声场全息方法及装置、主动降噪方法及装置与流程

1.本技术涉及信号处理技术领域，具体涉及声场全息方法及装置、主动降噪方法及装置。


背景技术：

2.近年来，随着智能科技的迅速发展，主动降噪技术日益受到广泛关注，并被广泛应用于三维空间场景(比如汽车车厢场景)中。众所周知，实现良好降噪效果的前提是，快速、准确地确定三维空间场景中的具体噪声数据。
3.目前，主要依赖麦克风阵列，基于频谱估计算法确定三维空间场景中的具体噪声数据，进而基于具体噪声数据进行降噪操作。然而，对于三维空间场景，为精确构建声场的全貌，所需布置的麦克风阵列成本极高，且再多的观测点也仅能表征声场的局部信息而已。再者，频谱估计算法的时延较大且无法实时追踪各频率声信号的幅值随机波动，难以满足实时性降噪要求。


技术实现要素：

4.为了解决上述技术问题，提出了本技术。本技术实施例提供了一种声场全息方法及装置、主动降噪方法及装置。
5.第一方面，本技术一实施例提供了一种声场全息方法，该声场全息方法包括：基于声场中的多个观测点各自对应的声压值信息，确定多个观测点对应的复声压向量；基于复声压向量和多个观测点各自对应的声场基向量，确定声场基向量对应的基系数向量；基于基系数向量，确定声场相应频率的子声场信息。
6.结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，基于声场中的多个观测点各自对应的声压值信息，确定多个观测点对应的复声压向量，包括：基于相应频率对应的三角函数信号模型形式，确定复声压向量的复数域信号形式；基于复数域信号形式，确定复声压向量对应的初始实部信息和初始虚部信息；基于多个观测点各自对应的声压值信息、初始实部信息和初始虚部信息，确定复声压向量。
7.结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，基于多个观测点各自对应的声压值信息、初始实部信息和初始虚部信息，确定复声压向量，包括：基于多个观测点各自对应的声压值信息、初始实部信息和初始虚部信息，确定复声压向量对应的初始复声压误差估计信息；基于初始复声压误差估计信息更新初始实部信息和初始虚部信息，得到更新后的实部信息和虚部信息；基于更新后的实部信息和虚部信息，得到更新后的复声压误差估计信息；当更新后的复声压误差估计信息满足预设复声压误差估计条件时，基于更新后的实部信息和虚部信息确定复声压向量。
8.结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，基于复声压向量和多个观测点各自对应的声场基向量，确定声场基向量对应的基系数向量，包括：基于复声压向量和多个观测点各自对应的声场基向量，以及声场基向量对应的初始基系数向量，确定多个观测点对
应的初始基系数误差估计信息；基于初始基系数误差估计信息更新初始基系数向量，得到声场基向量对应的基系数向量。
9.结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，基于初始基系数误差估计信息更新初始基系数向量，得到声场基向量对应的基系数向量，包括：基于相应频率对应的三角函数信号模型形式，确定初始基系数向量对应的正弦幅值信息和余弦幅值信息；基于初始基系数误差估计信息分别更新正弦幅值信息和余弦幅值信息，得到更新后的基系数向量；基于复声压向量和多个观测点各自对应的声场基向量，以及更新后的基系数向量，得到更新后的基系数误差估计信息；当更新后的基系数误差估计信息满足预设基系数误差估计条件时，确定更新后的基系数向量为声场基向量对应的基系数向量。
10.第二方面，本技术一实施例提供了一种主动降噪方法，该主动降噪方法包括：确定声场中目标降噪频率对应的子声场信息，其中，子声场信息利用上述第一方面提及的声场全息方法确定；基于子声场信息对声场中的目标降噪频率的声信号进行主动降噪。
