TWI396190B - 降噪系統及降噪方法 - Google Patents

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Description

降噪系統及降噪方法
本發明是有關於一種降噪系統及降噪方法，且特別是有關於一種提高通話品質之降噪系統及降噪方法。
行動通訊裝置對現代人來說越來越重要，不管是在火車、捷運、車站或是鬧區，我們常常必須不停的與其他人保持聯繫，此時手機或個人數位助理的音訊品質就顯的很重要。尤其在現今的社會中，噪音充斥在每個地方，無所不在地影響著人們日常的生活，干擾人們的語音溝通。
傳統行動通訊裝置往往由於環境背景噪音會和語音混在一起，同時進入麥克風中，導致遠端的受話者聽不清楚。如果干擾雜訊過大，對於受話者而言甚至會覺得刺耳，故環境背景雜音嚴重影響收音品質。行動通訊設備的使用者都在追求最高的通話品質，希望對方不要聽到己方的背景雜音。所以如何避免環境背景雜音影響通話品質即成為目前急需解決的重要課題。
本發明係有關於一種降噪系統及降噪方法。
根據本發明之一方面，提出一種降噪系統。降噪系統包括指向性麥克風、全向性麥克風及訊號處理模組，且訊號處理模組包括適應性噪音控制(Adaptive Noise Control,ANC)單元、主降噪單元及最佳化單元。指向性麥克風感測第一聲源以輸出第一聲源訊號，而全向性麥克風感測第二聲源以輸出第二聲源訊號。適應性噪音控制單元根據第一聲源訊號及第二聲源訊號執行適應性噪音控制以輸出預估訊號。主降噪單元根據預估訊號及第二聲源訊號執行主降噪處理以輸出降噪後語音訊號。最佳化單元根據降噪後語音訊號執行最佳化處理以輸出最佳化語音訊號。
根據本發明之另一方面，提出一種降噪方法。降噪系統至少包括如下步驟：提供指向性麥克風感測第一聲源以輸出第一聲源訊號，並提供全向性麥克風感測第二聲源以輸出第二聲源訊號；根據第一聲源訊號及第二聲源訊號執行適應性噪音控制(Adaptive Noise Control,ANC)以輸出預估訊號；根據預估訊號及第二聲源訊號執行主降噪處理以輸出降噪後語音訊號；以及根據降噪後語音訊號執行最佳化處理以輸出最佳化語音訊號。
為讓本發明之上述內容能更明顯易懂，下文特舉一較佳實施例，並配合所附圖示，作詳細說明如下：
下述實施例揭露一種降噪系統及降噪方法。降噪系統包括指向性麥克風、全向性麥克風及訊號處理模組，且訊號處理模組包括適應性噪音控制(Adaptive Noise Control,ANC)單元、主降噪單元及最佳化單元。指向性麥克風感測第一聲源以輸出第一聲源訊號，而全向性麥克風感測第二聲源以輸出第二聲源訊號。適應性噪音控制單元根據第一聲源訊號及第二聲源訊號執行適應性噪音控制以輸出預估訊號。主降噪單元根據預估訊號及第二聲源訊號執行主降噪處理以輸出降噪後語音訊號。最佳化單元根據降噪後語音訊號執行最佳化處理以輸出最佳化語音訊號。
降噪系統則至少包括如下步驟：提供指向性麥克風感測第一聲源以輸出第一聲源訊號，並提供全向性麥克風感測第二聲源以輸出第二聲源訊號；根據第一聲源訊號及第二聲源訊號執行適應性噪音控制(Adaptive Noise Control,ANC)以輸出預估訊號；根據預估訊號及第二聲源訊號執行主降噪處理以輸出降噪後語音訊號；以及根據降噪後語音訊號執行最佳化處理以輸出最佳化語音訊號。
請參照第1圖及第2圖，第1圖繪示係為第一實施例之降噪系統之方塊圖，第2圖繪示係為第一實施例之降噪方法之流程圖。降噪系統10包括指向性麥克風110、全向性麥克風120、放大器130、放大器140、類比數位轉換器150、類比數位轉換器160及訊號處理模組170，且訊號處理模組170包括適應性噪音控制(Adaptive Noise Control,ANC)單元172、主降噪單元174及最佳化單元176。
