CN117765916A - 多通道主动噪声控制方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了多通道主动噪声控制方法及系统，该方法包括：设置多通道主动噪声控制系统，多通道主动噪声控制系统包括噪声源、次级声源、物理麦克风、虚拟麦克风和多通道噪声控制器，在调试阶段，对物理麦克风信号到虚拟麦克风信号的传递响应、次级声源到物理麦克风的次级物理路径以及次级声源到虚拟麦克风的次级虚拟路径进行识别；在控制阶段，对次级声源的激励信号进行计算，并控制次级声源发声，实现噪声控制。本公开提供的多通道主动噪声控制方法及系统，采用频域算法并进行降采样，使计算量大幅降低；在计算过程中保留传递响应的负时间项，无需考虑物理麦克风与虚拟麦克风相对与噪声源的位置问题，噪声控制效果更佳，噪声控制更稳定。
Description
技术领域
本公开涉及噪声控制技术领域，尤其涉及多通道主动噪声控制方法及系统。
背景技术
在噪声控制领域，主动噪声控制系统(ANC，Active Noise Control)能够有效消除低频噪声。前馈ANC系统比反馈ANC系统更加稳定，前馈ANC系统采集噪声或与之相关的参考信号，其利用声波相消干涉的原理，控制声源发出与噪声声波幅度相同、相位相反的声波，在误差传感器附近区域进行降噪，但是在实际应用中，人耳位置与误差传感器位置有着一定的距离，所以人耳感受到的降噪效果比误差传感器位置的降噪效果差。
为了解决这一问题，一般使用虚拟传感技术，具体的，物理麦克风放置在远离人耳的位置，降噪区域从物理麦克风位置转移到位于人耳的虚拟麦克风位置。远程麦克风技术是虚拟传感技术中的一种，该技术包含两个阶段，调试阶段和控制阶段。
调试阶段需要在人耳位置放置虚拟麦克风，只在噪声源发出白噪声的情况下记录物理麦克风到虚拟麦克风的传递相应，只在次级声源发出白噪声的情况下以自适应滤波LMS算法估计次级声源到物理麦克风和虚拟麦克风的次级路径。
控制阶段移除人耳位置的虚拟麦克风，以物理麦克风接收的误差信号估计出人耳位置的误差信号，从而使人耳位置产生安静区域。
但是远程麦克风技术受到物理麦克风和虚拟麦克风相对于噪声源的空间相关性影响，当系统非因果时，即噪声先到达虚拟麦克风后到达物理麦克风，以物理麦克风的误差信号难以预测虚拟麦克风的“未来”的误差信号，且远程麦克风技术计算量大，难以扩展到多通道系统。
发明内容
本公开的目的是要提供多通道主动噪声控制方法及系统，可以解决上述现有技术问题中的一个或者多个。
根据本公开的一个方面，提供了多通道主动噪声控制方法，包括以下步骤：
步骤1：设置多通道主动噪声控制系统，多通道主动噪声控制系统包括噪声源、次级声源、物理麦克风、虚拟麦克风和多通道噪声控制器，次级声源、物理麦克风和虚拟麦克风三者数量相同且数量不小于2，物理麦克风设置在虚拟麦克风上方，且物理麦克风与虚拟麦克风一一对应，噪声源、次级声源、物理麦克风和虚拟麦克风分别与多通道噪声控制器相连；
步骤2：调试阶段，对物理麦克风信号到虚拟麦克风信号的传递响应进行识别，并分别对次级声源到物理麦克风的次级物理路径以及次级声源到虚拟麦克风的次级虚拟路径进行识别；
步骤3：控制阶段，将设置在物理麦克风下方的虚拟麦克风移除，多通道噪声控制器对次级声源的激励信号进行计算，并控制次级声源发声，实现噪声控制。
根据本公开的另一个方面，提供了多通道主动噪声控制系统，应用以上任一项的多通道主动噪声控制方法，包括：
噪声源、次级声源、物理麦克风、虚拟麦克风和多通道噪声控制器，次级声源、物理麦克风和虚拟麦克风三者数量相同且数量不小于2，物理麦克风设置在虚拟麦克风上方，且物理麦克风与虚拟麦克风一一对应，噪声源、次级声源、物理麦克风和虚拟麦克风分别与多通道噪声控制器相连；
