JP3621718B2 - Vehicle interior noise reduction device - Google Patents

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Description

【0001】
【産業上の利用分野】
本発明は、エンジンの振動騒音を主要因として発生する車室内の騒音を、相殺音と干渉させて低減させる車室内騒音低減装置に関する。
【0002】
【従来の技術】
エンジンの振動騒音を主要因として発生する車室内騒音に対し、この騒音と同一振幅で逆位相となる音(相殺音)を音源から発生させ、車室内騒音を低減させる種々の技術が提案されている。
【0003】
また、最近では、例えば特開平3−178845号公報等に示されるように、LMS(Least Mean Square )アルゴリズム(適応フィルタのフィルタ係数を求める計算式を簡略化するため、フィルタの修正式が再帰式であることを利用し、平均自乗誤差で近似して求める理論)、あるいは、このLMSアルゴリズムを多チャンネルに拡大したMEFX−LMS(Multiple Error Filtered X−LMS)アルゴリズムを利用した車室内騒音低減装置が提案され、一部実用化され始めている。このLMSアルゴリズムを利用した車室内騒音低減装置では、エンジン振動を主要因として発生する車室内騒音を消音する場合、エンジン振動と相関の高い信号を騒音振動源信号(プライマリソース)として検出し、このプライマリソースから適応フィルタによって騒音に対する相殺音を合成してスピーカから発生する。そして、受聴点における騒音低減状態をエラー信号としてマイクにより検出し、このエラー信号と上記プライマリソースとからLMSアルゴリズムにより適応フィルタのフィルタ係数を更新して受聴点における騒音低減を最適な値とするようになっている。
【0004】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、上述のLMSアルゴリズムあるいはMEFX−LMSアルゴリズムを利用した周期音を対象とする車室内騒音低減装置では、適応フィルタのフィルタ係数更新の適応速度を高めると一般に消音性能が向上するが、エンジン音等の消音対象とする周期音以外のノイズ成分(ランダム信号;人の話し声や音楽あるいは突発的な音等)に対しても適応が行われるため、スピーカからこのノイズ成分に対する周期的な相殺音が発せられ、残響となって感じられて乗員に違和感を与えることがある。
【0005】
また、適応速度を遅く設定すれば、上述のような残響を和らげることができるが、消音性能が劣化してしまうといった問題がある。
【0006】
本発明は、上記事情に鑑みてなされたもので、例え、人の話し声や音楽あるいは突発的な音等のランダム信号が発生しても、このランダム信号による残響を、消音性能が劣化することなく抑えることのできる車室内騒音低減装置を提供することを目的としている。
【0007】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため本発明による第一の車室内騒音低減装置は、エンジン振動と相関の高い騒音振動源信号を適応フィルタによりキャンセル信号として合成するキャンセル信号合成手段と、上記キャンセル信号を騒音に対する相殺音として発生する相殺音発生手段と、受聴点における騒音低減状態を誤差信号として検出する誤差信号検出手段と、上記誤差信号の少なくとも1周期以上を1データとして記憶するとともに、前回のデータと上記誤差信号との差を求め、この差が予め設定しておいた値以下の場合、上記誤差信号を出力する一方、上記前回のデータと上記誤差信号との差が上記設定値より大きい場合、上記前回のデータと上記誤差信号とこの誤差信号上記前回のデータとを予め設定した値の重み付けで平均処理した信号とから最も絶対値の小さい信号を選択して出力するノイズ防止手段と、上記騒音振動源信号と上記ノイズ防止手段からの信号とに基づき上記適応フィルタのフィルタ係数を更新するフィルタ係数更新手段とを備えたものである。
【0008】
また、上記目的を達成するため本発明による第二の車室内騒音低減装置は、エンジン振動と相関の高い騒音振動源信号を適応フィルタによりキャンセル信号として合成するキャンセル信号合成手段と、上記キャンセル信号を騒音に対する相殺音として発生する相殺音発生手段と、受聴点における騒音低減状態を誤差信号として検出する誤差信号検出手段と、上記誤差信号の少なくとも1周期以上を1データとして記憶するとともに、前回のデータと上記誤差信号との差を求め、この差が予め設定しておいた値より大きい場合、さらに、今回の誤差信号の中で前回のデータと今回の誤差信号との差が上記設定値より大きくなるサンプル数を求め、このサンプル数の今回の誤差信号の全サンプル数に対する割合を求め、この割合が予め設定した割合以上となる際に、上記前回のデータと上記誤差信号との差が上記設定値より大きくなる信号部分に対する上記適応フィルタのフィルタ係数の更新速度を遅く設定するノイズ防止手段と、上記騒音振動源信号と上記誤差信号とに基づき上記適応フィルタのフィルタ係数を更新するフィルタ係数更新手段とを備えたものである。
【0010】
【作 用】
上記第一の車室内騒音低減装置において、まず、エンジンの振動騒音を主要因として車室内に騒音が発生すると、キャンセル信号合成手段で、エンジン振動と相関の高い騒音振動源信号を適応フィルタによりキャンセル信号として合成し、相殺音発生手段から、上記キャンセル信号を騒音に対する相殺音として発生する。
次いで、誤差信号検出手段により、受聴点における騒音低減状態を誤差信号として検出し、ノイズ防止手段で、上記誤差信号の少なくとも1周期以上を1データとして記憶するとともに、前回のデータと上記誤差信号との差を求め、この差が予め設定しておいた値以下の場合、上記誤差信号を出力する一方、上記前回のデータと上記誤差信号との差が上記設定値より大きい場合、上記前回のデータと上記誤差信号とこの誤差信号上記前回のデータとを予め設定した値の重み付けで平均処理した信号とから最も絶対値の小さい信号を選択して出力する。
そして、フィルタ係数更新手段で、上記騒音振動源信号と上記ノイズ防止手段からの信号とに基づき上記適応フィルタのフィルタ係数を更新する。
【0011】
また、上記第二の車室内騒音低減装置において、まず、エンジンの振動騒音を主要因として車室内に騒音が発生すると、キャンセル信号合成手段で、エンジン振動と相関の高い騒音振動源信号を適応フィルタによりキャンセル信号として合成し、相殺音発生手段から、上記キャンセル信号を騒音に対する相殺音として発生する。
次いで、誤差信号検出手段により、受聴点における騒音低減状態を誤差信号として検出し、ノイズ防止手段で、上記誤差信号の少なくとも1周期以上を1データとして記憶するとともに、前回のデータと上記誤差信号との差を求め、この差が予め設定しておいた値より大きい場合、さらに、今回の誤差信号の中で前回のデータと今回の誤差信号との差が上記設定値より大きくなるサンプル数を求め、このサンプル数の今回の誤差信号の全サンプル数に対する割合を求め、この割合が予め設定した割合以上となる際に、上記前回のデータと上記誤差信号との差が上記設定値より大きくなる信号部分に対する上記適応フィルタのフィルタ係数の更新速度を遅く設定する。
そして、フィルタ係数更新手段で、上記騒音振動源信号と上記誤差信号とに基づき上記適応フィルタのフィルタ係数を更新する。
【0013】
【実施例】
以下、図面に基づいて本発明の実施例を説明する。
図1〜図3は本発明の第一実施例を示し、図1は車室内騒音低減装置のシステム概略図、図2は入力信号変換回路の説明図、図3はノイズ防止回路の説明図である。
【0014】
図1において、符号1は4サイクルエンジンを示し、このエンジン1の図示しないイグニッションコイルへのイグニッションパルス信号(Ig パルス信号)は、入力信号変換回路2に対しても出力される。
【0015】
