TW202225907A - 使用調適性感測和控制之電子雜訊的噪音減輕之方法及設備 - Google Patents

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Abstract

揭露用於減輕系統噪音的方法、設備、系統及製造之物件。範例設備包括聲音感測器及一或多個電子組件。該設備也包括背景雜訊分析器，用以從該聲音感測器獲得表示在該設備的環境中背景雜訊的感測器資料。該設備也包括系統雜訊分析器，用以選擇第一系統雜訊剖面，該第一系統雜訊剖面表示與根據第一系統組態來操作一或多個電子組件相關聯的噪音。該設備也包括系統雜訊控制器，用以根據該第一系統雜訊剖面的該第一系統組態來操作該一或多個電子組件。

Description

使用調適性感測和控制之電子雜訊的噪音減輕之方法及設備
本揭露大致關於噪音減輕，且更具體言之，關於使用調適性感測和控制的電子雜訊的噪音減輕方法及設備。
計算裝置為各種使用者活動提供了便利，諸如通過網路(例如，網際網路)的通訊、在網路中搜尋資訊、準備及/或觀看文件、以及其他範例。於一些情況中，由於裝置中的各種電子器件的震動及/或其他物理移動，計算裝置可能會產生聽得見的噪音。
及
圖式非依比例繪製。通常，相同元件符號將被使用於整份圖式及後附描述中以參照相同或相似的部份。如此處所使用的，除非另有指示，連接參考(例如，附接、耦接、連接、及連結)可以包括在藉由連接參考所參考的元件之間的中間構件及/或那些元件之間的相對移動。因此，連接參考不一定推斷出兩個元件被直接連接及/或彼此之間有固定關係。如此處所使用者，陳述任何部份「接觸」另一部份的定義是指兩個部份之間沒有中間部份。
除非特別說明，這裡使用諸如「第一」、「第二」、「第三」等描述詞，並不意味著或以其他方式表示任何優先權、物理順序、在列表中的安排、及/或以任何方式排序的涵義，而只是作為標籤及/或任意名稱來區分元件，以便於理解所揭露的範例。在一些範例中，描述詞「第一」可被用來指代在詳細說明中的元件，而相同元件在請求項中可以用不同的描述詞，諸如「第二」或「第三」來指代。在這種情形中，應了解的是，這種描述詞僅僅是用來識別那些可能在其他方面共享相同名稱的元件。
在一些範例中，微處理器及其他邏輯電路可以採用快速及頻繁的狀態轉變，以提供更大的電池壽命及計算效能。在這些範例中，一些電子組件，諸如在這種電路中的解耦電容器(例如，多層陶瓷電容器等)，可以接收產生聽得見的噪音的電訊號。
此處揭露的一些範例可能涉及計算裝置，其自動的調整系統組態參數(例如，狀態轉變頻率等)，以控制從計算裝置的電子組件發出的聲學系統噪音。舉例來說，計算裝置可以經組構以在具有相對較高的背景雜訊位準的環境中根據較高的系統效能組態(與較高的系統噪音相關聯)來操作。同樣地，舉例來說，在具有相對較低的背景雜訊位準的環境中，計算裝置可以以較低的系統效能位準(與來自電子組件較低的系統噪音相關聯)來操作。
第1圖是在一天的不同時間偵測到的背景雜訊位準的圖表說明100。圖表100包括垂直軸105，它代表藉由裝置所偵測的聲音壓力等級。水平軸110代表一天中的不同時間。在第1圖所示的範例中，代表了四個裝置，D1 111、D2 112、D3 113、D4 114，在不同的當日時間，T1 121、T2 122、T3 123、T4 124、T5 125、T6 126、T7 127。
舉例來說，這些裝置可以對應到整天在不同的環境(例如，家、咖啡店、辦公室等)中操作的個人計算裝置(或任何其他類型的計算裝置)。在此範例中，垂直軸105所表示的聲音壓力等級對應到藉由當這些裝置在對應的一天中的時間進行操作時所測量的平均背景雜訊位準(例如，使用麥克風)。
因此，這裡的範例系統依據系統操作的目前環境，自動地調整與系統噪音相關聯的系統組態設置(例如，狀態轉變頻率、電壓調節器轉換率、動態週期性改變(DPA)參數等)。例如，相較於當裝置D1 111在T2 122的環境/當日時間中操作時，當裝置偵測到它在T3 123的環境(或當日時間)中操作時，裝置D1 111可以以較高的效能位準來操作。於此範例中，與在較高的效能位準下操作相關聯的相對較高的系統噪音仍然可以低於在T3 123處的預期背景雜訊位準。舉例來說，在T3 123處的較高背景雜訊位準可以適合「遮罩(masking)」當在較高的效能位準操作時預期的較高的系統噪音。而在此範例中，較低的系統雜訊位準組態可以更適合在與T2 122相關聯的較低的預期的背景雜訊位準中操作。
第2圖是在複數個不同的頻帶中的背景及系統雜訊位準的範例圖表說明200。圖表200的垂直軸205代表聲音位準。圖表200的水平軸210代表頻帶。在第2圖所示的範例中，頻率成份以三分之一倍頻帶(octave band)間隔表示。在那些各種頻率間隔處的預期的系統雜訊用垂直條表示，而背景雜訊的頻率成份用線212表示。在第2圖的範例圖表中，在頻帶1000Hz(條220)及1250Hz(條225)處的系統噪音高於在這些頻帶處的對應的背景雜訊位準(見線212)，即使在其他頻帶(例如，400Hz及500Hz)處的背景雜訊位準高於在那些頻帶處的對應的系統噪音位準。
因此，在一些情況中，即使整個系統雜訊位準低於整個背景雜訊位準，系統噪音仍然可以在一或多個頻帶中聽得見。
為此，這裡的一些範例涉及基於在一或多個頻帶處的背景雜訊位準來調整系統組態參數，除了或代替基於整個背景雜訊位準來調整系統組態參數。
第3圖是依照本揭露的教示所構建的範例計算系統300的示意圖，減輕系統中電子組件的噪音。
在第3圖所示的範例中，計算系統300在計算裝置中實現，諸如伺服器電腦、桌上型電腦、膝上型電腦、行動裝置、物聯網(IoT)計算裝置、以及其他可能性。然而，在其他範例中，計算系統300的一或多個組件可以使用相互通訊的多個計算裝置來實現。
在第3圖所示的範例中，計算系統300包括聲音感測器302、位置感測器304、一或多個電子組件306、網路介面308、及噪音減輕器310。
聲音感測器302包括任何經組構以偵測在計算系統300的環境中的聲音(例如，聲波的氣壓變化)及將偵測到的聲音轉換成電訊號的傳感器裝置(例如，麥克風等)。非詳盡的範例聲音感測器裝置包括麥克風、動態麥克風(例如，懸掛在磁場中的線圈)、電容式麥克風(例如，振動隔膜)、接觸式麥克風(例如，壓電感測器)等等。於一範例中，聲音感測器302包括與計算系統300物理耦接的麥克風(例如，電腦的內建系統麥克風)。在另一範例中，聲音感測器302包括經由有線或無線連接來與計算系統300電性耦接的外部裝置。
位置感測器304包括經組構以提供計算系統300的地理位置的表示的任何裝置，諸如衛星導航感測器(例如，全球定位系統(GPS)感測器)或任何其他類型的位置感測器。
電子組件306可以包括經組構以發送、接收、及/或以其他方式操縱計算系統300內部的電訊號的任何裝置。
在一些實現中，電子組件306包括一或多個電壓調節器、電容器(例如，電源輸出解耦電容器、多層陶瓷電容器(MLCC)等)、及/或任何其他類型的類比或數位電路。在一個範例中，電子組件306包括安裝在系統單晶片(SOC)基板及/或另一類型的電路基板上的電路。例如，電子組件306可以包括被設置以執行微處理器裝置的功能的互連電路。
在一些範例中，電子組件306在操作期間產生與藉由電子組件來接收的電訊號相關聯的聽得見的雜訊。在一個範例中，電子組件306包括電壓調節器，它基於藉由電壓調節器所接收的電壓訊號以特定頻率及/或振幅來震動。在另一範例中，電子組件306包括電源輸出解耦電容器，它依據在電容器的輸入終端處的電壓轉變來震動。
網路介面310包括任何有線及/或無線通訊裝置，經組構以將在計算系統300及網路(例如，網際網路等)之間的資料進行通訊。為此，一個範例介面310包括一或多個有線通訊裝置(例如，乙太網路通訊介面等)及/或無線通訊裝置(例如，天線、WiFi介面等)，這些裝置經組構以建立與外部計算裝置的網路連接及/或掃描周圍環境是否存在外部計算裝置(例如，存取點等)。
噪音減輕器310包括一或多個硬體及/或軟體組件，經組構以從聲音感測器302、位置感測器304、及/或網路介面308中的任何一個獲得資訊。此外，噪音減輕器310經組構以調整及/或調節流經電子組件306的訊號。在一些範例中，噪音減輕器310可以使用來自感測器302、304、及/或介面308的資料作為控制流經電子組件306的訊號的特性的基礎，以調整藉由組件306所產生的系統噪音。
如在第3圖所示的範例中，噪音減輕器310包括背景雜訊分析器312、系統雜訊分析器314、系統雜訊控制器316、雜訊遮罩驗證器318、背景雜訊剖面儲存庫322、及系統雜訊剖面儲存庫324。
第3圖所示的範例的範例背景雜訊分析器312從聲音感測器302獲得感測器資料，及分析感測器資料，以決定或評估計算系統300的環境的背景噪音位準。
在一些範例中，背景雜訊分析器312使得聲音感測器302收集一或多個聲音取樣(例如，來自麥克風的音訊錄音)。在一些範例中，聲音取樣經組構為具有特定的持續時間(例如，一秒、兩秒、三秒等)。例如，特定持續期間可以對應到當藉由系統雜訊分析器在另一個環境中(例如，在消音室等中)收集系統噪音測量時所使用的相同的持續期間。替代地，在其他情形中，各聲音取樣的持續期間可以變化。