多通道噪声控制器在调试阶段用于对物理麦克风信号到虚拟麦克风信号的传递响应进行识别，并分别对次级声源到物理麦克风的次级物理路径以及次级声源到虚拟麦克风的次级虚拟路径进行识别；
多通道噪声控制器在控制阶段用于对次级声源的激励信号进行计算，并控制次级声源发声，实现噪声控制。
本公开提供的多通道主动噪声控制方法及系统，采用频域算法并进行降采样，使计算量大幅降低；在计算过程中保留传递响应的负时间项，无需考虑物理麦克风与虚拟麦克风相对与噪声源的位置问题，不存在因物理麦克风比虚拟麦克风相对与噪声源更远导致的非因果问题，使多通道主动噪声控制系统应用起来更加灵活，控制效果更佳，噪声控制更稳定。
另外，在本公开技术方案中，凡未作特别说明的，均可通过采用本领域中的常规手段来实现本技术方案。
附图说明
为了更清楚地说明本公开实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本公开一实施例提供的多通道主动噪声控制系统的结构示意图。
图2为本公开一实施例提供的调试阶段物理麦克风信号到虚拟麦克风信号的传递响应识别过程示意图。
图3为本公开一实施例提供的调试阶段次级声源到物理麦克风的次级物理路径的识别过程示意图。
图4为本公开一实施例提供的调试阶段次级声源到虚拟麦克风的次级虚拟路径的识别过程示意图。
图5为本公开一实施例提供的在控制阶段的控制过程示意图。
图6为本公开一实施例提供的在控制阶段的算法框图。
具体实施方式
为使本公开实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本公开实施例中的附图，对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本公开一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本公开中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本公开保护的范围。
实施例1：
在本实施例中，参考说明书附图1-6，提供了一种多通道主动噪声控制方法，包括以下步骤：
步骤1：设置多通道主动噪声控制系统，多通道主动噪声控制系统包括噪声源、次级声源、物理麦克风、虚拟麦克风和多通道噪声控制器，次级声源、物理麦克风和虚拟麦克风三者数量相同且数量不小于2，物理麦克风设置在虚拟麦克风上方，且物理麦克风与虚拟麦克风一一对应，噪声源、次级声源、物理麦克风和虚拟麦克风分别与多通道噪声控制器相连；
步骤2：调试阶段，对物理麦克风信号到虚拟麦克风信号的传递响应进行识别，并分别对次级声源到物理麦克风的次级物理路径以及次级声源到虚拟麦克风的次级虚拟路径进行识别；
步骤3：控制阶段，将设置在物理麦克风下方的虚拟麦克风移除，多通道噪声控制器对次级声源的激励信号进行计算，并控制次级声源发声，实现噪声控制。
在本实施例中，以物理麦克风、虚拟麦克风和次级声源均设置有4个为例，对多通道主动噪声控制方法进行说明。
具体的，多通道主动噪声控制系统中物理麦克风设置有4个，分别记作P1、P2、P3和P4，虚拟麦克风设置有4个，分别记作V1、V2、V3和V4，虚拟麦克风用于模拟人耳位置，物理麦克风布置在虚拟麦克风的上方，物理麦克风与虚拟麦克风一一对应，且物理麦克风与其对应的虚拟麦克风的距离可以设置在10cm至30cm之间，由此模拟在实际场景中，人耳位置与物理麦克风位置存在一定距离的实际情况，使计算结果更准确。
由于次级声源发声用于实现对虚拟麦克风位置处的噪音进行控制，因此次级声源也设置有4个，分别记为S1、S2、S3和S4。
参考说明书附图2，在步骤2中，在调试阶段，对物理麦克风信号到虚拟麦克风信号的传递响应进行识别可以包括以下步骤：
控制噪声源发出白噪声，记录物理麦克风信号和虚拟麦克风信号；
基于物理麦克风信号和虚拟麦克风信号的互功率谱密度和物理麦克风信号的自功率谱密度估计4个物理麦克风信号到各自对应的虚拟麦克风信号的传递响应。
