一種數(shù)字前饋式有源降噪耳罩系統(tǒng)研究

鄧帥博，章月新，劉 劍

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一種數(shù)字前饋式有源降噪耳罩系統(tǒng)研究

鄧帥博，章月新，劉 劍

(南京航空航天大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院，江蘇南京 211106)

傳統(tǒng)耳罩利用隔聲原理降低噪聲，一般在高頻段有著良好的降噪性能，但由于耳罩體積和重量的限制，針對(duì)700 Hz以下低頻段噪聲的降噪性能較差。引入基于濾波-X最小均方(Filter-X Least Mean Square, FXLMS)算法的前饋式有源降噪技術(shù)，將有效克服該缺點(diǎn)，使耳罩在低頻范圍取得良好的降噪性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析表明，設(shè)計(jì)的基于STM32控制器的數(shù)字前饋式有源降噪耳罩對(duì)1 000 Hz以下窄帶噪聲有15～25 dB的降噪效果。

低頻有源噪聲控制；STM32控制器；前饋式結(jié)構(gòu)；濾波-X最小均方算法

0 引 言

高噪聲環(huán)境嚴(yán)重影響人們的聽(tīng)力和身心健康，一般性的噪聲也會(huì)對(duì)人們的正常生活和工作產(chǎn)生不同程度的影響。在科學(xué)研究和醫(yī)療工作中使用的儀器和器械都可能產(chǎn)生某些特定的噪聲，這些噪聲將對(duì)科學(xué)實(shí)驗(yàn)、醫(yī)療診斷或患者帶來(lái)干擾[1]。對(duì)于高頻噪聲，采用傳統(tǒng)的被動(dòng)抑制方法(如隔音耳塞)即可消除，而針對(duì)低頻噪聲(通常低于700 Hz)，被動(dòng)抑制方法很難有效消除[2-3]。有源噪聲控制(Active Noise Control, ANC)技術(shù)作為被動(dòng)降噪方法的有效補(bǔ)充，針對(duì)低頻噪聲有良好的降噪效果。包含該技術(shù)的有源降噪耳罩無(wú)論在專業(yè)領(lǐng)域還是在日常生活中都有著十分廣泛的用途。應(yīng)用于聽(tīng)力保護(hù)領(lǐng)域，可以避免人員在飛機(jī)駕駛艙、坦克駕駛艙、輪機(jī)車(chē)間等場(chǎng)合受到噪聲傷害；應(yīng)用于音頻重放領(lǐng)域，可有效消除噪聲污染，為用戶提供舒適的佩戴及聽(tīng)覺(jué)體驗(yàn)[4-6]。

有源噪聲控制技術(shù)利用聲波干涉相消原理，通過(guò)揚(yáng)聲器發(fā)出反噪聲與耳罩內(nèi)的噪聲相抵消來(lái)實(shí)現(xiàn)降噪目的。有源降噪耳罩根據(jù)控制器的不同可分為模擬式和數(shù)字式兩類。模擬式降噪耳罩需要嚴(yán)格的聲學(xué)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，每款耳罩都需要單獨(dú)匹配硬件濾波網(wǎng)絡(luò)，并且由于噪聲的時(shí)變特性，需要多通道傳遞函數(shù)構(gòu)成的低通濾波器進(jìn)行濾波處理，而該傳遞函數(shù)使用模擬電路難以實(shí)現(xiàn)[7]。針對(duì)模擬式有源降噪耳罩的不足，數(shù)字式有源降噪耳罩成為研究熱點(diǎn)。數(shù)字式有源降噪耳罩一般具有自適應(yīng)控制模塊，可稱為自適應(yīng)有源降噪耳罩。有源降噪耳罩工作時(shí)由傳聲器拾取控制信號(hào)，送入控制器的信號(hào)處理電路，產(chǎn)生連續(xù)的次級(jí)信號(hào)，經(jīng)功率放大后驅(qū)動(dòng)次級(jí)聲源，產(chǎn)生與初級(jí)聲信號(hào)頻率相同、相位相反的次級(jí)信號(hào)，實(shí)現(xiàn)噪聲抑制。

