本发明涉及降噪耳机领域，具体的说，是一种场景自适应主动降噪方法及耳机。
背景技术：
随着人们交通出行的日益频繁，环境噪声已严重影响到出行的质量。传统的降噪手段主要有隔音、材料吸收等，但受限于布置空间、材料特性和成本等因素，传统方法对高频噪声去除效果较好，但对低频噪声效果不太理想。因此，主动降噪开始从民航军事领域逐渐走入大众生活。与传统降噪手段不同，主动噪声控制(ANC)是通过声波干涉相消的原理，利用次级声源发声抵消原有噪声从而实现噪声消除。主动降噪可以根据环境变化自动调整降噪策略，并且能够选择性的处理特定频段的噪声，从而显著的提升降噪质量。目前，主动降噪耳机采用的最著名控制算法是由Widrow提出的滤波-XLMS算法(FXLMS)。该算法特点是在基准信号通道放置一个与次级通道传递特性相同的滤波器来进行LMS算法权修改，以解决引入次级通道带来的系统不稳定性问题。但基于FXLMS算法设计的降噪耳机，使用过程中存在收敛速度慢，仅对窄带噪声效果好，而对宽带噪声控制效果不理想等问题，因此在很多场景下无法得到较好的降噪效果。
技术实现要素：
本发明的目的在于提供一种场景自适应主动降噪方法及耳机，用于解决现有技术中采用FXLMS算法进行主动降噪收敛速度慢，且对宽带噪声控制效果差的问题。
本发明通过下述技术方案解决上述问题：
一种场景自适应主动降噪方法，包括：
步骤S1：麦克风拾取环境噪声并转化为初级噪声电信号；
步骤S2：噪声识别模块根据初级噪声电信号提取噪声能量集中频段以及频率分布特性，并与噪声模式库中预设的噪声模式进行匹配，确定噪声类型；
步骤S3：从滤波器库中选择EQ滤波器参数加载到主动降噪模块，所述EQ滤波器参数包括中心频率f，带宽Q和增益量GAIN；
步骤S4：主动降噪模块对初级噪声电信号进行自适应滤波，并产生激励扬声器的消噪电信号；
步骤S5：扬声器收到消噪电信号之后，产生消噪声波，并将二次抵消后的音频信号发出，所述消噪声波与所述初级噪声电信号频谱分布相同、声压大小相同且相位相反。
原理：
麦克风对耳机处环境噪声进行拾取后转化为电信号；在噪声识别模块中，提取噪声信号能量集中频段和频率分布特征，并将提取到的噪声特征在预设噪声模式库中进行比对，得到与此场景最接近的噪声模式类别；根据噪声的类型，在噪声模式库中选择对应的EQ的滤波器参数(中心频率(f)，带宽(Q)和增益量(GAIN))，并加载到主动降噪模块中的EQ滤波器中，主动噪声模块加载EQ滤波器参数，主动降噪模块在滤波-XLMS算法(FXLMS)的基础上，引入了EQ滤波器，由于EQ滤波器参数，是由噪声识别模块，对噪声信号能量集中频段、频率分布特征进行分析后，与噪声模式库中进行比对后确定的，因此，EQ滤波器的引入增强了对噪声集中频段的处理以及产生消噪电信号，并激励扬声器产生消噪声波与噪声抵消，并由扬声器将二次抵消后的音频信号发出。因此，不管是窄带噪声，还是宽带噪声，均可以通过噪声识别模块确定类型，进而加载对应的EQ滤波器参数，使该场景下的降噪能力得到大幅度提升，能够根据场景抵消进入人耳的噪音，改善所处的噪声环境，让使用者在嘈杂环境中也能获得无损、高保真的音频。
进一步地，所述步骤S4具体包括：
步骤S41：主动降噪模块中的EQ滤波器加载所述EQ滤波器参数；
步骤S42：引入次级通道，所述次级通道包括依次连接的逆滤波器Inv_S(z)、自适应滤波器W(z)和次级通道系统S(z)，所述逆滤波器Inv_S(z)用于抵消次级通道干扰；
步骤S43：通过噪声发生器产生信号来训练次级通道，从而得到次级通道传递函数辨识结果
