一种定向噪声消除方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种定向噪声消除方法，具体包括：使用两个声传感器分别采集得到两路声音信号，对两路声音信号做经验模态信号分解，得到本征模态函数信号成分，对每对本征模态函数信号成分以互相关函数计算时延差，筛除时延差高于预设时延阈值的每对本征模态函数信号成分，以剩余的本征模态函数信号成分重构定向降噪信号。本发明专利技术的方法能够对两个声传感器采集的声音做信号成分分析，并比较每个信号成分在两个声传感器到达的时延差，从而判断每个信号成分的来源方向，从而精准识别来自测试台的测试声音信号，对外源声信号做定向降噪。对外源声信号做定向降噪。对外源声信号做定向降噪。

【技术实现步骤摘要】
一种定向噪声消除方法及系统


[0001]本专利技术属于噪声消除
，具体涉及一种定向噪声消除方法及系统。

技术介绍

[0002]音频类消费电子产品生产及测试过程中，会面临很多来自周围环境的声学干扰因素：如在音频设备放置于测试台中心时，周边机器发出的单频或多频带干扰声音、生产人员活动发出的干扰声音会从周围传播至测试台，这一系列的干扰所产生的噪声都会传播到产品测试台的声传感器，影响产品测试的稳定性与准确性。
[0003]现有的降噪方法一般基于带通滤波实施，在对噪声进行消除时极易同时影响到测试信号，导致测试结果失准。如果能够准确地识别外源性干扰，并为这些外源性干扰进行有针对性的降噪处理将能够有效提升测试质量，既减少因为干扰带来的复测时间增加、又提升产品性能分析指标(频响/失真)的准确性。
[0004]因此需要一种定向噪声消除方法及系统，能够有效识别非来自测试台的声音，从而提高测试质量。