在本实施例中，对物理麦克风信号到虚拟麦克风信号的传递响应进行识别包括以下步骤：
随机生成采样率为32K的0-500Hz频带白噪，输入噪声源，控制噪声源发声，经过主级物理路径Pp和主级虚拟路径Pv后得到物理麦克风信号和虚拟麦克风信号，记录下4个物理麦克风的信号dp(dp1,dp2,dp3,dp4)和4个虚拟麦克风信号dv(dv1,dv2,dv3,dv4)；
对4个物理麦克风信号和4个虚拟麦克风信号降采样到2k采样率，基于物理麦克风信号和虚拟麦克风信号的互功率谱密度和物理麦克风信号的自功率谱密度分别估计dp1到dv1的传递响应dp2到dv2的传递响应/>dp3到dv3的传递响应/>dp4到dv4的传递响应/>得到4个物理麦克风信号到各自对应的虚拟麦克风信号的传递响应其中传递响应的阶次为M阶，M为512。
在调试阶段，需要对后续步骤3中最相关的Q个点的位置进行确定，以M为512，Q为16为例，具体方法可以包括以下步骤：
取一组物理麦克风和虚拟麦克风的数据做模拟，取物理麦克风信号中16个点dp(Q)和对应的虚拟麦克风信号16个点dv(Q)，
对dp(Q)做FFT变换到频域并补0到传递响应的长度512，与传递响应相乘做IFFT反变换到时域得到长度为512数组/>
对dv(Q)跟做相关性分析得到/>中跟dv(Q)最相关的16个点/>
在后续步骤3中需要取最相关的16个点时，则取以上16个位置的点。
参考说明书附图3和说明书附图4，在步骤2中，分别对次级声源到物理麦克风的次级物理路径以及次级声源到虚拟麦克风的次级虚拟路径进行识别包括：
控制次级声源顺序发出白噪声，
采用自适应滤波算法估计次级声源到物理麦克风的次级物理路径和次级声源到虚拟麦克风的次级虚拟路径。
在本实施例中，对次级声源到物理麦克风的次级物理路径进行识别包括以下步骤：
随机生成采样率为32k的0-500Hz频带白噪，对该信号降采样到2k采样率再升采样到32k采样率后输入次级声源，控制4个次级声源顺序发声，记录下4个物理麦克风的信号；
采用自适应滤波算法，即LMS算法估计次级声源到4个物理麦克风的次级路径；
对4个物理麦克风信号降采样到2k采样率，与2k采样率的频带白噪作为自适应滤波器的输入，估计得到4x4的次级物理路径次级物理路径的阶次为512阶。
在本实施例中，对次级声源到虚拟麦克风的次级虚拟路径进行识别包括以下步骤：
随机生成采样率为32k的0-500Hz频带白噪，对该信号降采样到2k采样率再升采样到32k采样率后输入次级声源，控制4个次级声源顺序发声，记录下4个虚拟麦克风的信号；
采用自适应滤波算法，即LMS算法估计次级声源到4个虚拟麦克风的次级路径；
对4个虚拟麦克风信号降采样到2k采样率，与2k采样率的频带白噪作为自适应滤波器的输入，估计得到4x4的次级虚拟路径次级虚拟路径的阶次为512阶。
参考说明书附图5和说明书附图6，在步骤3中，对次级声源的激励信号进行计算可以包括以下步骤：
获取参考信号；
根据参考信号计算物理麦克风的估计信号和虚拟麦克风的估计信号；
计算虚拟麦克风位置的误差信号；
根据误差信号，采用最小均方算法对自适应滤波器权系数进行更新；
计算更新后的权系数与参考信号的乘积，即得到次级声源的激励信号。
在本实施例中，在步骤3中，获取参考信号可以包括：
以噪声源发出的噪声信号作为参考信号x(n)，其中，n为32K采样率下更新一次信号的点数，n为256；
对参考信号x(n)降低采样率至2K，得到x(Q)，其中，Q为2K采样率下更新一次信号的点数，Q为16；
根据最新获得的参考信号x(Q)从右填充更新参考信号x，参考信号x的初始值为长度M的全0的一维数组，其中，长度M同样是自适应滤波器权系数W、传递响应次级物理路径/>和次级虚拟路径/>的长度。
在可选的实施例中，根据最新获得的参考信号x(Q)从右填充获得参考信号x具体可以包括以下步骤：
