1. সিভিসি এবং ডিএসপি শব্দ হ্রাস:
যখন ভোক্তারা ব্লুটুথ হেডসেট কেনেন, তখন তারা সবসময় CVC এবং DSP নয়েজ কমানোর ফাংশন শুনতে পাবেন যা হেডফোনের প্রচারে ব্যবসায়ীদের রয়েছে। কতজন ব্যবহারকারী বর্ণনা শুনেছেন না কেন, অনেক ভোক্তা এখনও উভয়ের মধ্যে পার্থক্য বুঝতে পারে না। পার্থক্য, এই ধরনের প্রযুক্তিগত সমস্যার জন্য, আমরা কাজের নীতি এবং পার্থক্যের অধীনে দুটির বিজ্ঞানে আসি।
ডিএসপি হল ডিজিটাল সিগন্যাল প্রসেসিংয়ের একটি সংক্ষিপ্ত বিবরণ। এর কাজের নীতি: মাইক্রোফোন বাহ্যিক পরিবেশগত শব্দ সংগ্রহ করে এবং তারপর ইয়ারফোনের অভ্যন্তরে নয়েজ রিডাকশন সিস্টেম ফাংশনের মাধ্যমে, এটি পরিবেষ্টিত শব্দের সমান একটি বিপরীত শব্দ তরঙ্গ তৈরি করতে প্রতিলিপি করে, যা গোলমাল বাতিল করে এবং এইভাবে আরও অর্জন করে। ভাল শব্দ হ্রাস প্রভাব.
CVC ক্লিয়ার ভয়েস ক্যাপচারের জন্য সংক্ষিপ্ত। এটি একটি সফটওয়্যার নয়েজ কমানোর প্রযুক্তি। নীতি হল বিল্ট-ইন নয়েজ ক্যান্সেলেশন সফ্টওয়্যার এবং মাইক্রোফোনের মাধ্যমে বিভিন্ন ধরনের রিভারবারেশন নয়েজ দমন করা।
নিম্নরূপ পার্থক্য:
ক বস্তুর জন্য ভিন্ন, CVC প্রযুক্তি প্রধানত কলের সময় উত্পন্ন প্রতিধ্বনির জন্য, DSP প্রধানত বহিরাগত পরিবেশে উচ্চ এবং নিম্ন কম্পাঙ্কের শব্দের জন্য।
খ. বিভিন্ন সুবিধাভোগী, ডিএসপি প্রযুক্তি প্রধানত হেডসেট ব্যবহারকারীদের ব্যক্তিগত আয় করে এবং সিভিসি প্রধানত অন্য পক্ষকে উপকৃত করে।
সংক্ষেপে, ডিএসপি এবং সিভিসি শব্দ কমানোর প্রযুক্তি ব্যবহার করে হেডফোনগুলি কার্যকরভাবে কলের বাহ্যিক পরিবেশের শব্দ কমাতে পারে এবং কলের গুণমান এবং হেডফোনগুলির শব্দ উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত করতে পারে।
2. ANC শব্দ হ্রাস:
ANC বলতে সক্রিয় নয়েজ কন্ট্রোল বোঝায়, যা সক্রিয়ভাবে শব্দ কমায়। মূল নীতি হল শব্দ কমানোর ব্যবস্থা বাইরের শব্দের সমান বিপরীত শব্দ তরঙ্গ তৈরি করে, শব্দকে নিরপেক্ষ করে। চিত্র 1 হল একটি ফিডফরোয়ার্ড সক্রিয় নয়েজ বাতিলকারী ইয়ারফোনের একটি পরিকল্পিত চিত্র। ইয়ারফোনের ভিতরে ANC চিপ রাখা হয়। রেফ মাইক (রেফারেন্স মাইক্রোফোন) ইয়ারফোনগুলিতে পরিবেষ্টিত শব্দ সংগ্রহ করে। Error mic (Error Microphone) ইয়ারফোনে শব্দ কমানোর পর অবশিষ্ট শব্দ সংগ্রহ করে। এএনসি প্রক্রিয়াকরণের পরে স্পিকার অ্যান্টি-নয়েজ বাজায়।
