一种TWS耳机ANC主动降噪效果量化评测方法与流程

专利检索2022-05-10  13


一种tws耳机anc主动降噪效果量化评测方法
技术领域
1.本发明属于耳机降噪评价方法技术领域,尤其涉及一种tws耳机anc主动降噪效果量化评测方法。


背景技术:

2.采用主动降噪(anc,active noise cancellation)技术,已经成为tws耳机中、高端产品的标注配置,且有向低端产品蔓延的趋势。一款耳机的主动降噪效果如何,又怎样实现对不同品牌、不同型号耳机的主动降噪效果做出对比评价,目前的测试方法有两种:一种方法是采用人耳试听感受的方法;另一种方法是通过声学测试设备测试降噪曲线,获得所谓降噪深度的方法。
3.采用人耳试听方法简单,但不同人的听感会有差别,即使同一个人在不同时间段,或因疲劳等原因会产生很大误差。采用声学测试设备测试的方法,可以通过曲线读出降噪深度,方法较直观。但这里的“降噪深度”,一般是选择某一频段范围内降噪深度最深的单一频点的频率响应作为参考点的。单个频点很难代表20hz~20khz整个音频频段的降噪特性。这一方法往往与听感实际上也存在很大差别,有时读出的降噪深度指标很深,但实际降噪效果听起来并不一定好。图2中的d点,是降噪曲线中最深的点,如果仅仅以该点作为评价降噪效果的唯一参考,因为没有考虑到其它频点或频段对降噪效果的影响,所以其评价结果与真实感受会存在很大差异。


技术实现要素:

4.本发明实施例提供一种tws耳机anc主动降噪效果量化评测方法,该方法基于统计分析,将人耳试听与测试设备测试相结合,旨在解决现有技术中单独采用人耳试听或者单独通过声学测试设备测试,获得主动降噪效果不准确的问题。
5.本发明实施例通过如下技术方案实现:一种tws耳机anc主动降噪效果量化评测方法,以累加的anc_score值作为anc主动降噪效果量化的评价指标,所述累加的anc_score值通过式一计算得到:
[0006][0007]
其中:anc_score为anc主动降噪效果量化的评价指标(即最终的评价结果);j为降噪深度序号,j=1,2,......,n;
[0008]
i为频段序号;m
j
为任一频段i、降噪深度j下,相对倍频数num_ra
ij
(k)的数量;num_ra
ij
(k)为相对倍频数;w
j
为听感系数。
[0009]
为说明问题,表1给出了以频段i=1、且j=1为例的计算模板。对其它频段和降噪深度,重复频段1的计算过程。
[0010]
所述频段包括频段[50

350)hz、频段[350

500)hz以及频段[500

1100]hz;所述频段[50

350)hz对应的频段序号i=1,所述频段[350

500)hz对应的频段序号i=2,所述频段[500

1100]hz对应的频段序号i=3。
[0011]
所述降噪深度包括降噪深度[15

20)db、降噪深度[20

25)db、降噪深度[25

30)db、降噪深度[30

35)db以及降噪深度[35

45]db;所述降噪深度[15

20)db对应的降噪深度序号为j=1,所述降噪深度[20

25)db对应的降噪深度序号为j=2,所述降噪深度[25

30)db对应的降噪深度序号为j=3,所述降噪深度[30

35)db对应的降噪深度序号为j=4,所述降噪深度[35

45]db对应的降噪深度序号为j=5。
[0012]
式一采用二维离散型积分模型,为测试曲线与降噪效果梯度对应的数学模型,是对anc主动降噪效果作出评价的量化计算。
[0013]
可选地,所述相对倍频数通过式二计算得到:
[0014]
num_ra
ij
(k)=num_a
ij
(k)/(lg fstart(k)) lgf0)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(式二)
[0015]
其中:num_a
ij
(k)为有效倍频数,表征每个倍频数在一定降噪效果权重意义下的有效倍频数。num_a
ij
(k)为模型计算过程中的基本操作单元;
[0016]
fstart(k)为起始频率,lg fstart(k)为起始频率的对数;
[0017]
lgf0项,是避免较低频率时相对倍频数过大带来的失真,而加入的补偿项。lgf0补偿项大小的确定,由试听

