1.CVC və DSP səs-küyün azaldılması:
İstehlakçılar Bluetooth qulaqlıqları aldıqda, həmişə qulaqlıqları tanıtmaq üçün ticarətçilərin CVC və DSP səs-küyün azaldılması funksiyalarını eşidəcəklər. Nə qədər istifadəçi təsvirləri eşitsə də, bir çox istehlakçı hələ də ikisi arasındakı fərqi anlamır. Fərq, belə bir texniki problem üçün ikisinin elminə iş prinsipi və fərq altında gəlirik.
DSP rəqəmsal siqnalın işlənməsi üçün stenoqramdır. Onun iş prinsipi: mikrofon xarici ekoloji səs-küyü toplayır və sonra qulaqlıq daxilində səs-küyün azaldılması sistemi funksiyası vasitəsilə ətrafdakı səs-küyünə bərabər əks səs dalğası yaratmaq üçün təkrarlanır və bu səs-küyü ləğv edir və bununla da daha çox nəticə əldə edir. Yaxşı səs-küy azaltma effekti.
CVC Clear Voice Capture üçün qısadır. Bu, proqram səs-küyün azaldılması texnologiyasıdır. Prinsip daxili səs-küyün ləğvi proqramı və mikrofon vasitəsilə müxtəlif növ əks-səda səs-küyünü boğmaqdan ibarətdir.
Fərq aşağıdakı kimidir:
a. obyekt üçün fərqlidir, CVC texnologiyası əsasən zəng zamanı yaranan əks-səda üçün, DSP əsasən xarici mühitdə yüksək və aşağı tezlikli səs-küy üçün nəzərdə tutulub.
b. müxtəlif benefisiarlar, DSP texnologiyası əsasən qulaqlıq istifadəçilərinə şəxsi gəlir gətirir və CVC əsasən qarşı tərəfə fayda verir.
Xülasə, DSP və CVC səs-küyün azaldılması texnologiyasından istifadə edən qulaqlıqlar zəngin xarici mühitinin səs-küyünü effektiv şəkildə azalda, zəng keyfiyyətini və qulaqlıqların səsini əhəmiyyətli dərəcədə yaxşılaşdıra bilər.
2.ANC səs-küyün azaldılması:
ANC səs-küyü aktiv şəkildə azaldan Aktiv Səs Nəzarətinə aiddir. Əsas prinsip səs-küyün azaldılması sisteminin kənar səs-küyə bərabər tərs səs dalğaları istehsal etməsi, səs-küyü neytrallaşdırmasıdır. Şəkil 1, irəli ötürülən aktiv səs-küyü ləğv edən qulaqlığın sxematik diaqramıdır. ANC çipi qulaqlığın içərisinə yerləşdirilib. Ref mikrofon (istinad mikrofonu) qulaqlıqlarda ətraf səs-küyü toplayır. Səhv mikrofonu (Xəta Mikrofonu) Qulaqlıqda səs-küyün azaldılmasından sonra qalan səs-küyü toplayır. Dinamik ANC emalından sonra anti-küy oynayır.
Şəkil 2 kəsikli xətlərlə ayrılmış üç təbəqədən ibarət ANC sisteminin sxematik diaqramıdır. Ən yuxarı əsas yol ref mikrofondan səhv mikrofona akustik kanaldır, cavab funksiyası P(z)P(z) ilə təmsil olunur; orta təbəqə analoq kanaldır, burada ikincil yol adaptiv filtr çıxışından qayıdış qalığına gedən yoldur. O cümlədən DAC, rekonstruksiya filtri, güc gücləndiricisi, dinamikin səsləndirilməsi, yenidən əldəetmə, əvvəlcədən gücləndirici, anti-aliasing filtri, ADC; alt təbəqə rəqəmsal yoldur, burada adaptiv filtr konvergensiyaya qədər qalığı azaltmaq üçün filtr çəki əmsalını daim tənzimləyir. Ən ümumi həll yolu LMS alqoritmi ilə birlikdə FIR filtrindən istifadə edərək adaptiv filtr tətbiq etməkdir. Şəkil 2-ni sadələşdirin və Şəkil 3-ü əldə edin.