步骤S44：将所述辨识的次级通道传递函数结果代入逆滤波器Inv_S(z)，再输入自适应滤波器W(z)进行LMS自适应滤波处理；
步骤S45：主动降噪模块中的误差滤波器产生激励扬声器的消噪电信号。
原理：
为了更好的降噪，主动降噪模块包括主通道和次级通道，信号X(n)分别通过主通道P(z)和次级通道后进行声波抵消后输入误差滤波器，信号X(n)经过主通道P(z)后信号为d(n)，信号X(n)在次级通道上，经过前置的逆滤波器Inv_S(z)后为信号信号经过自适应滤波器W(z)后为信号y(n)，信号y(n)经过次级通道系统S(z)输出消噪电信号s(n)，消噪电信号s(n)与信号d(n)声波抵消后的信号e(n)输入误差传感器；信号经过次级通道传递函数辨识结果后为信号信号经过EQ滤波器后的信号q(n)与信号e(n)经过另一个EQ滤波器后的信号e1(n)输入自适应滤波器W(z)中进行LMS自适应滤波。
进一步地，所述步骤S43具体包括：在初始化时，由外部控制电路产生激励信号，该信号经过次级通道并对其进行辨识，接着由误差传感器拾取该信号，送回电路系统后运用LMS算法对次级通道的传递函数进行计算，从而得到该通道传递函数S(n)的估计值
原理：首先要排除引入次级通道给降噪带来的干扰，因此要先获得次级通道传递函数的估计值所述降噪模块中采用前置逆滤波器Inv_S(z)来抵消次级通道干扰。估计值是通过外部电路产生激励信号，经过次级通道后的送回电路系统运用LMS算法进行计算得出的。
进一步地，所述步骤S44具体包括：
A、求解误差传感器接收到的信号e(n)，具体为：
主动降噪模块的输入信号X(n)会经主通道P(z)和次级通道两条路径到达误差传感器，次级通道输出表示为：此时若假定自适应滤波器W(z)权系数在一小段时间L内保持不变，令r(n)＝x(n)*s(n)，可得到此时误差传感器接收到的信号e(n)为主通道P(z)和次级通道的输出信号之和，即：
e(n)＝d(n)+s(n)＝d(n)+rT(n)W(n)，其中d(n)为信号X(n)经过主通道P(z)后的输出信号，W(n)为自适应滤波器的传递函数；
B、求解自适应滤波器的最佳权系数，具体为：
选择最小均方差准则作为信号e(n)的目标函数，令P＝E[d(n)r(n)]，R＝E[r(n)rT(n)]，
(1)当平稳输入信号X(n)，则权矢量的二次型函数
由于矩阵R是正定对称的，表明J(n)存在唯一最小值，由此可算出最佳权系数矢量，计算得W0＝-R-1P；
(2)当输入信号X(n)不稳定时，采用递推来求解，即自适应滤波器W(z)的输出递推关系为：W(n+1)＝W(n)-μΔW(n)，其中μ是自适应调节引入的收敛步长，采用单个误差信号的平方梯度作为均方误差梯度的估计：得到自适应滤波器权系数矢量更新公式为：W(n+1)＝W(n)-2μe(n)r(n)。
步骤A中给出了通过扬声器的主通道、次级通道后的声波抵消后的信号e(n)的表达式，其与自适应滤波器W(z)、主通道P(z)以及次级通道系统S(z)有关，其中，中，变量l，即小写的L。信号e(n)可视为随机变量，进一步求解自适应滤波器W(z)的最佳权系数，并根据输入信号，可采取两种方式进行计算最佳权系数矢量。
进一步地，所述EQ滤波器设有两个，其中一个EQ滤波器用于接收次级通道传递函数辨识结果输出信号并进行滤波后输入自适应滤波器W(z)，另一个EQ滤波器用于接收误差传感器接收的信号e(n)并进行滤波后输入自适应滤波器W(z)。
