1.CVC ve DSP gürültü azaltma:
Tüketiciler Bluetooth kulaklık satın aldıklarında, satıcıların kulaklık tanıtımında sahip olduğu CVC ve DSP gürültü azaltma işlevlerini her zaman duyacaklar. Açıklamaları kaç kullanıcı duymuş olursa olsun, çoğu tüketici hala ikisi arasındaki farkı anlamıyor. Fark, böyle bir teknik problem için ikisinin bilimine çalışma prensibi ve farkı altında geliyoruz.
DSP, dijital sinyal işlemenin kısaltmasıdır. Çalışma prensibi: Mikrofon, dış ortam gürültüsünü toplar ve ardından kulaklığın içindeki gürültü azaltma sistemi işlevi aracılığıyla, ortam gürültüsüne eşit bir ters ses dalgası oluşturmak için çoğalır, bu da gürültüyü iptal eder ve böylece daha fazlasını elde eder. İyi gürültü azaltma etkisi.
CVC, Clear Voice Capture'ın kısaltmasıdır. Bir yazılım gürültüsü azaltma teknolojisidir. Prensip, yerleşik gürültü engelleme yazılımı ve mikrofon aracılığıyla çeşitli yankılanma gürültüsü türlerini bastırmaktır.
Fark şu şekilde:
A. nesne farklı olduğundan, CVC teknolojisi temel olarak çağrı sırasında üretilen yankıya yöneliktir, DSP ise esas olarak dış ortamdaki yüksek ve düşük frekanslı gürültüye yöneliktir.
B. Farklı yararlanıcılar olmasına rağmen, DSP teknolojisi esas olarak kulaklık kullanıcılarına kişisel gelir sağlar ve CVC esas olarak karşı tarafa fayda sağlar.
Özetle, DSP ve CVC gürültü azaltma teknolojisini kullanan kulaklıklar, aramanın dış ortamının gürültüsünü etkili bir şekilde azaltabilir ve aramanın kalitesini ve kulaklıkların sesini önemli ölçüde artırabilir.
2.ANC gürültü azaltma:
ANC, gürültüyü aktif olarak azaltan Aktif Gürültü Kontrolü anlamına gelir. Temel prensip, gürültü azaltma sisteminin dış gürültüye eşit ters ses dalgaları üreterek gürültüyü nötralize etmesidir. Şekil 1, ileri beslemeli aktif gürültü önleyici kulaklığın şematik diyagramıdır. ANC çipi kulaklığın içine yerleştirilmiştir. Ref mikrofon (referans mikrofon), ortam gürültüsünü kulaklıklarda toplar. Hata mikrofonu (Hata Mikrofonu) Kulaklıktaki gürültü azaltıldıktan sonra kalan gürültüyü toplar. Hoparlör, ANC işleminden sonra anti-gürültüyü çalar.
Şekil 2, kesikli çizgilerle ayrılmış üç katmanlı ANC sisteminin şematik bir diyagramıdır. En üstteki birincil yol, ref mikrofondan hata mikrofonuna giden akustik kanaldır; yanıt fonksiyonu P(z)P(z) ile temsil edilir; orta katman analog kanaldır; burada ikincil yol, uyarlanabilir filtre çıkışından geri dönüş kalıntısına giden yoldur. DAC, yeniden yapılandırma filtresi, güç amplifikatörü, hoparlör oynatma, yeniden toplama, ön amplifikatör, kenar yumuşatma filtresi, ADC dahil; alt katman, uyarlanabilir filtrenin, yakınsamaya kadar kalan miktarı azaltmak için filtre ağırlık katsayısını sürekli olarak ayarladığı dijital yoldur. En yaygın çözüm, LMS algoritmasıyla birlikte bir FIR filtresi kullanarak uyarlanabilir bir filtre uygulamaktır. Şekil 2'yi basitleştirin ve Şekil 3'ü elde edin.
Uyarlamalı filtre ve LMS (En küçük ortalama kareler) algoritmasının prensiplerinden kısaca bahsedeyim ve ardından Şekil 3. Şekil 4'te gösterildiği gibi, xx girişi ve istenen dd çıkışı verildiğinde, uyarlamalı filtre katsayıları her yinelemede günceller, böylece yy ve dd çıktıları arasındaki fark, artık sıfıra yeterince yaklaşıp yakınsayana kadar giderek küçülür. LMS, uyarlanabilir filtreler için bir güncelleme algoritmasıdır. LMS'nin amaç fonksiyonu, en aza indirgemek için anlık hata e2(n)=(d(n)−y(n))2e2(n)=(d(n)−y(n))2'nin karesidir. amaç fonksiyonu, Gradyan inişinin uygulanması algoritmanın güncellenmiş formülünü verir. (Bir hedefi en aza indirmek ve aranacak parametrenin güncellenmiş formülünü elde etmek için gradyan inişini kullanma şeklindeki algoritmik fikir, doğrusal regresyon gibi çok yaygındır.) FIR filtresini kullanan LMS algoritmasının güncelleme formülü şöyledir: w(n+1) ) =w(n)+μe(n)x(n)w(n+1)=w(n)+μe(n)x(n), burada μμ adım boyutudur. μμ boyutu yinelemeyle ayarlanırsa, adım adım bir LMS algoritmasıdır.