11.第三方面，本技术一实施例提供了一种声场全息装置，该声场全息装置包括：第一确定模块，用于基于声场中的多个观测点各自对应的声压值信息，确定多个观测点对应的复声压向量；第二确定模块，用于基于复声压向量和多个观测点各自对应的声场基向量，确定声场基向量对应的基系数向量；第三确定模块，用于基于基系数向量，确定声场相应频率的子声场信息。
12.第四方面，本技术一实施例提供了一种主动降噪装置，该主动降噪装置包括：子声场信息确定模块，用于确定声场中目标降噪频率对应的子声场信息，其中，子声场信息利用上述第一方面提及的声场全息方法确定；降噪模块，用于基于子声场信息对声场中的目标降噪频率的声信号进行主动降噪。
13.第五方面，本技术一实施例提供了一种计算机可读存储介质，该存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序用于执行上述第一方面和/或第二方面所提及的方法。
14.第六方面，本技术一实施例提供了一种电子设备，该电子设备包括：处理器；用于存储所述处理器可执行指令的存储器；所述处理器，用于执行上述第一方面和/或第二方面所提及的方法。
15.本技术实施例提供的声场全息方法，通过实时确定基系数向量的方式，实现了借助确定的基系数向量实时、精准地表征声场中的相应频率信号，进而确定各相应频率的子声场信息的目的。对于任一处空间，其声场可以按频率分解为多个子声场成分，多个子声场信息叠加后即为声场全貌信息。也就是说，本技术实施例能够实时全息全局的声场信息，而非仅仅是有限个麦克风采集得到的局部声场信息。由此可见，本技术实施例为实现整个空间声场窄频噪声能量的全局最小化提供了数据基础。再者，本技术实施例无需对观测点处的麦克风采集的声信号进行傅里叶变换，无统计时延且能够实时地追踪窄频信号的幅值波动，从而更好地满足主动降噪的实时性需求。
附图说明
16.通过结合附图对本技术实施例进行更详细的描述，本技术的上述以及其他目的、特征和优势将变得更加明显。附图用来提供对本技术实施例的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本技术实施例一起用于解释本技术，并不构成对本技术的限制。在附图中，
相同的参考标号通常代表相同部件或步骤。
17.图1所示为本技术一示例性实施例提供的声场全息方法的流程示意图。
18.图2所示为本技术一示例性实施例提供的基于声场中的多个观测点各自对应的声压值信息，确定多个观测点对应的复声压向量的流程示意图。
19.图3所示为本技术一示例性实施例提供的基于声场中的多个观测点各自对应的声压值信息，确定多个观测点对应的复声压向量的流程示意图。
20.图4所示为本技术一示例性实施例提供的声场全息方法的原理示意图。
21.图5所示为本技术一示例性实施例提供的基于复声压向量和多个观测点各自对应的声场基向量，确定声场基向量对应的基系数向量的流程示意图。
22.图6所示为本技术一示例性实施例提供的基于复声压向量和多个观测点各自对应的声场基向量，确定声场基向量对应的基系数向量的流程示意图。
23.图7所示为本技术一示例性实施例提供的主动降噪方法的流程示意图。
24.图8所示为本技术一示例性实施例提供的声场全息装置的结构示意图。
25.图9所示为本技术一示例性实施例提供的主动降噪装置的结构示意图。
26.图10所示为本技术一示例性实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
27.下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
28.图1所示为本技术一示例性实施例提供的声场全息方法的流程示意图。如图1所示，本技术实施例提供的声场全息方法包括如下步骤。
29.步骤s100，基于声场中的多个观测点各自对应的声压值信息，确定多个观测点对应的复声压向量。
30.在一些实施例中，步骤s100中提及的声场中包括窄频信号(窄频噪声信号)。其中，窄频的具体频率和/或频段可根据空间声场噪声源的实际情况确定，本技术实施例对此不进行统一限定。
