[发明专利]一种声品质优化系统及其方法

权利要求书

1.一种声品质优化系统，其特征在于，包括声音采集装置、信号处理装置、声音播放装置；

所述声音采集装置用于采集原始噪声信号x(k)；

所述信号处理装置包括去噪单元、存储单元、预处理单元和基于FELMS算法的控制单元；所述去噪单元用于将原始噪声信号x(k)进行处理，得到有效噪声信号x′(k)；所述存储单元用于将所述有效噪声信号x′(k)存储；所述预处理单元用于将有效噪声信号x′(k)分解为n个分量信号：IMF₁、IMF₂、……、IMF_n，计算每个分量的声品质参数响度和粗糙度，并进行加权处理，得到响度和粗糙度的加权参数W_L-R，对得到的加权参数的最大值max(W_L-R)对应的IMF分量进行FFT分析，确定有效噪声信号x′(k)需要选择性控制的频带，进一步确定基于FELMS算法的控制单元中误差滤波器的截止频率；所述基于FELMS算法的控制单元用于将存储单元里的有效噪声信号x′(k)生成次级噪声信号s(k)，经声音播放装置播放抵达降噪区域，和原始噪声信号x(k)干涉抵消；

所述每个分量信号对应的加权参数计算过程如下：

先将每个分量信号IMF中的响度值、粗糙度值归一到[0,1]区间内，对响度、粗糙度进行加权处理，得到每个分量信号IMF对应的加权参数公式如下：

W_L-R＝α·G(N)+(1-α)G(R)

其中，W_L-R即表示对响度、粗糙度加权处理后合成的新加权参数，单位为1，范围为[0,1]；N代表原响度值，G(N)代表响度归一化后的值；R代表原粗糙度值，G(R)代表粗糙度归一化后的值，α为响度的权系数，(1-α)为粗糙度的权系数，α计算公式如下：

其中，Q_L和Q_R分别代表在声品质预测模型中响度、粗糙度的权重占比；

所述声音采集装置与去噪单元连接；所述去噪单元和存储单元连接；所述存储单元分别和预处理单元和基于FELMS算法的控制单元连接；所述基于FELMS算法的控制单元和声音播放装置连接。

2.根据权利要求1所述的声品质优化系统，其特征在于，所述声音采集装置还与基于FELMS算法的控制单元连接；所述声音采集装置还用于采集误差信号e(k)并反馈至基于FELMS算法的控制单元中，所述基于FELMS算法的控制单元根据误差信号e(k)实时调节FELMS算法中横向滤波器W(Z)的权值，保证降噪区域误差信号均方根值最小。

3.根据权利要求1所述的声品质优化系统，其特征在于，所述声音采集装置为声音传感器。

4.根据权利要求1所述的声品质优化系统，其特征在于，所述声音播放装置为车载扬声器。

5.一种根据权利要求1-4任意一项所述的声品质优化系统的控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

所述声音采集装置获取原始噪声信号x(k)，并传递到去噪单元；

所述去噪单元对原始噪声信号x(k)进行EMD分解和重构，提取有效噪声信号x′(k)；

有效噪声信号x′(k)存储在储存单元中，储存单元将有效噪声信号x′(k)分别传送到预处理单元和基于FELMS算法的控制单元；

所述预处理单元利用EMD分解对有效噪声信号x′(k)进行分解，分解为n个分量信号IMF：IMF₁、IMF₂、……、IMF_n，计算每个分量的声品质参数响度和粗糙度，并进行加权处理，得到响度和粗糙度的加权参数W_L-R，对得到的加权参数的最大值max(W_L-R)对应的分量信号IMF分量进行FFT分析，确定有效噪声信号x′(k)需要选择性控制的频带，进一步确定基于FELMS算法的控制单元中误差滤波器的截止频率；

所述基于FELMS算法的控制单元将存储单元里的有效噪声信号x′(k)生成次级噪声信号s(k)，经声音播放装置播放抵达降噪区域，选择性消声。