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龍圖騰網(wǎng)恭喜佳禾智能科技股份有限公司申請(qǐng)的專利一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混合式主動(dòng)降噪疊加方法和裝置獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN113066469B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-06發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202110292755.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G10K11/178；該發(fā)明授權(quán)一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混合式主動(dòng)降噪疊加方法和裝置是由胡中驥;李向才;鐘鑫設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2021-03-18向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混合式主動(dòng)降噪疊加方法和裝置在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混合式主動(dòng)降噪疊加方法，包括：Wfn或和Wbn由線性濾波器FIR或者IIR實(shí)現(xiàn)，濾波器參數(shù)根據(jù)LMS或者RLMS算法進(jìn)行迭代，Sz因?yàn)榫哂蟹蔷€性，因此S’z仍然可以用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)進(jìn)行估計(jì)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)根據(jù)BP算法進(jìn)行迭代求解。對(duì)于從A位噪聲源到B位揚(yáng)聲器過(guò)程中原始噪聲傳播的路徑中存在非線性環(huán)節(jié)，比如原始噪聲過(guò)大，導(dǎo)致器件產(chǎn)生非線性的情況，前饋濾波器如果能用非線性濾波器，則能更好地對(duì)噪聲進(jìn)行控制；從C位的誤差麥克風(fēng)到B位揚(yáng)聲器的控制通道中存在非線性環(huán)節(jié)，比如誤差麥克風(fēng)存在非線性，或者放大器存在非線性，反饋濾波器如果能用非線性濾波器，則能更好地對(duì)噪聲進(jìn)行控制。

本發(fā)明授權(quán)一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混合式主動(dòng)降噪疊加方法和裝置在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混合式主動(dòng)降噪疊加方法，其特征在于，包括：Wfn或和Wbn由線性濾波器FIR或者IIR實(shí)現(xiàn)，濾波器參數(shù)根據(jù)LMS或者RLMS算法進(jìn)行迭代，Sz因?yàn)榫哂蟹蔷€性，因此S’z仍然可以用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)進(jìn)行估計(jì)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)根據(jù)BP算法進(jìn)行迭代求解；還包括兩種方法：方法一，直接修改次級(jí)信道的傳遞函數(shù)；Sz是次級(jí)信道傳遞函數(shù)；yn-en*Wbn*S＝en進(jìn)一步求解可得出：yn*SZ-en*Wbn*Sz＝enyn*SZ＝en*1+Wbn*Sz進(jìn)一步求解可得出，實(shí)際的次級(jí)信道估計(jì)S’z實(shí)際是原始的次級(jí)信道Sz以及反饋控制器Wbn的函數(shù)，計(jì)算如下： 此時(shí)將前饋和反饋控制器進(jìn)行疊加，在計(jì)算前饋控制濾波器Wfn計(jì)算時(shí)，所采用的S’z必須是包含有原始濾波器和反饋控制器的函數(shù)，即前饋濾波器的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法中，BP算法的輸入信息包括反饋濾波器的信息，即Wfn＝fxn，Sz，Wbn；方法二，利用在線測(cè)量次級(jí)信道S’z；反饋控制器開(kāi)啟之后，在喇叭處注入一個(gè)激勵(lì)信號(hào)，然后在參考麥克風(fēng)處進(jìn)行接收，根據(jù)輸入輸出的來(lái)計(jì)算得到次級(jí)信道整體的傳遞函數(shù)；un是輸入的激勵(lì)信號(hào)，假定次級(jí)信道用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)建模，一路通過(guò)帶反饋控制器Wbn從喇叭輸出到參考麥克風(fēng)，得到誤差信號(hào)en，另外一路是通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)描述的次級(jí)信道估計(jì)S’z，輸出的信號(hào)和en相減，得到兩路信號(hào)的差值e’n，這個(gè)差值作為求解反向次級(jí)信道神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)S’z的反向傳播算法BP的輸入值，通過(guò)不斷調(diào)整S’z的參數(shù)，使得e’n趨近于零，從而使得S’z成為帶反饋控制器Wbn的次級(jí)信道傳遞函數(shù)的近似估計(jì)；在混合降噪的疊加中，前饋降噪的濾波器和反饋降噪的濾波器輸出直接疊加，前饋降噪濾波器的計(jì)算需要用到次級(jí)信道的估計(jì)值；而在疊加過(guò)程中，次級(jí)信道的傳遞函數(shù)會(huì)發(fā)生變化；即對(duì)于前饋降噪而言，沒(méi)有反饋降噪的次級(jí)信道傳遞函數(shù)和有反饋降噪的傳遞函數(shù)已經(jīng)完全不同；在混合降噪的疊加過(guò)程中，需要將反饋降噪的對(duì)于次級(jí)信道的影響計(jì)入，不然因?yàn)榇渭?jí)信道傳遞函數(shù)的估計(jì)不準(zhǔn)，導(dǎo)致前饋降噪和反饋降噪的疊加，不能使得疊加之后的降噪效果等于前饋降噪的效果加上反饋降噪的效果。

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