İcazə verin, adaptiv filtr və LMS (Ən kiçik kvadrat) alqoritminin prinsipləri haqqında qısaca danışım, sonra isə Şəkil 3. Şəkil 4-də göstərildiyi kimi, xx girişini və istədiyiniz dd çıxışını nəzərə alaraq, adaptiv filtr əmsalları hər iterasiyada yeniləyir. yy və dd çıxışı arasındakı fərq qalıq sıfıra kifayət qədər yaxın olana və birləşənə qədər getdikcə kiçik olur. LMS adaptiv filtrlər üçün yeniləmə alqoritmidir. LMS-in məqsəd funksiyası minimuma endirmək üçün e2(n)=(d(n)−y(n))2e2(n)=(d(n)−y(n))2 ani xətanın kvadratıdır. məqsəd funksiyası, Qradiyentin enişinin tətbiqi alqoritmin yenilənmiş düsturunu verir. (Məqsədi minimuma endirmək və axtarılan parametrin yenilənmiş düsturunu əldə etmək üçün gradient enişindən istifadənin alqoritmik ideyası xətti reqressiya kimi çox geniş yayılmışdır.) FIR filtrindən istifadə edərək LMS alqoritminin yeniləmə düsturu: w(n+1) ) =w(n)+μe(n)x(n)w(n+1)=w(n)+μe(n)x(n), burada μμ addım ölçüsüdür. Əgər μμ ölçüsü iterasiya ilə tənzimlənirsə, bu, addım-addım LMS alqoritmidir.
Şəkil 3 haqqında danışaq. Burada uyğunlaşma filtri S(z)S(z)-dən sonra arzu çıxışı ilə müqayisə etmək üçün çıxarılır. S(z)S(z) qeyri-sabitliyə səbəb olacaq. Ədəbiyyatda "xəta siqnalı istinad siqnalı ilə vaxtında "düzgün" uyğunlaşdırılmamışdır", LMS-in konvergensiyası pozulur. (T__T nə demək olduğunu başa düşmədim) Effektiv metod FXLMS-dir (Filtered-X LMS), bu x(n)-nin Sˆ(z)S^(z), Sˆ( vasitəsilə LMS moduluna daxil edilməsinə imkan verir. z S^(z) S(z)S(z) təxminidir.FXLMS-in məqsədi:
E2(n)=(d(n)−s(n)∗[wT(n)x(n)])2,
E2(n)=(d(n)−s(n)∗[wT(n)x(n)])2,
Deməli, qradiyen=−2e(n)s(n)∗x(n)−2e(n)s(n)∗x(n), burada s(n)s(n) naməlumdur, təxmini təxmini ilə, belə ki, FXLMS Yeniləmə düsturudur
w(n+1)=w(n)+μe(n)x'(n),
w(n+1)=w(n)+μe(n)x'(n),
Burada x'(n)=sˆ(n)∗x(n)x'(n)=s^(n)∗x(n).
Adaptiv filtr birləşdikdə, E(z)=X(z)P(z)−X(z)W(z)S(z)≈0E(z)=X(z)P(z)−X(z) ) W(z)S(z) ≈ 0, ona görə də W(z) ≈ P(z) / S(z) W(z) ≈ P(z) / S(z). Yəni, adaptiv filtrin çəki əmsalı qulaqlıqların birincil yolu və ikincil yolu ilə müəyyən edilir. Qulaqlığın əsas yolu və ikincil yolu nisbətən sabitdir, buna görə də adaptiv filtrin çəki əmsalı nisbətən sabitdir. Buna görə də, sadəlik üçün bəzi istehsalçıların ANC qulaqlıqlarının çəki əmsalları zavodda müəyyən edilir. Əlbəttə ki, bu ANC qulaqlığının dinləmə təcrübəsi əsl uyğunlaşma mənası olan ANC qulaqcıqları qədər yaxşı deyil, çünki faktiki vəziyyətlərdə qulaqlığın istiqamətinə nisbətən xarici səs-küy, fərqli temperatur və s. qulaqlığın kanal cavabı.
