一种降噪方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本公开涉及信号处理技术领域，尤其涉及一种降噪方法、装置、电子设备及存储介质，用于解决采用降低电动汽车的动力性能的方式降低车内噪声的问题，方法为：获取待降噪空间内的噪声信号，以及获取所述噪声信号关联的运行状态信息，再确定创建的降噪信号库中，未记录与所述业务状态信息匹配的降噪信号时，基于训练完成的噪声判定模型输出的降幅比例，确定所述噪声信号的幅值，并基于所述噪声信号的幅值以及所述降幅比例确定降噪信号的幅值，再将所述降噪信号发送至所述待降噪空间内的播放设备进行播放。这样，能够在不影响动力系统内部性能的基础上，实现对车内噪声的有效处理，保证了噪声处理效率的同时，降低了处理成本。

【技术实现步骤摘要】
一种降噪方法、装置、电子设备及存储介质
本公开涉及信号处理
，尤其涉及一种降噪方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
汽车产品的研发设计过程中，必然要涉及到噪声、振动与声振粗糙度(Noise、Vibration、Harshness，NVH)的问题，对于目前存在的电动汽车以及燃油汽车来说，参阅图1所示意的电动汽车与燃油汽车的总声级对比可知，由于电动汽车在运行过程中不会产生发动机噪声和进排气噪声，所以黑色柱所示意的电动汽车的总声级，较灰色柱所示意的燃油汽车相对小一些。但仍存在高频的电机噪声，极大影响了车内乘客的乘车体验。现有技术下，为降低电动汽车的车内噪声，通常采用转子斜级、控制器谐波注入等方式，通过调整电机转子结构、电机控制来进行优化、抑制和调制噪声，在电动总成实车运行阶段会产生多种不同工况的情况下，使得噪声和阶次在扭矩、转速变化下在不同的频段会有不同的声压幅值的表现，使得现有技术中很难全面的对电动力总成达成优化，同时现有的处理方式还会造成频率、传热等其他性能的降低和损失，增加了成本。
技术实现思路
本公开实施例提供一种降噪方法、装置、电子设备及存储介质，用以解决现有技术中存在采用降低电动汽车的动力性能的方式降低车内噪声问题。本公开实施例提供的具体技术方案如下：第一方面，提出一种降噪方法，应用于汽车内部的降噪，包括：获取待降噪空间内的噪声信号，以及获取所述噪声信号关联的运行状态信息，其中，所述运行状态信息中包括噪声源的运行参数信息，以及所述待降噪空间内的目标用户的用户信息；确定创建的降噪信号库中，未记录与所述业务状态信息匹配的降噪信号时，将所述运行状态信息，输入训练完成的噪声判定模型，得到所述噪声判定模型输出的降幅比例，所述噪声判定模型是采用机器学习技术创建，所述降噪处理库中包括各个关联有运行状态信息的噪声信号和对应的降噪信号，所述降幅比例表征将噪声信号，调整至所述目标用户耐受的噪声信号时的幅值下降比例；确定所述噪声信号的幅值，并基于所述噪声信号的幅值以及所述降幅比例确定降噪信号的幅值，所述降噪信号与所述噪声信号频率相同且相位相反；将所述降噪信号发送至所述待降噪空间内的播放设备，使得所述播放设备输出相应的降噪声波。可选的，所述获取待降噪空间内的噪声信号，以及获取所述噪声信号关联的运行状态信息，包括：获取降噪控制装置发送的噪声信号，其中，所述噪声信号是由部署于待降噪空间内的声音信号采集装置采集后上报至所述降噪控制装置的；所述获取所述噪声数据关联的运行状态信息，包括：获取所述降噪控制装置发送的噪声源的运行参数信息，所述运行参数信息中至少包括所述降噪控制装置接收的速度传感器上报的电机转速信息，以及所述降噪控制装置接收的定位组件上报的行驶状态信息。可选的，进一步包括：确定创建的降噪信号库中，记录与所述业务状态信息匹配的降噪信号时，确定与所述运行参数信息匹配的降噪信号；将所述降噪信号发送至所述待降噪空间内的播放设备，使得所述播放设备输出相应的降噪声波。可选的，所述将所述运行状态信息，输入训练完成的噪声判定模型之前，进一步包括，对所述噪声判定模型进行训练：获取样本数据，其中，一条样本数据包括产生噪声信号的噪声源的运行参数信息，处于噪声空间内的用户信息，以及降噪处理后噪声信号的降幅比例；针对各个样本数据分别执行以下操作，直至所述噪声判定模型预测的降幅比例与样本数据中的降幅比例之间的差值，连续小于预设值的次数达到设定阈值为止：将一个样本数据中的运行参数信息和用户信息输入所述噪声判定模型，得到所述噪声判定模型预测的降幅比例，所述噪声判定模型是基于机器学习技术搭建的；基于所述预测的降幅比例与所述一个样本数据中的降幅比例之间的数值差异，调整所述噪声判定模型中用于生成降幅比例的模型参数。