চিত্র 2 হল ANC সিস্টেমের একটি পরিকল্পিত চিত্র, তিনটি স্তর সহ, ড্যাশড লাইন দ্বারা পৃথক করা হয়েছে। উচ্চতম প্রাথমিক পথ হল রেফ মাইক থেকে এরর মাইক পর্যন্ত অ্যাকোস্টিক চ্যানেল, প্রতিক্রিয়া ফাংশনটি P(z)P(z) দ্বারা উপস্থাপিত হয়; মাঝের স্তরটি হল এনালগ চ্যানেল, যেখানে সেকেন্ডারি পাথ হল অভিযোজিত ফিল্টার আউটপুট থেকে রিটার্ন রেসিডুয়াল পর্যন্ত পথ। ডিএসি সহ, পুনর্গঠন ফিল্টার, পাওয়ার এম্প্লিফায়ার, স্পিকার প্লেব্যাক, রি-অধিগ্রহণ, প্রি-এম্প্লিফায়ার, অ্যান্টি-আলিয়াসিং ফিল্টার, ADC; নীচের স্তরটি হল ডিজিটাল পাথ, যেখানে অভিযোজিত ফিল্টার অবিচ্ছিন্নভাবে ফিল্টার ওজন সহগকে সামঞ্জস্য করে যাতে অভিসারী হওয়া পর্যন্ত অবশিষ্টাংশ কমাতে পারে। সবচেয়ে সাধারণ সমাধান হল এলএমএস অ্যালগরিদমের সংমিশ্রণে একটি এফআইআর ফিল্টার ব্যবহার করে একটি অভিযোজিত ফিল্টার প্রয়োগ করা। চিত্র 2 সরলীকরণ করুন এবং চিত্র 3 পান।
আমি সংক্ষেপে অভিযোজিত ফিল্টার এবং LMS (নিম্নতম গড় বর্গ) অ্যালগরিদমের নীতিগুলি সম্পর্কে কথা বলি, এবং তারপরে চিত্র 3। চিত্র 4-এ দেখানো হিসাবে, ইনপুট xx এবং পছন্দসই আউটপুট dd দেওয়া হয়েছে, অভিযোজিত ফিল্টার প্রতি পুনরাবৃত্তি সহগগুলিকে আপডেট করে যাতে আউটপুট yy এবং dd এর মধ্যে পার্থক্য ছোট থেকে ছোট হতে থাকে যতক্ষণ না অবশিষ্টাংশ শূন্যের যথেষ্ট কাছাকাছি হয় এবং একত্রিত হয়। এলএমএস হল অভিযোজিত ফিল্টারগুলির জন্য একটি আপডেট অ্যালগরিদম। LMS এর উদ্দেশ্যমূলক ফাংশন হল তাৎক্ষণিক ত্রুটি e2(n)=(d(n)−y(n))2e2(n)=(d(n)−y(n))2 এর বর্গ, যাতে ছোট করা যায় উদ্দেশ্য ফাংশন, গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্ট প্রয়োগ করলে অ্যালগরিদমের আপডেট করা সূত্র পাওয়া যায়। (একটি উদ্দেশ্যকে ছোট করার জন্য গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্ট ব্যবহার করার অ্যালগরিদমিক ধারণা এবং প্যারামিটারের আপডেট হওয়া সূত্রটি চাওয়া হওয়া খুবই সাধারণ, যেমন লিনিয়ার রিগ্রেশন।) FIR ফিল্টার ব্যবহার করে LMS অ্যালগরিদমের আপডেট সূত্র হল: w(n+1) ) =w(n)+μe(n)x(n)w(n+1)=w(n)+μe(n)x(n), যেখানে μμ হল ধাপের আকার। যদি μμ আকার পুনরাবৃত্তির সাথে সামঞ্জস্য করা হয় তবে এটি একটি ধাপে ধাপে LMS অ্যালগরিদম।
