一种面向声品质改善的车内多通道主动降噪系统及方法

1.本发明涉及的是一种面向声品质改善的车内多通道主动降噪系统及方法，用于实现车内噪声控制和声学环境改善。


背景技术：

2.被动降噪如加装隔音材料、添加吸声装置、利用板件材料抑制振动等操作简单，实现较为容易的方式对于车内高频噪声的控制效果比较明显，但对车内中低频噪声尤其是对人耳听觉影响较大的低频噪声抑制效果不佳，在以发动机为动力源的燃油汽车上效果更不显著。
3.随着汽车行业“新四化”发展趋势的逐步推动，传统主动噪声控制技术多用于实现目标降噪点处噪声声压级降低，未对人耳听觉特性作进一步考虑，未能真正提升驾乘人员的听觉舒适性。此外，汽车座舱是一个三维空间，传统单通道主动噪声控制技术未能满足驾驶员和乘客对于较大空间的降噪需求，未能更好地与车载系统相结合。


技术实现要素：

4.本发明是为了解决上述现有技术存在的不足之处，提出一种面向声品质改善的车内多通道主动噪声主动降噪系统及方法，以期能对车内噪声进行声品质特性分析和针对性控制，在满足车内较大空间降噪同时改善车内声品质，从而能提升驾乘体验。
5.为解决上述技术问题采用如下技术方案：
6.本发明一种面向声品质改善的车内多通道主动降噪系统的特点在于，包括：音频收发模块、音频数据传输模块、噪声信号分析预处理模块、参考信号发生模块、基于felms多通道降噪算法模块和基本参数设置模块；其中，音频收发模块包括：参考信号接收单元、误差信号接收单元和抗噪信号发出单元；所述噪声信号分析预处理模块包括：时/频数据转换单元和声品质参量计算分析单元；
7.所述基本参数设置模块中设置步长因子μ和采集时长l、第n时刻4个自适应滤波器权系数矩阵{h
cb
(n)|c＝1,2；b＝1,2}，其中，h
cb
(n)表示第n时刻第c行第b列的自适应滤波器权系数矩阵；
8.所述参考信号接收单元获取第n时刻噪声源信号x(n)并通过所述音频数据传输模块发送给所述时/频数据转换单元；
9.所述时/频数据转换单元利用快速傅里叶变换法对第n时刻噪声源信号x(n)进行频谱分析，得到第n时刻噪声源信号x(n)的频域幅值谱和能量谱信息并发送给所述声品质参量计算分析单元；
10.所述声品质参量计算分析单元利用声品质参量计算模型对频域幅值谱和能量谱信息进行处理，得到第n时刻噪声源信号x(n)的临界频带能量和声压级，从而根据声压级计算第n时刻噪声源信号x(n)的声品质参量特征值矩阵，并根据频域幅值谱和能量谱信息从声品质参量特征值矩阵中选取最大的2个特征值所对应的频率值及其幅值后发送给参考信
号发生模块；
11.所述参考信号发生模块根据2个频率值及其幅值、采集时长l产生第n时刻2个参考信号矩阵{xc(n)|c＝1,2}并发送给所述基于felms多通道降噪算法模块，其中，xc(n)表示第n时刻第c个参考信号矩阵；
12.所述误差信号接收单元获取第n时刻2个目标降噪点处的误差信号{ei(n)|i＝1,2}并利用残差滤波器矩阵进行处理后，得到第n时刻2个误差滤波信号{e
hb
(n)|b＝1,2}并发送给基于felms多通道降噪算法模块，其中，ei(n)表示第n时刻第i个误差信号，e
hb
(n)表示第n时刻第b个误差滤波信号；
13.所述基于felms多通道降噪算法模块利用辨识滤波器矩阵和残差滤波器矩阵对所接收到的第n时刻2个参考信号矩阵{xc(n)|c＝1,2}进行处理，得到第n时刻2个滤波补偿后的参考信号矩阵{r
hb
(n)|b＝1,2}，其中，r
hb
