一种用于主动噪声均衡控制的临界频带幅值增益优化方法技术

本发明专利技术涉及一种用于主动噪声均衡控制的临界频带幅值增益优化方法，该方法应用于由参考信号识别模块、BP神经网络声品质模型、基于噪声误差反馈的FxLMS(Filter‑x Least Mean Square滤波x最小均方误差)自适应均衡控制器以及次级声源所组成的噪声主动均衡控制系统。通过基于BP神经网络声品质模型推导出声品质对于神经网络输入(临界频带总声压幅值)的贡献量以及建立临界频带幅值增益与临界频带总声压幅值之间的关系，将优化目标转变为声品质贡献量梯度向量，以声品质贡献量及其梯度向量作为优化时输入量的改变方向，优先抑制对与声品质负贡献量大的频率成分。与现有技术相比，本发明专利技术具有迭代次数大大降低、效率大大提升等优点。

【技术实现步骤摘要】
一种用于主动噪声均衡控制的临界频带幅值增益优化方法
本专利技术涉及汽车噪声控制领域，尤其是涉及一种用于主动噪声均衡控制的临界频带幅值增益优化方法。
技术介绍
汽车车内噪声的主动噪声控制(ANC)方法是依据声波干涉相消原理通过次级声源发声抵消原有噪声实现降噪，同时随着数字信号处理技术和集成电路广泛应用日渐兴起。主动噪声控制采用以声治声的方法对低频噪声有良好的抑制效果。在ANC基础上发展出的主动噪声均衡控制可以有选择性地控制特定频段(一般为临界频带)的噪声使之产生均衡效果从而改善声品质。在实施主动噪声均衡控制之前先要获得各控制临界频带下使声品质最佳的幅值增益组合，也就是临界频带幅值增益的优化问题。目前主要采用枚举法，将所有可能的幅值增益进行组合并计算所有声品质结果，选取出最佳组合，这类方法效率较低。
技术实现思路
本专利技术的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种用于主动噪声均衡控制的临界频带幅值增益优化方法。本专利技术的目的可以通过以下技术方案来实现：一种用于主动噪声均衡控制的临界频带幅值增益优化方法，该方法包括以下步骤：S1、通过参考信号识别模块识别噪声参考信号并判断参考信号的临界频带，确定BP神经网络声品质模型的临界频带总声压幅值输入值；S2、设置声品质贡献量梯度向量初始值C’(1)、声品质输出值的变化幅度初始值Error(1)和退出优化条件；S3、BP神经网络声品质模型根据当前临界频带总声压幅值输入值计算当前声品质O、当前声品质贡献量C’j和当前声品质贡献量梯度向量C’(I)；S4、根据临界频带总声压幅值输入值和声品质贡献量C’j计算下一个临界频带总声压幅值输入值，并计算下一个输入值对应声品质、声品质贡献量C’j和声品质贡献量梯度向量C’(I+1)，判断是否满足退出优化条件，若为否则迭代次数I加1继续重复步骤S4，若为是则得到声品质输出极值并进行步骤S5，；S5、利用声品质输出极值，根据声品质与临界频带总声压幅值之间的关系，获得声品质极大值对应的临界频带总声压幅值输入值xj_opt，再根据临界频带幅值增益与临界频带总声压幅值之间的关系，求出各个临界频带总声压幅值输入值xj_opt所对应的最优临界频带幅值增益βj_opt，形成最优临界频带幅值增益组合{βopt}，送入FxLMS自适应控制器进行主动均衡控制。步骤S5中声品质与临界频带总声压幅值的关系为：式中，xj和O分别表示临界频带总声压幅值输入值和声品质输出值，ωij为输入节点j与隐节点i间的网络权值，θi是隐节点i的网络阈值，θk是输出点的网络阈值，f1()是隐含层的传递函数；Tki是隐节点i与输出点间的网络权值，f2()是输出层的传递函数。所述的退出优化条件为声品质贡献量梯度向量模|C'(I)|≤声品质贡献量梯度向量模变化最小值Gradmin，同时声品质输出值的变化幅度Error(I)≤声品质变化最小值Tolerance，并且达到最大迭代次数Imax，其中Error(I)＝|O(I)-O(I-1)|。声品质贡献量C’j计算方法为：其中，xj表示临界频带总声压幅值输入值，ωij为输入节点j与隐节点i间的网络权值，Sj为声品质输出对输入量的灵敏度，Tki是隐节点i与输出点间的网络权值。各临界频带的声品质贡献量C’j组成了声品质贡献量梯度向量C’。步骤S4中所述的计算下一个临界频带总声压幅值输入值具体为：xj(I+1)＝xj(I)±μc′·Cj′(I)其中，xj(I+1)为下一个临界频带总声压幅值输入值，xj(I)为当前临界频带总声压幅值输入值，μc′为学习步长，Cj′(I)为当前声品质贡献量。步骤S2还包括设定学习步长μc′。步骤S2中声品质贡献量梯度向量初始值C’(1)和声品质输出值的变化幅度初始值Error(1)分别为C’(1)＝(10,10,10,10,10)、Error(1)＝10。步骤S1还包括：设定临界频带幅值增益的范围，计算该临界频带幅值增益的范围内最大和最小总声压幅值TPj_max和TPj_min。当步骤S4中临界频带总声压幅值输入值在[TPj_min，TPj_max]范围外，则取临界频带总声压幅值输入值为TPj_max或TPj_min。与现有技术相比，本专利技术具有以下优点：1、迭代次数远远降低：将声品质对输入量的灵敏度和输入量大小都列入了优化方法虑的范围，优先抑制对与声品质负贡献量大的频率成分，并且优化迭代次数远远小于枚举法；2、提升主动噪声均衡控制效果、效率高：利用BP神经网络声品质模型进行最优临界频带幅值增益组合，效率高，输入FxLMS自适应控制器，改善车内声品质。附图说明图1为临界频带幅值增益主动噪声均衡控制系统图；图2为用于主动噪声均衡控制的临界频带幅值增益优化方法流程图；图3为声品质“舒适度”值随优化迭代次数I的变化图；图4声品质输出值的变化幅度Error(I)随优化迭代次数I的变化；图5声品质贡献量梯度向量模|C'(I)|变化值Gradient随优化迭代次数I的变化。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术的一部分实施例，而不是全部实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都应属于本专利技术保护的范围。实施例本专利技术涉及一种用于主动噪声均衡控制的临界频带幅值增益优化方法。如图1所示，该方法应用于由参考信号识别模块、BP神经网络声品质模型、基于噪声误差反馈的FxLMS(Filter-xLeastMeanSquare滤波x最小均方误差)自适应均衡控制器以及次级声源所组成的噪声主动均衡控制系统。通过基于BP神经网络声品质模型推导出声品质对于神经网络输入(临界频带总声压幅值)的贡献量以及建立临界频带幅值增益与临界频带总声压幅值之间的关系，将优化目标由对临界频带幅值增益的枚举转变为声品质贡献量梯度向量，以声品质贡献量及其梯度向量作为优化时输入量的改变方向，将声品质对输入量的灵敏度和输入量大小都列入了优化方法虑的范围，优先抑制对与声品质负贡献量大的频率成分，提高优化效率。步骤如下：1.通过参考信号识别模块识别主动均衡控制的噪声参考信号并判断参考信号属于哪些临界频带j(BARK)。对于参考信号相关的临界频带，根据所建立的临界频带幅值增益与临界频带总声压幅值之间的关系(具体公式如式1)计算出在所选幅值增益βj范围内(如0～1.5)的最大及最小总声压幅值TPj_max和TPj_min。式中，TPj为临界频带总声压幅值，βj为临界频带总声压幅值增益，xj为临界频带总声压幅值输入值，fj_max和fj_min分别为临界频带j的上下限频率；Pr(f)为临界频带内的所有参考信号对应频率范围内的幅值谱分量(参考信号分量)，Pn(f)为临界频带内剩余频率范围内的幅值谱分量(非参考信号分量)，f为声压幅值谱的频率，Δf为声压幅值谱的频率分辨率；W(f)为权值，当f为临界频带的上限频率或下限频率，W(f)＝0.5，当f介于临界频带的上限频率和下限频率之间，W(f)＝1。2.基于BP神经网络声品质模型建立声品质与神经网络输入(临界频带总声压幅值)之间关系的表达式：式中，xj和O分别表示临界频带总声压幅值输入值和声品质输本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于主动噪声均衡控制的临界频带幅值增益优化方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1、通过参考信号识别模块识别噪声参考信号并判断参考信号的临界频带，确定BP神经网络声品质模型的临界频带总声压幅值输入值；S2、设置声品质贡献量梯度向量初始值C’(1)、声品质输出值的变化幅度初始值Error(1)和退出优化条件；S3、BP神经网络声品质模型根据当前临界频带总声压幅值输入值计算当前声品质O、当前声品质贡献量C’