在一些範例中，背景雜訊分析器312使得聲音感測器302定期地及/或不定期地收集聲音取樣。舉例來說，背景雜訊分析器312可以定期地(例如，每10分鐘、每15分鐘等)及/或不定期地(例如，因應觸發事件)來收集聲音取樣使用聲音感測器302。例如，聲音取樣可以以相對較低的取樣率來執行，以降低相關聯的電源消耗(例如，每十分鐘一次)。在一些範例中，背景雜訊分析器312經組構以因應系統事件(例如，系統啟動、操作系統初始化、開始應用程式等)而觸發感測器302對聲音取樣的收集。在一些範例中，背景雜訊分析器312經組構以因應接收計算系統300的環境的表示而觸發感測器302對聲音取樣的收集。
例如，背景雜訊分析器312可以基於來自網路介面308的資料而偵測特定網路裝置的存在。特定網路裝置可以與特定環境(例如，餐廳中的無線存取點等)相關聯。在此範例中，分析器312將特定網路裝置的偵測與在特定環境中的計算系統300的存在相關聯，及相應地觸發藉由感測器302的聲音取樣資料收集(例如，因應從以前的環境移動到特定環境，或因應特定網路裝置的第一次偵測等)。
在一些範例中，背景雜訊分析器312基於來自位置感測器304的資料(例如，藉由將給定的環境與藉由位置感測器304所表示的給定的地理位置相關聯等)而替代地或額外地偵測計算系統300的環境。
在一些範例中，背景雜訊分析器312經組構以基於使用感測器302所收集的一或多個聲音取樣來評估在特定環境中的背景雜訊位準。在一個特定實現中，背景雜訊分析器312計算位準統計(例如，L90等)，用於使用在不同時間所收集的多個聲音取樣來評估特定環境的背景雜訊位準。參照例如第1圖，基於藉由裝置在T3所收集的聲音取樣的持續期間的90%，其噪音位準超過50dBA，評估裝置在當日時間T3操作的背景雜訊位準是50dBA。基於來自聲音感測器302的感測器資料的背景雜訊位準的其他範例統計測量也是可能的。例如，藉由分析器312為特定環境計算的經評估的背景雜訊位準可以使用時間加權及/或統計過濾器來更新(例如，提取隨時間緩慢變化的度量(metric))。
在一些範例中，背景雜訊分析器312經組構以基於來自聲音感測器302的感測器資料來決定複數個頻帶的背景雜訊位準。參照例如第2圖，分析器312可以基於一個聲音取樣及/或基於在特定環境中不同時間所收集的多個聲音取樣，來決定各種三分之一倍頻帶(例如800Hz、1000Hz、1250Hz等)的聲音壓力等級，與上述討論一致。此外或替代地，在一些實現中，背景雜訊分析器312使用統計計算(例如，L90、時間加權、統計過濾等)來更新及/或評估多個頻帶中的每個頻帶在特定環境中的背景雜訊位準，與上述討論一致。
在一些應用中，收集短持續期間的聲音取樣(例如，2秒等)以及將所收集的聲音取樣轉換到頻譜聲音位準組件可以促進保護在所收集的聲音取樣中的使用者資訊的隱私。
在一些範例中，分析器312經組構以將為複數個環境收集的背景雜訊測量相關的聲學資料儲存於背景雜訊剖面儲存庫322。在一些範例中，這種聲學資料可以從人群中獲得及/或從雲端中的儲存位置取回。這種從人群中獲得及/或雲端儲存取回能夠使背景雜訊測量的取樣更大，及/或當進入新的環境時能夠了解基線雜訊測量。參考例如第1圖，儲存在背景雜訊剖面儲存庫322中的聲學資料可以包括整個背景雜訊位準測量及/或計算，類似於第1圖中表示的與一天中的時間T1、T2、T3、T4、T5、T6、T7相關聯的每個環境的資料。替代地或額外地，參考例如第2圖，所儲存的聲學資料可以包括藉由分析器312所計算的複數個頻帶(例如，第2圖中顯示的1/3倍頻帶)的經評估的背景雜訊位準。
在一些範例中，背景雜訊分析器312經組構以從數個背景雜訊剖面(例如，儲存在儲存庫322中)為計算系統300的目前環境選擇背景雜訊剖面。舉例來說，在最初地編譯幾個頻繁拜訪的環境的背景雜訊位準特性之後，當計算系統300回到該特定環境時，噪音減輕器310在稍後的時間取回特定環境的特定背景雜訊剖面，而不是或除了從聲音感測器302獲得該特定環境的新的聲音取樣。
在本文揭露的範例中，系統雜訊分析器314基於來自聲音感測器302的感測器資料所表示的背景雜訊(及/或藉由分析器312所選擇的背景雜訊剖面)，而選擇用於操作一或多個電子組件306的系統雜訊剖面。在一些實現中，系統雜訊分析器314從儲存在系統雜訊剖面儲存庫324的複數個系統雜訊剖面中選擇系統雜訊剖面。在一些範例中，可以從遠端儲存位置取回系統雜訊剖面。這種遠端儲存位置可以藉由原始設備製造商(OEM)及/或其他組件製造商來提供及/或主控(host)。
在第一實現中，各系統雜訊剖面是基於先前收集的從感測器302獲得的聲學資料而產生的，同時計算系統300在相對安靜的測試環境(例如，消音室等)中使用特定系統組態來操作。
舉例來說，組件306的電壓調節器可以使用與第一系統雜訊剖面相關聯的第一電壓轉換率進行操作，且藉由感測器306所測量的結果噪音可以以類似上述背景雜訊取樣的分析的方式來進行分析(例如，可以為複數個頻帶評估系統雜訊位準等)。接著，電壓調節器可以使用第二電壓轉換率來進行操作，以產生第二系統雜訊剖面的聲學資料，以此類推。
作為其他範例，系統雜訊分析器314可以將各系統雜訊剖面與使用以調制流經組件306的電訊號的動態週期性改變(DPA)參數的個別的組合相關聯。與上面的範例類似，DPA參數的每個組合的聲學資料可以從聲音感測器302獲得，以決定個別的系統雜訊剖面。
在第二實現中，在每個系統雜訊剖面中代表的聲學資料是基於各種系統組態參數輸入值(例如，DPA參數、電壓調節器輸入電壓斜率等)使用模擬系統模型及/或藉由訓練類神經網路演算法來推斷藉由系統輸出的噪音而產生的。以這種方式，類神經網路演算法的使用允許系統與可能從製造商收集的更多資料一起使用，以識別噪音。
第3圖的範例系統雜訊控制器316根據與藉由系統雜訊分析器314來選擇的系統雜訊剖面相關聯的特定系統組態來操作電子組件306。舉例來說，系統雜訊控制器316可以根據與所選擇的系統雜訊剖面相關聯的訊號特性來控制DPA參數、電壓轉換率、及/或被使用以操作電子組件306的任何其他訊號特性。在一些範例中，範例系統雜訊控制器316藉由更新被使用以在啟動或系統初始化事件期間操作計算系統300的基本輸入/輸出系統(BIOS)指令，根據所選擇的系統雜訊剖面來操作電子組件306。
第3圖的範例雜訊遮罩驗證器318經組構以在系統雜訊控制器316根據藉由系統雜訊分析器314所表示的所選擇的系統雜訊剖面來調整電子組件306的系統組態之後從聲音感測器302獲得驗證感測器資料(例如，一或多個額外的聲音取樣)。
在一個範例中，雜訊遮罩驗證器318在調整用於操作組件306的系統組態參數(例如，DPA設置、電壓斜率等)之後，獲得藉由感測器306收集的一或多個聲音取樣。雜訊遮罩驗證器318還可以獲得與控制器316操作電子組件306的系統組態相關聯的一或多個電訊號的測量。例如，電訊號可以對應到基於所選擇的系統雜訊剖面的系統組態而流經電子組件306的電壓軌訊號。
在此範例中，雜訊遮罩驗證器318接著將電訊號的特性與藉由驗證感測器資料所表示的對應的聲響訊號特性進行比較。在一個實現中，雜訊遮罩驗證器318決定在電訊號及測量噪音之間的一致性。再者，在一些實現中，雜訊遮罩驗證器318決定聲響訊號與在複數個頻帶中的每個頻帶的一致性。在一些情形中，如果所決定的一致性在任何特定頻帶上超過90%，則雜訊遮罩驗證器318決定在該特定頻帶上測量的噪音是由於來自電子組件306的系統雜訊。噪音減輕器310接著選擇不同的系統雜訊剖面(及相關聯的系統組態參數)來操作電子組件306。在一些範例中，使用及/或包括在噪音減輕器310中的雜訊遮罩驗證器318是選項的。以此方式，藉由噪音減輕器310來執行的驗證操作也可以被省略。
第3圖所示的範例的範例背景雜訊剖面儲存庫322藉由任何用以儲存資料的記憶體、儲存裝置及/或儲存碟來實現，諸如，舉例來說，快閃記憶體、磁媒介、光學媒介、固態記憶體、硬碟、隨身碟等。再者，儲存在範例背景雜訊剖面儲存庫322中的資料可以是任何資料格式，諸如，舉例來說，二進制資料、逗號分隔資料、tab分隔資料(tab delimited data)、結構化查詢語言(SQL)結構等。雖然在所示的範例中，背景雜訊剖面儲存庫322被圖示為單一裝置，但範例背景雜訊剖面儲存庫322及/或本文所述的任何其他資料儲存裝置可以藉由位於計算系統本地及/或遠端(例如，在雲端儲存位置)的任何數量及/或類型的記憶體來實現。在第3圖所示的範例中，範例背景雜訊剖面儲存庫322儲存了背景雜訊剖面。
第3圖所示的範例的系統背景雜訊剖面儲存庫324藉由任何用以儲存資料的記憶體、儲存裝置及/或儲存碟來實現，諸如，舉例來說，快閃記憶體、磁媒介、光學媒介、固態記憶體、硬碟、隨身碟等。再者，儲存在範例系統雜訊剖面儲存庫324中的資料可以是任何資料格式，諸如，舉例來說，二進制資料、逗號分隔資料、tab分隔資料、結構化查詢語言(SQL)結構等。雖然在所示的範例中，系統雜訊剖面儲存庫324被圖示為單一裝置，但系統背景雜訊剖面儲存庫324及/或本所所述的任何其他資料儲存裝置可以藉由任何數量及/或類型的記憶體來實現。在第3圖所示的範例中，範例系統雜訊剖面儲存庫324儲存了系統雜訊剖面。
