出频率响应特性的至少一 个测量的公共频谱形状，并且复杂度可以很低。
[0032] 该平均方式可以适合于具有较大误差容忍度的应用。为了进一步提高特定于一种 电声换能器的类别的频率响应特性的模型的准确性，在本发明的一个实施例中，还可以至 少部分地基于频带的感知重要性来生成该模型。例如，由于不同频带对于音频信号的感知 的贡献可能是不同的，所以在平均处理期间，可以针对较重要的频带赋予较大的权重。
[0033] 现在返回到方法100的步骤S102,在本发明的某些其他实施例中，可以执行特定 于一种电声换能器的类别的频率响应特性的模型的生成，以使得该模型相对于该至少一个 测量的畸变可以被优化。
[0034] 在该实施例中，可以基于某个优化目标来导出优化的模型，该优化目标可以利用 某些畸变计算准则。例如，优化目标可以针对于确保模型与至少一个测量之间的欠估计误 差和过估计误差最小。如本文所使用，欠估计误差是指由于模型小于至少一个测量而导致 的误差，而过估计误差是指由于模型大于至少一个测量而导致的误差。
[0035] 利用该优化方式，可以提高特定于一种电声换能器的类别的频率响应特性的模型 的准确性。与如上的平均方式相似，在本发明的一个实施例中，在优化处理期间，可以至少 部分地基于频带的感知重要性来生成该模型，以便进一步提高模型的准确性。例如，可以针 对较重要的频带赋予较大的权重。
[0036] 备选地或者附加地，在本发明的另一实施例中，为了在优化处理期间进一步提高 模型的准确性，可以对针对至少一个电声换能器的频率响应特性的至少一个测量进行归一 化，继而可以基于归一化的测量来生成该模型。通过归一化处理，可以消除电声换能器之 间的灵敏度差异，并且因此可以更准确的导出频率响应特性的至少一个测量的共同频谱形 状。
[0037] 具体而言，在一个实施例中，假设针对一种电声换能器的类别的频率响应特性有N 个测量。如果fh, n代表电声换能器h的频率响应特性n，则针对fh, n的宽带归一化偏移量 eh,n可以由下式给出：
[0039] 其中k(l彡k彡K)代表频带索引，K代表总频带数，a n(k)代表针对频带k的重 要性权重，并且
u .
[0040] 归一化的fh,n(由I表示）由下式给出：
[0042] 应当注意，如以上所讨论的归一化算法仅出于说明目的，而无意限制本发明的范 围。
[0043] 图2示出了根据本发明的某些其他示例实施例的用于生成特定于一种电声换能 器的类别的频率响应特性的模型的方法200的流程图。根据本发明的实施例，其中以耳机 作为电声换能器的不例。
[0044] 如上，在噪声补偿的应用中，耳机和相关联的麦克风的频率响应特性联合影响将 要施加于由耳机所播放的音频信号的增益，以便对该音频信号外部的周围环境中的环境噪 声信号进行补偿。例如，如果耳机的频率响应增加，则增益将减小；如果相关联的麦克风的 频率响应增加，则增益将增加；反之亦然。
[0045] 因此，在此应用中，需要耳机和相关联的麦克风的频率响应特性二者。如图2所示 的方法200可以适合于这种应用。
[0046] 如图2所示，在方法200中的步骤S201，获得针对一种耳机的类别的至少一个耳机 的频率响应特性的至少一个第一测量以及针对与该至少一个耳机相关联的至少一个麦克 风的频率响应特性的至少一个第二测量。
[0047] 如以上参照图1所描述的，基于耳机的声学特性，耳机可以被分成若干类别，该类 别例如包括过耳式耳机、耳塞式耳机、入耳式耳机等。同样，类别的数目可以随着应用不同 而变化。
[0048] 在本发明的一个实施例中，针对一种耳机的类别，可以测量至少一个耳机的频率 响应特性。附加地，可以测量与该至少一个耳机相关联的至少一个麦克风的频率响应特性。 如上，可以例如由声学工程师使用专业测量设备来执行该测量。