本文發(fā)揮STM32 F4嵌入式平臺(tái)自身的性能優(yōu)勢(shì)，旨在驗(yàn)證含次級(jí)通道在線辨識(shí)的濾波-X最小均方(Filter-X Least Mean Square, FXLMS)算法在該嵌入式平臺(tái)的運(yùn)行效果，為設(shè)計(jì)一款低成本、易實(shí)現(xiàn)、適應(yīng)性強(qiáng)、針對(duì)低頻窄帶噪聲有明顯降噪效果的數(shù)字前饋式有源降噪耳罩建立基礎(chǔ)。

1 系統(tǒng)原理與算法仿真

1.1 系統(tǒng)原理

由于反饋系統(tǒng)魯棒性不如前饋系統(tǒng)且在有限帶寬范圍內(nèi)降噪能力有限，故本文所述降噪耳罩采用前饋式拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。同時(shí)為提高系統(tǒng)自適應(yīng)性，利用在線系統(tǒng)辨識(shí)技術(shù)對(duì)次級(jí)通道進(jìn)行辨識(shí)[8-9]，相應(yīng)ANC系統(tǒng)方框圖如圖1所示。

圖1 含次級(jí)通道在線辨識(shí)的前饋ANC系統(tǒng)

控制濾波器權(quán)系數(shù)通過(guò)FXLMS算法得到[10]：

次級(jí)聲源表示為[10]

1.2 算法仿真

圖2 輔助噪聲約束條件對(duì)系統(tǒng)降噪性能影響

2 基于ARM的ANC耳罩實(shí)現(xiàn)

2.1 硬件描述

STM32F4系列單片機(jī)基于ARM(Acorn RISC Machine) Cortex-M4架構(gòu)，主頻為168 MHz，增加浮點(diǎn)運(yùn)算單元、數(shù)字信號(hào)處理(Digital Signal Processing, DSP)、并行計(jì)算等模塊，自帶三路12位模擬數(shù)字轉(zhuǎn)換器(Analog-to-Digital Converter, ADC)，兩路12位數(shù)字模擬轉(zhuǎn)換器(Digital-to-Analog Converter, DAC)，ADC/DAC均能與內(nèi)部直接存儲(chǔ)器(Direct Memory Asset, DMA)控制器配合使用，提高采樣精度。芯片包含硬件隨機(jī)數(shù)發(fā)生器，能提供次級(jí)通道在線辨識(shí)的輔助噪聲。獨(dú)立看門(mén)狗模塊能防止系統(tǒng)程序發(fā)散造成爆音。本文采用STM32F4系列開(kāi)發(fā)板，利用微電子機(jī)械系統(tǒng)(Micro- ElectroMechanical Systems, MEMS)麥克風(fēng)采集噪聲，經(jīng)信號(hào)調(diào)理電路后被開(kāi)發(fā)板ADC模塊采集。其中ADC開(kāi)啟DMA模式，使信號(hào)采集過(guò)程與主循環(huán)程序并行執(zhí)行，縮短算法的執(zhí)行時(shí)間，保證系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性，同時(shí)采集多個(gè)樣本進(jìn)行均值濾波以提高ADC的準(zhǔn)確性。

由于STM32的ADC接口正常工作電壓范圍在0～3.3 V之間，故需對(duì)拾音麥克風(fēng)輸出交流信號(hào)進(jìn)行1.65 V電平抬升，并且在該信號(hào)進(jìn)入ADC接口之前進(jìn)行電壓限幅，防止輸入電壓超限燒毀ADC接口。

ADC轉(zhuǎn)換后的信號(hào)經(jīng)STM32F4微處理單元計(jì)算處理，通過(guò)DAC模塊、信號(hào)重構(gòu)濾波和功率放大，驅(qū)動(dòng)降噪揚(yáng)聲器發(fā)出反噪聲，實(shí)現(xiàn)降噪。STM32F4微處理單元及嵌入式算法是整個(gè)系統(tǒng)的核心，完成噪聲的采集處理及反噪聲的產(chǎn)生。硬件電路結(jié)構(gòu)圖和系統(tǒng)硬件方框圖分別如圖3、4所示。

圖3 硬件電路結(jié)構(gòu)圖

圖4 ANC降噪耳罩實(shí)驗(yàn)方框圖

2.2 程序設(shè)計(jì)

圖5 系統(tǒng)軟件流程圖

本文描述的降噪耳罩中，噪聲信號(hào)由12位AD轉(zhuǎn)換成0～4 095之間的數(shù)字量，為防止算法發(fā)散，需對(duì)AD轉(zhuǎn)換結(jié)果進(jìn)行歸一化處理：