雖然在第3圖中說明了實現噪音減輕器310的範例方式，但在第3圖中說明的元件、處理及/或裝置可以以任何其他方式組合、劃分、重新安排、省略、消除及/或實現。再者，第3圖的範例背景雜訊分析器312、範例系統雜訊分析器314、範例系統雜訊控制器316、範例雜訊遮罩驗證器318、及/或，更一般而言，範例噪音減輕器310可由硬體、軟體、韌體及/或硬體、軟體及/或韌體的任何組合來實現。因此，舉例來說，範例背景雜訊分析器312、範例系統雜訊分析器314、範例系統雜訊控制器316、範例雜訊遮罩驗證器318及/或，更一般而言，範例噪音減輕器310可以藉由一或多個類比或數位電路、邏輯電路、可程式化的處理器、可程式化的控制器、圖形處理單元(GPU)、數位訊號處理器(DSP)、特定應用積體電路(ASIC)、可程式化的邏輯裝置(PLD)及/或場可程式化邏輯裝置(FPLD)來實現。當閱讀本專利的任何設備或系統請求項以涵蓋純粹的軟體及/或韌體實現時，至少一個範例，背景雜訊分析器312、範例系統雜訊分析器314、範例系統雜訊控制器316、範例雜訊遮罩驗證器318在此明確定義為包括非暫態的電腦可讀取的儲存裝置或儲存碟，諸如記憶體、數位多功能碟(DVD)、光碟(CD)、藍光光碟等，包括軟體及/或韌體。再來，第3圖的範例噪音減輕器310可以包括一或多個元件、處理及/或裝置，除了或代替第4圖中說明的那些，及/或可以包括任何或所有說明的元件、處理及裝置中的一個以上。如此處所使用者，短語「通訊」包括其變化，包括直接通訊及/或透過一或多個中間組件的間接通訊，且不需要直接物理(例如，有線)通訊及/或持續的通訊，而是另外包括在定期間隔、排程間隔、非定期間隔、及/或一次性事件的選擇性通訊。
第4、5、及/或6圖中顯示了代表實現第3圖的噪音減輕器310的範例硬體邏輯、機器可讀取指令、硬體實現的狀態機、及/或任何組合的流程圖。機器可讀取指令可以是一或多個可執行的程式或可執行的程式的一部份，用於藉由電腦處理器及/或處理器電路執行，諸如下面結合第7圖討論範例處理器平台700中所顯示的處理器712。程式可以體現在儲存在非暫態電腦可讀取儲存媒軟體上的軟體中，諸如CD-ROM、軟碟、硬碟、DVD、藍光光碟、或與處理器712相關聯的記憶體，但整個程式及/或其部份可以替代地藉由處理器712以外的裝置來執行及/或體現在韌體或專用硬體中。再者，儘管參考第4、5、及/或6圖所示的流程圖描述了範例程式，但也可以替代地使用實現範例噪音減輕器310的許多其他方法。舉例來說，方塊之執行的次序可被改變，及/或所描述的一些方塊可被改變、消除、或結合。額外地或替代地，任何或所以的方塊可以藉由一或多個硬體電路(例如，離散的及/或集成的類比及/或數位電路、FPGA、ASIC、比較器、運算放大器(op-amp)、邏輯電路等)來實現，其結構是在不執行軟體或韌體的情況下執行對應的操作。處理器電路可以分佈在不同的網路位置及/或一或多個裝置的本地(例如，單一機器中的多核心處理器、分佈在伺服器架上的多個處理器等等)。
本文所述的機器可讀取指令可以以壓縮格式、加密格式、片段格式、編譯格式、可執行的格式、封裝格式等中的一或多種格式來儲存。本文所述的機器可讀取指令可以儲存為資料或資料結構(例如，指令的部份、碼、碼的表示等)，可以利用以建立、製造、及/或產生機器可執行的指令。舉例來說，機器可讀取指令可以被分割及儲存在位於網路或網路集合的相同或不同位置的一或多個儲存裝置及/或計算裝置(例如，伺服器)上(例如，在雲端中、在邊裝置中等)。機器可讀取指令可能需要安裝、修改、改編、更新、組合、補充、組構、解密、解壓、打開包裝、分佈、重新分配、編譯等中的一或多個，以便使其可藉由計算裝置及/或其他機器直接讀取、解釋、及/或執行。舉例來說，機器可讀取指令可以儲存在多個部份中，這些部份被個別地壓縮、加密、及儲存在單獨的計算裝置上，其中這些部份在解密、解壓、及組合後形成一組可執行的指令，這些指令實現了一或多個功能，可以共同形成諸如本文所述的程式。
在其他範例中，機器可讀取指令可以儲存在可以被處理器電路讀取的狀態中，但需要添加程式庫(例如，動態鏈接程式庫(DLL))、軟體開發套件(SDK)、應用程式程式化介面(API)等，以便在特定計算裝置或其他裝置上執行指令。在另一範例中，在機器可讀取指令及/或對應的程式可以全部或部份執行之前，可能需要對機器可讀取指令進行組構(例如，儲存設置、輸入資料、記錄網路位址等)。因此，如此處所使用者，機器可讀取媒體可以包括機器可讀取指令及/或程式，而不管機器可讀取指令及/或程式在儲存或以其他方式靜止或運輸時的特定格式或狀態。
本文所述的機器可讀取指令可以由任何過去、現在、或未來指令語言、腳本語言、程式語言等來表示。舉例來說，機器可讀取指令可以使用以下任何一種語言來表示：C、C++、Java、C#、Perl、Python、JavaScript、超文件標示語言(HTML)、結構化查詢語言(SQL)、Swift等。
如上所述，第4、5、及/或6圖的範例處理可以使用儲存在非暫態電腦及/或機器可讀取的媒體上的可執行的指令(例如，電腦及/或機器可讀取指令)來實現，這些媒體諸如硬碟機、快閃記憶體、唯讀記憶體、光碟片、數位多功能光碟、快取、隨機存取記憶體及/或任何其他儲存裝置或儲存碟，其中資訊被儲存在任何持續期間(例如，延長時間、永久、短暫、臨時緩衝及/或快取資訊)。如此處所使用者，用語「非暫態電腦可讀取媒體」明確定義為包括任何類型的電腦可讀取的儲存裝置及/或儲存碟，且排除傳播訊號及排除傳輸媒介。
「包括」及「包含」(及其所有形式及時態)在這裡被使用為開放式用語。因此，每當請求項採用任何形式的「包括」或「包含」(例如，包含(comprises、comprising)、包括(includes、including)、具有等)作為序言或在任何種類的請求項敘述中，應了解的是，額外的元件、用語等可以存在而不落在對應的請求項或敘述的範疇外部。如此處所使用者，當短語「至少(at least)」在舉例來說請求項的序言中被使用作為過渡用語時，它是開放式的，其方式與用語「包含」及「包括」是開放式的一樣。用語「及/或」在諸如A、B、及/或C這樣的形式中使用時，是指A、B、C的任何組合或子集，諸如(1)單獨A、(2)單獨B、(3)單獨C、(4)A與B、(5)A與C、(6)B與C、及(7)A與B及C。如本文在描述結構、組件、項目、物件及/或事物的上下文中所使用的，短語「A及B中的至少一個(at least one of A and B)」意指包括以下任何一個的實現方式(1)至少一個A、(2)至少一個B、及(3)至少一個A及至少一個B。同樣地，如本文在描述結構、組件、項目、物件及/或事物的上下文中所使用的，短語「A或B中的至少一個(at least one of A or B)」意指包括以下任何一個的實現方式(1)至少一個A、(2)至少一個B、及(3)至少一個A及至少一個B。如本文在描述處理、指令、活動及/或步驟的效能或執行所使用的，短語「A及B中的至少一個」意指包括以下任何一個的實現方式(1)至少一個A、(2)至少一個B、及(3)至少一個A及至少一個B。同樣地，如本文在描述處理、指令、活動及/或步驟的效能或執行所使用的，短語「A或B中的至少一個」意指包括以下任何一個的實現方式(1)至少一個A、(2)至少一個B、及(3)至少一個A及至少一個B。
如此處所使用者，單數參考(例如，「一(a、an)」、「第一(first)」、「第二(second)」等)並不排除複數。如此處所使用者的用語「一(a)」或「一(an)」實體是指一或多個該實體。用語「一(a)」(或「一(an)」)、「一或多個(one or more)」、及「至少一個(at least one)」在這裡可以互換使用。再者，雖然單獨列出，但複數個手段、元件或方法動作可以藉由例如單一單元或處理器來實現。此外，雖然個別特徵可以被包括在不同的範例或請求項，但這些特徵可以被組合，且被包括在不同的範例或請求項中並不意味著特徵的組合是不可行的及/或有利的。
第4圖是代表機器可讀取指令400的流程圖，這些指令可被執行以實現第3圖的範例噪音減輕器310。具體言之，第4圖的指令使噪音減輕器310能夠學習及初始化複數個聲學環境的背景雜訊剖面。
在方塊402，範例背景雜訊分析器312決定背景雜訊剖面時間段已經過期。背景雜訊剖面時間段可以是一個預定的時間段(例如，特定的天數、週數等)，在這個時間段內，範例噪音減輕器經組構以學習在典型頻繁拜訪的環境(諸如，家、辦公室、咖啡店等)中的各種背景雜訊特性。如果背景雜訊剖面時段已過期(例如，方塊402返回「是」的結果)，則背景雜訊剖面初始化處理400終止。如果背景雜訊剖面時段沒有過期(例如，方塊402返回「否」的結果)，則處理400繼續進行到方塊404。
在方塊404，範例背景雜訊分析器312決定自從先前的聲音取樣被收集以來的取樣時間段是否已經過去了(在方塊404)。例如，範例背景雜訊分析器312可以在多天內定期地(例如，每10分鐘或其他取樣時間段)收集聲音取樣。因此，如果取樣時間段已經過去了，則在方塊404返回「是」的結果，且處理400繼續進行到方塊408。
如果取樣時間段還沒有過去(例如，方塊404返回「否」的結果)，則範例背景雜訊分析器312繼續進行到方塊406。在方塊406，範例背景雜訊分析器312等待，直到取樣時間段已經過去了，然後繼續進行方塊408。
在方塊408，機器可讀取指令400涉及範例背景雜訊分析器312在收集聲音取樣的聲學環境中收集表示背景雜訊的聲音取樣。例如，範例背景雜訊分析器312可以在處理400的每一次迭代中(例如，每一次方塊404返回「是」的結果)，在方塊408從麥克風(例如，聲音感測器302)獲得短的聲音取樣(例如，2秒)，以便為計算系統300所在的多個聲學環境編譯不同的當日時間的多個聲音取樣。