(n)表示第n时刻第b个滤波补偿后的参考信号矩阵；
14.所述基于felms多通道降噪算法模块利用lms算法对第n时刻2个误差滤波信号{e
hb
(n)|b＝1,2}和第n时刻2个滤波补偿后的参考信号矩阵{r
hb
(n)|b＝1,2}进行处理，得到第n时刻2个滤波器权系数增量矩阵{δhb(n)|b＝1,2}，其中，δhb(n)表示第n时刻第b个滤波器权系数增量矩阵；
15.所述基于felms多通道降噪算法模块根据第n时刻2个滤波器权系数增量矩阵{δhb(n)|b＝1,2}和步长因子μ，对所设置的第n时刻4个自适应滤波器权系数矩阵{h
cb
(n)|c＝1,2；b＝1,2}进行更新，并将更新后的第n时刻4个自适应滤波器权系数更新矩阵{h’cb
(n)|c＝1,2；b＝1,2}与第n时刻2个参考信号矩阵{xc(n)|c＝1,2}进行卷积求和，从而生成第n时刻2个抗噪信号{yb(n)|b＝1,2}并通过所述音频数据传输模块发送给抗噪信号发出单元；其中，h
cb
(n)表示第n时刻第c行第b列的自适应滤波器权系数矩阵，h’cb
(n)表示第n时刻第c行第b列的自适应滤波器权系数更新矩阵，yb(n)表示第n时刻第b个抗噪信号；
16.所述抗噪信号发出单元将第n时刻2个抗噪信号{yb(n)|b＝1,2}输出，并与第n时刻2个目标降噪点处的噪声信号{xi(n)|i＝1,2}进行叠加后，产生第n+1时刻2个目标降噪点处的误差信号{ei(n+1)|i＝1,2}并传输给所述误差信号接收单元，其中，ei(n+1)表示第n+1时刻第i个误差信号，xi(n)表示第n时刻第i个目标降噪点处的噪声信号。
17.本发明一种面向声品质改善的车内多通道主动降噪方法的特点在于，包括如下步骤：
18.步骤1、定义当前时刻为n，定义降噪步长因子为μ和采集时长为l；
19.步骤2、获取第n时刻噪声源信号x(n)并进行频谱分析，得到第n时刻噪声源信号x(n)的频域幅值谱和能量谱信息；
20.步骤3、利用声品质参量计算模型对频域能量谱信息进行处理，得到第n时刻噪声源信号x(n)的临界频带能量和临界频带声压级；
21.步骤4、根据临界频带声压级计算第n时刻噪声源信号x(n)的声品质参量特征值矩阵；
22.步骤5、根据频域幅值谱和能量谱信息从声品质参量特征值矩阵中选取最大的2个特征值所对应的频率值及其幅值；
23.步骤6、根据2个频率值及其幅值，利用式(1)产生第n时刻2个参考信号矩阵{xc(n)
|c＝1,2}；其中，xc(n)表示第n时刻第c个参考信号矩阵；
[0024][0025]
式(1)中，xc(n)为预先设定的第n时刻第c个参考信号，xc(n-1)为预先设定的第n-1时刻第c个参考信号，xc(n-l+1)为预先设定的第n-l+1时刻第c个参考信号；
[0026]
步骤7、通过残差滤波器对第n时刻2个目标降噪点处的误差信号{ei(n)|i＝1,2}进行处理后，得到第n时刻2个误差滤波信号{e
hb
(n)|b＝1,2}；其中，ei(n)表示第n时刻第i个目标降噪点处的误差信号，e
hb
(n)表示第n时刻第b个误差滤波信号；
[0027]
步骤8、利用式(2)对所接收到的第n时刻2个参考信号矩阵{xc(n)|c＝1,2}进行处理，得到第n时刻2个滤波补偿后的参考信号矩阵{r
hb
(n)|b＝1,2}，其中，r
hb
(n)表示第n时刻第b个滤波补偿后的参考信号矩阵；
[0028]rhb
(n)＝x
ct
(n)h
scb
(n)h
nwcb
