[发明专利]一种用于汽车内的主动降噪方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种用于汽车内的主动降噪方法，属于语音信号处理技术领域。

背景技术

日前汽车车内的噪声控制主要采用的是传统的通过隔声、隔振、消声、吸声等被动降噪技术进行降噪，这些技术对降低车内中、高频噪声效果明显，但对于低频噪声就不甚理想。而主动降噪技术由于其能有效地降低低频噪声的特点，受到了人们的重视，在降低低频噪声中逐渐被应用。主动降噪原理是通过一个电声系统，产生一个与源噪声极性反相、强度相等的新声源信号，用该信号与源噪声信号叠加，实现源噪声的抵消。该方法针对性强，在降噪的同时可以保证语言信号的传输，能实现较大空间内的噪声控制。

然而现存的方法采用最小均方误差算法为基本的自适应滤波器的算法，虽然有算法复杂度低，易于硬件实现的特点，但其受次路径效应影响算法收敛速度慢，稳定性不高，应对突变噪声力不从心的问题，使得主动降噪方法在实际应用上存在缺陷。

发明内容

本发明的目的是提出在于提出一种用于汽车内的主动降噪方法，通过使用更稳定有效的递归最小二乘算法和改进的次级路径估计方法对已有的汽车车内的噪声控制方法进行改进，提高了主动降噪方法的降噪速度、降噪效果和稳定性。

本发明提出的用于汽车内的主动降噪方法，包括以下步骤：

(1)定义汽车内噪声源到人耳路径的传输函数为主通路传输函数ω(n)，对主通路传输函数的预测值为设定的初值其中N为采样周期序号，n为滤波阶数，定义汽车内次级声源到人耳路径的传输函数为次级通路传输函数S(n)，对次级通路传输函数预测值为设定的初值设定在求解主通路传输函数预测值时的中间变量为主更新矩阵的初值其中u₁为正值常数，u₁的取值范围为0-0.5，I为n阶单位矩阵，n为滤波阶数，设定在求解次级通路传输函数预测值时的中间变量为次级更新矩阵的初值其中u为正值常数，u的取值范围为0-0.5，采样周期序号N从1开始，进行如下循环计算：

(2)在汽车内的噪声源附近设置一个麦克风，该麦克风采集车内环境噪声，将当前时刻该车内环境噪声作为参考信号x(N)，在车内乘客的耳朵附近设置一个麦克风，该麦克风采集耳朵附近的声音信号，将当前时刻该声音信号作为误差信号e(N)，N为采样周期序号；

(3)定义主通路传输滤波向量形式的迭代参考信号为x维向量x(n)，x(n)＝[x(N)x(N-1)......x(N-n+1)]^T，n为滤波阶数，其中x(N)为第N个采样周期得到的参考信号，x(N-1)为第N-1个采样周期得到的参考信号，其余类推，对该迭代参考信号x(n)通过下式进行预处理，得到预处理参考信号x′(N)，其中，为的转置，为第N个采样周期的次级通路传输函数预测值，的计算方法包括如下步骤：

(3-1)定义次级通路传输滤波向量形式的迭代输出信号为n维向量y(n)，y(n)＝[y(N-1)y(N-2)......y(N-n)]^T，n为滤波阶数，其中y(N-1)为第N-1个采样周期得到的输出信号，y(N-2)为第N-2个采样周期得到的输出信号，其余类推，利用迭代输出信号y(n)计算次级增益因子k(n)，其中λ是设定的收敛常数，λ的取值范围为0-1，是第N-1个采样周期的次级更新矩阵，y(n)是对上述参考信号x(N)经过主动降噪的输出信号；

(3-2)对上述迭代输出信号y(n)进行滤波，滤波系数为前一个采样周期的次级通路传输函数预测值得到一级降噪滤波信号其中为的转置；

(3-3)将上述误差信号e(N)与上述一级降噪滤波信号y₁(N)相减，得到一级误差信号e₁(N)，e₁(N)＝e(N)-y₁(N)；

(3-4)根据步骤(3-1)的次级增益因子k(n)，计算次级通路传输函数预测值其中，是e₁(N)的复共轭，e₁(N)是步骤(3-3)的一级误差信号；