在方塊410，背景雜訊分析器312決定聲音取樣在複數個頻帶中的頻譜分量。回到第2圖，舉例來說，背景雜訊分析器312可以決定在聲音取樣中的聲音壓力等級(例如，藉由線204表示)，用於第2圖的圖表說明的水平軸中所示的三分之一倍頻帶的每一個。
在方塊412，背景雜訊分析器312基於在聲學環境中所收集的一或多個聲音取樣的個別的頻譜分量來產生聲學環境的背景雜訊剖面。舉例來說，背景雜訊分析器312可以識別在相同聲學環境(例如，辦公室、咖啡店等)處所收集的多個聲音取樣。在此範例中，分析器312接著計算在此特定環境中複數個頻帶的背景雜訊位準的統計評估(例如，L90統計等)。舉例來說，在背景雜訊剖面中分配給特定環境的範例背景雜訊位準可以對應到在該特定環境中所收集的聲音取樣的90%的持續期間中超過的聲音壓力等級。其他範例統計計算也是可能的。
處理400接著返回到方塊402，其中方塊402-412被重複，直到背景雜訊剖面時間段失效(例如，方塊402返回「是」的結果)。舉例來說，背景雜訊剖面時段的失效可以表示範例噪音減輕器312已經收集了足夠數量的取樣，以便為計算系統300的一些頻繁拜訪的環境(例如，前五名的環境等)產生背景雜訊剖面。
第5圖是代表範例機器可讀取指令500的流程圖，這些指令可被執行以實現第3圖的範例噪音減輕器。具體言之，第5圖的指令使噪音減輕器能夠學習及初始化複數個不同的系統雜訊組態的系統雜訊剖面。
第5圖的範例處理500從方塊502開始，其中系統雜訊分析器314識別了未測試的系統組態。在最初的迭代中，範例系統雜訊分析器314識別第一未測試的系統組態。在一個範例中，第一系統組態包括用於操作一或多個電子組件306的動態週期性改變(DPA)參數值、電壓調節器轉換率值及/或其他系統參數的特定組合。如果所有可能的系統組態都已經測試過了(例如，方塊502返回「否」的結果)，則處理500就終止了。如果有一或多個系統組態尚未被測試(例如，方塊502返回「是」的結果)，則處理500繼續進行到方塊504。
在方塊504，系統雜訊分析器314調整目前系統組態以對應到未測試的系統組態。舉例來說，以上討論的系統組態參數的具體值可以應用到計算系統300(例如，藉由更新BIOS設置、更新SoC組態、更新驅動電路組態等)。
在方塊506，範例系統雜訊分析器314執行測試工作負荷操作。舉例來說，範例雜訊分析器314可以使得計算系統300在根據經調整的系統組態來操作時，播放媒體檔案或執行其他具體測試計算操作。
在方塊508，範例系統雜訊分析器314在執行測試工作負荷操作時收集聲音取樣。舉例來說，可以在安靜的測試環境(例如，消音室等)中執行處理500。再者，在方塊508，範例系統雜訊分析器314獲得來自聲音感測器302的聲音取樣。在此範例中，所收集的聲音取樣可以表示藉由一或多個電子組件306根據所選擇的系統雜訊剖面的系統組態的操作所造成的噪音(例如，震動等)。
在方塊510，系統雜訊分析器314決定複數個頻帶的聲音取樣的頻譜分量，類似於在第4圖中所示的處理400的方塊410的描述中決定的頻譜分量。
在方塊512，系統雜訊分析器314基於所決定的聲音取樣的頻譜分量來為系統組態產生系統雜訊剖面。在一些範例中，系統雜訊分析器314以類似在第4圖中所示的處理400的方塊412的描述中藉由背景雜訊分析器312所產生的背景雜訊剖面的方式來產生系統雜訊剖面。
第6圖是代表範例機器可讀取指令600的流程圖，這些指令可被執行以實現第3圖的範例噪音減輕器310。具體言之，第6圖的指令使噪音減輕器能夠在各種聲學環境中調適性地控制系統雜訊。
在方塊602，範例背景雜訊分析器312決定是否偵測到計算系統300的聲學環境的潛在變化。如果沒有偵測到表示計算系統300的聲學環境的潛在變化的事件，則處理600就終止。否則，處理600繼續進行到方塊604。各種範例都有可能在方塊602觸發對聲學環境的潛在變化的偵測。
在本文揭露的範例中，背景雜訊分析器312在方塊602偵測在時間臨界值內發生的系統啟動事件，並響應地偵測計算系統300的聲學環境已經潛在地變化了(例如，方塊602返回「是」的結果)。在一些範例中，背景雜訊分析器312偵測到與在背景雜訊剖面儲存庫322中儲存的一個特定背景雜訊剖面相關聯的當日時間的發生(例如，當系統頻繁出現在家中環境的當日時間等)，且分析器312嚮應地偵測聲學環境已經潛在地變化了(例如，方塊602返回「是」的結果)。
在一些範例中，背景雜訊分析器312偵測與特定環境使用網路介面308相關聯的特定網路連接(例如，在先前拜訪的咖啡店的WiFI連接等)，並在方塊602響應地偵測變化。
在一些範例中，背景雜訊分析器312偵測與特定環境使用位置感測器304相關聯的地理位置，並響應地偵測聲學環境已經變化了(例如，方塊602返回「是」的結果)。
在方塊604，背景雜訊分析器312收集表示聲學環境中的背景雜訊的聲音取樣。舉例來說，背景雜訊分析器312可以獲得表示在目前環境中的背景雜訊的感測器資料(來自聲音感測器302)。
在一些範例中，背景雜訊分析器312基於至少感測器資料來決定表示在目前環境中的背景雜訊的背景雜訊剖面。舉例來說，背景雜訊分析器312評估多個1/3倍頻中的每個的聲音壓力等級，諸如在第2圖中所示的頻帶。因此，在這些範例中，決定背景雜訊剖面可能涉及背景雜訊分析器312在方塊604決定在藉由聲音感測器所偵測到的及藉由感測器資料所表示的聲音的複數個頻帶中的複數個聲音壓力等級。
在一些範例中，背景雜訊分析器312決定複數個背景雜訊剖面，表示在複數個環境中的背景噪音。舉例來說，背景雜訊分析器312透過從聲音感測器302在複數個環境中隨著時間的收集個別的感測器資料來產生各個背景雜訊剖面，並根據背景雜訊分析器312的描述中的討論，為各個環境產生個別的背景雜訊剖面。
在本文揭露的範例中，背景雜訊分析器312將複數個背景雜訊剖面中的各個背景雜訊剖面與藉由位置感測器304來表示的個別的地理位置相關聯。背景雜訊分析器312在方塊604至少部份基於藉由位置感測器304所表示的目前位置來識別目前環境。
在一些範例中，背景雜訊分析器312將目前環境與特定當日時間、決定目前當日時間相關聯，並基於目前當日時間及特定當日時間來識別目前環境。參考例如第1圖，背景雜訊分析器312可以將一天中的時間T1、T2、T3、T4等中的每一個與計算系統300在操作的對應的環境(例如，咖啡店、家、辦公室等)相關聯。
在一些範例中，當計算系統300在目前環境中操作時，背景雜訊分析器312偵測(經由網路介面308)特定無線網路，然後將目前環境與特定無線網路的偵測相關聯，這與第3圖中描述中對背景雜訊分析器312的討論一致。
在方塊606，背景雜訊分析器312識別聲學環境的背景雜訊剖面。舉例來說，背景雜訊分析器312將所收集的聲音取樣的頻譜特性(例如，在不同的頻帶的聲音壓力等級)與背景雜訊剖面322中與在方塊604收集的聲音取樣相同或相似的當日時間相關聯的特定背景雜訊剖面的其他聲音取樣的對應的頻譜特性進行比較。
在方塊608，系統雜訊分析器314選擇用於在聲學環境中操作計算系統300的系統雜訊剖面。在一些範例中，系統雜訊分析器314選擇第一系統雜訊剖面，該第一系統雜訊剖面表示與根據第一系統組態來操作一或多個電子組件306相關聯的噪音。在一些範例中，系統雜訊分析器314在方塊608從儲存在系統雜訊剖面儲存庫324中的複數個系統雜訊剖面中選擇第一系統雜訊剖面，這與系統雜訊分析器314的描述中的討論一致。
在方塊610，系統雜訊控制器316基於所選擇的系統雜訊剖面來調整系統設置(其可以包括DPA參數值及/或電壓轉換率值)。一般而言，舉例來說，系統雜訊控制器316根據第一系統雜訊剖面的第一系統組態來操作一或多個電子組件306。在此範例中，系統雜訊控制器316可以調整流經電子組件306的電訊號的DPA參數、電壓斜率、及/或其他驅動訊號特性，以對應到藉由第一系統雜訊剖面的第一系統組態所表示的特定值。
在一些範例中，一或多個電子組件306包括電壓調節器。在這些範例中，在方塊610操作一或多個電性組件306的系統雜訊控制器316可以涉及電壓調節器的調整轉換率。
在一些範例中，操作一或多個電性組件306的系統雜訊控制器316涉及調整一或多個電子組件的動態週期性改變(DPA)組態，與上述第3圖的系統雜訊控制器316的描述中的討論一致。
在方塊612，雜訊遮罩驗證器318收集驗證聲音取樣，同時根據所調整的系統設置來操作。然後，在方塊614，雜訊遮罩驗證器318將驗證聲音取樣的頻譜特性與與經調整的系統設置相關聯的電訊號特性進行比較。
在方塊618，如果偵測到驗證聲音取樣及電訊號之間的臨界值的一致性及/或相似性(例如，方塊618返回「是」的結果)，則雜訊遮罩驗證器318藉由返回到方塊608來選擇另一系統雜訊剖面。舉例來說，驗證聲音取樣及電訊號的一致性可按零到一的比例計算，其中零代表沒有一致性(例如，沒有相似性)，且一代表完全一致性(例如，匹配訊號)。在這樣的範例中，臨界值一致性可以被設置為二分之一(例如，0.5)。然而，任何其他臨界值一致性值可以額外地或替代地被使用。在一些範例中，可以基於在方塊614的比較來選擇不同的系統雜訊剖面(它與背景雜訊的一致性較低)。如果沒有偵測到臨界值一致性(例如，方塊618返回「否」的結果)，則處理600返回到方塊602。