この入力信号変換回路2は、図2に示すように、波形成形回路2aと間引回路2bとで構成されており、この入力信号変換回路2に入力された上記Ig パルス信号は、エンジン回転に同期してエンジン2回転で1パルスで、エンジン回転の0.5×n(n:整数)次成分の周波数からなる信号に成形・間引されて、騒音振動源信号(プライマリソースPs )として、キャンセル信号合成手段としての適応フィルタ3、スピーカ/マイク間伝達特性補償回路(以下「CMN0 回路」と略称)4およびノイズ防止手段としてのノイズ防止回路5に出力される。
【0016】
これは、4サイクルエンジン関連の振動騒音は、エンジン1が2回転(720℃A)で吸入・圧縮・爆発・排気の4行程を完了するために、エンジン2回転を1周期とする振動騒音となっており、周波数領域ではエンジン回転の0.5次成分を基本波とし、その高次成分が主体となったスペクトルとなっている(0.5×n(n:整数)次成分により構成されている)ためである。従って、Ig パルス信号を前述のように成形・加工することにより、消音したい振動騒音と極めて相関の高いプライマリソースPs を得ることができる。
【0017】
また、上記適応フィルタ3は、フィルタ係数更新手段としてのLMS演算回路6により更新可能なフィルタ係数W(n) を有するFIR(Finite Impulse Response )フィルタであり、所定のタップ数(例えば、512タップ)に形成されている。この適応フィルタ3に入力された上記プライマリソースPs は、上記フィルタ係数W(n) と畳み込み積和され、キャンセル信号として、D/A変換器7に出力され、図示しないフィルタ回路およびアンプ回路(AMP回路)8を介して、相殺音発生手段としてのスピーカ9から相殺音を発生するようになっている。
【0018】
上記スピーカ9は、例えば、図示しない車内のフロントドア等に配設されており、車内の受聴点(例えば、運転席の乗員の耳位置に近接する位置)には、誤差信号検出手段としてのマイク10が設けられている。
【0019】
上記マイク10にて検出された騒音低減状態を示す誤差信号(相殺音とエンジン関連の振動騒音との干渉の結果を示す信号;エラー信号)は、アンプ回路(AMP回路)11、フィルタ回路(図示せず)およびA/D変換器12を介して上記ノイズ防止回路5に入力されるようになっている。
【0020】
このノイズ防止回路5は、図3に示すように、トリガ信号生成部5aと、エラー信号記憶部5bと、エラー信号比較・判定部5cと、エラー信号設定部5dとから主に構成されている。
【0021】
すなわち、上記トリガ信号生成部5aには、前記プライマリソースPs が入力され、このプライマリソースPs のパルスを、上記エラー信号記憶部5bと上記エラー信号比較・判定部5cで行う信号処理のトリガパルスとして生成する回路部となっている。
【0022】
また、上記エラー信号記憶部5bは、RAM回路で、上記マイク10から入力されたエラー信号e(i)nを、1周期分にわたって(1周期分を1データとして)記憶する回路部に形成されている。尚、このエラー信号記憶部5bでのサンプリング周波数は、できるだけ高い周波数(例えば、3kHz )で行うことが望ましいが、消音システムの消音性能が確保できればメモリ量を節約するため、例えば、1kHz 等でのサンプリング(数サンプルおきのサンプリング)としても良い。また、単に数サンプルおきのサンプリングとするのではなく、数サンプルの平均値からなるデータとしても良い。また、本実施例では、エラー信号e(i)nを1周期にわたって記憶するようにしたが、1周期以上の値を1データとして記憶するようにしても良い。
【0023】
さらに、上記エラー信号比較・判定部5cは、上記エラー信号記憶部5bに記憶されている前回のエラー信号(前回のデータ)e(i)n−1と上記マイク10から入力されたエラー信号(今回のデータ)e(i)nとの差(|e(i)n−1−e(i)n|)を求め、予め実験等により求め設定しておいた値αと比較する回路部となっている。
【0024】
また、上記エラー信号設定部5dは、上記エラー信号比較・判定部5cでの比較結果に基づき、|e(i)n−1−e(i)n|≦αの場合は、上記マイク10から入力されたエラー信号e(i)nには周期音以外のノイズ成分(ランダム信号;人の話し声や音楽あるいは突発的な音等)が含まれないと判断して上記LMS演算回路6に出力する回路部である。また、|e(i)n−1−e(i)n|>αの場合は、上記前回のエラー信号e(i)n−1、あるいは、上記マイク10から入力されたエラー信号e(i)nのどちらかにノイズ成分が含まれると判断して、上記e(i)n−1と上記e(i)nの他に、上記e(i)n−1と上記e(i)nの平均値((e(i)n−1+e(i)n)/2)を求め、これら3つの信号(e(i)n−1,e(i)n,(e(i)n−1+e(i)n)/2)の中からエラー量(振幅の絶対値)の最も小さい信号を選択して上記LMS演算回路6に出力する回路部となっている。尚、この選択は、上記e(i)n−1と、上記e(i)nと、このe(i)nを上記e(i)n−1に基づき処理した他の信号(例えば、指数平均値;前回の指数平均値をPxn−1,今回の指数平均値をPxnとすると、Pxn=((N−1)Pxn−1+e(i)n)/N;Nは1以上の定数)の中から選択するようにしても良い。
【0025】
一方、前記CMN0 回路4には、予めスピーカ/マイク間伝達特性CMNが有限のインパルスレスポンスで近似して(補償係数CMN0 として)設定されており、入力されたプライマリソースPs に、上記補償係数CMN0 を乗じる(畳み込み積和する)ことにより補償して、上記LMS演算回路6に信号を出力する回路となっている。
【0026】
また、上記LMS演算回路6では、上記ノイズ防止回路5からの信号と、上記CMN0 回路4で補償された(畳み込み積和された)プライマリソースPs とから、周知のLMSアルゴリズムにより前記適応フィルタ3のフィルタ係数W(n) の修正量を求め、フィルタ係数W(n) を更新する。ここで、更新後のi番目のフィルタ係数をWi(n+1),更新するi番目のフィルタ係数をWi(n),ステップサイズをμ,上記LMS演算回路6に入力される上記ノイズ防止回路5からの信号をE(n) ,上記補償係数CMN0 (Jタップ)のj番目の係数をCMjN0,プライマリソースPs の値をx(n) とすると、

Figure 0003621718
となる。
【0027】
尚、図1中、符号Cはエンジン1の振動騒音に対する車体伝達特性を示す。
【0028】
次に、上記構成による実施例の作用について説明する。
まず、エンジンの振動騒音は、エンジン1から図示しないマウント等を伝達して車内音となり、また、吸気や排気の音等も車室内に伝播する。これらのエンジン関連振動騒音は、周波数領域では、いずれも0.5×n(n:整数)次成分の周波数スペクトルにより主に構成されており、各々の振動源に対する車体伝達特性Cが乗ぜられて受聴点(例えばドライバーの耳に近接する位置)に達する。
【0029】
一方、エンジン1のイグニッションコイル(図示せず)へのイグニッションパルス信号(Ig パルス信号)は、入力信号変換回路2に入力され、波形成形回路2aと間引回路2bにより、エンジン回転に同期してエンジン2回転で1パルスで、エンジン回転の0.5×n(n:整数)次成分の周波数からなる信号に成形・間引されて、騒音振動源信号(プライマリソースPs )として、適応フィルタ3、スピーカ/マイク間伝達特性補償回路(以下「CMN0 回路」と略称)4およびノイズ防止回路5に出力される。
【0030】
上記適応フィルタ3に入力されたプライマリソースPs は、この適応フィルタ3のフィルタ係数W(n) との畳み込み積和により、振動騒音を相殺するキャンセル信号として、D/A変換器7に出力され、図示しないフィルタ回路およびアンプ回路(AMP回路)8を介して、スピーカ9に出力され、このスピーカ9から上記受聴点における振動騒音に対する相殺音として出力される。このとき、上記相殺音は、スピーカ/マイク間伝達特性CMNを受けて上記受聴点に達する。