从计算最佳权系数矢量的第二种计算方式可以看出，不同频率分布特性的信号，其噪声能量也会集中在不同频段，因而为了增强主动降噪模块对某一场景的降噪效果，主动降噪模块引入EQ滤波器两增强对噪声集中频段的处理。增加EQ滤波器后，自适应滤波器W(z)权系数递推计算中选定频段会占据更大权值，最终让所述降噪模块在该场景下的降噪能力得到大幅度提升。
进一步地，所述EQ滤波器设有三个，其中一个EQ滤波器用于接收次级通道传递函数辨识结果输出信号并进行滤波后输入自适应滤波器W(z)，另外两个EQ滤波器分别用于将主通道P(z)、次级通道系统S(z)的输出信号滤波，滤波后的信号进行声波抵消并输入误差滤波器和自适应滤波器W(z)。
在进入误差传感器之前先对主通道信号和次级通道信号进行EQ滤波器滤波，此时，主通道输入误差传感器的信号d'(n)＝d(n)*eq(n)，次级通道输入误差传感器的信号y'(n)＝s(n)*eq(n)，可以看出，EQ滤波器相当于对S(n)的每个频段都有不同增益，而选定频段增益更大，因此输出的d'(n)中选定频段幅值更大，进而进入自适应滤波器让选定频段对自适应滤波器的调节权重增加，使噪声能量集中频段在权系数更新中占据更大的权重，最终让所述降噪模块在该场景下的降噪能力得到大幅度提升。
一种场景自适应主动降噪耳机，包括麦克风和扬声器，所述麦克风依次连接前置放大电路、噪声识别模块、主动降噪模块和功率放大电路，所述功率放大电路与所述扬声器连接，其中：
麦克风，用于拾取环境噪声并转换为初级噪声电信号；
噪声识别模块，用于从所述初级噪声电信号中提取噪声能力集中频段和频率分布特性，并在噪声模式库中与预设的噪声模式进行匹配，确定噪声类型，然后在滤波器库中选择对应的EQ滤波器参数加载到主动降噪模块；
主动降噪模块，对初级噪声信号进行基于EQ滤波器的改进FXLMS自适应滤波处理，产生激励扬声器的消噪电信号，并输出至功率放大电路；
扬声器，接收到消噪电信号后产生消噪声波，所述消噪声波与初级噪声信号频谱分布、声压大小相同，相位相反，扬声器将抵消噪音后的音频信号输出。
主动降噪模块使次级扬声器产生与主扬声器幅值相同相位相反的消噪声波，达到主动降噪。
本发明与现有技术相比，具有以下优点及有益效果：
(1)降噪耳机能够根据噪声场景中噪音能量集中区域的差别，调节FXLMS降噪算法中EQ滤波器参数，抵消被动降噪未能除掉的噪音，从而改善人耳所处场景的外部噪音对耳机输出音频的影响。
(2)本发明采用EQ滤波器进行改进型的FXLMS算法，可以根据场景不同，信号会有不同的频率分布特性，噪声能量也会集中在不同频段，为了增强主动降噪模块对特定场景的降噪效果，所述降噪模块引入EQ滤波器来增强对噪声集中频段处理，在很多场景下，可以实现对宽带噪声滤波效果。
附图说明
图1为本发明的耳机结构框图；
图2为本发明的降噪流程图；
图3为本发明的第三种具体实施方式的原理图；
图4为本发明第四中具体实施方式的原理图。
具体实施方式
首先，在介绍本发明的具体实施例之前，对本文中涉及的信号给予解释如下表：
下面结合实施例对本发明作进一步地详细说明，但本发明的实施方式不限于此。
实施例1：
结合附图1和图2所示，一种场景自适应主动降噪方法，包括：
步骤S1：麦克风拾取环境噪声并转化为初级噪声电信号；
步骤S2：噪声识别模块根据初级噪声电信号提取噪声能量集中频段以及频率分布特性，并与噪声模式库中预设的噪声模式进行匹配，确定噪声类型；
步骤S3：从滤波器库中选择EQ滤波器参数加载到主动降噪模块，所述EQ滤波器参数包括中心频率f，带宽Q和增益量GAIN；
