[发明专利]一种基于音频解码器的智能降嗓耳机及降噪算法

说明书

本发明涉及降噪耳机技术领域，尤其涉及一种基于音频解码器的智能降嗓耳机及降噪算法，其包括壳体、扬声喇叭、麦克风、降噪喇叭和控制电路板，扬声喇叭、麦克风、降噪喇叭和控制电路板设置于壳体内部，控制电路板设置有音频编解码器、无线协议芯片、降噪芯片和降噪开关控制芯片，开关控制芯片用于根据麦克风接收的环境噪声的大小判断是否开启或关闭降噪芯片。本发明的一种基于音频编解码器的智能降嗓耳机，可根据环境噪声自动确定是否进行主动降噪，利用人工神经网络对人工神经网络基本降噪算法进行训练，使得基本降噪算法对各种麦克风的频率响应具有鲁棒性，使得在各样的噪声环境中有较好的降噪性能。

技术领域

本发明涉及降噪耳机技术领域，尤其涉及一种基于音频解码器的智能降嗓耳机及降噪算法。

背景技术

传统的降噪耳机噪声抑制是知道噪声模型后，减去或部分抵消噪声噪声。现有降噪耳机一般设置有物理降噪开关，需要手动打开或关闭，无法根据环境噪声的升降自动开闭，使用不便。

发明内容

本发明的目的在于针对现有技术的不足提供一种基于音频解码器的智能降嗓耳机及降噪算法，可解决上述问题。

为实现上述目的，本发明的一种基于音频编解码器的智能降嗓耳机，包括壳体、扬声喇叭、麦克风、降噪喇叭和控制电路板，扬声喇叭、麦克风、降噪喇叭和控制电路板设置于壳体内部，控制电路板设置有音频编解码器、无线协议芯片、降噪芯片和降噪开关控制芯片，音频编解码器与扬声喇叭、麦克风、无线协议芯片和开关控制芯片电连接，开关控制芯片通过降噪芯片与扬声喇叭电连接，开关控制芯片用于根据麦克风接收的环境噪声的大小判断是否开启或关闭降噪芯片。

进一步的，开关控制芯片包括电子开关电路模块和比较电路模块，电子开关电路模块和比较电路模块电连接，比较电路模块电连接与音频编解码器电连接，电子开关电路模块与降噪芯片电连接。

本发明的降噪算法，应用于权利要求1或2中所述的一种基于音频编解码器的智能降嗓耳机，基于音频编解码器的智能降嗓耳机，包括降噪芯片，降噪芯片执行降噪算法，降噪算法的确定包括以下步骤：

A.采集样本：采集干净的语音样本和干净的语音中混入噪声的噪音样本，并进行A/D转换，得到噪音样本库和干净的语音样本库；

B.选定基本降噪算法：定义x(k)为输入信号矩阵，w(k)为调整权值矩阵，d(k)为目标输出信号矩阵，y(k)为实际输出信号矩阵，e(k)为误差信号矩阵，使用以下基本降噪算法进行降噪处理：

C.进行神经网络训练：在Python中使用Keras深度学习库，利用步骤A中采集的噪音样本库和干净的语音样本库，对步骤B中的基本降噪算法进行训练，使得基本降噪算法对各种麦克风的频率响应具有鲁棒性：

其中r∈[-3/8,3/8]。

进一步的，步骤C中在训练期间将权重的大小限制为±0.5。

进一步的，步骤C中在训练期间需要实现一次前向传播经过GRU层，输出的增益设定为22维。

进一步的，定义g(prev)是前一帧的过滤后的增益，λ＝0.6，使用以下公式进行增益平滑：

进一步的，在滤除音调谐波之间的噪声的过程中，使用FIR滤波器进行螺旋滤波。

本发明的有益效果：本发明的一种基于音频编解码器的智能降嗓耳机及降噪算法，可根据环境噪声自动确定是否进行主动降噪，避免主动降噪系统一直开启，无需手动操作，提高了续航时间和佩戴舒适性。利用人工神经网络对人工神经网络基本降噪算法进行训练，使得基本降噪算法对各种麦克风的频率响应具有鲁棒性，使得在各样的噪声环境中有较好的降噪性能。

附图说明