汽车主动降噪方法、装置、计算机设备及存储介质与流程

1.本发明涉及汽车降噪领域，尤其涉及一种汽车主动降噪方法、装置、计算机设备及存储介质。


背景技术：

2.在汽车行驶过程中，发动机发出的阶次噪音，叠加路面激励引起的路面噪音，会引起车内噪音偏大。


技术实现要素：

3.基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种汽车主动降噪方法、装置、计算机设备及存储介质，以同时降低阶次噪音和路面噪音。
4.一种汽车主动降噪方法，包括：
5.基于白噪音激励确定次级路径单位冲击响应函数预测值；
6.获取发动机转速信号，根据所述发动机转速信号确定阶次噪音参考信号；
7.获取底盘振动加速度信号，根据所述底盘振动加速度信号确定路面噪音参考信号；
8.根据所述次级路径单位冲击响应函数预测值、所述阶次噪音参考信号和所述路面噪音参考信号确定降噪信号。
9.一种汽车主动降噪装置，包括：
10.确定预测值模块，用于基于白噪音激励确定次级路径单位冲击响应函数预测值；
11.确定阶次噪音模块，用于获取发动机转速信号，根据所述发动机转速信号确定阶次噪音参考信号；
12.确定路噪模块，用于获取底盘振动加速度信号，根据所述底盘振动加速度信号确定路面噪音参考信号；
13.确定降噪信号模块，用于根据所述次级路径单位冲击响应函数预测值、所述阶次噪音参考信号和所述路面噪音参考信号确定降噪信号。
14.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机可读指令，所述处理器执行所述计算机可读指令时实现上述汽车主动降噪方法。
15.一个或多个存储有计算机可读指令的可读存储介质，所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器执行如上述汽车主动降噪方法。
16.上述汽车主动降噪方法、装置、计算机设备及存储介质，融合发动机阶次噪声主动控制方法和路面噪音主动噪声控制方法，可以大大降低发动机阶次噪音和路面噪音，改善汽车驾驶室内的噪声环境，提升驾乘舒适性。
附图说明
17.为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例的描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
18.图1是本发明一实施例中汽车主动降噪方法的一流程示意图；
19.图2是本发明一实施例中降噪前后的效果比较；
20.图3是本发明一实施例中汽车主动降噪装置的一结构示意图；
21.图4是本发明一实施例中计算机设备的一示意图。
具体实施方式
22.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
23.在一实施例中，如图1所示，提供一种汽车主动降噪方法，包括如下步骤s10-s40。
24.s10、基于白噪音激励确定次级路径单位冲击响应函数预测值。
25.可理解地，次级路径可定义为次级声源到人耳的路径，其单位冲击响应函数为hs(t)，在离散域表示为hs(n)。定义次级路径单位冲击响应函数预测值为则该预测值在离散域表示为
26.可选的，步骤s10，即所述基于白噪音激励确定次级路径单位冲击响应函数预测值，包括：
27.s101、配置人耳声音信号与白噪音、次级路径单位冲击响应函数之间的第一关联关系；
28.s102、配置预测人耳声音信号与白噪音、次级路径单位冲击响应函数预测值之间的第二关联关系；所述次级路径单位冲击响应函数预测值用滤波器权值系数表示；
29.s103、根据所述第一关联关系和所述第二关联关系配置所述人耳声音信号和所述预测人耳声音信号之间的差值，获得误差信号；
30.s104、以所述误差信号的均方值为目标函数，使用最速下降法最小化所述目标函数，获得所述滤波器权值系数。
31.可理解地，通过扬声器发出白噪声white(t)，产生激励，在人耳附近设置一个麦克风，采集耳朵附近的人耳声音信号y(n)，则可建立如下第一关联关系：
32.y(n)＝white(n)*hs(n)
33.其中，*为卷积运算符号，n为采样序号。
34.单位冲击响应函数预测值可用一个l阶的自适应fir(finite impulse response)滤波器权值系数w(n)表示，具体为：
[0035][0036]
其中，w1(n)，w2(n)，...，w
l
(n)为各个阶次的权值系数。
[0037]
预测人耳声音信号y
′
(n)，可以定义为白噪声white(t)与单位冲击响应函数预测值卷积后的信号，则预测人耳声音信号与白噪音、次级路径单位冲击响应函数预测值之间的第二关联关系可表示为：