可选的，所述基于所述噪声信号的幅值以及所述降幅比例确定降噪信号的幅值之后，进一步包括：将所述噪声信号，所述业务状态信息，以及确定的降噪信号，存储至所述降噪信号库。可选的，进一步包括：确定接收到所述待降噪空间关联的终端设备发送的目标降噪比例的指示信息时，直接基于所述噪声信号的幅值以及所述目标降幅比例确定降噪信号的幅值，所述降噪信号与所述噪声信号频率相同且相位相反；将所述降噪信号发送至所述待降噪空间内的播放设备，使得所述播放设备输出相应的降噪声波。第二方面，提出一种降噪装置，应用于汽车内部的降噪，包括：获取单元，用于获取待降噪空间内的噪声信号，以及获取所述噪声信号关联的运行状态信息，其中，所述运行状态信息中包括噪声源的运行参数信息，以及所述待降噪空间内的目标用户的用户信息；判定单元，用于确定创建的降噪信号库中，未记录与所述业务状态信息匹配的降噪信号时，将所述运行状态信息，输入训练完成的噪声判定模型，得到所述噪声判定模型输出的降幅比例，所述噪声判定模型是采用机器学习技术创建，所述降噪处理库中包括各个关联有运行状态信息的噪声信号和对应的降噪信号，所述降幅比例表征将噪声信号，调整至所述目标用户耐受的噪声信号时的幅值下降比例；确定单元，用于确定所述噪声信号的幅值，并基于所述噪声信号的幅值以及所述降幅比例确定降噪信号的幅值，所述降噪信号与所述噪声信号频率相同且相位相反；输出单元，用于将所述降噪信号发送至所述待降噪空间内的播放设备，使得所述播放设备输出相应的降噪声波。可选的，所述获取待降噪空间内的噪声信号，以及获取所述噪声信号关联的运行状态信息时，所述获取单元用于：获取降噪控制装置发送的噪声信号，其中，所述噪声信号是由部署于待降噪空间内的声音信号采集装置采集后上报至所述降噪控制装置的；所述获取所述噪声数据关联的运行状态信息，包括：获取所述降噪控制装置发送的噪声源的运行参数信息，所述运行参数信息中至少包括所述降噪控制装置接收的速度传感器上报的电机转速信息，以及所述降噪控制装置接收的定位组件上报的行驶状态信息。可选的，所述判定单元进一步用于：确定创建的降噪信号库中，记录与所述业务状态信息匹配的降噪信号时，确定与所述运行参数信息匹配的降噪信号；将所述降噪信号发送至所述待降噪空间内的播放设备，使得所述播放设备输出相应的降噪声波。可选的，所述将所述运行状态信息，输入训练完成的噪声判定模型之前，所述判定单元进一步用于，对所述噪声判定模型进行训练：获取样本数据，其中，一条样本数据包括产生噪声信号的噪声源的运行参数信息，处于噪声空间内的用户信息，以及降噪处理后噪声信号的降幅比例；针对各个样本数据分别执行以下操作，直至所述噪声判定模型预测的降幅比例与样本数据中的降幅比例之间的差值，连续小于预设值的次数达到设定阈值为止：将一个样本数据中的运行参数信息和用户信息输入所述噪声判定模型，得到所述噪声判定模型预测的降幅比例，所述噪声判定模型是基于机器学习技术搭建的；基于所述预测的降幅比例与所本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种降噪方法，其特征在于，应用于汽车内部的降噪，包括：/n获取待降噪空间内的噪声信号，以及获取所述噪声信号关联的运行状态信息，其中，所述运行状态信息中包括噪声源的运行参数信息，以及所述待降噪空间内的目标用户的用户信息；/n确定创建的降噪信号库中，未记录与所述业务状态信息匹配的降噪信号时，将所述运行状态信息，输入训练完成的噪声判定模型，得到所述噪声判定模型输出的降幅比例，所述噪声判定模型是采用机器学习技术创建，所述降噪处理库中包括各个关联有运行状态信息的噪声信号和对应的降噪信号，所述降幅比例表征将噪声信号，调整至所述目标用户耐受的噪声信号时的幅值下降比例；/n确定所述噪声信号的幅值，并基于所述噪声信号的幅值以及所述降幅比例确定降噪信号的幅值，所述降噪信号与所述噪声信号频率相同且相位相反；/n将所述降噪信号发送至所述待降噪空间内的播放设备，使得所述播放设备输出相应的降噪声波。/n