技术实现思路

[0005]基于现有技术中存在的上述缺点和不足，本专利技术的目的之一是至少解决现有技术中存在的上述问题之一或多个，换言之，本专利技术的目的之一是提供满足前述需求之一或多个的一种定向噪声消除方法及系统。
[0006]为了达到上述专利技术目的，本专利技术采用以下技术方案：一种定向噪声消除方法，具体包括如下步骤：S1、使用两个声传感器分别采集得到两路声音信号；S2、对两路声音信号做经验模态信号分解，获取两路声音信号的本征模态函数信号成分；S3、对两路声音信号的每对本征模态函数信号成分以互相关函数计算时延差；S4、筛除时延差高于预设时延阈值的每对本征模态函数信号成分；S5、以剩余的本征模态函数信号成分重构定向降噪信号。
[0007]作为优选方案，步骤S2具体包括：S21、在声音信号中确定定位最大点及定位最小点，将定位最大点连接为上包络，将定位最小点连接为下包络；S22、计算上包络和下包络的中值曲线；S23、将声音信号减去中值曲线，得到去低频新信号；S24、判断去低频新信号是否满足本征模态函数定义的条件，若否则返回步骤S21，若是则进入步骤S25；S25、使用声音信号减去去低频新信号，得到去高频新信号；S26、判断去高频新信号是否为单调曲线，若是则完成经验模态信号分解，若否则
记录本次去低频新信号，返回步骤S21。作为优选方案，步骤S5具体包括：使用剩余的本征模态函数信号成分与经验模态信号分解的残余信号重新叠加，生成定向降噪信号。
[0008]作为优选方案，两个声传感器被配置为与待降噪声源的距离相同。
[0009]作为优选方案，步骤S4中，时延阈值根据待降噪声源的尺寸预设。
[0010]另一方面，本专利技术还提供一种定向噪声消除系统，包括：两个声传感器，用于采集声音信号；经验模态信号分解模块，用于对两个声传感器采集的两路声音信号做经验模态信号分解，获取两路声音信号的本征模态函数信号成分；互相关函数计算模块，用于对两路声音信号的每对本征模态函数信号成分以互相关函数计算时延差；筛除模块，用于筛除时延差高于预设时延阈值的每对本征模态函数信号成分；重构模块，用于以剩余的本征模态函数信号成分重构定向降噪信号。
[0011]作为优选方案，系统还包括时延阈值设定模块，用于预设时延阈值。
[0012]作为优选方案，经验模态信号分解模块具体包括：包络计算单元，用于在声音信号中确定定位最大点及定位最小点，将定位最大点连接为上包络，将定位最小点连接为下包络，并计算上包络和下包络的中值曲线；去低频单元，用于将声音信号减去中值曲线，得到去低频新信号；本征模态函数判断单元，用于判断去低频新信号是否满足本征模态函数定义的条件；去高频单元，用于使用声音信号减去去低频新信号，得到去高频新信号；分解判断单元，用于判断去高频新信号是否为单调曲线。
[0013]作为优选方案，重构模块具体包括：信号叠加单元，用于将剩余的本征模态函数信号成分与经验模态信号分解的残余信号重新叠加；重构单元，用于将信号叠加单元获得的叠加信号重构为定向降噪信号。
[0014]作为优选方案，两个声传感器被配置为与待降噪声源的距离相同。
[0015]本专利技术与现有技术相比，有益效果是：本专利技术的方法能够对两个声传感器采集的声音做信号成分分析，并比较每个信号成分在两个声传感器到达的时延差，从而判断每个信号成分的来源方向，从而精准识别来自测试台的测试声音信号，对外源声信号做定向降噪。
附图说明
[0016]图1是本专利技术的定向噪声消除方法的声传感器布局示意图；图2是本专利技术的定向噪声消除方法的流程图；图3是本专利技术的经验模态信号分解的流程图；图4是本专利技术的经验模态信号分解的包络曲线计算示意图；图5是本专利技术的本征模态函数信号成分示意图。
具体实施方式
[0017]下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
[0018]在下述介绍中提供了本申请的多个实施例，不同实施例之间可以替换或者合并组合，因此本申请也可认为包含所记载的相同和/或不同实施例的所有可能组合。因而，如果一个实施例包含特征A、B、C，另一个实施例包含特征B、D，那么本申请也应视为包括含有A、B、C、D的一个或多个所有其他可能的组合的实施例，尽管该实施例可能并未在以下内容中有明确的文字记载。
[0019]下面的描述提供了示例，并且不对权利要求书中阐述的范围、适用性或示例进行限制。可以在不脱离本申请内容的范围的情况下，对描述的元素的功能和布置做出改变。各个示例可以适当省略、替代或添加各种过程或组件。例如所描述的方法可以以所描述的顺序不同的顺序来执行，并且可以添加、省略或组合各种步骤。此外，可以将关于一些示例描述的特征组合到其他示例中。
[0020]在具体讲述本专利技术方法的实施方式之前，在此对当前音频设备测试方法及本专利技术的定向降噪方法所采用的声传感器布局做如下说明：如图1所示，在音频设备测试时，居中设置一个测试台，音频设备放置于测试台上，而本专利技术的方法所采用的两个声传感器以测试台为中心对称放置，使音频设备的扬声器到两个声传感器的距离相同。
[0021]基于上述布局，本申请提供一种定向噪声消除方法，其流程图如图2所示，具体包括如下步骤：S1、使用如上述举例中的两个声传感器分别采集测试声音及周围环境噪声的声信号，每个声传感器分别得到一路声音信号，两个声传感器共得到两路声音信号。
[0022]更具体的，在步骤S1执行时，还需要对音频设备的扬声器施加激励信号，使其播放测试声音。
[0023]S2、对两路声音信号做经验模态信号（EMD）分解，获取两路声音信号的本征模态函数（IMF）信号成分，将每路声音信号均分割为多个信号成分的集合。
[0024]作为一种具体的实现方式，步骤S2的步骤如图3所示，包括如下过程：S21、在声音信号的波形函数中确定定位最大点及定位最小点，然后将全部定位最大点连接为上包络，将全部定位最小点连接为下包络；对于每路声音信号x(t)，如图4所示，在其声音信号的波形函数本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种定向噪声消除方法，其特征在于，具体包括如下步骤：S1、使用两个声传感器分别采集得到两路声音信号；S2、对所述两路声音信号做经验模态信号分解，获取所述两路声音信号的本征模态函数信号成分；S3、对所述两路声音信号的每对所述本征模态函数信号成分以互相关函数计算时延差；S4、筛除时延差高于预设时延阈值的每对所述本征模态函数信号成分；S5、以剩余的所述本征模态函数信号成分重构定向降噪信号。2.如权利要求1所述的一种定向噪声消除方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括：S21、在所述声音信号中确定定位最大点及定位最小点，将所述定位最大点连接为上包络，将所述定位最小点连接为下包络；S22、计算所述上包络和所述下包络的中值曲线；S23、将所述声音信号减去所述中值曲线，得到去低频新信号；S24、判断所述去低频新信号是否满足本征模态函数定义的条件，若否则返回步骤S21，若是则进入步骤S25；S25、使用所述声音信号减去所述去低频新信号，得到去高频新信号；S26、判断所述去高频新信号是否为单调曲线，若是则完成经验模态信号分解，若否则记录本次所述去低频新信号，返回步骤S21。3.如权利要求1所述的一种定向噪声消除方法，其特征在于，所述步骤S5具体包括：使用剩余的所述本征模态函数信号成分与所述经验模态信号分解的残余信号重新叠加，生成定向降噪信号。4.如权利要求1所述的一种定向噪声消除方法，其特征在于，所述两个声传感器被配置为与待降噪声源的距离相同。5.如权利要求1所述的一种定向噪声消除方法，其特征在于，所述步骤S4中，所述时延阈值根据待降噪声源的尺寸预设。6.一种定向噪声消除系统，其特征在于...

【专利技术属性】
技术研发人员：曹祖杨，曹睿颖，侯治维，包君康，
申请(专利权)人：杭州兆华电子股份有限公司，
类型：发明
国别省市：