步骤S4：主动降噪模块对初级噪声电信号进行自适应滤波，并产生激励扬声器的消噪电信号；
具体包括：步骤S41：主动降噪模块中的EQ滤波器加载所述EQ滤波器参数；
步骤S42：引入次级通道，所述次级通道包括依次连接的逆滤波器Inv_S(z)、自适应滤波器W(z)和次级通道系统S(z)，所述逆滤波器Inv_S(z)用于抵消次级通道干扰；
步骤S43：通过噪声发生器产生信号来训练次级通道，从而得到次级通道传递函数辨识结果
步骤S44：将所述辨识的次级通道传递函数结果代入逆滤波器Inv_S(z)，再输入自适应滤波器W(z)进行LMS自适应滤波处理；
步骤S45：主动降噪模块中的误差滤波器产生激励扬声器的消噪电信号；
步骤S5：扬声器收到消噪电信号之后，产生消噪声波，并将二次抵消后的音频信号发出，所述消噪声波与所述初级噪声电信号频谱分布相同、声压大小相同且相位相反。
原理：
麦克风对耳机处环境噪声进行拾取后转化为电信号；在噪声识别模块中，提取噪声信号能量集中频段和频率分布特征，并将提取到的噪声特征在预设噪声模式库中进行比对，得到与此场景最接近的噪声模式类别；根据噪声的类型，在噪声模式库中选择对应的EQ的滤波器参数(中心频率(f)，带宽(Q)和增益量(GAIN))，并加载到主动降噪模块中的EQ滤波器中。主动降噪模块包括主通道和次级通道，信号X(n)分别通过主通道P(z)和次级通道后进行声波抵消后输入误差滤波器，信号X(n)经过主通道P(z)后信号为d(n)，信号X(n)在次级通道上，经过前置的逆滤波器Inv_S(z)后为信号信号经过自适应滤波器W(z)后为信号y(n)，信号y(n)经过次级通道系统S(z)输出消噪电信号s(n)，消噪电信号s(n)与信号d(n)声波抵消后的信号e(n)输入误差传感器；信号经过次级通道传递函数辨识结果后为信号信号经过EQ滤波器后的信号q(n)与信号e(n)经过另一个EQ滤波器后的信号e1(n)输入自适应滤波器W(z)中进行LMS自适应滤波。EQ滤波器加载噪声识别模块中选择的滤波器参数，由于EQ滤波器参数，是由噪声识别模块，对噪声信号能量集中频段、频率分布特征进行分析后，与噪声模式库中进行比对后确定的，因此，EQ滤波器的引入增强了对噪声集中频段的处理以及产生消噪电信号，并激励扬声器产生消噪声波与噪声抵消，并由扬声器将二次抵消后的音频信号发出。因此，不管是窄带噪声，还是宽带噪声，均可以通过噪声识别模块确定类型，进而加载对应的EQ滤波器参数，使该场景下的降噪能力得到大幅度提升，能够根据场景抵消进入人耳的噪音，改善所处的噪声环境，让使用者在嘈杂环境中也能获得无损、高保真的音频。
实施例2：
在实施例1的基础上，所述步骤S44具体包括：
A、求解误差传感器接收到的信号e(n)，具体为：
主动降噪模块的输入信号X(n)会经主通道P(z)和次级通道两条路径到达误差传感器，次级通道输出表示为：此时若假定自适应滤波器W(z)权系数在一小段时间L内保持不变，令r(n)＝x(n)*s(n)，可得到此时误差传感器接收到的信号e(n)为主通道P(z)和次级通道的输出信号之和，即：
e(n)＝d(n)+s(n)＝d(n)+rT(n)W(n)，其中d(n)为信号X(n)经过主通道P(z)后的输出信号，W(n)为自适应滤波器的传递函数；
B、求解自适应滤波器的最佳权系数，具体为：
选择最小均方差准则作为信号e(n)的目标函数，令P＝E[d(n)r(n)]，R＝E[r(n)rT(n)]，