【0031】
このため、上記受聴点では、上記エンジン関連の振動騒音と上記相殺音とが干渉して振動騒音が低減させられると同時に、上記受聴点の近傍に配設されているマイク10により、振動騒音と相殺音との干渉の結果が検出され、エラー信号e(i)nとして、アンプ回路(AMP回路)11、フィルタ回路(図示せず)およびA/D変換器12を介して上記ノイズ防止回路5に入力される。
【0032】
上記ノイズ防止回路5では、上記プライマリソースPs がトリガ信号生成部5aに入力され、このプライマリソースPs のパルスをトリガパルスとして生成して、エラー信号記憶部5bとエラー信号比較・判定部5cとに出力する。
【0033】
そして、上記エラー信号e(i)nがエラー信号記憶部5bに1周期分にわたって記憶されるとともに、エラー信号比較・判定部5cに入力されて、上記エラー信号記憶部5bに記憶されている前回のエラー信号e(i)n−1と上記マイク10から入力されたエラー信号e(i)nとの差(|e(i)n−1−e(i)n|)が求められ、予め実験等により求め設定しておいた値αと比較される。
【0034】
次いで、エラー信号設定部5dで、上記エラー信号比較・判定部5cでの比較結果に基づき、|e(i)n−1−e(i)n|≦αの場合は、上記マイク10から入力されたエラー信号e(i)nには周期音以外のノイズ成分(ランダム信号;人の話し声や音楽あるいは突発的な音等)が含まれないと判断して上記LMS演算回路6に出力し、また、|e(i)n−1−e(i)n|>αの場合は、上記前回のエラー信号e(i)n−1、あるいは、上記マイク10から入力されたエラー信号e(i)nのどちらかにノイズ成分が含まれると判断して、上記e(i)n−1と上記e(i)nの他に、上記e(i)n−1と上記e(i)nの平均値((e(i)n−1+e(i)n)/2)を求め、これら3つの信号(e(i)n−1,e(i)n,(e(i)n−1+e(i)n)/2)の中からエラー量(振幅の絶対値)の最も小さい信号を選択して上記LMS演算回路6に出力する。
【0035】
そして、上記LMS演算回路6で、上記ノイズ防止回路5からの信号と、上記CMN0 回路4で補償されたプライマリソースPs とから、周知のLMSアルゴリズムにより前記適応フィルタ3のフィルタ係数W(n) の修正量を求め、フィルタ係数W(n) を更新する。
【0036】
このため、本第一実施例によれば、例えば、前回のエラー信号が略ゼロで突発入力があった場合、いかなる突発入力も完全に阻止することができる。同様に、突発入力が前回のエラー信号に比較して充分大きい場合にも完全に阻止することができる。
【0037】
また、周期毎に交番する大きな入力があっても、前回のエラー信号と今回のエラー信号との平均値が適応されるようになるため、大きな入力が入ることはない。
【0038】
さらに、いかに大きなエラー信号であっても、2周期以上(2データ以上)連続して同様な信号となった場合には、LMS演算回路に入力されることになり、追従性の劣化を最小限に抑えることができる。
【0039】
また、適応の遅い成分が充分消音された(適応された)のち、騒音が急に除去された場合に残る相殺音の減衰に対しては、騒音除去直後のエラー信号は阻止されてしまうが、その次のデータからは前回のデータとほぼ同様のエラー信号(或いは、より小さいエラー信号)として検出されるので、今回のエラー信号がそのままエラー信号として用いられることになり、減衰速度の劣化は最小限に抑えることができる。
【0040】
尚、本第一実施例では、プライマリソースPs としてIg パルスを用いるように構成しているが、他のエンジン関連の振動騒音と相関の高い信号(例えば、燃料噴射パルスTi 等)をプライマリソースPs としても良い。
【0041】
また、本第一実施例では、1チャンネル(マイク1個、スピーカ1個)のLMSアルゴリズムを利用した騒音低減装置の例について説明したが、LMSアルゴリズムを多チャンネルに拡大したMEFX−LMS(Multiple Error Filtered X−LMS)アルゴリズムを利用した車室内騒音低減装置(例えば、マイク4個、スピーカ4個等の装置)についても適用可能である。
【0042】
次いで、図4および図5は本発明の第二実施例を示し、図4は車室内騒音低減装置のシステム概略図、図5はノイズ防止回路の説明図である。尚、この第二実施例は、ノイズ防止回路のエラー信号比較・判定部での比較結果に基づき、適応フィルタのフィルタ係数更新式のステップサイズを可変させるようにしたものであり、前記第一実施例と同じ部分には同一符号を記しその説明は省略する。
【0043】
図4において、符号21は車室内騒音低減装置を示し、マイク10にて検出された騒音低減状態を示す誤差信号(エラー信号)は、アンプ回路(AMP回路)11、フィルタ回路(図示せず)およびA/D変換器12を介して、LMS演算回路6とノイズ防止回路25とに入力されるようになっている。
【0044】
また、入力信号変換回路2からのプライマリソースPs も、上記ノイズ防止回路25に入力される。
【0045】
上記ノイズ防止回路25は、トリガ信号生成部5aと、エラー信号記憶部5bと、エラー信号比較・判定部5cと、ステップサイズ設定部25dとから主に構成されている。
【0046】
上記トリガ信号生成部5a,エラー信号記憶部5b,エラー信号比較・判定部5cは、前記第一実施例と同様に、上記トリガ信号生成部5aには、上記プライマリソースPs が入力され、このプライマリソースPs のパルスを、上記エラー信号記憶部5bと上記エラー信号比較・判定部5cで行う信号処理のトリガパルスとして生成する回路部で、上記エラー信号記憶部5bは、RAM回路で、上記マイク10から入力されたエラー信号e(i)nを、1周期分にわたって(1周期分を1データとして)記憶する回路部に形成されている。また、上記エラー信号比較・判定部5cは、上記エラー信号記憶部5bに記憶されている前回のエラー信号(前回のデータ)e(i)n−1と上記マイク10から入力されたエラー信号(今回のデータ)e(i)nとの差(|e(i)n−1−e(i)n|)を求め、予め実験等により求め設定しておいた値αと比較する回路部である。
【0047】
さらに、上記ステップサイズ設定部25dは、上記エラー信号比較・判定部5cでの比較結果に基づき、|e(i)n−1−e(i)n|≦αの場合は、上記マイク10から入力されたエラー信号e(i)nには周期音以外のノイズ成分(ランダム信号;人の話し声や音楽あるいは突発的な音等)が含まれないと判断して上記LMS演算回路6に対してステップサイズμの変更は行わず、また、|e(i)n−1−e(i)n|>αの場合は、上記今回のデータe(i)nの中の|e(i)n−1−e(i)n|>αとなるサンプル数をカウントして、この割合Sp を求め、この割合が予め実験等で設定しておいた割合β以上の際に、上記LMS演算回路6に対して適応フィルタ3のフィルタ係数W(n) の更新式中のステップサイズμを小さく設定する回路部となっている。ここで、Sp ≧βの際は、上記割合をSp ,小さく設定したステップサイズをμ’ とすると、
Sp =|e(i)n−1−e(i)n|>αのサンプル数/e(i)nの全サンプル数…(2)
また、ステップサイズをμ’ は、1より大きい値γを用いて、
μ’ =μ×(1/γ) …(3)
で与えるものとし、(但し、|e(i)n−1−e(i)n|>αのサンプルにのみ適用)|e(i)n−1−e(i)n|>αのサンプルでの上記適応フィルタ3のフィルタ係数W(n) 更新は、前記(1)式から、
Figure 0003621718
の更新式で行われる。
【0048】
一方、上記ステップサイズ設定部25dで、上記エラー信号比較・判定部5cでの比較結果が、|e(i)n−1−e(i)n|>αの場合で、Sp <βの場合は、ステップサイズμの変更は行わない。
【0049】
