DE10258772A1

DE10258772A1 - Modellierung eines Digitalfilters zur aktiven Schallunterdrückung

Info

Publication number: DE10258772A1
Application number: DE10258772A
Authority: DE
Inventors: Manish Vaishya
Original assignee: Siemens VDO Automotive Inc
Current assignee: Continental Tire Canada Inc
Priority date: 2001-12-17
Filing date: 2002-12-16
Publication date: 2003-08-28
Also published as: GB2383224A; US20030112980A1; GB2383224B; GB0228982D0; US7450725B2

Abstract

Ein aktives Schallunterdrückungssystem umfaßt ein digitales Modellieren des physikalischen Pfades, der kompensiert wird, durch die Verwendung eines Digitalfilters 34. Ein Anfangsschätzwert der Antwort des Systems (20) im Zeitbereich wird durch den Gebrauch einer inversen Faltung im Zeitbereich, um die Signalwerte eines Lautsprechers (24) und eines Mikrofons (28) des Systems bestimmt. Die geschätzte Antwort des Systems im Zeitbereich wird verwendet, um den Anfangsschätzwert des modellierten Digitalfilters zu bestimmen. In einem Beispiel wird der Anfangsschätzwert dann als Teil eines Konvergenzverfahrens verwendet, wie z. B. ein LMS-Algorithmus. In einem anderen Beispiel werden viele Anfangsschätzwerte bestimmt und dann gemittelt, um zu dem Filterwert, der während der Schallunterdrückung verwendet wird, zu gelangen.

Description

TECHNISCHER BEREICH

Diese Erfindung bezieht sich auf ein System zur aktiven Schallunterdrückung. Etwas genauer bezieht sich die Erfindung auf die Modellierung eines Digitalfilters zum Gebrauch in einem Schallunterdrückungssystem.

BESCHREIBUNG DES STANDS DER TECHNIK

Systeme zur aktiven Schallunterdrückung haben verschiedene Anwendungen. Eine beispielhafte Anwendung ist in Automobilfahrzeugen die Verringerung des Schalleintritts in den Insassenraum.
Moderne Fahrzeuge umfassen typischerweise ein Luftansaugsystem. Ein Nachteil von Luftansaugsystemen ist, daß häufig Motorenlärm durch das Luftansaugsystem wandert und aus der Öffnung des Lufteinlasses austritt, so daß der Schall im Insassenraum wahrnehmbar ist. Dies tritt insbesondere im Zustand weit geöffneter Drosselklappen ein. Es wurden verschiedene Bemühungen unternommen, die Menge an Motorenschall, der durch das Luftansaugsystem wandert, zu reduzieren. Einige Anordnungen umfassen passive Einrichtungen, wie z. B. Ausdehnungskammern und Helmholtz-Resonatoren. Andere Bemühungen umfassen aktive Verfahren, wie z. B. Antischall-Generatoren.
Andere Schallquellen können beispielsweise mit einem Fahrzeugauspuff oder einem Auflader verbunden sein. Unabhängig von der besonderen Anwendung existieren verschiedene Herausforderungen, wenn ein wirksames und wirtschaftliches Schallunterdrückungssystem entworfen wird.
Typische aktive Systeme umfassen einen Lautsprecher, der ein Geräusch erzeugt, um den Schall abzuschwächen. Das Geräusch des Lautsprechers ist typischerweise mit dem Schall phasenverschieden und setzt sich mit dem Lärm so zusammen, daß das Ergebnis geringerer Lärm ist, der z. B. zu weniger Schallübertragung in den Insassenraum führt. Das Lautsprechergeräusch kann als Schallunterdrückungssignal bezeichnet werden.
Digitale Signalprozessoren, wie z. B. Mikroprozessoren, erzeugen typischerweise Unterdrückungssignale zum Treiben des Lautsprechers, um die Schallunterdrückung zu erreichen. Der Mikroprozessor benötigt typischerweise einige Eingabegrößen aus der relevanten Umgebung, um den Bedarf an Schallunterdrückung ausreichend genau zu bestimmen. Bei einigen Beispielen wird eine Computer-Modellierung verwendet, so daß der Mikroprozessor in der Lage ist, ein gewünschtes Niveau an Schallunterdrückung zu liefern.
Obwohl solche Systeme nützlich sind, sprechen sie jedoch nicht alle Schwierigkeiten an, die mit dem Betrieb eines wirksamen Schallunterdrückungssystem verbunden sind. So verlassen sich z. B. solche Systeme oftmals auf einen filtered-X-LMS-Algorithmus (LMS = least mean squares, kleinste mittlere Quadrate) zum Modellieren des Fehlerpfades in der Art einer Vorwärtseinspeisung. Weißes Rauschen wird erzeugt, und die Antwort des physikalischen Systems wird mit der digitalen Antwort eines modellierten finiten Impulsantwort-Filters in Übereinstimmung gebracht. Normalerweise fängt das Filtermodel mit Null an und wird basierend auf dem Fehlersignal aktualisiert, wobei Konvergenztechniken verwendet werden. Die Konvergenzrate wird durch die Signalstärke des weißen Rauschens begrenzt und hängt von der Zahl der Filterabgriffe ab. Typischerweise werden sehr lange Modellierungszeiten benötigt, und in vielen Situationen erzeugt der benötigte Störschallpegel ein störendes Geräusch, das von einem Individuum im oder neben dem Fahrzeug wahrgenommen werden kann.
Es gibt ein Bedürfnis nach einem verbesserten Lösungsansatz zum Modellieren eines Digitalfilters in einem Schallunterdrückungssystem, der die Zeitdauer, die benötigt wird, um ein Filtermodel zu entwickeln, und den hörbaren Störschallpegel reduziert.
Diese Erfindung stellt eine Verbesserung der aktiven Schallunterdrückung zur Verfügung, die die Zeitdauer, die benötigt wird, um ein Filtermodel zu entwickeln, und den für die Kalibrierung des Systems benötigten Störschallpegel reduziert.