表1 算法預(yù)設(shè)參數(shù)

Table.1 Algorithm preset parameters

2.3 結(jié)果與分析

本文實(shí)驗(yàn)裝置示意圖和實(shí)物圖分別如圖6(a)、6(b)所示。聲源揚(yáng)聲器距離參考傳聲器40 cm，夾角為0°；參考傳聲器和誤差傳聲器距離為5 cm。對(duì)于前饋ANC系統(tǒng)，初級(jí)通道是從參考傳聲器到誤差傳聲器之間的物理通道[10]。對(duì)于線性系統(tǒng)，聲學(xué)信號(hào)通過(guò)初級(jí)通道表現(xiàn)為信號(hào)從參考傳聲器到誤差傳聲器的延遲。初級(jí)通道延時(shí)必須高于次級(jí)通道延時(shí)時(shí)長(zhǎng)，才能保證系統(tǒng)的因果性[11]。本實(shí)驗(yàn)中耳罩頂部參考傳聲器與耳罩內(nèi)部誤差傳聲器的直線距離為5 cm，系統(tǒng)采樣頻率為16.94 kHz，計(jì)算得到初級(jí)通道比次級(jí)通道多2.49即2個(gè)采樣點(diǎn)以上的延遲，滿足因果性要求。由于針對(duì)的目標(biāo)噪聲為1 000 Hz以下的低頻噪聲，故16.94 kHz采樣頻率滿足香農(nóng)采樣定理的要求[8]。

圖6 實(shí)驗(yàn)裝置的連線圖和照片

當(dāng)初級(jí)聲源是由電聲分析儀產(chǎn)生的200 Hz單頻正弦噪聲時(shí)，降噪前后耳罩內(nèi)噪聲波形如圖7所示(黑色表示降噪前噪聲，藍(lán)色表示降噪后噪聲)。本文測(cè)試用電聲分析系統(tǒng)采用杭州兆華公司的CRY6181，該電聲分析儀含四路輸入/輸出通道，采樣率24 bit/192 kHz，測(cè)試精度為±0.1 dB，本底噪聲-105 dBV。CRY6181電聲分析儀測(cè)得對(duì)應(yīng)動(dòng)態(tài)降噪曲線如圖8所示。從圖8中可以看出，本文所述的降噪耳罩對(duì)于200 Hz單頻信號(hào)有約24 dB的降噪效果，從打開(kāi)降噪到基本穩(wěn)定用時(shí)大約14 s。改變初級(jí)噪聲為混合頻率噪聲，頻率成分包括200 Hz、300 Hz和500 Hz，幅值之比為1:1:0.5，降噪前后耳罩內(nèi)噪聲波形如圖9所示(黑色表示降噪前噪聲，藍(lán)色表示降噪后噪聲)。同樣采用CRY6181電聲分析儀測(cè)得對(duì)應(yīng)的動(dòng)態(tài)降噪聲壓曲線如圖10所示。從圖10可以看出，降噪耳罩對(duì)于三頻率混合噪聲有約20 dB的降噪效果，從打開(kāi)降噪到基本穩(wěn)定用時(shí)大約20 s。

為了進(jìn)一步驗(yàn)證本文所述降噪耳罩對(duì)窄帶噪聲的降噪效果，由CRY6181發(fā)出以1/6 倍頻程為間隔、頻率范圍為50 Hz～4 kHz的正弦掃頻信號(hào)，由CRY318人工耳采集耳罩內(nèi)誤差噪聲，然后傳入CRY6181電聲分析系統(tǒng)測(cè)量耳罩的降噪特性。由于數(shù)字式降噪耳罩收斂需要額外時(shí)間，故本文采用手動(dòng)控制方式發(fā)出正弦信號(hào)，即當(dāng)耳罩在一個(gè)頻率收斂后再發(fā)出相鄰頻率的下個(gè)信號(hào)。

電聲分析系統(tǒng)獲得的有源降噪耳罩降噪特性曲線如圖11、12所示。由圖可知，耳罩的被動(dòng)降噪性能對(duì)1 kHz以下噪聲基本沒(méi)有效果，甚至由于耳罩內(nèi)低頻噪聲的諧波激發(fā)使得被動(dòng)降噪后噪聲反而略有增加。而有打開(kāi)有源降噪功能后，耳罩對(duì)2 kHz以下、90 dB左右聲壓級(jí)的正弦掃頻初級(jí)噪聲有明顯的降噪效果，在較寬頻率范圍內(nèi)降噪量達(dá)15 dB以上。但對(duì)于2 kHz以上的信號(hào)，由于系統(tǒng)噪聲和算法誤差等因素的影響，隨著頻率的提高，主動(dòng)降噪性能不斷下降，當(dāng)頻率上升到3 kHz以上，基本不能發(fā)揮主動(dòng)降噪性能。