尚、ステップサイズμ’ は、他の式によって求めても良く、例えば、定数K,μ0 を用いて、
μ’ =K(1−Sp )+μ0
或いは、コンピュータ処理を考慮して、
μ’ =μ/(2)(S /β) …(3)’
のように、Sp により連続的に与えられるようにしても良い。
【0050】
また、Sp は実施例では(2)式のように|e(i)n−1−e(i)n|>αのサンプル数の比率としたが、|e(i)n−1−e(i)n|の値をe(i)nの全サンプル分足し合わせた値、即ち、
Sp =Σ|e(i)n−1−e(i)n|としても良いし、
Sp =Σ(e(i)n−1−e(i)n)としても良い。
【0051】
すなわち、本第二実施例では、エラー信号へのノイズ成分の混入を、このノイズ成分混入の割合で判定し、ノイズ成分混入の割合が大きいと判定しても、適応速度は全データに対して遅くするのではなく、ノイズ成分混入のサンプルに対してのみ遅くするようしている。このため、ノイズ成分のない消音対象とする周期的な成分に対する適応は劣化することがなく、消音性能を高く保ちながら、ノイズ成分の除去が行えるのである。
【0052】
また、エラー信号へのノイズ成分の混入を、ノイズ成分混入の割合で判定するようにしているため、ノイズ成分の混入量に応じた適応速度のコントロールが行われるので長い時間連続したノイズ成分に対しても、確実に入力を阻止することが可能である。
【0062】
【発明の効果】
以上、説明したように本発明によれば、例え、人の話し声や音楽あるいは突発的な音等のランダム信号が発生しても、このランダム信号による残響を、消音性能が劣化することなく抑えることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明の第一実施例による車室内騒音低減装置のシステム概略図
【図2】本発明の第一実施例による入力信号変換回路の説明図
【図3】本発明の第一実施例によるノイズ防止回路の説明図
【図4】本発明の第二実施例による車室内騒音低減装置のシステム概略図
【図5】本発明の第二実施例による入力信号変換回路の説明図
【符号の説明】
1 エンジン
3 適応フィルタ(キャンセル信号合成手段)
5 ノイズ防止回路(ノイズ防止手段)
6 LMS演算回路(フィルタ係数更新手段)
9 スピーカ(相殺音発生手段)
10 マイク(誤差信号検出手段)
25 ノイズ防止回路(ノイズ防止手段)
e(i)n エラー信号(誤差信号)
e(i)n-1 前回のデータ
α 設定値
β 設定割合
Ps プライマリソース(騒音振動源信号)
Sp |e(i)n-1−e(i)n|>αとなるサンプル数の割合
W(n) フィルタ係数[0001]
[Industrial application fields]
The present invention relates to a vehicle interior noise reduction device that reduces vehicle interior noise generated mainly due to engine vibration noise by interfering with canceling sound.
[0002]
[Prior art]
Various technologies have been proposed to reduce vehicle interior noise by generating sound (cancelling sound) from the sound source that has the same amplitude and opposite phase as the noise caused by engine vibration noise as the main factor. Yes.
[0003]
Recently, as shown in, for example, Japanese Patent Laid-Open No. 3-178845, an LMS (Least Mean Square) algorithm (a calculation formula for obtaining a filter coefficient of an adaptive filter has been simplified. Therefore, there is a vehicle interior noise reduction device using a multi-filter filtered X-LMS (MEFX-LMS) algorithm that is obtained by expanding the LMS algorithm to multiple channels. It has been proposed and partly put into practical use. In the vehicle interior noise reduction device using this LMS algorithm, when the vehicle interior noise generated mainly due to engine vibration is silenced, a signal highly correlated with engine vibration is detected as a noise vibration source signal (primary source). The canceling sound for the noise is synthesized from the primary source by the adaptive filter and generated from the speaker. Then, the noise reduction state at the listening point is detected by the microphone as an error signal, and the filter coefficient of the adaptive filter is updated from the error signal and the primary source by the LMS algorithm so that the noise reduction at the listening point becomes an optimum value. It has become.
[0004]
[Problems to be solved by the invention]
By the way, in the vehicle interior noise reduction device for periodic sounds using the above-described LMS algorithm or MEFX-LMS algorithm, the noise reduction performance is generally improved by increasing the adaptive speed of the filter coefficient update of the adaptive filter. Since it is also applied to noise components (random signals; human speech, music or sudden sounds) other than the periodic sound to be muffled, a periodic canceling sound for this noise component can be emitted from the speaker. May feel reverberant and give passengers a sense of incongruity.