降噪方法係可應用於降噪系統10且降噪方法至少包括如下步驟：首先如步驟210所示，降噪系統10藉由指向性麥克風110感測噪音聲源以輸出第一聲源訊號S1，且降噪系統10藉由全向性麥克風120感測語音聲源以輸出第二聲源訊號S2。為方便說明起見，一實施例係以指向性麥克風110感測噪音聲源而全向性麥克風120感測語音聲源來進行說明。然在另一實施例中指向性麥克風110感測語音聲源以輸出第一聲源訊號S1，且降噪系統10藉由全向性麥克風120感測噪音聲源以輸出第二聲源訊號S2。前述指向性麥克風110及全向性麥克風120例如為微機電(Micro Electro Mechanical,MEM)麥克風或駐極式麥克風(Electret Condenser Microphone,ECM)。由於降噪系統10藉由指向性麥克風110感測噪音聲源，因此第一聲源訊號S1相當地接近於雜訊。
接著如步驟220所示，放大器130放大第一聲源訊號S1為第三聲源訊號S3，且第二放大器140放大第二聲源訊號S2為第四聲源訊號S4。跟著如步驟230所示，類比數位轉換器150將第三聲源訊號S3轉換為第一數位訊號D1輸出至適應性噪音控制單元172，且類比數位轉換器160將第四聲源訊號S4轉換為第二數位訊號D2輸出至適應性噪音控制單元172。
然後如步驟240所示，適應性噪音控制單元172根據第一數位訊號D1及第二數位訊號D2執行適應性噪音控制以輸出預估訊號E1。預估訊號E1例如為預估雜訊(Estimated Noise)或預估語音(Estimated Speech)。由於第一聲源訊號S1相當地接近於雜訊，因此適應性噪音控制單元172根據第二數位訊號D2濾除第一數位訊號D1中的語音成分以獲得較純的預估雜訊。同樣地，由於第一聲源訊號S1相當地接近於雜訊，因此適應性噪音控制單元172根據第一數位訊號D1濾除第二數位訊號D2中的雜訊成分以獲得較純的預估語音。此外，前述適應性噪音控制例如為最小均方(Least Mean Square,LMS)演算法或正規化最小均方(Normalized Least Mean Square,NLMS)演算法。
接著如步驟250所示，主降噪單元174根據預估訊號E1及第二數位訊號D2執行主降噪處理以輸出降噪後語音訊號E2。主降噪處理例如為維納濾波器(Wiener Filter)、適應性噪音控制、子空間方法(Subspace Method)或卡爾曼濾波器(Kalman Filter)。
跟著如步驟260所示，最佳化單元176根據降噪後語音訊號E2執行最佳化處理以輸出最佳化語音訊號C1。最佳化單元176主要用來消除主降噪單元174無法消除之噪音或者是增強降噪後語音訊號E2之音量。最佳化處理例如為高通濾波器(High Pass Filter)、低通濾波器(Low Pass Filter)、帶通濾波器(Band Pass Filter)或帶止濾波器(Band Stop Filter)。
由於前述適應性噪音控制、主降噪處理最佳化處理皆是於時域中進行訊號處理，因此不需任何的頻域訊號處理，所以能避免額外的雜訊產生且簡化不必要的複雜運算。
