一种基于DSP的定点化实时降噪方法技术

本发明专利技术涉及一种基于DSP的定点化实时降噪方法分，其为三个部分，第一部分为通过产生白噪声对次级通道进行辨识；第二部分为对浮点算法进行定点化处理；第三部分为通过利用扬声器产生反噪声来抵消外界噪声。本发明专利技术针对单频噪声和窄带噪声进行降噪处理，能够在C55x系列DSP平台上达到实时性；而且通过对浮点算法进行定点化处理，大大提高了在DSP平台上的运算速度；通过提高采样率，并能够对最高7khz的高频噪声进行降噪，能够适应噪声可能存在的变化，鲁棒性强。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种基于DSP的定点化实时降噪方法，用于信号处理、音频处理、噪声控制。
技术介绍
在科技迅猛发展的今天，人民在享受着现代科技给人类带来的种种便利之时，也面临着严重的污染问题，在这些污染中，噪声污染是直接危害人们身心健康的污染源之一。各种场合，如工业生产过程、日常生活工作环境、实验室环境等，均存在声音噪声，在某些场合甚至十分严重。这些噪声对长期近距离接触设备的工作人员不利，对其生理和心理健康带来严重危害，听力下降，易于疲劳，注意力下降，生产效率降低。因此，在噪声越来越严重而人们越来越追求身体健康与生活质量的情况下，对噪声的降低，在理论研究和工程实践中都将具有广泛的研究价值和广阔的市场前景。嵌入式平台以其便携性、功能的特定性在商业产品领域有很大的优势。常用的嵌入式平台有ARM、DSP、FPGA等，每一种平台都有其独特的优势。DSP针对数字信号处理和图像处理很有优势，其内部集成一些硬件的运算器，并且可以进行流水线的指令处理，实现一定程度的并行计算，而且DSP成本较低，开发方便。随着数字信号处理技术的发展，DSP在音频处理上收到了广泛的应用。体积小、便于设计和控制的主动噪声控制已经能够实现较好的降噪效果。当前的降噪算法，许多都存在功能性和实时性之间的矛盾，如何缓和这种矛盾，在满足功能性的前提下能够在嵌入式平台上达到实时降噪已成为当前迫切需要解决的问题。任何一个声学系统包括声源、传播途径和受者3个环节，控制噪声应从这三个方面进行。目前降噪的方法主要可以被动降噪方法和主动降噪方法。被动降噪可以分为减震噪声、吸音噪声和隔音噪声这三种处理方法。它是利用物理特性将外部噪声与耳朵隔绝开，主要通过隔声材料阻挡噪声，对高频率声音非常有效，一般可使噪声降低大约为15-20dB。这种方法原理简单，降噪成本低，但效果比较逊色，且由于使用了高密度的隔声材料，耳机较重佩戴不舒服。但却没有办法来中和噪声达到安静的聆听效果。被动降噪对于高频信号的隔绝效果好，比如公路旁边的隔音板。但是，
对于小空间的低频噪声来说，像空调工作噪声、飞机发动机噪声等噪音则效果大打折扣。因而现在对于噪声控制的研究主要集中在主动降噪方面。对于主动降噪，是根据2个声波相消性干涉或声波辐射抑制的原理，通过人为地制造1个控制声源(次级声源)，使其发出的声音与原来的噪声源(初级声源)辐射噪声大小相等、相位相反，使两者作用结果互相抵消，从而达到降噪的目的。现有的文献：【1】李欣,冯燕,冯勇.基于FPGA自适应有源降噪耳机系统的设计[J].电声技术,2008,32(4):72-75.中，研究了FPGA可以实现快速并行计算，作者提到可以针对400-600Hz的低频窄带噪声进行有效降噪，满足实时要求。但是作者是在FPGA平台上实现该算法，其硬件成本高，开发周期长，这也是不得不考虑的问题。【2】Roy T K,Morshed M.Active noise control using filtered-xLMS and feedback ANC filter algorithms[C]//Advances in Electrical Engineering(ICAEE),2013International Conference on.IEEE,2013:7-12.中，使用反馈滤波-X-最小均方算法(FXLMS)。