JP2014521987A - ノイズ・コントロールのデバイス、システム、および方法 - Google Patents

ノイズ・コントロールのデバイス、システム、および方法 Download PDF

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Abstract

いくつかの例示的な実施形態では、ノイズ・コントロールのデバイス、システム、および方法が含まれる。例えば、デバイスには、所定のノイズ・コントロール・ゾーン内のノイズをコントロールするためのコントローラを含み、このコントローラは、所定のノイズ・コントロール・ゾーンに関して定義される複数の所定のノイズ検知場所での音響ノイズを表す複数のノイズ入力を受信し、所定のノイズ・コントロール・ゾーン内にある複数の所定の残留ノイズ検知場所での音響残留ノイズを表す複数の残留ノイズ入力を受信し、複数のノイズ入力と複数の残留ノイズ入力に基づきノイズ・コントロール・パターンを決定し、そのノイズ・コントロール・パターンを少なくとも１つの音響変換器に出力する。
【選択図】図１

Description

関連出願の参照
本出願は２０１１年５月１１日に出願された「ノイズ・コントロールのデバイス、システム、および方法」という名称の米国特許仮出願番号６１／４８４，７２２の優先権を主張するものであり、その全体が参照により本明細書に組み込まれる。
一般的なノイズ、および特に音のノイズは非常に不快なものである。低周波数ノイズは非常に耳の奥まで届くような音であり、かなりの長距離を移動し、従来のパッシブ・コントロール手段を使用して減衰させることは難しい。
通常、吸音材やノイズの仕切り、エンクロージャ、障壁、およびサイレンサなどを使用するパッシブ・ノイズ・コントロール技術は、場所をとり、効果が低く、低周波ではむしろ高価になりうる。これに対して、アクティブ・ノイズ・コントロール（ＡＮＣ）は非常に効率的で低周波ノイズを低減するうえで比較的安価である。
アクティブ・ノイズ・コントロール（ＡＮＣ）は、ノイズを減らすためにノイズを使用する技術である。音波の重畳の原理に基づいている。一般的に音は空間を移動する波である。同じ振幅を持つが、第１の音波とは逆の位相を持つ他の第２の波を作ることができれば、第１の波は完全に打ち消される。この第２の波は「耐ノイズ（“ａｎｔｉ−ｎｏｉｓｅ”）」と呼ばれる。
いくつかの例示的な実施形態には、ノイズ・コントロールのデバイス、システム、および方法が含まれる。
いくつかの例示的な実施形態では、アクティブ・ノイズ・コントロール・システムには、所定のノイズ・コントロール・ゾーン内のノイズをコントロールするためのコントローラを含んでもよく、このコントローラは、所定のノイズ・コントロール・ゾーンに関して定義される複数の所定のノイズ検知場所での音響ノイズを表す複数のノイズ入力を受信し、所定のノイズ・コントロール・ゾーン内にある複数の所定の残留ノイズ検知場所での残留音響ノイズを表す複数の残留音響ノイズを受信し、
複数のノイズ入力と複数の残留ノイズ入力に基づきノイズ・コントロール・パターンを決定し、このノイズ・コントロール・パターンを少なくとも１つの音響変換器に出力する。
いくつかの例示的な実施形態では、コントローラは、複数のノイズ入力から統計的に独立している複数の独立参照パターンを抽出するための抽出器を含んでもよく、このコントローラは、複数の独立参照パターンの少なくとも１つの独立参照パターンに基づき、ノイズ・コントロール・パターンを決定してもよい。
いくつかの例示的な実施形態では、コントローラは、ノイズ・コントロール・ゾーン内でコントロールされる少なくとも１つ以上の所定のノイズ・パターンの１つ以上の所定の音響パターン属性に基づき、複数の独立参照パターンから少なくとも１つの独立参照パターンを選択してもよい。
いくつかの例示的な実施形態では、音響パターン属性は、振幅、エネルギー、位相、周波数、方向、および統計特性からなる群から選択される少なくとも１つの属性を含む。
いくつかの例示的な実施形態では、コントローラは所定の抽出関数を複数のノイズ入力に適用することによって複数の独立参照パターンを抽出してもよい。
いくつかの例示的な実施形態では、コントローラはノイズ・コントロール・ゾーン内の少なくとも１つのノイズ・パラメータを低減するためにノイズ・コントロール・パターンを決定し、このノイズ・パラメータはエネルギーと振幅からなる群から選択した少なくとも１つのパラメータを含む。
いくつかの例示的な実施形態では、コントローラはノイズ・コントロール・ゾーン内の１つ以上の第２のノイズ・パターンを低減せずに、ノイズ・コントロール・ゾーン内の１つ以上の所定の第１ノイズ・パターンを選択的に低減するためにノイズ・コントロール・パターンを決定する。
いくつかの例示的な実施形態では、ノイズ・コントロール・ゾーンは、車両内部にあり、１つ以上の第１のノイズ・パターンには、ロード・ノイズ・パターン、ウィンド・ノイズ・パターン、およびエンジンのノイズ・パターンからなる群から選択された少なくとも１つのパターンを含み、この１つ以上の第１のノイズ・パターンには、車両内にあるオーディオ・デバイスのオーディオ・ノイズ・パターン、クラクション・ノイズ・パターン、サイレン・ノイズ・パターン、またはその他の機能的／ハザードの信号からなる群から選択された少なくとも１つのパターンを含む。
いくつかの例示的な実施形態では、コントローラは、複数の所定のノイズ検知場所での音響ノイズを生成する１つ以上の実際のノイズ源の１つ以上のノイズ源属性に関連する情報を持つことなくノイズ・コントロール・パターンを決定する。
いくつかの例示的な実施形態では、ノイズ源属性には、ノイズ源の数、ノイズ源の場所、ノイズ源のタイプからなる群から選択された少なくとも１つの属性、および１つ以上のノイズ源によって生成された１つ以上のノイズ・パターンの１つ以上の属性が含まれる。
いくつかの例示的な実施形態では、ノイズ検知場所はノイズ・コントロール・ゾーンを囲むエンクロージャ上に分散している。
いくつかの例示的な実施形態では、システムには、１つ以上の複数のノイズ検知場所での音響ノイズを検知するための１つ以上の第１の音響センサーと、１つ以上の複数の残留ノイズ検知場所での音響残留ノイズを検知するための１つ以上の第２の音響センサーが含まれる。
いくつかの例示的な実施形態では、アクティブ・ノイズ・コントロールの方法には、以下を含んでもよい。すなわち、所定のノイズ・コントロール・ゾーンに関して定義される複数の所定のノイズ検知場所での音響ノイズの測定、所定のノイズ・コントロール・ゾーン内にある複数の所定の残留ノイズ検知場所での音響残留ノイズの測定、複数の所定のノイズ検知場所での音響ノイズおよび複数の所定の残留ノイズ検知場所での音響残留ノイズに基づいたノイズ・コントロール・ゾーン内で音響ノイズをコントロールするためのノイズ・コントロール・パターンの決定、および少なくとも１つの音響変換器にコントロール・パターンを出力することを含む。
いくつかの例示的な実施形態では、ノイズ・コントロールの方法には、以下を含んでもよい。すなわち、所定のノイズ・コントロール・ゾーンに関して定義される複数の所定のノイズ検知場所での音響ノイズと所定のノイズ・コントロール・ゾーン内にある複数の所定の残留ノイズ検知場所での音響残留ノイズに基づき、所定のノイズ・コントロール・ゾーン内の音響ノイズをコントロールするためのノイズ・コントロール・パターンを決定、およびそのコントロール・パターンを少なくとも１つの音響変換器に出力することを含む。
図を単純及び明確なものにするために、図示されている要素は必ずしも実物大に描写されていない。例えば、いくつかの要素の寸法は、わかりやすくするために他の要素に比較して誇張される場合がある。さらに、対応する要素または類似の要素を示すために参照番号は複数の図で繰り返される場合がある。
本発明のいくつかの例示的な実施形態によるアクティブ・ノイズ・コントロール（ＡＮＣ）システムを示す概略ブロック図である。 本発明のいくつかの例示的な実施形態による図１のＡＮＣシステムの構成要素の配置方式を示す概略図である。 本発明のいくつかの例示的な実施形態によるコントローラを示す概略ブロック図である。 本発明のいくつかの例示的な実施形態による抽出器を示す概略ブロック図である。 本発明のいくつかの例示的な実施形態によるマルチ入力マルチ出力予測ユニットを示す概略ブロック図である。 本発明のいくつかの例示的な実施形態によるノイズ・パターン・セレクタを含むコントローラを示す概略ブロック図である。 本発明のいくつかの例示的な実施形態によるヘッドレストのＡＮＣシステムの概念図である。 本発明のいくつかの例示的な実施形態によるノイズ・コントロール方法の概略フローチャートである。 本発明のいくつかの例示的な実施形態による製品の概略ブロック図である。