Matlab yoxlanışı
Dəyişən addım ölçülü LMS-in adaptiv filtrindən istifadə edərək Matlab kodunu yazın, simulyasiya nəticələri Şəkil 5-də göstərilmişdir. 0-dan 2 kHz diapazonunda Qauss ağ səs-küyünü aradan qaldırmaq üçün irəli ötürücü ANC istifadə olunur və səs-küyün zəifləməsi 30 dB+ təşkil edir. orta hesabla. Matlab kitabxanasındakı FXLMS sabit addımdır və effekt daha pisdir.
Sual-Cavab
a. Niyə ANC yalnız 2 kHz-dən aşağı tezlikli səs-küy üçün nəzərdə tutulub?
Bir tərəfdən, qulaqlıqların fiziki səs izolyasiyası (passiv səs-küyün azaldılması) yüksək tezlikli səs-küyü effektiv şəkildə blok edə bilər və yüksək tezlikli səs-küyü azaltmaq üçün ANC-dən istifadə etmək lazım deyil. Digər tərəfdən, aşağı tezlikli səs-küy uzun dalğa uzunluğuna malikdir və müəyyən bir faza gecikməsinə tab gətirə bilər, yüksək tezlikli səs-küy isə qısa dalğa uzunluğuna malikdir və faza sapmasına həssasdır, buna görə də ANC yüksək tezlikli səs-küyü aradan qaldırır.
b. Elektron gecikmə əsas gecikmədən böyük olduqda, alqoritmin performansını necə böyük dərəcədə azaltmaq olar?
P(z) gecikmə kiçik, S(z) gecikmə böyükdür, məsələn, P(z)=z-1, S(z)=z-2, yalnız W(z)=z tələblərə cavab verə bildikdə, qeyri -səbəb, əlçatmaz.
c. İrəli ANC, dar diapazonlu irəli ötürülən ANC və əks əlaqə ANC arasındakı fərq nədir?
Feedforwad strukturunda xarici səs-küy və daxili qalıq siqnalları toplayan bir ref mikrofon və səhv mikrofon var. Geribildirim strukturunda yalnız bir səhv mikrofonu var və istinad siqnalı səhv mikrofonu və adaptiv filtr çıxışı ilə yaradılır.
Geniş zolaqlı irəli ötürülmə yuxarıda təsvir edilən strukturdur. Dar zolaqlı strukturda səs-küy mənbəyi siqnal tetikleyici siqnal generatorunu, siqnal generatoru isə adaptiv filtr üçün istinad siqnalını yaradır. Yalnız dövri səs-küyün aradan qaldırılması üçün tətbiq edilir.
Geribildirim ANC, yalnız xəta mikrofonuna malik olduğu üçün irəli ötürülmə strukturunda ref mikrofon tərəfindən toplanmış siqnalı bərpa etmək üçün xəta mikrofonundan istifadə edir. Yol səbəb məhdudiyyətini təmin etmir, ona görə də yalnız proqnozlaşdırıla bilən səs-küy komponentləri, yəni dar zolaqlı dövri səs-küy aradan qaldırılır. Qeyd etmək lazımdır ki, irəli ötürülmə səbəbli məhdudiyyəti təmin etmirsə, yəni elektron gecikmə əsas kanalın akustik gecikməsindən daha uzundursa, o, yalnız dar zolaqlı dövri səs-küyü aradan qaldıra bilər.
Həm irəli ötürücü, həm də əks əlaqə strukturlarını özündə birləşdirən Hibrid ANC strukturu da var. Əsas üstünlük ondan ibarətdir ki, adaptiv filtrin sifarişini saxlaya bilərsiniz.