31.示例性地，观测点指的是用于采集声场中的声信号的观测点。为了更精准地采集声信号，步骤s100中提及的多个观测点的分布方式包括但不限于方阵分布、环阵分布和非均匀分布等，本技术实施例对此不进行统一限定。此外，可以理解，每个观测点可设置有至少一个麦克风，以便基于设置的至少一个麦克风采集在多个不同时刻，该观测点对应的声压值信息。
32.示例性地，观测点对应的声压值信息指的是该观测点处的麦克风采集的声信号信息，为实值。对应地，复声压向量为复值。也就是说，对于每一个观测点，执行步骤s100的目的是为了根据实测的声压值信息(仅包括瞬时幅值信息)估计其各时刻对应的复声压信息(既包括瞬时幅值信息又包括相位信息)。
33.步骤s200，基于复声压向量和多个观测点各自对应的声场基向量，确定声场基向量对应的基系数向量。
34.多个观测点各自对应的声场基向量可根据三维波动方程以及声场边界的实际情况预先确定，本技术实施例对此不进行统一限定。需要说明的是，确定基系数向量之后，便能够借助基系数向量精准地表征声场中的相应频率信号，进而确定相应频率的子声场信息。
35.举例说明，声场中共包括l个观测点，针对每个观测点，均可利用下述表达式(1)描述。
[0036][0037]
在表达式(1)中，p(n)表征该观测点的瞬时复声压(复值)，n表征离散的时序点。表征该观测点的第m阶声场基(复值)，表征该观测点的声场基(行)向量。cm(n)表征该观测点的第m阶声场基所对应的基系数(复值)，表征空间声场的基系数(列)向量。
[0038]
那么，针对声场中包括的l个观测点，可基于表达式(1)拓展得到下述表达式(2)。
[0039][0040]
在表达式(2)中，[ψ(n)]表征基于l个观测点确定的声场基矩阵。根据表达式(2)，即可得到下述表达式(3)。
[0041][0042]
在表达式(3)中，m表征空间声场信息的总维度数，本技术实施例的声场全息方法的目的之一在于以尽可能少的麦克风布局构建声场全貌信息，故在本技术实施例中有l《《m，即l远小于m。
[0043]
步骤s300，基于基系数向量，确定声场相应频率的子声场信息。
[0044]
在一些实施例中，步骤s300中提及的相应频率的子声场信息，即为该声场按频率分解出的声场中所存在的各窄频的子声场信息。也就是说，本技术实施例基于声场中的多个观测点各自对应的声压值信息，最终确定了窄频的子声场信息，将各窄频的子声场信息叠加后即得到声场中存在的窄频全貌信息。
[0045]
示例性地，在实际应用过程中，首先基于声场中的多个观测点各自对应的声压值信息，确定多个观测点对应的复声压向量，然后基于复声压向量和多个观测点各自对应的声场基向量，确定声场基向量对应的基系数向量，继而基于基系数向量，确定声场相应频率的子声场信息。
[0046]
本技术实施例提供的声场全息方法，通过实时确定基系数向量的方式，实现了借助确定的基系数向量实时、精准地表征声场中的相应频率信号，进而确定各相应频率的子
声场信息的目的。也就是说，本技术实施例能够实时全息全局的声场信息，而非仅仅是有限个麦克风采集得到的局部声场信息。由此可见，本技术实施例为实现整个空间声场窄频噪声能量的全局最小化提供了数据基础。再者，本技术实施例无需对观测点处的麦克风采集的声信号进行傅里叶变换，无统计时延且能够实时地追踪窄频信号的幅值波动，从而更好地满足主动降噪的实时性需求。
[0047]
图2所示为本技术一示例性实施例提供的基于声场中的多个观测点各自对应的声压值信息，确定多个观测点对应的复声压向量的流程示意图。在图1所示实施例基础上延伸出图2所示实施例，下面着重叙述图2所示实施例与图1所示实施例的不同之处，相同之处不再赘述。
[0048]
如图2所示，在本技术实施例中，基于声场中的多个观测点各自对应的声压值信息，确定多个观测点对应的复声压向量步骤，包括如下步骤。
[0049]
步骤s110，基于相应频率对应的三角函数信号模型形式，确定复声压向量的复数域信号形式。
[0050]
在实数域中，相应频率对应的三角函数信号模型可利用下述表达式(4)或表达式(5)表达。需要说明的是，相较于理论中的标准正弦信号，现实中的噪声源所发出的相应频率的声信号的幅值均不可能是定值，而是围绕某一定值发生随机微小波动的变量。