[0005]
Further, if the adaptive speed is set to be slow, the reverberation as described above can be reduced, but there is a problem that the silencing performance is deteriorated.
[0006]
The present invention has been made in view of the above circumstances. For example, even if a random signal such as a human voice or music or a sudden sound is generated, the reverberation due to the random signal is not deteriorated. An object of the present invention is to provide a vehicle interior noise reduction device that can be suppressed.
[0007]
[Means for Solving the Problems]
In order to achieve the above object, a first vehicle interior noise reduction apparatus according to the present invention comprises a cancel signal combining means for combining a noise vibration source signal having a high correlation with engine vibration as a cancel signal by an adaptive filter, and the cancel signal for noise. A canceling sound generating means for generating a canceling sound, an error signal detecting means for detecting a noise reduction state at the listening point as an error signal, at least one period or more of the error signal is stored as one data, and the previous data and the above When a difference from the error signal is obtained and the difference is equal to or smaller than a preset value, the error signal is output, whereas when the difference between the previous data and the error signal is larger than the set value, the previous data, the error signal and an average processed signal with the weighting of the error signal and the preset value and the previous data Noise prevention means for selecting and outputting the signal having the smallest absolute value from the above, and filter coefficient updating means for updating the filter coefficient of the adaptive filter based on the noise vibration source signal and the signal from the noise prevention means. It is a thing.
[0008]
In order to achieve the above object, a second vehicle interior noise reduction apparatus according to the present invention comprises a cancel signal combining means for combining a noise vibration source signal having a high correlation with engine vibration as a cancel signal by an adaptive filter, and the cancel signal. A canceling sound generating means for generating a canceling sound for noise, an error signal detecting means for detecting a noise reduction state at the listening point as an error signal, and storing at least one period of the error signal as one data, and the previous data If the difference is larger than a preset value , the difference between the previous data and the current error signal in the current error signal is larger than the set value. obtains the number of samples made, determine the percentage of the total number of samples of the current error signal of this number of samples, dividing this ratio preset A noise preventing means for setting a slow update rate of the filter coefficient of the adaptive filter for a signal portion in which the difference between the previous data and the error signal is greater than the set value, and the noise vibration source signal And a filter coefficient updating means for updating the filter coefficient of the adaptive filter based on the error signal.
[0010]
[Operation]
In the first vehicle interior noise reduction device, first, when noise occurs in the vehicle interior due mainly to engine vibration noise, the noise signal source having a high correlation with the engine vibration is canceled by the adaptive filter when the noise is generated in the vehicle interior. The cancel signal is synthesized as a signal, and the cancel signal is generated as a cancel sound for noise from the cancel sound generating means.
Next, the error signal detection means detects the noise reduction state at the listening point as an error signal, and the noise prevention means stores at least one cycle of the error signal as one data, and the previous data and the error signal. If the difference is less than a preset value, the error signal is output. On the other hand, if the difference between the previous data and the error signal is greater than the set value, the previous data is output. When the above error signal, selects and outputs a smaller signal the least absolute value from the average processed signal with the weighting of the error signal and the preset value and the previous data.
Then, the filter coefficient updating means updates the filter coefficient of the adaptive filter based on the noise vibration source signal and the signal from the noise prevention means.
[0011]
In the second vehicle interior noise reduction device, first, when noise is generated in the vehicle interior due mainly to engine vibration noise, a noise signal source having a high correlation with engine vibration is applied to the adaptive filter by the cancel signal synthesis means. The cancel signal is synthesized as a cancel signal, and the cancel signal is generated as a cancel sound for the noise from the cancel sound generating means.
Next, the error signal detection means detects the noise reduction state at the listening point as an error signal, and the noise prevention means stores at least one cycle of the error signal as one data, and the previous data and the error signal. If this difference is larger than the preset value, the number of samples in which the difference between the previous data and the current error signal in the current error signal is greater than the set value is obtained. , The ratio of the number of samples to the total number of samples of the current error signal, and when this ratio is greater than or equal to a preset ratio, a signal in which the difference between the previous data and the error signal is greater than the set value The update speed of the filter coefficient of the adaptive filter for the portion is set to be slow.
Then, the filter coefficient updating means updates the filter coefficient of the adaptive filter based on the noise vibration source signal and the error signal.
[0013]
【Example】
Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.
1 to 3 show a first embodiment of the present invention, FIG. 1 is a system schematic diagram of a vehicle interior noise reduction device, FIG. 2 is an explanatory diagram of an input signal conversion circuit, and FIG. 3 is an explanatory diagram of a noise prevention circuit. is there.
[0014]
In FIG. 1, reference numeral 1 denotes a four-cycle engine. An ignition pulse signal (Ig pulse signal) to an ignition coil (not shown) of the engine 1 is also output to the input signal conversion circuit 2.
[0015]
As shown in FIG. 2, the input signal conversion circuit 2 includes a waveform shaping circuit 2a and a thinning circuit 2b. The Ig pulse signal input to the input signal conversion circuit 2 is used for engine rotation. Synchronously with one pulse of two engine revolutions, it is shaped and thinned into a signal consisting of the frequency of the 0.5 × n (n: integer) order component of the engine revolution, and as a noise vibration source signal (primary source Ps), The signal is output to an adaptive filter 3 as a cancel signal synthesis means, a speaker / microphone transfer characteristic compensation circuit (hereinafter abbreviated as “CMN0 circuit”) 4 and a noise prevention circuit 5 as noise prevention means.
[0016]
This is because the vibration noise related to the 4-cycle engine is the vibration noise with 2 rotations of the engine as one cycle in order to complete 4 strokes of suction, compression, explosion and exhaust in 2 rotations (720 ° C). In the frequency domain, the 0.5-order component of the engine rotation is the fundamental wave, and the spectrum is mainly composed of the higher-order component (consisting of 0.5 × n (n: integer) order component). Because). Therefore, by shaping and processing the Ig pulse signal as described above, it is possible to obtain the primary source Ps having a very high correlation with the vibration noise to be silenced.
[0017]
The adaptive filter 3 is an FIR (Finite Impulse Response) filter having a filter coefficient W (n) that can be updated by the LMS arithmetic circuit 6 as a filter coefficient updating unit, and has a predetermined number of taps (for example, 512 taps). Is formed. The primary source Ps input to the adaptive filter 3 is convolved and summed with the filter coefficient W (n), and is output to the D / A converter 7 as a cancel signal, and a filter circuit and an amplifier circuit (AMP) (not shown). A canceling sound is generated from a speaker 9 as a canceling sound generating means via a circuit 8.
[0018]
The speaker 9 is disposed, for example, on a front door or the like in a vehicle (not shown), and a microphone as an error signal detection means at a listening point in the vehicle (for example, a position close to the ear position of a passenger on the driver's seat). 10 is provided.
