1.CVC болон DSP дуу чимээг бууруулах:
Хэрэглэгчид Bluetooth чихэвч худалдаж авахдаа худалдаачдын чихэвчийг сурталчлахад ашигладаг CVC болон DSP дуу чимээг бууруулах функцийг үргэлж сонсох болно. Хичнээн олон хэрэглэгчид тайлбарыг сонссон ч олон хэрэглэгчид энэ хоёрын ялгааг ойлгоогүй хэвээр байна. Ялгаа нь, ийм техникийн асуудлын хувьд бид хоёрын шинжлэх ухаанд ажиллах зарчим, ялгааны дагуу ирдэг.
DSP нь тоон дохио боловсруулах товчлол юм. Түүний ажиллах зарчим: микрофон нь гадаад орчны дуу чимээг цуглуулж, дараа нь чихэвчний доторх дуу чимээг бууруулах системийн функцээр дамжуулан эргэн тойрон дахь чимээ шуугиантай тэнцэх урвуу дууны долгион үүсгэхийн тулд дуу чимээг арилгаж, улмаар илүү их үр дүнд хүрдэг. Дуу чимээг бууруулах сайн нөлөө.
CVC нь Clear Voice Capture гэсэн үгийн товчлол юм. Энэ нь дуу чимээг бууруулах програм хангамжийн технологи юм. Уг зарчим нь дуу чимээ арилгах программ хангамж болон микрофоноор дамжуулан янз бүрийн төрлийн цуурай дуу чимээг дарах явдал юм.
Ялгаа нь дараах байдалтай байна.
а. объектын хувьд өөр, CVC технологи нь голчлон дуудлагын үед үүссэн цуурай, DSP нь гадаад орчин дахь өндөр, бага давтамжийн дуу чимээнд зориулагдсан.
б. Төрөл бүрийн ашиг хүртэгчдийн хувьд DSP технологи нь чихэвчний хэрэглэгчдийг хувийн орлого болгодог бөгөөд CVC нь нөгөө талдаа голчлон ашиг тусаа өгдөг.
Дүгнэж хэлэхэд, DSP болон CVC дуу чимээг бууруулах технологийг ашигладаг чихэвч нь дуудлагын гадаад орчны дуу чимээг үр дүнтэй бууруулж, дуудлагын чанар, чихэвчний дуу чимээг эрс сайжруулдаг.
2. ANC дуу чимээг бууруулах:
ANC нь дуу чимээг идэвхтэй бууруулдаг Идэвхтэй дуу чимээний хяналтыг хэлдэг. Үндсэн зарчим нь дуу чимээг бууруулах систем нь гаднах дуу чимээтэй тэнцэх урвуу дууны долгион үүсгэж, дуу чимээг саармагжуулах явдал юм. Зураг 1 нь идэвхтэй дуу чимээг арилгах чихэвчний бүдүүвч диаграмм юм. ANC чип нь чихэвчний дотор байрладаг. Ref mic (лавлагаа микрофон) нь чихэвчний орчны дуу чимээг цуглуулдаг. Error mic (Error Microphone) Чихэвчний дуу чимээг бууруулсны дараа үлдсэн дуу чимээг цуглуулдаг. Чанга яригч нь ANC боловсруулсны дараа дуу чимээний эсрэг тоглодог.
Зураг 2 нь тасархай шугамаар тусгаарлагдсан гурван давхарга бүхий ANC системийн бүдүүвч диаграмм юм. Хамгийн дээд талын үндсэн зам нь реф микрофоноос алдааны микрофон хүртэлх акустик суваг бөгөөд хариу үйлдэл нь P(z)P(z)-ээр илэрхийлэгдэнэ; дунд давхарга нь аналог суваг бөгөөд хоёрдогч зам нь дасан зохицох шүүлтүүрийн гаралтаас буцах үлдэгдэл хүртэлх зам юм. Үүнд DAC, сэргээн босгох шүүлтүүр, цахилгаан өсгөгч, чанга яригч тоглуулах, дахин авах, урьдчилан өсгөгч, эсрэг шүүлтүүр, ADC; доод давхарга нь дижитал зам бөгөөд дасан зохицох шүүлтүүр нь нэгдэх хүртэл үлдэгдлийг багасгахын тулд шүүлтүүрийн жингийн коэффициентийг байнга тохируулдаг. Хамгийн түгээмэл шийдэл бол LMS алгоритмтай хослуулан FIR шүүлтүүр ашиглан дасан зохицох шүүлтүүрийг хэрэгжүүлэх явдал юм. 2-р зургийг хялбарчилж, 3-р зургийг аваарай.