(n) (2)
[0029]
式(2)中，{h
scb
(n)|c＝1,2,b＝1,2}表示第n时刻4个辨识滤波器矩阵，{h
nwcb
(n)|c＝1,2,b＝1,2}表示第n时刻4个残差滤波器矩阵，h
scb
(n)表示第n时刻第c行b列的辨识滤波器矩阵，h
nwcb
(n)表示第n时刻第c行b列的残差滤波器矩阵；
[0030]
步骤9、利用lms算法对第n时刻2个误差滤波信号{e
hb
(n)|b＝1,2}和第n时刻2个滤波补偿后的参考信号矩阵{r
hb
(n)|b＝1,2}进行处理，得到第n时刻2个权系数增量矩阵{δhb(n)|b＝1,2}，其中，δhb(n)表示第n时刻第b个权系数增量矩阵；
[0031]
步骤10、利用式(3)对所设置的自适应滤波器权系数矩阵{h
cb
(n)|c＝1,2；b＝1,2}进行更新，得到更新后的第n时刻4个自适应滤波器权系数更新矩阵{h’cb
(n)|c＝1,2；b＝1,2}，其中，h
cb
(n)表示第n时刻第c行第b列的自适应滤波器权系数矩阵，h’cb
(n)表示第n时刻第c行第b列的自适应滤波器权系数更新矩阵；
[0032]
h'
cb
(n)＝h
cb
(n)-μδhb(n) (3)
[0033]
步骤11、利用式(4)生成第n时刻2个抗噪信号{yb(n)|b＝1,2}，其中，yb(n)表示第n时刻第b个抗噪信号；
[0034]
yb(n)＝x
ct
(n)*h'
cb
(n) (4)
[0035]
式(4)中，*表示卷积求和；
[0036]
步骤12、将第n时刻2个抗噪信号{yb(n)|b＝1,2}与第n时刻2个目标降噪点处的噪声信号{xi(n)|i＝1,2}进行叠加后，产生第n+1时刻2个目标降噪点处的误差信号{ei(n+1)|i＝1,2}，其中，xi(n)表示第n时刻第i个目标降噪点处的噪声信号，ei(n+1)表示第n+1时刻第i个目标降噪点处的误差信号；
[0037]
步骤13、将n+1赋值n后，返回步骤2顺序执行。
[0038]
与现有技术相比，本发明的有益效果在于：
[0039]
1、本发明为改善车内噪声声品质，在传统主动噪声控制系统的基础上增加了包含对噪声源噪声信号进行时/频数据转换和噪声声品质参量计算分析的噪声信号分析预处理模块，对产生车内噪声的噪声源声品质特性分析更为精确，便于降噪过程中对应参考信号频率和幅值信息生成，使所控制的目标噪声更具针对性和有效性。
[0040]
2、本发明中基于felms多通道降噪算法模块内，其采用能更好地反映人耳对于不同频率声音大小主观感受特征的a计权曲线对所述残差滤波器矩阵进行设计，实现了考虑人耳主观感受的车内声品质改善。此外还运用支持多路参考信号的多通道降噪方法，在满足车内空间降噪需求的同时，提升了驾乘人员舒适性。
附图说明
[0041]
图1是本发明系统工作流程示意图；
[0042]
图2是本发明中噪声信号分析预处理模块流程图；
[0043]
图3是本发明中基于felms多通道降噪算法模块信号流图。
具体实施方式
[0044]
在本实施例中，如图1所示，一种面向声品质改善的车内多通道主动降噪系统，包括：音频收发模块、音频数据传输模块、噪声信号分析预处理模块、参考信号发生模块、基于felms多通道降噪算法模块和基本参数设置模块；其中，音频收发模块包括：参考信号接收单元、误差信号接收单元和抗噪信号发出单元；所述噪声信号分析预处理模块包括：时/频数据转换单元和声品质参量计算分析单元；
[0045]
