KR20220158282A - 활성 노이즈 감소의 특성 관리 - Google Patents

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Abstract

ANR 헤드폰과 연관된 하나 이상의 센서들에 의해 캡처된 제1 입력 신호가 수신된다. 제1 입력 신호의 주파수 도메인 표현은, ANR 헤드폰의 ANR 신호 흐름 경로에 배치된 디지털 필터에 대해 어떤 파라미터들의 세트가 생성되는지에 기초하여, 이산 주파수들의 세트에 대해 계산되고, 파라미터들의 세트는 ANR 신호 흐름 경로의 루프 이득이 목표 루프 이득과 실질적으로 매칭되도록 한다. 파라미터들의 세트를 생성하는 단계는 (예를 들어, 200 ㎐ 내지 5 ㎑에 걸쳐 있는) 주파수들에서 디지털 필터의 응답을 조정하는 단계를 포함한다. 디지털 필터의 적어도 3개의 2차 섹션들의 응답이 조정된다. ANR 신호 흐름 경로에서의 제2 입력 신호는 생성된 파라미터들의 세트를 사용하여 처리되어, ANR 헤드폰의 전기 음향 트랜스듀서를 구동하기 위한 출력 신호를 생성한다.

Description

활성 노이즈 감소의 특성 관리
관련 출원에 대한 상호 참조
본 출원은 미국 특허 제10,937,410호로서 발행된 2020년 4월 24일자로 출원된 "활성 노이즈 감소의 특성 관리"인 미국 특허 출원 제16/857,382호의 우선권 및 이익을 주장한다.
기술분야
본 개시내용은 활성 노이즈 감소의 특성 관리에 관한 것이다.
개별 (예를 들어, 좌측 및 우측) 무선 또는 유선 이어버드, 또는 헤드폰 또는 다른 웨어러블 디바이스들의 이어피스들과 같은 사용자에 의해 착용되도록 구성된 이어폰들 또는 다른 오디오 또는 멀티미디어 디바이스들의 이어피스들은 이어피스가 착용될 때 귀 내에, 상에, 또는 주위에 얼마나 잘 착용되는지와 이어폰에 의해 연결된 착용자의 귀의 음향 특성 모두에 의존적인 가정된 음향 상황들에 기초하여 구성된 회로부를 포함할 수 있다. 예를 들어, 활성 노이즈 감소(ANR)를 사용하는 이어폰의 경우, 특정 피팅 및 개별 귀와 연관된 실제 음향 상황은 ANR을 제공하는 데 사용되는 피드백 루프의 일부이다. 임의의 주어진 시간에 임의의 특정 사용자가 경험할 수 있는 임의의 피팅에 대해 피드백 루프가 안정적이라는 것을 보장하여 피드백 불안정성 관련 아티팩트를 피하기 위해, 강력한 안정성을 달성하기 위해 노이즈 감소 성능을 희생시키는 트레이드-오프가 이루어질 수 있다.
일 양태에서, 일반적으로, 방법은, 활성 노이즈 감소 (ANR) 헤드폰과 연관된 하나 이상의 센서들에 의해 캡처된 제1 입력 신호를 수신하는 단계; 하나 이상의 프로세싱 디바이스들에 의해, 이산 주파수들의 세트에 대한 상기 제1 입력 신호의 주파수 도메인 표현을 계산하는 단계; 상기 입력 신호의 주파수 도메인 표현에 기초하여 상기 하나 이상의 프로세싱 디바이스들에 의해, 상기 ANR 헤드폰의 ANR 신호 흐름 경로에 배치된 디지털 필터에 대한 파라미터들의 세트를 생성하는 단계로서, 상기 파라미터들의 세트는 상기 ANR 신호 흐름 경로의 루프 이득이 목표 루프 이득과 실질적으로 매칭되도록 하며, 상기 파라미터들의 세트를 생성하는 단계는, 적어도 약 200 ㎐ 내지 약 5 ㎑의 주파수들에 걸쳐 있는 주파수들에서 상기 디지털 필터의 응답을 조정하는 단계; 및 상기 디지털 필터의 적어도 3개의 2차 섹션들의 응답을 조정하는 단계; 및 상기 생성된 파라미터들의 세트를 사용하여 상기 ANR 신호 흐름 경로에서 제2 입력 신호를 처리하여 상기 ANR 헤드폰의 상기 전기 음향 트랜스듀서를 구동하기 위한 출력 신호를 생성하는 단계를 포함한다.
양태들은 다음의 특징들 중 하나 이상을 포함할 수 있다.
상기 제1 입력 신호는 사용자로부터 사용자로의 변하는 특성들을 포함하고, 상기 제2 입력 신호는 상기 제1 입력 신호에 비해 사용자로부터 사용자로의 감소된 변화를 갖는 특성들을 포함한다.
상기 하나 이상의 센서는 상기 ANR 헤드폰의 피드백 마이크로폰을 포함하고, 상기 ANR 신호 흐름 경로는 상기 피드백 마이크로폰과 상기 전기 음향 트랜스듀서 사이에 배치된 피드백 경로를 포함한다.
상기 피드백 경로가 양의 루프 이득을 갖는 주파수 범위의 대부분에 대해, 다수의 사용자들에 걸쳐 측정된 피드백 삽입 이득의 변화는 상기 전기 음향 트랜스듀서와 상기 다수의 사용자들에 대한 상기 피드백 마이크로폰 사이의 응답에 의해 측정된 바와 같이, 상기 ANR 헤드폰의 물리적 음향의 응답의 변화보다 작다.
상기 피드백 삽입 이득의 변화는 상기 피드백 경로가 양의 루프 이득을 갖는 상기 주파수 범위의 대부분에 대한 상기 ANR 헤드폰의 물리적 음향의 응답의 변화보다 적어도 10% 더 작다.
다수의 사용자들에 걸쳐 측정된 바와 같은 평균 피드백 삽입 이득은 약 1.5 ㎑ 이상인 고주파 교차점을 갖는다.
상기 파라미터의 세트를 생성하는 단계는, 상기 디지털 필터에 대한 공칭 파라미터들의 세트에 액세스하는 단계, 상기 제1 입력 신호의 상기 주파수 도메인 표현에 기초하여, 보정 파라미터들의 세트를 결정하는 단계, 및 상기 한 세트의 파라미터들 및 상기 보정 파라미터들의 세트에서의 대응하는 파라미터들의 조합으로서 상기 파라미터들의 세트를 생성하는 단계를 포함한다.
상기 공칭 파라미터들의 세트는 복수의 귀 응답을 포함하는 훈련 데이터에 기초하여 계산된다.
상기 공칭 파라미터들의 세트는 대응하는 귀 응답에 대한 파라미터를 생성하도록 구성된 최적화 프로세스를 실행함으로써 생성된다.
상기 보정 파라미터들의 세트를 결정하는 단계는, 상기 디지털 필터의 상기 공칭 파라미터들의 세트에 대한 루프 이득을 계산하는 단계; 대응하는 목표 루프 이득으로부터 상이한 주파수에서의 상기 루프 이득의 편차를 포함하는 오류 벡터를 생성하는 단계; 및 상기 훈련 데이터의 통계에 기초하여 상기 최적화 프로세스의 출력으로서 상기 한 세트의 보정 파라미터들을 생성하는 단계를 포함한다.
ANR이 활성일 때 상기 ANR 헤드폰의 총 삽입 이득은 약 1 내지 2 ㎑의 주파수 범위에서 -30dB 미만이다.
다수의 사용자들에 걸쳐 측정된 바와 같은 평균 활성 삽입 이득은 약 2.2 ㎑ 이상인 고주파 교차점을 갖는다.
상기 파라미터들의 세트는 상기 제1 입력 신호를 수신하는 것 중 1 초 내에 생성된다.
상기 방법은, 사용자를 식별하거나 인증하기 위해 상기 생성된 파라미터들의 세트를 저장하는 단계를 더 포함한다.
제1 입력 신호는 ANR 헤드폰의 전기 음향 트랜스듀서를 통해 오디오 신호를 전달하는 것에 응답하여 캡처되며, 오디오 신호는 이산 주파수 세트의 복수의 주파수에서 에너지를 포함하는 광대역 신호를 포함하고, 상기 제1 입력 신호의 상기 주파수 도메인 표현은 상기 오디오 신호에 대한 귀의 응답을 나타낸다.
상기 오디오 신호는 약 45 ㎐ 내지 16 ㎑의 미리 결정된 주파수들에 중심을 둔 10개 이상의 톤들을 포함하는 스펙트럼을 갖는다.
상기 미리 결정된 주파수들은 1/4-옥타브 이하의 간격을 갖는 1 ㎑ 초과의 복수의 주파수들을 포함한다.
상기 오디오 신호는 상기 ANR 헤드폰이 사용자의 귀 내에, 그 위에, 또는 그 주위에 위치되었음을 검출하는 것에 응답하여 자동으로 전달된다.
상기 오디오 신호는 상기 ANR 신호 흐름 경로에서의 진동을 검출하는 것에 응답하여 자동으로 전달된다.
상기 하나 이상의 센서는 상기 ANR 헤드폰의 피드포워드 마이크로폰 및 상기 ANR 헤드폰의 피드백 마이크로폰을 포함하고, 상기 제1 입력 신호는 피드백 마이크로폰 신호 및 피드포워드 마이크로폰 신호의 비를 포함하고, 상기 ANR 신호 흐름 경로는 상기 피드포워드 마이크로폰과 상기 전기 음향 트랜스듀서 사이에 배치된 피드포워드 경로를 포함한다.
상기 피드포워드 마이크로폰 신호는 상기 ANR 헤드폰의 부근에서의 상기 주변 노이즈가 상기 임계치 초과라는 결정에 응답하여 캡처된다.
상기 피드백 마이크로폰 신호는 ANR 헤드폰의 전기 음향 트랜스듀서를 통해 오디오 신호를 전달하는 것에 응답하여 캡처되며, 오디오 신호는 이산 주파수 세트의 복수의 주파수에서 에너지를 포함하는 광대역 신호를 포함한다.
상기 피드포워드 마이크로폰 신호는 상기 ANR 헤드폰의 부근에서의 상기 주변 노이즈가 상기 임계치 초과라는 결정 및 (i) 상기 전기 음향 트랜스듀서를 통해 재생되는 오디오 신호의 결여 및 (ii) 사용자의 결여의 검출에 응답하여 캡처된다.
상기 피드포워드 마이크로폰 신호 및 상기 피드백 마이크로폰 신호 중 하나 또는 둘 모두는 복수의 시간 간격들 각각에서 반복적으로 캡처된다.
상기 방법은 착용자의 귀에 대한 상기 ANR 헤드폰의 밀봉의 품질을 측정하는 단계, 상기 밀봉의 품질이 미리 결정된 임계치 미만일 때 상기 목표 루프 이득을 감소시키는 단계를 더 포함한다.
다른 양태에서, 일반적으로, 방법은, 활성 노이즈 감소 (ANR) 헤드폰과 연관된 하나 이상의 센서들에 의해 캡처된 제1 입력 신호를 수신하는 단계; 하나 이상의 프로세싱 디바이스들에 의해, 상기 제1 입력 신호의 주파수 도메인 표현을 계산하는 단계; 상기 입력 신호의 주파수 도메인 표현에 기초하여 상기 하나 이상의 프로세싱 디바이스들에 의해, 상기 ANR 헤드폰의 ANR 신호 흐름 경로에 배치된 디지털 필터에 대한 파라미터들의 세트를 생성하는 단계로서, 상기 파라미터들의 세트는 상기 ANR 신호 흐름 경로의 루프 이득이 목표 루프 이득과 실질적으로 매칭되도록 하며, 상기 생성된 파라미터들의 세트는, 이산 주파수들의 세트의 제1 주파수와 연관된 제1 파라미터-상기 제1 주파수는 상기 ANR 신호 흐름 경로와 연관된 루프 이득의 크기가 1과 동일한 높은 엔드 이득 교차 주파수보다 작음-, 및 상기 이산 주파수들의 세트의 제2 주파수와 연관된 제2 파라미터-상기 제2 주파수는 상기 높은 엔드 이득 교차 주파수보다 더 큼-를 포함하는 단계; 및 상기 생성된 파라미터들의 세트를 사용하여 상기 ANR 신호 흐름 경로에서 제2 입력 신호를 처리하여 상기 ANR 헤드폰의 상기 전기 음향 트랜스듀서를 구동하기 위한 출력 신호를 생성하는 단계를 포함한다.
일부 구현예에서 높은 엔드 이득 교차 주파수는 1 ㎑ 초과이다.
다른 양태에서, 일반적으로, 방법은, 활성 노이즈 감소(ANR) 헤드폰의 이어피스가 귀 내에, 그 위에, 또는 그 주위에 위치되었다는 감지에 응답하여: (i) ANR 헤드폰과 연관된 하나 이상의 센서에 의해 캡처된 제1 입력 신호를 수신하는 단계; (ii) 하나 이상의 프로세싱 디바이스들에 의해, 이산 주파수들의 세트에 대한 상기 제1 입력 신호의 주파수 도메인 표현을 계산하는 단계; (iii) 입력 신호의 주파수 도메인 표현에 기초하여 하나 이상의 처리 디바이스에 의해, ANR 헤드폰의 ANR 신호 흐름 경로에 배치된 디지털 필터에 대한 파라미터 세트를 생성하는 단계; 및 (iv) ANR 헤드폰의 전기음향 변환기를 구동하기 위한 출력 신호를 생성하기 위해 생성된 파라미터 세트를 사용하여 ANR 신호 흐름 경로에서 제2 입력 신호를 처리하는 단계를 포함한다.
양태들은 다음의 특징들 중 하나 이상을 포함할 수 있다.
제1 입력 신호는 ANR 헤드폰의 전기 음향 트랜스듀서를 통해 오디오 신호를 전달하는 것에 응답하여 캡처되며, 오디오 신호는 이산 주파수 세트의 복수의 주파수에서 에너지를 포함하는 광대역 신호를 포함하고, 상기 제1 입력 신호의 상기 주파수 도메인 표현은 상기 오디오 신호에 대한 귀의 응답을 나타낸다.
