况下的训练回归系数。

多元线性回归模型是一种用于建立多个解释变量（指代本申请中的有效误差麦克风信号）与响应变量（指代本申请中的目标误差麦克风信号）之间关系的统计模型。多元线性回归模型通过假设解释变量与响应变量之间存在线性关系。多元线性回归模型可以用于预测和解释响应变量的变化，并用于探索解释变量对响应变量的影响程度。在多元线性回归模型中，可以使用多个解释变量来预测响应变量。每个解释变量都有一个相关的系数（指代本申请的回归系数），表示该解释变量对响应变量的影响程度，也即有效误差麦克风信号对目标误差麦克风信号的影响程度。

示例性地，多元线性回归模型的一般形式为：

；（公式一）

其中，j = 0,1,2,3…,为回归系数，Xj为自变量，/>为因变量。

若当其中一个误差麦克风失效后，利用另外三个有效误差麦克风实时确定失效误差麦克风的目标误差麦克风信号，那么可以假设正常工作的误差麦克风信号为，失效的误差麦克风信号为/>，根据公式一，那么因变量为，自变量分别为：/> 。

则可根据多组训练误差信号集合和多元线性回归模型计算得到在目标噪声类型和目标工况下的训练回归系数。

按照上述训练回归系数的确定过程，可以确定两个误差麦克风失效、三个误差麦克风失效时的回归系数计算过程。

B3：确定在多个噪声类型和多个工况类型下各自对应的训练回归系数，并基于多个训练回归系数得到回归系数集合。

其中，目标噪声类型为多个噪声类型中的任一噪声类型；目标工况类型为多个工况类型中的任一工况类型。

由于发动机噪声或者路面噪声会随着工况类型（如车速或者发动机转速）的改变而改变，因此在某噪声类型和某工况类型下利用训练误差信号集合和多元线性回归模型训练得到的训练回归系数只适用于该噪声类型和该工况类型。因此，需要利用多元线性回归模型训练不同工况下的回归系数，并将各工况下的回归系统制成表格存入补偿算法模块中，用于在误差麦克风失效后，根据当前工况选择合适的回归系数。

下述以噪声类型为发动机噪声和路面噪声为例，对回归系数集合的确定过程进行进一步说明。

针对发动机噪声，可以根据不同的转速（不同的工况类型）分别计算训练回归系数，利用离线方法将转速从怠速到最高转速切分成多个转速段，每个转速段内，可认为工况是不变的。然后利用多元线性回归模型计算不同工况类型下的回归系数。

示例性地，假设按照30rpm为一个转速段，利用确定，则不同工况类型下的训练回归系数可存入表1中：

表1：发动机噪声和不同工况类型下的回归系数集合

其中，表1为在发动机噪声和多种不同工况类型下的回归系数集合。

针对路面噪声，可以根据不同路面、不同的车速分别计算回归系数。同一路面，利用离线方法将车速从0kph到最高车速切分成多个车速段，每个车速段内，可认为工况是不变的。然后利用多元线性回归模型计算路面噪声和不同工况类型下的训练回归系数。其中，路面类型可以包括但不限于水泥路面、沥青路面等，路面类型可根据摄像头，GPS，卫星等手段进行分析判断，在此不做具体说明。

假设同一路面，按照5kph为一个车速段，利用确定,则不同工况类型下的训练回归系数可存入表2中：

表2：路面噪声和不同工况类型下的训练回归系数集合

其中，表2为在路面噪声和不同工况类型下的训练回归系数集合。

在一种实现方式中，在确定训练回归系数的过程中，还可以包括：

C1：获取在目标噪声类型和目标工况类型下的预设回归系数。

预设回归系数意指用于训练多元线性回归模型时的标准输出结果。

C2：根据预设回归系数以及在目标噪声类型和目标工况类型下的训练回归系数，确定训练误差。

训练误差意指多元线性回归模型实际输出的训练回归参数与预设回归参数之间的差值。

C3：若训练误差大于预设训练误差，则将训练误差对应的训练回归系数记录为预设值。

其中，在利用多元线性回归模型计算回归系数时，当训练误差大于时（比如5%），则将该目标噪声类型和目标工况类型下的训练回归系数/>均设为0，也即对该目标噪声类型和目标工况类型下的失效误差麦克风处的噪声设为0。也即，认为该失效误差麦克风处于比较安静的环境，无需进行主动降噪，避免因单个误差麦克风失效导致主动降噪功能关闭的问题。