参考信号接收单元中的参考传声器布置于如车内发动机等噪声源附近；误差信号接收单元中的2个误差传声器分别布置于主驾驶头枕右侧和副驾驶头枕左侧；抗噪信号发出单元中的2个扬声器分别布置于车内后排座椅靠背上方，与2个误差传声器水平相对；音频数据传输模块采用an831音频模块；噪声信号分析预处理模块、参考信号发生模块、基于felms多通道降噪算法模块和基本参数设置模块统一集成于fpga开发板上，结合板级存储和逻辑运算等资源实现系统整体设计。
[0046]
考虑系统资源占用、系统控制精度和时序设计需求，将信号采样频率设置为8khz，基本参数设置模块中设置基于felms多通道降噪算法模块降噪步长因子μ＝-0.000895和参考信号发生模块中数据采集时长l＝256、第n时刻4个自适应滤波器权系数矩阵{h
cb
(n)|c＝1,2；b＝1,2}，用于数据初始化，其中，h
cb
(n)表示第n时刻第c行第b列的自适应滤波器权系数矩阵；
[0047]
参考信号接收单元通过参考传声器获取第n时刻噪声源信号x(n)并通过所述音频数据传输模块发送给所述时/频数据转换单元；
[0048]
如图2所示，时/频数据转换单元利用快速傅里叶变换法(如基4dit-fft算法)对第n时刻噪声源信号x(n)进行频谱分析，得到第n时刻噪声源信号x(n)的频域幅值谱和能量谱信息中包含的与频率相对应的具体信号幅值和能量值，并发送给所述声品质参量计算分析单元；
[0049]
声品质参量计算分析单元利用声品质参量计算模型对频域幅值谱和能量谱信息中包含的与频率相对应的具体信号幅值和能量值进行处理，利用人耳听觉特性和1/3倍频程频带划分方法对临界频带进行划分，得到第n时刻噪声源信号x(n)的临界频带能量和声压级，从而根据临界频带声压级计算第n时刻噪声源信号x(n)的声品质参量特征值矩阵，并根据频域幅值谱和能量谱信息从声品质参量特征值矩阵中选取最大的2个特征值所对应的频率值及其幅值后发送给参考信号发生模块，以便进行参考信号发生模块内部频率值和对
应幅值信号的设定；
[0050]
参考信号发生模块根据2个频率值及其幅值、采集时长l，进行模块内部数据存储和信号设定，产生第n时刻2个参考信号矩阵{xc(n)|c＝1,2}并发送给所述基于felms多通道降噪算法模块，其中，xc(n)表示第n时刻第c个参考信号矩阵；
[0051]
误差信号接收单元通过误差传声器获取第n时刻2个目标降噪点处的误差信号{ei(n)|i＝1,2}并利用残差滤波器矩阵进行处理后，得到第n时刻2个误差滤波信号{e
hb
(n)|b＝1,2}并发送给基于felms多通道降噪算法模块，其中，ei(n)表示第n时刻第i个误差信号，e
hb
(n)表示第n时刻第b个误差滤波信号；
[0052]
如图3所示，基于felms多通道降噪算法模块利用经过对次级物理通道辨识得到的辨识滤波器矩阵和经过对能更好地反映人耳对于不同频率声音大小主观感受特征的a计权曲线拟合设计的残差滤波器矩阵对所接收到的第n时刻2个参考信号矩阵{xc(n)|c＝1,2}进行处理，得到第n时刻2个滤波补偿后的参考信号矩阵{r
hb
(n)|b＝1,2}，其中，r
hb
(n)表示第n时刻第b个滤波补偿后的参考信号矩阵；
[0053]
基于felms多通道降噪算法模块利用lms算法对第n时刻2个误差滤波信号{e
hb
(n)|b＝1,2}和第n时刻2个滤波补偿后的参考信号矩阵{r
hb
(n)|b＝1,2}进行处理，得到第n时刻2个滤波器权系数增量矩阵{δhb(n)|b＝1,2}，其中，δhb(n)表示第n时刻第b个滤波器权系数增量矩阵；