虽然可以使设备简单，但由于反馈结构需要误差噪声来驱动，所以降噪后的残余噪声不能完全消除【3】Tan L,Jiang J.Active noise control using the filtered-x rls algorithm with sequential updates[J].Engineering Technology Opens the Door to a World of Opportunity,2009:29.中，使用滤波-x-最小二乘算法(FXRLS)，将最小二乘准则，加入次级通道补偿，同时进行自适应降噪。该算法查找全局最优解，有很好的降噪效果，但计算量较大，无法满足实时降噪要求。【4】Amir N.Active acoustic noise reduction system:US,US 7317801 B1.2008.中，采用前馈滤波-X-最小均方算法(FXLMS)，并采用基于DSP的双麦克平台，对低频噪声有较好的降噪效果，但是由于最高采样率只有4k，因此无法对高频噪声进行降噪。
技术实现思路
本专利技术的技术解决问题：克服现有技术的不足，提供一种基于DSP的定点化实时降噪方法，能够在DSP平台上达到实时性，大大提高了在DSP平台上的运算速度；而且通过对浮点算法进行定点化处理，提高了采样率，并能够对最高7khz的高频噪声进行降噪，能够适应噪声可能存在的变化，鲁棒性强。本专利技术技术解决方案：一种基于DSP的定点化实时降噪方法，实现步骤如下：步骤1中，采用自适应方法，使用基于最小均方算法(LMS)的浮点算法,通过DSP平台产生白噪声，并通过抵消扬声器输出，对次级通道进行辨识，得到次级通道浮点型系数；所述次级通道指产生声音信号并通过抵消扬声器输出，到通过误差麦克风采集并获得声音信号的物理通道；步骤2，选择适当的Qn格式定标方法对浮点算法定点化。首先选用Q15格式定标方
法，将步骤1浮点算法中的浮点数乘以215转换成整型数，然后对浮点算法中的加减乘除运算进行定点化改造得到定点算法，用得到的定点算法通过DSP平台产生白噪声，并通过噪声抵消扬声器输出，对次级通道再次进行辨识，得到次级通道的整型系数；再将该整型系数与步骤1中的浮点型系数进行比较，以判断采用Q15格式的定点算法数据精度是否满足要求，如果该定点算法的数据精度满足要求则定点化完成，否则采用Q16-Q31定标方法，最后确定适当的Qn格式定标方法；步骤3，利用步骤2得到的次级通道的整型系数对实际的次级通道进行补偿，再利用基于LMS算法的定点化算法进行降噪处理。所述步骤1通过DSP平台产生白噪声，并通过抵消扬声器输出，对次级通道进行辨识实现如下：(1)通过DSP平台产生白噪声u(n)并由音频编解码芯片读取，然后通过噪声抵消扬声器发出白噪声；(2)通过误差检测麦克风采集(1)中音响发出的声音信号，采集到的信号为v(n)；(3)利用(1)中的产生的白噪声信号计算自适应滤波器的输出信号r(n)： r ( n ) = Σ i = 0 M - 1 s i ( n ) u ( n - i ) ]]>式中u(n)表示步骤(1)中的白噪声信号，si(n)表示自适应滤波器系数，n为当前时刻，M为滤波器阶数，i为滤波器的阶数序号；(4)计算误差信号e'(n)：e'(n)＝v(n)-r(n)式中v(n)为(2)中误差检测本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于DSP的定点化实时降噪方法，其特征在于实现步骤如下：步骤1，采用自适应方法，使用基于最小均方算法(LMS)的浮点算法,通过DSP平台产生白噪声，并通过抵消扬声器输出，对次级通道进行辨识，得到次级通道浮点型系数；所述次级通道指产生声音信号并通过抵消扬声器输出，到通过误差麦克风采集并获得声音信号的物理通道；步骤2，选择适当的Qn格式定标方法对浮点算法定点化，首先选用Q15格式定标方法，将步骤1浮点算法中的浮点数乘以215转换成整型数，然后对浮点算法中的加减乘除运算进行定点化改造得到定点算法，用得到的定点算法通过DSP平台产生白噪声，并通过噪声抵消扬声器输出，对次级通道再次进行辨识，得到次级通道的整型系数；再将该整型系数与步骤1中的浮点型系数进行比较，以判断采用Q15格式的定点算法数据精度是否满足要求，如果该定点算法的数据精度满足要求则定点化完成，否则采用Q16‑Q31定标方法，最后确定合适的Qn格式定标方法；步骤3，利用步骤2得到的次级通道的整型系数对实际的次级通道进行补偿，再利用基于LMS算法的定点化算法进行降噪处理。