A2：根据有效误差麦克风信号和目标回归系数确定失效误差麦克风对应的目标误差麦克风信号。

基于上述示例，下面示例性地说明不同数量的目标误差麦克风信号的确定方式。

当出现一个误差麦克风失效后，利用另外三个有效误差麦克风实时确定失效的误差麦克风，假设有效误差麦克风信号为，失效误差麦克风的目标误差麦克风信号为/>，那么可以通过下述公式二计算得到：

；（公式二）；

其中，是回归系数。

当出现两个误差麦克风失效后，利用另外两个有效误差麦克风实时确定失效误差麦克风的误差麦克风信号，假设有效误差麦克风信号为，失效误差麦克风的目标误差麦克风信号为/>和/>，那么可以通过下述公式三计算得到：

（公式三）；

其中，为回归系数。

当出现三个误差麦克风失效后，利用剩余一个误差麦克风实时确定失效误差麦克风的目标误差麦克风信号，假设有效误差麦克风信号为，失效误差麦克风的目标误差麦克风信号为/>和/>，那么公式如下：

（公式四）；

其中，是回归系数。

也即，在本申请实施例中，区别于相关技术中出现无效的误差麦克风即不进行主动降噪，可以利用有效误差麦克风信号确定对无效误差麦克风的目标误差麦克风信号，以实现在存在无效的误差麦克风的情况下实现对目标车辆的主动降噪，提高用户体验。

实施例三

基于上述实施例提供的主动降噪方法，由于在不同噪声类型和不同工况下，不同的误差麦克风的失效情况不同，因此利用有效误差麦克风信号确定失效误差麦克风的目标误差麦克风信号可能存在一定误差，这种误差可能会影响主动降噪系统的稳定性。

为了保证主动降噪系统的稳定性，在一种可能实现的实施方式中，步骤S203，具体可以包括：

D1：根据有效误差麦克风信号和目标误差麦克风信号确定目标比例系数。

目标比例系数意指用于调整初始主动降噪算法的比例系数。

应理解的是，对于无法准确估计的失效误差麦克风的频带，该频带对应的主动降噪算法中的调音参数利用补偿策略进行调整，从而保证可准确估计的频带的降噪效果不受影响，并能提高主动降噪算法工作时的稳定性。其中，补偿策略是针对不同工况类型、不同的误差麦克风的失效情况下，均有一组比例系数，比例系数的范围为0~1之间。

作为一种实现方式，步骤D1，可以包括：

E1：计算有效误差麦克风信号对目标误差麦克风信号的多个频带各自对应的相干值。

频带指的是在降噪过程中所涉及到的频率范围。主动降噪技术通过对特定频带的噪声信号进行反相处理，以抵消或减少噪声的影响。在主动降噪耳机或其他设备中，通常会使用滤波器来选择要处理的特定频带。这些滤波器可以根据需要选择不同的频率范围，以便更好地降低特定频带的噪声。其中，多个频带用于指示目标误差麦克风信号不同的频率范围。

相干值是描述有效误差麦克风信号和目标误差麦克风信号之间相干性的度量。如果相干值接近于1，表示两个信号高度相干；如果相干值接近于0，表示两个信号不相关或者相干性很低。

E2：确定各个相干值对应的比例系数，作为目标比例系数。

应理解的是，目标误差麦克风信号可以包括多个频带，因此，目标误差麦克风信号可以存在对应的一组比例系数，这组比例系数作为目标比例系数。

示例性地，假设用误差麦克风信号为估计误差麦克风信号为/>，利用相干性算法，分析当所有误差麦克风正常工作时，计算对/>各个频带的相干值，当某个频带的相干值小于/>时（/>可以为0~1，根据具体情况而定，比如为0.8），可以确定比例系数为k，比例系数k根据实际需求确定，在此不做详细说明。