[0038][0039]
误差信号e(n)可定义为：
[0040]
e(n)＝y(n)-y
′
(n)
[0041]
以误差信号e(n)的均方值为目标函数，使用最速下降法使目标函数最小化，经迭代计算，获得滤波器权值系数。
[0042]
可选的，步骤s104之后，即所述以所述误差信号的均方值为目标函数，使用最速下降法最小化所述目标函数，获得所述滤波器权值系数之后，还包括：
[0043]
s105、通过滤波器权值系数更新公式更新所述滤波器权值系数；所述滤波器权值系数更新公式包括：
[0044]
w(n+1)＝w(n)+2μe(n)white(n)
[0045]
其中，n为采样序号；
[0046]
w(n+1)为第n+1帧的滤波器权值系数；
[0047]
w(n)为第n帧的滤波器权值系数；
[0048]
μ是收敛步长；
[0049]
e(n)为第n帧的信号误差；
[0050]
white(n)为第n帧的白噪音。
[0051]
可理解地，在信号误差e(n)稳定之后，滤波器权值系数w(n)也趋于稳定。此时，以当前的w(n)作为次级路径单位冲击响应函数预测值
[0052]
本实施例中，使用滤波器权值系数更新公式更新滤波器权值系数，可以减少滤波器权值系数的计算量，节省计算资源。
[0053]
s20、获取发动机转速信号，根据所述发动机转速信号确定阶次噪音参考信号。
[0054]
可理解地，可从can信号或转速传感器中获取发动机转速信号tacho。发动机转速信号不同，阶次噪音参考信号也随着不同。可以预先配置好发动机转速信号与阶次噪音参考信号之间的关联关系，如阶次噪音信号公式。在获取到发动机转速信号之后，根据发动机转速信号以及上述关联关系确定阶次噪音参考信号。
[0055]
可选的，步骤s20，即所述获取发动机转速信号，根据所述发动机转速信号确定阶次噪音参考信号包括：
[0056]
s201、获取发动机转速信号，通过阶次噪音信号公式处理所述发动机转速信号，生成所述阶次噪音参考信号；所述阶次噪音信号公式包括：
[0057]
x1(n)＝sin(2π*tacho/60*order*n*δt)
[0058]
其中，n为采样序号；
[0059]
x1(n)为第n帧的阶次噪音参考信号；
[0060]
tacho为所述发动机转速信号；
[0061]
order为发动机的噪音阶次；
[0062]
δt为采样时间间距。
[0063]
可理解地，在本实施例中，可以将发动机转速信号转换为阶次噪音参考信号。
[0064]
s30、获取底盘振动加速度信号，根据所述底盘振动加速度信号确定路面噪音参考信号。
[0065]
可理解地，可通过加速度传感器获取底盘振动加速度信号，将该底盘振动加速度信号作为路面噪音参考信号x2(n)。
[0066]
s40、根据所述次级路径单位冲击响应函数预测值、所述阶次噪音参考信号和所述路面噪音参考信号确定降噪信号。
[0067]
可理解地，可使用最小均方值算法(lms，least mean square)处理次级路径单位冲击响应函数预测值、阶次噪音参考信号和路面噪音参考信号，生成降噪信号。生成的降噪信号，为与阶次噪音参考信号和路面噪音参考信号同频率、等幅值的反相位信号，可以大大降低阶次噪音和路面噪音，改善汽车驾驶室内的噪声环境，提升驾乘舒适性。
[0068]
如图2所示，图2为本发明一示例的降噪效果示意图。其中，原状态声压曲线(指的是未使用本发明实施例生成的降噪信号进行降噪的声压曲线)的声压级明显高于降噪后声压曲线的声压级。由此说明，本实施例可以大大降低发动机阶次噪音和路面噪音，改善汽车驾驶室内的噪声环境，提升驾乘舒适性。
[0069]
可选的，步骤s40，即所述根据所述次级路径单位冲击响应函数预测值、所述阶次噪音参考信号和所述路面噪音参考信号确定降噪信号，包括：
[0070]
s401、根据所述次级路径单位冲击响应函数预测值、所述阶次噪音参考信号配置第一降噪信号；
[0071]
s402、根据所述次级路径单位冲击响应函数预测值、所述路面噪音参考信号配置第二降噪信号；
[0072]
s403、获取真实噪音，根据所述真实噪音、所述第一降噪信号和所述第二降噪信号计算目标误差信号；
[0073]
s404、以所述目标误差信号的均方值为优化目标函数，使用最速下降法最小化所述优化目标函数，获得第一滤波器权值系数和第二滤波器权值系数；
[0074]
s405、根据所述第一滤波器权值系数和所述第二滤波器权值系数配置所述降噪信号。
[0075]
可理解地，阶次噪音参考信号可采用矢量形式表示，具体为：
[0076]
x1(n)＝[x1(n)，x1(n-1)，...，x1(n-l+1)]
t
[0077]
则有：
[0078][0079]