[0019]
An error signal indicating a noise reduction state detected by the microphone 10 (a signal indicating a result of interference between the canceling sound and engine-related vibration noise; an error signal) includes an amplifier circuit (AMP circuit) 11 and a filter circuit (FIG. And the noise prevention circuit 5 through the A / D converter 12.
[0020]
As shown in FIG. 3, the noise prevention circuit 5 mainly includes a trigger signal generation unit 5a, an error signal storage unit 5b, an error signal comparison / determination unit 5c, and an error signal setting unit 5d. .
[0021]
In other words, the primary source Ps is input to the trigger signal generation unit 5a, and the pulse of the primary source Ps is used as a trigger pulse for signal processing performed by the error signal storage unit 5b and the error signal comparison / determination unit 5c. It is a circuit part to generate.
[0022]
The error signal storage unit 5b is a RAM circuit, and is formed in a circuit unit that stores the error signal e (i) n input from the microphone 10 for one period (one period as one data). ing. The sampling frequency in the error signal storage unit 5b is preferably as high as possible (for example, 3 kHz). However, in order to save the amount of memory if the silencing performance of the silencing system can be ensured, for example, at 1 kHz Sampling (sampling every several samples) is also possible. Further, instead of simply sampling every several samples, it may be data consisting of an average value of several samples. In this embodiment, the error signal e (i) n is stored for one period. However, a value of one period or more may be stored as one data.
[0023]
Further, the error signal comparison / determination unit 5c includes the previous error signal (previous data) e (i) n-1 stored in the error signal storage unit 5b and the error signal input from the microphone 10 ( A circuit unit for obtaining a difference (| e (i) n-1-e (i) n |) from e (i) n and comparing with a value α obtained and set in advance by an experiment or the like; It has become.
[0024]
Further, the error signal setting unit 5d determines from the microphone 10 when | e (i) n-1-e (i) n | ≦ α based on the comparison result in the error signal comparison / determination unit 5c. It is determined that the input error signal e (i) n does not contain noise components other than periodic sounds (random signals; human speech, music, sudden sounds, etc.), and outputs the result to the LMS arithmetic circuit 6. It is a circuit part. When | e (i) n-1-e (i) n |> α, the previous error signal e (i) n-1 or the error signal e (i) input from the microphone 10 is used. ) It is determined that a noise component is included in one of n, and in addition to e (i) n-1 and e (i) n, e (i) n-1 and e (i) n The average value of (e (i) n-1 + e (i) n) / 2) is obtained, and these three signals (e (i) n-1, e (i) n, (e (i) n-1 + e) are obtained. (I) A circuit unit that selects a signal with the smallest error amount (absolute amplitude value) from n) / 2) and outputs the selected signal to the LMS arithmetic circuit 6. This selection is based on the above e (i) n-1, the above e (i) n, and other signals (for example, exponents) obtained by processing this e (i) n based on the above e (i) n-1. Average value: If the previous exponent average value is Pxn-1, and the current exponent average value is Pxn, then Pxn = ((N-1) Pxn-1 + e (i) n) / N; N is a constant of 1 or more) You may make it choose from.
[0025]
On the other hand, in the CMN0 circuit 4, a speaker / microphone transfer characteristic CMN is set in advance by approximation with a finite impulse response (as a compensation coefficient CMN0), and the compensation coefficient CMN0 is applied to the input primary source Ps. This circuit compensates by multiplication (convolution product sum) and outputs a signal to the LMS arithmetic circuit 6.
[0026]
In the LMS arithmetic circuit 6, the signal from the noise prevention circuit 5 and the primary source Ps compensated (convolved and summed) by the CMN0 circuit 4 are used for the adaptive filter 3 by a known LMS algorithm. The correction amount of the filter coefficient W (n) is obtained, and the filter coefficient W (n) is updated. Here, the updated i-th filter coefficient is Wi (n + 1), the i-th filter coefficient to be updated is Wi (n), the step size is μ, and from the noise prevention circuit 5 input to the LMS arithmetic circuit 6. Is E (n), the jth coefficient of the compensation coefficient CMN0 (J tap) is CMjN0, and the value of the primary source Ps is x (n).
Figure 0003621718
It becomes.
[0027]
In FIG. 1, symbol C indicates a vehicle body transmission characteristic with respect to vibration noise of the engine 1.
[0028]
Next, the operation of the embodiment having the above configuration will be described.
First, the vibration noise of the engine is transmitted from the engine 1 through a mount (not shown) or the like to be generated in the vehicle interior, and the intake and exhaust sounds are also transmitted into the vehicle interior. These engine-related vibration noises are mainly composed of a frequency spectrum of 0.5 × n (n: integer) order component in the frequency domain, and multiplied by the vehicle body transfer characteristic C for each vibration source. A listening point (for example, a position close to the driver's ear) is reached.
[0029]
On the other hand, an ignition pulse signal (Ig pulse signal) to an ignition coil (not shown) of the engine 1 is input to the input signal conversion circuit 2 and synchronized with the engine rotation by the waveform shaping circuit 2a and the thinning circuit 2b. The adaptive filter 3 is formed as a noise vibration source signal (primary source Ps) by shaping and decimating a signal having a frequency of 0.5 × n (n: integer) order component of engine rotation in one pulse with two engine rotations. Are output to the speaker / microphone transfer characteristic compensation circuit (hereinafter abbreviated as “CMN0 circuit”) 4 and the noise prevention circuit 5.
[0030]
The primary source Ps input to the adaptive filter 3 is output to the D / A converter 7 as a cancel signal that cancels vibration noise by the convolution product sum with the filter coefficient W (n) of the adaptive filter 3. The sound is output to a speaker 9 via a filter circuit and an amplifier circuit (AMP circuit) 8 (not shown), and output from the speaker 9 as a canceling sound for vibration noise at the listening point. At this time, the canceling sound receives the speaker / microphone transfer characteristic CMN and reaches the listening point.
[0031]
For this reason, at the listening point, the vibration noise associated with the engine-related vibration noise and the canceling sound are reduced, and at the same time, the vibration noise is reduced by the microphone 10 disposed in the vicinity of the listening point. The result of interference with the canceling sound is detected, and the noise prevention circuit 5 is passed through the amplifier circuit (AMP circuit) 11, the filter circuit (not shown) and the A / D converter 12 as the error signal e (i) n. Is input.
[0032]
In the noise prevention circuit 5, the primary source Ps is input to the trigger signal generation unit 5a, and a pulse of the primary source Ps is generated as a trigger pulse to be sent to the error signal storage unit 5b and the error signal comparison / determination unit 5c. Output.
[0033]
The previous error signal e (i) n is stored in the error signal storage unit 5b for one period, and is input to the error signal comparison / determination unit 5c and stored in the error signal storage unit 5b. Difference (| e (i) n-1-e (i) n |) between the error signal e (i) n-1 and the error signal e (i) n input from the microphone 10 is obtained in advance. It is compared with the value α obtained and set by experiments.
