[发明专利]一种定向噪声消除方法及系统

说明书

本发明涉及一种定向噪声消除方法，具体包括：使用两个声传感器分别采集得到两路声音信号，对两路声音信号做经验模态信号分解，得到本征模态函数信号成分，对每对本征模态函数信号成分以互相关函数计算时延差，筛除时延差高于预设时延阈值的每对本征模态函数信号成分，以剩余的本征模态函数信号成分重构定向降噪信号。本发明的方法能够对两个声传感器采集的声音做信号成分分析，并比较每个信号成分在两个声传感器到达的时延差，从而判断每个信号成分的来源方向，从而精准识别来自测试台的测试声音信号，对外源声信号做定向降噪。

技术领域

本发明属于噪声消除技术领域，具体涉及一种定向噪声消除方法及系统。

背景技术

音频类消费电子产品生产及测试过程中，会面临很多来自周围环境的声学干扰因素：如在音频设备放置于测试台中心时，周边机器发出的单频或多频带干扰声音、生产人员活动发出的干扰声音会从周围传播至测试台，这一系列的干扰所产生的噪声都会传播到产品测试台的声传感器，影响产品测试的稳定性与准确性。

现有的降噪方法一般基于带通滤波实施，在对噪声进行消除时极易同时影响到测试信号，导致测试结果失准。如果能够准确地识别外源性干扰，并为这些外源性干扰进行有针对性的降噪处理将能够有效提升测试质量，既减少因为干扰带来的复测时间增加、又提升产品性能分析指标(频响/失真)的准确性。

因此需要一种定向噪声消除方法及系统，能够有效识别非来自测试台的声音，从而提高测试质量。

发明内容

基于现有技术中存在的上述缺点和不足，本发明的目的之一是至少解决现有技术中存在的上述问题之一或多个，换言之，本发明的目的之一是提供满足前述需求之一或多个的一种定向噪声消除方法及系统。

为了达到上述发明目的，本发明采用以下技术方案：

一种定向噪声消除方法，具体包括如下步骤：

S1、使用两个声传感器分别采集得到两路声音信号；

S2、对两路声音信号做经验模态信号分解，获取两路声音信号的本征模态函数信号成分；

S3、对两路声音信号的每对本征模态函数信号成分以互相关函数计算时延差；

S4、筛除时延差高于预设时延阈值的每对本征模态函数信号成分；

S5、以剩余的本征模态函数信号成分重构定向降噪信号。

作为优选方案，步骤S2具体包括：

S21、在声音信号中确定定位最大点及定位最小点，将定位最大点连接为上包络，将定位最小点连接为下包络；

S22、计算上包络和下包络的中值曲线；

S23、将声音信号减去中值曲线，得到去低频新信号；

S24、判断去低频新信号是否满足本征模态函数定义的条件，若否则返回步骤S21，若是则进入步骤S25；

S25、使用声音信号减去去低频新信号，得到去高频新信号；

S26、判断去高频新信号是否为单调曲线，若是则完成经验模态信号分解，若否则记录本次去低频新信号，返回步骤S21。作为优选方案，步骤S5具体包括：

使用剩余的本征模态函数信号成分与经验模态信号分解的残余信号重新叠加，生成定向降噪信号。

作为优选方案，两个声传感器被配置为与待降噪声源的距离相同。

作为优选方案，步骤S4中，时延阈值根据待降噪声源的尺寸预设。

另一方面，本发明还提供一种定向噪声消除系统，包括：

两个声传感器，用于采集声音信号；

经验模态信号分解模块，用于对两个声传感器采集的两路声音信号做经验模态信号分解，获取两路声音信号的本征模态函数信号成分；

互相关函数计算模块，用于对两路声音信号的每对本征模态函数信号成分以互相关函数计算时延差；