以下の発明を実施するための形態では、いくつかの実施形態を完全に理解してもらうために数多くの具体的な詳細が規定される。しかし、いくつかの実施形態はこうした具体的な詳細なしで実施しうることを当業者は理解するであろう。ここでの説明を曖昧にしないように、他の事例では、既知の方法、手順、構成要素、ユニットおよび／または回路は詳細には説明しない。
本明細書での説明では、例えば、「処理」（“ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ”）、「コンピューティング」（“ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ”）、「計算」（“ｃａｌｃｕｌａｔｉｎｇ”）、「測定」（“ｄｅｔｅｒｍｉｎｉｎｇ”）、「設定」（“ｅｓｔａｂｌｉｓｈｉｎｇ”）、「分析」（“ａｎａｌｙｚｉｎｇ”）、「チェック」（“ｃｈｅｃｋｉｎｇ”）などの用語は以下を表す場合がある。すなわち、コンピュータのレジスタ内および／またはメモリ内で物理的（例、電子的）数量として表されるデータを操作および／または変換し、オペレーションおよび／またはプロセスを行うための命令を保存しうるコンピュータのレジスタおよび／またはメモリ内、またはその他の情報記憶媒体で物理的数量として同様に表されるデータにするコンピュータ、コンピューティング・プラットフォーム、コンピューティング・システム、またはその他の電子コンピューティング・デバイスのオペレーションおよび／またはプロセスを表す。
本明細書では、「複数の」（“ｐｌｕｒａｌｉｔｙ”、および“ａ ｐｌｕｒａｌｉｔｙ”）には、例えば、複数（“ｍｕｌｔｉｐｌｅ”）または２つ以上（“ｔｗｏ ｏｒ ｍｏｒｅ”）を含む。例えば、複数のアイテム（“ａ ｐｌｕｒａｌｉｔｙ ｏｆ ｉｔｅｍｓ”）には、２つ以上のアイテムが含まれる。
以下の発明を実施するための形態のある部分は、コンピュータ・メモリ内のデータ・ビットまたはバイナリ・デジタル信号のオペレーションのアルゴリズムおよび記号表記として表されている。こうしたアルゴリズムの説明や表現は、データ処理に従事する当業者が、その作業の内容を他の当業者に伝えるための技術である場合がある。
アルゴリズムは本明細書で、および一般的には必要な結果につながる行為またはオペレーションの自己一貫性があるシーケンスであると考えられる。これには、物理的数量の物理的操作が含まれる。通常、必ずしも必要ではないが、こうした数量は保存、転送、結合、比較、または操作可能な電気的信号または磁気的信号の形態をとる。こうした信号は、時に便宜上、一般的用途上、ビット、値、要素、記号、文字、用語、数字などとして言及されてきた。しかし、こうしたもの、および類似の用語は、適切な物理的数量に関連付けられ、こうした数量に適用される単に便利なラベルであることを理解されたい。
いくつかの例示的な実施形態では、以下で説明する一般的に低周波数のノイズなど、例えば不要なノイズを低減する、または除去するノイズのコントロールを効率的に実施しうるシステムと方法が含まれる。
いくつかの例示的な実施形態では、既知および／または未知のノイズ源を含みうる１つ以上のノイズ源から生成された１つ以上の音響パターン（“ｐｒｉｍａｒｙ ｐａｔｔｅｒｎｓ”）のノイズ・エネルギーおよび／または波の振幅をコントロール、低減、および／または除去するように構成されたアクティブ・ノイズ・コントロール（ＡＮＣ）の方法およびシステムを含む場合がある。
いくつかの例示的な実施形態では、ＡＮＣシステムは、コントロールされたノイズ・ゾーン、例えば、静寂ゾーンなどノイズが低減されたゾーンなど、セカンダリ・パターンとプライマリ・パターンの組み合わせで生成されるような１つ以上のプライマリ・パターンに基づいた例えば、相殺ノイズ・パターンを含むノイズ・コントロール・パターン（「セカンダリ・パターン」）を生成するように構成されてもよい。
いくつかの例示的な実施形態では、ＡＮＣシステムは、プライマリ・パターンおよび／または１つ以上のノイズ源無しで、例えば、ノイズ源に関係なく、またはこれらを使用することなく、所定の場所、領域、またはゾーン（「ノイズ・コントロール・ゾーン」、「静寂ゾーン」または「Ｑｕｉｅｔ ＢｕｂｂｌｅＴＭ」ともいう）内のノイズをコントロール、低減、および／または除去するように構成されてもよい。
例えば、ＡＮＣシステムは、１つ以上のノイズ源および／または１つ以上のプライマリ・パターンの１つ以上の属性、例えば、数、タイプ、場所および／または１つ以上のプライマリ・パターンおよび／または１つ以上のノイズ源の他の属性から独立して、属性と関係なく、および／またはこうした属性を事前に知ることなくノイズ・コントロール・ゾーン内のノイズをコントロール、低減、および／または除去するように構成されてもよい。
いくつかの例示的な実施形態では、静寂ゾーン内の１つ以上の音響パターンのノイズ・エネルギーおよび／または波の振幅を低減および／または除去するように構成されたＡＮＣシステムおよび／または方法に関して説明している。
しかし、他の実施形態では、ＡＮＣシステムおよび／または方法は、ノイズ・コントロール・ゾーン内の１つ以上の音響パターンのノイズ・エネルギーおよび／または波の振幅を例えば、所定ゾーン内の１つ以上の音響パターンのノイズ・エネルギーおよび／または波の振幅に影響を与える、変更する、および／または修正するコントロールを行うように構成されてもよい。
ある例では、ＡＮＣシステムおよび／または方法は、ノイズ・コントロール・ゾーン内の音響パターンの１つ以上のタイプのノイズ・エネルギーおよび／または波の振幅を選択的に低減および／または除去するように構成されてもよい、および／またはノイズ・コントロール・ゾーン内の音響パターンの他の１つ以上のタイプのノイズ・エネルギーおよび／または波の振幅を選択的に増加および／または増幅するように構成されてもよい、および／またはノイズ・コントロール・ゾーン内の１つ以上の他のタイプの音響パターンのノイズ・エネルギーおよび／または波の振幅を選択的に維持および／または保持するように構成されてもよい。
いくつかの例示的な実施形態では、ＡＮＣシステムは、静寂ゾーン内の１つ以上のプライマリ・パターンのノイズ・エネルギーおよび／または波の振幅の低減および／または除去をコントロールするように構成されてもよい。
いくつかの例示的な実施形態では、ＡＮＣシステムは、選択的および／または構成可能な方式でノイズ・コントロール・ゾーン内のノイズをコントロール、低減および／または除去するように構成されてもよい。これは、例えば、１つ以上の所定のノイズ・パターン属性に基づき行われ、以下で説明するようにセカンダリ・パターンは、１つ以上の第２のプライマリ・パターンのノイズ・エネルギー、波の振幅、位相、周波数、方向、および／または統計特性への影響が低減されているか、影響を与えずに、１つ以上の第１のプライマリ・パターンのノイズ・エネルギー、波の振幅、位相、周波数、方向、および／または統計特性が、セカンダリ・パターンによって影響を受ける。
いくつかの例示的な実施形態では、ＡＮＣシステムは、ノイズ・コントロール・ゾーンを囲む、および／または包囲する所定のエンベロープまたはエンクロージャの上のプライマリ・パターンのノイズ・エネルギーおよび／または波の振幅をコントロール、低減および／または除去するように構成されてもよい。
ある例では、ノイズ・コントロール・ゾーンには、例えば、１つ以上のプライマリ・パターンのノイズ・エネルギーおよび／または波の振幅をコントロール、低減、および／または除去する領域を定義する２次元ゾーンを含んでもよい。
この例では、ＡＮＣシステムはノイズ・コントロール・ゾーンを囲む境界に沿ったプライマリ・パターンのノイズ・エネルギーおよび／または波の振幅をコントロール、低減、および／または除去するように構成されてもよい。
ある例では、ノイズ・コントロール・ゾーンには、例えば、１つ以上のプライマリ・パターンのノイズ・エネルギーおよび／または波の振幅をコントロール、低減、および／または除去する容積を定義する３次元ゾーンを含んでもよい。この例では、ＡＮＣシステムは、３次元の容積を囲む表面上のプライマリ・パターンのノイズ・エネルギーおよび／または波の振幅をコントロール、低減、および／または除去するように構成されてもよい。
ある例では、ノイズ・コントロール・ゾーンには、球状の容積を含んでもよく、このＡＮＣシステムは、この球状容積の表面上のプライマリ・パターンのノイズ・エネルギーおよび／または波の振幅をコントロール、低減、および／または除去するように構成されてもよい。
他の例では、ノイズ・コントロール・ゾーンには、立方体の容積を含み、ＡＮＣシステムは、この立方体容積の表面上のプライマリ・パターンのノイズ・エネルギーおよび／または波の振幅をコントロール、低減、および／または除去するように構成されてもよい。
他の実施形態では、ノイズ・コントロール・ゾーンには、例えば、ノイズ・コントロール・ゾーンを維持する場所の１つ以上の属性に基づき定義されうる他の適切な体積が含まれてもよい。
いくつかの例示的な実施形態ではＡＮＣシステム１００の概略図を示す図１を参照する。また、いくつかの例示的な実施形態のＡＮＣシステム１００の配置方法２００の概略を示す図２も参照する。
