用于无人机音频降噪的系统、装置和方法制造方法及图纸

本文公开了用于无人机的音频降噪的方法、系统和装置。示例装置包括：第一传感器，该第一传感器用于收集声学数据；以及第二传感器，该第二传感器用于收集转子的旋转运动数据。示例装置还包括分析器，该分析器用于将所述旋转运动数据与滤波器进行匹配以及使用所述滤波器对所述声学数据进行滤波。分析器还用于基于经滤波声学数据来生成音频信号。

System, device and method for audio noise reduction of UAV

【技术实现步骤摘要】
用于无人机音频降噪的系统、装置和方法
本公开一般涉及无人机，并且更具体地，涉及用于无人机音频降噪的方法、系统和装置。
技术介绍
当前无人机转子叶片典型地产生大量噪声。由于转子噪声，商用无人机仅记录不具有任何音频的视频，或者从分开的频道获得音轨。附图说明图1是根据本公开的教导的示例无人机的示意性例示。图2是具有示例音频降噪系统的图1的示例无人机的框图。图3A包括示出示例时域信号和示例均方根(RMS)分布的原始声学数据的图。图3B包括利用第一滤波器进行滤波的图3A的示例声学数据的图。图3C包括利用第二滤波器进行滤波的图3A的示例声学数据的图。图4是表示可以被执行以实现对图2的示例音频降噪系统的校准的示例机器可读指令的流程图。图5是表示可以被执行以实现图2的示例音频降噪系统的示例机器可读指令的流程图。图6是被构造来执行图4和图5的示例机器可读指令以实现图1和图2的示例降噪系统的示例处理器平台的框图。附图不按比例绘制。在可能的情况下，在整个附图和所附书面描述中将使用相同的附图标记来指代相同或相似的组件。具体实施方式无人机由于转子的旋转而产生自生噪声。如本文使用的，转子指的是无人机的旋转元件，包括例如转子叶片、螺旋桨、螺旋桨叶片等。来自马达和转子的噪声常常淹没(overwhelm)对期望声源的捕捉，从而导致非常低的信噪比(SNR)。过去已尝试过减少从无人机检测到的噪声的技术。例如，系统已使用单向麦克风，其中固定指示模式允许噪声源的减少。然而，单向麦克风的固定方向性限制了音频收集所针对的事件的地理或位置范围。使用单向麦克风来增加覆盖需要过多的机械转向，这会对无人机的成本、重量和功耗产生负面影响。麦克风阵列和数字波束成形也已被使用。阵列信号处理还允许指示模式，并且因此允许降噪。然而，麦克风阵列和数字波束成形增加了硬件成本、重量、计算需求和功耗。本文公开了无人机声学信号技术的进步，特别是关于无人机产生的音频噪声的减少。如本文公开的，转子速度传感器收集旋转运动数据，包括例如每分钟转数(RPM)数据，将该每分钟转数(RPM)数据与预定义滤波器(诸如例如，维纳(Wiener)滤波器)进行匹配，以便用最低的复杂度和计算开销来最佳地降低噪声。预定义滤波器先前已针对不同转子速度进行校准，以优化噪声消除。降噪后剩下的是来自无人机外部的环境的声学信号，这些声学信号指示例如人群、车辆、其他无人机等的存在和移动。虽然贯穿本公开地使用RPM数据，但可使用任何合适的旋转运动数据，包括例如每秒转数、每秒弧度、和/或其他测量或者旋转频率、旋转速度、角频率和/或角速度。图1是根据本公开的教导的示例无人机100的示意性例示。本文公开的示例无人机100是四轴飞行器(quadcopter)无人机(从图1中的侧面观看)。然而，本公开的教导适用于具有任何数量的转子或螺旋桨的无人机，也称为无人驾驶飞行器(UAV)。示例无人机100包括主体102，并且在图1的视图中包括示例第一转子集合104和示例第二转子集合106。主体102容纳和/或承载在无人机100的操作中使用的附加组件。例如，主体102容纳示例马达108和示例马达控制器110。马达控制器110控制马达108以使转子104、106以目标RPM和/或如本文公开的任何其他RPM旋转。示例无人机100包括感测转子104、106的旋转运动(例如，RPM)的一个或多个RPM传感器112。在一些示例中，(诸)RPM传感器112包括振动传感器、红外旋转传感器和/或输入电流传感器中的一个或多个。