상기 오디오 신호는 약 45 ㎐ 내지 16 ㎑의 미리 결정된 주파수들에 중심을 둔 10개 이상의 톤들을 포함하는 스펙트럼을 갖는다.
미리 결정된 주파수는 50 ㎐ 미만의 적어도 하나의 주파수 및 15 ㎑ 초과의 적어도 하나의 주파수를 포함한다.
상기 미리 결정된 주파수들은 1/4-옥타브 이하의 간격을 갖는 1 ㎑ 초과의 복수의 주파수들을 포함한다.
오디오 신호는 ANR 헤드폰이 사용자의 귀 내에, 그 위에, 또는 그 주위에 위치되었다는 감지에 응답하여 자동으로 전달된다.
상기 하나 이상의 센서는 상기 ANR 헤드폰의 피드백 마이크로폰을 포함하고, 상기 ANR 신호 흐름 경로는 상기 피드백 마이크로폰과 상기 전기 음향 트랜스듀서 사이에 배치된 피드백 경로를 포함한다.
상기 파라미터의 세트를 생성하는 단계는, 상기 디지털 필터에 대한 공칭 파라미터들의 세트에 액세스하는 단계, 상기 제1 입력 신호의 상기 주파수 도메인 표현에 기초하여, 보정 파라미터들의 세트를 결정하는 단계, 및 상기 한 세트의 파라미터들 및 상기 보정 파라미터들의 세트에서의 대응하는 파라미터들의 조합으로서 상기 파라미터들의 세트를 생성하는 단계를 포함한다.
상기 공칭 파라미터들의 세트는 복수의 귀 응답을 포함하는 훈련 데이터에 기초하여 계산된다.
상기 공칭 파라미터들의 세트는 대응하는 귀 응답에 대한 파라미터를 생성하도록 구성된 최적화 프로세스를 실행함으로써 생성된다.
상기 보정 파라미터들의 세트를 결정하는 단계는, 상기 디지털 필터의 상기 공칭 파라미터들의 세트에 대한 루프 이득을 계산하는 단계; 대응하는 목표 루프 이득으로부터 상이한 주파수에서의 상기 루프 이득의 편차를 포함하는 오류 벡터를 생성하는 단계; 및 상기 훈련 데이터의 통계에 기초하여 상기 최적화 프로세스의 출력으로서 상기 한 세트의 보정 파라미터들을 생성하는 단계를 포함한다.
상기 방법은, 사용자를 식별하거나 인증하기 위해 상기 생성된 파라미터들의 세트를 저장하는 단계를 더 포함한다.
상기 파라미터들의 세트를 생성하는 단계는, 적어도 약 200 ㎐ 내지 약 5 ㎑의 주파수들에 걸쳐 있는 주파수들에서 상기 디지털 필터의 응답을 조정하는 단계; 및 상기 디지털 필터의 적어도 3개의 2차 섹션들의 응답을 조정하는 단계;를 포함한다.
다른 양태에서, 일반적으로, 방법은, 활성 노이즈 감소(ANR) 헤드폰 부근의 주변 노이즈 레벨이 미리 결정된 임계값을 초과하는 것을 감지하는 것에 응답하여: (i) ANR 헤드폰과 연관된 하나 이상의 센서에 의해 캡처된 제1 입력 신호를 수신하는 단계; (ii) 하나 이상의 프로세싱 디바이스들에 의해, 이산 주파수들의 세트에 대한 상기 제1 입력 신호의 주파수 도메인 표현을 계산하는 단계; (iii) 입력 신호의 주파수 도메인 표현에 기초하여 하나 이상의 처리 디바이스에 의해, ANR 헤드폰의 ANR 신호 흐름 경로에 배치된 디지털 필터에 대한 파라미터 세트를 생성하는 단계; 및 (iv) ANR 헤드폰의 전기음향 변환기를 구동하기 위한 출력 신호를 생성하기 위해 생성된 파라미터 세트를 사용하여 ANR 신호 흐름 경로에서 제2 입력 신호를 처리하는 단계를 포함한다.
양태들은 다음의 특징들 중 하나 이상을 포함할 수 있다.
상기 하나 이상의 센서는 상기 ANR 헤드폰의 피드포워드 마이크로폰을 포함하고, 상기 ANR 신호 흐름 경로는 상기 피드포워드 마이크로폰과 상기 전기 음향 트랜스듀서 사이에 배치된 피드포워드 경로를 포함한다.
하나 이상의 센서는 ANR 헤드폰의 피드백 마이크로폰을 더 포함하고, 제1 입력 신호는 피드백 마이크로폰 신호 및 피드포워드 마이크로폰 신호의 비를 포함한다.
상기 피드백 마이크로폰 신호는 ANR 헤드폰의 전기 음향 트랜스듀서를 통해 오디오 신호를 전달하는 것에 응답하여 캡처되며, 오디오 신호는 이산 주파수 세트의 복수의 주파수에서 에너지를 포함하는 광대역 신호를 포함한다.
상기 피드포워드 마이크로폰 신호 및 상기 피드백 마이크로폰 신호 중 하나 또는 둘 모두는 복수의 시간 간격들 각각에서 반복적으로 캡처된다.
상기 파라미터의 세트를 생성하는 단계는, 상기 디지털 필터에 대한 공칭 파라미터들의 세트에 액세스하는 단계, 상기 제1 입력 신호의 상기 주파수 도메인 표현에 기초하여, 보정 파라미터들의 세트를 결정하는 단계, 및 상기 한 세트의 파라미터들 및 상기 보정 파라미터들의 세트에서의 대응하는 파라미터들의 조합으로서 상기 파라미터들의 세트를 생성하는 단계를 포함한다.
상기 공칭 파라미터들의 세트는 복수의 귀 응답을 포함하는 훈련 데이터에 기초하여 계산된다.
상기 공칭 파라미터들의 세트는 대응하는 귀 응답에 대한 파라미터를 생성하도록 구성된 최적화 프로세스를 실행함으로써 생성된다.
상기 보정 파라미터들의 세트를 결정하는 단계는, 상기 디지털 필터의 상기 공칭 파라미터들의 세트에 대한 루프 이득을 계산하는 단계; 대응하는 목표 루프 이득으로부터 상이한 주파수에서의 상기 루프 이득의 편차를 포함하는 오류 벡터를 생성하는 단계; 및 상기 훈련 데이터의 통계에 기초하여 상기 최적화 프로세스의 출력으로서 상기 한 세트의 보정 파라미터들을 생성하는 단계를 포함한다.
상기 방법은, 사용자를 식별하거나 인증하기 위해 상기 생성된 파라미터들의 세트를 저장하는 단계를 더 포함한다.
상기 파라미터들의 세트를 생성하는 단계는, 적어도 약 200 ㎐ 내지 약 5 ㎑의 주파수들에 걸쳐 있는 주파수들에서 상기 디지털 필터의 응답을 조정하는 단계; 및 상기 디지털 필터의 적어도 3개의 2차 섹션들의 응답을 조정하는 단계;를 포함한다.
양태들은 다음의 장점들 중 하나 이상을 가질 수 있다.
ANR 회로에 대한 보상기를 맞춤화하기 위한 시스템 및 절차는 (예를 들어, 이어피스가 사용자의 귀 내에, 그 위에, 또는 그 주위에 배치될 때) 사용자에 대한 특정 음향 상황을 특성화하는 귀 주파수 응답을 사용할 수 있다. 사용자들 간의 차이들 (예를 들어, 사용자의 외이도의 형상 및 이어폰에 의해 결합된 착용자의 귀의 음향 특성들) 및/또는 이어피스들의 피팅으로 인한 변형들은 ANR 회로 내의 하나 이상의 필터들에 대해 이루어진 대응하는 변형들에 의해 보상될 수 있다. 일부 구현예에서, 맞춤화 절차는 계산을 보다 효율적으로 만드는 섭동 기술을 사용할 수 있다. 섭동 기술은 실질적으로 선형 조정을 사용하는 선형 섭동 기술을 포함할 수 있다. 다른 구현예에서, 맞춤화 절차는 ANR 회로에 대한 보상기를 맞춤화하기 위해 기계 학습 또는 심층 신경망과 같은 다른 기술을 사용할 수 있다.
맞춤형 ANR의 성능의 증가로 인해, 다양한 성능 인자가 개선될 수 있다. 예를 들어, ANR은 다양한 귀/피팅에 대한 특정 제약 (예를 들어, 제어 루프 안정성) 을 만족시킬 필요가 없기 때문에, 제어 루프는 맞춤화 후 미리 결정된 최적화된 특성을 갖도록 설계될 수 있다. 아래에서 더 상세히 설명되는 바와 같이, 각각의 귀에 대해 정확하게 결정될 수 있는 특성의 일 예는 이도 공진이다. 또한, 충분한 안정성을 유지하면서 개별 귀에 맞춤화될 수 있는 피드백 루프 이득 및 대역폭의 증가로 인해, 착용자의 음성의 사운드의 잔류 폐색과 같은 청각적 효과가 감소될 수 있다.
계산의 효율 및 필요할 수 있는 최소 계산 자원으로 인해, 맞춤화 절차를 수행하는 데 사용되는 맞춤화 모듈은 비교적 컴팩트할 수 있다. 일부 구현예에서, 맞춤화 모듈은 이어피스 또는 다른 웨어러블 오디오 디바이스에 내장될 수 있다. 맞춤화 모듈은 다른 디바이스 (예를 들어, 전화 또는 클라우드 인프라스트럭처) 에 대한 온라인 연결을 요구하지 않으면서 맞춤화 절차를 수행하는 데 필요한 코드 및 데이터를 포함할 수 있다. 예를 들어, 펌웨어 업데이트를 제공하기 위해 연결이 사용될 수 있지만, 연결은 맞춤화 절차 동안 활성이 필요하지 않을 수 있다.
피드백 보상기 및 피드포워드 보상기 성능을 개별적으로 맞춤화하는 능력은 또한 일부 구현예에서 유용할 수 있다. 예를 들어, 피드백 보상기는 웨어러블 오디오 디바이스가 전원 온되었던 직후 (예를 들어, 이어피스가 착용된 것을 검출하는 것에 응답하여) 맞춤화될 수 있다. 피드포워드 보상기는, 환경 노이즈를 감지하는 마이크로폰들로부터의 신호들을 사용하여 피드포워드 맞춤화를 수행하기 위해 적절한 환경 노이즈 레벨이 존재하는지 여부에 따라, 유사한 시간 또는 그 후에 맞춤화될 수 있다.
본 개시내용은 첨부된 도면과 함께 읽을 때 하기의 상세한 설명으로부터 가장 잘 이해된다. 일반적인 관행에 따라, 도면의 다양한 특징은 규모를 갖지 않는다는 것이 강조된다. 반대로, 다양한 특징부의 치수는 명확성을 위해 임의로 확장되거나 감소된다.
도 1a는 인-이어 헤드폰의 이어피스들의 예들의 예시이다.
도 1b, 도 1c 및 도 1d는 각각 귀 내부, 귀 사웁, 및 귀 주변 헤드폰을 위해 착용된 이어피스들의 예시들이다.
도 2는 ANR 회로를 포함하는 시스템의 부분들의 블록도이다.
도 3a 및 도 3b는 예시적인 주파수 응답의 크기의 플롯이다.
도 3c 및 도 3d는 각각 예시적인 주파수 응답의 크기 및 위상의 표준 편차의 플롯이다.
도 4a 및 도 4b는 각각 필터 크기 및 위상 특성의 플롯이다.
도 4c 및 도 4d는 각각 상대적인 필터 크기 및 위상 특성의 플롯이다.
도 5a, 도 5b, 및 도 5c는 예시적인 피드백 루프 응답의 크기 및 위상의 플롯이다.
도 5d, 도 5e, 도 5f 및 도 5g는 예시적인 피드백 루프 감도의 플롯이다.
도 5h 및 도 5i는 예시적인 삽입 이득 비교들의 플롯들이다.
도 6은 예시적인 제어 절차의 흐름도이다.
음악 또는 다른 음향 신호들과 같은 원하는 신호들을 재생하기 위해 사용되는 이어피스들 내의 회로부 중 일부는 이어폰이 귀에 얼마나 잘 밀봉되는지뿐만 아니라 사용자의 외이도의 상세한 형상 및 귀 및 이어드럼의 조직들의 특성들에 기인하는 특정 사용자의 귀 음향 특성들에 대해 맞춤화될 수 있다. 예를 들어, ANR 성능은 사용자에 특정한 특정 필터 파라미터들을 사용하도록 ANR 회로를 구성함으로써 맞춤화될 수 있다. 일부 경우에, 필터 파라미터는 이어피스 내의 또는 이어피스 내의 메모리에 저장될 수 있다. 이어피스 내의 구성요소들 중 일부는 아래에서 더 상세히 설명되는 바와 같이 맞춤화 절차에서 사용된다. 도 1a를 참조하면, 맞춤형 ANR 성능을 제공하도록 구성될 수 있는 좌측/우측 이어피스들 (100L/100R) 의 예들은 음향 드라이버들 (102L)(이어피스(100L) 내부) 및 (102R)(이어피스(100R) 내부)을 포함한다. 이어피스들은 또한 피드백 마이크로폰 (104L) (이어피스 (100L) 내부) 및 104R (이어피스 (100R) 내부), 및 피드포워드 마이크로폰 (106L) (이어피스 (100L) 내부) 및 (106R) (이어피스 (100R) 내부)을 포함한다. 음향 드라이버 (102L/102R) 및 피드백 마이크로폰들 (104L/104R) 은 각각의 이어피스들 (100L/100R) 내부에 (점선으로 표시된 바와 같음), 이러한 트랜스듀서들의 특성들, 이들의 위치들, 이어버드 구조물의 볼륨들이 착용자의 귀의 기하학적 구조 및 특성들과 결합하여 이어피스들이 착용될 때 형성된 내부 음향 환경과 결합하도록 한다. 피드포워드 마이크로폰들 (106L/106R) 은 각각의 이어피스들 (100L/100R) 의 외부 표면 상에 위치되어, 이어피스들이 착용될 때 외부 음향 환경에 노출된다. 이하에서 설명되는 예에서, 맞춤화 절차는 단일 이어피스와 관련하여 설명된다. 일부 구현예들에서, 맞춤화 절차는 좌측 이어피스들 각각에 대해 독립적으로 수행된다. 대안적으로, 다른 구현예들에서, 하나의 이어피스에서 수행된 맞춤화 절차의 일부 또는 전부는, 특정 가정들이 사용자의 귀들의 형상의 대칭에 대해 이루어지는 경우, 다른 이어피스에 대해 반복될 것을 요구하지 않으면서 다른 이어피스를 맞춤화하는 데 사용될 수 있고/있거나, 사용자의 귀 상에, 또는 그 주위의 이어피스들의 피팅이 이루어질 수 있다. 예를 들어, 하나의 이어피스에 대한 맞춤형 필터 파라미터들의 세트는 이어피스들 사이의 유선 또는 무선 통신 연결을 통해 이어피스들 사이의 필터 파라미터들을 전송함으로써 다른 이어피스에 대한 디폴트 필터 파라미터들의 세트로서 사용될 수 있다.