いくつかの例示的な実施形態のＡＮＣシステム１００には、所定のノイズ・コントロール・ゾーン１１０内のノイズをコントロールするための例えば、以下で説明するようなコントローラ１０２を含んでもよい。
いくつかの例示的な実施形態では、ノイズ・コントロール・ゾーン１１０には、３次元のゾーン１１０を含んでもよい。例えば、ノイズ・コントロール・ゾーン１１０には、球状のゾーンを含んでもよい。
いくつかの例示的な実施形態では、コントローラ１０２は、ノイズ・コントロール・ゾーンに関して定義される複数の所定のノイズ検知場所１０５での音響ノイズを表す複数のノイズ入力１０４を受信するように構成されてもよい。
いくつかの例示的な実施形態では、コントローラ１０２は、以下で説明するように一カ所以上の場所１０５での音響ノイズを推定するように構成された一カ所以上の場所１０５にある例えば、マイクロフォン、加速度計、回転速度計などの１つ以上の音響センサー、および／または１つ以上の仮想センサーからノイズ入力１０４を受信してもよい。
いくつかの例示的な実施形態では、コントローラ１０２は、ノイズ・コントロール・ゾーン１１０内にある複数の所定の残留ノイズ検知場所での音響残留ノイズを表す複数の残留ノイズ入力を受信するように構成されてもよい。
いくつかの例示的な実施形態では、コントローラ１０２は、一カ所以上の場所１０７および／または以下で説明するような一カ所以上の場所１０７にある例えば、マイクロフォン、加速度計、回転速度計など１つ以上の音響センサーから、または残留ノイズを推定するように構成された１つ以上の仮想センサーから残留ノイズ入力１０６を受信してもよい。
いくつかの例示的な実施形態では、ＡＮＣ１００は、例えば、スピーカなどの少なくとも１つの音響変換器１０８を含んでもよい。コントローラ１０２は音響変換器１０８を制御して、例えば、以下で説明するようなノイズ・コントロール・ゾーン１１０内のノイズをコントロールするように構成された音響ノイズ・コントロール・パターンを生成してもよい。
いくつかの例示的な実施形態では、コントローラ１０２はノイズ入力１０４と残留ノイズ入力１０６に基づきノイズ・コントロール信号１０９を決定し、ノイズ・コントロール信号１０９を例えば、以下で説明するような音響変換器１０８に出力するように構成されてもよい。
いくつかの例示的な実施形態では、ノイズ・コントロール信号１０９に基づきノイズ・コントロール・パターンを生成するための１つ以上の適切なスピーカなどの少なくとも１つの音響変換器１０８には、例えば、１つ以上の音響変換器のアレイが含まれてもよい。
いくつかの例示的な実施形態では、少なくとも１つの音響変換器１０８は一カ所以上の場所に配置されてもよく、この場所は以下に基づいて決定されてもよい。すなわち、この場所は、例えば、ゾーン１１０のサイズおよび／または形状などのノイズ・コントロール・ゾーン１１０の１つ以上の属性、１つ以上の予測される入力１０４の属性、例えばノイズ・コントロール・ゾーン１１０に対するノイズ源２０２の予測される場所および／または方向などの１つ以上の潜在的な実際のノイズ源２０２の１つ以上の予測される属性、ノイズ源２０２の数などに基づいて決定されてもよい。
ある例では、音響変換器１０８には、Ｍで表される所定の数のスピーカまたはマルチ・チャンネルの音響源のスピーカ・アレイを含んでもよい。例えば、音響変換器１０８には、Ｃｅｒｗｉｎ−Ｖｅｇａ Ｉｎｃ．， Ｃｈａｔｓｗｏｒｔｈ，Ｃａｌｉｆ．から入手可能なスピーカ、Ｐａｒｔ Ｎｏ．ＡＩ ４．０などを含む。
いくつかの例示的な実施形態では、音響変換器１０８は、例えば、ゾーン１１０の外部など適切な場所に配置された適切な「コンパクト音響源」を用いて実現されたスピーカのアレイを含んでもよい。他の例では、スピーカのアレイは、例えば、ノイズ・コントロール・ゾーン１１０周囲などの空間に分散された複数のスピーカを用いて実現されてもよい。
いくつかの例示的な実施形態では、場所１０５はノイズ・コントロール・ゾーンの外部に分散されてもよい。例えば、一カ所以上の場所１０５はノイズ・コントロール・ゾーン１０を囲むエンベロープまたはエンクロージャ上に分散またはその近くに分散されてもよい。
例えば、ノイズ・コントロール・ゾーン１１０が球状容積で定義される場合、一カ所以上の場所１０５は球状容積の表面上および／またはその外部に分散されてもよい。
他の例では、一カ所以上の場所１０５は例えば、球状容積を囲む球状容積の上および／または球状容積の外部にある一カ所以上の場所を組み合わせた場所に分散されてもよい。
いくつかの例示的な実施形態では、場所１０７は、例えば、ノイズ・コントロール・ゾーン１１０のエンベロープの近くなどノイズ・コントロール・ゾーン１１０内に分散されてもよい。
例えば、静寂ゾーン１１０は球状容積によって定義される場合、場所１０７は、ノイズ・コントロール・ゾーン１１０の半径よりも小さい半径を持つ球状表面上に分散されてもよい。
いくつかの例示的な実施形態では、ＡＮＣシステム１００は１つ以上の第１の音響センサー（「プライマリ・センサー」）を含み、一カ所以上の複数のノイズ検知場所１０５で音響ノイズを検知する。
いくつかの例示的な実施形態では、ＡＮＣシステム１００は１つ以上の第２の音響センサー（「エラー・センサー」）を含み、一カ所以上の複数の残留ノイズ検知場所１０７で音響残留ノイズを検知する。
いくつかの例示的な実施形態では、１つ以上のエラー・センサーおよび／または１つ以上のプライマリ・センサーは１つ以上の「仮想センサー（仮想マイクロフォン）」によって実現されてもよい。特定のマイクロフォンの場所に対応する仮想マイクロフォンは、特定のマイクロフォンの場所にある実際の音響センサーによって検知されうる音響パターンを評価できる適切なアルゴリズムおよび／または方法によって実現されてもよい。
いくつかの例示的な実施形態では、コントローラ１０２は、例えば、仮想マイクロフォンの特定の場所で音響ノイズ・パターンを推定および／または評価することによって、仮想マイクロフォンの機能をシミュレーションおよび／または実行するように構成されてもよい。
いくつかの例示的な実施形態では、ＡＮＣシステム１００には、例えば、マイクロフォン、加速度計、回転速度計などの一カ所以上の場所１０５でのプライマリ・パターンを推定するように構成された１つ以上のプライマリ・センサーの第１のアレイ２１９を含んでもよい。例えば、プライマリ・センサーには、球状ノイズ・コントロール・ゾーン１１０を定義する球状表面上のプライマリ・パターンを検知する１つ以上のセンサーが含まれてもよい。
例えば、アレイ２１９には、ＡＲＩＯ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ Ｃｏ．Ｌｔｄ．，Ｔａｏｙｕａｎ， Ｔａｉｗａｎから入手可能なマイクロフォン、Ｐａｒｔ Ｎｏ．ＥＣＭ６ＡＰが含まれてもよい。このマイクロフォンは、例えば、毎秒Ｎサンプルのシーケンスを含むノイズ信号１０４を出力する場合がある。例えば、マイクロフォンが約４４．１ＫＨｚのサンプリング・レートで動作する場合、Ｎは毎秒４１１００であってもよい。ノイズ信号１０４には、他の適切なサンプリング・レートおよび／または他の適切な属性を持つ他の適切な信号を含んでもよい。
いくつかの例示的な実施形態では、アレイ２１９の１つ以上のセンサーは、１つ以上の「仮想センサー」を用いて実現されてもよい。例えば、アレイ２１９は少なくとも１つのマイクロフォンおよび少なくとも１つの仮想マイクロフォンを組み合わせて実現されてもよい。場所１０５の特定のマイクロフォンの場所に対応する仮想マイクロフォンは、例えば、特定のマイクロフォンの場所にある音響センサーで検知されうる音響パターンを評価できるコントローラ１０２の一部として、またはシステム１００の他の要素の一部としてなど適切なアルゴリズムおよび／または方法によって実現されてもよい。例えば、コントローラ１０２は、アレイ２１０の少なくとも１つのマイクロフォンによって検知される少なくとも１つの実際の音響パターンに基づき仮想マイクロフォンの音響パターンを評価するように構成されてもよい。
いくつかの例示的な実施形態では、ＡＮＣシステム１００は、例えば、一カ所以上の場所１０７で音響残留ノイズを検知するように構成されたマイクロフォンなど１つ以上のエラー・センサーの第２のアレイ２２１を含んでもよい。例えば、エラー・センサーには、球状ノイズ・コントロール・ゾーン１１０内の球状表面上にある音響残留ノイズ・パターンを検知する１つ以上のセンサーを含んでもよい。
いくつかの例示的な実施形態では、アレイ２２１の１つ以上のセンサーは、１つ以上の「仮想センサー」を用いて実現されてもよい。例えば、アレイ２２１には、少なくとも１つのマイクロフォンおよび少なくとも１つの仮想マイクロフォンを含んでもよい。場所１０７の特定のマイクロフォンの場所に対応する仮想マイクロフォンは、例えば、特定のマイクロフォンの場所にある音響センサーで検知されうる音響パターンを評価できるコントローラ１０２の一部として、またはシステム１００の他の要素の一部として適切なアルゴリズムおよび／または方法によって実現されてもよい。例えば、コントローラ１０２は、アレイ２２１の少なくとも１つのマイクロフォンによって検知される少なくとも１つの実際の音響パターンに基づき仮想マイクロフォンの音響パターンを評価するように構成されてもよい。
