एएनसी, सीवीसी, डीएसपी क्या हैं? शोर में कमी?

1.सीवीसी और डीएसपी शोर में कमी:

जब उपभोक्ता ब्लूटूथ हेडसेट खरीदते हैं, तो वे हमेशा सीवीसी और डीएसपी शोर कम करने वाले कार्यों को सुनेंगे जो व्यापारियों द्वारा हेडफोन को बढ़ावा देने में होते हैं। इससे कोई फर्क नहीं पड़ता कि कितने उपयोगकर्ताओं ने विवरण सुना है, कई उपभोक्ता अभी भी दोनों के बीच अंतर नहीं समझते हैं। अंतर, ऐसी तकनीकी समस्या के लिए हम कार्य सिद्धांत और अंतर के अंतर्गत दोनों के विज्ञान पर आते हैं।

डीएसपी डिजिटल सिग्नल प्रोसेसिंग के लिए एक शॉर्टहैंड है। इसका कार्य सिद्धांत: माइक्रोफ़ोन बाहरी पर्यावरणीय शोर एकत्र करता है, और फिर इयरफ़ोन के अंदर शोर कम करने वाले सिस्टम फ़ंक्शन के माध्यम से, यह परिवेशीय शोर के बराबर एक रिवर्स ध्वनि तरंग उत्पन्न करने के लिए दोहराता है, जो शोर को रद्द करता है और इस प्रकार अधिक प्राप्त करता है। अच्छा शोर कम करने वाला प्रभाव।

सीवीसी क्लियर वॉयस कैप्चर का संक्षिप्त रूप है। यह एक सॉफ्टवेयर शोर कम करने वाली तकनीक है। सिद्धांत अंतर्निहित शोर रद्दीकरण सॉफ़्टवेयर और माइक्रोफ़ोन के माध्यम से विभिन्न प्रकार के प्रतिध्वनि शोर को दबाना है।

अंतर इस प्रकार है:

एक। ऑब्जेक्ट के लिए अलग है, सीवीसी तकनीक मुख्य रूप से कॉल के दौरान उत्पन्न प्रतिध्वनि के लिए है, डीएसपी मुख्य रूप से बाहरी वातावरण में उच्च और निम्न आवृत्ति शोर के लिए है।
बी। विभिन्न लाभार्थियों, डीएसपी तकनीक मुख्य रूप से हेडसेट उपयोगकर्ताओं को व्यक्तिगत आय बनाती है, और सीवीसी मुख्य रूप से दूसरे पक्ष को लाभ पहुंचाती है।

संक्षेप में, डीएसपी और सीवीसी शोर कटौती तकनीक का उपयोग करने वाले हेडफ़ोन कॉल के बाहरी वातावरण के शोर को प्रभावी ढंग से कम कर सकते हैं, और कॉल की गुणवत्ता और हेडफ़ोन की ध्वनि में काफी सुधार कर सकते हैं।

2.एएनसी शोर में कमी:

ANC सक्रिय शोर नियंत्रण को संदर्भित करता है, जो सक्रिय रूप से शोर को कम करता है। मूल सिद्धांत यह है कि शोर कम करने वाली प्रणाली बाहरी शोर के बराबर रिवर्स ध्वनि तरंगें उत्पन्न करती है, जिससे शोर बेअसर हो जाता है। चित्र 1 एक फीडफॉरवर्ड सक्रिय शोर रद्द करने वाले ईयरफोन का एक योजनाबद्ध आरेख है। ANC चिप को ईयरफोन के अंदर लगाया गया है। रेफ माइक (संदर्भ माइक्रोफोन) इयरफ़ोन पर परिवेशीय शोर एकत्र करता है। एरर माइक (एरर माइक्रोफोन) ईयरफोन में शोर कम होने के बाद बचे हुए शोर को एकत्रित करता है। एएनसी प्रोसेसिंग के बाद स्पीकर एंटी-नॉइज़ बजाता है।

चित्र 2 एएनसी प्रणाली का एक योजनाबद्ध आरेख है, जिसमें तीन परतें हैं, जो धराशायी रेखाओं द्वारा अलग की गई हैं। सबसे ऊपरी प्राथमिक पथ रेफ माइक से एरर माइक तक ध्वनिक चैनल है, प्रतिक्रिया फ़ंक्शन को P(z)P(z) द्वारा दर्शाया जाता है; मध्य परत एनालॉग चैनल है, जहां द्वितीयक पथ अनुकूली फ़िल्टर आउटपुट से रिटर्न अवशिष्ट तक का पथ है। जिसमें डीएसी, पुनर्निर्माण फ़िल्टर, पावर एम्पलीफायर, स्पीकर प्लेबैक, पुनः अधिग्रहण, प्री-एम्प्लीफायर, एंटी-अलियासिंग फ़िल्टर, एडीसी शामिल है; निचली परत डिजिटल पथ है, जहां अनुकूली फ़िल्टर अभिसरण तक अवशिष्ट को कम करने के लिए फ़िल्टर वजन गुणांक को लगातार समायोजित करता है। सबसे आम समाधान एलएमएस एल्गोरिथ्म के संयोजन में एक एफआईआर फिल्टर का उपयोग करके एक अनुकूली फिल्टर को लागू करना है। चित्र 2 को सरल कीजिए और चित्र 3 प्राप्त कीजिए।

