一种基于主动降噪的家居环境声音抑制信号的分布方法技术

本发明专利技术公开了一种基于主动降噪的家居环境声音抑制信号的分布方法，采用基于Filtered‑x最小均方差算法的多通道主动降噪系统框架结构进行建模。在家居环境中实现一个静音区，人们可以在这个区域内不受定点限制并且避免因长期佩戴耳塞的不适而享受到一种安静氛围。在该仿真模型中，提出了一个基于几何声学的七个路径法对声学路径进行了建模。其次，可视化整个室内空间的三维声场；此外，为了衡量仿真系统的降噪效果，检测声音抑制系统下的信号数据，利用FCM算法对其进行聚类，引入Delaunay三角剖分算法集成相应的声音分布区域，可以将仿真的性能直接表现在三维空间上。

A method for distribution of voice suppression signals in home environment based on active noise reduction

The invention discloses a method of distributing the sound suppression signal of home environment based on active noise reduction, and uses the framework of the multi channel active noise reduction system based on the Filtered x minimum mean square variance algorithm. In a home environment, a quiet area can be realized, and people can enjoy a quiet atmosphere in this area without a fixed point and avoiding the discomfort of wearing earplugs for a long time. In this simulation model, a seven path method based on geometric acoustics is proposed to model the acoustic path. Secondly, the three-dimensional sound field of the whole indoor space is visualized. In addition, in order to measure the noise reduction effect of the simulation system and detect the signal data under the sound suppression system, the FCM algorithm is used to cluster it, and the Delaunay triangulation algorithm is introduced to integrate the corresponding sound distribution area, and the simulation performance can be directly displayed in the three-dimensional system. Space.