[0054]
基于felms多通道降噪算法模块根据第n时刻2个滤波器权系数增量矩阵{δhb(n)|b＝1,2}和步长因子μ，对系统在降噪工作前所设置的第n时刻4个自适应滤波器权系数矩阵{h
cb
(n)|c＝1,2；b＝1,2}进行更新，并将更新后的第n时刻4个自适应滤波器权系数更新矩阵{h’cb
(n)|c＝1,2；b＝1,2}与第n时刻2个参考信号矩阵{xc(n)|c＝1,2}进行卷积求和，具体为数据的乘法和加法运算，从而生成第n时刻2个抗噪信号{yb(n)|b＝1,2}并通过所述音频数据传输模块发送给抗噪信号发出单元；其中，h
cb
(n)表示第n时刻第c行第b列的自适应滤波器权系数矩阵，h’cb
(n)表示第n时刻第c行第b列的自适应滤波器权系数更新矩阵，yb(n)表示第n时刻第b个抗噪信号；
[0055]
抗噪信号发出单元将第n时刻2个抗噪信号{yb(n)|b＝1,2}通过扬声器输出，并与第n时刻2个目标降噪点处的噪声信号{xi(n)|i＝1,2}进行叠加后，产生第n+1时刻2个目标降噪点处的误差信号{ei(n+1)|i＝1,2}并传输给所述误差信号接收单元，其中，ei(n+1)表示第n+1时刻第i个误差信号，xi(n)表示第n时刻第i个目标降噪点处的噪声信号。
[0056]
此系统可在持续工作过程中实现目标噪声稳定控制，并使降噪目标点处的误差信号处于较低水平，使其在满足空间降噪的同时改善车内声品质。
[0057]
本实施例中，一种面向声品质改善的车内多通道主动降噪方法，包括如下步骤：
[0058]
步骤1、定义当前时刻为n，定义降噪步长因子为μ＝-0.000895和采集时长为l＝255；
[0059]
步骤2、获取第n时刻噪声源(如发动机)信号x(n)并进行频谱分析，得到第n时刻噪声源信号x(n)的频域幅值谱和能量谱信息；
[0060]
步骤3、利用声品质参量计算模型对频域能量谱信息进行处理，得到第n时刻噪声源信号x(n)的临界频带能量和临界频带声压级；
[0061]
步骤4、根据临界频带声压级计算第n时刻噪声源信号x(n)的声品质参量特征值矩
阵；
[0062]
步骤5、根据频域幅值谱和能量谱信息从声品质参量特征值矩阵中选取最大的2个特征值所对应的频率值及其幅值；
[0063]
步骤6、根据2个频率值及其幅值，利用式(1)产生第n时刻2个参考信号矩阵{xc(n)|c＝1,2}；其中，xc(n)表示第n时刻第c个参考信号矩阵；
[0064][0065]
式(1)中，xc(n)为预先设定的第n时刻第c个参考信号，xc(n-1)为预先设定的第n-1时刻第c个参考信号，xc(n-l+1)为预先设定的第n-l+1时刻第c个参考信号；
[0066]
步骤7、通过残差滤波器对第n时刻2个目标降噪点处的误差信号{ei(n)|i＝1,2}进行处理后，得到第n时刻2个误差滤波信号{e
hb
(n)|b＝1,2}；其中，ei(n)表示第n时刻第i个目标降噪点处的误差信号，e
hb
(n)表示第n时刻第b个误差滤波信号；
[0067]
步骤8、利用式(2)对所接收到的第n时刻2个参考信号矩阵{xc(n)|c＝1,2}进行处理，得到第n时刻2个滤波补偿后的参考信号矩阵{r
hb
(n)|b＝1,2}，其中，r
hb
(n)表示第n时刻第b个滤波补偿后的参考信号矩阵；
[0068]rhb
(n)＝x
ct
(n)h
scb
(n)h
nwcb