いくつかの例示的な実施形態では、場所１０５および／または１０７の数、場所および／または分散、および／または一カ所以上の場所１０５および１０７での１つ以上の音響センサーの数、場所、および／または分散は、以下に基づき決定されてもよい。すなわち、ノイズ・コントロール・ゾーン１１０のサイズまたはノイズ・コントロール・ゾーン１１０のエンベロープのサイズ、ノイズ・コントロール・ゾーン１１０の形状またはノイズ・コントロール・ゾーン１１０のエンベロープの形状、一カ所以上の場所１０５および／または１０７に配置される音響センサーの１つ以上の属性、例えばセンサーのサンプリング・レートなどに基づき決定されてもよい。
ある例では、１つ以上の音響センサー、例えば、マイクロフォン、加速度計、回転速度計などは、例えば以下の式１によって定義される空間サンプリング定理（Ｓｐａｔｉａｌ Ｓａｍｐｌｉｎｇ Ｔｈｅｏｒｅｍ）に従い、場所１０５および／または１０７に配置されてもよい。
例えば、プライマリ・センサーの数、プライマリ・センサー間の距離、エラー・センサーの数および／またはエラー・センサー間の距離は、以下の式１によって定義される空間サンプリング定理（Ｓｐａｔｉａｌ Ｓａｍｐｌｉｎｇ Ｔｈｅｏｒｅｍ）に従い決定してもよい。
ある例では、このプライマリ・センサーおよび／またはエラー・センサーは、例えば、ｄで表される距離で互いに均一に分散されてもよい。例えば、距離ｄは、以下のように決めてもよい。
Figure 2014521987
 この場合、ｃは音の速さを表し、ｆｍａｘはノイズ・コントロールが望ましい最大周波数を表す。
例えば、対象とする最大周波数は、ｆｍａｘ ＝ １００［Ｈｚ］である場合、距離ｄは、以下のように決定されてもよい。
Figure 2014521987
図２のように、配置方式２００は円状または球状のノイズ・コントロール・ゾーン１１０に関して構成されている。例えば、場所１０５は、ノイズ・コントロール・ゾーン１１０の周囲に球状または円形の方式で実質的に均等に分散されており、場所１０７は、ノイズ・コントロール・ゾーン１１０内に球状または円形の方式で実質的に均等に分散されている。
しかし、他の実施形態では、ＡＮＣシステム１００の構成要素は、例えば、他の適切な形式および／または形式のノイズ・コントロール・ゾーンに関して構成される場所１０５および／または１０７の適切な分散を含む他の配置方式によって配置されてもよい。
いくつかの例示的な実施形態では、コントローラ１０２は、例えば、以下で説明するようなノイズ・コントロール・ゾーン１１０内のエネルギー、振幅、位相、周波数、方向、および／または統計的特性などの少なくとも１つのノイズ・パラメータによって低減されるノイズ・コントロール・パターンを決定するように構成されてもよい。
いくつかの例示的な実施形態では、コントローラ１０２は以下で説明するように、ノイズ・コントロール・ゾーン１１０内の１つ以上の第２のノイズ・パターンを低減することなく、ノイズ・コントロール・ゾーン１１０内の１つ以上の所定の複数の第１のノイズ・パターンを選択的に低減するようにノイズ・コントロール・パターンを決定してもよい。
ある例示的な実施形態では、ノイズ・コントロール・ゾーン１１０は、車両内に存在する場合があり、コントローラ１０２は、ノイズ・コントロール・ゾーン１１０内の１つ以上の第２のノイズ・パターンを低減することなく、ノイズ・コントロール・ゾーン１１０内の１つ以上の第１のノイズ・パターンを選択的に低減するようにノイズ・コントロール・パターンを決定してもよい。第１のノイズ・パターンには、ロード・ノイズ・パターン、ウィンド・ノイズ・パターン、および／またはエンジン・ノイズ・パターンを含む。第２のノイズ・パターンには、車両内にあるオーディオ・デバイスのオーディオ・ノイズ・パターン、クラクション・ノイズ・パターン、サイレン・ノイズ・パターン、ハザードのハザード・ノイズ・パターン、アラーム信号のアラーム・ノイズ・パターン、情報信号のノイズ・パターンなどを含む。
いくつかの例示的な実施形態では、コントローラ１０２は、ノイズ検知場所１０５で音響ノイズを生成する１つ以上の実際のノイズ源２０２の１つ以上のノイズ源属性に関する情報を持つことなく、ノイズ・コントロール・パターンを決定してもよい。
例えば、ノイズ源属性には、ノイズ源２０２の数、ノイズ源２０２の場所、ノイズ源２０２のタイプおよび／または１つ以上のノイズ源２０２によって生成される１つ以上のノイズ・パターンの１つ以上の属性が含まれてもよい。
いくつかの例示的な実施形態では、コントローラ１０２は複数のノイズ入力１０４から統計的に独立した複数の独立参照パターンを抽出するように構成されてもよい。
例えば、コントローラ１０２は、図４を参照して以下で説明するように複数の独立参照パターンを抽出するための抽出器を含んでもよい。
本明細書では、「独立参照パターン」という表現は、エネルギー、振幅、位相、周波数、方向、１つ以上の統計的信号特性など少なくとも１つの特徴および／または属性に関して独立している複数の音響パターンを表す場合がある。
いくつかの例示的な実施形態では、コントローラ１０２は、例えば、図４を参照して以下で説明するように所定の抽出関数を複数のノイズ入力１０４に適用することによって複数の独立参照パターンを抽出してもよい。
いくつかの例示的な実施形態では、独立参照パターンの抽出は、例えば非同一のモデル化された音響源の各数に対応するなど所定の数の独立参照パターンの組み合わせとして入力１０４のプライマリ・パターンをモデル化するために使用してもよい。
このモデリングは、例えば、演算効率などの効率向上、プライマリ・パターンおよび／または１つ以上の実際のノイズ源２０２に関する事前情報を持つことなくプライマリ・パターンを処理した結果生じうる、例えば、数学的および／または演算の複雑さなどの複雑さの軽減のために有用でありうる。
さらに、または代替的に、独立参照パターンの抽出は、例えば、以下で説明するような１つ以上の所定のノイズ属性および／またはタイプなどノイズ・コントロール・ゾーン１１０内のノイズを選択的にコントロールできるようにしてもよい。
いくつかの例示的な実施形態では、コントローラ１０２は、複数の独立参照パターンの少なくとも１つに基づきノイズ・コントロール・パターンを生成するためのノイズ・コントロール信号１０９を決定してもよい。
いくつかの例示的な実施形態では、コントローラ１０２は、例えば、ノイズ・コントロール・ゾーン１１０内でコントロールする少なくとも１つの所定のノイズ・パターンの１つ以上の所定の音響パターン属性に基づき、複数の独立参照パターンから、少なくとも１つの独立参照パターン（「選択された独立参照パターン」）を選択してもよい。
いくつかの例示的な実施形態では、音響パターン属性には、所定のノイズ・パターンの振幅、エネルギー、位相、周波数、方向、および１つ以上の統計的特性が含まれてもよい。
いくつかの例示的な実施形態では、所定の音響パターン属性は、ノイズ・コントロール・ゾーン１１０に影響を与える予測されるノイズ・パターンの予測および／または推測される属性に関連してもよい。
ある例では、ＡＮＣシステム１００は、室外からのノイズなどの第２のタイプの音響信号を除去しながら、ユーザが例えば室内のテレビなどの第１のタイプの音響信号を聴きたい部屋などの環境で実現されてもよい。この例では、コントローラ１０２は入力１０４を、それぞれ第１のタイプの音響信号と第２のタイプの音響信号に対応する第１と第２の非同一音響パターンにモデル化するように構成されてもよい。コントローラ１０２は、次に第２のタイプ、例えば、第１のタイプの音響信号に実質上影響を与えることなく、第２のタイプの音響信号を選択的に低減および／または打ち消すノイズ・コントロール信号１０９を生成してもよい。
他の例では、ＡＮＣシステム１００が車両内に配備されている場合、ノイズ・コントロール・ゾーン１１０に影響を与えると予測される１つ以上の予測されるノイズ・パターンが、ロード・ノイズ、ウィンド・ノイズ、エンジン・ノイズなどの１つ以上から生成されると予測される。従って、コントローラ１０２は、ロード・ノイズ・パターン、ウィンド・ノイズ・パターン、および／またはエンジン・ノイズ・パターンの１つ以上の属性に基づき、１つ以上の参照音響パターンを選択するように構成されてもよい。
いくつかの例示的な実施形態のコントローラ３００の概略を示す図３を参照する。いくつかの実施形態では、コントローラ３００は、例えば、コントローラ１０２（図１）の機能を行ってもよい。