【技术特征摘要】
1.一种用于主动噪声均衡控制的临界频带幅值增益优化方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1、通过参考信号识别模块识别噪声参考信号并判断参考信号的临界频带，确定BP神经网络声品质模型的临界频带总声压幅值输入值；S2、设置声品质贡献量梯度向量初始值C’(1)、声品质输出值的变化幅度初始值Error(1)和退出优化条件；S3、BP神经网络声品质模型根据当前临界频带总声压幅值输入值计算当前声品质O、当前声品质贡献量C’j和当前声品质贡献量梯度向量C’(I)；S4、根据临界频带总声压幅值输入值和声品质贡献量C’j计算下一个临界频带总声压幅值输入值，并计算下一个输入值对应声品质、声品质贡献量C’j和声品质贡献量梯度向量C’(I+1)，判断是否满足退出优化条件，若为否则迭代次数I加1继续重复步骤S4，若为是则得到声品质输出极值并进行步骤S5，；S5、利用声品质输出极值，根据声品质与临界频带总声压幅值之间的关系，获得声品质极大值对应的临界频带总声压幅值输入值xj_opt，再根据临界频带幅值增益与临界频带总声压幅值之间的关系，求出各个临界频带总声压幅值输入值xj_opt所对应的最优临界频带幅值增益βj_opt，形成最优临界频带幅值增益组合{βopt}，送入FxLMS自适应控制器进行主动均衡控制。2.根据权利要求1所述的一种用于主动噪声均衡控制的临界频带幅值增益优化方法，其特征在于，步骤S5中声品质与临界频带总声压幅值之间的关系为：式中，xj和O分别表示临界频带总声压幅值输入值和声品质输出值，ωij为输入节点j与隐节点i间的网络权值，θi是隐节点i的网络阈值，θk是输出点的网络阈值，f1()是隐含层的传递函数；Tki是隐节点i与输出点间的网络权值，f2()是输出层的传递函数。3.根据权利要求2所述的一种用于主动噪声均衡控制的临界频带幅值增益优化方法，其特征在于，所述的退出优化条件为声品质贡献量梯度向量模|C'(I)|≤声品...

【专利技术属性】
技术研发人员：靳畅，周鋐，周毅，
申请(专利权)人：同济大学，
类型：发明
国别省市：上海,31