数字降噪耳机中自适应滤波器的设计实现

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      摘要:随着社会工业生产的不断进步,各种噪声污染越来越严重。目前普遍采用的模拟降噪方法已不能满足要求,未来的研究将朝着以数字信号处理器及相关算法为技术支撑的数字降噪技术发展,其中一个重要应用则为数字降噪耳机的设计。数字降噪耳机设计主要是通过自适应滤波器来实现的。文中采用LMS 算法在MATLAB 中实现了自适应滤波器的设计与实现。在MATLAB 中建立了数字降噪耳机系统模型,并且针对该模型利用MATLAB 语言进行编程及C 语言编程。模型以及程序仿真结果表明此设计实现了对信号中混有的环境噪声进行降噪,并且效果远远高于模拟降噪技术。

  1 引言

  降噪耳机是降噪技术的一个重要应用。我国的降噪技术研究始于 80 年代初期,采用的手段主要有三种,其中的动态降噪技术(DNR)又可以分为模拟动态降噪技术和数字动态降噪技术。目前国内外解决噪声问题最普遍的方法是采用模拟动态降噪技术,数字降噪技术的研究尚处于初期阶段。数字降噪技术比模拟降噪技术具有更大的优点。模拟降噪技术全采用硬件实施,修改和调试十分困难,对元器件参数的变化也很敏感,技术指标受元器件的误差影响较大,降噪效果不稳定,不利于产品的批量生产。而数字降噪技术由于采用计算机技术实现自适应滤波,通过修改软件算法就可以达到不同的降噪效果,不用更改硬件结构,调试和维修都非常方便;数字降噪技术采用自适应滤波技术,可以实时跟踪噪声的变化进一步进行处理,因此降噪效果较好。另外,数字降噪技术抗干扰能力强,本身具有自恢复能力,并且在整个音频带内降噪比较均衡,而模拟降噪技术偏重于低频段,高频段效果较差。因此降噪技术未来的发展方向是数字降噪技术,以数字信号处理(DSP)及其相关算法为技术支撑的数字降噪技术代表着当今降噪技术的发展。

  目前市场上的降噪耳机产品主要是模拟降噪耳机,数字降噪耳机只有日本 SONY 公司开发的一款产品,因此数字降噪耳机的设计在国内属于领先技术。数字降噪耳机的系统原理是通过数字降噪耳机中的麦克风装置直接检测出噪声信号和音频信号的混合信号,然后将混合信号通过DSP 数字降噪模块进行噪声分离并产生降噪信号来抵消噪声,因此人耳就可以只听到较纯净的音频信号而不受环境噪声的干扰。本文采用最小均方误差(LMS)算法,实现了数字降噪DSP 中消除噪声的模块自适应滤波器的设计,介绍了其在MATLAB 中Simulink建模及仿真输出,并通过程序实现了设计。

  2 自适应滤波器设计原理和结构

  数字降噪耳机中 DSP 数字降噪模块是通过自适应滤波器来实现的,自适应滤波器具有跟踪信号和噪声变化的能力,滤波器的特性也随信号和噪声的变化而变化,以达到最优滤波效果。自适应滤波器可以利用前一时刻获得的滤波器系数,自动地调节滤波器参数,以适应信号和噪声位置的统计特性,从而实现最优滤波。自适应滤波器的研究始于20 世纪50 年代末,是关于信号处理方法和技术的滤波器。自适应滤波器能够得到比较好的滤波性能,当输入信号的统计特性变化时,自适应滤波器能够自动的迭代调节自身的滤波器参数,以满足某种准则的要求,从而实现最优滤波。自适应滤波器的特性变化是由自适应算法通过调整滤波器的系数实现的。所以,自适应滤波器一般都由两部分组成:一是参数可调的数字滤波器结构,它是为完成期望的处理功能而设计;二是自适应算法,它调节滤波器系数以改进性能。自适应滤波器结构图如图1 所示。


 

图1:自适应滤波器结构图一般形式

  图 1 中,噪声信号通过参数可调的滤波器后产生输出信号y(n),d (n)表示期望信号,由音频信号和噪声混合组成,y(n)与期望信号d (n)进行比较,得到误差信号e(n)。e(n) 和噪声通过自适应算法对滤波器的参数进行调整,使自适应滤波器输出效果达到最好。重复上面过程,滤波器逐渐了解到关于输入信号和噪声的统计规律,并以此为根据自动调整自己的参数,从而达到最佳的滤波效果。一旦输入信号的统计规律发生了变化,滤波器能够自动跟踪输入信号的变化,自动调整滤波器的参数,最终达到滤波效果,实现自适应过程。当噪声信号和混有噪声的音频信号通过自适应滤波器之后,可以将环境中的噪声分离出来,并且自适应跟踪环境噪声变化,进而产生降噪信号从而实现噪声消除。