いくつかの例示的な実施形態では、コントローラ３００は、例えば、ノイズ・コントロール・ゾーン１１０（図２）などのノイズ・コントロール・ゾーンに関して定義される場所１０５（図２）など複数の所定のノイズ検知場所での音響ノイズを表す入力１０４（図１）を含む複数の入力３０４を受信してもよい。コントローラ３００は、音響変換器１０８（図１）などの少なくとも１つの音響変換器３１４をコントロールするためのノイズ・コントロール信号３１２を生成してもよい。
いくつかの例示的な実施形態では、コントローラ３００は、推定関数を入力３０４に対応する入力３０８に適用することにより、ノイズ信号を推定するための推定器（「予測ユニット」）３１０を含んでもよい。
いくつかの例示的な実施形態では、図３のようにコントローラは、例えば以下のように入力３０４から複数の独立参照パターンを抽出するために抽出器３０６を含んでもよい。こうした実施形態では、入力３０８には複数の独立参照パターンを含んでもよい。
いくつかの例示的な実施形態では、コントローラ３００は、独立参照パターンの抽出を、入力３０４で表されるノイズを所定の数の独立参照パターンを生成する所定の数の非同一のモデル化された音響源の組み合わせとしてモデル化するために使用してもよい。このモデリングは、例えば、演算効率などの効率向上、入力３０４の属性および／または入力３０４および／または入力３０４に影響を与える１つ以上のノイズ源の事前情報なく入力３０４を処理することによって生じる数学および／または演算の複雑さなどの複雑さの軽減のために有用でありうる。
さらに、または代替的に、コントローラ３００は、１つ以上の所定のノイズ・パターン属性に基づき、非同一音響パターン３０８を利用して、選択的および／または構成可能な方法でノイズ・コントロール・ゾーン１１０（図２）内のノイズを低減および／または除去してもよい。
例えば、コントローラ３００は、１つ以上の第２のプライマリ・パターンのノイズ・エネルギーおよび／または波の振幅は、第２の異なる方式で影響をうけるようにしながら、ノイズ・コントロール信号３１２が第１の方式で１つ以上の第１のプライマリ・パターンのノイズ・エネルギー、および／または波の振幅に影響を与えうるように非同一音響パターンに基づき、ノイズ・コントロール信号を生成するように構成されてもよい。
ある例では、コントローラ３００は、ノイズ・コントロール・ゾーン内の第１のプライマリ・パターンのノイズ・エネルギーおよび／または波の振幅に影響を与えることなく、ノイズ・コントロール・ゾーン内の第１のプライマリ・パターンのノイズ・エネルギーおよび／または波の振幅を低減および／または除去するように構成されたノイズ・コントロール信号３１２を生成してもよい。
いくつかの例示的な実施形態では、抽出器３０６は、適切な属性によって事前定義されてもよい１つ以上の「不要な」ノイズ源および／またはパターンに関連するノイズ・パターンを抽出するように構成されてもよい。コントローラ３００は、不要なノイズの特定部分だけが、変換器３１４によって生成されるパターンによって相殺されるようにノイズ・コントロール信号３１２を生成してもよい。
いくつかの例示的な実施形態の抽出器４００の概略を示す図４を参照する。いくつかの例示的な実施形態では、抽出器４００は、抽出器３０６（図３）の機能を行う場合がある。
いくつかの例示的な実施形態では、抽出器４００は、例えば、ノイズ・コントロール・ゾーン１１０（図２）などのノイズ・コントロール・ゾーンに関して定義される場所１０５（図２）などの複数の所定のノイズ検知場所での音響ノイズを表す入力１０４（図１）を含む複数の入力４０８を受信してもよい。抽出器４００は、以下で詳細に説明するように入力４０８から複数の独立参照パターン４１０を抽出してもよい。
いくつかの例示的な実施形態では、抽出器４００は抽出アルゴリズム４０２を入力４０８に適用してもよい。
いくつかの例示的な実施形態では、抽出アルゴリズム４０２は例えば、当業者にはブラインド信号源分離（ＢＳＳ）としても知られる独立成分分析（ＩＣＡ）など適切な統計的アプローチで成分に分けられたノイズ源を表す場合がある。
いくつかの例示的な実施形態では、抽出器４００は、例えば、少なくとも１つの事前定義された基準に基づき、抽出アルゴリズム４０２の１つ以上のパラメータを適応するための適応アルゴリズム４０４を含んでもよい。例えば、適応アルゴリズム４０４は、以下で説明するように相互情報量（ＭＩ）など、独立参照パターン４１０の間の統計的依存を最小限にすることが可能な場合がある。
いくつかの例示的な実施形態では、複数の入力４０８には、例えば、場所１０５（図２）などの複数のＫ’ノイズ検知場所のそれぞれに対応するＫ’で表される所定の数の入力を含む場合がある。
いくつかの例示的な実施形態では、抽出アルゴリズム４０２は、Ｋ’で表される所定の数を含む独立参照パターン４１０を生成してもよい。
いくつかの例示的な実施形態では、抽出アルゴリズム４０２は、Ｋ’ノイズ検知場所のノイズの現在のサンプルに対応するＫ’独立参照パターン４１０を決定してもよい。
いくつかの例示的な実施形態では、抽出アルゴリズム４０２は、Ｋ’ノイズ検知場所のノイズの現在のサンプルに基づき、およびＫ’ノイズ検知場所のノイズの１つ以上の連続する前のサンプル、例えば、Ｉで表される所定の数のＫ’ノイズ検知場所のノイズを考慮して、Ｋ独立参照パターン４１０を決定してもよい。
例えば、ｎ番目のサンプルに対応する入力４０８は、Ｘ［ｎ］で表される行列で表され、これには、Ｋ’ノイズ検知場所のｎ番目のサンプル、およびＫ’ノイズ検知場所のノイズのＩの連続する前のサンプルが含まれる。例えば、入力４０８は以下のように表してもよい。
Figure 2014521987
いくつかの例示的な実施形態では、抽出アルゴリズム４０２は、以下のように入力４０８に抽出関数を適用して独立参照パターン４１０を生成してもよい。
Figure 2014521987
 この場合、Ｆ−１は、抽出関数を表し、Ｓ［ｎ］はｎ番目のサンプルに対応するＫ独立参照パターン４１０のベクトルを表す。例えば、ベクトルＳ［ｎ］は以下のように表されてもよい。
Figure 2014521987
いくつかの例示的な実施形態では、関数Ｆ−１には、例えば、前のサンプルに関するメモリレス関数またはメモリの要素を持つ関数を含んでもよい。
例えば、ベクトルＳ［ｎ］は、メモリレス関数などを用いて以下のように表してもよい。
Figure 2014521987
例えば、ベクトルＳ［ｎ］は、メモリレス関数などを用いて以下のように表してもよい。
Figure 2014521987
いくつかの例示的な実施形態では、関数Ｆ−１には、ベクトルＳの各要素が、行列Ｘの要素の線形の組み合わせであるような線形関数、または非線形関数を含む場合がある。
例えば、ｉ番目のベクトルＳ［ｎ］の要素は、以下のように決定されてもよい。
Figure 2014521987
いくつかの例示的な実施形態では、関数Ｆ−１は、例えば、上記で説明したようにコントロール・ゾーン内でコントロールされる１つ以上の所定のノイズ・パターン属性に基づいて、Ｋ独立参照パターン４１０の１つ以上の所定の必要な属性に基づき決定されてもよい。
いくつかの例示的な実施形態では、関数Ｆ−１は、例えば、メモリとの線形マッピング関数を含んでもよい。例えば、演算、Ｆ−１（・）は、ベクトルＳ［ｎ］が、行列で関数Ｆ−１を行列Ｘ［ｎ］を畳み込むことによって、式３によって決定しうるように、畳み込みの演算を表す場合がある。
例えば、ベクトルＳ［ｎ］は、以下のように式３をＺ−ドメインに変換することによって決められる場合がある。
Figure 2014521987
 この場合、Ｂ（ｚ）は、分離行列を表す。
例えば、抽出アルゴリズム４０２は、φ［Ｓ（ｚ）］で表されるコントラスト関数に基づき、ｚ−ドメインのベクトルＳ（ｚ）を決定する場合がある。例えば、コントラスト関数φ［Ｓ（ｚ）］は、抽出アルゴリズム４０２の出力Ｓ（ｚ）の間で相互情報量（ＭＩ）として以下のように定義される場合がある。
Figure 2014521987
 この場合、Ｉは情報関数を表し、Ｈはシャノンのエントロピーを表す。２つの変数Ｘ，Ｙに対応する情報関数Ｉ（Ｘ，Ｙ）が、例えば、以下のように定義される。
Figure 2014521987
 この場合、ｐ（ｘ，ｙ）は、ＸおよびＹの同時確率分布関数を表し、ｐ（ｘ）およびｐ（ｙ）は、それぞれＸおよびＹの周辺確率分布を表す。
例えば、抽出器４００には、式９に従い抽出アルゴリズム４０２の出力に基づき、コントラスト関数φ［Ｓ（ｚ）］を推定するためのコントラスト関数推定器４０６を含んでもよい。分離プロセスは、分離ユニットの出力間の相互情報量の最小化（コントラスト関数）でありうるため、例えば、抽出／分離が達成されると、コントラスト関数φ［Ｓ（ｚ）］は、最少に到達する場合がある。例えば、適応アルゴリズム４０４は、関数φ［Ｓ（ｚ）］の最小限を検知することにより、関数Ｆ−１を適応する場合がある。
ある例では、分離行列Ｂ（ｚ）は、例えば以下のように自然勾配の反復アルゴリズムを用いて決定してもよい。
Figure 2014521987