【技术实现步骤摘要】
一种基于主动降噪的家居环境声音抑制信号的分布方法
本专利技术涉及计算机图形学领域，具体涉及一种基于主动降噪的家居环境声音抑制信号的分布方法。
技术介绍
噪音是现代人类生活中不可避免的声音污染，长期接触噪音对人们的健康将产生不良影响，进行噪音分析和控制的研究受到国内外研究人员的重视。人们面临的不再只是来自室外的噪音，在室内也常常受到噪音的困扰。其中，大功率电器噪音，或同处一室他人活动(说话、唱歌、看电视等)发出的声音，在人需要休息或工作时，这些都会成为干扰他们的噪音，而这些环境噪音大大降低了人体的声学舒适度，使得工作效率变低、休息不好，长期影响甚至会造成听力损伤或非听觉影响，比如烦躁、睡眠障碍、心血管疾病等。因此，如何构建一个安静区域降低入耳噪音，改善居家环境是一项值得研究的课题。随着生活质量的不断提升，各种智能化产品和技术层出不穷，家居环境舒适性成为人们安居乐业的基本需求。家居声音舒适性研究作为数字家庭关键技术的重要组成部分，是传统居家生活向智能居家迈进的重要一步。通过对家居环境中的声场进行声音抑制和对抑制信号的分布情况说明，促进家居声音舒适性研究，不但可以仿真整个居家环境的声场分布，同时也可以为其他数字家庭产品研究提供支持。家庭环境中，人体对环境的需求是希望时刻感到自在舒适，并且大多时候更寻求一种安静的氛围，佩戴降噪耳塞一定程度上满足了这样的条件。然而长时间的佩戴也会使人感觉不适，也不能同时满足多人需求。为了使室内生活更加舒适，采用基于Filtered-x最小均方差算法的多通道主动降噪系统框架结构进行建模。其主要目标是在家居环境中实现一个静音区，人们可以在这个区域内不受定点限制并且避免因长期佩戴耳塞的不适而享受到一种安静氛围。在该仿真模型中，为了描述空间中声音的传播方式，针对传统的镜像法进行分析，简化了该方法，提出了一个基于几何声学的七个路径法对声学路径进行了建模，改进的方法不仅能够反映声音的传播方式，在计算方法更为简化。此外，为了衡量仿真系统的降噪效果，引入Delaunay三角剖分算法集成相应的声音分布区域，可以将仿真中的性能直接表现在三维空间上。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，而提供一种基于主动降噪的家居环境声音抑制信号的分布方法，该方法通过将抑制系统下的声音信号进行三角剖分，得到降噪后的声音区域，实现局部降噪区的直观表示，同时Delaunay三角网最接近于规则化，得到的三角面片最为稳定。实现本专利技术目的的技术方案是：一种基于主动降噪的家居环境声音抑制信号的分布方法，具体包括如下步骤：1)建立声音抑制系统的理论框架；2)运用几何声学的七个路径法模拟声源在室内空间中的传播；3)可视化整个室内空间三维声场；4)检测抑制系统下的声音信号点集；5)利用FCM算法对抑制后的信号点集聚类；6)将聚类结果通过Delaunay剖分算法可视化降噪效果；经过上述的步骤，直观地呈现了室内抑制系统后的声音分布情况。步骤1)中，所述抑制系统的理论框架，是基于Filtered-x最小均方差算法的多通道主动降噪系统框架结构，初始声音与抗噪声在误差麦克风位置相互叠加，从而达到降噪的效果。步骤2)中，所述的七个路径法模拟声源在室内空间中的传播，具体是包括如下步骤：2-1)采用麦克风采集的离散音频作为声源，并对声源进行归一化处理；2-2)采用七个路径法，简化室内传播模型，只通过增加一个衰减因子g来笼统表示所有的情况；2-3)将所有信号叠加，得到最终声音抑制后的信号。步骤3)中，所述可视化整个室内空间三维声场，具体包括如下步骤：3-1)采用稀疏采点的方式，把房间分成相同大小的正方体小单元；3-2)采用步骤1)的方法，计算声音抑制系统下的所有接收点的声音震动情况。3-3)将接收点的声音幅值用色标组合进行输出；3-4)设置声源点的位置和个数，采用步骤2)的方法，计算空间中所有接收点在七个路径法的声学震动情况得到不同的声音可视化结果。步骤4)中，声音抑制系统下的静音点的声波振幅信息取值范围为[-0.0001,0.0001]。步骤5)中，是采用聚类算法对整个抑制系统下的静音点数据集进行聚类。步骤6)中，具体是将聚类后的数据集分成K个不同的子集，采用Delaunay剖分的算法对抑制后的声音点集进行片面化，得到降噪后的声音分布情况。有益效果：本专利技术提供的一种基于主动降噪的家居环境声音抑制信号的分布方法，该方法采用基于Filtered-x最小均方差算法的多通道主动降噪系统框架结构，采用七个路径法的方式，简化室内空间结构模型和边界条件下，只通过增加一个衰减因子g来表示所有的情况，对室内声场进行仿真。并在室内声学仿真可视化研究中引入Delaunay剖分算法，实现室内声音抑制下的声音分布情况。并通过对居家室内环境清晰直观的可视化展示、相应数值模拟和特征分析，助力于居家室内声学环境的研究及改善；该方法可以实现室内声音的抑制后声音的分布情况，清晰的声音分布效果能够提升人们对室内声音的直观了解，满足智能家居系统中声场仿真可视化的应用需求。附图说明图1是本专利技术实例中的一种基于主动降噪的家居环境声音抑制信号的分布方法流程图；图2是多通道声音抑制系统基本模型；图3是矩形空间内一条反射路径轨迹图；图4是声音信号在一条路径的仿真模型图；图5抑制声音的可视化流程图。具体实施方式下面结合附图和实施例对本专利技术做进一步阐述，但不是对本专利技术的限定。一种基于主动降噪的家居环境声音抑制信号的分布方法，基于HVSI的研究和室内声学模拟，采用基于Delaunay三角剖分的算法，结合居家环境下的声学仿真数据，可视化整个室内空间的静音区域；如图1所示，具体包括如下步骤：S1、建立声音抑制系统的理论框架；S2、运用几何声学的七个路径法模拟抑制后声源在室内空间中的传播，得到声学仿真数据；S3、根据S2得到的声学仿真数据，可视化整个室内空间三维声场；S4、检测抑制系统下的声音信号点集；S5、利用FCM算法对抑制后的信号点集聚类；S6、将聚类结果通过Delaunay剖分算法可视化降噪效果。步骤S1中，所述抑制系统的理论框架，是基于Filtered-x最小均方差算法的多通道主动降噪系统框架结构，初始声音与抗噪声在误差麦克风位置相互叠加，从而达到降噪的效果。步骤S2中，所述运用几何声学的七个路径法模拟声源在室内空间中的传播，得到声学仿真数据，具体是包括如下步骤：S2-1、采用麦克风采集的离散音频作为声源，并对声源进行归一化处理，得到归一化后的原始声源数值信息；S2-2、采用七个路径法，简化室内传播模型，只通过增加一个衰减因子g来笼统表示所有的情况；S2-3、将所有信号叠加，得到最终声音抑制后的信号，即空间中定点声学抑制仿真结果。步骤S3中，所述可视化整个室内空间三维声场，具体包括如下步骤：S3-1、采用稀疏采点的方式，把房间分成相同大小的正方体小单元；S3-2、采用步骤S1的方法，计算声音抑制系统下的所有接收点的声音震动情况；S3-3、将接收点的声音幅值用色标组合进行输出；S3-4、设置声源点的位置和个数，采用S2的方法，计算空间中所有接收点在七个路径法的声学震动情况得到不同的声音可视化结果。步骤S4中，所述声音抑制系统下的静音点的声波振幅信息取值范围为[-0.0001,0.0本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于主动降噪的家居环境声音抑制信号的分布方法，其特征在于，具体包括如下步骤：1）建立声音抑制系统的理论框架；2）运用几何声学的七个路径法模拟声源在室内空间中的传播；3）可视化整个室内空间三维声场；4）检测抑制系统下的声音信号点集；5）利用FCM算法对抑制后的信号点集聚类；6）将聚类结果通过Delaunay剖分算法可视化降噪效果；经过上述的步骤，直观地呈现了室内静音区域的分布。