[0049] 方法200继而进行到步骤S202,其中基于针对一种耳机的类别的至少一个耳机的 频率响应特性的至少一个第一测量以及针对至少一个相关联的麦克风的频率响应特性的 至少一个第二测量来生成特定于该类别的频率响应特性的模型。
[0050] 利用方法200,可以联合地基于相关联的麦克风的频率响应特性来生成特定于一 种耳机的类别的频率响应特性的模型，并且因此可以确保模型的准确性。
[0051] 同样，如以上参照图1所描述的，可以采用归一化方式。附加地，可以考虑频带的 感知重要性。备选地或附加地，可以采用对至少一个耳机的频率响应特性的至少一个第一 测量和至少一个相关联的麦克风的频率响应特性的至少一个第二测量的归一化。
[0052] 具体而言，在一个实施例中，优化准则可以包括找出f。％ HETF (k)和^pt, METF (k)对， 以使得下式最小：
[0059] η (k)其中代表针对频带k的HETF的重要性权重
[0060] μ (k)其中代表针对频带k的METF的重要性权重
[0061] 并且其中HETF代表耳机的频率响应特性，METF代表与该耳机相关联的麦克风的 频率响应特性，fh, HETF代表耳机h的频率响应特性，fh, METF代表与耳机h相关联的麦克风的 频率响应特性，eh,HETF代表针对f h,HETF的宽带归一化偏移量，并且eh,METF代表针对f h,METF的宽 带归一化偏移量。
[0062] 并且继而优化准则可以包括在所选?·_,ΗΕΤΡ(1〇和LuetfGO对之中，找出使下式 取小的 Ifcipt, HETF(k)和 Ifcipt,METF(k)对：
[0064] 在本发明的一个实施例中，如果模型的生成基于频率响应特性的至少一个测量的 线性组合，则优化目标针对于针对每个频带找出频率响应特性的集合f。％ n，以使得下式最 小：
[0066] 其中β n (k)代表针对频带k的第η个频率响应特性的权重。
[0067] 应当注意，如以上所讨论的频率响应特性的至少一个测量的组合的方式可以不是 线性的。还应当注意，如以上所讨论的优化准则仅出于说明目的，并且可以使用任何其他优 化准则来执行联合优化。这样，本发明的范围在此方面不受限制。
[0068] 图3示出了根据本发明的某些示例实施例的用于生成特定于一种电声换能器的 类别的频率响应特性的模型的系统300的框图。
[0069] 如图3中所示，系统300可以包括测量获得单元301和模型生成单元302。测量获 得单元301可以被配置为针对该类别的至少一个电声换能器获得频率响应特性的至少一 个测量。模型生成单元302可以被配置为基于该至少一个测量来生成模型。
[0070] 在本发明的某些实施例中，模型生成单元302还可以被配置为至少部分地基于频 带的感知重要性来生成模型。
[0071] 备选地或附加地，在本发明的某些实施例中，模型生成单元302还可以被配置为 生成模型以使得该模型相对于至少一个测量的畸变被优化。
[0072] 在本发明的某些实施例中，系统300还可以包括归一化单元，该归一化单元被配 置为对至少一个测量进行归一化。在该实施例中，模型生成单元302可以被配置为基于归 一化的测量来生成模型。
[0073] 在本发明的某些实施例中，电声换能器可以是耳机。在该实施例中，测量获得单元 301可以被配置为针对一种耳机的类别的至少一个耳机获得频率响应特性的至少一个第一 测量并且针对与至少一个耳机相关联的至少一个麦克风获得频率响应特性的至少一个第 二测量。模型生成单元302可以被配置为基于至少一个第一测量和至少一个第二测量来生 成特定于该类别的频率响应特性的模型。
[0074] 在本发明的某些实施例中，系统300还可以包括平均单元，该平均单元被配置为 对至少一个测量进行平均。在该实施例中，模型生成单元302可以被配置为基于平均的测 量来生成模型。
[0075] 为清晰起见，在图3中没有示出系统300的某些可选部件。然而，应当理解，上文 参