【技术实现步骤摘要】
声音成分提取方法、降噪方法、装置及系统
本申请涉及声学领域，尤其涉及对声场成分的处理。
技术介绍
在声学领域，为了提高声学测试分析、噪声控制等工作的效率，或有针对性的对某一成分声音来源进行分析或利用，通常需要单独提取声场中的某一种或几种声音成分。在一些声学文献里，这种独立的声场成分分量也被称为部分场。现有的声场成分提取技术，通常需要对采集的声场信号进行过滤，而后通过特殊的算法处理，才能够获得需要的声音成分。由于声音成分数据量大，现有的提取算法需要通过大量的矩阵运算，结合大量是声场数据才能有效提取特定的声场成分。其运算效率低下且硬件成本高昂。
技术实现思路
为了解决现有技术存在的不足，本申请的目的在于提供一种声音成分提取方法及系统。本申请所实现的对独立声场成分进行提取的工作更接近于对部分声场的分解，因而其具有运算量小、硬件要求低、运算延时少的特点。首先，为实现上述目的，提出一种声音成分提取方法，步骤包括：获取至少一组声场信号的自功率谱Cxy。对所述自功率谱Cxx进行奇异值分解，获得对角矩阵∑(f)＝UH(f)CxxU(f)；其中，U(f)为所述声场信号到声音成分提取位置的传递矩阵；其中，所述对角矩阵∑(f)中对角线上的每一个元素分别为所述声场的一种声源成分。可选的，上述方法还包括以下步骤：利用所述传递矩阵U(f)计算所述声场信号中所包含的声音成分，以获得需要的声音成分。可选的，上述方法还包括以下步骤：计算所述声场信号中所包含的声音成分，其计算步骤具体包括：利用特征传递...
【技术保护点】
1.一种声音成分提取方法，其特征在于，步骤包括：/n获取在至少一个声场信号提取位置分别采集的至少一组声场信号
【技术特征摘要】
20190220 CN 20191012505621.一种声音成分提取方法，其特征在于，步骤包括：
获取在至少一个声场信号提取位置分别采集的至少一组声场信号的自功率谱Cxx；以及
对所述自功率谱Cxx进行奇异值分解，获得对角矩阵Σ(f)＝UH(f)CxxU(f)；
其中，所述对角矩阵∑(f)中的各对角线元素用于表征所述至少一组声场信号中的至少一种声音成分的强度值；U(f)为表征所述至少一种声音成分到所述至少一个声场信号提取位置的声场变化的传递矩阵。
2.如权利要求1所述的声音成分提取方法，其特征在于，还包括如下步骤：利用所述传递矩阵U(f)计算出所述至少一组声场信号中所包含的声音成分。
3.如权利要求2所述的声音成分提取方法，其特征在于，所述利用所述传递矩阵U(f)计算出所述至少一组声场信号中所包含的声音成分中所包含的声音成分的步骤包括：
利用特征传递向量计算所述对角矩阵Σ(f)中需要提取的第i种声音成分vi(f)；
利用所述特征传递向量计算所述对角矩阵Σ(f)中需要提取的第i种声音成分在所述至少一个声场信号提取位置处的声音信号
其中，特征传递向量为所述传递矩阵U(f)的第i列。
4.如权利要求3所述的声音成分提取方法，其特征在于，所述声音信号为：
5.如权利要求3所述的声音成分提取方法，其特征在于，所述声音成分vi(f)为
6.如权利要求1所述的声音成分提取方法，其特征在于，所述声场信号为所述声场的频域信号；
各组所述声场信号分别由不同的传感装置在不同的声场信号提取位置采样后，进行频域信号转换计算而获得。
7.一种降噪方法，其特征在于，包括：
基于权利要求2至6中任一所述的声音成分提取方法计算出声场信号中与噪音对应的所述声音成分；
基于所述与噪音对应的声音成分生成用于抵消所述噪音的降噪声音信号；以及
发送所述降噪声音信号。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述基于所述与噪音对应的声音成分生成用于抵消所述噪音的降噪声音信号包括：
获取在降噪区域提取的至少一组声场信号
基于所述至少一组声场信号和所述至少一组声场信号计算互功率谱其中，E{}代表期望值，H代表转置运算；
获取表征所述至少一组声场信号的所述至少一种声音成分到所述降噪区域的声场变化的传递矩阵T(f)＝Cxy(f)U∑-1UH；
基于所述传递矩阵T(f)以及传递矩阵G(f)计算降噪控制矩阵W(f)＝-G-1(f)T(f)，其中，G(f)为表征所述降噪控制矩阵W(f)输出的声音信号到所述降噪区域的声场变化的传递矩阵；以及
生成所述降噪声音信号S(f)＝G(f)W(f)xv(f)，其中xv(f)为基于提取出的所述与噪音对应的声音成分。
9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，在基于所述与噪音对应的声音成分的生成用于抵消所述噪音的降噪声音信号之前，进一步包括：<...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐银海，刘益帆，
申请(专利权)人：北京安声浩朗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11
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