因此，在一些範例中，雜訊遮罩驗證器318在方塊612可以從聲音感測器302獲得第二感測器資料，表示在根據所選擇的系統雜訊剖面的第一系統組態來操作一或多個電子組件306時藉由聲音感測器302所偵測的聲音。第二感測器資料可以表示包括背景雜訊以及藉由一或多個電子組件306造成的系統雜訊的聲音。
在這些範例中，機器可讀取指令600還可以涉及基於至少第二感測器資料來從複數個系統剖面(例如，儲存在系統雜訊剖面儲存庫324中)中選擇第二系統雜訊剖面的系統雜訊分析器314。
為了促進在這些範例中選擇第二系統雜訊剖面，在一些範例中，雜訊遮罩驗證器318將藉由第二感測器資料所表示的第二聲音的聲響訊號特性與與第一系統雜訊剖面的第一系統組態(藉由系統雜訊分析器314來選擇)相關聯的電訊號特性進行比較。為了促進這點，舉例來說，雜訊遮罩驗證器318可以決定在藉由第二感測器資料表示的聲音及驅動電子組件306的電訊號(例如，電壓軌等)之間的一致性。在此範例中，如果所決定的一致性超過臨界值(例如，90%等)，則系統雜訊分析器314可以按照上面的討論來選擇第二系統雜訊剖面。
第7圖是範例處理器平台700的方塊圖，該平台結構上用以執行第4、5、及/或6圖的指令，以實現第3圖的噪音減輕器310。處理器平台700可以是，舉例來說，伺服器、個人電腦、工作站、自我學習機器(例如，類神經網路)、行動裝置(例如，手機、智慧型手機、平板，諸如iPad TM)、個人數位助理(PDA)、網際網路設備、DVD播放器、CD播放器、數位視訊記錄器、藍光播放器、遊戲機、個人視訊記錄器、機上盒、頭戴耳機或其他可穿戴裝置、或任何其他類型的計算裝置。
所顯示的範例之處理器平台700包括處理器712。所顯示的範例之處理器712為硬體。舉例來說，處理器512可藉由一或多個來自任何期望的家族或製造者之積體電路、邏輯電路、微處理器、GPU、DSP、或控制器來實現。硬體處理器可以是基於半導體的(例如，基於矽的)裝置。在此範例中，處理器實現範例背景雜訊分析器312、範例系統雜訊分析器314、範例系統雜訊控制器316、及範例雜訊遮罩驗證器318。
所示的範例之處理器712包括區域記憶體713(例如，快取)。所示的範例之處理器712經由匯流排718而跟包括揮發性記憶體714與非揮發性記憶體716之主記憶體進行通訊。揮發性記憶體714可以藉由同步動態隨機存取記憶體(SDRAM)、動態隨機存取記憶體(DRAM)、RAMBUS®動態隨機存取記憶體(RDRAM®)及/或任何其他類型的隨機存取記憶體裝置來實現。非揮發性記憶體716可以藉由快閃記憶體及/或任何其他期望類型的記憶體裝置來實現。對主記憶體714、716的存取是藉由記憶體控制器來控制。
所示的範例之處理器平台700還包括介面電路720。介面電路720可以藉由任何類型的介面標準來實現，例如乙太網路介面、通用串列匯流排(USB)、Bluetooth®介面、近場通訊(NFC)介面、及/或快速PCI介面。
於所示的範例中，一或多個輸入裝置722被連接到介面電路720。輸入裝置722允許使用者輸入資料及/或命令到處理器712內。輸入裝置可以藉由例如音訊感測器、麥克風、相機(靜態或視訊)、鍵盤、按鈕、滑鼠、觸碰螢幕、軌跡墊、軌跡球、等電位點(isopoint)及/或語音辨識系統來實現。
一或多個輸出裝置724還連接到所示的範例之介面電路724。輸出裝置724可以藉由例如顯示裝置(例如，發光二極體(LED)、有機發光二極體(OLED)、液晶顯示器(LCD)、陰極射線管顯示器(CRT)、平面切換(IPS)顯示器、觸碰螢幕等)、觸覺輸出裝置、印表機及/或揚聲器)來實現。因此，所顯示的範例之介面電路720典型地包括圖形驅動器卡、圖形驅動器片及/或圖形驅動器處理器。
所示的範例的介面電路720也包括通訊裝置，諸如發送器、接收器、收發器、數據機、住宅閘道、無線存取點、及/或網路介面，以促進經由網路726與外部機器(例如，任何種類的計算裝置)交換資料。舉例來說，通訊可以經由乙太網路連接、數位用戶線路(DSL)連接、電話線連接、同軸電纜系統、衛星系統、直視性無線系統(line-of-site wireless system)、蜂巢式電話系統等。
所示的範例之處理器平台700還包括用以儲存軟體及/或資料之一或多個大量儲存裝置728。此大量儲存裝置728的範例包括軟碟機、硬碟機、光碟機、藍光光碟機、獨立磁碟冗餘陣列(RAID)系統、及數位多功能光碟(DVD)機。在此範例中，範例背景雜訊剖面儲存庫322及範例系統雜訊剖面儲存庫324可以被儲存在一或多個儲存裝置728中。
第4、5、及/或6圖的機器可執行的指令732可以被儲存在大量儲存裝置728中、在揮發性記憶體714中、在非揮發性記憶體716中、及/或在可移除的非暫態電腦可讀取儲存媒體(諸如CD或DVD)上。
第8圖中說明了用於向第三方分發諸如第7圖的範例電腦可讀取指令732的軟體的說明範例軟體分佈平台805的方塊圖。範例軟體分佈平台805可以藉由任何電腦伺服器、資料設施、雲端服務等來實現，能夠將軟體儲存及發送到其他計算裝置。第三方可以是擁有及/或操作軟體分佈平台的實體的顧客。舉例來說，擁有及/或操作軟體分佈平台的實體可以是軟體的開發者、銷售者、及/或許可人，諸如第7圖的範例電腦可讀取指令732。第三方可以是消費者、使用者、零售商、OEM等，他們購買及/或授權軟體使用及/或再銷售及/或再授權。
在所示的範例中，軟體分佈平台805包括一或多個伺服器、及一或多個儲存裝置。儲存裝置儲存電腦可讀取指令732，如上所述，它可以對應到第4、5、6、及/或7圖的範例電腦可讀取指令。範例軟體分佈平台805的一或多個伺服器與網路810進行通訊，該網路可以對應到網際網路及/或上述任何範例網路726中的任何一或多個。在一些範例中，一或多個伺服器響應將軟體發送到請求方的請求，作為商業交易的一部分。對軟體的交付、銷售及/或授權的款項可以藉由軟體分佈平台的一或多個伺服器及/或經由第三方支付實體來處理。伺服器使購買者及/或許可人能夠從軟體分佈平台805下載電腦可讀取指令732。舉例來說，可以對應到第4、5、及/或6圖的範例電腦可讀取指令的軟體可以被下載到範例處理器平台700，該平台執行電腦可讀取指令732以實現第3圖的噪音減輕器310。在一些範例中，軟體分佈平台805的一或多個伺服器定期地提供、發送、及/或強制更新軟體(例如，第7圖的範例電腦可讀取指令732)，以確保改進、程式修補、更新等在終端使用者裝置上分佈及應用於軟體。
從上文可以看出，已經揭露範例方法、設備及製造之物件，這些方法、設備及製造之物件能夠調適性減輕藉由計算裝置的電子組件所產生的噪音。此調適性噪音減輕可以允許在背景雜訊位準大於與增加的裝置效能相關聯的系統雜訊位準時增加裝置效能。所揭露的方法、設備及製造之物件依據環境中的目前背景雜訊藉由自動地調整影響系統雜訊產生的系統組態參數，提高了計算裝置的使用效率。因此，所揭露的方法、設備及製造之物件是針對電腦的功能的一或多個改進。
本文揭露了使用調適性感測和控制的電子雜訊的噪音減輕的範例方法、設備、系統、及製造之物件。進一步的範例及其組合包括以下：
範例1包括一種用於減輕在電子裝置中的雜訊之設備，該設備包含：聲音感測器；背景雜訊分析器，從該聲音感測器獲得表示在該電子裝置的環境中背景雜訊的感測器資料；系統雜訊分析器，基於至少該感測器資料來選擇第一系統雜訊剖面，該第一系統雜訊剖面表示與根據第一系統組態來操作一或多個電子組件相關聯的噪音；及系統雜訊控制器，根據該第一系統雜訊剖面的該第一系統組態來操作該一或多個電子組件。
範例2包括如範例1之設備，其中該一或多個電子組件包括電壓調節器，且其中該系統雜訊控制器用以調整該電壓調節器的轉換率，以根據該第一系統組態來操作該一或多個電子組件。
範例3包括如範例1之設備，其中該系統雜訊控制器用以調整一或多個電子組件的動態週期性改變(DPA)組態，以根據該第一系統組態來操作該一或多個電子組件。
範例4包括如範例1之設備，更包括：雜訊遮罩驗證器，用以從該聲音感測器獲得第二感測器資料，該第二感測器資料表示當根據該第一系統組態來操作該一或多個電子組件時由該聲音感測器所偵測到的聲音，其中該系統雜訊分析器基於至少該第二感測器資料來選擇第二系統雜訊剖面，該第二系統雜訊剖面表示與根據第二系統組態來操作一或多個電子組件相關聯的第二噪音；及其中因應該系統雜訊分析器選擇該第二系統雜訊剖面，該系統雜訊控制器根據該第二系統雜訊剖面的該第二系統組態來操作該一或多個電子組件。
範例5包括如範例1之設備，更包括背景雜訊剖面儲存庫，用以儲存表示在複數個環境中的背景噪音的複數個背景雜訊剖面，其中該背景雜訊分析器進一步基於所儲存的複數個背景雜訊剖面來決定在該環境中的背景雜訊的特性。
範例6包括如範例1之設備，更包括系統雜訊剖面儲存庫，用以儲存複數個系統雜訊剖面，該複數個系統雜訊剖面表示與在複數個環境中操作該一或多個電子組件相關聯的噪音，其中該系統雜訊分析器從在該系統雜訊剖面儲存庫中所儲存的該複數個系統雜訊剖面來選擇該第一系統雜訊剖面。
範例7包括如範例1之設備，更包括位置感測器，用以表示該設備的地理位置，其中該背景雜訊分析器至少部份基於藉由該位置感測器所表示的該地理位置來決定在該環境中的該背景雜訊。