【技术特征摘要】
1.一种基于DSP的定点化实时降噪方法，其特征在于实现步骤如下：步骤1，采用自适应方法，使用基于最小均方算法(LMS)的浮点算法,通过DSP平台产生白噪声，并通过抵消扬声器输出，对次级通道进行辨识，得到次级通道浮点型系数；所述次级通道指产生声音信号并通过抵消扬声器输出，到通过误差麦克风采集并获得声音信号的物理通道；步骤2，选择适当的Qn格式定标方法对浮点算法定点化，首先选用Q15格式定标方法，将步骤1浮点算法中的浮点数乘以215转换成整型数，然后对浮点算法中的加减乘除运算进行定点化改造得到定点算法，用得到的定点算法通过DSP平台产生白噪声，并通过噪声抵消扬声器输出，对次级通道再次进行辨识，得到次级通道的整型系数；再将该整型系数与步骤1中的浮点型系数进行比较，以判断采用Q15格式的定点算法数据精度是否满足要求，如果该定点算法的数据精度满足要求则定点化完成，否则采用Q16-Q31定标方法，最后确定合适的Qn格式定标方法；步骤3，利用步骤2得到的次级通道的整型系数对实际的次级通道进行补偿，再利用基于LMS算法的定点化算法进行降噪处理。2.根据权利要求1所述的基于DSP的定点化实时降噪方法，其特征在于：所述步骤1通过DSP平台产生白噪声，并通过抵消扬声器输出，对次级通道进行辨识实现如下：(1)通过DSP平台产生白噪声u(n)并由音频编解码芯片读取，然后通过噪声抵消扬声器发出白噪声；(2)通过误差检测麦克风采集(1)中音响发出的声音信号，采集到的信号为v(n)；(3)利用步骤(1)中的产生的白噪声信号计算自适应滤波器的输出信号r(n)： r ( n ) = Σ i = 0 M - 1 s i ( n ) u ( n - i ) ]]>式中u(n)表示步骤(1)中的白噪声信号，si(n)表示自适应滤波器系数，n为当前时刻，M为滤波器阶数，i为滤波器的阶数序号；(4)计算误差信号e'(n)：e'(n)＝v(n)-r(n)式中v(n)为步骤(2)中误差检测麦克风采集到的声音信号；(5)利用最小均方准则更新自适应滤波器的系数si(n+1)：si(n+1)＝si(n)+μe'(n)u(n-i),i＝1,...,M-1其中：μ为迭代步长；(6)判断迭代次数是否大于设定的T次，当迭代次数大于T时，停止迭代，完成对次级通道的辨识，此时就得到了次级的系数。3.根据权利要求1所述的基于DSP的定点化实时降噪方法，其特征在于：所述步骤1中得到次级通道浮点型系数为30阶。4.根据权利要求2所述的基于DSP的定点化实时降噪方法，其特征在于：所述步骤(6)中T取5000-10000。5.根据权利要求1所述的基于DSP的定点化实时降噪方法，其特征在于：所述步骤2中选择适当的Qn格式定标方法对浮点算法定点化的具体过程如下：(1)首先选择Q15格式定标方法；(2)将已知的浮点数用整型数表示，用15位表示浮点数的小数部分。换算公式为X15＝(int)X*215，其中X为浮点数，X15是采用Q15格式的整型数，如果采用其它格式的Qn格式定标方法，则用n位表示浮点数的小数部分，换算公式为Xn＝(int)X*2n，其中X为浮点数，Xn为X对应的Qn格式的整型数；(3)对浮点算法中的加减乘除运算进行定点化改造x1，x2均为已知的浮点数，x3为未知的浮点数，x1，x2的Q15格式定点数分别为q1，q2，q3，则由(2)得到q1，q2的值分别为：q1＝x1*215，q2＝x2*215，对于下列计算式： x 3 ...

【专利技术属性】
技术研发人员：虞安波，凌强，
申请(专利权)人：虞安波，
类型：发明
国别省市：北京;11