[发明专利]一种基于噪声主观评价抑制的有源控制误差滤波器设计方法

说明书

本发明提出一种基于噪声主观评价抑制的有源控制误差滤波器设计方法，通过烦恼度主观评价实验，对噪声的烦恼度实验数据进行多元回归拟合得到噪声烦恼度的声品质模型，根据模型中烦恼度得分的频率响应曲线进行滤波器的设计，以更好地解决误差滤波器对不同噪声的匹配问题。试验数据表明，在有源噪声控制中，加入通过该方法设计的误差滤波器的FeLMS算法在提高噪声声品质方面有着更好的性能。

技术领域

本发明属于面向听觉感知的有源噪声控制技术领域，具体涉及一种基于噪声主观评价抑制的误差滤波器设计方法。

背景技术

针对改善声品质的自适应噪声有源控制，在滤波-x最小均方(Filter-x LeastMean Square,FxLMS)算法的基础上衍生出误差滤波最小均方(filter-error least meansquare,FeLMS)算法。FeLMS算法通过对误差滤波器的设置可实现对声品质特性的优化。

目前，误差滤波器设计的主要方法有：(1)基于A计权曲线法，即设定误差滤波器的频响曲线与A计权曲线基本重合。(2)基于等响曲线法，即设定误差滤波器的频响曲线与等响曲线基本重合。

然而，现阶段的误差滤波器设计方法只考虑到了人耳的听觉特性，并没有结合所控制噪声的频谱特性，这样对应用于某些同一场景内频谱特性相差较大的多个噪声的控制效果可能会有比较明显的差距。

发明内容

为了克服现有技术的不足，本发明将心理声学和有源噪声控制相结合，提出一种基于噪声主观评价(如烦恼度)抑制的误差滤波器设计方法，通过烦恼度主观评价实验，对噪声的烦恼度实验数据进行多元回归拟合得到噪声烦恼度的声品质模型，根据模型中烦恼度得分的频率响应曲线进行滤波器的设计，以更好地解决误差滤波器对不同噪声的匹配问题。

本发明的技术方案为：

所述一种基于噪声主观评价抑制的有源控制误差滤波器设计方法，包括以下步骤：

步骤1：对所要控制的噪声进行采集并制作成多组声样本，获取声样本的参数，

步骤2：采用声学主观评价指标，并选择达到要求数量的被试，对步骤1获取的各组声样本进行主观听音实验；

步骤3：对步骤2得到的被试的评价数据进行有效性检验，剔除无效数据；

步骤4：对经过步骤3处理后的有效数据进行多元拟合，以被试的声学主观评价指标得分均值为因变量，选取步骤1中所述参数为自变量，建立噪声主观评价模型；

步骤5：按照临界频带的划分，利用步骤4得到的噪声主观评价模型分别计算声样本在各个临界频带的声学主观评价指标；对于每个声样本，将计算所得的各个临界频带的声学主观评价指标做归一化处理；

步骤6：将归一化后的声学主观评价指标在频域内做曲线拟合，拟合后的曲线作为该声样本对应的误差滤波器的频响曲线；利用该频响曲线设计相应的误差滤波器，步骤1中得到的多组声样本即可得到多个对应的误差滤波器。

进一步的，步骤1中所述所要控制的噪声为同一应用场景内，不同工作状态下的噪声；每组声样本对应一个工作状态。

进一步的，步骤1中所述参数包括响度、尖锐度、粗糙度、波动强度。

进一步的，所述声学主观评价指标采用烦恼度。

进一步的，步骤3中所述有效性检验包括聚类分析、评分范围分析、误判分析和/或相关分析。

进一步的，步骤4中采用多元线性回归对有效数据进行拟合。

进一步的，步骤4中建立的噪声主观评价模型形式为：