আসুন চিত্র 3 সম্পর্কে কথা বলি। এখানে অভিযোজিত ফিল্টারটি ইচ্ছার আউটপুটের সাথে তুলনা করার জন্য S(z)S(z) এর পরে আউটপুট। S(z)S(z) অস্থিরতা সৃষ্টি করবে। সাহিত্যে, "ত্রুটির সংকেত সঠিকভাবে 'সারিবদ্ধ নয়' রেফারেন্স সিগন্যালের সাথে সময়ের মধ্যে", LMS-এর কনভারজেন্স ভেঙে গেছে। (আমি বুঝতে পারিনি এর মানে কি T__T) একটি কার্যকর পদ্ধতি হল FXLMS (ফিল্টার করা-এক্স LMS), যা x(n) কে Sˆ(z)S^(z), Sˆ( এর মাধ্যমে LMS মডিউলে ইনপুট করতে দেয় z S^(z) হল S(z)S(z) এর একটি অনুমান। FXLMS এর উদ্দেশ্য:
E2(n)=(d(n)−s(n)∗[wT(n)x(n)])2,
E2(n)=(d(n)−s(n)∗[wT(n)x(n)])2,
সুতরাং গ্রেডিয়েন্ট=−2e(n)s(n)∗x(n)−2e(n)s(n)∗x(n), যেখানে s(n)s(n) অজানা, তার আনুমানিক অনুমান সহ, তাই FXLMS আপডেট সূত্র হল
w(n+1)=w(n)+μe(n)x'(n),
w(n+1)=w(n)+μe(n)x'(n),
যেখানে x'(n)=sˆ(n)∗x(n)x'(n)=s^(n)∗x(n)।
অভিযোজিত ফিল্টার একত্রিত হলে, 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, সুতরাং W(z) ≈ P(z) / S(z) W(z) ≈ P(z) / S(z)। অর্থাৎ, অভিযোজিত ফিল্টারের ওজন সহগ প্রাথমিক পথ এবং হেডফোনগুলির গৌণ পথ দ্বারা নির্ধারিত হয়। হেডসেটের প্রাথমিক পথ এবং গৌণ পথ তুলনামূলকভাবে স্থিতিশীল, তাই অভিযোজিত ফিল্টারের ওজন সহগ তুলনামূলকভাবে স্থিতিশীল। অতএব, সরলতার জন্য, কিছু নির্মাতার ANC হেডফোনের ওজন সহগগুলি কারখানায় নির্ধারিত হয়। অবশ্যই, এই ANC ইয়ারফোনের শোনার অভিজ্ঞতা স্পষ্টতই সত্য অভিযোজিত অর্থ সহ ANC ইয়ারফোনের মতো ততটা ভাল নয়, কারণ বাস্তব পরিস্থিতিতে, ইয়ারফোনের দিক, বিভিন্ন তাপমাত্রা এবং এর মতো বাহ্যিক শব্দের উপর প্রভাব থাকতে পারে। ইয়ারফোনের চ্যানেল প্রতিক্রিয়া।
ম্যাটল্যাব যাচাইকরণ
ভেরিয়েবল স্টেপ সাইজ এলএমএস-এর অভিযোজিত ফিল্টার ব্যবহার করে ম্যাটল্যাব কোড লিখুন, সিমুলেশন ফলাফল চিত্র 5 এ দেখানো হয়েছে। 0 থেকে 2 kHz পরিসরে, ফিডফরোয়ার্ড ANC ব্যবহার করা হয় গাউসিয়ান হোয়াইট নয়েজ দূর করতে, এবং নয়েজ অ্যাটেন্যুয়েশন হল 30 dB+ গড়. Matlab লাইব্রেরির FXLMS স্থির-ধাপে, এবং প্রভাব আরও খারাপ।
প্রশ্ন ও উত্তর
ক কেন ANC শুধুমাত্র 2 kHz এর নিচে কম কম্পাঙ্কের শব্দের জন্য?