मुझे अनुकूली फिल्टर और एलएमएस (न्यूनतम माध्य वर्ग) एल्गोरिथ्म के सिद्धांतों के बारे में संक्षेप में बात करने दें, और फिर चित्र 3। जैसा कि चित्र 4 में दिखाया गया है, इनपुट xx और वांछित आउटपुट dd को देखते हुए, अनुकूली फ़िल्टर प्रत्येक पुनरावृत्ति पर गुणांक को अपडेट करता है ताकि आउटपुट yy और dd के बीच का अंतर तब तक छोटा और छोटा होता जाता है जब तक कि अवशिष्ट शून्य के काफी करीब न हो जाए और अभिसरण न हो जाए। एलएमएस अनुकूली फिल्टर के लिए एक अद्यतन एल्गोरिदम है। एलएमएस का उद्देश्य फ़ंक्शन तात्कालिक त्रुटि का वर्ग है e2(n)=(d(n)−y(n))2e2(n)=(d(n)−y(n))2, न्यूनतम करने के लिए ऑब्जेक्टिव फ़ंक्शन, ग्रेडिएंट डिसेंट को लागू करने से एल्गोरिदम का अद्यतन सूत्र मिलता है। (किसी उद्देश्य को कम करने और मांगे जाने वाले पैरामीटर के अद्यतन सूत्र को प्राप्त करने के लिए ग्रेडिएंट डिसेंट का उपयोग करने का एल्गोरिदमिक विचार बहुत सामान्य है, जैसे कि रैखिक प्रतिगमन।) एफआईआर फ़िल्टर का उपयोग करके एलएमएस एल्गोरिदम का अद्यतन सूत्र है: w(n+1) ) =w(n)+μe(n)x(n)w(n+1)=w(n)+μe(n)x(n), जहां μμ चरण आकार है। यदि μμ आकार को पुनरावृत्ति के साथ समायोजित किया जाता है, तो यह एक चरण-दर-चरण एलएमएस एल्गोरिदम है।

आइए चित्र 3 के बारे में बात करते हैं। यहां इच्छा आउटपुट के साथ तुलना करने के लिए अनुकूली फ़िल्टर S(z)S(z) के बाद आउटपुट है। S(z)S(z) अस्थिरता का कारण बनेगा। साहित्य में, "त्रुटि संकेत संदर्भ संकेत के साथ समय में सही ढंग से 'संरेखित' नहीं है", एलएमएस का अभिसरण टूट गया है। (मुझे समझ नहीं आया कि इसका क्या मतलब है T__T) एक प्रभावी तरीका FXLMS (फ़िल्टर-X LMS) है, जो x(n) को Sˆ(z)S^(z), Sˆ( के माध्यम से LMS मॉड्यूल में इनपुट करने की अनुमति देता है। z S^(z) S(z)S(z) का एक अनुमान है। FXLMS का उद्देश्य:

E2(n)=(d(n)−s(n)∗[wT(n)x(n)])2,

E2(n)=(d(n)−s(n)∗[wT(n)x(n)])2,

तो gradient=−2e(n)s(n)∗x(n)−2e(n)s(n)∗x(n), जहां s(n)s(n) अज्ञात है, इसके अनुमान सन्निकटन के साथ, इसलिए एफएक्सएलएमएस अपडेट फॉर्मूला है

w(n+1)=w(n)+μe(n)x'(n),

w(n+1)=w(n)+μe(n)x'(n),

जहां x'(n)=sˆ(n)∗x(n)x'(n)=s^(n)∗x(n).

जब अनुकूली फ़िल्टर अभिसरण करता है, 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, इसलिए W(z) ≈ P(z) / S(z) W(z) ≈ P(z) / S(z). कहने का तात्पर्य यह है कि, अनुकूली फ़िल्टर का वजन गुणांक हेडफ़ोन के प्राथमिक पथ और द्वितीयक पथ द्वारा निर्धारित किया जाता है। हेडसेट का प्राथमिक पथ और द्वितीयक पथ अपेक्षाकृत स्थिर है, इसलिए अनुकूली फ़िल्टर का वजन गुणांक अपेक्षाकृत स्थिर है। इसलिए, सरलता के लिए, कुछ निर्माताओं के एएनसी हेडफ़ोन के वजन गुणांक कारखाने में निर्धारित किए जाते हैं। बेशक, इस ANC इयरफ़ोन का सुनने का अनुभव स्पष्ट रूप से वास्तविक अनुकूली अर्थ वाले ANC इयरफ़ोन जितना अच्छा नहीं है, क्योंकि वास्तविक स्थितियों में, इयरफ़ोन की दिशा के सापेक्ष बाहरी शोर, अलग-अलग तापमान और इसी तरह का प्रभाव पड़ सकता है। इयरफ़ोन की चैनल प्रतिक्रिया।