[0051]
a(t)cos2πf0t+b(t)sin2πf0t(4)
[0052][0053]
在表达式(4)和(5)中，f0表征信号频率(比如窄频信号的中心频率)，表征信号初始相位，p(t)表征信号幅值。
[0054]
那么，可以理解，在实数域中，基于表达式(4)，相应频率对应的三角函数信号模型可利用下述表达式(6)表达。
[0055]
pr(n)＝qr(n)cos2πf0n+qi(n)sin2πf0n
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(6)
[0056]
此外，可以理解，在复数域中，基于表达式(5)，相应频率对应的三角函数信号模型可利用下述表达式(7)表达。
[0057][0058]
可以理解，表达式(6)和(7)的实质是相同的。那么，结合表达式(6)和(7)可知，多个观测点实测的声压值向量对应的复声压向量可表达为的形式。
[0059]
步骤s120，基于复数域信号形式，确定复声压向量对应的初始实部信息和初始虚部信息。
[0060]
示例性地，若复声压向量表达为的形式，那么，复声压向量对应的实部信息便可利用表示，复声压向量对应的虚部信息便可利用表示。此外，需要说明的是，初始实部信息和初始虚部信息的具体数值可根据实际情况确定，本技术实施例对此不进行统一限定。比如，初始实部信息和初始虚部信息均为零向量。
[0061]
步骤s130，基于多个观测点各自对应的声压值信息、初始实部信息和初始虚部信息，确定复声压向量。
[0062]
示例性地，基于多个观测点各自对应的声压值信息、初始实部信息和初始虚部信息，估计实际的实部信息和虚部信息，进而确定复声压向量。
[0063]
本技术实施例提供的声场全息方法，通过基于相应频率对应的三角函数信号模型形式，确定复声压向量的复数域信号形式，基于复数域信号形式，确定复声压向量对应的初始实部信息和初始虚部信息，继而基于多个观测点各自对应的声压值信息、初始实部信息和初始虚部信息，确定复声压向量的方式，实现了基于声场中的多个观测点各自对应的声压值信息，确定多个观测点对应的复声压向量的目的。由此可见，本技术实施例无需对观测点处的麦克风采集的声信号进行傅里叶变换，便能够确定复声压向量，实时性较好，能够更好地满足降噪实时性需求。
[0064]
图3所示为本技术一示例性实施例提供的基于声场中的多个观测点各自对应的声压值信息，确定多个观测点对应的复声压向量的流程示意图。在图2所示实施例基础上延伸出图3所示实施例，下面着重叙述图3所示实施例与图2所示实施例的不同之处，相同之处不再赘述。
[0065]
如图3所示，在本技术实施例中，基于多个观测点各自对应的声压值信息、初始实部信息和初始虚部信息，确定复声压向量步骤，包括如下步骤。
[0066]
步骤s131，基于多个观测点各自对应的声压值信息、初始实部信息和初始虚部信息，确定复声压向量对应的初始复声压误差估计信息。
[0067]
示例性地，复声压向量对应的复声压误差估计信息可利用下述表达式(8)描述。
[0068][0069]
在表达式(8)中，cos2πf0n、sin2πf0n分别为参考余弦信号和参考正弦信号。对应地，多个观测点对应的初始基系数误差估计信息可以基于表达式(8)根据实际情况确定，本技术实施例对此不进行统一限定。
[0070]
步骤s132，基于初始复声压误差估计信息更新初始实部信息和初始虚部信息，得到更新后的实部信息和虚部信息。
[0071]
示例性地，在上述表达式(8)的基础上，确定复声压误差估计信息对应的目标函数，进而基于确定的目标函数自适应迭代计算，更新初始实部信息和初始虚部信息，得到更新后的实部信息和虚部信息。
[0072]
在一些实施例中，可利用下述表达式(9)表征复声压误差估计信息对应的目标函数。
[0073][0074]
可得到下述迭代表达式(10)和(11)。
[0075][0076][0077]