請同時參照第3圖及第4圖，第3圖及第4圖繪示分別係為第一種行動通訊裝置之不同角度之示意圖。前述第1圖繪示之降噪系統10係能應用於行動通訊裝置30，行動通訊裝置30例如為直立式手機或滑蓋式手機。行動通訊裝置30包括殼體310，殼體310包括受話平面312及非受話平面314。當使用者接聽或撥打行動通訊裝置30時，受話平面312係為殼體310中最接近使用者嘴巴之平面，而非受話平面314可以是殼體310中除了受話平面312以外的任一平面。以第3圖及第4圖的例子來說，非受話平面314係與受話平面312相對。全向性麥克風120設置於受話平面312以感測使用者說話時所產生的語音聲源，而指向性麥克風110設置於非受話平面314以感測周遭環境的噪音聲源。由於指向性麥克風110在指向範圍具有靈敏的收音效果，因此將指向性麥克風110設置在非受話平面314可以進一步使得第一聲源訊號S1相當接近周遭環境的噪音聲源。所以，第1圖繪示之適應性噪音控制單元172能根據相當接近噪音聲源的第一聲源訊號S1及來自第二聲源訊號S2中分離出具有雜訊成分的預估雜訊。或者，適應性噪音控制單元172能根據相當接近噪音聲源的第一聲源訊號S1及來自第二聲源訊號S2中分離出具有語音成分的預估語音。
請同時參照第5圖及第6圖，第5圖及第6圖繪示分別係為第二種行動通訊裝置之不同角度之示意圖。前述第1圖繪示之降噪系統10係能應用於行動通訊裝置50，行動通訊裝置50例如為掀蓋式手機。行動通訊裝置50包括包括上蓋510及下蓋520。上蓋510包括非受話平面514而下蓋520包括受話平面522。當使用者接聽或撥打行動通訊裝置50時，上蓋510自下蓋520掀起。當上蓋510被掀開後，受話平面522係為下蓋520中最接近使用者嘴巴之平面，而非受話平面514可以是除了受話平面522的任一平面。全向性麥克風120設置於受話平面522以感測使用者說話時所產生的語音聲源，而指向性麥克風110設置於非受話平面514以感測周遭環境的噪音聲源。由於指向性麥克風110在指向範圍具有靈敏的收音效果，因此將指向性麥克風110設置在非受話平面514可以進一步使得第一聲源訊號S1相當接近周遭環境的噪音聲源。所以，第1圖繪示之適應性噪音控制單元172能根據相當接近噪音聲源的第一聲源訊號S1自第二聲源訊號S2中分離出具有雜訊成分的預估雜訊。或者，適應性噪音控制單元172能根據相當接近噪音聲源的第一聲源訊號S1自第二聲源訊號S2中分離出具有語音成分的預估語音。
請參照第7圖，第7圖繪示係為適應性噪音控制單元之示意圖。適應性噪音控制單元172進一步包括適應性濾波器1722及加法器1724。適應性噪音控制單元172係視預估訊號E1為預估雜訊或預估語音而選擇第1圖繪示之第一數位訊號D1或第二數位訊號D2為期望值d(n)。若第二數位訊號D2為期望值d(n)，則第一數位訊號D1為輸入向量u(n)。相反地，若第一數位訊號D1為期望值d(n)，則第二數位訊號D2為輸入向量u(n)。舉例來說，適應性噪音控制單元172欲使預估訊號E1為預估雜訊，因此選擇第一數位訊號D1為期望值d(n)，並選擇第二數位訊號D2為輸入向量u(n)。如此一來，便可獲得較接近雜訊的輸出資料y(n)。輸出資料y(n)即相當於第1圖繪示之預估訊號E1。
適應性噪音控制單元172所執行之適應性噪音控制(Adaptive noise control)演算法例如為最小均方(Least Mean Square,LMS)演算法或正規化最小均方(Normalized Least Mean Square,NLMS)演算法。最小均方演算法是最被廣泛使用的濾波器演算法，最大的特點就是簡單。運算過程只有加法、乘法，而且它也不需要對相關函數(correlation function)做計算，更不需要複雜的反矩陣運算(matrix inversion)。
