RU2661545C2 - Устройство звукоподавления в реальном времени - Google Patents

Устройство звукоподавления в реальном времени Download PDF

Info

Publication number
RU2661545C2
RU2661545C2 RU2016143672A RU2016143672A RU2661545C2 RU 2661545 C2 RU2661545 C2 RU 2661545C2 RU 2016143672 A RU2016143672 A RU 2016143672A RU 2016143672 A RU2016143672 A RU 2016143672A RU 2661545 C2 RU2661545 C2 RU 2661545C2
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
machine learning
sound
prediction
signal
learning unit
Prior art date
Application number
RU2016143672A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2016143672A (ru
RU2016143672A3 (ru
Inventor
Родион Николаевич Юрьев
Original Assignee
Родион Николаевич Юрьев
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Родион Николаевич Юрьев filed Critical Родион Николаевич Юрьев
Priority to RU2016143672A priority Critical patent/RU2661545C2/ru
Publication of RU2016143672A publication Critical patent/RU2016143672A/ru
Publication of RU2016143672A3 publication Critical patent/RU2016143672A3/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2661545C2 publication Critical patent/RU2661545C2/ru

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G10MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10KSOUND-PRODUCING DEVICES; METHODS OR DEVICES FOR PROTECTING AGAINST, OR FOR DAMPING, NOISE OR OTHER ACOUSTIC WAVES IN GENERAL; ACOUSTICS NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G10K11/00Methods or devices for transmitting, conducting or directing sound in general; Methods or devices for protecting against, or for damping, noise or other acoustic waves in general
    • G10K11/16Methods or devices for protecting against, or for damping, noise or other acoustic waves in general
    • G10K11/175Methods or devices for protecting against, or for damping, noise or other acoustic waves in general using interference effects; Masking sound

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Acoustics & Sound (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Measurement Of Velocity Or Position Using Acoustic Or Ultrasonic Waves (AREA)
  • Soundproofing, Sound Blocking, And Sound Damping (AREA)

Abstract

Изобретение относится к акустике, в частности к устройствам активного шумоподавления. Устройство звукоподавления в реальном времени, состоящее из приемника звукового излучения, подключенного к анализатору спектра звукового излучения, который снабжен усилителем, подключенным к блоку машинного обучения, отличается тем, что блок машинного обучения осуществляет предсказание подавляемого сигнала с помощью алгоритма машинного обучения, использующего частотные и спектральные характеристики сигнала как историческую информацию для алгоритмов линейной регрессии, статистических и вероятностных алгоритмов и модели поведения и предсказания, и выполнен с возможностью проверки правильности предсказания методом кросс-валидации и возможностью передачи характеристики предсказанного сигнала на генератор подавляющего сигнала, подключенный к передатчику звука. Технический результат – повышение эффективности шумоподавления. 1 ил.

Description

Изобретение относится к области активного шумоподавления и может применяться в самых различных областях, требующих подавления частот звукового спектра, таких как бытовой инструмент, бытовая техника, строительные работы, подавление звука речи отдельного человека или группы людей, подавление шума на трассе.
В этой сфере широко распространены устройства активного шумоподавления (патент РФ №2411592, 2011 г.), однако у этих устройств имеется существенный недостаток, заключающийся в том, что подавляющий сигнал генерируется как ответный на подавляемый, из-за чего возникает задержка в отправке сигнала.
Существующий уровень науки и техники позволяет осуществлять эту задачу на основе методов машинного обучения, в частности решение этой задачи предложено в статье R. Suchar. Active noise control with artifical neural experts // Seoul 2000 FISITA World Automotive Congress June 12-15, 2000, Seoul, Korea, c. 6, что является ближайшим аналогом предложенного устройства. После приема звукоизлучения приемником, разложенного с помощью анализатора спектра на составляющие (здесь используется только конечное устройство тракта обработки сигнала, в реальном устройстве может быть несколько устройств в зависимости от конфигурации), блок машинного обучения рассматривает спектральные характеристики как историческую информацию для алгоритмов машинного обучения (включая, но не ограничиваясь линейную регрессию и иные статистические и вероятностные алгоритмы), предлагает модель поведения и предсказания частотных характеристик в конкретный момент времени. При этом, в отличие от опубликованных решений, в данном устройстве звукоподавления правильность предсказания оценивается методом кросс-валидации, что непосредственно влияет на эффективность подавления звукового излучения. После выбора наиболее вероятных вариантов поведения источника подавляемого звукового излучения характеристики подавляющих частот направляются в генератор (в зависимости от конфигурации конкретного оборудования в этой части тракта может быть несколько устройств, например усилители), а оттуда излучаются с помощью передатчика.
Задачей изобретения является обеспечение излучения противофазного подавляющего сигнала одновременно с излучением подавляемого в каждый момент времени.
Поставленная задача решается устройством звукоподавления в реальном времени, состоящем из приемника звукового излучения, подключенного к анализатору спектра звукового излучения, который снабжен усилителем, подключенным к блоку машинного обучения, отличающемся тем, что блок машинного обучения осуществляет предсказание подавляемого сигнала с помощью алгоритма машинного обучения, использующего частотные и спектральные характеристики сигнала как историческую информацию для алгоритмов линейной регрессии, статистических и вероятностных алгоритмов и модели поведения и предсказания, выполненным с возможностью проверки правильности предсказания методом кросс-валидации, а передающие характеристики предсказанного сигнала поступают на генератор подавляющего сигнала, подключенный к передатчику звука.
Схема устройства представлена на чертеже, где обозначено:
1 - приемник звукового излучения, 2 - анализатор спектра звукового излучения, 3 - блок машинного обучения, 4 - генератор подавляющего сигнала, 5 - передатчик звука.
Осуществление изобретения возможно путем использования обычных составляющих частей звукоприемников и звукопередатчиков, включая анализаторы спектра с присоединением к ним блока машинного обучения, который может быть представлен как в виде обычного компьютера, так и в виде микрокомпьютера, либо в виде запрограммированной микросхемы или блока микросхем. Выбор такого блока определяется потребностями в глубине машинного обучения и точности предсказания подавляемого сигнала.
Результатом работы устройства является полное или частичное подавление звукового излучения, нежелательного для владельца устройства. Применение этого устройства возможно в самых различных областях, требующих подавления частот звукового спектра: бытовой инструмент, бытовая техника, строительные работы, подавление звука речи отдельного человека или группы людей, подавление шума на трассе.