도 1b 내지 도 1d는 각각 귀 내에, 그 위에 또는 그 주위에 위치되었던 이어피스들의 예들을 도시하고 있다(귀 내부, 귀 상부, 귀 주변 피팅을 제공함). 도 1b를 참조하면, 이어피스(110)는 가요성 팁(112)을 가진 귀(130) 내부, 귀(130)의 이도(113)의 외부 부분 내에 위치되어, 이도(113) 내에 실질적으로 폐쇄된 음향 환경을 형성한다. 도 1c를 참조하면, 이어피스(114)는 귀(130) 상에 배치되며, 여기서 이어피스(114)는 이도(113)로 이어지는 실질적으로 밀봉된 음향 환경을 형성하기 위해 귀(130)의 핀나에 대해 유지되는 쿠션 부분으로 형성된다. 도 1d를 참조하면, 이어피스(120)는 이도(113)로 이어지는 실질적으로 밀봉된 음향 환경을 형성하기 위해 귀(130)를 둘러싸는 헤드(140)의 부분에 대해 위치되는 쿠션(122)으로 귀(130) 주위에 배치된다.
도 2는 귀 내에, 그 위에, 또는 그 주위에 위치된 이어피스의 맥락에서의 시스템의 블록도 표현(200)을 도시한다. 시스템은 제어되는 시스템 (플랜트라고도 함) 및 사용자 정의된 제어를 제공하는 시스템의 일부를 포함하며, 이는 이 예에서 피드백 마이크로폰 및 피드포워드 마이크로폰을 포함하는 ANR 회로를 포함한다 (또한, 플랜트 센서라고도 함). 시스템은 또한 시스템에 노이즈 입력을 제공하는 외부 음향 환경에 있다. 이 예에서, 플랜트는 귀 내로 전파되는 사운드에 대응하며, 이는 "귀" 변수 e로 표현된다.시스템은 사운드가 외이도 내로 추가로 전파되는 이어피스에 의해 형성된 포함된/내부 음향 환경에 배치된 피드백 마이크로폰을 사용하여 이 변수에 대한 근사치를 획득할 수 있다. 이러한 귀 변수의 시스템 근사는, 맞춤형 피드백을 사용하여 제어될, "시스템" 변수 s로 표현된다. 시스템은 변수 n으로 표시되는, 외부 음향 환경에서 노이즈의 샘플을 획득할 수 있으며, 이는 이어피스의 외부 상의 어딘가에 배치된 피드포워드 마이크로폰을 사용한 이어피스 외부이다. 이어피스 외부의 외부 환경의 이러한 샘플은 "외부" 변수 o로 표현된다. 이러한 변수들은 압력과 같은 음향파들과 연관된 물리적 양을 나타내는 정량적 값들을 가질 수 있고, 시간에 따라 상이한 값들을 갖는 시간 의존적 신호들로서, 또는 주파수에 걸쳐 상이한 값들을 갖는 주파수 의존적 신호들로서 표현될 수 있다. 마지막으로, 시스템은 2개의 보상 필터 K fb 및 K ff 를 포함하고 상기 피드백 및 피드포워드 마이크로폰으로부터의 신호들을 각각 취하여, 변수 d로 표현되는, 이어피스 내의 음향 드라이버에 대한 전기 신호 입력을 결정한다. 이하의 수학식들의 세트는 이 시스템에서의 다양한 변수들 사이의 관계들의 세트를 나타낸다.
Figure pct00001
다양한 아래 첨자가 있는 G로 표시된 값은 입력(n 또는 d) 중 하나에서 두 번째 아래 첨자로 마이크로폰(o 또는 s) 또는 귀(e) 중 하나로 전달 기능에 해당한다. 따라서, 플랜트 전달 함수는 하기 값
Figure pct00002
에 대응한다. 일부 표현들에서, 전달 함수들은 다양한 변환들 (예를 들어, 푸리에 변환, 라플라스 변환, 이산 푸리에 변환, 또는 Z-변환) 중 임의의 것을 사용하여 시간-의존적 신호들 (예를 들어, 연속 시간 신호들 또는 별개의 시간 신호들) 을 나타내기 위한 다양한 제형들 중 임의의 것을 사용하여 주파수 의존적 복잡한 값의 표현들로서 표현될 수 있다. K로 표시된 값들은 피드백 보상기
Figure pct00003
및 피드포워드 보상기
Figure pct00004
를 포함하는, 디지털 필터로서 구현될 수 있는 보상기에 대응할 수 있다. 피드백 시스템에 중요한 저지연 방식으로 디지털 방식으로 구현하면,
이러한 필터는 일반적으로 "바이쿼드(biquad)"라고 하는 2차 재귀 필터의 조합으로 설계되는데, 이는 Z 도메인에서 표현될 때 단위 지연 연산자인 z-1의 두 2차 함수의 비율이기 때문이다. 각각의 바이쿼드는 5개의 파라미터들에 의해 특정되어, 바이쿼드의 주파수 응답을 특징짓는 2개의 극 및 2개의 영점 플러스 이득을 결정한다. 일부 구현예들에서, 추가 보상기들은 오디오 등화기 보상기와 같은 시스템 내의 다양한 위치들에 포함될 수 있다. 이러한 보상기들 중 임의의 것이 본원에 설명된 맞춤화 기술의 일부로서 맞춤화될 수 있다.
이러한 방정식들에서 드라이버 d 및 노이즈 n은 피드백 마이크로폰에서 측정되거나, 또는 주변에 대해 각각, 귀에 제공되는 음향 신호들의 비를 표현하는 한 쌍의 관계들을 생성하기 위해 제거될 수 있다:
Figure pct00005
참조로서, 노이즈에 대한 개방 귀 응답은 다음과 같이 정의될 수 있다:
Figure pct00006
시스템의 전체 성능은 삽입 이득(IG)으로 정의할 수 있고, 이는 이 예에서 소음에 대한 귀에서의 소리의 비율로 표현되는데, 귀 안, 귀 위 또는 귀 주위와 ANR 회로가 활성화된 상태("능동 시스템"이라고 함)이며, 이는
Figure pct00007
을
Figure pct00008
으로 나눈 개방 귀 응답으로 나눈 값이다.
Figure pct00009
상기 수동 삽입 이득 PIG는 상기 활성 시스템에 대한 순수 수동 응답으로서 정의된다:
Figure pct00010
이러한 예시적인 표현들은 노이즈에 대한 전달 함수들로서 기록되었으며, 이는 노이즈가 시스템에 대한 입력으로 간주될 수 있기 때문이다. 일반적으로, 확산 필드 의미에서 "노이즈"의 측정치가 없을 수 있지만, (예를 들어, 전 기준 마이크로폰으로 측정된 바와 같이) 지점에서 노이즈의 측정치가 있을 수 있다. 이러한 이유로 IG 및 PIG의 표현은 수화기가 귀 내부, 위 또는 주변에 배치되기 전과 후에 변수 e에 해당하는 시스템의 한 지점에 위치한 마이크로폰에서 취한 에너지 비율(위상 없음)로 평가될 수 있으며, 시스템이 각각 능동 또는 수동 모드인 상태이다. 예를 들어, 작은 마이크로폰은 e를 측정하기 위해 외이도의 길이를 아래로 중간에 중단될 수 있다.
이를 더 확장하면 다음과 같이 이용 가능한 마이크로폰들 사이의 정규화된 크로스 스펙트럼으로서 다양한 노이즈 용어가 표현될 수 있다:
Figure pct00011
이들 정의를 사용하여, 하기 식에 대한 방정식으로 대체하는 단계; 도 삽입 이득의 다른 더 콤팩트한 정의는 다음과 같이 표현될 수 있다:
Figure pct00012
이제 활성 시스템의 총 삽입 이득을 시스템 및 두 개의 보상기
Figure pct00013
및
Figure pct00014
의 측정된 음향과 관련시키는 방정식이 있다. 이 방정식은 하나 이상의 귀에 의해 정의된 Gsd 조건 세트에 의해 정의된 주어진 조건 세트에 대한 최적 피드백 보상기
Figure pct00015
를 계산하는 데 사용할 수 있다.
Kfb에 대한 솔루션이 주어지면 이러한 다른 파라미터와 타겟 삽입 이득의 관점에서 최적의 피드포워드 보상기
Figure pct00016
를 푸는 것도 가능하다. 일부 구현에서, 삽입 이득
Figure pct00017
는 전체 ANR에 대해(예를 들어, 최대 잡음 제거를 위해) 0으로 설정되고, 삽입 이득
Figure pct00018
는 최소 ANR에 대해 1로 설정된다(예: PIG 및 FBIG 우회를 포함하여 외부 음향 환경에 대한 최대 인식을 위해 삽입 이득은 시스템의 피드백 부분에서만 변경됨). 표적 IG는 주파수에 따라 달라지는 원하는 응답으로 설정될 수도 있다. 0 내지 1 사이의 삽입 이득 표적의 범위 내에서 "노이즈 제거" (nc) 조건, 또는 "인식" (aw) 조건, 또는 중간 조건을 달성하도록 상이한 보상 필터가 구성될 수 있다. 여러 K ff 필터를 이어폰에 저장하거나 즉석에서 계산할 수 있으며 결과 IG에서 원하는 효과를 얻기 위해 병렬로 작동하는 여러 필터를 결합하거나 이들 사이를 전환하는 데 사용되는 컨트롤을 사용할 수 있다. 예는 미국 특허 제10,096,313호 및 제10,354,640호에 추가로 기재되어 있으며, 이는 그 전문이 본원에 참조로서 인용된다.
다양한 최적화 기술들은 이러한 정의들, 다른 제약들, 및 드라이버 및 노이즈 입력들 모두에 대한 측정된 음향 응답들을 고려하여 피드포워드 및 피드백 보상기들을 실현하는 디지털 필터들 각각에 대한 필터 파라미터들의 세트를 구성하는 데 사용될 수 있다. 예를 들어, 모든 사용자들에 대해 사용될 수 있는 보상기들 각각에 대한 단일 세트의 필터 파라미터들을 결정하기 위해 상이한 이어 특성들을 갖는 사용자들의 큰 샘플에 대한 측정들이 이루어질 수 있고, 사용자들 귀 내에 또는 그 주위에 이어피스들의 모든 피팅들이 사용될 수 있다. 이러한 고정 필터 구성의 일부 구현에서, 필터는 측정된 평균 Gsd를 중심으로 설계될 수 있으며 모든 사용자에게 평균 수준의 성능을 제공하는 것을 목표로 할 수 있고, 일부 사용자는 평균 소음 감소보다 더 나아지고 일부 사용자는 평균 소음 감소보다 나빠진다. 바람직하게는, 고정 필터 구성의 일부 구현에서 안정적인 피드백 동작과 같은 추가 조건이 모든 사용자에게 부과될 수 있고, 그 결과 최악의 경우 G sd 응답을 수용하는 필터로 인해 평균만을 위해 설계할 때 달성할 수 있는 것보다 성능이 저하될 수 있다.
또한, 이어폰의 음향 설계와 착용자의 귀 특성의 상호 작용에 의해 결정되는 바와 같이 고주파에서 G sd 변화를 줄이는 방식으로 이어폰을 설계할 수 있다. 이렇게 감소된 변형은 모든 사용자의 귀에 적합한 고정 K fb 의 설계를 단순화하지만 결과적으로 취소 대역폭도 줄어든다. 미국 특허 전체가 참조로 여기에 통합된 미국 특허 제9,792,893호는 음향학적으로 높은 제거 대역폭의 가능성을 달성하는 이어폰 디자인을 설명하며 (이도에서 측정된 바와 같이, 위의 수학적 모델에서 시스템 변수 e), 이도와의 긴밀한 결합으로 인한 것이다. 이러한 이어폰으로 가능한 전체 성능을 가능하게 하기 위해, 개별 사용자의 귀에 매칭되는 맞춤형 보상기 필터가 사용될 수 있다. 예시를 위해, 도 3a는 변동을 감소시키도록 설계된 노즐을 갖는 보다 느슨하게 결합된 시스템에 대한 귀 세트에서 측정된 G sd 크기를 도시한다(이러한 예시적인 시스템은 미국 특허 제9,792,893호에 기재되어 있다). 도 3b는 더 밀접하게 결합된 시스템에 대해 비교 가능한 귀 세트에서 측정된 G sd 크기를 보여주며, 그 예는 U.S. Pat. 9,792,893에 따라 취하될 가능성이 높다. 두 경우 모두에서, G sd 응답은 밀봉 및 외이도 부피의 귀 대 귀 변화로 인해 발생하는 더 낮은 주파수에서의 변화에 대해 대략적으로 조정하도록 이득이 정규화되었다. 밀접하게 결합된 이어폰에서 고주파수에서의 더 큰 변동을 볼 수 있다(도 3b). 하부 도면은 크기 (도 3c) 및 위상 (도 3D) 의 표준 편차의 관점에서 이러한 변화를 도시하고 있으며, 다른 변동 측정치가 또한 사용될 수 있다. 대략 1.5 ㎑에서 시작하는 방법에 주목하면, 두 개의 변동 곡선은 실질적으로 발산한다. 이 예에서 대략 1 ㎑의 피드백 잠재적 제거 대역폭을 갖는 느슨하게 결합된 이어폰은 임의의 귀를 위한 고정 필터로 성공적으로 보상될 수 있다. 이 예에서 피드백 전위 제거 대역폭이 2.5 ㎑보다 큰 밀접하게 결합된 이어폰은 피드백 루프 대역폭이 잠재적 제거 대역폭에 근접한 고정 필터로 보상할 수 없으며, 피드백 루프 이득 교차 주파수와 그 부근에서 G sd 변동이 많기 때문이다. 이러한 이어폰의 음향 잠재적 제거에 접근하는 실제 피드백 노이즈 제거 성능을 실현하기 위해, 귀에 개별적으로 매칭되는 피드백 보상 필터가 사용될 수 있다. 본 개시내용은 이러한 필터 맞춤화를 달성하기 위한 실제 기술을 기술한다. 그러나, 설명된 기술들도 또한 느슨하게 결합된 시스템들에 적용될 수 있다는 점에 주목한다.