D2：利用目标比例系数对初始主动降噪算法进行调整，得到目标主动降噪算法。

示例性地，将初始主动降噪算法中，该频带下对应的参数（如步长因子、误差麦克风增益等参数），分别乘以对应的目标比例系数，从而修正主动降噪算法里的相关调音参数，得到目标主动降噪算法。

需要说明的是，若失效误差麦克风对应的目标回归系数均为0时，则对该工况类型下的主动降噪算法中的调音参数分别乘以对应的目标比例系数，目标比例系数可以设置为0。

D3：通过目标主动降噪算法，根据参考信号、有效误差麦克风信号和目标误差麦克风信号，确定输出控制信号。

其中，输出控制信号用于对目标车辆进行主动降噪。

示例性地，可以有效误差麦克风信号、目标误差麦克风信号和参考信号输入到主动降噪系统的目标主动降噪算法中；然后目标主动降噪算法会根据有效误差麦克风信号和目标误差麦克风信号，相对于参考信号的差异来计算控制输出信号；控制输出信号会经过数字信号处理器进行处理，产生一个与噪音相反的信号；最后，将控制输出信号与原始音频信号进行叠加，得到降噪后的音频信号。其中，通过不断地调整控制输出信号，主动降噪系统可以实时地对噪音进行抵消，从而达到降低噪音的效果。

实施例四

参见图3，该图为本申请实施例提供的一种主动降噪系统的结构示意图。

结合图3所示，本申请实施例提供的主动降噪系统，可以包括：失效检测模块301，信号获取模块302，补偿模块303，参考模块304和降噪模块305。

失效检测模块301，用于实时检测目标车辆中各个误差麦克风的状态，并将各个误差麦克风的状态下发至补偿模块303。

信号获取模块302，用于获取有效误差麦克风的有效误差麦克风信号，并将有效误差麦克风信号发送至补偿模块303。

补偿模块303，用于根据有效误差麦克风信号确定目标误差麦克风信号，并将有效误差麦克风信号和目标误差麦克风信号发送至降噪模块305；并用于将目标比例系数发送至降噪模块305。

在一种实现方式中，结合图4所示，补偿模块303可以通过以下方式确定目标误差麦克风信号：

S401：根据接收的误差麦克风的状态确定误差麦克风的失效数量；若失效数量为0，则直接将接收的有效误差麦克风信号输入至降噪模块；若失效数量大于0且小于误差麦克风的数量，则同时执行步骤S402和步骤S403。

需要说明的是，若失效数量为误差麦克风的数量，则不进行主动降噪。

S402：根据有效误差麦克风信号确定目标误差麦克风信号，并将所述有效误差麦克风信号和目标误差麦克风信号发送至降噪模块。

S403：通过调音修正模块，确定目标误差麦克风信号的各个频带对应的相干值，根据各个频带各自对应的相干值确定各个频带对应的目标比例系数，并将各个频带对应的目标比例系数发送至降噪模块。

调音参数修正模块用于是存放不同噪声类型和不同工况类型下的补偿策略，补偿策略的目的是放弃对该频带的降噪，从而保证可准确估计的频带的降噪效果不受影响，并能提高主动降噪算法工作时的稳定性。

参考模块304，用于确定参考信号，并将参考信号发送至降噪模块305。

降噪模块305部署有主动降噪算法，用于根据有效误差麦克风信号、目标误差麦克风信号和参考信号确定控制输出信号。

本申请实施例提供的主动降噪系统与上述实施例提供的主动降噪方法具有相同的有益效果，因此不再赘述。

实施例五

基于上述实施例提供的一种主动降噪方法，本申请实施例还提供一种主动降噪装置，参见图5，该图为本申请实施例提供的一种主动降噪装置的结构示意图，结合图5所示，本申请实施例提供的主动降噪装置500，可以包括：