範例8包括如範例1之設備，更包括網路介面，用以偵測在該設備的該環境中的特定網路，其中該背景雜訊分析器至少部份基於在該環境中的該特定網路的偵測來決定在該環境中的該背景雜訊。
範例9包括至少一個非暫態電腦可讀取媒體，包含指令，當藉由至少一個處理器執行時，使得至少一個處理器至少：從計算系統的聲音感測器獲得感測器資料，該感測器資料表示在該計算系統的環境中的背景雜訊；基於至少該感測器資料來選擇第一系統雜訊剖面，該第一系統雜訊剖面表示與根據第一系統組態來操作該計算系統的一或多個電子組件相關聯的噪音；及根據該第一系統雜訊剖面的該第一系統組態來操作該計算系統的該一或多個電子組件。
範例10包括如範例9之至少一個非暫態電腦可讀取儲存媒體，其中該一或多個電子組件包括電壓調節器，且該指令在執行時使該至少一個處理器為了根據該第一系統組態來操作該一或多個電子組件而調整該電壓調節器的轉換率。
範例11包括如範例9之至少一個非暫態電腦可讀取儲存媒體，其中該指令在執行時使該至少一個處理器為了根據該第一系統組態來操作該一或多個電子組件而調整該一或多個電子組件的動態週期性改變(DPA)組態。
範例12包括如範例9之至少一個非暫態電腦可讀取儲存媒體，其中該指令在執行時使該至少一個處理器：從該聲音感測器獲得第二感測器資料，該第二感測器資料表示當根據該第一系統組態來操作該一或多個電子組件時由該聲音感測器所偵測到的聲音，基於至少該第二感測器資料來選擇第二系統雜訊剖面，該第二系統雜訊剖面表示與根據第二系統組態來操作一或多個電子組件相關聯的第二噪音；及因應該第二系統雜訊剖面的選擇，根據該第二系統雜訊剖面的該第二系統組態來操作該計算系統的該一或多個電子組件。
範例13包括如範例12之至少一個非暫態電腦可讀取儲存媒體，其中該指令在執行時使該至少一個處理器將由該第二感測器資料所表示的第二聲音的聲響訊號特性和與該第一系統雜訊剖面的該第一系統組態相關聯的電訊號特性進行比較，其中該選擇第二系統雜訊剖面進一步基於該比較。
範例14包括如範例13之至少一個非暫態電腦可讀取儲存媒體，其中該第二系統雜訊剖面的選擇進一步基於表示在該聲響訊號特性及該電訊號特性之間的一致性超過臨界值一致性的比較。
範例15包括如範例12之至少一個非暫態電腦可讀取儲存媒體，其中該指令在執行時使該至少一個處理器基於至少該感測器資料來決定背景雜訊剖面，該背景雜訊剖面表示在該環境中的該背景雜訊，其中選擇該第一系統雜訊剖面進一步基於所決定的背景雜訊剖面。
範例16包括如範例15之至少一個非暫態電腦可讀取儲存媒體，其中該指令在執行時，為了決定該背景雜訊剖面，使該至少一個處理器：決定在複數個頻帶中藉由該聲音感測器所偵測及藉由該感測器資料所表示的聲音的複數個聲音壓力等級，其中該第一系統雜訊剖面表示在該複數個頻帶中與根據該第一系統組態來操作該一或多個電子組件相關聯的噪音的對應的複數個聲音壓力等級；及選擇該第一系統雜訊剖面包括將該背景雜訊剖面的該複數個聲音壓力等級與該第一系統雜訊剖面的該對應的複數個聲音壓力等級進行比較。
範例17包括如範例12之至少一個非暫態電腦可讀取儲存媒體，其中該指令在執行時使該至少一個處理器：至少基於在該環境中使用該聲音感測器所獲得的該感測器資料及在其他環境中使用該聲音感測器所獲得的其他感測器資料來決定複數個背景雜訊剖面，該複數個背景雜訊剖面表示在複數個環境中的背景噪音；識別該計算系統的環境；及基於該環境的識別，從該複數個背景雜訊剖面中選擇特定背景雜訊剖面，其中選擇該第一系統雜訊剖面更基於該特定背景雜訊剖面的選擇。
範例18包括如範例17之至少一個非暫態電腦可讀取儲存媒體，其中該指令在執行時使該至少一個處理器：將該複數個背景雜訊剖面的各背景雜訊剖面與藉由該計算系統的位置感測器所表示的個別的位置相關聯；及從該位置感測器接收該計算系統的目前位置的表示，其中識別該環境至少部份基於藉由該位置感測器所表示的該目前位置，其中該特定背景雜訊剖面的選擇至少部份基於該環境的識別。
範例19包括如範例17之至少一個非暫態電腦可讀取儲存媒體，其中該指令在執行時使該至少一個處理器：將該環境與特定當日時間相關聯；決定目前當日時間；及基於該目前當日時間及與該環境相關聯的該特定當日時間來識別該環境。
範例20包括如範例17之至少一個非暫態電腦可讀取儲存媒體，其中該指令在執行時使該至少一個處理器進行下列操作以識別該計算系統的環境：當該計算系統在該環境中操作時，經由該計算系統的網路介面來偵測特定無線網路；及將該環境與該特定無線網路的偵測相關聯。
範例21包括一種用於減輕在電子裝置中的雜訊之方法，該方法包含：從電子裝置的聲音感測器獲得感測器資料，該感測器資料表示在該電子裝置的環境中的背景雜訊；基於至少該感測器資料及藉由用至少一個處理器執行指令來選擇第一系統雜訊剖面，該第一系統雜訊剖面表示與根據第一系統組態來操作該電子裝置的一或多個電子組件相關聯的噪音；及根據該第一系統雜訊剖面的該第一系統組態來操作該電子裝置的該一或多個電子組件。
範例22包括如範例21之方法，其中該一或多個電子組件包括電壓調節器，且其中根據該第一系統組態來操作該一或多個電子組件包括調整該電壓調節器的轉換率。
範例23包括如範例21之方法，其中根據該第一系統組態來操作該一或多個電子組件包括調整該一或多個電子組件的動態週期性改變(DPA)組態。
範例24包括如範例21之方法，更包括從該聲音感測器獲得第二感測器資料，該第二感測器資料表示當根據該第一系統組態來操作該一或多個電子組件時由該聲音感測器所偵測到的聲音，基於至少該第二感測器資料來選擇第二系統雜訊剖面，該第二系統雜訊剖面表示與根據第二系統組態來操作一或多個電子組件相關聯的第二噪音；及因應該第二系統雜訊剖面的選擇，根據該第二系統雜訊剖面的該第二系統組態來操作該計算系統的該一或多個電子組件。
範例25包括如範例24之方法，更包括將由該第二感測器資料所表示的第二聲音的聲響訊號特性和與該第一系統雜訊剖面的該第一系統組態相關聯的電訊號特性進行比較，其中該選擇第二系統雜訊剖面進一步基於該比較。
範例26包括如範例25之方法，其中該第二系統雜訊剖面的選擇基於表示在該聲響訊號特性及該電訊號特性之間的一致性超過臨界值一致性的比較。
範例27包括如範例21之方法，更包括基於至少該感測器資料來決定背景雜訊剖面，該背景雜訊剖面表示在該環境中的該背景雜訊，其中選擇該第一系統雜訊剖面進一步基於所決定的背景雜訊剖面。
範例28包括如範例27之方法，其中決定該背景雜訊剖面包括決定在複數個頻帶中藉由該聲音感測器所偵測及藉由該感測器資料所表示的聲音的複數個聲音壓力等級，其中該第一系統雜訊剖面表示在該複數個頻帶中與根據該第一系統組態來操作該一或多個電子組件相關聯的噪音的對應的複數個聲音壓力等級；且其中選擇該第一系統雜訊剖面包括將該背景雜訊剖面的該複數個聲音壓力等級與該第一系統雜訊剖面的該對應的複數個聲音壓力等級進行比較。
範例29包括如範例21之方法，更包括至少基於在該環境中使用該聲音感測器所獲得的該感測器資料及在其他環境中使用該聲音感測器所獲得的其他感測器資料來決定複數個背景雜訊剖面，該複數個背景雜訊剖面表示在複數個環境中的背景噪音；識別該電子裝置的環境；及基於該環境的識別，從該複數個背景雜訊剖面中選擇特定背景雜訊剖面，其中選擇該第一系統雜訊剖面更基於該特定背景雜訊剖面的選擇。
範例30包括如範例29之方法，更包括將該複數個背景雜訊剖面的各背景雜訊剖面與藉由該計算系統的位置感測器所表示的個別的位置相關聯；及從該位置感測器接收該電子裝置的目前位置的表示，其中識別該環境至少部份基於藉由該位置感測器所表示的該目前位置，且其中選擇該特定背景雜訊剖面至少部份基於該環境的識別。
範例31包括如範例29之方法，更包括將該環境與特定當日時間相關聯、決定目前當日時間、及基於目前當日時間及與該環境相關聯的特定當日時間來識別該環境。
範例32包括如範例29之方法，其中識別該電子裝置的環境包括當該電子裝置在該環境中操作時，經由電子裝置的網路介面來偵測特定無線網路，及將該環境與該特定無線網路的偵測相關聯。
範例33包括一種設備，包含聲音感測器、至少一個儲存裝置、及至少一個處理器，用以執行指令，使得該處理器至少從該聲音感測器獲得感測器資料，該感測器資料表示在該設備的環境中的背景雜訊；基於至少該感測器資料來選擇第一系統雜訊剖面，該第一系統雜訊剖面表示與根據第一系統組態來操作一或多個電子組件相關聯的噪音；及根據該第一系統雜訊剖面的該第一系統組態來操作該一或多個電子組件。
範例34包括如範例33之設備，其中該一或多個電子組件包括電壓調節器，且其中根據該第一系統組態來操作該一或多個電子組件包括調整該電壓調節器的轉換率。
範例35包括如範例33之設備，其中根據該第一系統組態來操作該一或多個電子組件包括調整該一或多個電子組件的動態週期性改變(DPA)組態。
範例36包括如範例33之設備，其中該至少一個處理器進一步從該聲音感測器獲得第二感測器資料，該第二感測器資料表示當根據該第一系統組態來操作該一或多個電子組件時由該聲音感測器所偵測到的聲音，基於至少該第二感測器資料來選擇第二系統雜訊剖面，該第二系統雜訊剖面表示與根據第二系統組態來操作一或多個電子組件相關聯的第二噪音；及因應該第二系統雜訊剖面的選擇，根據該第二系統雜訊剖面的該第二系統組態來操作該一或多個電子組件。
範例37包括如範例36之設備，其中該至少一個處理器進一步將由該第二感測器資料所表示的第二聲音的聲響訊號特性和與該第一系統雜訊剖面的該第一系統組態相關聯的電訊號特性進行比較，其中該選擇第二系統雜訊剖面基於該比較。