ZUSAMMENFASSUNG DER ERFINDUNG

Bei dieser Erfindung handelt es sich, in allgemeinen Worten, um ein Verfahren zur Modellierung eines Digitalfilters zum Gebrauch in einem Schallunterdrückungssystem.
Ein Verfahren, das gemäß dieser Erfindung entworfen wurde, umfaßt die Bestimmung eines Wertes eines Digitalfilters zum Gebrauch in einem aktiven Schallunterdrückungssystem, indem ein anfänglicher Filterwert geschätzt wird, der auf einer Antwort des Systems auf ein Testsignal im Zeitbereich basiert. Das Filter, das schließlich während der Schallunterdrückung verwendet wird, wird bestimmt, indem der geschätzte anfängliche Filterwert verwendet wird.
In einem Beispiel wird der anfängliche Filterwert durch das Bestimmen einer Antwort des Systems auf das Testsignal im Zeitbereich geschätzt, indem eine inverse Faltung im Zeitbereich verwendet wird, um wenigstens einen Teil der Antwort im Zeitbereich zu erhalten. Der anfängliche Filterwert wird basierend auf der Antwort im Zeitbereich des Systems abgeschätzt. Die inverse Faltung im Zeitbereich umfaßt ein Rückberechnen von Koeffizienten des Filters von Lautsprecher- und Mikrophonsignalen aus einer Faltungsgleichung, die den Filterbetrieb beschreibt.
In einer beispielhaften Ausführung werden mehrere anfängliche Filterwerte geschätzt. Ein mittlerer Filterwert, der auf den mehreren geschätzten anfänglichen Werten beruht, wird dann in einem Beispiel als der anfängliche geschätzte Filterwert zur Bestimmung des Filterwerts benutzt. In einem anderen Beispiel kann der mittlere geschätzte anfängliche Filterwert während der Schallunterdrückung als aktueller Filterwert benutzt werden.
Die verschiedenen Eigenschaften und Vorteile dieser Erfindung werden einem Fachmann von der folgenden genauen Beschreibung der momentan bevorzugten Ausführungsformen ersichtlich werden. Die Zeichnung, die der detaillierte Beschreibung beigefügt ist, wird nachfolgend kurz beschrieben.

KURZE BESCHREIBUNG DER ZEICHNUNG

Fig. 1 zeigt in schematischer Weise ausgewählte Teile eines aktiven Schallunterdrückungssystems, das ein Verfahren verwendet, das gemäß dieser Erfindung entworfen wurde.