同样，如上所述，RPM传感器112可用于检测任何类型的旋转运动数据。示例无人机100还包括从周围环境收集数据的一个或多个示例音频传感器114。在一些示例中，音频传感器114包括声学传感器，诸如例如包括检测来自所有方向的声音的全向麦克风的麦克风。在一些示例中，音频传感器114是麦克风阵列。在其他示例中，作为对麦克风的附加或替代，可使用其他类型的声学传感器。另外，无人机可包括用于收集其他类型数据(包括例如，视觉数据、天气数据等)的传感器。在无人机100的操作期间，转子104、106由于叶片通过频率及其高次谐波而产生声波或自生噪声116。叶片通过频率是转子通过固定位置的速率，并且等于转子叶片的数量乘以马达的RPM。因此，叶片通过频率，并且由此自生噪声116的音调(基频)和强度随转子104、106的叶片数量和旋转速度而变化。自生噪声116模糊了由音频传感器114收集的其他声学信号。具体而言，自生噪声116遮蔽周围环境中的声学信号，包括例如由其他无人机生成的声学信号、来自人群的声学信号、来自交通的声学信号等。为了处理从音频传感器114收集的声学信号，示例无人机100包括示例音频降噪模块118。如下文更详细地公开的，音频降噪模块118处理从音频传感器114收集的声学数据并移除自生成噪声116以产生用于处理的外部声学数据的音频信号，该音频数据是来自周围环境的非模糊声学数据。音频降噪模块118使用消除算法，在该消除算法中，所跟踪的RPM数据被用作匹配滤波器(诸如例如，下文详述的维纳滤波器)中的参考输入。示例无人机100还包括示例传送器120，用于在降噪之后将音频信号传送至外部设备。图2是图1的示例无人机100的框图，该示例无人机包括用于实现由无人机100收集的声学数据中的降噪的示例音频降噪模块118。如图2所示，示例无人机100包括转子104、106、马达108、马达控制器110、RPM传感器112、音频传感器114和传送器120。从RPM传感器112收集的RPM数据和从音频传感器114收集的声学数据经由一个或多个传感器接口302被输入至音频降噪模块118中。音频降噪模块118还包括示例分析器304和示例滤波器306，该示例分析器304和示例滤波器306协调作为用于处理如本文公开的声学数据的装置。音频降噪模块118进一步包括校准器308和数据库310，它们也被用于处理如本文公开的声学数据。在一些示例中，音频降噪模块118操作用于在声学数据的记录和无人机100的操作期间滤波声学数据。在其他示例中，数据库310存储具有用于稍后时间点处的滤波和/或其他处理的时间戳的RPM数据。在此示例中，还可存储从音频传感器114收集的声学数据以用于后处理。当无人机维持静态飞行位置时，其噪声趋于恒定，因此，常规的单通道频谱滤波(如维纳(Wiener)滤波器)可有效降低此噪声。然而，典型的无人机飞行不是静止的，而是动态的，这导致声学数据随时间的音调变化。例如，当改变位置和/或飞行速度时、当上升或下降时、和/或当在刮风条件下保持在一个点时，由无人机100产生的噪声116出现音调的动态变化。在这些情况下，转子104、106不断地改变速度，并且因此，噪声116的音调特性也改变。音频降噪模块118通过在例如数据库310中包括映射到不同旋转运动数据(包括例如，不同的RPM)的滤波器集合来考虑这些变化。为了建立滤波器和RPM的映射，校准器308和马达控制器110导致马达108使转子104、106旋转期望的、设定的RPM。RPM传感器112收集RPM数据以确认转子104、106正以期望的RPM旋转。当转子104、106以期望的RPM旋转时，音频传感器114收集声学数本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于减少来自无人机的音频噪声的装置，所述装置包括：第一传感器，所述第一传感器用于收集声学数据；第二传感器，所述第二传感器用于收集转子的旋转运动数据；以及分析器，所述分析器用于：将所述旋转运动数据与滤波器进行匹配；使用所述滤波器对所述声学数据进行滤波；以及基于经滤波声学数据来生成音频信号。