在上述表达式(8)和(9)、迭代表达式(10)和(11)的基础上，可分别得到下述表达式表达式(12)和(13)。
[0078][0079][0080]
步骤s133，基于更新后的实部信息和虚部信息，得到更新后的复声压误差估计信息。
[0081]
结合上述描述可知，基于更新后的实部信息和虚部信息，便可得到更新后的复声压误差估计信息。
[0082]
步骤s134，判断更新后的复声压误差估计信息是否满足预设复声压误差估计条件。
[0083]
可以理解，预设复声压误差估计条件可根据实际情况确定，本技术实施例对此不进行统一限定。
[0084]
示例性地，如果判断结果为是，即更新后的复声压误差估计信息满足预设复声压误差估计条件，则可执行步骤s135。如果判断结果为否，即更新后的复声压误差估计信息不满足预设复声压误差估计条件，则可继续执行步骤s132，即继续迭代计算，直至更新后的复声压误差估计信息满足预设复声压误差估计条件为止。
[0085]
步骤s135，基于更新后的实部信息和虚部信息确定复声压向量。
[0086]
也就是说，本技术实施例提供的声场全息方法，基于自适应迭代更新的方式实现了确定复声压向量的目的。具体地，本技术实施例能够计算得到精准度更高、实时性更好的复声压向量，进而更有助于满足主动降噪的实时性要求。
[0087]
下面结合图4进一步举例说明图3所示实施例的方法原理。
[0088]
图4所示为本技术一示例性实施例提供的声场全息方法的原理示意图。如图4所示，能够表征每一迭代步骤对和进行自适应估计所得到的误差。可以理解，能够表征每一迭代步骤对进行自适应估计所得到的误差。其中，针对的具体计算方式，可参考下述图5和图6所示实施例。
[0089]
图5所示为本技术一示例性实施例提供的基于复声压向量和多个观测点各自对应的声场基向量，确定声场基向量对应的基系数向量的流程示意图。在图1所示实施例基础上延伸出图5所示实施例，下面着重叙述图5所示实施例与图1所示实施例的不同之处，相同之处不再赘述。
[0090]
如图5所示，在本技术实施例中，基于复声压向量和多个观测点各自对应的声场基向量，确定声场基向量对应的基系数向量步骤，包括如下步骤。
[0091]
步骤s210，基于复声压向量和多个观测点各自对应的声场基向量，以及声场基向量对应的初始基系数向量，确定多个观测点对应的初始基系数误差估计信息。
[0092]
示例性地，多个观测点对应的基系数误差估计信息可利用下述表达式(14)描述。
[0093][0094]
对应地，多个观测点对应的初始基系数误差估计信息可以基于表达式(14)根据实际情况确定，本技术实施例对此不进行统一限定。
[0095]
步骤s220，基于初始基系数误差估计信息更新初始基系数向量，得到声场基向量
对应的基系数向量。
[0096]
示例性地，基于初始基系数误差估计信息更新初始基系数向量，估计实际的基系数向量(即声场基向量对应的基系数向量)。
[0097]
示例性地，在实际应用过程中，基于初始基系数误差估计信息对初始基系数向量进行更新，以得到更新后的基系数向量，并基于更新后的基系数向量再次计算基系数误差估计信息。如此迭代计算，直至基系数误差估计信息满足预设最优条件时，将更新得到的基系数向量作为声场基向量对应的基系数向量。
[0098]
本技术实施例提供的声场全息方法，通过基于复声压向量和多个观测点各自对应的声场基向量，以及声场基向量对应的初始基系数向量，确定多个观测点对应的初始基系数误差估计信息，然后基于初始基系数误差估计信息更新初始基系数向量，得到声场基向量对应的基系数向量的方式，实现了基于复声压向量和多个观测点各自对应的声场基向量，确定声场基向量对应的基系数向量的目的。由此可见，本技术实施例无需对观测点处的麦克风采集的声信号进行傅里叶变换，便能够确定声场基向量对应的基系数向量，实时性较好，能够更好地满足降噪实时性需求。
[0099]
图6所示为本技术一示例性实施例提供的基于复声压向量和多个观测点各自对应的声场基向量，确定声场基向量对应的基系数向量的流程示意图。在图5所示实施例基础上延伸出图6所示实施例，下面着重叙述图6所示实施例与图5所示实施例的不同之处，相同之处不再赘述。