获取模块501，用于获取目标车辆的参考信号和有效误差麦克风信号；有效误差麦克风信号为有效误差麦克风输出的信号；有效误差麦克风指示工作状态为有效的误差麦克风；

信号确定模块502，用于根据有效误差麦克风信号确定失效误差麦克风对应的目标误差麦克风信号；失效误差麦克风指示工作状态为无效的误差麦克风；

主动降噪模块503，用于根据参考信号、有效误差麦克风信号和目标误差麦克风信号对目标车辆进行主动降噪。

作为一种示例，信号确定模块502，包括：

第一获取单元，用于从回归系数集合中获取失效误差麦克风对应的目标回归系数；目标回归系数基于目标车辆对应的噪声类型和工况类型得到；

第一确定单元，用于根据有效误差麦克风信号和目标回归系数确定失效误差麦克风对应的目标误差麦克风信号。

作为一种示例，回归系数集合，通过以下方式获得：

第二获取单元，用于获取目标噪声类型和目标工况类型下的多组训练误差信号集合；训练误差信号包括多个训练误差信号；训练误差信号为对应的训练误差麦克风各自输出的误差信号；训练误差麦克风的状态指示为有效；

训练单元，用于将多组训练误差信号集合输入多元线性回归模型，并利用多元线性回归模型得到在目标噪声类型和目标工况下的训练回归系数；

第二确定单元，用于确定在多个噪声类型和多个工况类型下各自对应的训练回归系数，并基于多个训练回归系数得到回归系数集合；目标噪声类型为多个噪声类型中的任一噪声类型；目标工况类型为多个工况类型中的任一工况类型。

作为一种示例，还包括：

第三获取单元，用于获取在目标噪声类型和目标工况类型下的预设回归系数；

第三确定单元，用于根据预设回归系数以及在目标噪声类型和目标工况类型下的训练回归系数，确定训练误差；

修改单元，用于若训练误差大于预设训练误差，则将训练误差对应的训练回归系数记录为预设值。

作为一种示例，主动降噪模块503，包括：

第四确定单元，用于根据有效误差麦克风信号和目标误差麦克风信号确定目标比例系数；

调整单元，用于利用目标比例系数对初始主动降噪算法进行调整，得到目标主动降噪算法；

主动降噪单元，用于通过目标主动降噪算法，根据参考信号、有效误差麦克风信号和目标误差麦克风信号，确定输出控制信号；输出控制信号用于对目标车辆进行主动降噪。

作为一种示例，第四确定单元，包括：

计算子单元，用于计算有效误差麦克风信号对目标误差麦克风信号的多个频带各自对应的相干值；多个频带用于指示目标误差麦克风信号不同的频率范围；

确定子单元，用于确定各个相干值对应的比例系数，作为目标比例系数。

作为一种示例，还包括：关闭模块，用于若目标车辆的多个误差麦克风的状态均指示为无效，则不进行主动降噪。

本申请实施例提供的主动降噪装置与上述实施例提供的主动降噪方法具有相同的有益效果，因此不再赘述。

本申请实施例还提供了对应的设备以及计算机存储介质，用于实现本申请实施例提供的方案。

其中，所述设备包括存储器和处理器，所述存储器用于存储指令或代码，所述处理器用于执行所述指令或代码，以使所述设备执行本申请任一实施例所述的主动降噪方法。

所述计算机存储介质中存储有代码，当所述代码被运行时，运行所述代码的设备实现本申请任一实施例所述的主动降噪方法。

需要说明的是，本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置及设备实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的装置及设备实施例仅仅是示意性的，其中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，作为单元提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模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。

本申请实施例所提到的“第一”、“第二”（若存在）等名称中的“第一”、“第二”只是用来做名字标识，并不代表顺序上的第一、第二。

通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法中的全部或部分步骤可借助软件加通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本申请的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如只读存储器（英文：read-only memory，ROM）/RAM、磁碟、光盘等，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，或者诸如路由器等网络通信设备）执行本申请各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