[0034]
Next, the error signal setting unit 5d inputs from the microphone 10 when | e (i) n-1-e (i) n | ≦ α based on the comparison result in the error signal comparison / determination unit 5c. It is determined that the error signal e (i) n is free of noise components other than periodic sounds (random signals; human speech, music, sudden sounds, etc.) and is output to the LMS arithmetic circuit 6. When | e (i) n-1-e (i) n |> α, the previous error signal e (i) n-1 or the error signal e (i) input from the microphone 10 is used. ) It is determined that a noise component is included in one of n, and in addition to e (i) n-1 and e (i) n, e (i) n-1 and e (i) n The average value of (e (i) n-1 + e (i) n) / 2) is obtained, and these three signals (e (i) n-1, e (i) A signal having the smallest error amount (absolute value of amplitude) is selected from n, (e (i) n-1 + e (i) n) / 2) and output to the LMS arithmetic circuit 6.
[0035]
Then, the LMS arithmetic circuit 6 uses the signal from the noise prevention circuit 5 and the primary source Ps compensated by the CMN0 circuit 4 to calculate the filter coefficient W (n) of the adaptive filter 3 by a known LMS algorithm. The correction amount is obtained and the filter coefficient W (n) is updated.
[0036]
For this reason, according to the first embodiment, for example, when the previous error signal is substantially zero and there is a sudden input, any sudden input can be completely prevented. Similarly, even when the sudden input is sufficiently larger than the previous error signal, it can be completely prevented.
[0037]
Also, even if there is a large input that alternates every cycle, the average value of the previous error signal and the current error signal is adapted, so that there is no large input.
[0038]
Furthermore, no matter how large the error signal is, if it becomes the same signal continuously for 2 cycles or more (2 data or more), it will be input to the LMS arithmetic circuit, and the follow-up deterioration will be minimized. Can be suppressed.
[0039]
In addition, after the slow-adapted component is sufficiently silenced (adapted), the error signal immediately after the noise removal is prevented against the attenuation of the canceling sound that remains when the noise is suddenly removed. From the next data, it is detected as an error signal that is almost the same as the previous data (or a smaller error signal), so the current error signal is used as it is as an error signal, and degradation of the attenuation rate is minimal. To the limit.
[0040]
In the first embodiment, an Ig pulse is used as the primary source Ps. However, a signal (for example, fuel injection pulse Ti or the like) highly correlated with other engine-related vibration noise is used as the primary source Ps. It is also good.
[0041]
In the first embodiment, an example of the noise reduction device using the LMS algorithm of one channel (one microphone and one speaker) has been described. However, MEFX-LMS (Multiple Error) in which the LMS algorithm is expanded to multiple channels. The present invention is also applicable to a vehicle interior noise reduction device (for example, a device having four microphones, four speakers, etc.) using a Filtered X-LMS algorithm.
[0042]
4 and 5 show a second embodiment of the present invention, FIG. 4 is a system schematic diagram of a vehicle interior noise reduction device, and FIG. 5 is an explanatory diagram of a noise prevention circuit. In the second embodiment, the step size of the filter coefficient updating formula of the adaptive filter is made variable based on the comparison result in the error signal comparison / determination unit of the noise prevention circuit. The same parts as those in the example are denoted by the same reference numerals and the description thereof is omitted.
[0043]
In FIG. 4, reference numeral 21 denotes a vehicle interior noise reduction device, and an error signal (error signal) indicating a noise reduction state detected by the microphone 10 is an amplifier circuit (AMP circuit) 11 and a filter circuit (not shown). The signal is input to the LMS arithmetic circuit 6 and the noise prevention circuit 25 via the A / D converter 12.
[0044]
The primary source Ps from the input signal conversion circuit 2 is also input to the noise prevention circuit 25.
[0045]
The noise prevention circuit 25 mainly includes a trigger signal generation unit 5a, an error signal storage unit 5b, an error signal comparison / determination unit 5c, and a step size setting unit 25d.
[0046]
The trigger signal generation unit 5a, error signal storage unit 5b, and error signal comparison / determination unit 5c receive the primary source Ps as an input to the trigger signal generation unit 5a, as in the first embodiment. A circuit unit that generates a pulse of the source Ps as a trigger pulse for signal processing performed by the error signal storage unit 5b and the error signal comparison / determination unit 5c. The error signal storage unit 5b is a RAM circuit, and the microphone 10 The error signal e (i) n input from is stored in a circuit portion for storing one period (one period as one data). Further, the error signal comparison / determination unit 5c includes the previous error signal (previous data) e (i) n-1 stored in the error signal storage unit 5b and the error signal input from the microphone 10 ( A circuit unit that obtains a difference (| e (i) n-1-e (i) n |) from e (i) n and compares it with a value α obtained and set in advance by experiments or the like. is there.
[0047]
Further, the step size setting unit 25d determines from the microphone 10 if | e (i) n-1-e (i) n | ≦ α based on the comparison result in the error signal comparison / determination unit 5c. It is determined that the input error signal e (i) n does not include noise components other than periodic sounds (random signals; human speech, music, sudden sounds, etc.), and the LMS arithmetic circuit 6 is informed. The step size μ is not changed. If | e (i) n-1-e (i) n |> α, | e (i) n in the current data e (i) n. The number of samples satisfying -1-e (i) n |> α is counted to obtain the ratio Sp. When this ratio is equal to or greater than the ratio β set in advance by experiments or the like, the LMS arithmetic circuit 6 The step size μ in the update equation for the filter coefficient W (n) of the adaptive filter 3 is smaller than And it has a circuit section for setting. Here, when Sp ≧ β, if the above ratio is Sp and the small step size is μ ′,
Sp = | e (i) n-1-e (i) n |> number of samples of α / e (i) total number of samples of n (2)
Also, the step size μ ′ is a value γ greater than 1, and
μ ′ = μ × (1 / γ) (3)
(However, it applies only to samples of | e (i) n-1-e (i) n |> α) | e (i) n-1-e (i) n |> α samples The update of the filter coefficient W (n) of the adaptive filter 3 in FIG.
Figure 0003621718
It is done with the update formula.
[0048]
On the other hand, in the step size setting unit 25d, when the comparison result in the error signal comparison / determination unit 5c is | e (i) n-1-e (i) n |> α, and Sp <β Does not change the step size μ.
[0049]
Note that the step size μ ′ may be obtained by another formula, for example, using constants K and μ0,
μ ′ = K (1−Sp) + μ0
Or consider computer processing,
μ ′ = μ / (2) (S p / β) (3) ′
As described above, it may be continuously given by Sp 1.
[0050]
In the embodiment, Sp is the ratio of the number of samples of | e (i) n-1-e (i) n |> α as shown in the equation (2), but | e (i) n-1-e (I) The value of n | is the sum of all samples of e (i) n, ie,
Sp = Σ | e (i) n-1-e (i) n |
Sp = Σ (e (i) n-1-e (i) n) 2 may be used.