数学模型多次反复迭代确定。
[0018]
一般地,相对倍频数反映即使在同一个频段内,因起始频率fstart(k)的不同,降噪效果的贡献亦不同。fstart(k)越小,即起始频率越低,相对倍频数越大,降噪效果越明显。
[0019]
可选地,所述有效倍频数通过式三计算得到:
[0020]
num_a
ij
(k)=a
i
*a
ij
(k)=a
i
*(lg(fendj)

lg(fstartj))
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(式三)
[0021]
其中:fstartj为第j个降噪深度序号下用于计算的起始频率;fendj为第j个降噪深度序号下用于计算的终止频率;a
i
为权重系数,下标i表示第i个频段,权重系数决定了决定了任一倍频数a
ij
(k),在不同频段i下影响降噪效果的权重。
[0022]
a
ij
(k)为倍频数,表示在对数频率上一定几何距离的物理量;k,表示为从左至右、从上至下搜索过程中,第i个频段、第j层降噪深度下的第k个倍频数。a
ij
(k)是计算降噪效果的基本操作变量。
[0023]
a
ij
(k)由dx、dy两个基本变量构成;dx、dy是搜索和计算a
ij
(k)的步长。
[0024]
式三中,对fstartj,fendj均采用对数频率的计算过程,所以lg(fendj)

lg(fstartj)即为对应的倍频数。在对数频率响应图形上,倍频数则表现为两个对数频率间的几何距离。
[0025]
任一num_a
ij
(k),由归一化后的anc主动降噪频率响应曲线a(f),及邻近的频段分割线、降噪深度分割线包围形成,如图2中的a
11
(2)、a
11
(4)及a
22
(2)等所示。
[0026]
可选地,所述邻近的频段分割线指的是区分频段[50

350)hz、[350

500)hz以及[500

1100]hz的分割线。
[0027]
可选地,所述降噪深度分割线指的是区分降噪深度[15

20)db、[20

25)db、[25

30)db、[30

35)db及[35

45]db的分割线。
[0028]
num_ra
ij
(k)的引入,是在上述权重系数a
i
基础上,对降噪效果的进一步细分。
[0029]
可选地,所述倍频数通过式四计算得到:
[0030]
a
ij
(k)=lg(fend(k))

lg(fstart(k))
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(式四)
[0031]
其中:fstart(k),表示该倍频数的起始频率;fend(k),表示该倍频数的终止频率。
[0032]
所述倍频数a
ij
(k)的确认和计算通过所述k值的递增过程实现;所述k值的递增规则如下:
[0033]
在有效计算区间内进行频段i的搜索,当第一次遇到anc主动降噪频率响应曲线a(f)时, k,k自增1,并记录此时的fend(k)、fstart(k),计算a
ij
(k);在再次遇到anc主动降噪频率响应曲线a(f)前,k保持原值,fend(k)、fstart(k)亦均保持原值不变;
[0034]
在每次频段i的搜索中,如频段i的搜索与每个频段的分割线相交,或大于分割线值时,k自增1,并记录此时的fend(k)、fstart(k),计算a
ij
(k);
[0035]
k每次自增1时,确认并计算一次当前的a
ij
(k);
[0036]
在搜索完每一个频段i、每一层降噪深度j时,使k复位置0。
[0037]
示例性地,如图2中所示,a
11
(1)、a
11
(2)、a
11
(3)及a
11
(4)等4个倍频数,说明了对应第1频段、第1降噪深度下,从左至右、自上而下搜索确认到的4个倍频数的过程(部分)。同理,a
21
(1)和a
21
(2)则表明了对应第2频段、第1降噪深度下,从左至右、自上而下搜索确认倍频数的过程(部分)。
[0038]
其中:a
11
(1)与a
11
(2)之间,a
11
(3)与a
11
(4)之间,显示搜索倍频数过程中,跳过非降噪区域的过程;跳过的区域不参与降噪效果的计算。
[0039]
可选地,所述anc主动降噪频率响应曲线a(f)通过式五计算得到:
[0040]
a(f)=an(f)