একদিকে, হেডফোনগুলির শারীরিক শব্দ নিরোধক (প্যাসিভ নয়েজ হ্রাস) কার্যকরভাবে উচ্চ-ফ্রিকোয়েন্সি শব্দকে ব্লক করতে পারে এবং উচ্চ-ফ্রিকোয়েন্সি শব্দ কমাতে ANC ব্যবহার করার প্রয়োজন নেই। অন্যদিকে, কম-ফ্রিকোয়েন্সি শব্দের একটি দীর্ঘ তরঙ্গদৈর্ঘ্য রয়েছে এবং এটি একটি নির্দিষ্ট ফেজ বিলম্ব সহ্য করতে পারে, যখন উচ্চ-ফ্রিকোয়েন্সি শব্দের একটি ছোট তরঙ্গদৈর্ঘ্য থাকে এবং এটি ফেজ বিচ্যুতির জন্য সংবেদনশীল, তাই ANC উচ্চ-ফ্রিকোয়েন্সি শব্দ দূর করে।
খ. যখন ইলেকট্রনিক বিলম্ব প্রাথমিক বিলম্বের চেয়ে বড় হয়, তখন কীভাবে অ্যালগরিদমের কর্মক্ষমতা ব্যাপকভাবে হ্রাস করা যায়?
P(z) বিলম্ব ছোট, S(z) বিলম্ব বড়, যেমন P(z)=z-1, S(z)=z-2, শুধুমাত্র যখন W(z)=z প্রয়োজনীয়তা পূরণ করতে পারে, অ -কারণ, অগম্য।
গ. ফিডফোর্ড এএনসি, ন্যারো-ব্যান্ড ফিডফরওয়ার্ড এএনসি এবং ফিডব্যাক এএনসির মধ্যে পার্থক্য কী?
Feedforwad কাঠামোতে একটি রেফ মাইক এবং একটি ত্রুটি মাইক রয়েছে যা যথাক্রমে বাহ্যিক শব্দ এবং অভ্যন্তরীণ অবশিষ্ট সংকেত সংগ্রহ করে। ফিডব্যাক স্ট্রাকচারে শুধুমাত্র একটি এরর মাইক আছে, এবং রেফারেন্স সিগন্যাল এরর মাইক এবং অ্যাডাপটিভ ফিল্টার আউটপুট দ্বারা উত্পন্ন হয়।
ব্রড-ব্যান্ড ফিডফরওয়ার্ড হল উপরে বর্ণিত কাঠামো। সংকীর্ণ-ব্যান্ড কাঠামোতে, শব্দের উৎস একটি সংকেত ট্রিগার সংকেত জেনারেটর তৈরি করে এবং সংকেত জেনারেটর অভিযোজিত ফিল্টারের জন্য একটি রেফারেন্স সংকেত তৈরি করে। শুধুমাত্র পর্যায়ক্রমিক শব্দ নির্মূল করার জন্য প্রযোজ্য।
ফিডব্যাক ANC ফিডফরোয়ার্ড স্ট্রাকচারে রেফ মাইক দ্বারা সংগৃহীত সংকেত পুনরুদ্ধার করতে ত্রুটি মাইক ব্যবহার করে কারণ এতে শুধুমাত্র ত্রুটি মাইক রয়েছে। পথটি কার্যকারণ সীমাবদ্ধতাকে সন্তুষ্ট করে না, তাই শুধুমাত্র অনুমানযোগ্য শব্দ উপাদানগুলি, অর্থাৎ সংকীর্ণ পর্যায়ক্রমিক শব্দ বাদ দেওয়া হয়। এটি লক্ষ করা উচিত যে যদি ফিডফরোয়ার্ড কার্যকারণ সীমাবদ্ধতাকে সন্তুষ্ট না করে, অর্থাৎ ইলেকট্রনিক বিলম্ব প্রধান চ্যানেল অ্যাকোস্টিক বিলম্বের চেয়ে দীর্ঘ হয়, তবে এটি শুধুমাত্র সংকীর্ণ পর্যায়ক্রমিক শব্দকে দূর করতে পারে।
এছাড়াও একটি হাইব্রিড এএনসি কাঠামো রয়েছে যা ফিডফরওয়ার্ড এবং প্রতিক্রিয়া উভয় কাঠামোই অন্তর্ভুক্ত করে। প্রধান সুবিধা হল যে আপনি অভিযোজিত ফিল্টারের অর্ডার সংরক্ষণ করতে পারেন।