(n) (2)
[0069]
式(2)中，{h
scb
(n)|c＝1,2,b＝1,2}表示第n时刻4个辨识滤波器矩阵，{h
nwcb
(n)|c＝1,2,b＝1,2}表示第n时刻4个残差滤波器矩阵，h
scb
(n)表示第n时刻第c行b列的辨识滤波器矩阵，h
nwcb
(n)表示第n时刻第c行b列的残差滤波器矩阵；
[0070]
步骤9、利用lms算法对第n时刻2个误差滤波信号{e
hb
(n)|b＝1,2}和第n时刻2个滤波补偿后的参考信号矩阵{r
hb
(n)|b＝1,2}进行处理，得到第n时刻2个权系数增量矩阵{δhb(n)|b＝1,2}，其中，δhb(n)表示第n时刻第b个权系数增量矩阵；
[0071]
步骤10、利用式(3)对所设置的自适应滤波器权系数矩阵{h
cb
(n)|c＝1,2；b＝1,2}进行更新，得到更新后的第n时刻4个自适应滤波器权系数更新矩阵{h’cb
(n)|c＝1,2；b＝1,2}，其中，h
cb
(n)表示第n时刻第c行第b列的自适应滤波器权系数矩阵，h’cb
(n)表示第n时刻第c行第b列的自适应滤波器权系数更新矩阵；
[0072]
h'
cb
(n)＝h
cb
(n)-μδhb(n) (3)
[0073]
步骤11、利用式(4)生成第n时刻2个抗噪信号{yb(n)|b＝1,2}，其中，yb(n)表示第n时刻第b个抗噪信号；
[0074]
yb(n)＝x
ct
(n)*h'
cb
(n) (4)
[0075]
式(4)中，*表示卷积求和；
[0076]
步骤12、将第n时刻2个抗噪信号{yb(n)|b＝1,2}与第n时刻2个目标降噪点处的噪声信号{xi(n)|i＝1,2}进行叠加后，产生第n+1时刻2个目标降噪点处的误差信号{ei(n+1)|i＝1,2}，其中，xi(n)表示第n时刻第i个目标降噪点处的噪声信号，ei(n+1)表示第n+1时刻第i个目标降噪点处的误差信号；
[0077]
步骤13、将n+1赋值n后，返回步骤2顺序执行。

技术特征：
1.一种面向声品质改善的车内多通道主动降噪系统，其特征在于，包括：音频收发模块、音频数据传输模块、噪声信号分析预处理模块、参考信号发生模块、基于felms多通道降噪算法模块和基本参数设置模块；其中，音频收发模块包括：参考信号接收单元、误差信号接收单元和抗噪信号发出单元；所述噪声信号分析预处理模块包括：时/频数据转换单元和声品质参量计算分析单元；所述基本参数设置模块中设置步长因子μ和采集时长l、第n时刻4个自适应滤波器权系数矩阵{h
cb
(n)|c＝1,2；b＝1,2}，其中，h
cb
(n)表示第n时刻第c行第b列的自适应滤波器权系数矩阵；所述参考信号接收单元获取第n时刻噪声源信号x(n)并通过所述音频数据传输模块发送给所述时/频数据转换单元；所述时/频数据转换单元利用快速傅里叶变换法对第n时刻噪声源信号x(n)进行频谱分析，得到第n时刻噪声源信号x(n)的频域幅值谱和能量谱信息并发送给所述声品质参量计算分析单元；所述声品质参量计算分析单元利用声品质参量计算模型对频域幅值谱和能量谱信息进行处理，得到第n时刻噪声源信号x(n)的临界频带能量和声压级，从而根据声压级计算第n时刻噪声源信号x(n)的声品质参量特征值矩阵，并根据频域幅值谱和能量谱信息从声品质参量特征值矩阵中选取最大的2个特征值所对应的频率值及其幅值后发送给参考信号发生模块；所述参考信号发生模块根据2个频率值及其幅值、采集时长l产生第n时刻2个参考信号矩阵{x