[0100]
如图6所示，在本技术实施例中，基于初始基系数误差估计信息更新初始基系数向量，得到声场基向量对应的基系数向量步骤，包括如下步骤。
[0101]
步骤s221，基于相应频率对应的三角函数信号模型形式，确定初始基系数向量对应的正弦幅值信息和余弦幅值信息。
[0102]
举例说明，基系数向量可以拆分为(余弦幅值信息)和(正弦幅值信息)两部分。
[0103]
步骤s222，基于初始基系数误差估计信息分别更新正弦幅值信息和余弦幅值信息，得到更新后的基系数向量。
[0104]
示例性地，基于上述实施例记载内容(尤其是表达式(2)至(7))可得知，图4所示实施例提及的(即基系数误差估计信息)可利用上述表达式(14)描述。
[0105]
示例性地，在上述表达式(14)的基础上，确定基系数误差估计信息对应的目标函数，进而基于确定的目标函数自适应迭代计算，更新正弦幅值信息和余弦幅值信息，得到更新后的基系数向量。
[0106]
在一些实施例中，可利用下述表达式(15)表征基系数误差估计信息对应的目标函数。
[0107][0108]
可得到下述迭代表达式(16)。
[0109]
[0110]
在上述表达式(14)、(15)和迭代表达式(16)的基础上，可得到下述表达式(17)。
[0111][0112]
步骤s223，基于复声压向量和多个观测点各自对应的声场基向量，以及更新后的基系数向量，得到更新后的基系数误差估计信息。
[0113]
步骤s224，判断更新后的基系数误差估计信息是否满足预设基系数误差估计条件。
[0114]
可以理解，预设基系数误差估计条件可根据实际情况确定，本技术实施例对此不进行统一限定。
[0115]
示例性地，如果判断结果为是，即更新后的基系数误差估计信息满足预设基系数误差估计条件，则可执行步骤s225。如果判断结果为否，即更新后的基系数误差估计信息不满足预设基系数误差估计条件，则可继续执行步骤s222，即继续迭代计算，直至更新后的基系数误差估计信息满足预设基系数误差估计条件为止。
[0116]
步骤s225，确定更新后的基系数向量为声场基向量对应的基系数向量。
[0117]
也就是说，本技术实施例提供的声场全息方法，基于自适应迭代更新的方式实现了确定声场基向量对应的基系数向量的目的。具体地，本技术实施例能够计算得到精准度更高、实时性更好的基系数向量，进而更有助于满足主动降噪的实时性要求。
[0118]
可以理解，当图6所示实施例与图4所示实施例结合时，便可同步循环迭代两个自适应环节。即，误差向量与的模的平方最终分别收敛至最小值时，分别得到收敛的复声压向量和基系数向量
[0119]
图7所示为本技术一示例性实施例提供的主动降噪方法的流程示意图。示例性地，本技术实施例提供的主动降噪方法可在三维待降噪场景的三维空间中执行。如图7所示，本技术实施例提供的主动降噪方法包括如下步骤。
[0120]
步骤s400，确定声场中目标降噪频率对应的子声场信息。
[0121]
示例性地，步骤s400中提及的目标降噪频率对应的子声场信息利用上述任一实施例提及的声场全息方法得到。
[0122]
步骤s500，基于子声场信息对声场中的目标降噪频率的声信号进行主动降噪。
[0123]
本技术实施例提供的主动降噪方法，能够实时地追踪目标降噪频率对应的声信号的幅值波动，继而实现基于主动降噪系统输出对应的目标降噪频率的降噪声波对声场中的目标降噪频率的声信号进行主动降噪的目的。也就是说，本技术实施例提供的主动降噪方法不仅能够以尽可能少的麦克风阵列实现空间声场全局的精准降噪，而且能够极大满足主动降噪的实时性需求。
[0124]
上文结合图1至图7，详细描述了本技术的方法实施例，下面结合图8至图10，详细描述本技术的装置实施例。应理解，方法实施例的描述与装置实施例的描述相互对应，因此，未详细描述的部分可以参见前面方法实施例。
[0125]