시스템은 각각의 사용자에 의한 각각의 사용자의 귀 및/또는 각각의 착용에 대한 맞춤 필터 구성을 결정하도록(예를 들어, 이어피스가 사용자의 귀 내에, 그 위에, 또는 그 주위에 배치될 때마다), 각각의 사용자에 대한 개선된 성능을 가능하게 하도록 설계될 수 있다. 모든 성능 및 안정성 제약이 충족되는 것을 보장하기 위해 필요할 수 있는 계산 비용으로, 실용적인 전력 제한된 웨어러블 시스템에 대한 이러한 맞춤 필터 구성을 달성하기 위해 각각의 착용에 대한 스크래치로부터 완전 최적화 절차를 수행하는 것이 어려울 수 있다. 그러나, 본 문서에 설명된 기술을 사용하여, 이어피스를 포함하는 웨어러블 디바이스에 내장될 수 있는 컴퓨팅 자원을 사용하여 각각의 사용자 및 각 착용 이벤트에 대한 온라인 절차에서 계산이 수행될 수 있다.
온라인 절차에서, 트레이닝 데이터의 통계에 기초하여 결정된 공칭 데이터 세트에 기초하여 한 세트의 맞춤 필터 파라미터가 생성될 수 있다. 예를 들어, 필터 파라미터의 공칭 세트를 포함하는 공칭 데이터 세트는 복수의 귀 주파수 응답(각 대상 귀에 대한 G sd , G ed , N so 및 N eo ) 및 대응하는 필터 주파수 응답(K fb 및 K ff )을 포함하는 트레이닝 데이터에 기초하여 계산될 수 있다. 공칭 필터 파라미터들의 세트를 계산하기 위해 임의의 다양한 기술이 사용될 수 있다. 공칭 데이터 세트를 생성하기 위해 수행될 수 있는 분석의 예가 이제 설명된다. 오프라인 절차는 개별 귀에 대한 맞춤형 보상기를 생성하고 다수의 최적화 방법들 중 임의의 것을 사용하여 그 귀에 피팅되는 데 사용될 수 있다. 오프라인 절차는 온라인 절차만큼 빠르지 않아도 된다. 오프라인 절차는 단일 착용에 해당하는 응답을 입력으로 취할 수 있으며
해당 착용에만 사용하도록 의도된 보정기에 대한 단일 세트의 필터 파라미터를 생성할 수 있으며, 이는 이어폰의 음향 특성(잠재적 제거, 볼륨 변위 등)과 관련된 미리 결정된 특정 설계 제약과 IG 또는 FBIG 및 안정성 고려 사항에 대한 시스템 성능 목표를 충족한다. 이러한 방식으로, 다수의 착용 이벤트들이 입력으로서 취해질 수 있고, 이용될 수 있는 일부 하부 구조를 나타낼 수 있는 트레이닝 데이터로서 다수의 매칭 보상기들을 생성하는 데 사용될 수 있다. 사용된 최적화 방법은 중요하지 않으며, 단지 시스템 설계자가 주어진 착용(개별-귀 음향 조건)에 대한 보상기 필터(들)의 최상의 선택을 제공하는 방법을 선택하였다.
훈련 데이터는 측정 전달 함수 및 정규화된 크로스 스펙트럼의 형태로 실제-귀 응답 데이터를 포함할 수 있다. 예를 들어, 실제 이어 응답 데이터는 마이크로폰에 의해 기록된 시간 도메인 신호의 입력 및 출력 푸리에 변환(예를 들어, 고속 푸리에 변환(FFT))의 비로 정의될 수 있다. 실제-귀 응답 데이터의 결과는 복잡한 수의 벡터의 형태로 저장될 수 있다. 이러한 표현에서, 플랜트의 특성을 관련시킨 기본 물리적 모델-이 예에서, 사용자의 귀 특성의 조합 (사용자의 외이도의 크기 및 형상에 의해 영향을 받음) 및 이어피스 - 주파수 응답의 특정 윤곽을 갖는 것이 존재하지 않는다. 그러나, 드라이버 설계, 마이크로폰 응답, 포트 디자인, 이도 기하학적 구조, 및 피팅 품질과 같은 이들 응답에 영향을 미칠 수 있는 데이터의 다수의 특성이 있을 수 있다. 이러한 특성 중 하나는 시스템 마이크 응답 G sd 에 대한 드라이버에 영향을 줄 수 있으며 이러한 특성은 주파수 응답에서 식별 가능한 기능을 생성할 수 있다.
다양한 플랜트 파라미터들이 극 및 영점과 같은 실제 이어 응답 데이터 내에서 식별될 수 있고, 응답 데이터에 적합하고, 이들 파라미터들은 주파수에 걸쳐 플롯화될 때 클러스터링될 수 있다. 유사하게, 각각의 개별 착용에 대한 보상기 바이쿼드에 대응하는 극 및 영점은 변할 것이고 클러스터, 특히 더 높은 주파수에서, 플랜트 파라미터 및 보상기 파라미터는 대략 역 관계를 나타낼 수 있다. 예를 들어, 플랜트 영점과 보상기 극이 정렬될 수 있고, 플랜트 극 및 보상기 영점이 정렬될 수 있다. 이것은, 피드백 제어 설계의 높은 레벨 목표가 바람직한 루프 응답으로 성형 프로세스에서 플랜트 역학을 반전시키는 것이기 때문에, 제어 설계 관점에서 이해될 수 있다. 따라서, 훈련 데이터는 측정된 플랜트 응답에 기초하여 보상 파라미터를 처리할 기회를 제공한다.
본 명세서에 설명된 구현예들 중 일부는 플랜트 역학에 대한 피드백 보상기 응답의 이러한 매칭을 달성하기 위해 섭동 분석을 사용한다. 탁한 분석은 지배적 방정식의 비선형 세트를 취하는 선형화 기술이고, 공지된 비선형 용액 근처의 해결책이 공지된 용액으로부터 작은 선형 단계 또는 섭동을 취함으로써 발견될 수 있다고 가정한다. 이 예에서, 플랜트 모델 및 매칭 보상기가 존재하며, 이들 둘 모두는 비선형 라이트 기능의 제품으로서 모델링될 수 있고, 이는 피드백 시스템에 대한 루프 이득을 정의하는 이러한 두 기능의 제품이다.
이론에 얽매이지 않고 섭동 분석의 다음 예는 관심 함수가 명목 솔루션에 작은 가산 편차(0에 가까운 항에 대해 Δ로 표시됨)로 작성될 수 있다고 가정하는 것으로 시작한다. 이 경우,
Figure pct00019
및
Figure pct00020
에 대해 다음과 같이 가정한다:
Figure pct00021
오버바 용어(예:
Figure pct00022
및
Figure pct00023
)는 공칭 솔루션을 나타내며, 델타 용어(예:
Figure pct00024
및
Figure pct00025
)는 해당 공칭 솔루션에서 작은 편차를 나타낸다. 이로부터 루프 이득(복잡한 루프 응답) LG는 다음과 같이 정의될 수 있다:
Figure pct00026
용어
Figure pct00027
는 명목 루프 이득에 해당하며, 여기서
Figure pct00028
. 용어
Figure pct00029
는 다른 귀/착용구 간의 가변성으로 인한 루프 이득 편차에 대한 기여에 해당한다. 용어
Figure pct00030
는 피드백 보상기의 사용자 정의로 인한 루프 이득 편차에 대한 기여도에 해당한다. 용어
Figure pct00031
는 두 개의 작은 용어의 곱이므로 무시할 수 있다. 이런 식으로 용어를 확장하면, 이는 특정 맞춤에 대한 루프 이득이 마이크 응답
Figure pct00032
에 대한 개별 드라이버의 작은 변화로 인해 공칭에서 벗어남을 시사하지만, 보상기
Figure pct00033
를 약간 변경하여 루프 이득을 변경할 수도 있다. 따라서, 일부 구현예들에서, 다음의 조건이 이용될 수 있다:
Figure pct00034
이는 공칭 파라미터와 교란된 파라미터 사이에 다음의 관계를 남긴다:
Figure pct00035
다음은 피드백 보상기의 사용자 정의를 위해 상기 방정식을 만족시키는 예를 포함하여 작은 선형 변화의 가정과 일치하는 시스템 파라미터화의 예이다.
선형 섭동의 관점에서 표현되는 상기 예는 작은 선형 편차를 갖는 2개의 공칭 기능의 생성물에 기초한다. 섭동 분석의 대안적인 표현은 곱셈 편차를 사용하여 섭동의 관점에서 표현될 수 있다. 예를 들어, 마이크 응답에 대한 측정된 드라이버
Figure pct00036
는 곱셈 편차(1에 가까운 항에 대해 δ로 표시됨)를 사용하여 맞춤별 델타 계수와 계단식으로 연결된 공칭 응답으로 표현될 수 있다.
Figure pct00037
공칭 보상기를 사용하여 루프 이득이 측정되면, 측정된 루프 이득은 다음과 같다:
Figure pct00038
측정된 루프 이득과 공칭 루프 이득 사이의 편차는 다음과 같이
Figure pct00039
를 공칭 루프 이득으로 나누어 표현할 수 있다.
Figure pct00040
이 시점에서 측정된 루프 이득은 목표에서 벗어나는데 그 이유는 이 특정 이어폰 착용에 대한
Figure pct00041
가 공칭 G sd 에서 실질적으로 동일한 양만큼 벗어나기 때문이다. 이어서, 목표는 최종 루프 이득 델타가 1이 되도록 보상기를 조정함으로써 루프 이득을 공칭 목표로 다시 구동시키는 것일 수 있다. 이는 다음과 같이 승법 전달 함수 조정
Figure pct00042
로 보상기를 조정하여 달성할 수 있다:
Figure pct00043
이어서,
Figure pct00044
또는 로그 공간
Figure pct00045
의 수량에 대해 연산할 때 승산 편차는
Figure pct00046
에 따라 가법 편차로 표현될 수 있고, 이 관계는 다음과 같이 표현할 수 있다:
Figure pct00047
따라서 맞춤형 보상기 편차(또는 수정)는 실이 응답 가변성에 의해 도입된 편차를 실질적으로 반전(또는 로그 공간에서 감산)할 수 있습니다. 공칭 보상기는 예를 들어, (예를 들어, 대략 4 내지 7개의 바이쿼드 스테이지를 사용하여) 상대적으로 낮은 순서 필터로서 구현될 수 있다. 맞춤형 보상기
Figure pct00048
는 전달 함수의 변화가 플랜트 응답
Figure pct00049
의 변화를 반전시키도록 공칭 보상기
Figure pct00050
에서 조정할 수 있다. 하기 실시예는 이러한 조정을 계산하는 데 사용될 수 있는 선형 섭동 기술을 예시한다.
이 예는 전체 보상기 필터를 형성하기 위해 함께 캐스케이드(예: 직렬로 곱함)되는 N 바이쿼드 스테이지의 극과 영점을 특성화하는 파라미터를 정의하여 보상기를 파라미터화한다. 각각의 N바이쿼드 필터(B1 내지 BQN로 라벨링됨)는 지주 주파수와 연관된 2개의 극들(예를 들어, 복잡한 쌍들의 극들)을 특징으로 하고, 영점 주파수
Figure pct00051
와 연관된 2개의 영점들을 특징으로 한다. 필터는 이들 주파수
Figure pct00052
사이의 비율 및 중심 주파수
Figure pct00053
를 특징으로 할 수 있다. 필터 모양을 특성화하는 Q-인자도 있다: 극 Q-인자
Figure pct00054
및 영점 Q-인자
Figure pct00055
. 따라서 각 바이쿼드 필터는 다른 파라미터 집합 BQi (for i = 1 내지 N)로 특성화될 수 있으며, 여기서:
Figure pct00056
다음 표현식은 N개의 바이쿼드 필터 각각에 대한 일련의 파라미터 세트로 구성된 파라미터 벡터를 나타낸다:
Figure pct00057
다른 구현예들에서, 주어진 바이쿼드 필터를 특성화하는 파라미터들은 상이할 수 있다. 예를 들어, 위의 4개의 파라미터 대신에, 선택된 파라미터는 그들의 연관된 Q-인자와 함께 극 및 영점 주파수 자체일 수 있거나, 이들은 바이쿼드를 디지털 방식으로 구현하는 데 직접 사용되는 2차 계수뿐만 아니라 다른 가능성일 수 있다. 파라미터를 특정하는 자체 주파수 응답을 각각 갖는 바이쿼드 외의 다른 필터 표현이 또한 사용될 수 있다.
공칭 보상기
Figure pct00058
를 생성하는 명목 파라미터 벡터
Figure pct00059
가 주어지면 각 파라미터를 수치적으로
Figure pct00060
만큼 교란하고 보상기 응답의 결과 변화를 계산할 수 있다:
Figure pct00061
사용자 정의 보상기와 공칭 보상기는 각각 섭동 파라미터 벡터와 공칭 보상기의 함수로 계산할 수 있다.