 この場合、μは、例えば反復ステップなどの学習率を表す。
再び図３を参照するが、他の実施形態では、コントローラ３００は、抽出器３０６を含まない場合がある。従って、入力３０８には、入力３０４および／または入力３０４に基づいた他の入力が含まれる場合がある。
いくつかの例示的な実施形態では、推定器３１０は、適切な線形および／または非線形の関数を入力３０８に適用してもよい。例えば、推定関数には、例えば、半径ベースの関数など非線形推定関数を含む場合がある。
いくつかの例示的な実施形態では、推定器３１０は、ノイズ・コントロール・ゾーン内にある複数の所定の残留ノイズ検知場所での音響残留ノイズを表す複数の残留ノイズ入力３１６に基づき推定関数の１つ以上のパラメータを適応できる場合がある。例えば、入力３１６には、ノイズ・コントロール・ゾーン１１０（図２）内にある残留ノイズ検知場所１０７（図２）での音響残留ノイズを表す入力１０６（図１）を含む場合がある。
いくつかの例示的な実施形態では、１つ以上の入力３１６には、少なくとも１つの特定の残留ノイズ・センサーの場所１０７（図２）で少なくとも１つの仮想エラー・センサーによって検知される残留ノイズ（「ノイズ・エラー」）に対応する少なくとも１つの仮想マイクロフォン入力を含んでもよい。例えば、コントローラ３００は、以下で説明するように入力３０８と予測ノイズ信号３１２に基づき、特定の残留ノイズ・センサーの場所でノイズ・エラーを評価してもよい。
ある例では、コントローラ３００は、変換器３１４によって生成されるノイズ・コントロール・パターンの推定を生成するためにスピーカ伝達関数を利用してもよく、これは、例えば、スピーカ伝達関数を予測されるノイズ信号３１２に適用することによって行ってもよい。コントローラ３００は、特定の残留ノイズ・センサーの場所でノイズ・パターンの推定を生成するために変調伝達関数を利用してもよく、これは、例えば、変調伝達関数を入力３０８によって表されるノイズ信号に適用することによって行ってもよい。コントローラ３００は、ノイズ・パターンの推定からノイズ・コントロール・パターンの推定を差し引くことによって特定の残留ノイズ・センサーの場所で推定される残留ノイズを決定してもよい。
いくつかの例示的な実施形態では、コントローラ３００は、ノイズ・パターンの現在のサンプルの後に続くノイズ・パターンのサンプル（「後続のサンプル」）を推定してもよく、これは例えば、現在のノイズ・パターンのサンプルおよび／または１つ以上の前のサンプルに基づき行う。コントローラ３００は、変換器３１２が推定される後続のサンプルに基づきノイズ・コントロール・パターンを生成するように、例えば、ノイズ・コントロール・パターンが特定の残留ノイズ・センサーの場所に、そのノイズ・パターンが同じ特定の残留ノイズ・センサーの場所に届くのと同時に届くように、ノイズ・コントロール信号３１２を提供してもよい。
いくつかの例示的な実施形態では、推定器３１０は、例えば、入力３０８に基づき、複数のＭの各音響変換器を動かすためのｙ１（ｎ）．．．ｙＭ（ｎ）で表されるＭコントロール・パターンを含むｎ番目のサンプルに対応する複数のノイズ・コントロール・パターンを生成するように構成されたマルチ入力マルチ出力予測ユニット（ＭＩＭＯ）を含んでもよい。
いくつかの例示的な実施形態のＭＩＭＯ予測ユニットの概略を示す図５を参照する。いくつかの例示的な実施形態では、ＭＩＭＯ予測ユニット５００は、推定器３１０（図３）の機能を実行してもよい。
図４のように、予測ユニット５００は、例えば、抽出器３０６（図３）の出力としてベクトルＳ［ｎ］を含む入力５０２を受信し、Ｍ音響変換器を含むラウドスピーカ・アレイ５０２を動かすように構成されてもよい。例えば、予測ユニット５００は、入力３０８に基づき、複数のＭそれぞれの音響変換器を動かすためにＭノイズ・コントロール・パターンｙ１（ｎ）．．．ｙＭ（ｎ）を含むコントローラ出力５０１を生成するように構成されてもよい。
いくつかの例示的な実施形態では、例えば、２つ以上の例えば、Ｍ音響変換器のすべてがコントロール・ノイズ・パターンを例えば、同時に生成する場合、２つ以上のＭ音響変換器のアレイ５０２の間で干渉（クロストーク）が起こる場合がある。
いくつかの例示的な実施形態では、予測ユニット５００は、例えば、アレイ５０２にある各スピーカへの入力信号を同時に最適化しながら、アレイ５０２を制御して実質上、最適なノイズ・コントロール・パターンを生成するように構成された出力５０１を生成してもよい。例えば、予測ユニット５００は、スピーカ間の干渉を打消しながらアレイ５０２のマルチ・チャンネルのスピーカを制御してもよい。
ある例では、予測ユニット５００は、メモリとの線形関数を利用してもよい。例えば、予測ユニット５００は、以下のようにプライマリ・パターンのｎ番目のサンプルに関してアレイ５０２のｍ番目のスピーカに対応するｙｍ［ｎ］で表されるノイズ・コントロール・パターンを決定してもよい。
Figure 2014521987
 この場合、ｓｋ［ｎ］は、例えば、抽出器３０６（図３）から受信したｋ番目の独立参照パターンを表し、ｗｋｍ［ｎ］は、ｋ番目の独立参照パターンに基づき、ｍ番目のスピーカを動かすように構成された予測フィルタ係数を表す。
他の例では、予測ユニット５００は、他の適切な予測アルゴリズム、例えば、線形または非線形、メモリ有り、メモリ無しなどを実行して、出力５０１を決定してもよい。
いくつかの例示的な実施形態では、予測ユニット５００は、例えば、複数の残留ノイズ入力３１６を含む複数の残留ノイズ入力５０４に基づき、予測フィルタ係数ｗｋｍ［ｉ］を最適化してもよい。例えば、予測ユニット５００は、予測フィルタ係数ｗｋｍ［ｉ］を最適化し、残留エラー検知場所１０７（図２）での最大の相殺的干渉を達成するようにしてもよい。例えば、場所１０７には、Ｌの場所を含み、入力５０４には、ｅ１［ｎ］，ｅ２［ｎ］，…ｅＬ［ｎ］で表されるＬの残留ノイズ構成要素を含む場合がある。
いくつかの例示的な実施形態では、予測ユニット５００は、例えば、最小二乗誤差法（ＭＭＳＥ）基準、またはその他の適切な基準に基づき、予測フィルタ係数ｗｋｍ［ｉ］を最適化してもよい。例えば、以下のように最適化予測フィルタ係数ｘに対してＪで表されるコスト関数は、場所１０７（図２）での残留ノイズ構成要素ｅ１［ｎ］，ｅ２［ｎ］，…ｅＬ［ｎ］の合計エネルギーとして定義されてもよい。
Figure 2014521987
いくつかの例示的な実施形態では、ｌ番目の場所のｅ１［ｎ］として表される残留ノイズ・パターンは、例えば、以下のように表される。
Figure 2014521987
 この場合、ｓｔｆｉｍ［ｊ］は、予測フィルタの適応重みベクトルを表し、ｌ番目の場所のアレイ５０２のｍ番目のスピーカからのＪ係数を持つ移動経路関数を表し、ｗｋｍ［ｎ］は、Ｉ係数がｋ番目の参照音響パターンＳｋ［ｎ］とｍ番目のスピーカの制御信号との関係を表す。
いくつかの例示的な実施形態では、予測ユニット５００は、適応重みベクトルｗｋｍ［ｎ］を、例えば、最適ポイントに到達、最大ノイズ減少達成などに最適化してもよい。例えば、以下のように予測ユニット５００は、各ステップで重みベクトルｗｋｍ［ｎ］がコスト関数Ｊの勾配の負方向に更新される場合、勾配ベースの適応方法を実施してもよい。
Figure 2014521987
図３を参照すると、いくつかの例示的な実施形態では、コントローラ３００は、ノイズ・コントロール・ゾーン内、例えばゾーン１１０（図２）内の１つ以上の音響属性を変更、修正、および／またはコントロールするように実現されてもよい。以下は、コントローラ３００のいくつかの例示的な実施形態にすぎない。
いくつかの例示的な実施形態では、コントローラ３００は、車両内の不要なノイズを低減するために実現されてもよい。ある例では、複数の音響パターンの「タイプ」、例えば、オーディオ・システムの信号、クラクション、サイレン、ロード・ノイズ、および／またはウィンド・ノイズなど車両内に存在する場合があるが、これらが同時に発生することもある。
抽出器３０６は、異なるノイズ・パターンを分けて、推定器３１０にロード・ノイズ・パターンおよび／またはウィンド・ノイズ・パターンなど１つ以上の不要なノイズ・パターンのみを含む入力３０８を提供するように構成されてもよい。従って変換器３１４を制御して、推定器３１０は、１つ以上の不要なノイズ・パターンを低減および／または除去しながら、他の必要なノイズ・パターン、例えばオーディオ・パターンに影響を与えるノイズ・コントロール・パターンを生成してもよい。
いくつかの例示的な実施形態では、コントローラ３００は、いびきの音響「パターン」をアラームの音響パターンから分けるなど寝室のシナリオで実施されてもよい。従って、コントローラ３００は、時計の音響パターンに影響を与えずに、いびきの音響パターンを低減および／または除去できる場合がある。