在更新开始前设置一维数组x作为参考信号x，此时参考信号x为长度M的全0数组；
第一次更新时将得到的最新的x(Q)的16个点从右边填充得到新的参考信号x，此时x的前M-16都是0，最后16是第一次更新的x(Q)；
第二次更新时将得到的最新的x(Q)的16个点从右边填充得到新的参考信号x，此时x的前M-32都是0，最后32中前16是第一次更新的x(Q)，后16是第二次更新的x(Q)；
以此类推，当得到的参考信号x中没有0之后，最新的x(Q)仍然从右边填充，此时左边将舍弃最旧的x(Q)。
在步骤3中，根据参考信号计算物理麦克风的估计信号和虚拟麦克风的估计信号可以包括：
将参考信号x进行FFT变换到频率，得到X(k)；
将X(k)与4x4的频域次级虚拟路径相乘取共轭得到/>
将X(k)与4个频域下的自适应滤波器权系数W(k)相乘得到4个U(k)；
对U(k)做IFFT反变换到时域，取后Q个点得到4个u(Q)，
根据4个最新获得的u(Q)从右填充得到长度分别为M的4个y(M)，y(M)的初始值为长度M的全0的一维数组；
对y(M)做FFT变换到频域为Y(k)；
将4个Y(k)和各自对应的4条次级虚拟路径相乘后做IFFT反变化到时域后，取后Q个点，得到4个次级声源到4个虚拟麦克风的4个估计信号/>
将4个Y(k)和各自对应的4条次级物理路径相乘后做IFFT反变化到时域后，取后Q个点，得到4个次级声源到4个物理麦克风的4个估计信号/>
在步骤3中，计算虚拟麦克风位置的误差信号可以包括：
获取4个物理麦克风接收到的信号ep(n)；
对ep(n)降低采样率至2K，得到ep(Q)；
将4个物理麦克风接收到的ep(Q)减去各自对应的得到4个物理麦克风位置的/>
根据4个最新获得的从右填充更新4个dp(M)，每个dp(M)的初始值均为长度M的全0的一维数组，对更新后的dp(M)做FFT变换到频域与频域下各自的传递响应/>相乘，
对相乘的结果做IFFT反变换到时域，取最相关的Q个点即得到4个
将4个虚拟麦克风位置的和/>相加得到4个误差信号/>
在步骤3中，根据最新获得的u(Q)从右填充更新y(M)和根据最新获得的从右填充更新dp(M)的具体方法可以参考前述的根据最新获得的参考信号x(Q)从右填充更新参考信号x的方法，在此不再赘述。
在步骤3中，根据误差信号，采用最小均方算法对自适应滤波器权系数进行更新可以包括：
对4个误差信号进行左边补零，使每个误差信号/>的长度为M；
对补零后的误差信号进行FFT变换到频域得到频域的4个误差信号E(k)；
将频域的误差信号E(k)分别和对应的相乘做IFFT反变化到时域；
将反变化到时域后的误差信号删除后半块，再对后半块填入零；
对填入零后的误差信号做FFT变换到频域后与步长因子μ相乘记为helper；
根据方程W(k+1)＝W(k)-helper，对自适应滤波器权系数进行更新。
在步骤3中，计算更新后的权系数与参考信号的乘积，即得到次级声源的激励信号包括：
将4个u(Q)升采样到32K采样率得到u(n)，则u(n)为次级声源的激励信号。
本公开提供的多通道主动噪声控制方法，采用频域算法并进行降采样，使计算量大幅降低；对于物理麦克风信号到虚拟麦克风信号的传递响应通过物理麦克风信号和虚拟麦克风信号的互功率谱密度和物理麦克风信号的自功率谱密度对其估计，利用平均改进周期图法来获取信号的功率谱密度，在计算过程中保留传递响应的负时间项，无需考虑物理麦克风与虚拟麦克风相对与噪声源的位置问题，不存在因物理麦克风比虚拟麦克风相对与噪声源更远导致的非因果问题，使多通道主动噪声控制系统应用起来更加灵活，控制效果更佳，噪声控制更稳定。
实施例2：
在本实施例中，提供了一种多通道主动噪声控制系统，应用上述方法实施例中任一的多通道主动噪声控制方法，包括：