(1)当平稳输入信号X(n)，则权矢量的二次型函数
由于矩阵R是正定对称的，表明J(n)存在唯一最小值，由此可算出最佳权系数矢量，计算得W0＝-R-1P；
(2)当输入信号X(n)不稳定时，采用递推来求解，即自适应滤波器W(z)的输出递推关系为：W(n+1)＝W(n)-μΔW(n)，其中μ是自适应调节引入的收敛步长，采用单个误差信号的平方梯度作为均方误差梯度的估计：得到自适应滤波器权系数矢量更新公式为：W(n+1)＝W(n)-2μe(n)r(n)。
步骤A中给出了通过扬声器的主通道、次级通道后的声波抵消后的信号e(n)的表达式，其与自适应滤波器W(z)、主通道P(z)以及次级通道系统S(z)有关。信号e(n)可视为随机变量，进一步求解自适应滤波器W(z)的最佳权系数，并根据输入信号，可采取两种方式进行计算最佳权系数矢量。
实施例3：
在实施例2的基础上，结合附图3所示，所述EQ滤波器设有两个，其中一个EQ滤波器用于接收次级通道传递函数辨识结果输出信号并进行滤波后输入自适应滤波器W(z)，另一个EQ滤波器用于接收误差传感器接收的信号e(n)并进行滤波后输入自适应滤波器W(z)。
从计算最佳权系数矢量的第二种计算方式可以看出，不同频率分布特性的信号，其噪声能量也会集中在不同频段，因而为了增强主动降噪模块对某一场景的降噪效果，主动降噪模块引入EQ滤波器两增强对噪声集中频段的处理。增加EQ滤波器后，自适应滤波器W(z)权系数递推计算中选定频段会占据更大权值，最终让所述降噪模块在该场景下的降噪能力得到大幅度提升。
实施例4：
在实施例2的基础上，结合附图4所示，所述EQ滤波器设有三个，其中一个EQ滤波器用于接收次级通道传递函数辨识结果输出信号并进行滤波后输入自适应滤波器W(z)，另外两个EQ滤波器分别用于将主通道P(z)、次级通道系统S(z)的输出信号滤波，滤波后的信号进行声波抵消并输入误差滤波器和自适应滤波器W(z)。
在进入误差传感器之前先对主通道信号和次级通道信号进行EQ滤波器滤波，此时，主通道输入误差传感器的信号d'(n)＝d(n)*eq(n)，次级通道输入误差传感器的信号y'(n)＝s(n)*eq(n)，同样使噪声能量集中频段在权系数更新中占据更大的权重，最终让所述降噪模块在该场景下的降噪能力得到大幅度提升。
实施例5：
结合图1所示，一种场景自适应主动降噪耳机，包括麦克风和扬声器，所述麦克风依次连接前置放大电路、噪声识别模块、主动降噪模块和功率放大电路，所述功率放大电路与所述扬声器连接，其中：
麦克风，用于拾取环境噪声并转换为初级噪声电信号；
噪声识别模块，用于从所述初级噪声电信号中提取噪声能力集中频段和频率分布特性，并在噪声模式库中与预设的噪声模式进行匹配，确定噪声类型，然后在滤波器库中选择对应的EQ滤波器参数加载到主动降噪模块；
主动降噪模块，对初级噪声信号进行基于EQ滤波器的改进FXLMS自适应滤波处理，产生激励扬声器的消噪电信号，并输出至功率放大电路；
扬声器，接收到消噪电信号后产生消噪声波，所述消噪声波与初级噪声信号频谱分布、声压大小相同，相位相反，扬声器将抵消噪音后的音频信号输出。
主动降噪模块使次级扬声器产生与主扬声器幅值相同相位相反的消噪声波，达到主动降噪。
尽管这里参照本发明的解释性实施例对本发明进行了描述，上述实施例仅为本发明较佳的实施方式，本发明的实施方式并不受上述实施例的限制，应该理解，本领域技术人员可以设计出很多其他的修改和实施方式，这些修改和实施方式将落在本申请公开的原则范围和精神之内。