其中，w1(n)表示阶次噪音参考信号x1(n)对应的滤波长度为l的fir横向滤波器的权值系数(矢量)，即第一滤波器权值系数；y1(n)表示阶次噪音参考信号x1(n)经滤波器滤波
作用之后的信号。
[0080]
w1(n)可表示为：
[0081][0082]
第一降噪信号s1(n)定义为信号y1(n)经过次级路径hs(n)后，传至误差麦克风位置时的降噪信号。
[0083]
且存在如下关系：
[0084]
s1(n)＝r
1t
(n)w1(n)
[0085][0086]
其中，为附加随机噪声法识别出的次级路径单位冲击响应函数预测值。
[0087]
类似的，路面噪音参考信号可采用矢量形式表示，具体为：
[0088]
x2(n)＝[x2(n)，x2(n-1)，...，x2(n-l+1)]
t
[0089]
则有：
[0090][0091]
其中，w2(n)表示路面噪音参考信号x2(n)对应的滤波长度为l的fir横向滤波器的权值系数(矢量)，即第二滤波器权值系数；y2(n)表示路面噪音参考信号x2(n)经滤波器滤波作用之后的信号。
[0092]
w2(n)可表示为：
[0093][0094]
第二降噪信号s2(n)定义为信号y2(n)经过次级路径hs(n)后，传至误差麦克风位置时的降噪信号。
[0095]
且存在如下关系：
[0096]
s2(n)＝r
2t
(n)w2(n)
[0097][0098]
其中，为附加随机噪声法识别出的次级路径单位冲击响应函数预测值。
[0099]
真实噪音d(n)为发动机阶次噪声和路面噪音传至误差麦克风处的信号。
[0100]
由此，可以根据真实噪音、第一降噪信号和第二降噪信号，计算出目标误差信号。
[0101]
可选的，步骤s403，即所述获取真实噪音，根据所述真实噪音、所述第一降噪信号和所述第二降噪信号计算目标误差信号，包括：
[0102]
s4031、通过目标误差信号公式处理所述真实噪音、所述第一降噪信号和所述第二降噪信号，生成所述目标误差信号，所述目标误差信号公式包括：
[0103]e′
(n)＝d(n)+s1(n)+s2(n)
[0104]
其中，e
′
(n)为所述目标误差信号；
[0105]
d(n)为所述真实噪音；
[0106]
s1(n)为所述第一降噪信号；
[0107]
s2(n)为所述第二降噪信号。
[0108]
在获得目标误差信号e
′
(n)之后，以目标误差信号的均方值构建优化目标函数。优化目标函数j(n)可表示为：
[0109]
j(n)＝e[e
′2(n)]
→0[0110]
使用最速下降法最小化上述优化目标函数，获得第一滤波器权值系数w1(n)和第二滤波器权值系数w2(n)。
[0111]
获得第一滤波器权值系数和第二滤波器权值系数之后，可以根据第一滤波器权值系数和第二滤波器权值系数配置出相应的降噪信号。在一示例中，降噪信号中的第一滤波器权值系数w1(n)，可以消减发动机的阶次噪音；降噪信号中的第二滤波器权值系数w2(n)，可以消减路面噪音。
[0112]
可选的，步骤s405之后，即所述以所述目标误差信号的均方值为优化目标函数，使用最速下降法最小化所述优化目标函数，获得第一滤波器权值系数和第二滤波器权值系数之后，还包括：
[0113]
s406、通过第一滤波器权值系数更新公式更新所述第一滤波器权值系数；
[0114]
s407、通过第二滤波器权值系数更新公式更新所述第二滤波器权值系数；
[0115]
所述第一滤波器权值系数更新公式包括：
[0116]
w1(n+1)＝w1(n)+2μe
′
(n)r1(n)
[0117]
其中，n为采样序号；
[0118]
w1(n+1)为第n+1帧的第一滤波器权值系数；
[0119]
w1(n)为第n帧的第一滤波器权值系数；
[0120]
μ是收敛步长；
[0121]e′
(n)为第n帧的信号误差；
[0122][0123]
x1(n)为用矢量形式表示的阶次噪音参考信号；
[0124]
*为卷积运算符号；
[0125]
为所述次级路径单位冲击响应函数预测值；
[0126]
所述第二滤波器权值系数更新公式包括：
[0127]
w2(n+1)＝w2(n)+2μe
′
(n)r2(n)
[0128]
其中，w2(n+1)为第n+1帧的第二滤波器权值系数；
[0129]
w2(n)为第n帧的第二滤波器权值系数；
[0130][0131]
x2(n)为用矢量形式表示的阶次噪音参考信号。
[0132]
可理解地，使用第一滤波器权值系数更新公式和第二滤波器权值系数更新公式对相应的权值系数进行更新，可以减少数据处理量，提高运算效率，节省计算资源。
[0133]
应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限