【技术特征摘要】
1.一种基于主动降噪的家居环境声音抑制信号的分布方法，其特征在于，具体包括如下步骤：1）建立声音抑制系统的理论框架；2）运用几何声学的七个路径法模拟声源在室内空间中的传播；3）可视化整个室内空间三维声场；4）检测抑制系统下的声音信号点集；5）利用FCM算法对抑制后的信号点集聚类；6）将聚类结果通过Delaunay剖分算法可视化降噪效果；经过上述的步骤，直观地呈现了室内静音区域的分布。2.根据权利要求书1所述的一种基于主动降噪的家居环境声音抑制信号的分布方法，其特征在于，步骤1）中，所述抑制系统的理论框架，是基于Filtered-x最小均方差算法的多通道主动降噪系统框架结构，初始声音与抗噪声在误差麦克风位置相互叠加，从而达到降噪的效果。3.根据权利要求书1所述的一种基于主动降噪的家居环境声音抑制信号的分布方法，其特征在于，步骤2）中，所述运用几何声学的七个路径法模拟声源在室内空间中的传播，得到声学仿真数据，具体是包括如下步骤：2-1）采用麦克风采集的离散音频作为声源，并对声源进行归一化处理，得到归一化后的原始声源数值信息；2-2）采用七个路径法，简化室内传播模型，只通过增加一个衰减因子g来笼统表示所有的情况；2-3）将所有信号叠加，得到最终声音抑制...

【专利技术属性】
技术研发人员：唐智灵，姜静月，蓝如师，韦永成，罗笑南，
申请(专利权)人：桂林电子科技大学，
类型：发明
国别省市：广西,45