為驗(yàn)證降噪耳罩在較寬頻帶范圍的降噪效果，當(dāng)初級(jí)噪聲為100～1 000 Hz帶寬的粉紅噪聲時(shí)，得到降噪前后耳罩內(nèi)噪聲如圖13、14所示，頻譜曲線如圖15所示。

圖7 200 Hz初級(jí)噪聲降噪前后耳罩內(nèi)噪聲

圖8 200 Hz初級(jí)噪聲降噪聲壓級(jí)曲線

圖9 混頻初級(jí)噪聲降噪前后耳罩內(nèi)噪聲

圖10 混頻初級(jí)噪聲降噪聲壓級(jí)曲線

圖11 降噪前后耳罩內(nèi)聲壓頻率特性曲線

圖12 降噪量曲線

圖14 降噪后耳罩內(nèi)噪聲波形(50～700 Hz)

由圖15可知，本文所述的主動(dòng)降噪耳罩對(duì)于100～1 000 Hz帶寬的粉紅噪聲有較好的降噪效果。CRY6181電聲分析儀測(cè)得開(kāi)啟主動(dòng)降噪后，耳罩內(nèi)部粉紅噪聲由85.2 dB降低到73.0 dB，整體降噪量為12.2 dB。由圖15可知，在整個(gè)頻帶范圍內(nèi)的噪聲基本都有不同程度的降噪效果，且頻率越低，降噪效果越明顯。

圖15 降噪前后耳罩內(nèi)噪聲頻譜

3 結(jié)論

本文研究了一種含次級(jí)通道在線辨識(shí)的前饋式有源降噪耳罩，首先分析了在線辨識(shí)在線標(biāo)定次級(jí)通道的FXLMS算法，原理并進(jìn)行了MATLAB仿真。然后基于ARM STM32F4平臺(tái)，搭建原型機(jī)進(jìn)行降噪耳罩實(shí)驗(yàn)。通過(guò)單一頻率、混合頻率、正弦掃頻信號(hào)和粉紅噪聲等多種初級(jí)聲源的驗(yàn)證，表明該耳罩對(duì)于低頻窄帶噪聲和一定帶寬的粉紅噪聲有明顯降噪效果，驗(yàn)證了系統(tǒng)設(shè)計(jì)的可行性和算法的有效性。

針對(duì)耳罩寬帶降噪效果有限的不足，下一步的研究目標(biāo)為優(yōu)化算法及引入隔音性能優(yōu)良的工業(yè)降噪耳罩，以提高消噪頻帶的寬度。

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Research on a digital feedforward active noise reductionheadset system

DENG Shuai-bo, ZHANG Yue-xin, LIU Jian

(College of Automation Engineering,Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing 211106, Jiangsu, China)

Traditional headset uses sound insulation principle to reduce ambient noise. This way generally has a good noise reduction performance in the high frequency section, but for low frequency signals below 700 Hz it is poor, because of the size and weight limit of the headset. The active noise reduction technique based on FXLMS algorithm is introduced to overcome the disadvantage of the traditional headset and achieve good noise reduction performance in low frequency range. Experimental results and analysis show that the digital feedforward active headset based on STM32 platform can get15～20 dB noise reduction effect in the 50～1 000 Hz range.

low frequency; active noise control;STM32controller; feedforward; FXLMSalgorithm

TN911.7

A

1000-3630(2018)-04-0330-07

10.16300/j.cnki.1000-3630.2018.04.007

2017-04-04;

2017-07-15

中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金(NS2016034)、南京航空航天大學(xué)研究生創(chuàng)新基地(實(shí)驗(yàn)室)開(kāi)放基金(kfjj20160304)資助。

鄧帥博(1993－), 男, 河南三門(mén)峽人, 碩士研究生, 研究方向?yàn)樽赃m應(yīng)信號(hào)處理與主動(dòng)噪聲控制。

劉劍,E-mail:jliu@nuaa.edu.cn