噪声源、次级声源、物理麦克风、虚拟麦克风和多通道噪声控制器，次级声源、物理麦克风和虚拟麦克风三者数量相同且数量不小于2，物理麦克风设置在虚拟麦克风上方，且物理麦克风与虚拟麦克风一一对应，噪声源、次级声源、物理麦克风和虚拟麦克风分别与多通道噪声控制器相连；
多通道噪声控制器在调试阶段用于对物理麦克风信号到虚拟麦克风信号的传递响应进行识别，并分别对次级声源到物理麦克风的次级物理路径以及次级声源到虚拟麦克风的次级虚拟路径进行识别；
多通道噪声控制器在控制阶段用于对次级声源的激励信号进行计算，并控制次级声源发声，实现噪声控制。
本实施例与实施例1相同的部分在此不再赘述。
本公开提供的多通道主动噪声控制系统，采用频域算法并进行降采样，使计算量大幅降低；对于物理麦克风信号到虚拟麦克风信号的传递响应通过物理麦克风信号和虚拟麦克风信号的互功率谱密度和物理麦克风信号的自功率谱密度对其估计，利用平均改进周期图法来获取信号的功率谱密度，在计算过程中保留传递响应的负时间项，无需考虑物理麦克风与虚拟麦克风相对与噪声源的位置问题，不存在因物理麦克风比虚拟麦克风相对与噪声源更远导致的非因果问题，使多通道主动噪声控制系统应用起来更加灵活，控制效果更佳，噪声控制更稳定。
以上所述仅是本公开的可选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本公开原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本公开的保护范围。
Claims (10)
1.多通道主动噪声控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：设置多通道主动噪声控制系统，所述多通道主动噪声控制系统包括噪声源、次级声源、物理麦克风、虚拟麦克风和多通道噪声控制器，所述次级声源、物理麦克风和虚拟麦克风三者数量相同且数量不小于2，所述物理麦克风设置在所述虚拟麦克风上方，且所述物理麦克风与所述虚拟麦克风一一对应，所述噪声源、次级声源、物理麦克风和虚拟麦克风分别与所述多通道噪声控制器相连；
步骤2：调试阶段，对物理麦克风信号到虚拟麦克风信号的传递响应进行识别，并分别对次级声源到物理麦克风的次级物理路径以及次级声源到虚拟麦克风的次级虚拟路径进行识别；
步骤3：控制阶段，将设置在所述物理麦克风下方的所述虚拟麦克风移除，多通道噪声控制器对次级声源的激励信号进行计算，并控制次级声源发声，实现噪声控制。
2.根据权利要求1所述的多通道主动噪声控制方法，其特征在于，在步骤2中，所述对物理麦克风信号到虚拟麦克风信号的传递响应进行识别包括：
控制噪声源发出白噪声，记录物理麦克风信号和虚拟麦克风信号；
基于物理麦克风信号和虚拟麦克风信号的互功率谱密度和物理麦克风信号的自功率谱密度估计物理麦克风信号到对应的虚拟麦克风信号的传递响应。
3.根据权利要求2所述的多通道主动噪声控制方法，其特征在于，在步骤2中，分别对次级声源到物理麦克风的次级物理路径以及次级声源到虚拟麦克风的次级虚拟路径进行识别包括：
控制次级声源顺序发出白噪声，
采用自适应滤波算法估计次级声源到物理麦克风的次级物理路径和次级声源到虚拟麦克风的次级虚拟路径。
4.根据权利要求3所述的多通道主动噪声控制方法，其特征在于，在步骤3中，对次级声源的激励信号进行计算包括：
获取参考信号；
根据参考信号计算物理麦克风的估计信号和虚拟麦克风的估计信号；
计算虚拟麦克风位置的误差信号；
根据误差信号，采用最小均方算法对自适应滤波器权系数进行更新；
计算更新后的权系数与参考信号的乘积，即得到次级声源的激励信号。
5.根据权利要求4所述的多通道主动噪声控制方法，其特征在于，在步骤3中，所述获取参考信号包括：
以噪声源发出的噪声信号作为参考信号x(n)，其中，n为32K采样率下更新一次信号的点数；