GENAUE BESCHREIBUNG DER BEVORZUGTEN AUSFÜHRUNGSFORM

Fig. 1 zeigt in schematischer Weise ausgewählte Teile eines aktiven Schallunterdrückungssystems 20. Ein Signalgenerator 22 treibt einen Lautsprecher 24, um Schall zu erzeugen, der dem Signal entspricht, das an den Lautsprecher 24 geliefert wird. Ein Mikrophon 26 erfaßt eine Zusammensetzung aus einem Geräusch 28, das aus dem Lautsprecher 24 austritt, und einem Schall 30, der mit der Struktur oder mit dem Inneren der Struktur zusammenhängt, in der das Schallunterdrückungssystem angewendet wird. Während einer Schallunterdrückungsprozedur kann das Geräusch 28 vom Lautsprecher 24 als Schallunterdrückungssignal des Systems bezeichnet werden, das auf wirksame Weise den Schall 30 unterdrückt, um das gewünschte Niveau an Schallunterdrückung zu liefern.
Der Lautsprecher 24 kann auch verwendet werden, um Geräusche 28 im System zu erzeugen, die Schall beispielsweise zum Modellieren der Antwort des Systems erzeugen. Ein Modellierungsmodul 32 stellt ein Softwaremodell (d. h. ein C-Model) der Antwort des Teils des Systems, das den Lautsprecher 24 und das Mikrophon 26 (d. h. den sogenannten sekundären Pfad) umfaßt, zur Verfügung. Im gezeigten Beispiel liefert das Modellierungsmodul 32 Informationen, die sich auf die Wirksamkeit eines Digitalfilters 34 beziehen, und modifiziert das Digitalfilter 34, um einen gewünschten Systembetrieb zu erreichen.
In einem Beispiel ist das Digitalfilter 34 ein FIR-Filter (FIR = finite impulse response, finite Impulsantwort). Die Eigenschaften solcher Filter und die Techniken zu deren Modellierung sind allgemein bekannt. Der Fachmann, der aus dieser Beschreibung Nutzen zieht, wird in der Lage sein, die nötige Software zu entwickeln, um das Digitalfilter zu erreichen, das benötigt wird, die Anforderung seiner bestimmten Situation zu erfüllen.
Diese Erfindung umfaßt das Modellieren des Digitalfilters 34 durch Benutzung einer anfänglichen Abschätzung des Filters, die durch das Bestimmen einer Antwort des Systems auf ein Testschallsignal im Zeitbereich erhalten wird.
In dem gezeigten Beispiel wird das gleiche Signal des Signalgenerators 22 dem Lautsprecher 24 und der anfänglichen Schätzung des Filters 34 zur Verfügung gestellt. Das Signal des Mikrophons 26 wird unter Verwendung eines Summierers 36 mit dem Signal des Filters 34 kombiniert. Das sich daraus ergebende Fehlersignal am Punkt 38 wird dann einem Konvergenzmodul 40 zur Aktualisierung der Filterwerte 34 geliefert. Dieser Vorgang wiederholt sich, bis der Filterwert soweit konvergiert, wie es zur Erreichung des gewünschten Niveaus an Schallunterdrückung innerhalb des Systems nötig ist. Der Fachmann, der Nutzen aus dieser Beschreibung zieht, wird erkennen, daß viele Konvergenzverfahren verwendet werden können, mit denen bekanntermaßen die Ergebnisse erzielt werden, die für diesen Teil eines gemäß der Erfindung entworfenen Schallunterdrückungssystems benötigt werden.