Figure pct00062
이제 두 개의 보상기가 있으며, 각 보상기는 기본 파라미터화에서
Figure pct00063
로 정의되는 약간의 차이만 있는 실현 가능한 필터를 나타낸다. 이러한 약간의 차이는 G sd 의 귀에서 귀로의 변화를 수정하는 데 필요하기 때문에 중요하다. 도 4a 내지 도 4d는 이 예에서 중심 주파수
Figure pct00064
인 단일 파라미터를 변화시킴으로써 단일 바이쿼드 필터 스테이지를 갖는 보상기에 대해 이루어질 수 있는 변화를 도시한다. 도 4a를 참조하면, 공칭 보상기의 절대 크기(로그 공간 내)의 형상(400)이 도시되어 있으며, 중심 주파수가 감소되거나 증가함에 따라 어느 한 측면에 도시된 필터 형상에 대한 변경이 도시된다. 도 4b를 참조하면, 공칭 보상기의 위상(로그 공간 내)의 형상(402)이 도시되어 있으며, 중심 주파수가 감소되거나 증가됨에 따라 어느 한 측면에 도시된 필터 형상에 대한 변경이 도시된다. 도 4c 및 도 4d는 각각 공칭 크기 및 위상에 의해 크기 및 위상에 대한 이들 곡선들 각각을 분할한 결과인 상대적 크기 및 위상 특성들을 도시한다. 따라서, 편평한 상대적 크기 응답 형상(404)은 크기 응답 형상(400) 그 자체로 나눈 값에 대응하고; 편평한 상대 위상 응답(406)은 위상 응답 형상(402) 그 자체로 나눈 것에 대응한다. 공칭 보상기에 대한 변화하는 중심 주파수에 대한 상대적 크기 및 위상 응답들이 이러한 편평한 응답들과 함께 도시된다. 특정 파라미터 변화의 비선형 함수인 교란된 필터 및 공칭 필터 중 임의의 사이의 차이는 다음과 같이 계산될 수 있다:
Figure pct00065
이전 방정식은 공칭으로부터 개별 귀 응답의 편차를 보상하기 위해 사용되는 보상기의 증분 변화를 결정하기 위한 구조물을 제공한다. 그러나 구성을 구현하기 위해 크기 및 위상과 같은 측면에서 푸리에 변환의 비율로 일반적으로 설명되는 주파수 응답의 원하는 변경을 일부 파라미터화에 의해 바이쿼드 필터의 극과 영점 또는 계수를 지정하는 필터 파라미터
Figure pct00066
에 대한 수정으로 연결할 수 있다. 필터 응답 Kfb에 대한 필터 파라미터
Figure pct00067
의 정확한 관계는 비선형이다. 그러나, 정확한 비선형 계산 대신, 이어피스의 ANR 회로는 이러한 비선형 관계를 근사화하기 위해 작은 파라미터 변화에 대해 선형화되는 섭동 계산을 수행하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 특정 파라미터 변경
Figure pct00068
로 인해 특정 주파수
Figure pct00069
에서 보상기 응답의 변화를 다음과 같이 계산하기 위해 크기 및 위상의 편도함수 벡터를 사용할 수 있다.
Figure pct00070
맞춤화 프로세스는 필터 파라미터에 대한 변화가 어떻게 주어진 공칭 필터 응답의 크기 및 위상 응답을 변경하는지를 설명하기 위해 이 관계의 우측에 복잡한 응답을 평가하는 것을 포함할 수 있다. 이들 부분 유도체가 분석적으로 평가될 수 있지만, 많은 정확도를 희생하지 않고, 부분 유도체 계산의 다양한 근사치가 구현될 수 있다. 이 예에서, 단일 보상기 파라미터에 대한 보상기 응답의 부분 유도체는 제1 주문 유한 차이를 통해 추정된다.
소량으로 모두 변하는 다수의 파라미터가 있을 수 있다. 이러한 선형화를 사용하여, 주어진 주파수에서의 크기의 총 변화는 파라미터에서의 모든 개별 변화의 기여의 합으로서 표현될 수 있으며, 여기서 보상기 응답의 크기는 로그 공간에서 표현되는 것으로 가정되어, 적층 편차들 사이의 관계를 산출한다:
Figure pct00071
위상과 유사한 관계가 있다. 따라서 N개의 작은 파라미터 변경 벡터로 인해 M개의 주파수 점 벡터
Figure pct00072
에서 크기와 위상의 변화를 다음과 같이 평가할 수 있다:
Figure pct00073
이것은 행렬("영향 행렬"이라고 함)을 사용하여 크기(상단 행)와 위상(하단 행)을 계산하기 위한 선형 시스템의 공식화이며, 여기서 각 행은 단일 주파수에서 응답에 대한 보상기 파라미터의 모든 작은 변화의 영향을 나타내고 각 열은 선택된 모든 주파수 세트에서 단일 파라미터 변경의 영향을 나타낸다. 이 방정식은 다음과 같이 보다 구체적으로 표현될 수 있다:
Figure pct00074
맞춤화 모듈은, 아래에서 더 상세히 설명되는 바와 같이, 이어피스 드라이버에 제공되고 이어피스 마이크로폰에 의해 측정되는, 이어피스 드라이버에 제공되고 이어피스 마이크로폰에 의해 측정될 수 있는, 특정 피팅에 대한 변화를 취소하는 보상기에 대한 작은 조정을 계산하는 솔버를 적용하도록 프로그래밍될 수 있다.
Figure pct00075
(및 로그 공간의 경우
Figure pct00076
)에 대한 위의 방정식은 이상적인 보정기 조정이 플랜트 응답 변동의 역수로서 얻어질 수 있음을 나타낸다. 상기 방정식은 (로그 공간 제형을 사용하여) 다음과 같이, 이산된 주파수 세트에서 보상 파라미터와 보상기 응답 사이의 관계를 도출하는 데 사용될 수 있다:
Figure pct00077
맞춤화 모듈은 영향 매트릭스를 구성하는 데 사용되는 동일한 주파수 점 집합
Figure pct00078
에서 주어진 맞춤에 대해
Figure pct00079
를 평가할 수 있고, 이 모든 주파수 지점에서 이 방정식 세트를 충족하는 보상기 파라미터의 변화를 해결할 수 있다. 이는 영향 행렬을 반전시킴으로써 달성될 수 있으며, 이는 다음을 산출한다:
Figure pct00080
Figure pct00081
의 파라미터 개수와
Figure pct00082
의 파라미터 개수가 다른 경우, 역행렬은 필터 파라미터의 증분 변경에 대한 최소 제곱 최적 솔루션을 제공하는 의사 역행렬이 된다.
영향 행렬을 결정하는 것은 이의 반전과 같이 상당한 계산을 포함한다. 그러나, 이는 주어진 공칭 피드백 보상 필터 및 맞춤화 모듈에 저장된 반전된 영향 매트릭스에 대해 1회 수행될 필요가 있다. 이어서, 맞춤화 모듈은 이어 응답의 편차를 측정하여, 단일 행렬 곱셈에 의한 목표 루프 이득 응답에 특정 피팅을 구동하기 위해 공칭 보상기에 대한 필요한 보상 조정을 계산할 수 있다. 측정된 신호의 FFT를 수행하고 공칭에서 G sd 의 변화를 결정한 다음 해당 벡터에 미리 결정되고 저장된 반전 영향 행렬을 곱하는 프로세스가 효율적이다. 이는 예를 들어, 1초 아래에서 웨어러블 제품에 사용하기에 적절한 ARM 코어와 같은 프로세서에서 달성될 수 있다.
도 5a 내지 도 5g는 대략 2 ㎑까지 상당히 높은 음향 소거를 갖는 시스템을 위한 피드백 시스템의 맞춤화에 대한 이 섭동 용액의 결과를 도시한다. 도 5a는 약 2 ㎑의 피드백 루프 고주파 이득 교차를 달성하도록 설계된 고정 피드백 보상기 K fb 가 있는 귀/착용 훈련 세트에 대한 루프 응답(루프 이득 및 위상)을 보여주며, 이어폰 음향의 잠재력을 최대한 제거하는 것을 목표로 한다. 그러나, 루프 응답의 위상은 이득 교차에서 0도에 가까워서, 피드백 안정성 마진이 불량한 시스템을 나타낸다. 도 5b는 K fb 각각의 착용을 위해 시스템을 트레이닝시키는 결과를 도시한다. 도 5b의 상부 크기 플롯의 주파수 축에 대한 원형 마크들은 영향 행렬의 행들을 정의하는 주파수들의 세트이다. 거의 2 ㎑ 루프 크기 교차가 달성되고, 각각의 주파수에서의 크기의 변화의 범위가 감소되고, 평균 위상이 크기 교차에서 대략 45도이다. 이는 크기 및 위상 플롯(Bode 플롯으로도 알려짐)에 기초하여 양호한 위상 마진(양호한 안정성)을 갖는 시스템이다. 도 5c는 양호한 안정성 마진을 달성하기 위해 수정된(즉, 디튜닝된) 고정 K fb 가 있는 동일한 시스템을 보여준다. 그러나, 이러한 K fb 디튜닝은 성능을 희생시키며 평균 크기 교차는 약 900 ㎐인 것을 주목한다. 따라서, 이러한 높은 전위 제거 이어폰 음향의 경우 고정 피드백 보상기는 특히 더 높은 주파수에서 귀 대 귀 G sd 변화의 영향으로 인해 달성할 수 있는 제거를 제한한다.
도 5d 내지 도 5f는 이러한 동일한 시스템의 성능을 도시하며, 이의 폐쇄 루프 성능의 관점에서 볼 수 있다: 피드백 루프 감도,
감도 =
Figure pct00083
.
감도는 피드백 마이크로폰에서 측정된 피드백 노이즈 제거 (피드백 삽입 이득) 이고, 충분히 높은 잠재적 제거를 가진 시스템의 경우 외이도에서 측정된 피드백 삽입 이득(FBIG)에 근접하다. 감도 플롯에서, 음성 데시벨 값은 소거에 대응하고 양의 데시벨 값은 노이즈의 증폭에 대응한다. 10 내지 15 dB보다 큰 값은 시스템이 진동에 접근하고 있음을 나타낼 수 있다. 도 5d는 도 5a의 불량한 안정성 고정 K fb 시스템에 대한 감도를 나타낸다. 평균 감도(점선)점선 안정하지만, 많은 여기에 대해 (회색/점선 라인) 감도 피크가 10 내지 20 dB 범위인 것에 주목한다. 도 5e는 도 5c의 좋은 안정성 고정 K fb 시스템에 대한 감도를 나타낸다. 평균 공격적이지만 열악한 안정성 시스템(점선)과 비교하여, 모든 착용에 대해 감도가 5dB 이상으로 정점에 도달하지 않는 동안 평균 감도(점선)는 취소 성능을 실질적으로 포기되었으며, 이는 일부 주파수에서 10dB의 차이에 접근하는 것에 주목한다. 마지막으로, 도 5f는 도 5b의 맞춤형 Kfb 시스템에 대한 감도를 나타낸다. 안정성이 좋으며(회색 개별 착용 곡선이 5dB를 거의 초과하지 않음), 평균 감도(검은색 실선)는 이 시스템의 잠재적인 제거인 2 ㎑에 근접하는 감도 교차 주파수를 가지며 우수한 안정성 고정 K fb 시스템(점선)보다 훨씬 우수한 것에 주목한다.
사용자 정의로 인한 잠재적인 취소 이어폰으로 가능한 피드백 루프 대역폭 증가의 한 가지 이점은 차단된 외이도에 결합된 신체 전도 진동으로 인한 착용자의 음성 증폭인 폐색 효과의 개선이다. 외이도로 밀봉되는 이어폰들의 경우, 이도 애퍼처 또는 그 근처에서, 폐색은 대략 1.5 ㎑ 미만의 주파수들에서 관찰된다. 피드백 노이즈 제거 시스템에, 신체에서 발생하는 폐색 증폭된 사운드가 취소될 노이즈이다. 도 5c 및 도 5e의 안정한 고정 보상기를 갖는 높은 잠재적 소거 시스템에 대해, 피드백 루프 대역폭은 단지 900 ㎐까지 연장되고; 이어폰을 착용하는 동안 하나가 말할 때 하나의 음성의 홀수 사운딩 증폭을 초래한다. 도 5b 및 도 5f에 도시된 맞춤화를 이용하여, 피드백 대역폭은 1.5 ㎑를 넘어 연장되어, 착용자의 음성의 사운드를 실질적으로 개선하고, 따라서 "인식" 상태에 있을 때, 투명도의 감지를 개선한다.
고정된 피드백 보상기 시스템의 경우, 제거 대역(루프 이득이 0 dB 초과인 주파수)에서의 각각의 주파수에서의 감도의 변화는 본질적으로 플랜트 반응 G sd 에서의 변화일 것이다. 이는 감도에 대한 방정식으로부터 명백하다 K fb 는 고정된다. 감도가 귀에서 피드백 삽입 이득에 근사하기 때문에, 본 명세서에 설명된 기술을 구현하는 이어폰의 관찰 가능한 특징은 플랜트 음향의 변화와 비교하여 제거 대역에서 감도 및 피드백 삽입 이득 둘 모두에서 감소된 변화이다. 도 5g는 5a 내지 도f에 상이한 K fb 응답으로 도시된 시스템에 대해 이것을 예시한다. 도 5g에서 점선은 식물 음향에 대한 각 주파수에서 착용에 대한 표준 편차이다. 점선은 안정성이 양호한 고정 K fb 시스템의 감도에 대한 표준 편차이다. 30 ㎐에서 500 ㎐까지의 감도 변화는 식물 반응의 변화와 실질적으로 어떻게 동일한지 주목한다. 실선은 맞춤형 K fb 시스템의 표준 편차이다. 대부분의 취소 대역에서 변동이 얼마나 기본 플랜트 음향의 절반 이상인지 주목한다.