c
(n)|c＝1,2}并发送给所述基于felms多通道降噪算法模块，其中，x
c
(n)表示第n时刻第c个参考信号矩阵；所述误差信号接收单元获取第n时刻2个目标降噪点处的误差信号{e
i
(n)|i＝1,2}并利用残差滤波器矩阵进行处理后，得到第n时刻2个误差滤波信号{e
hb
(n)|b＝1,2}并发送给基于felms多通道降噪算法模块，其中，e
i
(n)表示第n时刻第i个误差信号，e
hb
(n)表示第n时刻第b个误差滤波信号；所述基于felms多通道降噪算法模块利用辨识滤波器矩阵和残差滤波器矩阵对所接收到的第n时刻2个参考信号矩阵{x
c
(n)|c＝1,2}进行处理，得到第n时刻2个滤波补偿后的参考信号矩阵{r
hb
(n)|b＝1,2}，其中，r
hb
(n)表示第n时刻第b个滤波补偿后的参考信号矩阵；所述基于felms多通道降噪算法模块利用lms算法对第n时刻2个误差滤波信号{e
hb
(n)|b＝1,2}和第n时刻2个滤波补偿后的参考信号矩阵{r
hb
(n)|b＝1,2}进行处理，得到第n时刻2个滤波器权系数增量矩阵{δh
b
(n)|b＝1,2}，其中，δh
b
(n)表示第n时刻第b个滤波器权系数增量矩阵；所述基于felms多通道降噪算法模块根据第n时刻2个滤波器权系数增量矩阵{δh
b
(n)|b＝1,2}和步长因子μ，对所设置的第n时刻4个自适应滤波器权系数矩阵{h
cb
(n)|c＝1,2；b＝1,2}进行更新，并将更新后的第n时刻4个自适应滤波器权系数更新矩阵{h’cb
(n)|c＝1,2；b＝1,2}与第n时刻2个参考信号矩阵{x
c
(n)|c＝1,2}进行卷积求和，从而生成第n时刻2个抗噪信号{y
b
(n)|b＝1,2}并通过所述音频数据传输模块发送给抗噪信号发出单元；其中，h
cb
(n)表示第n时刻第c行第b列的自适应滤波器权系数矩阵，h’cb
(n)表示第n时刻第c行第b列的自适应滤波器权系数更新矩阵，y
b
(n)表示第n时刻第b个抗噪信号；
所述抗噪信号发出单元将第n时刻2个抗噪信号{y
b
(n)|b＝1,2}输出，并与第n时刻2个目标降噪点处的噪声信号{x
i
(n)|i＝1,2}进行叠加后，产生第n+1时刻2个目标降噪点处的误差信号{e
i
(n+1)|i＝1,2}并传输给所述误差信号接收单元，其中，e
i
(n+1)表示第n+1时刻第i个误差信号，x
i
(n)表示第n时刻第i个目标降噪点处的噪声信号。2.一种面向声品质改善的车内多通道主动降噪方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、定义当前时刻为n，定义降噪步长因子为μ和采集时长为l；步骤2、获取第n时刻噪声源信号x(n)并进行频谱分析，得到第n时刻噪声源信号x(n)的频域幅值谱和能量谱信息；步骤3、利用声品质参量计算模型对频域能量谱信息进行处理，得到第n时刻噪声源信号x(n)的临界频带能量和临界频带声压级；步骤4、根据临界频带声压级计算第n时刻噪声源信号x(n)的声品质参量特征值矩阵；步骤5、根据频域幅值谱和能量谱信息从声品质参量特征值矩阵中选取最大的2个特征值所对应的频率值及其幅值；步骤6、根据2个频率值及其幅值，利用式(1)产生第n时刻2个参考信号矩阵{x
c
(n)|c＝1,2}；其中，x
c
(n)表示第n时刻第c个参考信号矩阵；式(1)中，x
c
(n)为预先设定的第n时刻第c个参考信号，x
c