最小均方演算法是使輸出誤差信號的平均平方值e 2 最小化(mineralized)，而其定義為J (n )=e 2 ，n =0,1,2,…。。期望值d(n)(desired value)與真正目標信號的差就是所謂的估測錯誤(estimation error)，而誤差值e(n)的定義為。其中，w(n)為時間點n時權重係數向量(weight coefficient vector)，其展開式為W (n )=[w 0 w 1 …w L -1 ]T ，而u(n)是輸入向量(input vector)，其展開式為u (n )=[u (n )u (n -1)…u (n -L +1)] T 。L為濾波器階數(filter order)。所以最小均方演算法著重於調控降噪系統10之期望值d(n)與適應性濾波器1722之輸出資料y(n)(The filtered output at step n)之誤差值e(n)。最小均方演算法不斷更新修改演算中之權重係數向量w(n)值，並使得誤差值e(n)平方最小，使誤差趨近於零。下述將最小均方演算法之計算式整理如下：適應性濾波器1722的輸出資料。加法器1724根據輸出資料y(n)與期望值d(n)產生的誤差值e (n )=d (n )-y (n )。時間點n＋1時權重係數向量。
最小均方演算法之步階參數μ值的取捨問題卻相當的重要，μ值用來調整加權參數的修正速度，若μ值選取過小的話，收斂速度會過於緩慢，若是選取過大時，則是會造成收斂不穩定，導致發散，所以找尋最佳的μ值是最小均方演算法很大的課題。μ值的選取上有一定的限制，其收斂條件。
正規化最小均方演算法是將最小均方演算法中的μ值重新定義，讓μ值會隨輸入訊號之正規化(normalization)作改變，有提升收斂的穩定性。下述將正規化最小均方演算法之計算式整理如下：誤差值e (n )=d (n )-y (n )；輸出資料；權重係數向量。正規化最小均方演算法之各參數的定義和最小均方演算法定義相同。另外為了避免當輸入訊號過小時造成收斂因子(μ)的發散，還加入α值。新增參數α之意義為很小的(正)常數(The small positive constant α=1e-10)。
本發明上述實施例所揭露之降噪系統及降噪方法，能夠過濾不必要的背景雜音以提供更好的語音品質。此外，訊號處理模組係於時域進行訊號處理，而不需任何的頻域訊號處理，因此避免額外的雜訊產生且簡化不必要的複雜運算。
綜上所述，雖然本發明已以一較佳實施例揭露如上，然其並非用以限定本發明。本發明所屬技術領域中具有通常知識者，在不脫離本發明之精神和範圍內，當可作各種之更動與潤飾。因此，本發明之保護範圍當視後附之申請專利範圍所界定者為準。
10．．．降噪系統
30、50．．．行動通訊裝置
110．．．指向性麥克風
120．．．全向性麥克風
130、140．．．放大器
150、160．．．類比數位轉換器
170．．．訊號處理模組
172．．．適應性噪音控制單元
174．．．主降噪單元
176．．．最佳化單元
310．．．殼體
312、522．．．受話平面
314、514．．．非受話平面
510．．．上蓋
520．．．下蓋
1722．．．適應性濾波器
1724．．．加法器
210、220、230、240、250、260．．．步驟
u(n)．．．輸入向量
d(n)．．．期望值
e(n)．．．誤差值
y(n)．．．輸出資料
C1．．．最佳化語音訊號
D1．．．第一數位訊號
D2．．．第二數位訊號
E1．．．預估訊號
E2．．．降噪後語音訊號
S1．．．第一聲源訊號
S2．．．第二聲源訊號
S3．．．第三聲源訊號
S4．．．第四聲源訊號
第1圖繪示係為第一實施例之降噪系統之方塊圖。
第2圖繪示係為第一實施例之降噪方法之流程圖。
第3圖及第4圖繪示分別係為第一種行動通訊裝置之不同角度之示意圖。
第5圖及第6圖繪示分別係為第二種行動通訊裝置之不同角度之示意圖。
第7圖繪示係為適應性噪音控制單元之示意圖。
