1.CVC ug DSP noise reduction:
Kung ang mga konsumedor mopalit ug Bluetooth headset, kanunay nilang madungog ang CVC ug DSP noise reduction function nga naa sa mga negosyante sa pagpasiugda sa mga headphone. Bisan unsa pa kadaghan sa mga tiggamit ang nakadungog sa mga paghulagway, daghang mga konsumedor ang wala gihapon makasabut sa kalainan tali sa duha. Ang kalainan, alang sa ingon nga usa ka teknikal nga problema, moabut kami sa siyensya sa duha ubos sa prinsipyo sa pagtrabaho ug kalainan.
Ang DSP usa ka shorthand alang sa digital signal processing. Ang prinsipyo sa pagtrabaho niini: ang mikropono nagkolekta sa gawas nga kasaba sa kalikopan, ug dayon pinaagi sa pag-andar sa sistema sa pagkunhod sa kasaba sa sulod sa earphone, nag-replika kini aron makamugna ang usa ka reverse sound wave nga katumbas sa ambient noise, nga nagkansela sa kasaba ug sa ingon nakab-ot ang labi pa. Maayo nga epekto sa pagkunhod sa kasaba.
Ang CVC mubo alang sa Clear Voice Capture. Kini usa ka teknolohiya sa pagkunhod sa kasaba sa software. Ang prinsipyo mao ang pagsumpo sa nagkalain-laing matang sa kasaba sa reverberation pinaagi sa built-in nga noise cancellation software ug mikropono.
Ang kalainan sama sa mosunod:
a. kay ang butang mao ang lain-laing mga, CVC teknolohiya mao ang nag-una alang sa echo nga namugna sa panahon sa tawag, DSP mao ang nag-una alang sa mga hatag-as ug ubos nga frequency kasaba sa gawas nga palibot.
b. lainlaing mga benepisyaryo, ang teknolohiya sa DSP nag-una nga naghimo sa mga tiggamit sa headset nga personal nga kita, ug ang CVC nag-una nga nakabenepisyo sa pikas nga partido.
Sa katingbanan, ang mga headphone nga naggamit sa DSP ug CVC nga teknolohiya sa pagkunhod sa ingay mahimo nga epektibo nga makunhuran ang kasaba sa gawas nga palibot sa tawag, ug labi nga mapauswag ang kalidad sa tawag ug tunog sa mga headphone.
2.ANC kasaba pagkunhod:
Ang ANC nagtumong sa Active Noise Control, nga aktibong nagpamenos sa kasaba. Ang sukaranan nga prinsipyo mao nga ang sistema sa pagkunhod sa kasaba nagpatunghag mga reverse sound wave nga parehas sa gawas nga kasaba, nga nag-neutralize sa kasaba. Ang Figure 1 usa ka schematic diagram sa usa ka feedforward nga aktibo nga noise cancelling earphone. Ang ANC chip gibutang sa sulod sa earphone. Ang ref mic (reference nga mikropono) nagkolekta sa ambient nga kasaba sa mga earphone. Error mic (Error Microphone) Gikolekta ang nahabilin nga kasaba pagkahuman sa pagkunhod sa kasaba sa earphone. Ang mamumulong nagdula sa anti-saba human sa pagproseso sa ANC.
Ang Figure 2 usa ka eskematiko nga diagram sa sistema sa ANC, nga adunay tulo ka mga lut-od, nga gibulag sa mga linya nga giputol. Ang pinakataas nga nag-unang agianan mao ang acoustic channel gikan sa ref mic ngadto sa error mic, ang response function girepresentar sa P(z)P(z); ang tunga nga layer mao ang analog channel, diin ang ikaduhang agianan mao ang agianan gikan sa adaptive filter output ngadto sa return residual. Lakip ang DAC, reconstruction filter, power amplifier, speaker playback, re-acquisition, pre-amplifier, anti-aliasing filter, ADC; ang ubos nga layer mao ang digital nga agianan, diin ang adaptive filter kanunay nga nag-adjust sa filter weight coefficient aron makunhuran ang nahabilin hangtod sa convergence. Ang labing komon nga solusyon mao ang pagpatuman sa usa ka adaptive filter gamit ang FIR filter inubanan sa LMS algorithm. Pasimpleha ang Figure 2 ug kuhaa ang Figure 3.
Tugoti ako sa mubo nga paghisgot mahitungod sa mga prinsipyo sa adaptive filter ug LMS (Least mean square) algorithm, ug dayon Figure 3. Ingon sa gipakita sa Figure 4, gihatag ang input xx ug ang gitinguha nga output dd, ang adaptive filter nag-update sa mga coefficients matag pag-uli aron nga ang kalainan tali sa output yy ug dd mahimong mas gamay ug mas gamay hangtud nga ang nahabilin duol na sa zero ug mag-converges. Ang LMS usa ka update algorithm alang sa adaptive filters. Ang tumong nga function sa LMS mao ang square sa instantaneous error e2(n)=(d(n)−y(n))2e2(n)=(d(n)−y(n))2, aron mamenosan ang katuyoan nga function, Ang pagpadapat sa gradient descent naghatag sa updated nga pormula sa algorithm. (Ang algorithmic nga ideya sa paggamit sa gradient descent aron mamenosan ang usa ka tumong ug makuha ang updated nga pormula sa parameter nga pangitaon komon kaayo, sama sa linear regression.) Ang update formula sa LMS algorithm gamit ang FIR filter mao ang: w(n+1) ) =w(n)+μe(n)x(n)w(n+1)=w(n)+μe(n)x(n), diin ang μμ kay step size. Kung ang μμ nga gidak-on gipasibo sa pag-uli, kini usa ka lakang-sa-lakang nga algorithm sa LMS.