Дасан зохицох шүүлтүүр ба LMS (Least дундаж квадрат) алгоритмын зарчмуудын талаар товч ярья, дараа нь Зураг 3. Зураг 4-т үзүүлснээр xx оролт болон хүссэн гаралтын dd өгөгдсөн тул дасан зохицох шүүлтүүр нь давталт бүрт коэффициентүүдийг шинэчилдэг. yy ба dd гаралтын ялгаа нь үлдэгдэл тэг рүү хангалттай ойртож, нэгдэх хүртэл багасч, багасна. LMS нь дасан зохицох шүүлтүүрүүдийн шинэчлэлтийн алгоритм юм. LMS-ийн зорилгын функц нь э2(n)=(d(n)−y(n))2e2(n)=(d(n)−y(n))2 агшин зуурын алдааны квадратыг багасгахын тулд юм. зорилгын функц, градиент уналтыг хэрэглэснээр алгоритмын шинэчилсэн томъёог өгнө. (Зорилтыг багасгах, эрэлхийлэх параметрийн шинэчилсэн томъёог авахын тулд градиент уналтыг ашиглах алгоритмын санаа нь шугаман регресс гэх мэт маш түгээмэл байдаг.) FIR шүүлтүүр ашиглан LMS алгоритмыг шинэчлэх томъёо нь: w(n+1) ) =w(n)+μe(n)x(n)w(n+1)=w(n)+μe(n)x(n), энд μμ нь алхамын хэмжээ. Хэрэв μμ хэмжээг давталтаар тохируулсан бол энэ нь алхам алхмаар LMS алгоритм юм.
Зураг 3-ын талаар ярилцъя. Энд дасан зохицох шүүлтүүрийг S(z)S(z)-ын дараа гаргаж, хүссэн гаралттай харьцуулна. S(z)S(z) нь тогтворгүй байдал үүсгэнэ. Уран зохиолд "алдааны дохио нь лавлагаа дохиотой цаг хугацааны хувьд зөв 'тэгшээгүй'" LMS-ийн нэгдэл эвдэрсэн. (T__T гэж юу гэсэн үг болохыг би сайн ойлгоогүй) Үр дүнтэй арга бол FXLMS (Filtered-X LMS) бөгөөд энэ нь x(n)-г Sˆ(z)S^(z), Sˆ(-ээр дамжуулан LMS модульд оруулах боломжийг олгодог. z S^(z) нь S(z)S(z)-ийн тооцоолол юм.FXLMS-ийн зорилго:
E2(n)=(d(n)−s(n)∗[wT(n)x(n)])2,
E2(n)=(d(n)−s(n)∗[wT(n)x(n)])2,
Тэгэхээр градиент=−2e(n)s(n)∗x(n)−2e(n)s(n)∗x(n), энд s(n)s(n) нь тодорхойгүй, ойролцоогоор тооцоолсон утгатай, тэгэхээр FXLMS шинэчлэлтийн томъёо нь
w(n+1)=w(n)+μe(n)x'(n),
w(n+1)=w(n)+μe(n)x'(n),
Энд x'(n)=sˆ(n)∗x(n)x'(n)=s^(n)∗x(n).
Дасан зохицох шүүлтүүр нэгдэх үед 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, тэгэхээр W(z) ≈ P(z) / S(z) W(z) ≈ P(z) / S(z). Өөрөөр хэлбэл, дасан зохицох шүүлтүүрийн жингийн коэффициент нь чихэвчний үндсэн зам ба хоёрдогч замаар тодорхойлогддог. Чихэвчний үндсэн болон хоёрдогч зам нь харьцангуй тогтвортой байдаг тул дасан зохицох шүүлтүүрийн жингийн коэффициент харьцангуй тогтвортой байна. Тиймээс энгийн байх үүднээс зарим үйлдвэрлэгчдийн ANC чихэвчний жингийн коэффициентийг үйлдвэрт нь тодорхойлдог. Мэдээжийн хэрэг, энэхүү ANC чихэвчийг сонсох чадвар нь жинхэнэ дасан зохицох утгатай ANC чихэвчтэй адил сайн биш юм, учир нь бодит нөхцөл байдалд чихэвчний чиглэлтэй холбоотой гадаад дуу чимээ, өөр өөр температур гэх мэт зүйлс нөлөөлж болно. чихэвчний сувгийн хариу үйлдэл.