以上所述，仅为本申请的一种具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种主动降噪方法，其特征在于，所述方法包括：

获取目标车辆的参考信号和有效误差麦克风信号；所述有效误差麦克风信号为有效误差麦克风输出的信号；所述有效误差麦克风指示工作状态为有效的误差麦克风；

根据所述有效误差麦克风信号确定失效误差麦克风对应的目标误差麦克风信号；所述失效误差麦克风指示工作状态为无效的误差麦克风；

根据所述参考信号、所述有效误差麦克风信号和所述目标误差麦克风信号对所述目标车辆进行主动降噪。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述有效误差麦克风信号确定失效误差麦克风对应的目标误差麦克风信号，包括：

从回归系数集合中获取所述失效误差麦克风对应的目标回归系数；所述目标回归系数基于所述目标车辆对应的噪声类型和工况类型得到；

根据所述有效误差麦克风信号和所述目标回归系数确定所述失效误差麦克风对应的所述目标误差麦克风信号。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述回归系数集合，通过以下方式获得：

获取目标噪声类型和目标工况类型下的多组训练误差信号集合；所述训练误差信号集合包括多个训练误差信号；所述训练误差信号为对应的训练误差麦克风各自输出的误差信号；所述训练误差麦克风的状态指示为有效；

将多组所述训练误差信号集合输入多元线性回归模型，并利用所述多元线性回归模型得到在所述目标噪声类型和所述目标工况下的训练回归系数；

确定在多个噪声类型和多个工况类型下各自对应的训练回归系数，并基于多个所述训练回归系数得到回归系数集合；所述目标噪声类型为所述多个噪声类型中的任一噪声类型；所述目标工况类型为所述多个工况类型中的任一工况类型。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取在所述目标噪声类型和所述目标工况类型下的预设回归系数；

根据所述预设回归系数以及在所述目标噪声类型和所述目标工况类型下的训练回归系数，确定训练误差；

若所述训练误差大于预设训练误差，则将所述训练误差对应的训练回归系数记录为预设值。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述参考信号、所述有效误差麦克风信号和所述目标误差麦克风信号对所述目标车辆进行主动降噪，包括：

根据所述有效误差麦克风信号和所述目标误差麦克风信号确定目标比例系数；

利用所述目标比例系数对初始主动降噪算法进行调整，得到目标主动降噪算法；

通过所述目标主动降噪算法，根据所述参考信号、所述有效误差麦克风信号和所述目标误差麦克风信号，确定输出控制信号；所述输出控制信号用于对所述目标车辆进行主动降噪。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述有效误差麦克风信号和所述目标误差麦克风信号确定目标比例系数，包括：

计算所述有效误差麦克风信号对所述目标误差麦克风信号的多个频带各自对应的相干值；多个所述频带用于指示所述目标误差麦克风信号不同的频率范围；

确定各个所述相干值对应的比例系数，作为目标比例系数。

7.根据权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：若所述目标车辆的多个误差麦克风的状态均指示为无效，则不进行主动降噪。

8.一种主动降噪装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于获取目标车辆的参考信号和有效误差麦克风信号；所述有效误差麦克风信号为有效误差麦克风输出的信号；所述有效误差麦克风指示工作状态为有效的误差麦克风；

信号确定模块，用于根据所述有效误差麦克风信号确定失效误差麦克风对应的目标误差麦克风信号；所述失效误差麦克风指示工作状态为无效的误差麦克风；

主动降噪模块，用于根据所述参考信号、所述有效误差麦克风信号和所述目标误差麦克风信号对所述目标车辆进行主动降噪。

9.一种计算机设备，其特征在于，包括：存储器，处理器，及存储在所述存储器上并可在所述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，实现如权利要求1-7任一项所述的主动降噪方法。

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中存储有指令，当所述指令在终端设备上运行时，使得所述终端设备执行如权利要求1-7任一项所述的主动降噪方法。