【技术特征摘要】
1.一种降噪方法，其特征在于，应用于汽车内部的降噪，包括：
获取待降噪空间内的噪声信号，以及获取所述噪声信号关联的运行状态信息，其中，所述运行状态信息中包括噪声源的运行参数信息，以及所述待降噪空间内的目标用户的用户信息；
确定创建的降噪信号库中，未记录与所述业务状态信息匹配的降噪信号时，将所述运行状态信息，输入训练完成的噪声判定模型，得到所述噪声判定模型输出的降幅比例，所述噪声判定模型是采用机器学习技术创建，所述降噪处理库中包括各个关联有运行状态信息的噪声信号和对应的降噪信号，所述降幅比例表征将噪声信号，调整至所述目标用户耐受的噪声信号时的幅值下降比例；
确定所述噪声信号的幅值，并基于所述噪声信号的幅值以及所述降幅比例确定降噪信号的幅值，所述降噪信号与所述噪声信号频率相同且相位相反；
将所述降噪信号发送至所述待降噪空间内的播放设备，使得所述播放设备输出相应的降噪声波。


2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待降噪空间内的噪声信号，以及获取所述噪声信号关联的运行状态信息，包括：
获取降噪控制装置发送的噪声信号，其中，所述噪声信号是由部署于待降噪空间内的声音信号采集装置采集后上报至所述降噪控制装置的；
所述获取所述噪声数据关联的运行状态信息，包括：
获取所述降噪控制装置发送的噪声源的运行参数信息，所述运行参数信息中至少包括所述降噪控制装置接收的速度传感器上报的电机转速信息，以及所述降噪控制装置接收的定位组件上报的行驶状态信息。


3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，进一步包括：
确定创建的降噪信号库中，记录与所述业务状态信息匹配的降噪信号时，确定与所述运行参数信息匹配的降噪信号；
将所述降噪信号发送至所述待降噪空间内的播放设备，使得所述播放设备输出相应的降噪声波。


4.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述将所述运行状态信息，输入训练完成的噪声判定模型之前，进一步包括，对所述噪声判定模型进行训练：
获取样本数据，其中，一条样本数据包括产生噪声信号的噪声源的运行参数信息，处于噪声空间内的用户信息，以及降噪处理后噪声信号的降幅比例；
针对各个样本数据分别执行以下操作，直至所述噪声判定模型预测的降幅比例与样本数据中的降幅比例之间的差值，连续小于预设值的次数达到设定阈值为止：
将一个样本数据中的运行参数信息和用户信息输入所述噪声判定模型，得到所述噪声判定模型预测的降幅比例，所述噪声判定模型是基于机器学习技术搭建的；
基于所述预测的...

【专利技术属性】
技术研发人员：钟泽成，
申请(专利权)人：上海电气集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31