(n-1)为预先设定的第n-1时刻第c个参考信号，x
c
(n-l+1)为预先设定的第n-l+1时刻第c个参考信号；步骤7、通过残差滤波器对第n时刻2个目标降噪点处的误差信号{e
i
(n)|i＝1,2}进行处理后，得到第n时刻2个误差滤波信号{e
hb
(n)|b＝1,2}；其中，e
i
(n)表示第n时刻第i个目标降噪点处的误差信号，e
hb
(n)表示第n时刻第b个误差滤波信号；步骤8、利用式(2)对所接收到的第n时刻2个参考信号矩阵{x
c
(n)|c＝1,2}进行处理，得到第n时刻2个滤波补偿后的参考信号矩阵{r
hb
(n)|b＝1,2}，其中，r
hb
(n)表示第n时刻第b个滤波补偿后的参考信号矩阵；r
hb
(n)＝x
ct
(n)h
scb
(n)h
nwcb
(n) (2)式(2)中，{h
scb
(n)|c＝1,2,b＝1,2}表示第n时刻4个辨识滤波器矩阵，{h
nwcb
(n)|c＝1,2,b＝1,2}表示第n时刻4个残差滤波器矩阵，h
scb
(n)表示第n时刻第c行b列的辨识滤波器矩阵，h
nwcb
(n)表示第n时刻第c行b列的残差滤波器矩阵；步骤9、利用lms算法对第n时刻2个误差滤波信号{e
hb
(n)|b＝1,2}和第n时刻2个滤波补偿后的参考信号矩阵{r
hb
(n)|b＝1,2}进行处理，得到第n时刻2个权系数增量矩阵{δh
b
(n)|b＝1,2}，其中，δh
b
(n)表示第n时刻第b个权系数增量矩阵；步骤10、利用式(3)对所设置的自适应滤波器权系数矩阵{h
cb
(n)|c＝1,2；b＝1,2}进行更新，得到更新后的第n时刻4个自适应滤波器权系数更新矩阵{h’cb
(n)|c＝1,2；b＝1,2}，其中，h
cb
(n)表示第n时刻第c行第b列的自适应滤波器权系数矩阵，h’cb
(n)表示第n时刻第c行第b列的自适应滤波器权系数更新矩阵；h'
cb
(n)＝h
cb
(n)-μδh
b
(n) (3)
步骤11、利用式(4)生成第n时刻2个抗噪信号{y
b
(n)|b＝1,2}，其中，y
b
(n)表示第n时刻第b个抗噪信号；y
b
(n)＝x
ct
(n)*h'
cb
(n) (4)式(4)中，*表示卷积求和；步骤12、将第n时刻2个抗噪信号{y
b
(n)|b＝1,2}与第n时刻2个目标降噪点处的噪声信号{x
i
(n)|i＝1,2}进行叠加后，产生第n+1时刻2个目标降噪点处的误差信号{e
i
(n+1)|i＝1,2}，其中，x
i
(n)表示第n时刻第i个目标降噪点处的噪声信号，e
i
(n+1)表示第n+1时刻第i个目标降噪点处的误差信号；步骤13、将n+1赋值n后，返回步骤2顺序执行。

技术总结
本发明公开了一种面向声品质改善的车内多通道主动降噪系统及方法，该系统包括：音频收发模块、音频数据传输模块、噪声信号分析预处理模块、参考信号发生模块、基于FELMS多通道降噪算法模块和基本参数设置模块；其中，噪声信号分析预处理模块对噪声源信号进行噪声信号分析预处理后，发送控制所需参考信号至降噪算法模块，并结合接收的误差信号进行运算后，发出抗噪信号，实现噪声抵消。本发明能对车内噪声进行声品质特性分析和针对性控制，在满足车内较大空间降噪同时改善车内声品质，从而能提升驾乘体验。提升驾乘体验。提升驾乘体验。


技术研发人员：卢剑伟 陈会义 卢浩 胡金芳 陈品 姜俊昭 吴勃夫
受保护的技术使用者：合肥工业大学
技术研发日：2023.05.24
技术公布日：2023/8/21