210、220、230、240、250、260．．．步驟

Claims (36)

  1. 一種降噪系統，包括：一指向性麥克風，用以感測一第一聲源以輸出一第一聲源訊號，該第一聲源係一語音聲源，該第一聲源訊號相當地接近於語音；一全向性麥克風，用以感測一第二聲源以輸出一第二聲源訊號，該第二聲源係一噪音聲源；以及一訊號處理模組，包括：一適應性噪音控制(Adaptive Noise Control,ANC)單元，用以根據該第一聲源訊號及該第二聲源訊號執行一適應性噪音控制以輸出一預估訊號，該預估訊號係較純於該第一聲源訊號的一預估語音；一主降噪單元，用以根據該預估訊號及該第二聲源訊號執行一主降噪處理以輸出一降噪後語音訊號；及一最佳化單元，用以根據該降噪後語音訊號執行一最佳化處理以輸出一最佳化語音訊號。
  2. 如申請專利範圍第1項所述之降噪系統，其中該降噪系統係應用於一行動通訊裝置，該行動通訊裝置包括一殼體，該殼體包括一受話平面及一非受話平面，該全向性麥克風設置於該受話平面，該指向性麥克風設置於該非受話平面。
  3. 如申請專利範圍第2項所述之降噪系統，其中該受話平面與該非受話平面相對。
  4. 如申請專利範圍第1項所述之降噪系統，其中該降噪系統係應用於一行動通訊裝置，該行動通訊裝置包括 一上蓋及一下蓋，該下蓋包括一受話平面且該上蓋包括一非受話平面，該全向性麥克風設置於該受話平面，該指向性麥克風設置於該非受話平面。
  5. 如申請專利範圍第1項所述之降噪系統，其中該適應性噪音控制係為最小均方(Least Mean Square,LMS)演算法。
  6. 如申請專利範圍第1項所述之降噪系統，其中該適應性噪音控制係為正規化最小均方(Normalized Least Mean Square,NLMS)演算法。
  7. 如申請專利範圍第1項所述之降噪系統，其中該主降噪處理係為維納濾波器(Wiener Filter)。
  8. 如申請專利範圍第1項所述之降噪系統，其中該主降噪處理係為適應性噪音控制。
  9. 如申請專利範圍第1項所述之降噪系統，其中該主降噪處理係為子空間方法(Subspace Method)。
  10. 如申請專利範圍第1項所述之降噪系統，其中該主降噪處理係為卡爾曼濾波器(Kalman Filter)。
  11. 如申請專利範圍第1項所述之降噪系統，其中該最佳化單元用以消除該主降噪單元無法消除之噪音。
  12. 如申請專利範圍第1項所述之降噪系統，其中該最佳化單元用以增強該降噪後語音訊號之音量。
  13. 如申請專利範圍第1項所述之降噪系統，其中該最佳化處理係為高通濾波器(High Pass Filter)。
  14. 如申請專利範圍第1項所述之降噪系統，其中該最佳化處理係為低通濾波器(Low Pass Filter)。
  15. 如申請專利範圍第1項所述之降噪系統，其中該最佳化處理係為帶通濾波器(Band Pass Filter)。
  16. 如申請專利範圍第1項所述之降噪系統，其中該最佳化處理係為帶止濾波器(Band Stop Filter)。
  17. 如申請專利範圍第1項所述之降噪系統，更包括：一第一放大器，用以放大該第一聲源訊號為一第三聲源訊號；一第二放大器，用以放大該第二聲源訊號為一第四聲源訊號；一第一類比數位轉換器，用以將該第三聲源訊號轉換為一第一數位訊號輸出至該適應性噪音控制單元；以及一第二類比數位轉換器，用以將該第四聲源訊號轉換為一第二數位訊號輸出至該適應性噪音控制單元，該適應性噪音控制單元根據該第一數位訊號及該第二數位訊號執行該適應性噪音控制以輸出該預估訊號。