위의 예는 피드백 보상기
Figure pct00084
의 맞춤화를 설명하지만 유사한 접근 방식을 사용하여 취소 모드 또는 인식 모드에 대한 섭동 기반 맞춤식 피드포워드 보상기
Figure pct00085
를 결정할 수 있다. 위에 주어진 IG에 대한 방정식은 0(취소) 또는 1(인식)과 같은 목표 IG가 주어지면 풀릴 수 있으며, K fb 의 함수와 이어폰의 마이크와 피험자의 외이도에 있는 마이크에서 측정 가능한 다양한 음향 응답으로 이를 달성하는 K ff 에 대한 것이다. 후자는 트레이닝 데이터 세트를 얻는 것의 일부로서 실험실에서 가능하다. K ff 에 대한 솔루션은 피드백 시스템과 관련된 요소와 시스템 마이크로폰 및 이어 마이크로폰 신호와 관련된 응답을 포함하는 용어를
Figure pct00086
배 곱한 결과이다. 후자의 용어는 훈련 데이터에 걸쳐 평균화될 수 있다. 따라서, 섭동 방법이 공칭 응답에서 K fb 를 수정하여 G sd 의 변화에 맞게 사용자 지정하여 보다 일관된(낮은 변화) 넓은 대역폭과 더 나은 성능의 피드백 루프 응답을 달성하는 것처럼, 동일한 방법(훈련 데이터 세트에서 계산 집약적이고 엄격한 오프라인 프로세스를 사용하여 결정된 영향 행렬의 의사 역행렬)을 사용하여 명목 응답에서 K ff 를 수정할 수 있고,
Figure pct00087
의 변형에 대한 맞춤화를 이루고, 결과적으로 더 넓은 대역폭과 더 나은 총 삽입 이득(수동, 피드백 및 피드포워드 결합)을 수행한다.
본 명세서에 설명된 기술을 사용하여 피드백 보상기를 사용자 정의하는 것은, 도 5h에 도시된 바와 같이, 피드백 및 피드포워드 시스템 둘 모두의 효과를 조합하여, 2 ㎑를 초과하는 대역폭과 함께 활성 삽입 이득을 초래할 수 있다. 이것이 피드포워드 보상기들을 맞춤화하는 것으로 인한 추가 대역폭과 조합될 때, 결합된 능동 삽입 이득 대역폭은 도 5h에 또한 도시된 바와 같이 2 ㎑를 초과할 수 있다. 액티브 노이즈 캔슬링 헤드폰의 단점은 액티브 삽입 게인 크로스오버(제거가 0dB인 주파수)가 패시브 삽입 게인이 안정되는 주파수보다 낮다는 점인데, 결과적으로 중간 주파수에서 총 삽입 이득에 '구멍'이 생긴다. 맞춤화로부터 결과되는 추가 대역폭으로 이어지는 경우가 더 이상 없다. 결과적으로, 도 5i에 도시된 바와 같이, 광대역 노이즈와 산란성 음성의 감소에 중요한 이러한 중간 주파수에서 30 dB를 초과하는 총 삽입 이득이 가능하다.
일부 구현예에서, 주어진 이어/착용에 대한 피드포워드 맞춤화는 그 이어/착용에 대한 피드백 맞춤화 후에 수행되고, 그 귀/착용에 대한 피드백 맞춤화의 결과를 사용한다. 이는 피드백 맞춤화가 피드포워드 시스템에 대한 기초로서 보다 일관된 시스템을 제공하기 때문에 바람직하다. 대안적으로, 동일한 사용자에 대한 귀/착용에 대한 이전의 피드백 맞춤화의 결과는 주어진 귀/착용에 대한 피드포워드 맞춤화를 위해 사용될 수 있다.
공칭 기능 및 파라미터 값을 포함하는 적합한 공칭 데이터 세트가 오프라인 설계 프로세스를 통해 계산된 후, 공칭 데이터 세트는 이어피스 또는 이어피스에 액세스가능한 웨어러블 디바이스의 다른 부분에 로딩된다. 비교적 적은 양의 메모리는 공칭 데이터 세트를 저장하는 데 사용될 수 있으며, 이는 비교적 적은 수의 별개의 주파수들에서 평가된 기능 및 파라미터 및 이미 반전된 영향 매트릭스를 포함할 수 있다. 선택적으로, 임의의 맞춤화가 발생하기 전에 또는 사용자 정의를 끄는 능력으로 작동을 가능하게 하기 위해, 메모리는 공칭 파라미터들과 상이할 수 있는 피드백 및/또는 피드포워드 필터들에 대한 디폴트 필터 파라미터들을 저장할 수도 있다. 예를 들어, 공칭 파라미터들이 주어진 피팅에 대한 다양한 제약 (예를 들어, 안정성 제약들) 을 만족시키도록 조정될 것이지만, 디폴트 파라미터들은 주어진 사용자에 대해 발생할 수 있는 다양한 잠재적 피팅들 중 임의의 것에 대한 이러한 제약들을 충족시키는 것을 보장하도록 선택될 수 있으며, 대부분의 경우에 성능 희생이 있다.
도 6은 맞춤화 모듈이 피드백 보상기, 피드포워드 보상기, 또는 둘 모두의 맞춤화를 위해 수행되는 상황들을 결정하기 위해 맞춤화 모듈이 사용하는 예시적인 제어 절차(600)의 흐름도를 도시한다. 이어피스가 전원이 켜진 후(예를 들어, 웨어러블 디바이스가 전원이 켜져 있을 때), 제어 절차(600)는, 이어피스가 귀 내에, 그 위에, 또는 그 주위에 배치되었다는 것을 감지함으로써 이어피스가 착용되었다는 것을 의미할 수 있는, 착용 감지 상태(602)에 있다. 이러한 감지는 예를 들어 하나 이상의 센서(예를 들어, 피부 터치 센서, 근접 센서, 광학 센서, 모션 센서, 음향 센서, 및/또는 압력 센서)를 사용하여 수행될 수 있다. 제어 절차(600)는 맞춤화 모듈이 개별 귀에 있는 이어폰의 음향 특성을 측정(604)할 수 있게 하며, 여기서 이어피스 드라이버를 통해 맞춤형 오디오 신호를 재생하고 ANR 회로의 피드백 마이크에서 감지된 응답 신호를 녹음하여 착용하는 동안 배치되어 피드백 보정기의 사용자 정의를 트리거하는 데 사용된다. 맞춤화 톤은 각각의 이어피스(예를 들어, 오른쪽 및 좌측 이어피스들)에서 독립적으로 출력될 수 있고, 톤의 재생은 실질적으로 동시에 재생되도록 동기화될 수 있다. 일부 경우에, 사용자 정의 톤은 또한 사용자가 이어피스와 자신의 귀 사이에 충분한 품질의 피팅 또는 밀봉을 갖는다는 것을 확인하기 위해 사용될 수 있다.
맞춤화 오디오 신호는 웨어러블 디바이스의 각각의 이어피스의 오디오 드라이버를 통해 재생되는 상대적으로 짧은 확인 사운드로서 설계될 수 있다. 이러한 확인 사운드는 웨어러블 디바이스의 이어피스가 의도된 대로 착용되었음을 사용자에게 지시자로서 기능할 수 있다. 이어피스들이 착용될 때 형성된 음향 상황들의 적절한 측정을 제공하기 위해, 맞춤화 오디오 신호의 스펙트럼은 피드백 맞춤화 절차에 의해 사용될 주파수들의 미리 결정된 세트에서 충분한 양의 에너지를 포함하도록 형성될 수 있으며, 상기 주파수들은 (예를 들어, 공진들의 주파수 및 최대 최소 값들을 특성화하기 위해) 전형적인 귀 내의 이어폰의 음향 특성들에 기초하여 선택되었다. 사용자는 반드시 측정이 수행될 것이라고 인식하는 것은 아니지만, 단순히 확인 사운드를 웨어러블 디바이스를 착용한 경험의 정상 부분으로서 들을 수 있다. 예를 들어, 확인 사운드는 제1 착용 시 사용자가 듣고 웨어러블 디바이스에 전원을 공급하는 "시동" 톤일 수 있다.
맞춤화 오디오 신호의 예에서, 신호의 지속 시간은 상대적으로 짧을 수 있고 (예를 들어, 1초 미만, 또는 약 10분의 1초에서 약 0.5초 사이) 신호의 스펙트럼은 기본 주파수에 중심을 둔 기본 저주파수 톤의 고조파에 대응하는 주파수들에 중심을 둔 피크들을 포함할 수 있다. 따라서, 이러한 기본 주파수는 맞춤화 절차 (예를 들어, 46.875 ㎐)에 의해 사용되는 주파수들의 세트에서 최저 주파수에 대응하도록 선택될 수 있다. 스펙트럼 내의 다음 톤들은 더 높은 고조파들(즉, 기본 주파수의 정수 배수) 인 주파수들에서 중심을 두고, 이들의 간격이 제1 몇 개의 고조파들에 대해 대략 선형으로 증가하고, 이어서 간격이 더 큰 단계들에 의해 점진적으로 증가한다(예를 들어, 93.75 ㎐, 187.5 ㎐, 281.25 ㎐, 375 ㎐, 562.5 ㎐, 750 ㎐, 843.75 ㎐ 주파수들에 대응하는 2, 4, 6, 8, 12, 16, 18의 배수). 주파수들이 증가함에 따라, 각각의 톤의 에너지 레벨은 감소될 수 있지만 (예를 들어, 로그 크기 스케일에 대해 점진적으로 감소될 수 있음), 반드시 단조 감소되는 것은 아니다. 스펙트럼 내의 더 높은 주파수 톤들(예를 들어, 1 ㎑ 초과의 주파수들에서의 톤)은 기본 주파수의 대략적인 배수 근처에서 발생할 수 있지만, 더 낮은 주파수들만큼 정확하지 않을 수 있다. 예를 들어, 더 높은 주파수들에서의 이완된 제약들로 인해, 기본 주파수의 고주파 고조파들의 정확한 값들에 비해 톤들의 중심 주파수들의 정확한 값들에 대한 일부 유연성이 있을 수 있다. 더 높은 주파수 사이의 단계는 또한 비선형적으로(예: 지수적으로 또는 주파수 대수의 함수로) 증가할 수 있지만 반드시 상수 함수에 의해 증가할 필요는 없다(예를 들어, 더 높은 주파수 톤은 다음의 주파수에 집중될 수 있다: 1031.3 ㎐, 1218.8 ㎐, 1500 ㎐, 1781.3 ㎐, 2156.3 ㎐, 2531.3 ㎐, 3000 ㎐, 3562.5 ㎐, 4218.8 ㎐, 5062.5 ㎐, 6000 ㎐, 7125 ㎐, 8531.3 ㎐, 10125 ㎐, 12000 ㎐, 14250 ㎐, 16969 ㎐). 일부 구현예에서, 더 높은 주파수들 사이에 바람직한 간격이 있을 수 있다 (예를 들어, 1/4-옥타브 간격이 사용될 수 있음). 대안적으로, 더 높은 주파수에서, 대역-제한된 핑크 노이즈의 저진폭 사인 스윕 또는 버스트가 있다. 예를 들어, 약 1 ㎑ 초과의 주파수 및 1 ㎑ 초과의 상대적으로 광대역으로 제한되는 고주파 스펙트럼(선택된 주파수에서 피크를 갖는 개별 톤 대신)이 사용될 수 있다.
맞춤화 오디오 신호가 각각의 이어피스의 드라이버를 통해 재생되고 있지만, 각각의 이어피스의 피드백 마이크로폰은 개별 이도의 크기, 형상 및 조직 특성과 이어피스의 조합에 의해 생성된 음향 특성에 의해 영향을 받는, 그 맞춤화 오디오 신호의 감지된 버전인 응답 신호를 수신하는 데 사용된다. 각각의 이어피스에 대해, 그 수신 시간 도메인 응답 신호의 샘플들은 상기 특성들의 측정치로서 메모리에 저장될 수 있다. 이어서, 맞춤화 모듈은 아래에서 더 상세히 설명되는 바와 같이, 측정된 실제 귀 응답 데이터를 사용하여 피드백 맞춤화 절차(606)를 수행한다. 피드백 보상기가 맞춤화된 후, 제어 절차(600)는 노이즈 감지 상태(608)에 들어간다. 맞춤화 모듈은 피드포워드 보상기의 맞춤화를 개시할지 여부를 결정하기 위해 피드포워드 마이크로폰에 의해 감지된 노이즈의 사운드 레벨을 모니터링한다. 사운드 레벨이 낮은 경우(즉, 미리 결정된 임계치보다 낮음), 제어 절차(600)는 노이즈 감지 상태(608)로 유지된다. 외부 사운드 레벨이 충분히 높지 않은 경우, 임의의 기록된 신호에 적절한 정보가 없을 수 있다. 또한, 외부 사운드 레벨이 높지 않은 경우, 맞춤형 피드포워드 성능에 대한 훨씬 필요하지 않을 수 있다. 사운드 레벨이 높은 경우 (즉, 미리 결정된 임계값보다 높음), 제어 절차(600)는 맞춤화 모듈이 ANR 회로의 피드포워드 마이크로폰을 통해 외부 음향 환경에 존재하는 바와 같이, 그리고 ANR 회로의 피드백 마이크로폰을 통해 내부 음향 환경에 존재하는 노이즈를 기록할 수 있게 한다(610). 일부 예들에서, 외부 사운드 레벨이 충분히 높을 때까지 기다리는 것 외에도, 피드포워드 보상기의 맞춤화는 시스템이 이어피스 내의 전기 음향 트랜스듀서를 통해 재생되는 오디오 신호가 없음을 검출할 때까지, 및/또는 사용자가 말하지 않는 것을 검출할 때까지 발생하지 않을 수 있다. 맞춤화 모듈은 그 이어피스의 메모리에 주어진 이어피스에 대한 2개의 신호의 기록된 샘플을 저장할 수 있다. 기록된 신호의 지속 시간은 상대적으로 짧을 수 있거나 (예를 들어, 제2 또는 약 절반 초과), 측정의 품질을 개선하기 위해 더 긴 간격을 두고 다양한 시간 또는 주파수 도메인에 의해 평균화될 수 있다. 마이크로폰들에서 감지된 신호들이 기록되는 동안, 개방 루프 측정을 위해, 이어피스들의 드라이버들을 통해 신호가 재생되지 않거나, 폐쇄 루프 측정 미리 결정된 신호들이 드라이버들을 통해 재생된다. 노이즈 감지를 수행할 때의 결정의 일부로서 주변 사운드 레벨을 검출하는 것 외에도, 노이즈 감지 상태(608)는 이어피스의 착용자가 말하고 있는지 여부를 결정하기 위해 피드백 및 피드포워드 마이크로폰들 둘 모두, 및 가능하게는 또한 이어폰에서 가속도계들의 레벨을 추가로 체크할 수 있다. 소음 녹음(610)은 폐색 효과가 피드백 마이크에서 높은 수준의 신호를 유발하고 따라서 이어폰을 통해 귀로 바람직한 정확도로 소리 N so 의 전송을 특성화하지 않는 녹음 때문에 착용자가 말할 때 수행하지 않는 것이 가장 좋다. 착용자의 말해 상태의 고려가 필요하든, 추가로, 노이즈 레벨, 이어폰의 음향 디자인 및 기록 시점에서의 피드백 작동 상태에 의존할 수 있다.