範例38包括如範例37之設備，其中該至少一個處理器進一步選擇該第二系統雜訊剖面是基於表示在該聲響訊號特性及該電訊號特性之間的一致性超過臨界值一致性的比較。
範例39包括如範例37之設備，其中該至少一個處理器進一步基於至少該感測器資料來決定背景雜訊剖面，該背景雜訊剖面表示在該環境中的該背景雜訊，其中該第一系統雜訊剖面的選擇是基於所決定的背景雜訊剖面。
範例40包括如範例39之設備，其中該至少一個處理器進一步決定該背景雜訊剖面，藉由決定在複數個頻帶中藉由該聲音感測器所偵測及藉由該感測器資料所表示的聲音的複數個聲音壓力等級，其中該第一系統雜訊剖面表示在該複數個頻帶中與根據該第一系統組態來操作該一或多個電子組件相關聯的噪音的對應的複數個聲音壓力等級；且其中選擇該第一系統雜訊剖面包括將該背景雜訊剖面的該複數個聲音壓力等級與該第一系統雜訊剖面的該對應的複數個聲音壓力等級進行比較。
範例41包括如範例37之設備，其中該至少一個處理器至少基於在該環境中使用該聲音感測器所獲得的該感測器資料及在其他環境中使用該聲音感測器所獲得的其他感測器資料來決定複數個背景雜訊剖面，該複數個背景雜訊剖面表示在複數個環境中的背景噪音；識別該計算系統的環境；及基於該環境的識別，從該複數個背景雜訊剖面中選擇特定背景雜訊剖面，其中選擇該第一系統雜訊剖面更基於該特定背景雜訊剖面的選擇。
範例42包括如範例41之設備，其中該至少一個處理器將該複數個背景雜訊剖面的各背景雜訊剖面與藉由該計算系統的位置感測器所表示的個別的位置相關聯；及從該位置感測器接收該計算系統的目前位置的表示，其中識別該環境至少部份基於藉由該位置感測器所表示的該目前位置，其中該特定背景雜訊剖面的選擇至少部份基於該環境的識別。
範例43包括如範例41之設備，其中該至少一個處理器將該環境與特定當日時間相關聯；決定目前當日時間；及基於該目前當日時間及與該環境相關聯的該特定當日時間來識別該環境。
範例44包括如範例37之設備，其中該至少一個處理器進行下列操作以識別該環境：當該計算系統在該環境中操作時，經由該計算系統的網路介面來偵測特定無線網路；及將該環境與該特定無線網路的偵測相關聯。
範例45包括一種設備，包含：用以從計算系統的聲音感測器獲得感測器資料的手段，該感測器資料表示在該計算系統的環境中的背景雜訊；用以基於至少該感測器資料來選擇第一系統雜訊剖面的手段，該第一系統雜訊剖面表示與根據第一系統組態來操作該計算系統的一或多個電子組件相關聯的噪音；及用以根據該第一系統雜訊剖面的該第一系統組態來操作該計算系統的該一或多個電子組件的手段。
雖然某些範例方法、設備與製造之物件已於此處揭露，此專利之涵蓋範圍的範疇並不以此為限。相反的，此專利涵蓋落於此專利的申請專利範圍之範疇內的所有方法、設備與製造之物件。
以下申請專利範圍在此併入詳細說明中，且各請求項作為本公開內容的單獨實施例而獨立存在。
100:圖表說明 105:垂直軸 110:水平軸 111:裝置 112:裝置 113:裝置 114:裝置 121:當日時間 122:當日時間 123:當日時間 124:當日時間 125:當日時間 126:當日時間 127:當日時間 200:圖表說明 205:垂直軸 210:水平軸 212:線 220:條 225:條 300:計算系統 302:聲音感測器 304:位置感測器 306:電子組件 308:網路介面 310:噪音減輕器 312:背景雜訊分析器 314:系統雜訊分析器 316:系統雜訊控制器 318:雜訊遮罩驗證器 322:背景雜訊剖面儲存庫 324:系統雜訊剖面儲存庫 400:處理 402:方塊 404:方塊 406:方塊 408:方塊 410:方塊 412:方塊 500:處理 502:方塊 504:方塊 506:方塊 508:方塊 510:方塊 512:方塊 600:處理 602:方塊 604:方塊 606:方塊 608:方塊 610:方塊 612:方塊 614:方塊 618:方塊 700:處理器平台 712:處理器 713:區域記憶體 714:揮發性記憶體 716:非揮發性記憶體 718:匯流排 720:介面電路 722:輸入裝置 724:輸出裝置 726:網路 728:大量儲存裝置 732:機器可執行的指令 805:軟體分佈平台 810:網路 D1:裝置 D2:裝置 D3:裝置 D4:裝置 T1:當日時間 T2:當日時間 T3:當日時間 T4:當日時間 T5:當日時間 T6:當日時間 T7:當日時間
[第1圖]是在一天的不同時間偵測到的背景雜訊位準的圖表說明。
[第2圖]是在複數個不同的頻帶中的背景及系統雜訊位準的範例圖表說明。
[第3圖]是依照本揭露的教示所構建的範例系統的示意圖，減輕系統中電子組件的噪音。
[第4圖]是代表機器可讀取指令的流程圖，這些指令可被執行以實現第3圖的範例噪音減輕器，以初始化及學習在一或多個聲學環境中的背景雜訊特性。
[第5圖]是代表機器可讀取指令的流程圖，這些指令可被執行以實現第3圖的範例噪音減輕器，以初始化及學習與複數個不同的系統組態相關聯的系統雜訊特性。
[第6圖]是代表機器可讀取指令的流程圖，這些指令可被執行以實現第3圖的範例噪音減輕器，以調適性地控制在各種聲學環境中的系統雜訊。
[第7圖]是範例處理器平台的方塊圖，該平台結構上用以執行第4圖的指令，以實現第3圖的範例噪音減輕器。
[第8圖]是範例軟體分佈平台的方塊圖，用以將軟體(例如，對應到第4、5、及/或6圖的範例電腦可讀取指令軟體)分佈到用戶端裝置，諸如消費者(例如，用於授權、銷售及/或使用)、零售商(例如，用於銷售、再銷售、授權、及/或再授權)、及/或原始設備製造商(OEM)(例如，用於包括在要分佈到舉例來說零售商及/或直接購買顧客的產品中)。
300:計算系統
302:聲音感測器
304:位置感測器
306:電子組件
308:網路介面
310:噪音減輕器
312:背景雜訊分析器
314:系統雜訊分析器
316:系統雜訊控制器
318:雜訊遮罩驗證器
322:背景雜訊剖面儲存庫
324:系統雜訊剖面儲存庫

Claims (25)

  1. 一種用於減輕在電子裝置中的雜訊之設備，該設備包含： 聲音感測器； 背景雜訊分析器，從該聲音感測器獲得表示在該電子裝置的環境中背景雜訊的感測器資料； 系統雜訊分析器，基於至少該感測器資料來選擇第一系統雜訊剖面，該第一系統雜訊剖面表示與根據第一系統組態來操作一或多個電子組件相關聯的噪音；及 系統雜訊控制器，根據該第一系統雜訊剖面的該第一系統組態來操作該一或多個電子組件。
  2. 如請求項1之設備，其中該一或多個電子組件包括電壓調節器，且其中該系統雜訊控制器用以調整該電壓調節器的轉換率，以根據該第一系統組態來操作該一或多個電子組件。
  3. 如請求項1之設備，其中該系統雜訊控制器用以調整一或多個電子組件的動態週期性改變(DPA)組態，以根據該第一系統組態來操作該一或多個電子組件。
  4. 如請求項1之設備，更包括： 雜訊遮罩驗證器，用以從該聲音感測器獲得第二感測器資料，該第二感測器資料表示當根據該第一系統組態來操作該一或多個電子組件時由該聲音感測器所偵測到的聲音， 其中該系統雜訊分析器基於至少該第二感測器資料來選擇第二系統雜訊剖面，該第二系統雜訊剖面表示與根據第二系統組態來操作一或多個電子組件相關聯的第二噪音；及 其中因應該系統雜訊分析器選擇該第二系統雜訊剖面，該系統雜訊控制器根據該第二系統雜訊剖面的該第二系統組態來操作該一或多個電子組件。
  5. 如請求項1之設備，更包括背景雜訊剖面儲存庫，用以儲存表示在複數個環境中的背景噪音的複數個背景雜訊剖面，其中該背景雜訊分析器進一步基於所儲存的複數個背景雜訊剖面來決定在該環境中的背景雜訊的特性。
  6. 如請求項1之設備，更包括系統雜訊剖面儲存庫，用以儲存複數個系統雜訊剖面，該複數個系統雜訊剖面表示與在複數個環境中操作該一或多個電子組件相關聯的噪音，其中該系統雜訊分析器從在該系統雜訊剖面儲存庫中所儲存的該複數個系統雜訊剖面來選擇該第一系統雜訊剖面。
  7. 如請求項1之設備，更包括位置感測器，用以表示該設備的地理位置，其中該背景雜訊分析器至少部份基於藉由該位置感測器所表示的該地理位置來決定在該環境中的該背景雜訊。
  8. 如請求項1之設備，更包括網路介面，用以偵測在該設備的該環境中的特定網路，其中該背景雜訊分析器至少部份基於在該環境中的該特定網路的偵測來決定在該環境中的該背景雜訊。
  9. 至少一個電腦可讀取媒體，包含指令，當藉由至少一個處理器執行時，使得至少一個處理器至少： 從計算系統的聲音感測器獲得感測器資料，該感測器資料表示在該計算系統的環境中的背景雜訊； 基於至少該感測器資料來選擇第一系統雜訊剖面，該第一系統雜訊剖面表示與根據第一系統組態來操作該計算系統的一或多個電子組件相關聯的噪音；及 根據該第一系統雜訊剖面的該第一系統組態來操作該計算系統的該一或多個電子組件。
  10. 如請求項9之至少一個電腦可讀取儲存媒體，其中該一或多個電子組件包括電壓調節器，且該指令在執行時使該至少一個處理器為了根據該第一系統組態來操作該一或多個電子組件而調整該電壓調節器的轉換率。
  11. 如請求項9之至少一個電腦可讀取儲存媒體，其中該指令在執行時使該至少一個處理器為了根據該第一系統組態來操作該一或多個電子組件而調整該一或多個電子組件的動態週期性改變(DPA)組態。