In herkömmlichen Systemen wird ein LMS-Algorithmus (LMS = least mean squares, kleinste mittlere Quadrate) angewendet, um den Fehlerpfad abzuschätzen. Weißes Rauschen wird von einem Lautsprecher erzeugt, das dann vom Mikrophon gemessen wird. Gleichzeitig passiert das gleiche Signal das modellierte Digitalfilter für eine bestimmte Zeitdauer oder Anzahl der Filterstufen. Die Differenz zwischen dem gefilterten Signal und dem Signal von dem Mikrophon wird verwendet, die Filterstufen zu aktualisieren. Wenn der Fehler oder die Differenz zwischen den Signalen auf Null gebracht ist, ist das Filter auf den korrekten Wert konvergiert. Bei herkömmlichen Lösungsansätzen wird das Modell des Digitalfilters anfänglich auf Null gesetzt, in erster Linie um jeglichen systematischen Fehler während des Adaptionsprozesses zu vermeiden. Ein Mangel diese Lösungsansatzes ist jedoch, daß das Konvergenzverfahren langsam sein kann und ziemlich lange Zeitspannen zur Modellierung benötigt. Die Konvergenzrate zu erhöhen, bewirkt typischerweise eine zu große Streuung, so daß es nicht möglich ist, ein genaues Modell zu erzielen. Die andere Alternative, die früher vorgeschlagen wurde, ist die Erhöhung der Geräuschamplitude des Testschallsignals, was nicht erstrebenswert ist, da dies den Pegel an unerwünschten Geräuschen, die von einem Individuum gehört werden können, erhöht.
Diese Erfindung stellt eine schnellere Konvergenz auf den gewünschten Filterwert durch die Verwendung eines Testschallsignals mit geringer Amplitude zur Verfügung. Gemäß dieser Erfindung wird die Transferfunktion des Digital- Modells auf direkte Weise berechnet, um eine anfängliche Schätzung des Filters 34 durch Beobachten der Eingangs- und Ausgangssignale (d. h. des gefilterten Signals und des Mikrophonsignals) zu liefern. Diese Erfindung beseitigt die Abhängigkeit von der Adaption und stellt eine sehr schnelle anfängliche Schätzung zur Verfügung. In einem Beispiel ist die Zeitdauer der Berechnung der anfänglichen Schätzung in der Größenordnung der Länge des Filters 34. Ein 62stufiges Filter mit einer Abtastfrequenz von 2 kHz benötigt z. B. ungefähr 100 Millisekunden für die Berechnung einer genügenden Anzahl von Mittelwerten, um das geschätzte Filter zu liefern. Das geschätzte Modell kann nachfolgend durch die Verwendung anderer Techniken verbessert werden, wie z. B. durch den LMS-Algorithmus, oder mehrere anfängliche Schätzungen können bestimmt und danach durch die Verwendung geeigneter Mittelwertsverfahren gemittelt werden.
Ein Verfahren im Zeitbereich gemäß dieser Erfindung schließt die Umkehrung des Faltungsintegrals, das das Digitalfilter beschreibt, ein. Demgemäß stellt diese Erfindung ein überlegenes Verfahren im Vergleich zu herkömmlichen Fourierverfahren zur Verfügung, wie z. B. die schnelle Fourier-Transformation (FFT), die im Frequenzbereich arbeitet. Das Digitalfilter wird letztendlich im Zeitbereich implementiert, und deshalb benötigt ein Fourierverfahren die Benutzung einer inversen FFT, was den Umfang der benötigten Berechnungen und die benötigte Zeitdauer zum genauen Modellieren des Digitalfilters erhöht. Diese Erfindung umfaßt ein mathematisches Verfahren, das auf direkte Weise die Impulsantwort des Filters im Zeitbereich ergibt. In einem Beispiel wird dies durch die Umkehrung der Matrix, die mit dem Faltungsvorgang verbunden ist, erreicht.
In einem Beispiel wird die anfängliche Schätzung des Modells für das Filter 34 basierend auf der direkten Messung der Ausgangs- und Eingangssignale des Fehlerpfades 38 durchgeführt. Angenommen, die Lautsprechersignale werden durch x(n) und die Mikrophonsignale durch y(n) repräsentiert, so kann dann die Impulsantwort des Filter durch folgende Gleichung beschrieben werden:

