[发明专利]一种扬声器系统控制方法及电子设备

说明书

本发明公开了一种扬声器系统控制方法及电子设备，所述方法包括：测试扬声器的电声参数，包括频率响应，传递函数，谐波失真，阻抗和共振频率等；对同型号扬声器进行抽样，建立样品振幅模型，并测得其电声参数；然后借助机器学习算法，得到电声参数和扬声器振幅模型间映射关系；测得扬声器产品的电声参数，由已得电声参数与振幅的映射关系，建立扬声器的振幅模型，并存储至外部存储器；读取外部存储器中的扬声器振幅模型，并写入控制器内部存储器，以实现振幅模型随扬声器转移而传递；跟据扬声器的实时工况，更新扬声器的振幅模型，依此预测扬声器在实时工况和激励信号下的振幅；依据预测的扬声器振幅，处理激励信号。本发明还提供一种电子设备，可以准确地预测扬声器工作振幅，避免扬声器振幅过大，提升用户的使用体验、延长扬声器使用寿命。

技术领域

本发明涉及设备控制技术领域，特别涉及一种扬声器系统控制方法及电子设备。

背景技术

电子设备利用扬声器将声音信号进行输出。扬声器，具有明显的振幅非线性，它产生谐波失真、互调失真、瞬态失真等等，严重影响用户的使用体验；而且，扬声器长时间工作在大振幅下，会降低其使用寿命。同时，扬声器还是一种时变系统，其振幅模型受到工况影响，包括温度、电压和压力等因素。然而，现有的扬声器振幅控制方法，由于没有针对每个扬声器产品特性建立振幅模型，导致振幅预测精度差；或者只是较少扬声器抽样样品的建立振幅模型库，实际的扬声器从模型库中选择参数相似的振幅模型，同样会导致振幅预测精度较低。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种扬声器系统控制方法及电子设备，可以以准确预测扬声器工作振幅，避免其振幅过大，以提升用户的使用体验、延长扬声器使用寿命。

本发明提供了一种控制方法，所述方法包括：测试扬声器的电声参数，包括频率响应，传递函数，谐波失真，阻抗和共振频率；对同型号扬声器进行抽样，建立抽样样品的振幅模型，并测得其电声参数；二者的组合作为机器学习算法的输入，进而得出电声参数和扬声器振幅模型之间的映射关系；测得扬声器产品的电声参数，由已得电声参数与振幅的映射关系，建立扬声器的振幅模型，并存储至外部存储器；读取外部存储器中的扬声器振幅模型，并写入控制器内部存储器，以实现振幅模型随扬声器转移而传递；跟据扬声器的工况，更新扬声器的振幅模型，依此扬声器在在实时工况和激励信号下的振幅；依据的扬声器振幅，处理激励信号。

上述方法，优选的，测试扬声器的电声参数时，馈给扬声器不同电压的信号。

上述方法，优选的，不同电压的信号，包括：小信号，扬声器振幅非线性可以被忽略；中等信号，扬声器振幅非线性不能被忽略；大信号，扬声器工作在最大振幅下，振幅非线性达到最大。

上述方法，优选的，所述扬声器抽样方法包括：随机抽样，数量满足机器学习算法要求；或者根据扬声器振幅非线性等级分类，并将样品所属等级标签标记于其测试电声数据上，作为机器学习算法输入的一部分；或者基于较少抽样数量的扬声器测试数据，通过增加误差干扰，扩展出足够多的电声测试数据，满足机器学习算法对输入数据量的要求。

上述方法，优选的，所述扬声器抽样样品的振幅模型包括：扬声器的线性参数和非线性参数、扬声器振动材料的蠕变效应和力学特性的随温度变化规律，扬声器换能材料的能量转换效率随温度变化的规律。

上述方法，优选的，所述扬声器振幅模型包括：扬声器振动位移微分方程及其系数组合；或者扬声器激励-振动位移系统模型的差分方程及其系数组合，不同温度下，扬声器振幅方程的系数组合。

上述方法，优选的，所述扬声器的工况，包括：扬声器工况包括工作温度，扬声器功放增益，扬声器阻抗曲线。

上述方法，优选的，所述处理激励信号方法包括：降低激励信号的幅值，改变信号的频谱，基于部分激励信号生成新激励的信号等。