いくつかの例示的な実施形態では、コントローラ３００は、コントローラ３００によってコントロールされる１つ以上のノイズ・パターンを選択するように構成されてもよい。例えば、図６のように、コントローラ６００には、抽出器６０６と予測ユニット６１０との間に選択ユニット６０９を含んでもよい。選択ユニット６０９は、所定の基準に基づき、予測ユニット６１０に特別に関心のある信号だけを選択的に提供してもよい。例えば、考えられる基準としては、特定のスペクトルまたは時間的挙動がありうる。例えば、周波数、ドメインでコントロール対象の信号が、コントロール対象ではない信号とオーバーラップしない場合、セレクタ６０９は、コントロール対象の信号の周波数をフィルタリングするために複数のフィルタを利用するフィルタ・バンクの手法を用いてこうした信号を分離してもよい。
図７は、いくつかの例示的な実施形態のヘッドレスト７００のユーザの頭部周囲でＱｕｉｅｔ Ｂｕｂｂｌｅ７０２を維持するように構成されたヘッドレストのＡＮＣシステム７００の概念的配置の前面図と背面図である。図７のように、ヘッドレストのＡＮＣシステム７００には、例えば、ヘッドレストの両側に配置された２つの変換器７０４など２つ以上の音響変換器、例えば、ヘッドレストの背面などＱｕｉｅｔ Ｂｕｂｂｌｅ７００の外側、３つの基準センサー７０６など１つ以上の基準センサー、例えばＱｕｉｅｔ Ｂｕｂｂｌｅ７０２の内側に配置された４つのセンサー７０８などの２つ以上の残留ノイズ・センサーが含まれてもよい。
図８は、いくつかの例示的な実施形態のノイズ・コントロールの方法のフローチャートである。いくつかの例示的な実施形態では、図８の方法の１つ以上のオペレーションは、例えばシステム１００（図１）などのＡＮＣシステム、コントローラ３００（図３）などのコントローラ、および／またはＡＮＣシステムの他の構成要素によって行われてもよい。
ブロック８００のように、この方法には、所定のノイズ・コントロール・ゾーンに関して定義される複数の所定のノイズ検知場所での音響ノイズの測定を含んでもよい。例えば、コントローラ１０２（図１）は、ノイズ・コントロール・ゾーン１１０（図２）に関する場所１０５（図２）に対応するノイズ入力１０４（図１）を受信してもよい。上記のように、例えば、入力１０４（図１）は、１つ以上の実際および／または仮想のノイズ・センサーからの入力に基づき、決定してもよい。
ブロック８０２のように、この方法には所定のノイズ・コントロール・ゾーン内にある複数の所定の残留ノイズ検知場所での音響残留ノイズの測定を含んでもよい。例えば、コントローラ１０２（図１）は、コントロール・ゾーン１１０（図２）に関する場所１０７（図２）に対応する残留ノイズ入力１０６（図１）を受信してもよい。例えば、入力１０６（図１）は、上記のように１つ以上の実際および／または仮想のセンサーからの入力に基づき決定してもよい。
ブロック８０４のように、この方法には、複数の所定のノイズ検知場所での音響ノイズおよび複数の所定の残留ノイズ検知場所での音響残留ノイズに基づき、ノイズ・コントロール・ゾーン内の音響ノイズをコントロールするためのノイズ・コントロール・パターンの決定を含んでもよい。例えば、コントローラ１０２（図１）は、上記のように、ノイズ入力１０４（図１）と残留ノイズ入力１０６（図１）に基づきノイズ・コントロール信号１０９（図１）を決定してもよい。
ブロック８０６のように、この方法にはノイズ・コントロール・パターンを少なくとも１つの音響変換器に出力することを含んでもよい。例えば、上記のようにコントローラ１０２（図１）は、音響変換器１０８に信号１０９を出力してもよい。
ブロック８０３のように、この方法には複数のノイズ入力から、少なくとも１つの所定の属性に関して統計的に独立している複数の独立参照パターンを抽出することを含んでもよい。例えば、抽出器３０６（図３）は、上記のように複数の独立参照パターンを抽出してもよい。例えば、ノイズ・コントロール・パターンの決定には、複数の独立参照パターンの少なくとも１つの独立参照パターンに基づき、ノイズ・コントロール・パターンを決定することを含んでもよい。
いくつかの例示的な実施形態の製品９００の概略を示す図９を参照する。製品９００には、ロジック９０４を保存するための非一時的なマシンで読み取り可能な記憶媒体９０２が含まれてもよく、ロジック９０４は例えば、コントローラ１０２の少なくとも一部の機能および／または図８の１つ以上のオペレーションを行うために使用されてもよい。「非一時的なマシンで読み取り可能な記憶媒体」とは、一時的に伝搬する信号を唯一の例外として、すべてのコンピュータで読み取り可能な媒体を含むことを意図している。
いくつかの例示的な実施形態では、製品９００および／またはマシンで読み取り可能な記憶媒体９０２には、揮発メモリ、不揮発メモリ、リムーバブルまたはノンリムーバブルなメモリ、消去可能または消去不可能なメモリ、書き込み可能または再書き込み可能なメモリなどデータを保存できる１つ以上のコンピュータで読み取り可能な媒体を含んでもよい。例えば、マシンで読み取り可能な記憶媒体９０２には、以下を含む。すなわち、ＲＡＭ、ＤＲＡＭ、ＤＤＲ−ＲＡＭ（ダブル・データ・レート−ＲＡＭ）、ＳＤＲＡＭ、ＳＲＡＭ（スタティックＲＡＭ）、ＲＯＭ、ＰＲＯＭ（プログラマブルＲＯＭ）、ＥＰＲＯＭ（消去可能なプログラマブルＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ（電気的に消去可能なプログラマブルＲＯＭ）、ＣＤ−ＲＯＭ（コンパクト・ディスクＲＯＭ）、ＣＤ−Ｒ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｋ Ｒｅｃｏｒｄａｂｌｅ）、ＣＤ−ＲＷ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｋ Ｒｅｗｒｉｔａｂｌｅ）、フラッシュ・メモリ（例、ＮＯＲまたはＮＡＮＤのフラッシュ・メモリ）、ＣＡＭ（連想メモリ）、ポリマー・メモリ、相変化メモリ、強誘電体メモリ、ＳＯＮＯＳ（Ｓｉｌｉｃｏｎ Ｏｘｉｄｅ Ｎｉｔｒｉｄｅ Ｏｘｉｄｅ Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）メモリ、ディスク、フロッピ・ディスク、ハードディスク、光ディスク、磁気ディスク、カード、磁気カード、光学カード、テープ、カセットなどを含む。コンピュータで読み取り可能な記憶媒体には、リモート・コンピュータからコンピュータ・プログラムを要求しているコンピュータにダウンロードまたは転送することに関わる適切な媒体を含み、モデム、無線またはネットワーク接続などの通信リンクを介して搬送波または他の伝搬媒体で実現するデータ信号によって運ばれる。
いくつかの例示的な実施形態では、ロジック９０４には、マシンによって実行されると、本明細書で説明した方法、プロセスおよび／またはオペレーションをマシンに行わせる命令、データ、および／またはコードが含まれてもよい。このマシンには、例えば、適切な処理プラットフォーム、コンピューティング・プラットフォーム、コンピューティング・デバイス、処理デバイス、コンピューティング・システム、処理システム、コンピュータ、プロセッサなどが含まれてもよく、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェアなどを適切に組み合わせたものを用いて実現してもよい。
いくつかの例示的な実施形態では、ロジック９０４は、ソフトウェア、ソフトウェア・モジュール、アプリケーション、プログラム、サブ・ルーチン、命令、命令セット、コンピューティング・コード、単語、値、記号などを含んでもよい、またはこれらによって実現されてもよい。命令には、ソース・コード、コンパイルされたコード、インタープリットされたコード、実行可能コード、静的コード、動的コードなどの適切なタイプのコードを含む。命令は、プロセッサに対して一定の機能を実行するように指示する所定のコンピュータ言語、方式、またはシンタックスに従い実現されてもよい。命令は、Ｃ、Ｃ＋＋、Ｊａｖａ（登録商標）、ＢＡＳＩＣ、Ｍａｔｌａｂ、Ｐａｓｃａｌ、Ｖｉｓｕａｌ ＢＡＳＩＣ、アセンブリ言語、マシン・コードなど適切な高レベル、低レベル、オブジェクト指向、ビジュアル、コンパイル、および／またはインタープリットされたプログラミング言語を用いて実現されてもよい。
１つ以上の実施形態に関して本明細書で説明した関数、オペレーション、構成要素、および／または機能は、本明細書で１つ以上の実施形態に関して説明した１つ以上の他の関数、オペレーション、構成要素、および／または機能と組み合わせて、または組み合わせて利用してもよく、またはその逆であってもよい。
本発明の一部の機能を本明細書で図示し、説明したが、当業者は多くの改良、代替、変更、および同等物を思いつくであろう。従って、添付の請求項では本発明の真の精神の範囲内であればこうしたすべての改良および変更をカバーすることを意図することを理解されたい。

Claims (23)

  1. アクティブ・ノイズ・コントロール・システムであって、
    所定のノイズ・コントロール・ゾーンに関して定義される複数の所定のノイズ検知場所での音響ノイズを表す複数のノイズ入力を受信し、