[0051]
That is, in the second embodiment, the mixing of the noise component into the error signal is determined based on the ratio of the noise component mixing, and even if it is determined that the ratio of the noise component mixing is large, the adaptation speed is the same for all data. Instead of slowing down, only the sample with noise components is slowed down. For this reason, the adaptation to the periodic component to be silenced without the noise component does not deteriorate, and the noise component can be removed while keeping the silencing performance high.
[0052]
In addition, since the mixing of noise components into the error signal is determined based on the ratio of the mixing of the noise components, the adaptive speed is controlled according to the mixing amount of the noise components. However, it is possible to reliably prevent input.
[0062]
【The invention's effect】
As described above, according to the present invention, even if a random signal such as a human voice or music or a sudden sound is generated, the reverberation due to the random signal is suppressed without deteriorating the muffling performance. Is possible.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a system schematic diagram of a vehicle interior noise reduction apparatus according to a first embodiment of the present invention. FIG. 2 is an explanatory diagram of an input signal conversion circuit according to the first embodiment of the present invention. FIG. 4 is a system schematic diagram of a vehicle interior noise reduction device according to a second embodiment of the present invention. FIG. 5 is an explanatory diagram of an input signal conversion circuit according to the second embodiment of the present invention. Explanation of]
1 Engine 3 Adaptive filter (cancellation signal synthesis means)
5 Noise prevention circuit (noise prevention means)
6 LMS arithmetic circuit (filter coefficient updating means)
9 Speaker (offset sound generating means)
10 Microphone (error signal detection means)
25 Noise prevention circuit (noise prevention means)
e (i) n Error signal (error signal)
e (i) n-1 Previous data α Setting value β Setting ratio Ps Primary source (noise vibration source signal)
Sp | e (i) n-1−e (i) n |> ratio of the number of samples satisfying α> W (n) filter coefficient

Claims (2)

エンジン振動と相関の高い騒音振動源信号(Ps)を適応フィルタによりキャンセル信号として合成するキャンセル信号合成手段(3)と、
上記キャンセル信号を騒音に対する相殺音として発生する相殺音発生手段(9)と、
受聴点における騒音低減状態を誤差信号(e(i)n)として検出する誤差信号検出手段(10)と、
上記誤差信号(e(i)n)の少なくとも1周期以上を1データとして記憶するとともに、前回のデータ(e(i)n-1)と上記誤差信号(e(i)n)との差を求め、この差が予め設定しておいた値(α)以下の場合、上記誤差信号(e(i)n)を出力する一方、上記前回のデータ(e(i)n-1)と上記誤差信号(e(i)n)との差が上記設定値(α)より大きい場合、上記前回のデータ(e(i)n-1)と上記誤差信号(e(i)n)とこの誤差信号(e(i)n)上記前回のデータ(e(i)n-1)とを予め設定した値の重み付けで平均処理した信号とから最も絶対値の小さい信号を選択して出力するノイズ防止手段(5)と、
上記騒音振動源信号(Ps)と上記ノイズ防止手段(5)からの信号とに基づき上記適応フィルタ(3)のフィルタ係数(W(n))を更新するフィルタ係数更新手段(6)とを備えたことを特徴とする車室内騒音低減装置。
Cancel signal synthesizing means (3) for synthesizing a noise vibration source signal (Ps) highly correlated with engine vibration as a cancel signal by an adaptive filter;
Canceling sound generating means (9) for generating the cancel signal as a canceling sound for noise;
Error signal detection means (10) for detecting a noise reduction state at the listening point as an error signal (e (i) n);
At least one period of the error signal (e (i) n) is stored as one data, and the difference between the previous data (e (i) n-1) and the error signal (e (i) n) is calculated. When the difference is less than or equal to a preset value (α), the error signal (e (i) n) is output, while the previous data (e (i) n-1) and the error are output. When the difference from the signal (e (i) n) is larger than the set value (α), the previous data (e (i) n-1), the error signal (e (i) n) , A signal having the smallest absolute value is selected and output from a signal obtained by averaging the error signal (e (i) n) and the previous data (e (i) n-1) with a preset weight. Noise prevention means (5);
Filter coefficient updating means (6) for updating the filter coefficient (W (n)) of the adaptive filter (3) based on the noise vibration source signal (Ps) and the signal from the noise prevention means (5). Vehicle interior noise reduction device characterized by the above.
エンジン振動と相関の高い騒音振動源信号(Ps)を適応フィルタによりキャンセル信号として合成するキャンセル信号合成手段(3)と、
上記キャンセル信号を騒音に対する相殺音として発生する相殺音発生手段(9)と、
受聴点における騒音低減状態を誤差信号(e(i)n)として検出する誤差信号検出手段(10)と、
上記誤差信号(e(i)n)の少なくとも1周期以上を1データとして記憶するとともに、前回のデータ(e(i)n-1)と上記誤差信号(e(i)n)との差を求め、この差が予め設定しておいた値(α)より大きい場合、さらに、今回の誤差信号(e (i)n )の中で前回のデータ(e (i)n-1 )と今回の誤差信号(e (i)n )との差が上記設定値(α)より大きくなるサンプル数を求め、このサンプル数の今回の誤差信号(e (i)n )の全サンプル数に対する割合(Sp)を求め、この割合(Sp)が予め設定した割合(β)以上となる際に、上記前回のデータ(e(i)n-1)と上記誤差信号(e(i)n)との差が上記設定値(α)より大きくなる信号部分に対する上記適応フィルタ(3)のフィルタ係数(W(n))の更新速度を遅く設定するノイズ防止手段(25)と、
上記騒音振動源信号(Ps)と上記誤差信号(e(i)n)とに基づき上記適応フィルタ(3)のフィルタ係数(W(n))を更新するフィルタ係数更新手段(6)とを備えたことを特徴とする車室内騒音低減装置。
Cancel signal synthesizing means (3) for synthesizing a noise vibration source signal (Ps) highly correlated with engine vibration as a cancel signal by an adaptive filter;
Canceling sound generating means (9) for generating the cancel signal as a canceling sound for noise;
Error signal detection means (10) for detecting a noise reduction state at the listening point as an error signal (e (i) n);
At least one period of the error signal (e (i) n) is stored as one data, and the difference between the previous data (e (i) n-1) and the error signal (e (i) n) is calculated. calculated, it is greater than the value the difference is preset (alpha), further, the previous data in the present error signal (e (i) n) ( e (i) n-1) and the current The number of samples whose difference from the error signal (e (i) n ) is larger than the set value (α) is obtained, and the ratio of the number of samples to the total number of samples of the current error signal (e (i) n ) (Sp ) And the difference between the previous data (e (i) n-1) and the error signal (e (i) n) when the ratio (Sp) is greater than or equal to a preset ratio (β). A noise prevention means (25) for setting a slow update rate of the filter coefficient (W (n)) of the adaptive filter (3) for a signal portion having a value greater than the set value (α);
Filter coefficient updating means (6) for updating the filter coefficient (W (n)) of the adaptive filter (3) based on the noise vibration source signal (Ps) and the error signal (e (i) n). Vehicle interior noise reduction device characterized by the above.
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