  18. 如申請專利範圍第17項所述之降噪系統，其中該主降噪單元根據該預估訊號及該第二數位訊號執行該主降噪處理以輸出該降噪後語音訊號。
  19. 一種降噪方法，包括：藉由一指向性麥克風感測一第一聲源以輸出一第一聲源訊號，該第一聲源係一語音聲源，該第一聲源訊號相當地接近於語音，且藉由一全向性麥克風感測一第二聲源以輸出一第二聲源訊號，該第二聲源係一噪音聲源；根據該第一聲源訊號及該第二聲源訊號執行一適應 性噪音控制(Adaptive Noise Control,ANC)以輸出一預估訊號，該預估訊號係較純於該第一聲源訊號的一預估語音；根據該預估訊號及該第二聲源訊號執行一主降噪處理以輸出一降噪後語音訊號；以及根據該降噪後語音訊號執行一最佳化處理以輸出一最佳化語音訊號。
  20. 如申請專利範圍第19項所述之降噪方法，其中該降噪方法係應用於一行動通訊裝置，該行動通訊裝置包括一殼體，該殼體包括一受話平面及一非受話平面，該全向性麥克風設置於該受話平面，該指向性麥克風設置於該非受話平面。
  21. 如申請專利範圍第20項所述之降噪方法，其中該受話平面與該非受話平面相對。
  22. 如申請專利範圍第19項所述之降噪方法，其中該降噪方法係應用於一行動通訊裝置，該行動通訊裝置包括一上蓋及一下蓋，該下蓋包括一受話平面且該上蓋包括一非受話平面，該全向性麥克風設置於該受話平面，該指向性麥克風設置於該非受話平面。
  23. 如申請專利範圍第19項所述之降噪方法，其中該適應性噪音控制係為最小均方(Least Mean Square,LMS)演算法。
  24. 如申請專利範圍第19項所述之降噪方法，其中該適應性噪音控制係為正規化最小均方(Normalized Least Mean Square,NLMS)演算法。
  25. 如申請專利範圍第19項所述之降噪方法，其中該主降噪處理係為維納濾波器(Wiener Filter)。
  26. 如申請專利範圍第19項所述之降噪方法，其中該主降噪處理係為適應性噪音控制。
  27. 如申請專利範圍第19項所述之降噪方法，其中該主降噪處理係為子空間方法(Subspace Method)。
  28. 如申請專利範圍第19項所述之降噪方法，其中該主降噪處理係為卡爾曼濾波器(Kalman Filter)。
  29. 如申請專利範圍第19項所述之降噪方法，其中該最佳化單元用以消除該主降噪單元無法消除之噪音。
  30. 如申請專利範圍第19項所述之降噪方法，其中該最佳化單元用以增強該降噪後語音訊號之音量。
  31. 如申請專利範圍第19項所述之降噪方法，其中該最佳化處理係為高通濾波器(High Pass Filter)。
  32. 如申請專利範圍第19項所述之降噪方法，其中該最佳化處理係為低通濾波器(Low Pass Filter)。
  33. 如申請專利範圍第19項所述之降噪方法，其中該最佳化處理係為帶通濾波器(Band Pass Filter)。
  34. 如申請專利範圍第19項所述之降噪方法，其中該最佳化處理係為帶止濾波器(Band Stop Filter)。
  35. 如申請專利範圍第19項所述之降噪方法，更包括：放大該第一聲源訊號為一第三聲源訊號，且放大該第二聲源訊號為一第四聲源訊號；將該第三聲源訊號轉換為一第一數位訊號，且將該第 四聲源訊號轉換為一第二數位訊號；以及根據該第一數位訊號及該第二數位訊號執行該適應性噪音控制以輸出該預估訊號。
  36. 如申請專利範圍第35項所述之降噪方法，其中於執行一主降噪處理之該步驟，係根據該預估訊號及該第二數位訊號執行該主降噪處理以輸出該降噪後語音訊號。
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