Atong hisgotan ang Figure 3. Dinhi ang adaptive filter mao ang output human sa S(z)S(z) aron itandi sa tinguha nga output. Ang S(z)S(z) maoy hinungdan sa pagkawalay kalig-on. Sa literatura, "ang sayup nga signal dili husto nga 'nahiangay' Sa panahon sa reference signal", ang convergence sa LMS nabuak. (Wala nako mahibal-an kung unsa ang gipasabut niini T__T) Usa ka epektibo nga pamaagi mao ang FXLMS (Filtered-X LMS), nga nagtugot sa x(n) nga ma-input sa LMS module pinaagi sa Sˆ(z)S^(z), Sˆ( Ang z S^(z) maoy usa ka banabana sa S(z)S(z).Tumong sa FXLMS:
E2(n)=(d(n)−s(n)∗[wT(n)x(n)])2,
E2(n)=(d(n)−s(n)∗[wT(n)x(n)])2,
Busa ang gradient=−2e(n)s(n)∗x(n)−2e(n)s(n)∗x(n), diin ang s(n)s(n) wala mahibaloi, uban ang banabana niini, busa Ang pormula sa Pag-update sa FXLMS mao ang
w(n+1)=w(n)+μe(n)x'(n),
w(n+1)=w(n)+μe(n)x'(n),
Diin ang x'(n)=sˆ(n)∗x(n)x'(n)=s^(n)∗x(n).
Sa diha nga ang adaptive filter maghiusa, 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, mao nga W(z) ≈ P(z) / S(z) W(z) ≈ P(z) / S(z). Sa ato pa, ang gibug-aton nga coefficient sa adaptive filter gitino sa panguna nga agianan ug ang ikaduha nga agianan sa mga headphone. Ang panguna nga agianan ug ang ikaduha nga agianan sa headset medyo lig-on, busa ang gibug-aton nga koepisyent sa adaptive filter medyo lig-on. Busa, alang sa kayano, ang gibug-aton nga mga koepisyent sa pipila ka mga tiggama sa ANC headphones gitino sa pabrika. Siyempre, ang kasinatian sa pagpamati sa kini nga ANC earphone klaro nga dili sama ka maayo sa ANC earphone nga adunay tinuod nga adaptive nga kahulogan, tungod kay sa aktuwal nga mga sitwasyon, ang eksternal nga kasaba nga may kalabutan sa direksyon sa earphone, lain-laing temperatura ug uban pa mahimong adunay impluwensya sa ang tubag sa channel sa earphone.
Pag-verify sa Matlab
Isulat ang Matlab code, gamit ang adaptive filter sa variable step size LMS, ang mga resulta sa simulation gipakita sa Figure 5. Sa range nga 0 ngadto sa 2 kHz, ang feedforward ANC gigamit sa pagwagtang sa Gaussian white noise, ug ang noise attenuation mao ang 30 dB + sa kasagaran. Ang FXLMS sa Matlab library kay fixed-step, ug mas grabe ang epekto.
Q&A
a. Ngano nga ang ANC alang ra sa mubu nga kasaba sa kasaba ubos sa 2 kHz?
Sa usa ka bahin, ang pisikal nga sound insulation sa mga headphone (passive noise reduction) epektibo nga maka-block sa high-frequency noise, ug dili kinahanglan nga gamiton ang ANC aron makunhuran ang high-frequency noise. Sa laing bahin, ang low-frequency noise adunay taas nga wavelength ug makasugakod sa usa ka phase delay, samtang ang high-frequency noise adunay mubo nga wavelength ug sensitibo sa phase deviation, mao nga giwagtang sa ANC ang high-frequency noise.
b. Kung ang paglangan sa elektroniko mas dako kaysa sa panguna nga paglangan, sa unsang paagi mapakunhod pag-ayo ang paghimo sa algorithm?
Ang paglangan sa P(z) gamay, ang paglangan sa S(z) dako, sama sa P(z)=z-1, S(z)=z-2, kung ang W(z)=z lang makatubag sa mga kinahanglanon, dili -causal, Dili maabot.
c. Unsa ang kalainan tali sa Feedforward ANC, narrow-band feedforward ANC, ug feedback ANC?
Ang istruktura sa Feedforwad adunay usa ka ref mic ug usa ka sayup nga mic nga nagkolekta sa gawas nga kasaba ug internal nga nahabilin nga mga signal, matag usa. Ang istruktura sa feedback adunay usa ra ka sayup nga mic, ug ang reference signal gihimo sa error mic ug adaptive filter output.
Ang Broad-band feedforward mao ang istruktura nga gihulagway sa ibabaw. Sa makitid nga banda nga istruktura, ang gigikanan sa kasaba nagpatunghag usa ka generator signal trigger signal, ug ang generator sa signal nagmugna usa ka reference signal alang sa adaptive filter. Magamit lamang sa pagwagtang sa periodic noise.
Feedback Ang ANC naggamit sa error mic aron mabawi ang signal nga nakolekta sa ref mic sa feedforward structure tungod kay aduna lang kini error mic. Ang agianan dili makatagbaw sa hinungdan nga pagpugong, mao nga ang matag-an nga mga sangkap sa kasaba, ie ang pig-ot nga periodic noise, ang giwagtang. Kinahanglan nga matikdan nga kung ang feedforward dili makatagbaw sa hinungdan nga pagpugong, ie ang elektronik nga paglangan mas taas kaysa sa panguna nga channel sa acoustic delay, mahimo ra nga mapapas ang narrowband periodic noise.
Adunay usab usa ka Hybrid ANC nga istruktura nga naglakip sa mga istruktura sa feedforward ug feedback. Ang nag-unang bentaha mao nga imong maluwas ang han-ay sa adaptive filter.