  12. 如請求項9之至少一個電腦可讀取儲存媒體，其中該指令在執行時使該至少一個處理器： 從該聲音感測器獲得第二感測器資料，該第二感測器資料表示當根據該第一系統組態來操作該一或多個電子組件時由該聲音感測器所偵測到的聲音， 基於至少該第二感測器資料來選擇第二系統雜訊剖面，該第二系統雜訊剖面表示與根據第二系統組態來操作一或多個電子組件相關聯的第二噪音；及 因應該第二系統雜訊剖面的選擇，根據該第二系統雜訊剖面的該第二系統組態來操作該計算系統的該一或多個電子組件。
  13. 如請求項12之至少一個電腦可讀取儲存媒體，其中該指令在執行時使該至少一個處理器將由該第二感測器資料所表示的第二聲音的聲響訊號特性和與該第一系統雜訊剖面的該第一系統組態相關聯的電訊號特性進行比較，其中該選擇第二系統雜訊剖面進一步基於該比較。
  14. 如請求項12或13之至少一個電腦可讀取儲存媒體，其中該第二系統雜訊剖面的選擇進一步基於表示在該聲響訊號特性及該電訊號特性之間的一致性超過臨界值一致性的比較。
  15. 如請求項12之至少一個電腦可讀取儲存媒體，其中該指令在執行時使該至少一個處理器基於至少該感測器資料來決定背景雜訊剖面，該背景雜訊剖面表示在該環境中的該背景雜訊，其中選擇該第一系統雜訊剖面進一步基於所決定的背景雜訊剖面。
  16. 如請求項12到15中之任一項的至少一個電腦可讀取儲存媒體，其中該指令在執行時，為了決定該背景雜訊剖面，使該至少一個處理器： 決定在複數個頻帶中藉由該聲音感測器所偵測及藉由該感測器資料所表示的聲音的複數個聲音壓力等級，其中該第一系統雜訊剖面表示在該複數個頻帶中與根據該第一系統組態來操作該一或多個電子組件相關聯的噪音的對應的複數個聲音壓力等級；及 選擇該第一系統雜訊剖面包括將該背景雜訊剖面的該複數個聲音壓力等級與該第一系統雜訊剖面的該對應的複數個聲音壓力等級進行比較。
  17. 如請求項12之至少一個電腦可讀取儲存媒體，其中該指令在執行時使該至少一個處理器： 至少基於在該環境中使用該聲音感測器所獲得的該感測器資料及在其他環境中使用該聲音感測器所獲得的其他感測器資料來決定複數個背景雜訊剖面，該複數個背景雜訊剖面表示在複數個環境中的背景噪音； 識別該計算系統的環境；及 基於該環境的識別，從該複數個背景雜訊剖面中選擇特定背景雜訊剖面， 其中選擇該第一系統雜訊剖面更基於該特定背景雜訊剖面的選擇。
  18. 如請求項12至17中任一項之至少一個電腦可讀取儲存媒體，其中該指令在執行時使該至少一個處理器： 將該複數個背景雜訊剖面的各背景雜訊剖面與藉由該計算系統的位置感測器所表示的個別的位置相關聯；及 從該位置感測器接收該計算系統的目前位置的表示，其中識別該環境至少部份基於藉由該位置感測器所表示的該目前位置，其中該特定背景雜訊剖面的選擇至少部份基於該環境的識別。
  19. 如請求項12及17之至少一個電腦可讀取儲存媒體，其中該指令在執行時使該至少一個處理器： 將該環境與特定當日時間相關聯； 決定目前當日時間；及 基於該目前當日時間及與該環境相關聯的該特定當日時間來識別該環境。
  20. 如請求項12至17中任一項之至少一個電腦可讀取儲存媒體，其中該指令在執行時使該至少一個處理器進行下列操作以識別該計算系統的環境： 當該計算系統在該環境中操作時，經由該計算系統的網路介面來偵測特定無線網路；及 將該環境與該特定無線網路的偵測相關聯。
  21. 一種用於減輕在電子裝置中的雜訊之方法，該方法包含： 從電子裝置的聲音感測器獲得感測器資料，該感測器資料表示在該電子裝置的環境中的背景雜訊； 基於至少該感測器資料及藉由用至少一個處理器執行指令來選擇第一系統雜訊剖面，該第一系統雜訊剖面表示與根據第一系統組態來操作該電子裝置的一或多個電子組件相關聯的噪音；及 根據該第一系統雜訊剖面的該第一系統組態來操作該電子裝置的該一或多個電子組件。
  22. 如請求項21之方法，其中該一或多個電子組件包括電壓調節器，且其中根據該第一系統組態來操作該一或多個電子組件包括調整該電壓調節器的轉換率。
  23. 如請求項21之方法，其中根據該第一系統組態來操作該一或多個電子組件包括調整該一或多個電子組件的動態週期性改變(DPA)組態。
  24. 一種設備，包含： 用以從計算系統的聲音感測器獲得感測器資料的手段，該感測器資料表示在該計算系統的環境中的背景雜訊； 用以基於至少該感測器資料來選擇第一系統雜訊剖面的手段，該第一系統雜訊剖面表示與根據第一系統組態來操作該計算系統的一或多個電子組件相關聯的噪音；及 用以根據該第一系統雜訊剖面的該第一系統組態來操作該計算系統的該一或多個電子組件的手段。
  25. 如請求項24之設備，其中該一或多個電子組件包括電壓調節器，且其中用以根據該第一系統組態來操作該一或多個電子組件的手段包括調整該電壓調節器的轉換率。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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Family Cites Families (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6906433B2 (en) * 2002-06-11 2005-06-14 Intel Corporation Method and apparatus for regulating the efficiency of a power supply in a computer system
US20050107129A1 (en) * 2003-11-13 2005-05-19 Interdigital Technology Corporation Environment-aware call annunciator
US7469155B2 (en) * 2004-11-29 2008-12-23 Cisco Technology, Inc. Handheld communications device with automatic alert mode selection
KR20070063691A (ko) * 2005-12-15 2007-06-20 엘지전자 주식회사 전자기기의 냉각 장치 및 그 구동방법
KR20080032570A (ko) * 2006-10-10 2008-04-15 엘지전자 주식회사 노트북 시스템의 소음 저감 장치 및 방법
US8644524B1 (en) * 2006-10-19 2014-02-04 Nvidia Corporation Noise reduction in electronic systems
US8995683B2 (en) * 2006-12-29 2015-03-31 Google Technology Holdings LLC Methods and devices for adaptive ringtone generation
US8161299B2 (en) * 2007-12-20 2012-04-17 Intel Corporation Location based policy system and method for changing computing environments
US20110273213A1 (en) * 2010-05-06 2011-11-10 Qualcomm Incorporated Method and apparatus to dynamically adjust a clock rate in a mobile device
EP2469827A1 (en) * 2010-12-23 2012-06-27 Sony Ericsson Mobile Communications AB Adaptive ring signal level device and method
GB201510032D0 (en) * 2015-06-09 2015-07-22 Kp Acoustics Ltd Integrated sensor system
US10573333B2 (en) * 2017-10-26 2020-02-25 Hand Held Products, Inc. Real time device customization apparatus and methods of performing the same
US10290294B1 (en) * 2017-11-09 2019-05-14 Dell Products, Lp Information handling system having acoustic noise reduction
US20210116983A1 (en) * 2020-12-23 2021-04-22 Intel Corporation Methods and apparatus for acoustic noise mitigation of electronic noise using adaptive sensing and control

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