Der Fachmann, der aus dieser Beschreibung Nutzen zieht, wird diese Gleichung als klassische Faltungsgleichung erkennen. Es werden (2N-1) Werte von x und N Werte von y benötigt, um die n Werte von h zu bestimmen. Der entsprechende Satz an Faltungsgleichungen für die Abtastperioden n. . . 2n-1 ist der folgende:

y_2n-1 = h₁ x_2n-1 + h₂ x_2n-2 + . . . + h_n x_n

y_2n-2 = h₁ x_2n-2 + h₂ x_2n-3 + . . . + h_n x_n-1

y_2n-k = h₁ x_2n-k + h₂ x_2n-k-1 + . . . + h_n x_n-k+1

y_n = h₁ x₂ + h₂ x_n-1 + . . . + h_n x₁
Hier ist n die Zahl der Filterstufen. Die oben angegebenen Gleichungen können wie folgt in Matrixform geschrieben werden:

{Y} = [X]{H} ⇐ {H} = [X]^-1{Y}.
Diese Erfindung umfaßt die Verwendung einer inversen Faltung zur Umwandlung zwischen dem Satz von Faltungsgleichungen und der oben genannten Gleichung in Matrixform. Diese Erfindung benutzt die inverse Faltung im Zeitbereich zum Rückrechnen der Koeffizienten des Filters von den Eingangs- und Ausgangssignalen durch die Verwendung der Filtergleichungen.
In einem Beispiel wird ein besonderer Vorteil dadurch erreicht, daß erkannt wird, daß die Matrix [X] die Form einer symmetrischen Toeplitz-Matrix annimmt. Dies erlaubt die effizientere Berechnung der inversen Matrix. Das Benutzen einer symmetrischen Toeplitz-Matrix verringert die Berechnungen, die benötigt werden, die Umkehrung der Matrix zu erhalten. Anstatt n³ Berechnungen zu benötigen, kann die Umkehrung durch die Benutzung von in der Größenordnung n² Berechnungen erreicht werden. Durch die Verwendung des erfindungsgemäßen Lösungsansatzes benötigt z. B. ein 62stufiges Filter typischerweise in der Größenordnung 3844 Berechnungen, was deutlich im Rahmen der Leistungsfähigkeit der meisten aktuellen digitalen Signalprozessoren bei einer gegebenen Abtastfrequenz eines aktiven Schallunterdrückungssystems liegt.
In einem Beispiel beträgt für einen Prozessor, auf dem die Anwendung mit ungefähr 2 kHz läuft, die Zahl der vorhandenen Taktzyklen 30 000, was für das oben genannte Verfahren zum Funktionieren genügt. Da die digitale Offline- Modellierung ein Hintergrundprozeß ist, wird das System nicht beeinträchtigt, auch nicht für den Fall, daß diese Berechnungen mehr als einen Zyklus des Algorithmus andauern. Eine Berechnung für 123 (2.62-1) Abgänge benötigt weniger als 80 Millisekunden, und die Durchschnittsbildung von 10 Spektren verursacht keine bedeutende Modellierungszeit, wenn eine nullprozentige Überlappung im Spektralfenster angenommen wird. Unter diesen Umständen ist die Modellierungszeit immer noch weniger als eine Sekunde. Wenn die Überlappung ansteigt, kann die Modellierungszeit abnehmen.
Das Lösen der Matrixumkehrung liefert die Werte der Impulsantwort, die dann als die anfänglichen Schätzungen des Modells des Filters 34 benutzt werden. Diese anfängliche Schätzung kann zusammen mit einem LMS- Konvergierungsalgorithmus verwendet werden, um bei den gewünschten Filterwerten zur tatsächlichen Schallunterdrückung anzukommen.
In einem anderen Beispiel können mehrere anfängliche Schätzungen der Antwort des digitalen Models im Zeitbereich über die Zeit gemittelt werden. Der gemittelte Schätzwert wird dann als Teil der Modellierung des Filters verwendet.
In noch einem weiteren Beispiel werden viele anfängliche Schätzwerte bestimmt und gemittelt, um den Filterwert zu bestimmen, wodurch der Konvergenz- oder der LMS-Algorithmus beseitigt wird. Der Fachmann, der aus dieser Beschreibung Nutzen zieht, wird erkennen, welche Technik die besten Ergebnisse zur Bestimmung der nötigen Werte des Digitalfilters liefert, um die Bedürfnisse seiner besonderen Situation zu erfüllen.
Die Verwendung eines Filtermodellierungsverfahrens gemäß dieser Erfindung liefert schnellere Konvergenz oder Bestimmung der Filterwerte und erlaubt den Gebrauch von geringerem oder leiserem Modellierungsstörschall. Der zweifache Vorteil dieser Erfindung vereinfacht die Verarbeitung, die während der Modellierung benötigt wird, die in einem aktiven Schallunterdrückungssystem auftritt, und erlaubt die Minimierung der Störschallwahrnehmung eines Individuums.
Die vorstehende Beschreibung ist von Natur aus beispielhaft und nicht limitierend. Variationen und Modifikationen der offenbarten Erfindung können sich einem Fachmann aufzeigen, ohne notwendigerweise vom Kern dieser Erfindung abzuweichen. Der dieser Erfindung zugewiesene Umfang des Rechtsschutzes kann nur durch das Untersuchen der folgenden Patentansprüche bestimmt werden.