외부 사운드 레벨이 피드포워드 보상기의 맞춤화를 트리거하기에 충분하지 않은 예들에서, 사용자는 그 또는 그녀가 그렇게 할 수 있는 환경에서 노이즈를 생성하도록 지시될 수 있다. 예를 들어, 사용자는 전화, 홈 스피커, 휴대용 스피커, 또는 홈 테이터 시스템과 같은 외부 디바이스로부터 오디오를 생성하도록 지시될 수 있다. 오디오는 피드포워드 보상기를 맞춤화하기에 충분한 스펙트럼 콘텐츠를 갖는 배경 노이즈를 포함할 수 있다.
노이즈 신호들이 기록된 후, 맞춤화 모듈은 기록된 노이즈 신호들을 사용하여 피드포워드 맞춤화 계산(612)을 수행한다. 여기에는 이전에 측정 및 계산된 피드백 사용자 지정(G sd 및 K fb )을 고려하는 것도 포함될 수 있다. 그러나, 피드포워드 보상기를 맞춤화하는 단계는 특정 상황들에서 수행되지 않을 수 있다. 이 예시적인 구현예에서, 제어 절차(600)는 결과적인 맞춤형 피드포워드 보상 파라미터들 및 현재 로딩된 피드포워드 보상 파라미터들 사이의 상대적 변화의 측정치가 측정치를 미리 결정된 임계치와 비교함으로써 충분히 큰 인지를 결정하는 것을 체크한다. 측정치가 임계치 초과인 경우, 제어 절차(600)는 맞춤화 모듈이 피드포워드 맞춤화 계산(612)의 결과를 사용하여 피드포워드 맞춤화 절차(616)를 수행할 수 있게 한다. 측정치가 임계치를 초과하지 않는 경우, 제어 절차(600)는 현재 사용 중인 피드포워드 보상 파라미터들을 변경하지 않는다. 이는 사용자가 ANR 성능의 변화를 불필요하게 경험하지 않는 것을 보장한다. 대안적으로, 맞춤화 모듈은 노이즈 기록 및 관련 데이터의 결과를, 예를 들어,시간 경과에 따라 그리고 심지어 이어피스의 다수의 여러분에 걸쳐
Figure pct00088
의 구별되는 측정의 형태로 축적할 수 있다. 이어서 이어피스는 평균을 포함한 다양한 방식으로 이들 통계를 분석하여 착용자에게 가장 적합한 K ff 의 계속 개선되는 추정치를 결정할 수 있다.
임의의 트리거된 피드포워드 맞춤화가 적용되는지 여부를 결정한 후, 제어 절차(600)는, 이어피스가 귀 내에 있지 않거나 또는 귀 주위에 더 이상 배치되지 않는다는 감지에 의해 이어피스가 제거되었다는 것을 의미할 수 있는, doff 감지 상태(618)에 들어간다. 이러한 감지는 예를 들어 하나 이상의 센서(예를 들어, 피부 터치 센서, 근접 센서, 모션 센서, 음향 센서, 및/또는 압력 센서)를 사용하여 수행될 수 있다. 이어피스가 제거되지 않은 경우, 제어 절차(600)는 doff 감지 상태(618)로 유지된다. 이어피스가 doff될 때, 제어 절차(600)는 새로운 사용자 및/또는 새로운 피팅에 대한 새로운 맞춤화를 수행하기 위해 착용-감지 상태(602)로 복귀한다. 일부 경우에, 새로운 맞춤화는 사용자가 임계 시간 미만, 예를 들어 몇 초 동안 이어피스를 제거하는 경우 트리거되지 않을 수 있다. 피드포워드 맞춤화를 위해, 이어피스는, 이어피스의 사용자가 사용자 정의를 자동으로 트리거링함으로써, 피드포워드 맞춤화가 개선될 수 있는 환경에 있을 때, 선택적으로 새로운 맞춤화를 트리거할 수 있거나, 또는 사용자에게 그렇게 촉구할 수 있다.
이 예시적인 제어 절차(600)는 피드백 보상기 및/또는 피드포워드 보상기의 맞춤화를 개시하기 위한 기술들의 일례만이다. 하나의 대안적인 예에서, 600에 도시된 절차가 따를 수 있지만, 604로부터 생성된 G sd 를 이전 측정에서 결정된 저장된 값과 비교하는 단계가 추가되고,
이전에 저장된 값(음향 '이어프린트')과 충분히 일치하는 경우 이전에 결정된 보정기 필터를 대신 사용할 수 있으므로 추가 측정 및 필터 사용자 지정을 수행할 필요가 없다. 제2 대안에서, 이어피스의 소유자는 구매 후 제품을 개봉한 후 관련 앱 또는 맞춤화 모듈에 의해 발행된 음성 프롬프트에 의해 해당 사용자에 대한 보정기 필터를 얻기 위해 일련의 측정을 거치도록 지시될 수 있다. 이어서, 이러한 필터들은 모든 후속 사용 세션들을 위해 저장될 것이다. 이러한 제2 대안에서, 측정의 개시는 수동으로 트리거될 수 있고, 추가로, "이어프린트"는 또한 저장된 보상기 필터의 사용을 트리거하는 데 사용될 수 있다. 이러한 예들 중 임의의 것에서, 제품이 사용되고 피드백 시스템의 진동이 일부 수단에 의해 검출되는 경우, 시스템은 동작의 개방 루프 모드와 측정치가 트리거되는 개방 루프 모드로 매우 신속하게 전환될 수 있다. 시스템을 맞춤화하기 위한 단계의 다른 대안적인 시퀀스뿐만 아니라 전술한 대안의 다양한 조합이 가능하다.
맞춤화 절차의 상이한 구현예들은 피드백 보상기가 맞춤화되는지 또는 피드포워드 보상기가 맞춤화되는지 여부에 따라 상이한 단계들 및/또는 상이한 계산들을 수행할 수 있다.
일부 구현예에서, 다른 형태의 입력이 ANR 회로의 루프 이득 또는 다른 특성에 대한 맞춤화 절차 또는 다른 조정을 트리거하기 위해 사용될 수 있다. 예를 들어, 피드백 루프에서의 불안정성 시작 검출 또는 상당한 압력 변화를 검출하는 것에 응답하여, 이어피스의 피팅의 유의한 변화의 표시일 수 있는 조정들이 이루어질 수 있다. 다른 예로서, 전형적이거나 예상되는 시일보다 더 악화될 때, 목표 루프 이득이 감소될 수 있다.
맞춤화 절차의 상이한 구현예들은 웨어러블 오디오 디바이스가 귀에, 귀 상에, 또는 귀 주위에 착용되도록 구성된 이어피스들을 갖는지 여부에 따라 상이한 단계들 및/또는 상이한 계산들을 수행할 수 있다. 예를 들어, 이어 또는 주어진-어레이 피팅에 대한 맞춤화 절차를 위해, 주로 상대적으로 더 낮은 주파수에 영향을 줄 수 있는 귀 상의 또는 그 주위에 불량한 피팅과 연관된 누출로 인해 보상기를 더 낮은 주파수에서 수정하는 데 배치된 상대적으로 더 포커스가 있을 수 있다. 대안적으로, 이어 피팅에 대한 맞춤화 절차를 위해, 상이한 이도 크기 및/또는 형상에 대한 근접 커플링으로부터의 피팅-투-핏 변화로 인해 더 높은 주파수에서 보상기를 수정하는 데 배치된 추가적인 초점이 있을 수 있으며, 이는 주로 상대적으로 더 높은 주파수에 영향을 줄 수 있다. 일부 구현예들에서, 귀 내부, 귀 상부, 또는 귀 주위 피팅 중 임의의 것에 대해, 보상기의 맞춤화는 상대적으로 광대역 주파수 범위(예를 들어, 20 ㎐ 내지 10 ㎑)에 걸쳐 이루어질 수 있으며, 이는 피드백 루프의 이득 교차 주파수 상위 및 하위 둘 모두에서 연장될 수 있다. 예를 들어, 보상기의 맞춤화는 높은 엔드 이득 교차 주파수 아래에 있는 하나 이상의 주파수들과 연관된 하나 이상의 파라미터들을 수정할 수 있으며, 여기서 ANR 신호 경로와 연관된 루프 이득의 크기(즉, 피드백 또는 피드포워드 경로)는 하나 이상의 주파수들과 연관된 하나 이상의 파라미터들을 수정할 뿐만 아니라 높은 엔드 이득 교차 주파수를 초과하는 하나 이상의 파라미터들을 수정한다. 또한, 맞춤화는 이득 교차 주파수가 상대적으로 높을 수 있게 하여, 광범위한 주파수들에 걸쳐 안정한 피드백 루프를 산출할 수 있다. 예를 들어, 맞춤화를 이용하여, 낮은 엔드 이득 교차 주파수는 약 20 ㎐일 수 있고, 높은 엔드 이득 교차 주파수는 1 ㎑ 초과(예를 들어, 약 2 ㎑ 또는 약 3 ㎑)일 수 있다. 맞춤화가 없으면, 높은 엔드 이득 교차 주파수는 대략 800 ㎐ 또는 700 ㎐ 하에서 의도적으로 제한되어, 다양한 사용자 및/또는 피팅에 대한 안정성을 보장할 수 있다.
일부 구현예들에서, 맞춤화되는 보상기의 파라미터들의 수는 상대적으로 크다. 예를 들어, 캐스케이드된 바이쿼드 필터들을 사용하여 구현되는 피드백 보상기의 경우, 사용자 정의된 ANR에 대한 상당한 레벨의 맞춤화를 가능하게 하는 (각각의 바이쿼드 필터가 적어도 4개의 파라미터들을 특징으로 하는 것으로 가정하면) 파라미터 벡터에서 12개 또는 16개 이상의 파라미터들로 이어지는 3개, 또는 4개, 또는 더 많은 바이쿼드 필터들이 존재할 수 있다.
웨어러블 디바이스는 또한 다양한 목적을 위해 맞춤화 절차로부터 획득된 필터 파라미터와 같은 맞춤화 정보를 사용하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 피드백 필터 파라미터들이 특정 방식으로 이어피스(들)을 갖는 디바이스를 착용하는 경우 특정 사용자에 대해 상이한 사용자들에 대해 상이한 것으로 예상되기 때문에, 피드백 필터 맞춤화 정보는 사용자를 식별하거나 인증하기 위해 사용될 수 있다. 피드백 필터 파라미터 또는 플랜트 G sd 의 공칭으로부터의 편차는 식별 코드로 사용되거나 이를 계산하거나 조회하는 데 사용될 수 있다. 단일 이어피스로부터의 측정이 사용될 수 있지만, 동일하지 않은 좌측 및 우측 귀로부터의 파라미터들의 조합은 이러한 인쇄의 고유성의 수준을 증가시킨다. 이어프린트 왼쪽/오른쪽 결합 G sd 또는 필터 파라미터는 사용자 식별의 고유성을 더욱 높이기 위해 예를 들어, 착용자의 이름을 말하거나 말할 때 음성의 포만트 구조와 같은 다른 정보와 추가로 결합될 수 있다. 특정 식별 코드에 응답하여, 웨어러블 디바이스의 오디오 특성들은 (예를 들어, 특정 등화 설정에 대해, 또는 특정 필터를 사전 로딩하거나 또는 헤드폰 동작의 일부 다른 모드를 변경하기 위해) 튜닝될 수 있다. 이러한 식별 코드는 또한, 사용자의 컴퓨터, 서버와 같은 다른 시스템을 잠금해제하고 도어 및 차량을 잠금해제하기 위해 사용자를 고유하게 식별하기 위해 블루투스 링크와 같은 일부 수단에 의해 사용될 수 있다.