【技术特征摘要】
2017.11.08 US 15/806,7411.一种用于减少来自无人机的音频噪声的装置，所述装置包括：第一传感器，所述第一传感器用于收集声学数据；第二传感器，所述第二传感器用于收集转子的旋转运动数据；以及分析器，所述分析器用于：将所述旋转运动数据与滤波器进行匹配；使用所述滤波器对所述声学数据进行滤波；以及基于经滤波声学数据来生成音频信号。2.如权利要求1所述的装置，其特征在于，所述第一传感器是全向麦克风。3.如权利要求1所述的装置，其特征在于，所述分析器用于在所述转子的旋转运动期间对所述声学数据进行滤波。4.如权利要求1-3中任一项所述的装置，其特征在于，所述滤波器是第一滤波器，并且所述分析器用于通过以下操作来将所述旋转运动数据与所述第一滤波器进行匹配：标识旋转运动值大于所述旋转运动数据的第二滤波器；标识旋转运动值小于所述旋转运动数据的第三滤波器；以及将所述第二滤波器和所述第三滤波器的组合用作所述第一滤波器。5.如权利要求1-3中任一项所述的装置，其特征在于，所述旋转运动数据是第一旋转运动数据，所述滤波器是第一滤波器，并且所述转子是第一转子，其中所述第二传感器或第三传感器用于收集第二转子的第二旋转运动数据，并且所述分析器进一步用于：将所述第二旋转运动数据与第二滤波器进行匹配；以及利用所述第二滤波器来对所述声学数据进行滤波。6.如权利要求1-3中任一项所述的装置，其特征在于，所述旋转运动数据是在第一时间收集的第一旋转运动数据，所述滤波器是第一滤波器，并且所述音频信号是在所述第一时间时的第一音频信号，其中所述第二传感器用于在第二时间收集所述转子的第二旋转运动数据，所述第二旋转运动数据具有与所述第一旋转运动数据不同的值，并且所述分析器进一步用于：将所述第二旋转运动数据与第二滤波器进行匹配，所述第二滤波器与所述第一滤波器不同；利用所述第二滤波器对所述声学数据进行滤波；以及基于利用所述第二滤波器对所述声学数据的滤波来生成所述第二时间处的第二音频信号。7.如权利要求1-3中任一项所述的装置，其特征在于，所述分析器用于基于所述音频信号来标识基于地面的活动。8.如权利要求1-3中任一项所述的装置，其特征在于，进一步包括用于将所述转子设置成第一校准旋转运动的控制器，其中所述第一传感器用于在所述转子被设置成处于所述第一校准旋转运动时收集第一预备声学数据，并且所述分析器用于基于所述第一预备声学数据来建立第一参考滤波器并将所述第一校准旋转运动与所述第一参考滤波器进行匹配，其中所述控制器用于将所述转子设置成第二校准旋转运动，所述第一传感器用于在所述转子被设置成处于所述第二校准旋转运动时收集第二预备声学数据，并且所述分析器用于基于所述第二预备声学数据来建立第二参考滤波器并将所述第二校准旋转运动与所述第二参考滤波器进行匹配，以及其中所述分析器通过以下操作来将所述旋转运动数据与滤波器进行匹配：确定所述第一校准旋转运动或所述第二校准旋转运动中的哪一个在值上接近所述旋转运动数据；在同所述第一校准旋转运动或所述第二校准旋转运动相关联的所述第一参考滤波器与所述第二参考滤波器之间选择在值上接近所述旋转运动数据的那个；以及将所选择的第一参考滤波器或第二参考滤波器用作所述滤波器。9.如权利要求8所述的装置，其特征在于，所述分析器用于通过以下操作建立所述第一参考滤波器：将所述第一预备声学数据转换至频域；确定频谱的平均振幅；以及基于所述频谱的所述平均振幅来执行谱减法。10.如权利要求8所述的装置，其特征在于，所述分析器用于基于信噪比增益来建立所述第一参考滤波器。11.一种减少来自无人机的音频噪声的方法，所述方法包括：通过利用处理器执行指令来建立针对从转子收集的旋转运动数据的滤波器；通过利用处理器执行指令来使用所述滤波器对从所述无人机收集的声学数据进行滤波；以及通过利用处理器执行指令来基于经滤波声学数据来生成音频信号。12.如权利要求11所述的方法，其特征在于，所述滤波器是第一滤波器，并且将所述旋转运动数据与所述第一滤波器进行匹配包括：标识旋转运动值大于所述旋转运动数据的第二滤波器；标识旋转运动值小于所述旋转运动数据的第三滤波器；以及将所述第二滤波器和所述第三滤波器的组合用作所述第一滤波器。13.如权利要求11所述的方法，其特征在于，所述旋转运动数据是第一旋转运动数据，所述滤波器是第一滤波器，并且所述转子是第一转子，所述方法进一步包括：建立针对从第二转子收集的第二旋转运动数据的第二滤波器；以及利用所述第二滤波器来对所述声学数据进行滤波。14.如权利要求11所述的方法，其特征在于，所述旋转运动数据是在第一时间收集的第一旋转运动数据，所述滤波器是第一滤波器，并且所述音频信号是在所述第一时间时的第一音频信号，所述方法进一步包括：建立针对在第二时间从所述转子收集的第二旋转运动数据的第二滤波器，所述第二旋转运动数据具有与所述第一旋转运动数据不同的值，所述第二滤波器与所述第一滤波器不同；利用所述第二滤波器对所述声学数据进行滤波；以及基于利用所述第二滤波器对所述声学数据的滤波来生成所述第二时间处的第二音频信号。15.如权利要求11-14中任一项所述的方法，其特征在于，进一步包括：将所述转子设置成第一校准旋转运动；当所述转子被设置成处于所述第一校准旋转运动时收集第一预备声学数据；基于所述第一预备声学数据来建立第一参考滤波器；将所述第一校准旋转运动与所述第一参考滤波器进行匹配；将所述转子设置成...

【专利技术属性】
技术研发人员：H·考多瑞尔马鲁瑞，J·黄，P·洛佩斯迈耶，R·德拉冈迪亚冈萨雷斯，D·戈麦斯古铁雷斯，R·阿尔达纳洛佩茨，L·坎伯斯马西亚斯，J·帕拉比尔奇斯，J·卡马乔佩雷斯，J·扎莫拉伊奎维尔，
申请(专利权)人：英特尔公司，
类型：发明
国别省市：美国,US