Claims

1. Verfahren zur Bestimmung eines Wertes eines Digitalfilters zum Gebrauch in einem aktiven Schallunterdrückungssystem, das folgende Schritte umfaßt:

A) es wird ein Störschallsignal auf das System angewendet;

B) es wird ein anfänglicher Filterwert durch die Verwendung der Systemantwort auf das Störschallsignal geschätzt; und

C) es wird der Filterwert durch die Verwendung des geschätzten anfänglichen Filterwertes bestimmt.

2. Verfahren nach Anspruch 1, bei dem der Schritt (B) umfaßt, daß eine Antwort des Systems im Zeitbereich auf das Störschallsignal bestimmt wird und der anfängliche Filterwert basierend auf der Antwort im Zeitbereich geschätzt wird.

3. Verfahren nach Anspruch 2, das die Verwendung einer inversen Faltung im Zeitbereich umfaßt, um wenigstens einen Teil der Antwort im Zeitbereich zu erhalten.

4. Verfahren nach Anspruch 2, bei dem das Schallunterdrückungssystem einen Lautsprecher, der das Störschallsignal erzeugt, und ein Mikrophon umfaßt, das das Störschallsignal nachweist, wobei die Antwort im Zeitbereich mehrere Lautsprechersignale und mehrere Mikrophonsignale umfaßt.

5. Verfahren nach Anspruch 4, einschließlich der Anwendung einer inversen Faltung im Zeitbereich, um eine Matrix der Lautsprechersignale zu erhalten.

6. Verfahren nach Anspruch 5, bei dem die Matrix eine symmetrische Toeplitz-Matrix umfaßt.

7. Verfahren nach Anspruch 1, bei dem der Schritt (C) umfaßt, daß der Filterwert beginnend mit dem anfänglichen Filterwert zur Konvergenz gebracht wird.

8. Verfahren nach Anspruch 1, das umfaßt, daß der Schritt (B) wiederholt ausgeführt wird, um mehrere geschätzt Filterwerte zu erhalten, und bei dem der Schritt (C) umfaßt, daß ein mittlerer geschätzter Filterwert bestimmt wird und daß der mittlere geschätzte Filterwert als Filterwert verwendet wird.

9. Verfahren nach Anspruch 1, das umfaßt, daß der Schritt (B) wiederholt ausgeführt wird, um mehrere geschätzt Filterwerte zu erhalten, und daß ein mittlerer geschätzter anfänglicher Filterwert bestimmt wird, und bei dem der Schritt (C) umfaßt, daß beginnend mit dem mittleren geschätzten anfänglichen Filterwert zum Filterwert konvergiert wird.

10. Verfahren zur Bestimmung eines anfänglichen Schätzwertes zum Gebrauch in einem aktiven Schallunterdrückungssystem, das folgende Schritte umfaßt:
es wird ein Störschallsignal auf das System angewendet;
es wird ein anfänglicher Filterwert durch die Verwendung der Systemantwort auf das Störschallsignal geschätzt; und
es wird der Filterwert durch die Verwendung des geschätzten anfänglichen Filterwertes bestimmt.

11. Verfahren nach Anspruch 10, einschließlich der Verwendung einer inversen Matrix wenigstens eines Teils der Antwort im Zeitbereich.

12. Verfahren nach Anspruch 10, bei dem das Schallunterdrückungssystem einen Lautsprecher, der das Störschallsignal erzeugt, und ein Mikrophon umfaßt, das das Störschallsignal nachweist, wobei die Antwort im Zeitbereich mehrere Lautsprechersignale und mehrere Mikrophonsignale umfaßt.

13. Verfahren nach Anspruch 12, einschließlich der Anwendung einer inversen Faltung im Zeitbereich, um eine Matrix der Lautsprechersignale zu erhalten.

14. Verfahren nach Anspruch 13, bei dem die Matrix eine symmetrische Toeplitz-Matrix umfaßt.

15. Schallunterdrückungssystem, das folgendes umfaßt:
einen Lautsprecher;
ein Mikrophon, das die Kombination eines Geräusches vom Lautsprecher und von Störschall im System nachweist; und
eine Steuereinheit, die ein Digitalfilter bestimmt, das während der Schallunterdrückung verwendet wird, indem sie basierend auf einer Antwort des Systems im Zeitbereich auf ein Störschallsignal anfänglich ein Filter schätzt.

16. System nach Anspruch 15, bei dem die Steuereinheit durch das Bestimmen einer inversen Faltung im Zeitbereich der Lautsprecher- und Mikrophonsignale, die auf das Teststörschallsignal ansprechen, das anfängliche Filter schätzt.