설명된 맞춤화 절차는, 응답 측정 이외에, 반전 (또는 유사-반전) 영향 행렬을 저장하기에 충분한 이후에 구현하기에 계산적으로 효율적이다. 공칭 필터 및 반전된 영향 행렬을 결정하기 위한 계산은 오프라인으로 수행되고, 시간 소모적인, 계산적으로 강한 방법들을 포함할 수 있다. 이 방법에 대한 대안이 가능하다. 하나의 대안에서, 선형 섭동 방법에 의해 수행되는 측정은 제품의 개봉 시 수행될 수 있으며, 사용자에 의해 수동으로 트리거되고 앱 또는 음성 프롬프트에 의해 안내될 수 있다. 이러한 측정은 표준 피팅 및 최적화 도구, 예컨대, The Mathworks에 의해 제공된 Signal Processing Toolbox에서 이용 가능한 것과 같은, 표적 성능을 달성하기 위해 측정된 음향을 조정하는 보상기를 결정하는 서버에 업로드될 수 있다. 이어서, 이들 필터는 서버로부터 다운로드되고 후속 사용을 위해 제품에 저장될 수 있다. 이어폰을 공유하는 다수의 사람들은 이 프로세스를 통과할 수 있으며, 이들의 필터들 각각은 저장되는 서버 기반 계산에 의해 결정되어, 헤드폰이 착용될 때 측정된 인쇄물에 기초하여 선택될 수 있다. 두 번째 대안은 필터 파라미터와 섭동 방법에서 사용된 크기 및 위상의 변화 사이의 관계의 선형화를 보류한다. 대신, 시스템 설계자가 이어폰에 대해 최적이라고 간주하는 공칭 보상 필터 K fb 및 K ff 를 결정한 후 이러한 필터를 정의하는 파라미터를 변경할 수 있으며 선형 근사가 정확한 범위를 넘어서는 크기 및 위상의 해당 변화를 결정할 수 있다. 이어서, 공칭(독립 변수로서)으로부터 (종속 변수로서) 필터 파라미터의 변화에 대한 크기 및 위상 변화와 관련된 다차원 비선형 표면이 적합할 수 있다. 이러한 표면을 설명하는 방정식은 각 착용에서 필터를 맞춤화하는 데 사용하기 위해 맞춤화 모듈에 저장될 수 있다. 이어폰 및 다양한 필터 파라미터들 및 대응하는 필터 응답 (크기 및 위상) 변화들로 구성된 대형 트레이닝 데이터 세트에 최적의 공칭 보상 필터들이 변화하는 제3 대안은, 응답 변화들로부터 필터 파라미터 변화들을 예측하기 위해 심층 신경망(DNN)을 훈련시키는 것이다. 일단 훈련되면, dNN은 주어진 착용에 대해 측정된 응답으로부터 맞춤형 필터를 결정하기 위해 맞춤화 모듈에서 구현될 수 있다. 최근에, DNN은 결정적 수학적 용액을 위해 이전에 테이블링하는 모델링 시스템에서 큰 유용성을 나타내었다. DNN을 이 문제에 적용하는 것의 이점은 DNN을 훈련시키는 데 필요한 데이터 세트(필터 변경 및 대응하는 응답 변경)가 임의로 크고, 선형화된 섭동 방법보다 필터 파라미터에서 더 큰 편차에 걸쳐 있을 수 있다는 점이다.
본원에 설명된 예들은 단일 피드백 마이크로폰 및 각각의 이어피스에 대한 단일 피드포워드 마이크로폰을 포함하지만, 다른 예들에서, 추가적인 피드백 마이크들 및/또는 피드포워드 마이크들이 사용될 수 있다. ANR 회로는 이어피스들(예를 들어, 무선 이어버드용)에, 및/또는 유선 제어 모듈(예를 들어, 유선 이어버드용)에, 또는 이어피스들 중 하나 또는 둘 모두와 (예를 들어, 유선 또는 무선 링크를 통해) 통신하는 원격 모듈에 포함될 수 있다. ANR 회로의 임의의 또는 모두는, ANR 회로의 임의의 계산을 수행하기 위해 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체에 저장된 소프트웨어를 실행하도록 구성된 특수 하드웨어 모듈 및/또는 프로세서를 사용하여 구현될 수 있고, 회로는 예를 들어, 미국 특허 공개 제 2013/0315412호 및 미국 특허 공개 제 2016/0267899호에 기술된 바와 같이 구성될 수 있으며, 이들 각각은 참고로 포함된다.
본 개시내용은 특정 예와 관련하여 설명되었지만, 본 개시내용은 개시된 예로 제한되지 않으며, 반대로 첨부된 청구범위의 범위 내에 포함된 다양한 수정 및 동등한 배열을 포함하고자 하는 것이며, 이 범위는 법률 하에서 허용되는 바와 같은 모든 이러한 수정 및 동등한 구조를 포괄하도록 가장 넓은 해석에 부합되어야 한다.

Claims (27)

  1. 방법으로서,
    활성 노이즈 감소 (ANR) 헤드폰과 연관된 하나 이상의 센서들에 의해 캡처된 제1 입력 신호를 수신하는 단계;
    하나 이상의 프로세싱 디바이스들에 의해, 이산 주파수들의 세트에 대한 상기 제1 입력 신호의 주파수 도메인 표현을 계산하는 단계;
    상기 입력 신호의 주파수 도메인 표현에 기초하여 상기 하나 이상의 프로세싱 디바이스들에 의해, 상기 ANR 헤드폰의 ANR 신호 흐름 경로에 배치된 디지털 필터에 대한 파라미터들의 세트를 생성하는 단계로서, 상기 파라미터들의 세트는 상기 ANR 신호 흐름 경로의 루프 이득이 목표 루프 이득과 실질적으로 매칭되도록 하며, 상기 파라미터들의 세트를 생성하는 단계는,
    적어도 약 200 ㎐ 내지 약 5 ㎑의 주파수들에 걸쳐 있는 주파수들에서 상기 디지털 필터의 응답을 조정하는 단계; 및
    상기 디지털 필터의 적어도 3개의 2차 섹션들의 응답을 조정하는 단계; 및
    상기 생성된 파라미터들의 세트를 사용하여 상기 ANR 신호 흐름 경로에서 제2 입력 신호를 처리하여 상기 ANR 헤드폰의 상기 전기 음향 트랜스듀서를 구동하기 위한 출력 신호를 생성하는 단계를 포함하는, 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 제1 입력 신호는 사용자로부터 사용자로의 변하는 특성들을 포함하고, 상기 제2 입력 신호는 상기 제1 입력 신호에 비해 사용자로부터 사용자로의 감소된 변화를 갖는 특성들을 포함하는, 방법.
  3. 제1항에 있어서, 상기 하나 이상의 센서는 상기 ANR 헤드폰의 피드백 마이크로폰을 포함하고, 상기 ANR 신호 흐름 경로는 상기 피드백 마이크로폰과 상기 전기 음향 트랜스듀서 사이에 배치된 피드백 경로를 포함하는, 방법.
  4. 제3항에 있어서, 상기 피드백 경로가 양의 루프 이득을 갖는 주파수 범위의 대부분에 대해, 다수의 사용자들에 걸쳐 측정된 피드백 삽입 이득의 변화는 상기 전기 음향 트랜스듀서와 상기 다수의 사용자들에 대한 상기 피드백 마이크로폰 사이의 응답에 의해 측정된 바와 같이, 상기 ANR 헤드폰의 물리적 음향의 응답의 변화보다 작은, 방법.
  5. 제4항에 있어서, 상기 피드백 삽입 이득의 변화는 상기 피드백 경로가 양의 루프 이득을 갖는 상기 주파수 범위의 대부분에 대한 상기 ANR 헤드폰의 물리적 음향의 응답의 변화보다 적어도 10% 더 적은, 방법.
  6. 제3항에 있어서, 다수의 사용자들에 걸쳐 측정된 바와 같은 평균 피드백 삽입 이득은 약 1.5 ㎑ 이상인 고주파 교차점을 갖는, 방법.
  7. 제1항에 있어서, 상기 파라미터의 세트를 생성하는 단계는,
    상기 디지털 필터에 대한 공칭 파라미터들의 세트에 액세스하는 단계,
    상기 제1 입력 신호의 상기 주파수 도메인 표현에 기초하여, 보정 파라미터들의 세트를 결정하는 단계, 및
    상기 공칭 파라미터들의 세트 및 상기 보정 파라미터들의 세트에서의 대응하는 파라미터들의 조합으로서 상기 파라미터들의 세트를 생성하는 단계를 포함하는, 방법.
  8. 제7항에 있어서, 상기 공칭 파라미터들의 세트는 복수의 귀 응답을 포함하는 훈련 데이터에 기초하여 계산되는, 방법.
  9. 제8항에 있어서, 상기 공칭 파라미터들의 세트는 대응하는 귀 응답에 대한 파라미터를 생성하도록 구성된 최적화 프로세스를 실행함으로써 생성되는, 방법.
  10. 제9항에 있어서, 상기 보정 파라미터들의 세트를 결정하는 단계는,
    상기 디지털 필터의 상기 공칭 파라미터들의 세트에 대한 루프 이득을 계산하는 단계;
    대응하는 목표 루프 이득으로부터 상이한 주파수에서의 상기 루프 이득의 편차를 포함하는 오류 벡터를 생성하는 단계; 및
    상기 훈련 데이터의 통계에 기초하여 상기 최적화 프로세스의 출력으로서 상기 한 세트의 보정 파라미터들을 생성하는 단계를 포함하는, 방법.
  11. 제1항에 있어서, ANR이 활성일 때 상기 ANR 헤드폰의 총 삽입 이득은 약 1 내지 2 ㎑의 주파수 범위에서 -30dB 미만인, 방법.
  12. 제1항에 있어서, 다수의 사용자들에 걸쳐 측정된 바와 같은 평균 활성 삽입 이득은 약 2.2 ㎑ 이상인 고주파 교차점을 갖는, 방법.
  13. 제1항에 있어서, 상기 파라미터들의 세트는 상기 제1 입력 신호를 수신하는 것 중 1 초 내에 생성되는, 방법.
  14. 제1항에 있어서, 사용자를 식별하거나 인증하기 위해 상기 생성된 파라미터들의 세트를 저장하는 단계를 더 포함하는, 방법.
  15. 제1항에 있어서,
    제1 입력 신호는 ANR 헤드폰의 전기 음향 트랜스듀서를 통해 오디오 신호를 전달하는 것에 응답하여 캡처되며, 상기 오디오 신호는 이산 주파수 세트의 복수의 주파수에서 에너지를 포함하는 광대역 신호를 포함하고,
    상기 제1 입력 신호의 상기 주파수 도메인 표현은 상기 오디오 신호에 대한 귀의 응답을 나타내는, 방법.
  16. 제15항에 있어서, 상기 오디오 신호는 약 45 ㎐ 내지 16 ㎑의 미리 결정된 주파수들에 중심을 둔 10개 이상의 톤들을 포함하는 스펙트럼을 갖는, 방법.
  17. 제16항에 있어서, 상기 미리 결정된 주파수들은 1/4-옥타브 이하의 간격을 갖는 1 ㎑ 초과의 복수의 주파수들을 포함하는, 방법.
  18. 제15항에 있어서, 상기 오디오 신호는 상기 ANR 헤드폰이 사용자의 귀 내에, 그 위에, 또는 그 주위에 위치되었음을 검출하는 것에 응답하여 자동으로 전달되는, 방법.
  19. 제15항에 있어서, 상기 오디오 신호는 상기 ANR 신호 흐름 경로에서의 진동을 검출하는 것에 응답하여 자동으로 전달되는, 방법.
  20. 제1항에 있어서,
    상기 하나 이상의 센서는 상기 ANR 헤드폰의 피드포워드 마이크로폰 및 상기 ANR 헤드폰의 피드백 마이크로폰을 포함하고,
    상기 제1 입력 신호는 피드백 마이크로폰 신호 및 피드포워드 마이크로폰 신호의 비를 포함하고,
    상기 ANR 신호 흐름 경로는 상기 피드포워드 마이크로폰과 상기 전기 음향 트랜스듀서 사이에 배치된 피드포워드 경로를 포함하는, 방법.
  21. 제20항에 있어서, 상기 피드포워드 마이크로폰 신호는 상기 ANR 헤드폰의 부근에서의 상기 주변 노이즈가 상기 임계치 초과라는 결정에 응답하여 캡처되는, 방법.
  22. 제21항에 있어서, 상기 피드백 마이크로폰 신호는 ANR 헤드폰의 전기 음향 트랜스듀서를 통해 오디오 신호를 전달하는 것에 응답하여 캡처되며, 상기 오디오 신호는 이산 주파수 세트의 복수의 주파수에서 에너지를 포함하는 광대역 신호를 포함하는, 방법.
  23. 제20항에 있어서, 상기 피드포워드 마이크로폰 신호는 상기 ANR 헤드폰의 부근에서의 상기 주변 노이즈가 상기 임계치 초과라는 결정 및 (i) 상기 전기 음향 트랜스듀서를 통해 재생되는 오디오 신호의 결여 및 (ii) 사용자의 결여의 검출에 응답하여 캡처되는, 방법.
  24. 제20항에 있어서, 상기 피드포워드 마이크로폰 신호 및 상기 피드백 마이크로폰 신호 중 하나 또는 둘 모두는 복수의 시간 간격들 각각에서 반복적으로 캡처되는, 방법.
  25. 제1항에 있어서,
    착용자의 귀에 대한 상기 ANR 헤드폰의 밀봉의 품질을 측정하는 단계, 상기 밀봉의 품질이 미리 결정된 임계치 미만일 때 상기 목표 루프 이득을 감소시키는 단계를 더 포함하는, 방법.
  26. 방법으로서,
    활성 노이즈 감소 (ANR) 헤드폰과 연관된 하나 이상의 센서들에 의해 캡처된 제1 입력 신호를 수신하는 단계;
    하나 이상의 프로세싱 디바이스들에 의해, 상기 제1 입력 신호의 주파수 도메인 표현을 계산하는 단계;
    상기 입력 신호의 주파수 도메인 표현에 기초하여 상기 하나 이상의 프로세싱 디바이스들에 의해, 상기 ANR 헤드폰의 ANR 신호 흐름 경로에 배치된 디지털 필터에 대한 파라미터들의 세트를 생성하는 단계로서, 상기 파라미터들의 세트는 상기 ANR 신호 흐름 경로의 루프 이득이 목표 루프 이득과 실질적으로 매칭되도록 하며, 상기 생성된 파라미터들의 세트는,
    이산 주파수들의 세트의 제1 주파수와 연관된 제1 파라미터-상기 제1 주파수는 상기 ANR 신호 흐름 경로와 연관된 루프 이득의 크기가 1과 동일한 높은 엔드 이득 교차 주파수보다 작음-, 및
    상기 이산 주파수들의 세트의 제2 주파수와 연관된 제2 파라미터-상기 제2 주파수는 상기 높은 엔드 이득 교차 주파수보다 더 큼-를 포함하는 단계; 및
    상기 생성된 파라미터들의 세트를 사용하여 상기 ANR 신호 흐름 경로에서 제2 입력 신호를 처리하여 상기 ANR 헤드폰의 상기 전기 음향 트랜스듀서를 구동하기 위한 출력 신호를 생성하는 단계를 포함하는, 방법.
  27. 제24항에 있어서, 상기 높은 엔드 이득 교차 주파수는 1 ㎑보다 큰, 방법.
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