定。
[0134]
在一实施例中，提供一种汽车主动降噪装置，该汽车主动降噪装置与上述实施例中汽车主动降噪方法一一对应。如图3所示，该汽车主动降噪装置包括确定预测值模块10、确定阶次噪音模块20、确定路噪模块30和确定降噪信号模块40。各功能模块详细说明如下：
[0135]
确定预测值模块10，用于基于白噪音激励确定次级路径单位冲击响应函数预测值；
[0136]
确定阶次噪音模块20，用于获取发动机转速信号，根据所述发动机转速信号确定阶次噪音参考信号；
[0137]
确定路噪模块30，用于获取底盘振动加速度信号，根据所述底盘振动加速度信号确定路面噪音参考信号；
[0138]
确定降噪信号模块40，用于根据所述次级路径单位冲击响应函数预测值、所述阶次噪音参考信号和所述路面噪音参考信号确定降噪信号。
[0139]
可选的，确定预测值模块10包括：
[0140]
第一关联单元，用于配置人耳声音信号与白噪音、次级路径单位冲击响应函数之间的第一关联关系；
[0141]
第二关联单元，用于配置预测人耳声音信号与白噪音、次级路径单位冲击响应函数预测值之间的第二关联关系；所述次级路径单位冲击响应函数预测值用滤波器权值系数表示；
[0142]
第一误差单元，用于根据所述第一关联关系和所述第二关联关系配置所述人耳声音信号和所述预测人耳声音信号之间的差值，获得误差信号；
[0143]
获取滤波器权值系数单元，用于以所述误差信号的均方值为目标函数，使用最速下降法最小化所述目标函数，获得所述滤波器权值系数。
[0144]
可选的，确定预测值模块10包括：
[0145]
滤波器权值系数更新单元，用于通过滤波器权值系数更新公式更新所述滤波器权值系数；所述滤波器权值系数更新公式包括：
[0146]
w(n+1)＝w(n)+2μe(n)white(n)
[0147]
其中，n为采样序号；
[0148]
w(n+1)为第n+1帧的滤波器权值系数；
[0149]
w(n)为第n帧的滤波器权值系数；
[0150]
μ是收敛步长；
[0151]
e(n)为第n帧的信号误差；
[0152]
white(n)为第n帧的白噪音。
[0153]
可选的，确定阶次噪音模块20包括：
[0154]
生成阶次噪音参考信号单元，用于获取发动机转速信号，通过阶次噪音信号公式处理所述发动机转速信号，生成所述阶次噪音参考信号；所述阶次噪音信号公式包括：
[0155]
x1(n)＝sin(2π*tacho/60*order*n*δt)
[0156]
其中，n为采样序号；
[0157]
x1(n)为第n帧的阶次噪音参考信号；
[0158]
tacho为所述发动机转速信号；
[0159]
order为发动机的噪音阶次；
[0160]
δt为采样时间间距。
[0161]
可选的，确定降噪信号模块40包括：
[0162]
配置第一降噪信号单元，用于根据所述次级路径单位冲击响应函数预测值、所述阶次噪音参考信号配置第一降噪信号；
[0163]
配置第二降噪信号单元，用于根据所述次级路径单位冲击响应函数预测值、所述路面噪音参考信号配置第二降噪信号；
[0164]
计算目标误差信号单元，用于获取真实噪音，根据所述真实噪音、所述第一降噪信号和所述第二降噪信号计算目标误差信号；
[0165]
优化单元，用于以所述目标误差信号的均方值为优化目标函数，使用最速下降法最小化所述优化目标函数，获得第一滤波器权值系数和第二滤波器权值系数；
[0166]
配置降噪信号单元，用于根据所述第一滤波器权值系数和所述第二滤波器权值系数配置所述降噪信号。
[0167]
可选的，所述获取真实噪音，根据所述真实噪音、所述第一降噪信号和所述第二降噪信号计算目标误差信号，包括：
[0168]
通过目标误差信号公式处理所述真实噪音、所述第一降噪信号和所述第二降噪信号，生成所述目标误差信号，所述目标误差信号公式包括：
[0169]e′
(n)＝d(n)+s1(n)+s2(n)
[0170]
其中，e
′
(n)为所述目标误差信号；
[0171]
d(n)为所述真实噪音；
[0172]
s1(n)为所述第一降噪信号；
[0173]
s2(n)为所述第二降噪信号。
[0174]
可选的，确定降噪信号模块40还包括：
[0175]
第一更新单元，用于通过第一滤波器权值系数更新公式更新所述第一滤波器权值系数；
[0176]
第二更新单元，用于通过第二滤波器权值系数更新公式更新所述第二滤波器权值系数；
[0177]
所述第一滤波器权值系数更新公式包括：
[0178]
w1(n+1)＝w1(n)+2μe
′
(n)r1(n)
[0179]
其中，n为采样序号；
[0180]
w1(n+1)为第n+1帧的第一滤波器权值系数；
[0181]