aa(f)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(式五)
[0041]
其中,an(f)为主动降噪频率响应;aa(f)为开放条件下的频率响应。
[0042]
示例性的,如图2所示,在频段分割线与降噪深度分割线的共同作用,将归一化后的anc主动降噪频率响应曲线a(f)与开放条件下的频率响应曲线a0(f)(图2中0db的直线)包围的区域,分割成了若干区域;在该区域中,所有开口向上部分的曲线的集合,是有效降噪区域,是降噪效果量化需要计算的区域;在该区域中,所有开口向下的部分的曲线的集合,是非降噪有效区域,不参与计算,计算中直接跳过。
[0043]
可选地,所述dx为表征倍频数a
ij
(k)横向宽度的基本单位;是每次从左向右搜索计算时,向右移动的步长。在对数频率上,步长表现为起点到终点的几何距离。
[0044]
dx步长的大小,以降噪幅频特性曲线a(f)的频率分辨率为参考。
[0045]
示例性的,如图2所示,频率分辨率为6hz;则所述dx通过以下方式计算:
[0046]
dx=lg(fend(1))

fstart(1)=lg(50 6)

lg50=lg56

lg50=0.049,
[0047]
即以其计算结果0.049作为步长dx,用于向右搜索计算。该式表示此处搜索以50hz为fstart(j),56hz为fend(j)。下一次搜索,则以56hz为起点,终点由下式得出:
[0048]
lg(fend(2)

lg(fstart(2)=lg(fend(2)

lg(56)=0.049,
[0049]
解得:fend(2)=63hz。
[0050]
以此方法迭代,得到从50hz~1.1khz范围,所有按上述步长向右搜索移动的终点与起点的组合:
[0051]
move(m)={fend(m),fstart(m)},其中变量m是以上述dx=0.049为步长,第m次移动的序列号,并作为已知值事先存入内存供使用时调用。
[0052]
所述dy为表征倍频数a
ij
(k)纵向深度的基本单位,单位为db。在降噪曲线a(f)中,dy直观地表现为倍频数a
ij
(k)的厚度;其大小由要求的精度确定。如可取dy=0.5db,以逼近不规则的降噪曲线边缘。dy作为计算降噪深度向下搜索每次移动的步长。
[0053]
通过上述dx和dy的组合,实现从左至右、从上至下的搜索计算过程。
[0054]
可选地,所述权重系数a
i
为各频段对降噪深度的贡献度;当所在频段f
i
为[50

350)hz时,所述权重系数a
i
=0.43;当所在频段f
i
为[350

500)hz时,所述权重系数a
i
=0.35;当所在频段f
i
为[500

1100]hz时,所述权重系数a
i
=0.22。各频段离低频越近则对降噪贡献越大,反之则相反。
[0055]
可选地,当所述降噪深度为[15

20)db时,所述听感系数w
j
=0.15;当所述降噪深度为[20

25)db时,所述听感系数w
j
=0.28;当所述降噪深度为[25

30)db时,所述听感系数w
j
=0.30;当所述降噪深度为[30

35)db时,所述听感系数w
j
=0.15;当所述降噪深度[35

45]db时,所述听感系数w
j
=0.12。
[0056]
降噪深度反映由上一降噪深度到下一降噪深度的听感上的梯度变化,从15db开始将降噪深度分成若干深度级别。为此引入了听感系数w
j
(j代表不同深度级别,可以为1,2,3,4,5)。w
j
考虑了相邻降噪深度的变化引起的听感上梯度和层次的变化,也考虑了降噪深度对人耳舒适度的影响,如降噪深度过大则产生较大的负压,从而导致人耳不适等影响。
[0057]
可选地,所述听感系数w
j
为归一化听感系数w
j
,表示第j个降噪深度的听感体验。
[0058]
可选地,所述tws耳机anc主动降噪效果量化评测方法,具体包括:
[0059]
s1、将频段区间分割线,每一级频段的上限,每一层频率响应的下限,横向每一频段的权重系数,横向每一频段的权重系数,横向频段、纵向降噪梯度的循环控制变量,以及每一频段、每一降噪深度内确认并计算aij(k)的计数器初始化;
[0060]
s2、计算频段[50