मैटलैब सत्यापन

मैटलैब कोड लिखें, परिवर्तनीय चरण आकार एलएमएस के अनुकूली फिल्टर का उपयोग करके, सिमुलेशन परिणाम चित्र 5 में दिखाए गए हैं। 0 से 2 किलोहर्ट्ज़ की सीमा में, गॉसियन सफेद शोर को खत्म करने के लिए फीडफॉरवर्ड एएनसी का उपयोग किया जाता है, और शोर क्षीणन 30 डीबी + है औसत पर। मैटलैब लाइब्रेरी में एफएक्सएलएमएस निश्चित-चरणीय है, और प्रभाव बदतर है।

क्यू एंड ए

एक। ANC केवल 2 kHz से कम आवृत्ति वाले शोर के लिए ही क्यों है?
एक ओर, हेडफ़ोन का भौतिक ध्वनि इन्सुलेशन (निष्क्रिय शोर में कमी) उच्च-आवृत्ति शोर को प्रभावी ढंग से रोक सकता है, और उच्च-आवृत्ति शोर को कम करने के लिए एएनसी का उपयोग करना आवश्यक नहीं है। दूसरी ओर, कम-आवृत्ति शोर की तरंग दैर्ध्य लंबी होती है और यह एक निश्चित चरण विलंब का सामना कर सकता है, जबकि उच्च-आवृत्ति शोर की तरंग दैर्ध्य छोटी होती है और यह चरण विचलन के प्रति संवेदनशील होता है, इसलिए एएनसी उच्च-आवृत्ति शोर को समाप्त कर देता है।

बी। जब इलेक्ट्रॉनिक विलंब प्राथमिक विलंब से बड़ा होता है, तो एल्गोरिदम के प्रदर्शन को कैसे बहुत कम किया जा सकता है?
P(z) विलंब छोटा है, S(z) विलंब बड़ा है, जैसे P(z)=z-1, S(z)=z-2, केवल तभी जब W(z)=z आवश्यकताओं को पूरा कर सकता है, गैर -कारणात्मक, अगम्य।

सी। फीडफॉरवर्ड एएनसी, नैरो-बैंड फीडफॉरवर्ड एएनसी और फीडबैक एएनसी के बीच क्या अंतर है?
फीडफॉरवाड संरचना में एक रेफ माइक और एक त्रुटि माइक होता है जो क्रमशः बाहरी शोर और आंतरिक अवशिष्ट सिग्नल एकत्र करता है। फीडबैक संरचना में केवल एक त्रुटि माइक है, और संदर्भ संकेत त्रुटि माइक और अनुकूली फ़िल्टर आउटपुट द्वारा उत्पन्न होता है।

ब्रॉड-बैंड फ़ीडफ़ॉरवर्ड ऊपर वर्णित संरचना है। नैरो-बैंड संरचना में, शोर स्रोत एक सिग्नल ट्रिगर सिग्नल जनरेटर उत्पन्न करता है, और सिग्नल जनरेटर अनुकूली फ़िल्टर के लिए एक संदर्भ सिग्नल उत्पन्न करता है। केवल आवधिक शोर को खत्म करने के लिए लागू।

फीडबैक एएनसी, फीडफॉरवर्ड संरचना में रेफ माइक द्वारा एकत्र किए गए सिग्नल को पुनर्प्राप्त करने के लिए एरर माइक का उपयोग करता है क्योंकि इसमें केवल एरर माइक होता है। पथ कारण बाधा को संतुष्ट नहीं करता है, इसलिए केवल पूर्वानुमानित शोर घटक, यानी नैरोबैंड आवधिक शोर, समाप्त हो जाते हैं। यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि यदि फीडफॉरवर्ड कारण बाधा को पूरा नहीं करता है, अर्थात इलेक्ट्रॉनिक विलंब मुख्य चैनल ध्वनिक विलंब से अधिक लंबा है, तो यह केवल नैरोबैंड आवधिक शोर को समाप्त कर सकता है।

एक हाइब्रिड एएनसी संरचना भी है जिसमें फीडफॉरवर्ड और फीडबैक संरचनाएं दोनों शामिल हैं। मुख्य लाभ यह है कि आप अनुकूली फ़िल्टर के ऑर्डर को सहेज सकते हैं।

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