图8所示为本技术一示例性实施例提供的声场全息装置的结构示意图。如图8所示，本技术实施例提供的声场全息装置包括：第一确定模块100、第二确定模块200和第三确定模块300。第一确定模块100用于基于声场中的多个观测点各自对应的声压值信息，确定
多个观测点对应的复声压向量。第二确定模块200用于基于复声压向量和多个观测点各自对应的声场基向量，确定声场基向量对应的基系数向量。第三确定模块300用于基于基系数向量，确定声场相应频率的子声场信息。
[0126]
在一些实施例中，第一确定模块100还用于，基于相应频率对应的三角函数信号模型形式，确定复声压向量的复数域信号形式，基于复数域信号形式，确定复声压向量对应的初始实部信息和初始虚部信息，基于多个观测点各自对应的声压值信息、初始实部信息和初始虚部信息，确定复声压向量。
[0127]
在一些实施例中，第一确定模块100还用于，基于多个观测点各自对应的声压值信息、初始实部信息和初始虚部信息，确定复声压向量对应的初始复声压误差估计信息，基于初始复声压误差估计信息更新初始实部信息和初始虚部信息，得到更新后的实部信息和虚部信息，基于更新后的实部信息和虚部信息，得到更新后的复声压误差估计信息，判断更新后的复声压误差估计信息是否满足预设复声压误差估计条件，如果更新后的复声压误差估计信息满足预设复声压误差估计条件，则基于更新后的实部信息和虚部信息确定复声压向量，如果更新后的复声压误差估计信息不满足预设复声压误差估计条件，则继续迭代计算。
[0128]
在一些实施例中，第二确定模块200还用于，基于复声压向量和多个观测点各自对应的声场基向量，以及声场基向量对应的初始基系数向量，确定多个观测点对应的初始基系数误差估计信息，基于初始基系数误差估计信息更新初始基系数向量，得到声场基向量对应的基系数向量。
[0129]
在一些实施例中，第二确定模块200还用于，基于相应频率对应的三角函数信号模型形式，确定初始基系数向量对应的正弦幅值信息和余弦幅值信息，基于初始基系数误差估计信息分别更新正弦幅值信息和余弦幅值信息，得到更新后的基系数向量，基于复声压向量和多个观测点各自对应的声场基向量，以及更新后的基系数向量，得到更新后的基系数误差估计信息，判断更新后的基系数误差估计信息是否满足预设基系数误差估计条件，如果更新后的基系数误差估计信息满足预设基系数误差估计条件，则确定更新后的基系数向量为声场基向量对应的基系数向量，如果更新后的基系数误差估计信息不满足预设基系数误差估计条件，则继续迭代计算。
[0130]
图9所示为本技术一示例性实施例提供的主动降噪装置的结构示意图。如图9所示，本技术实施例提供的主动降噪装置包括：子声场信息确定模块400和降噪模块500。子声场信息确定模块400用于确定声场中目标降噪频率对应的子声场信息。降噪模块500用于基于子声场信息对声场中的目标降噪频率的声信号进行主动降噪。
[0131]
下面，参考图10来描述根据本技术实施例的电子设备。图10所示为本技术一示例性实施例提供的电子设备的结构示意图。如图10所示，本技术实施例提供的电子设备600包括一个或多个处理器610和存储器620。
[0132]
处理器610可以是中央处理单元(cpu)或者具有数据处理能力和/或指令执行能力的其他形式的处理单元，并且可以控制电子设备600中的其他组件以执行期望的功能。
[0133]
存储器620可以包括一个或多个计算机程序产品，所述计算机程序产品可以包括各种形式的计算机可读存储介质，例如易失性存储器和/或非易失性存储器。所述易失性存储器例如可以包括随机存取存储器(ram)和/或高速缓冲存储器(cache)等。所述非易失性存储器例如可以包括只读存储器(rom)、硬盘、闪存等。在所述计算机可读存储介质上可以
存储一个或多个计算机程序指令，处理器610可以运行所述程序指令，以实现上文所述的本技术的各个实施例的声场全息方法和/或主动降噪方法以及/或者其他期望的功能。在所述计算机可读存储介质中还可以存储诸如基系数向量等各种内容。
[0134]