对参考信号x(n)降低采样率至2K，得到x(Q)，其中，Q为2K采样率下更新一次信号的点数；
将最新获得的x(Q)从右填充更新参考信号x，参考信号x的初始值为长度M的全0的一维数组。
6.根据权利要求5所述的多通道主动噪声控制方法，其特征在于，在步骤3中，所述根据参考信号计算物理麦克风的估计信号和虚拟麦克风的估计信号包括：
将参考信号x进行FFT变换到频率，得到X(k)；
将X(k)与次级虚拟路径相乘取共轭得到/>
将X(k)与自适应滤波器权系数W(k)相乘得到U(k)；
对U(k)做IFFT反变换到时域，取后Q个点为u(Q)，
将最新获得的u(Q)从右填充更新y(M)，y(M)的初始值为长度M的全0的一维数组；
对y(M)做FFT变换到频域为Y(k)；
将Y(k)和次级虚拟路径相乘后做IFFT反变化到时域后，取后Q个点，得到次级声源到虚拟麦克风的估计信号/>
将Y(k)和次级物理路径相乘后做IFFT反变化到时域后，取后Q个点，得到次级声源到物理麦克风的估计信号/>
7.根据权利要求6所述的多通道主动噪声控制方法，其特征在于，在步骤3中，计算虚拟麦克风位置的误差信号包括：
获取物理麦克风接收到的信号ep(n)；
对ep(n)降低采样率至2K，得到ep(Q)；
将ep(Q)减去得到物理麦克风位置的/>
将最新获得的从右填充更新dp(M)，dp(M)的初始值为长度M的全0的一维数组，对连接后的信号做FFT变换到频域与频域下传递响应/>相乘，
对相乘的结果做IFFT反变换到时域，取最相关的Q个点即为
将和/>相加得到误差信号/>
8.根据权利要求7所述的多通道主动噪声控制方法，其特征在于，在步骤3中，根据误差信号，采用最小均方算法对自适应滤波器权系数进行更新包括：
对误差信号进行左边补零，使误差信号/>的长度为M；
对补零后的误差信号进行FFT变换到频域得到频域的误差信号E(k)；
将频域的误差信号E(k)做IFFT反变化到时域；
将反变化到时域后的误差信号删除后半块，再对后半块填入零；
对填入零后的误差信号做FFT变换到频域后与μ相乘记为helper；
根据方程W(k+1)＝W(k)-helper，对自适应滤波器权系数进行更新。
9.根据权利要求8所述的多通道主动噪声控制方法，其特征在于，在步骤3中，计算更新后的权系数与参考信号的乘积，即得到次级声源的激励信号包括：
将u(Q)升采样到32K采样率得到u(n)，则u(n)为次级声源的激励信号。
10.多通道主动噪声控制系统，其特征在于，应用权利要求1-9任一所述的多通道主动噪声控制方法，包括：
噪声源、次级声源、物理麦克风、虚拟麦克风和多通道噪声控制器，所述次级声源、物理麦克风和虚拟麦克风三者数量相同且数量不小于2，所述物理麦克风设置在所述虚拟麦克风上方，且所述物理麦克风与所述虚拟麦克风一一对应，所述噪声源、次级声源、物理麦克风和虚拟麦克风分别与所述多通道噪声控制器相连；
所述多通道噪声控制器在调试阶段用于对物理麦克风信号到虚拟麦克风信号的传递响应进行识别，并分别对次级声源到物理麦克风的次级物理路径以及次级声源到虚拟麦克风的次级虚拟路径进行识别；
所述多通道噪声控制器在控制阶段用于对次级声源的激励信号进行计算，并控制次级声源发声，实现噪声控制。
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| CN117765916A true CN117765916A (zh) | 2024-03-26 |
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2023
- 2023-12-28 CN CN202311840234.2A patent/CN117765916A/zh active Pending
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