w1(n)为第n帧的第一滤波器权值系数；
[0182]
μ是收敛步长；
[0183]e′
(n)为第n帧的信号误差；
[0184][0185]
x1(n)为用矢量形式表示的阶次噪音参考信号；
[0186]
*为卷积运算符号；
[0187]
为所述次级路径单位冲击响应函数预测值；
[0188]
所述第二滤波器权值系数更新公式包括：
[0189]
w2(n+1)＝w2(n)+2μe
′
(n)r2(n)
[0190]
其中，w2(n+1)为第n+1帧的第二滤波器权值系数；
[0191]
w2(n)为第n帧的第二滤波器权值系数；
[0192][0193]
x2(n)为用矢量形式表示的阶次噪音参考信号。
[0194]
关于汽车主动降噪装置的具体限定可以参见上文中对于汽车主动降噪方法的限定，在此不再赘述。上述汽车主动降噪装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
[0195]
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端，其内部结构图可以如图4所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括可读存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机可读指令。该内存储器为可读存储介质中的操作系统和计算机可读指令的运行提供环境。该计算机设备的网络接口用于与外部服务器通过网络连接通信。该计算机可读指令被处理器执行时以实现一种汽车主动降噪方法。本实施例所提供的可读存储介质包括非易失性可读存储介质和易失性可读存储介质。
[0196]
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机可读指令，处理器执行计算机可读指令时实现以下步骤：
[0197]
基于白噪音激励确定次级路径单位冲击响应函数预测值；
[0198]
获取发动机转速信号，根据所述发动机转速信号确定阶次噪音参考信号；
[0199]
获取底盘振动加速度信号，根据所述底盘振动加速度信号确定路面噪音参考信号；
[0200]
根据所述次级路径单位冲击响应函数预测值、所述阶次噪音参考信号和所述路面噪音参考信号确定降噪信号。
[0201]
在一个实施例中，提供了一个或多个存储有计算机可读指令的计算机可读存储介质，本实施例所提供的可读存储介质包括非易失性可读存储介质和易失性可读存储介质。可读存储介质上存储有计算机可读指令，计算机可读指令被一个或多个处理器执行时实现以下步骤：
[0202]
基于白噪音激励确定次级路径单位冲击响应函数预测值；
[0203]
获取发动机转速信号，根据所述发动机转速信号确定阶次噪音参考信号；
[0204]
获取底盘振动加速度信号，根据所述底盘振动加速度信号确定路面噪音参考信号；
[0205]
根据所述次级路径单位冲击响应函数预测值、所述阶次噪音参考信号和所述路面噪音参考信号确定降噪信号。
[0206]
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以
通过计算机可读指令来指令相关的硬件来完成，所述的计算机可读指令可存储于一非易失性可读取存储介质或易失性可读存储介质中，该计算机可读指令在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本技术所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(rom)、可编程rom(prom)、电可编程rom(eprom)、电可擦除可编程rom(eeprom)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(ram)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，ram以多种形式可得，诸如静态ram(sram)、动态ram(dram)、同步dram(sdram)、双数据率sdram(ddrsdram)、增强型sdram(esdram)、同步链路(synchlink)dram(sldram)、存储器总线(rambus)直接ram(rdram)、直接存储器总线动态ram(drdram)、以及存储器总线动态ram(rdram)等。
[0207]
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。
[0208]
以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。