Matlab баталгаажуулалт
Хувьсах алхамтай LMS-ийн дасан зохицох шүүлтүүрийг ашиглан Matlab код бичнэ үү. Зураг 5-д симуляцийн үр дүнг үзүүлэв. 0-2 кГц-ийн мужид дамжуулагч ANC нь Гауссын цагаан дуу чимээг арилгахад ашиглагддаг ба дуу чимээний бууралт нь 30 дБ+ байна. дунджаар. Matlab номын сан дахь FXLMS нь тогтмол алхамтай бөгөөд үр нөлөө нь улам дорддог.
Асуулт хариулт
а. Яагаад ANC нь зөвхөн 2 кГц-ээс бага давтамжтай дуу чимээнд зориулагдсан вэ?
Нэг талаас, чихэвчний физик дуу чимээ тусгаарлагч (идэвхгүй дуу чимээг бууруулах) нь өндөр давтамжийн дуу чимээг үр дүнтэй хааж чаддаг бөгөөд өндөр давтамжийн дуу чимээг багасгахын тулд ANC ашиглах шаардлагагүй юм. Нөгөө талаар бага давтамжийн дуу чимээ нь урт долгионы урттай бөгөөд тодорхой фазын саатлыг тэсвэрлэх чадвартай бол өндөр давтамжийн дуу чимээ нь богино долгионы урттай, фазын хазайлтад мэдрэмтгий байдаг тул ANC нь өндөр давтамжийн дуу чимээг арилгадаг.
б. Цахим саатал нь үндсэн саатлаас их байвал алгоритмын гүйцэтгэлийг хэрхэн их хэмжээгээр бууруулах вэ?
P(z)-ийн саатал бага, S(z)-ийн саатал их, тухайлбал P(z)=z-1, S(z)=z-2, зөвхөн W(z)=z шаардлагыг хангаж чадах үед, бус -шалтгаан, Хүрэх боломжгүй.
в. Feedforward ANC, нарийн зурвасын дамжуулагч ANC, санал хүсэлтийн ANC хоёрын ялгаа нь юу вэ?
Feedforwad бүтэц нь гадаад дуу чимээ болон дотоод үлдэгдэл дохиог тус тус цуглуулдаг реф микрофон болон алдааны микрофонтой. Санал хүсэлтийн бүтэц нь зөвхөн нэг алдааны микрофонтой бөгөөд лавлагаа дохио нь алдааны микрофон болон дасан зохицох шүүлтүүрийн гаралтаар үүсгэгддэг.
Өргөн зурвасын дамжуулалт нь дээр дурдсан бүтэц юм. Нарийн зурвасын бүтцэд дуу чимээний эх үүсвэр нь дохионы гох дохио үүсгэгчийг үүсгэдэг ба дохио үүсгэгч нь дасан зохицох шүүлтүүрийн лавлах дохиог үүсгэдэг. Зөвхөн үе үе дуу чимээг арилгахад хамаарна.
Санал хүсэлт ANC нь зөвхөн алдааны микрофонтой учир дамжуулагчийн бүтцэд байгаа реф микрофоноор цуглуулсан дохиог сэргээхийн тулд алдааны микрофоныг ашигладаг. Зам нь учир шалтгааны хязгаарлалтыг хангахгүй тул зөвхөн урьдчилан таамаглах боломжтой дуу чимээний бүрэлдэхүүн хэсгүүд, өөрөөр хэлбэл нарийн зурвасын үечилсэн дуу чимээг арилгадаг. Хэрэв дамжуулалт нь учир шалтгааны хязгаарлалтыг хангахгүй бол өөрөөр хэлбэл цахим саатал нь үндсэн сувгийн акустик саатлаас урт байвал энэ нь зөвхөн нарийн зурвасын үечилсэн дуу чимээг арилгах боломжтой гэдгийг тэмдэглэх нь зүйтэй.
Мөн дамжуулах болон санал хүсэлтийн бүтцийг агуулсан Hybrid ANC бүтэц байдаг. Гол давуу тал нь дасан зохицох шүүлтүүрийн дарааллыг хадгалах боломжтой юм.
