1. Redución de ruído CVC e DSP:
Cando os consumidores compran auriculares Bluetooth, sempre escoitarán as funcións de redución de ruído CVC e DSP que teñen os comerciantes na promoción dos auriculares. Non importa cantos usuarios escoitaron as descricións, moitos consumidores aínda non entenden a diferenza entre ambas. A diferenza, para tal problema técnico, chegamos á ciencia dos dous baixo o principio de funcionamento e diferenza.
DSP é unha abreviatura de procesamento de sinal dixital. O seu principio de funcionamento: o micrófono recolle o ruído ambiental externo e, a continuación, a través da función do sistema de redución de ruído dentro do auricular, replícase para xerar unha onda sonora inversa igual ao ruído ambiental, que cancela o ruído e consegue así máis. Bo efecto de redución de ruído.
CVC é a abreviatura de Clear Voice Capture. É unha tecnoloxía de software de redución de ruído. O principio é suprimir varios tipos de ruído de reverberación mediante o software de cancelación de ruído e o micrófono integrados.
A diferenza da seguinte forma:
a. porque o obxecto é diferente, a tecnoloxía CVC é principalmente para o eco xerado durante a chamada, DSP é principalmente para o ruído de alta e baixa frecuencia no ambiente externo.
b. diferentes beneficiarios, a tecnoloxía DSP fai que os usuarios de auriculares sexan principalmente ingresos persoais e CVC beneficia principalmente á outra parte.
En resumo, os auriculares que usan tecnoloxía de redución de ruído DSP e CVC poden reducir eficazmente o ruído do ambiente externo da chamada e mellorar significativamente a calidade da chamada e o son dos auriculares.
2. Redución de ruído ANC:
ANC refírese a Active Noise Control, que reduce activamente o ruído. O principio básico é que o sistema de redución de ruído produce ondas sonoras inversas iguais ao ruído exterior, neutralizando o ruído. A figura 1 é un diagrama esquemático dun auricular de cancelación de ruído activo de feedforward. O chip ANC colócase dentro dos auriculares. Ref mic (micrófono de referencia) recolle o ruído ambiental nos auriculares. Micrófono de erro (Micrófono de erro) Recolle o ruído residual despois da redución do ruído no auricular. O altofalante reproduce o anti-ruído despois do procesamento ANC.
A figura 2 é un diagrama esquemático do sistema ANC, con tres capas, separadas por liñas discontinuas. O camiño principal máis alto é a canle acústica do micrófono de referencia ao micrófono de erro, a función de resposta está representada por P(z)P(z); a capa media é a canle analóxica, onde o camiño secundario é o camiño desde a saída do filtro adaptativo ata o residuo de retorno. Incluíndo DAC, filtro de reconstrución, amplificador de potencia, reprodución de altofalantes, re-adquisición, preamplificador, filtro anti-aliasing, ADC; a capa inferior é o camiño dixital, onde o filtro adaptativo axusta constantemente o coeficiente de peso do filtro para reducir o residuo ata a converxencia. A solución máis común é implementar un filtro adaptativo mediante un filtro FIR en combinación co algoritmo LMS. Simplifica a figura 2 e obtén a figura 3.
Permítanme falar brevemente dos principios do filtro adaptativo e do algoritmo LMS (mínimo cadrado medio), e despois da Figura 3. Como se mostra na Figura 4, dada a entrada xx e a saída desexada dd, o filtro adaptativo actualiza os coeficientes en cada iteración para que a diferenza entre a saída yy e dd faise cada vez máis pequena ata que o residuo está o suficientemente próximo a cero e converxe. LMS é un algoritmo de actualización para filtros adaptativos. A función obxectivo de LMS é o cadrado do erro instantáneo e2(n)=(d(n)−y(n))2e2(n)=(d(n)−y(n))2, co fin de minimizar a función obxectivo, Aplicando o descenso do gradiente dá a fórmula actualizada do algoritmo. (A idea algorítmica de usar o descenso de gradientes para minimizar un obxectivo e obter a fórmula actualizada do parámetro que se busca é moi común, como a regresión lineal.) A fórmula de actualización do algoritmo LMS usando o filtro FIR é: w(n+1 ) =w(n)+μe(n)x(n)w(n+1)=w(n)+μe(n)x(n), onde μμ é o tamaño do paso. Se o tamaño μμ se axusta con iteración, é un algoritmo LMS paso a paso.
