技术特征：
1.一种声场全息方法，其特征在于，包括：基于声场中的多个观测点各自对应的声压值信息，确定所述多个观测点对应的复声压向量；基于所述复声压向量和所述多个观测点各自对应的声场基向量，确定所述声场基向量对应的基系数向量；基于所述基系数向量，确定所述声场相应频率的子声场信息。2.根据权利要求1所述的声场全息方法，其特征在于，所述基于声场中的多个观测点各自对应的声压值信息，确定所述多个观测点对应的复声压向量，包括：基于所述相应频率对应的三角函数信号模型形式，确定所述复声压向量的复数域信号形式；基于所述复数域信号形式，确定所述复声压向量对应的初始实部信息和初始虚部信息；基于所述多个观测点各自对应的声压值信息、所述初始实部信息和所述初始虚部信息，确定所述复声压向量。3.根据权利要求2所述的声场全息方法，其特征在于，所述基于所述多个观测点各自对应的声压值信息、所述初始实部信息和所述初始虚部信息，确定所述复声压向量，包括：基于所述多个观测点各自对应的声压值信息、所述初始实部信息和所述初始虚部信息，确定所述复声压向量对应的初始复声压误差估计信息；基于所述初始复声压误差估计信息更新所述初始实部信息和所述初始虚部信息，得到更新后的实部信息和虚部信息；基于所述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；当所述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，基于所述更新后的实部信息和虚部信息确定所述复声压向量。4.根据权利要求1至3任一项所述的声场全息方法，其特征在于，所述基于所述复声压向量和所述多个观测点各自对应的声场基向量，确定所述声场基向量对应的基系数向量，包括：基于所述复声压向量和所述多个观测点各自对应的声场基向量，以及所述声场基向量对应的初始基系数向量，确定所述多个观测点对应的初始基系数误差估计信息；基于所述初始基系数误差估计信息更新所述初始基系数向量，得到所述声场基向量对应的基系数向量。5.根据权利要求4所述的声场全息方法，其特征在于，所述基于所述初始基系数误差估计信息更新所述初始基系数向量，得到所述声场基向量对应的基系数向量，包括：基于所述相应频率对应的三角函数信号模型形式，确定所述初始基系数向量对应的正弦幅值信息和余弦幅值信息；基于所述初始基系数误差估计信息分别更新所述正弦幅值信息和所述余弦幅值信息，得到更新后的基系数向量；基于所述复声压向量和所述多个观测点各自对应的声场基向量，以及所述更新后的基系数向量，得到更新后的基系数误差估计信息；当所述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，确定所述更新
后的基系数向量为所述声场基向量对应的基系数向量。6.一种主动降噪方法，其特征在于，包括：确定声场中目标降噪频率对应的子声场信息，其中，所述子声场信息利用权利要求1至5任一项所述的声场全息方法确定；基于所述子声场信息对所述声场中的所述目标降噪频率的声信号进行主动降噪。7.一种声场全息装置，其特征在于，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，确定所述多个观测点对应的复声压向量；第二确定模块，用于基于所述复声压向量和所述多个观测点各自对应的声场基向量，确定所述声场基向量对应的基系数向量；第三确定模块，用于基于所述基系数向量，确定所述声场相应频率的子声场信息。8.一种主动降噪装置，其特征在于，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，所述子声场信息利用权利要求1至5任一项所述的声场全息方法确定；降噪模块，用于基于所述子声场信息对所述声场中的所述目标降噪频率的声信号进行主动降噪。9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述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权利要求1至6任一项所述的方法。10.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：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，用于执行上述权利要求1至6任一项所述的方法。
技术总结
本申请提供了一种声场全息方法及装置、主动降噪方法及装置，涉及信号处理技术领域。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。本申请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，本申请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，本申请无需对观测点处的麦克风采集的声信号进行傅里叶变换，从而更好地满足主动降噪的实时性需求。实时性需求。实时性需求。
技术研发人员：丁丹 刘益帆 徐银海
受保护的技术使用者：北京安声浩朗科技有限公司
技术研发日：2022.11.02
技术公布日：2023/3/21