【技术实现步骤摘要】
一种基于神经网络的汽车内饰件表面发声调校系统
[0001]本专利技术涉及车载扬声器
,具体的,涉及一种基于神经网络的汽车内饰件表面发声调校系统。
技术介绍
[0002]汽车内饰件表面发声扬声器是一种基于表面发声技术的新型扬声器,通过安装在汽车内饰件表面的致动器产生振动,从而带动内饰件一起振动而发出声音。由于声音实际是由内饰件产生,因此声音的频响特性与内饰件的形态以及材料特性密切相关。当车辆长期使用时,内饰件可能会发生老化或者轻微形变的情况,或者当环境温度发生较大变化时,内饰件的材料特性也可能发生明显改变,这些情况下,内饰件表面发声扬声器的频响特性也会发生改变,从而偏离出厂时的预设调音状态。
技术实现思路
[0003]本专利技术提出一种基于神经网络的汽车内饰件表面发声调校系统,解决了汽车内饰件表面发声扬声器因内饰件老化或者温度变化而导致的声学特性改变的情况的问题。
[0004]本专利技术的技术方案如下:
[0005]一种基于神经网络的汽车内饰件表面发声调校系统,包括依次连接的麦克风、频响特性提取模块、基于神经网络的频响分析模块、DSP模块、功放模块和扬声器单元,包括,
[0006]步骤1:开始校正;
[0007]步骤2:判断所有的扬声器单元是否都已经完成校正,若是,则停止校正,若否,则进入步骤3;
[0008]步骤3:选择一个未完成校正的扬声器单元;
[0009]步骤4:播放白噪声,通过麦克风收集播放的声音并输出;
[0010]步骤5:频响特 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于神经网络的汽车内饰件表面发声调校系统,包括依次连接的麦克风、频响特性提取模块、基于神经网络的频响分析模块、DSP模块、功放模块和扬声器单元,其特征在于,包括,步骤1:开始校正;步骤2:判断所有的扬声器单元是否都已经完成校正,若是,则停止校正,若否,则进入步骤3;步骤3:选择一个未完成校正的扬声器单元;步骤4:播放白噪声,通过麦克风收集播放的声音并输出;步骤5:频响特性提取模块接收麦克风输出的声音信息,计算输出当前扬声器单元的实测频响特性;步骤6:基于神经网络的频响分析模块接收频响特性,计算当前扬声器单元的实测频响曲线与原厂预设频响曲线之间的差值,如果差值小于预定阈值,则进入步骤2,否则进入步骤7;步骤7:计算当前扬声器单元的实测频响曲线与上次的实测频响曲线之间的差值,如果差值小于预定阈值,则进入步骤2,否则进入步骤8;步骤8:频响分析模块通过计算当前扬声器单元的实测频响曲线,得出多组EQ调节参数;步骤9:选择置信度λ大于设定值的EQ调节参数,输入至DSP模块,用于DSP模块中EQ调节参数,再重复步骤4。2.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的汽车内饰件表面发声调校系统,其特征在于,所述步骤8中还包括,步骤8
‑
1:训练EQ参数选择模型;步骤8
‑
2:在实测频响曲线的横坐标上频率范围为20Hz
‑
20kHz内,取M个的频率点,并使所有频率点在频率范围内均匀分布,其中M为大于1的整数;步骤8
‑
3:在实测频响曲线纵坐标上电平范围为20db
‑
100db内,均匀划分为M个区间;步骤8
‑
4:形成一个M*M网格,在对实测频响曲线进行电平校正之后,对于所述M*M网格,如果原厂预设频响曲线经过某个网格单元,则该单元的值设置为1,否则设置为0,得到一个M*M的矩阵,称为通道0;如果实测频响曲线经过某个网格单元,则该单元的值设置为1,否则设置为0,得到另外一个M*M的矩阵,称为通道1,将通道0与通道1组成一个维度为M*M*2的张量;步骤8
‑
5:将维度是M*M*2的张量输入EQ参数选择模型,输出维度是N*4的张量,即得到N组EQ调节参数,其中,N为大于1的整数,每组EQ调节参数包括置信度λ、中心频率F、带宽B、增益G四个参数。3.根据权利要求2所述的一种基于神经网络的汽车内饰件表面发声调校系统,其特征在于,所述步骤8
‑
1具体包括,步骤a:采用反相传播算法构建EQ参数选择模型;步骤b:获取原始训练数据,所述原始训练数据包括目标频响曲线、原始频响曲线和N个目标EQ组,所述目标EQ组用于将原始频响曲线调节至目标频响曲线,每个所述目标EQ组包括中心频率,带宽,增益三个参数;
步骤c:原始训练数据处理,在原始频响曲线的横坐标上频率范围为20Hz
‑
20kHz内,取M个的频率点,并使所有频率点在频率范围内均匀分布,其中M为大于1的整...
【专利技术属性】
技术研发人员:闫冰,秦垠峰,
申请(专利权)人:上海紫荆桃李科技有限公司,
类型:发明
国别省市:
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。