Falemos da Figura 3. Aquí o filtro adaptativo sae despois de S(z)S(z) para comparar coa saída do desexo. S(z)S(z) provocará inestabilidade. Na literatura, "o sinal de erro non está 'aliñado' correctamente. Ao tempo co sinal de referencia", a converxencia do LMS está rota. (Non descubrín o que significa T__T) Un método eficaz é FXLMS (Filtered-X LMS), que permite que x(n) se introduza no módulo LMS a través de Sˆ(z)S^(z), Sˆ( z S^(z) é unha estimación de S(z)S(z). Obxectivo de FXLMS:
E2(n)=(d(n)−s(n)∗[wT(n)x(n)])2,
E2(n)=(d(n)−s(n)∗[wT(n)x(n)])2,
Entón gradiente=−2e(n)s(n)∗x(n)−2e(n)s(n)∗x(n), onde s(n)s(n) é descoñecido, coa súa aproximación estimativa, polo que A fórmula de actualización de FXLMS é
w(n+1)=w(n)+μe(n)x'(n),
w(n+1)=w(n)+μe(n)x'(n),
Onde x'(n)=sˆ(n)∗x(n)x'(n)=s^(n)∗x(n).
Cando o filtro adaptativo converxe, 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, polo que W(z) ≈ P(z) / S(z) W(z) ≈ P(z) / S(z). É dicir, o coeficiente de peso do filtro adaptativo está determinado polo camiño principal e o camiño secundario dos auriculares. O camiño principal e o camiño secundario dos auriculares son relativamente estables, polo que o coeficiente de peso do filtro adaptativo é relativamente estable. Polo tanto, en aras da simplicidade, os coeficientes de peso dos auriculares ANC dalgúns fabricantes determínanse na fábrica. Por suposto, a experiencia de escoita deste auricular ANC obviamente non é tan boa como os auriculares ANC cun verdadeiro significado adaptativo, porque en situacións reais, o ruído externo relativo á dirección do auricular, a temperatura diferente e similares poden ter unha influencia sobre a resposta da canle do auricular.
Verificación de Matlab
Escriba código Matlab, usando o filtro adaptativo de tamaño de paso variable LMS, os resultados da simulación móstranse na Figura 5. No intervalo de 0 a 2 kHz, o ANC de avance utilízase para eliminar o ruído branco gaussiano e a atenuación do ruído é de 30 dB+. de media. O FXLMS da biblioteca Matlab é de paso fixo e o efecto é peor.
Q & A
a. Por que o ANC é só para ruído de baixa frecuencia inferior a 2 kHz?
Por unha banda, o illamento acústico físico dos auriculares (redución de ruído pasiva) pode bloquear eficazmente o ruído de alta frecuencia e non é necesario usar ANC para reducir o ruído de alta frecuencia. Por outra banda, o ruído de baixa frecuencia ten unha lonxitude de onda longa e pode soportar un certo atraso de fase, mentres que o ruído de alta frecuencia ten unha lonxitude de onda curta e é sensible á desviación de fase, polo que ANC elimina o ruído de alta frecuencia.
b. Cando o atraso electrónico é maior que o atraso principal, como se pode reducir moito o rendemento do algoritmo?
O atraso P(z) é pequeno, o atraso S(z) é grande, como P(z)=z-1, S(z)=z-2, só cando W(z)=z pode cumprir os requisitos, non -causal, inalcanzable.
c. Cal é a diferenza entre Feedforward ANC, feedforward ANC de banda estreita e feedback ANC?
A estrutura Feedforwad ten un micrófono de referencia e un micrófono de erro que recollen ruído externo e sinais residuais internos, respectivamente. A estrutura de retroalimentación só ten un micrófono de erro e o sinal de referencia xérase mediante o micrófono de erro e a saída do filtro adaptativo.
O feedforward de banda ancha é a estrutura descrita anteriormente. Na estrutura de banda estreita, a fonte de ruído xera un xerador de sinal de activación e o xerador de sinal xera un sinal de referencia para o filtro adaptativo. Só aplicable para eliminar o ruído periódico.
Feedback ANC usa un micrófono de erro para recuperar o sinal recollido polo micrófono de referencia na estrutura de feedforward porque só ten un micrófono de erro. O camiño non satisface a restrición causal, polo que só se eliminan os compoñentes do ruído predicibles, é dicir, o ruído periódico de banda estreita. Nótese que se o feedforward non satisface a restrición causal, é dicir, o atraso electrónico é máis longo que o atraso acústico da canle principal, só pode eliminar o ruído periódico de banda estreita.
Tamén hai unha estrutura ANC híbrida que inclúe tanto as estruturas de feedforward como de feedback. A principal vantaxe é que pode gardar a orde do filtro adaptativo.