    前記所定のノイズ・コントロール・ゾーン内にある複数の所定の残留ノイズ検知場所での音響残留ノイズを表す複数の残留ノイズ入力を受信し、
    前記複数のノイズ入力と前記複数の残留ノイズ入力とに基づき、ノイズ・コントロール・パターンを決定し、
    前記ノイズ・コントロール・パターンを少なくとも１つの音響変換器に出力する、
    前記所定のノイズ・コントロール・ゾーン内のノイズをコントロールするコントローラを含むアクティブ・ノイズ・コントロール・システム。
  2. 前記コントローラは、前記複数のノイズ入力から、統計的に独立している複数の独立参照パターンを抽出し、前記コントローラは、前記複数の独立参照パターンの少なくとも１つの独立参照パターンに基づき、前記ノイズ・コントロール・パターンを決定する、請求項１に記載のアクティブ・ノイズ・コントロール・システム。
  3. 前記コントローラは、前記ノイズ・コントロール・ゾーン内でコントロールする少なくとも１つの所定のノイズ・パターンの１つ以上の所定の音響パターン属性に基づき前記複数の独立参照パターンから少なくとも１つの独立参照パターンを選択する、請求項２に記載のアクティブ・ノイズ・コントロール・システム。
  4. 前記音響パターン属性は、振幅、エネルギー、位相、周波数、方向、統計的特性からなる群から選択した少なくとも１つの属性を含む、請求項３に記載のアクティブ・ノイズ・コントロール・システム。
  5. 前記コントローラは、所定の抽出関数を前記複数のノイズ入力に適用することによって前記複数の独立参照パターンを抽出する、請求項２に記載のアクティブ・ノイズ・コントロール・システム。
  6. 前記コントローラは、前記ノイズ・コントロール・ゾーン内の少なくとも１つのノイズを低減するために前記ノイズ・コントロール・パターンを決定し、前記ノイズ・パターンが、エネルギーおよび振幅からなる群から選択される少なくとも１つのパラメータを含む、請求項１に記載のアクティブ・ノイズ・コントロールシステム
  7. 前記コントローラは、前記ノイズ・コントロール・ゾーン内の１つ以上の第２のノイズ・パターンを低減することなく、前記ノイズ・コントロール・ゾーン内の１つ以上の所定の第１のノイズ・パターンを選択的に低減するために前記ノイズ・コントロール・パターンを決定する、請求項１に記載のアクティブ・ノイズ・コントロール・システム。
  8. 前記ノイズ・コントロール・ゾーンは、車両内にあり、
    前記１つ以上の第１のノイズ・パターンは、ロード・ノイズ・パターン、ウィンド・ノイズ・パターン、およびエンジン・ノイズ・パターンからなる群から選択した少なくとも１つのパターンを含み、
    前記１つ以上の第１のノイズ・パターンは、前記車両内にあるオーディオ・デバイスのオーディオ・ノイズ・パターン、クラクション・ノイズ・パターン、およびサイレン・ノイズ・パターン、またはその他の機能／ハザード信号からなる群から選択した少なくとも１つのパターンを含む、請求項７に記載のアクティブ・ノイズ・コントロール・システム。
  9. 前記コントローラは、前記複数の所定のノイズ検知場所での前記音響ノイズを生成する１つ以上の実際のノイズ源の１つ以上のノイズ源属性に関連する情報を持つことなく前記ノイズ・コントロール・パターンを決定する、請求項１に記載のアクティブ・ノイズ・コントロール・システム。
  10. 前記ノイズ源属性は、前記ノイズ源の数、前記ノイズ源の場所、前記ノイズ源のタイプ、および１つ以上の前記ノイズ源によって生成される１つ以上のノイズ・パターンの１つ以上の属性からなる群から選択される少なくとも１つの属性を含む、請求項９に記載のアクティブ・ノイズ・コントロール・システム。
  11. 前記ノイズ検知場所は、前記ノイズ・コントロール・ゾーンを囲むエンクロージャに分散する、請求項１に記載のアクティブ・ノイズ・コントロール・システム。
  12. １つ以上の前記複数のノイズ検知場所での前記音響ノイズを検知するための１つ以上の第１の音響センサーと、
    １つ以上の前記複数の残留ノイズ検知場所での前記音響残留ノイズを検知するための１つ以上の第２の音響センサーと
    を含む、請求項１に記載のアクティブ・ノイズ・コントロール・システム。
  13. アクティブ・ノイズ・コントロールの方法であって、
    所定のノイズ・コントロール・ゾーンに関して定義される複数の所定のノイズ検知場所での音響ノイズを決定することと、
    前記所定のノイズ・コントロール・ゾーン内にある複数の所定の残留ノイズ検知場所での音響残留ノイズを決定することと、
    前記複数の所定のノイズ検知場所での前記音響ノイズと前記複数の所定の残留ノイズ検知場所での音響残留ノイズに基づき、前記ノイズ・コントロール・ゾーン内の前記音響ノイズをコントロールするためのノイズ・コントロール・パターンを決定することと、
    前記コントロール・パターンを少なくとも１つの音響変換器に出力することと
    を含むアクティブ・ノイズ・コントロールの方法。
  14. 統計的に独立している複数の独立参照パターンを前記音響ノイズから抽出することを含み、前記ノイズ・コントロール・パターンを決定することが、前記複数の独立参照パターンの少なくとも１つの独立参照パターンに基づき、前記ノイズ・コントロール・パターンを決定することを含む、請求項１３に記載の方法。
  15. 前記ノイズ・コントロール・パターンを決定することが、前記ノイズ・コントロール・ゾーン内の少なくとも１つのノイズ・パラメータを低減するために前記ノイズ・コントロール・パターンを決定することを含み、前記ノイズ・パラメータは、エネルギーおよび振幅からなる群から選択した少なくとも１つのパラメータを含む、請求項１３に記載の方法。
  16. 前記ノイズ・コントロール・パターンを決定することが、前記ノイズ・コントロール・ゾーン内の１つ以上の第２のノイズ・パターンを低減することなく、前記ノイズ・コントロール・ゾーン内の１つ以上の所定の第１のノイズ・パターンを選択的に低減するために前記ノイズ・コントロール・パターンを決定することを含む請求項１３に記載の方法。
  17. 前記ノイズ・コントロール・パターンを決定することは、前記複数の所定のノイズ検知場所での音響ノイズを生成する１つ以上の実際のノイズ源の１つ以上のノイズ源属性に関連する情報を持つことなく前記ノイズ・コントロール・パターンを決定することを含む請求項１３に記載の方法。
  18. 前記ノイズ検知場所は、前記ノイズ・コントロール・ゾーンを囲むエンクロージャに分散する請求項１３に記載の方法。
  19. アクティブ・ノイズ・コントロールの方法であって、
    前記所定のノイズ・コントロール・ゾーンに関して定義される複数の所定のノイズ検知場所での音響ノイズおよび前記所定のノイズ・コントロール・ゾーン内にある複数の所定の残留ノイズ検知場所での音響残留ノイズに基づき、所定のノイズ・コントロール・ゾーン内の音響ノイズをコントロールするためのノイズ・コントロール・パターンを決定することと、
    前記コントロール・パターンを少なくとも１つの音響変換器に出力することと
    を含む、アクティブ・ノイズ・コントロールの方法。
  20. 統計的に独立している複数の独立参照パターンを前記音響ノイズから抽出することを含み、前記ノイズ・コントロール・パターンを決定することは、前記複数の独立参照パターンから少なくとも１つの独立参照パターンに基づき、前記ノイズ・コントロール・パターンを決定することを含む、請求項１９に記載の方法。
  21. 前記ノイズ・コントロール・パターンを決定することは、前記ノイズ・コントロール・ゾーン内の１つ以上の第２のノイズ・パターンを低減することなく、前記ノイズ・コントロール・ゾーン内の１つ以上の所定の第１のノイズ・パターンを選択的に低減するために前記ノイズ・コントロール・パターンを決定することを含む、請求項１９に記載の方法。
  22. マシンによって実行されると以下の、
    前記所定のノイズ・コントロール・ゾーンに関して定義される複数の所定のノイズ検知場所での音響ノイズと、前記所定のノイズ・コントロール・ゾーン内にある前記複数の所定の残留ノイズ検知場所での音響残留ノイズに基づき、前記ノイズ・コントロール・ゾーン内の前記音響ノイズをコントロールするためのノイズ・コントロール・パターンを決定し、
    前記コントロール・パターンを少なくとも１つの音響変換器に出力する
    結果をもたらす命令を保存した記憶媒体を含む非一時的な製品。
  23. 前記命令は、前記音響ノイズから、統計的に独立した複数の独立参照パターンを抽出し、前記複数の独立参照パターンの少なくとも１つの独立参照パターンに基づき、前記ノイズ・コントロール・パターンを決定する結果をもたらす、請求項２２に記載の製品。
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