Şekil 3'ten bahsedelim. Burada arzu çıktısıyla karşılaştırmak için S(z)S(z)'den sonra uyarlanabilir filtre çıktısı veriliyor. S(z)S(z) kararsızlığa neden olacaktır. Literatürde, "hata sinyali referans sinyaliyle zamanında doğru şekilde 'hizalanmıyor'", LMS'nin yakınsaması bozulur. (T__T'nin ne anlama geldiğini anlayamadım) Etkili bir yöntem FXLMS'dir (Filtrelenmiş-X LMS), x(n)'nin Sˆ(z)S^(z), Sˆ( aracılığıyla LMS modülüne girilmesine izin verir. z S^(z), S(z)S(z)'nin bir tahminidir.FXLMS'nin Amacı:
E2(n)=(d(n)−s(n)∗[wT(n)x(n)])2,
E2(n)=(d(n)−s(n)∗[wT(n)x(n)])2,
Yani gradyan=−2e(n)s(n)∗x(n)−2e(n)s(n)∗x(n), burada s(n)s(n) bilinmiyor, tahmin yaklaşımıyla birlikte, yani FXLMS Güncelleme formülü:
w(n+1)=w(n)+μe(n)x'(n),
w(n+1)=w(n)+μe(n)x'(n),
Burada x'(n)=sˆ(n)∗x(n)x'(n)=s^(n)∗x(n).
Uyarlanabilir filtre yakınlaştığında, 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, yani W(z) ≈ P(z) / S(z) W(z) ≈ P(z) / S(z). Yani adaptif filtrenin ağırlık katsayısı, kulaklıkların birincil yolu ve ikincil yolu tarafından belirlenir. Kulaklığın birincil yolu ve ikincil yolu nispeten stabil olduğundan, uyarlanabilir filtrenin ağırlık katsayısı nispeten stabildir. Bu nedenle, kolaylık olması açısından bazı üreticilerin ANC kulaklıklarının ağırlık katsayıları fabrikada belirlenmektedir. Tabii ki, bu ANC kulaklığın dinleme deneyimi, gerçek uyarlanabilir anlamı olan ANC kulaklığı kadar iyi değildir, çünkü gerçek durumlarda, kulaklığın yönüne göre dış gürültü, farklı sıcaklık ve benzerleri etkileyebilir. kulaklığın kanal yanıtı.
Matlab doğrulaması
Değişken adım boyutuna sahip LMS'nin uyarlanabilir filtresini kullanarak Matlab kodunu yazın, simülasyon sonuçları Şekil 5'te gösterilmektedir. 0 ila 2 kHz aralığında, Gauss beyaz gürültüsünü ortadan kaldırmak için ileri beslemeli ANC kullanılır ve gürültü zayıflaması 30 dB+'dir. ortalamada. Matlab kütüphanesindeki FXLMS sabit adımlıdır ve etkisi daha kötüdür.
Soru-Cevap
A. ANC neden yalnızca 2 kHz'in altındaki düşük frekanslı gürültü için?
Bir yandan, kulaklıkların fiziksel ses yalıtımı (pasif gürültü azaltma), yüksek frekanslı gürültüyü etkili bir şekilde engelleyebilir ve yüksek frekanslı gürültüyü azaltmak için ANC'nin kullanılması gerekli değildir. Öte yandan, düşük frekanslı gürültü uzun bir dalga boyuna sahiptir ve belirli bir faz gecikmesine dayanabilirken, yüksek frekanslı gürültü kısa bir dalga boyuna sahiptir ve faz sapmasına karşı hassastır, dolayısıyla ANC yüksek frekanslı gürültüyü ortadan kaldırır.
B. Elektronik gecikme birincil gecikmeden daha büyük olduğunda algoritmanın performansı nasıl büyük ölçüde azaltılabilir?
P(z) gecikmesi küçüktür, S(z) gecikmesi büyüktür, örneğin P(z)=z-1, S(z)=z-2, yalnızca W(z)=z gereksinimleri karşılayabildiğinde, -nedensel, Ulaşılamaz.
C. İleri Beslemeli ANC, dar bant ileri beslemeli ANC ve geri beslemeli ANC arasındaki fark nedir?
Feedforwad yapısı, sırasıyla harici gürültüyü ve dahili artık sinyalleri toplayan bir ref mikrofona ve bir hata mikrofonuna sahiptir. Geri bildirim yapısında yalnızca bir hata mikrofonu bulunur ve referans sinyali, hata mikrofonu ve uyarlanabilir filtre çıkışı tarafından oluşturulur.
Geniş bant ileri besleme yukarıda açıklanan yapıdır. Dar bant yapısında, gürültü kaynağı bir sinyal tetikleyici sinyal üreteci üretir ve sinyal üreteci de uyarlamalı filtre için bir referans sinyali üretir. Yalnızca periyodik gürültüyü ortadan kaldırmak için geçerlidir.
Geribildirim ANC, yalnızca hata mikrofonuna sahip olduğundan, ileri besleme yapısında ref mikrofonu tarafından toplanan sinyali kurtarmak için hata mikrofonunu kullanır. Yol nedensel kısıtlamayı karşılamamaktadır, dolayısıyla yalnızca öngörülebilir gürültü bileşenleri, yani dar bantlı periyodik gürültü ortadan kaldırılmaktadır. Eğer ileri besleme nedensel kısıtlamayı karşılamıyorsa, yani elektronik gecikme ana kanalın akustik gecikmesinden daha uzunsa, yalnızca dar bantlı periyodik gürültüyü ortadan kaldırabileceğine dikkat edilmelidir.
Ayrıca hem ileri besleme hem de geri bildirim yapılarını içeren Hibrit ANC yapısı da bulunmaktadır. Ana avantajı, uyarlanabilir filtrenin sırasını kaydedebilmenizdir.