在一个示例中，电子设备600还可以包括：输入装置630和输出装置640，这些组件通过总线系统和/或其他形式的连接机构(未示出)互连。
[0135]
该输入装置630可以包括例如音频切换按键等等。
[0136]
该输出装置640可以向外部输出各种信息，包括相应频率的子声场信息等。该输出装置640可以包括例如显示器、通信网络、扬声器及其所连接的远程输出设备等等。
[0137]
当然，为了简化，图10中仅示出了该电子设备600中与本技术有关的组件中的一些，省略了诸如总线、输入/输出接口等等的组件。除此之外，根据具体应用情况，电子设备600还可以包括任何其他适当的组件。
[0138]
示例性地，电子设备600可以为音箱、录音笔以及助听器中的至少一种。
[0139]
除了上述方法和设备以外，本技术的实施例还可以是计算机程序产品，其包括计算机程序指令，所述计算机程序指令在被处理器运行时使得所述处理器执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本技术各种实施例的声场全息方法和/或主动降噪方法确定方法中的步骤。
[0140]
所述计算机程序产品可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本技术实施例操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言，诸如java、c++等，还包括常规的过程式程序设计语言，诸如“c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。
[0141]
此外，本技术实施例还可以是计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令在被处理器运行时使得所述处理器执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本技术各种实施例的声场全息方法和/或主动降噪方法中的步骤。
[0142]
所述计算机可读存储介质可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以包括但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
[0143]
以上结合具体实施例描述了本技术的基本原理，但是，需要指出的是，在本技术中提及的优点、优势、效果等仅是示例而非限制，不能认为这些优点、优势、效果等是本技术的各个实施例必须具备的。另外，上述公开的具体细节仅是为了示例的作用和便于理解的作用，而非限制，上述细节并不限制本技术为必须采用上述具体的细节来实现。
[0144]
本技术中涉及的器件、装置、设备、系统的方框图仅作为例示性的例子并且不意图要求或暗示必须按照方框图示出的方式进行连接、布置、配置。如本领域技术人员将认识到的，可以按任意方式连接、布置、配置这些器件、装置、设备、系统。诸如“包括”、“包含”、“具有”等等的词语是开放性词汇，指“包括但不限于”，且可与其互换使用。这里所使用的词汇“或”和“和”指词汇“和/或”，且可与其互换使用，除非上下文明确指示不是如此。这里所使用的词汇“诸如”指词组“诸如但不限于”，且可与其互换使用。
[0145]
还需要指出的是，在本技术的装置、设备和方法中，各部件或各步骤是可以分解和/或重新组合的。这些分解和/或重新组合应视为本技术的等效方案。
[0146]
提供所公开的方面的以上描述以使本领域的任何技术人员能够做出或者使用本技术。对这些方面的各种修改对于本领域技术人员而言是非常显而易见的，并且在此定义的一般原理可以应用于其他方面而不脱离本技术的范围。因此，本技术不意图被限制到在此示出的方面，而是按照与在此公开的原理和新颖的特征一致的最宽范围。
[0147]
为了例示和描述的目的已经给出了以上描述。此外，此描述不意图将本技术的实施例限制到在此公开的形式。尽管以上已经讨论了多个示例方面和实施例，但是本领域技术人员将认识到其某些变型、修改、改变、添加和子组合。