Claims (1)

  1. Устройство звукоподавления в реальном времени, состоящее из приемника звукового излучения, подключенного к анализатору спектра звукового излучения, который снабжен усилителем, подключенным к блоку машинного обучения, отличающееся тем, что блок машинного обучения осуществляет предсказание подавляемого сигнала с помощью алгоритма машинного обучения, использующего частотные и спектральные характеристики сигнала как историческую информацию для алгоритмов линейной регрессии, статистических и вероятностных алгоритмов и модели поведения и предсказания, и выполнен с возможностью проверки правильности предсказания методом кросс-валидации и возможностью передачи характеристики предсказанного сигнала на генератор подавляющего сигнала, подключенный к передатчику звука.
RU2016143672A 2016-11-07 2016-11-07 Устройство звукоподавления в реальном времени RU2661545C2 (ru)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2016143672A RU2661545C2 (ru) 2016-11-07 2016-11-07 Устройство звукоподавления в реальном времени

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2016143672A RU2661545C2 (ru) 2016-11-07 2016-11-07 Устройство звукоподавления в реальном времени

Publications (3)

Publication Number Publication Date
RU2016143672A RU2016143672A (ru) 2018-05-07
RU2016143672A3 RU2016143672A3 (ru) 2018-05-07
RU2661545C2 true RU2661545C2 (ru) 2018-07-17

Family

ID=62106031

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2016143672A RU2661545C2 (ru) 2016-11-07 2016-11-07 Устройство звукоподавления в реальном времени

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2661545C2 (ru)

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2368017C1 (ru) * 2008-08-22 2009-09-20 Алексей Викторович Гладилин Способ активного гашения акустического шума
WO2016090342A2 (en) * 2014-12-05 2016-06-09 Stages Pcs, Llc Active noise control and customized audio system
US9442496B1 (en) * 2015-09-18 2016-09-13 Amazon Technologies, Inc. Active airborne noise abatement

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2368017C1 (ru) * 2008-08-22 2009-09-20 Алексей Викторович Гладилин Способ активного гашения акустического шума
WO2016090342A2 (en) * 2014-12-05 2016-06-09 Stages Pcs, Llc Active noise control and customized audio system
US9442496B1 (en) * 2015-09-18 2016-09-13 Amazon Technologies, Inc. Active airborne noise abatement

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
R. Suchar. Active noise control with artificial neural experts // Seoul 2000 FISITA World Automotive Congress June 12-15, 2000, Seoul, Korea, стр. 1-6, фиг. 1-2. *

Also Published As

Publication number Publication date
RU2016143672A (ru) 2018-05-07
RU2016143672A3 (ru) 2018-05-07

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10715913B2 (en) Neural network-based loudspeaker modeling with a deconvolution filter
CN110491403B (zh) 音频信号的处理方法、装置、介质和音频交互设备
KR101688354B1 (ko) 신호 소스 분리
KR100486736B1 (ko) 두개의 센서를 이용한 목적원별 신호 분리방법 및 장치
US20090074199A1 (en) System for providing a reduction of audiable noise perception for a human user
CN111418012B (zh) 用于处理音频信号的方法和音频处理设备
US8255209B2 (en) Noise elimination method, apparatus and medium thereof
US11488617B2 (en) Method and apparatus for sound processing
CN113113034A (zh) 用于平面麦克风阵列的多源跟踪和语音活动检测
EP3204944A1 (en) Method, device, and system of noise reduction and speech enhancement
CN107202385B (zh) 声波驱蚊方法、装置及空调器
JP2013523015A (ja) 適合的アクティブノイズキャンセルシステム
RU2019124546A (ru) Способ и устройство для захвата аудиоинфомации с использованием формирования диаграммы направленности
Ince et al. Ego noise suppression of a robot using template subtraction
CN110970010A (zh) 噪音消除方法、装置、存储介质及设备
EP2472510B1 (en) Noise control device and noise control method
RU2661545C2 (ru) Устройство звукоподавления в реальном времени
CN115210804A (zh) 一种在开放现场中主动噪声消除的系统和方法
Niwa et al. Supervised source enhancement composed of nonnegative auto-encoders and complementarity subtraction
CN113851151A (zh) 掩蔽阈值估计方法、装置、电子设备和存储介质
KR102078362B1 (ko) 잔향 신호 제거 장치 및 방법
WO2016051565A1 (ja) 雑音除去装置、雑音除去方法、および位置特定方法
CN110246516A (zh) 一种语音通信中小空间回声信号的处理方法
Lai et al. Real-time prediction of noise signals for active control based on Bayesian forecasting and time series analysis
Sharma et al. Moving sound source parameter estimation using a single microphone and signal extrema samples

Legal Events

Date Code Title Description
QB4A Licence on use of patent

Free format text: LICENCE FORMERLY AGREED ON 20200212

Effective date: 20200212