350)hz的anc_score值:以anc主动降噪频率响应曲线a(f)的50hz为起点,沿降噪深度[15

20)db从左至右搜索,中间若遇anc主动降噪频率响应曲线a(f)则跳过,计算并保留对应的num_a
ij
(k)、num_ra
ij
、及anc_score,横向作累加anc_score;
[0061]
s3、降噪深度j=l dx,重复步骤s2,直至j=20db,w
j
重新赋值,再重复步骤s2,当j=l_max dx时,对频段[50

350)hz的计算结束;
[0062]
s4、重复步骤s2和步骤s3,依次计算频段[350

500)hz及频段[500

1100]hz的anc_score值,并作累加,以累加的anc_score值作为降噪效果的评价指标。
[0063]
可选地,所述步骤s1包括如下初始化:
[0064]
x[4]={50,350,500,1100},频段区间分割线;
[0065]
x_max[3]={350,500,1100},每一级频段的上限;
[0066]
y_max[5]={

20,

25,

30,

35,

45},每一层频率响应的下限;
[0067]
a[3]={0.43,0.35,0.22},横向每一频段的权重系数;
[0068]
w[3]={0.15,0.28,0.30},横向每一频段的权重系数;
[0069]
i=1,j=1,横向频段、纵向降噪梯度的循环控制变量;
[0070]
k=0,每一频段、每一降噪深度内确认并计算a
ij
(k)的计数器;
[0071]
countn=0,记录搜索过程与am曲线相交次数的计数器;countn保证在与降噪幅频特性曲线a(f)第一次相交后,对a
ij
(k)确认并计算,并保证在与降噪幅频特性曲线a(f)第二次相交前空循环,不再做累加,以跳过非计算区域,伪码如下:
[0072]
if(countn==1),fend(k) =dx,a
ij
(k) =fend(k)

fstart(k),并据此计算anc_score;
[0073]
else,fend(k)保持原值不变,进入空循环,anc_score值亦保持不变。
[0074]
可选地,所述测试曲线通过如下方法得到:
[0075]
如图1所示的anc主动降噪曲线,其中:aa(f)曲线是由测试设备仿真嘴产生的噪声,在开放条件下,即未经耳机阻隔直接进入人工耳的拾音麦克风而得到的频率响应;
[0076]
an(f)曲线,是仿真嘴产生的噪声,经耳机阻隔、且耳机处于开启主动降噪状态下,进入人工耳的拾音麦克风而得到的频率响应;
[0077]
以上测试均在声学暗室(即无响室)中进行。
[0078]
可选地,所述降噪效果梯度通过如下方法得到:
[0079]
选择m款主流具有anc主动降噪功能的耳机,作为模型训练的样机,对其降噪效果多人盲评打分;使用声学测试设备测量anc主动降噪曲线;找出人耳试听听感效果的梯度与测试曲线波形的对应关系,构建测试曲线图形与降噪效果梯度间对应的数学模型,对数学模型迭代优化参数;选择n款其它型号的耳机利用前述训练阶段得到的模型,对降噪效果打分,再采用盲测试听的方法测评,将两种方法进行对比,对评价模型进一步优化。简单地说,就是主观与客观相结合的方法;主观,即人的听感;客观,即降噪曲线。通过多次迭代,在二者之间找到较合理的映射关系。
[0080]
本发明通过将人耳试听与测试设备测试相结合,将横向的频带数据和纵向的降噪深度数据结合使用而评测tws耳机的anc主动降噪效果,比单一的降噪深度指标对降噪效果的评价更准确;通过对不同频段不同深度的分项评测,使tws耳机的anc主动降噪效果可度量,评价更全面,可以为降噪耳机的设计、量产和各竞品间横向评测提供更准确更直接的依据,具有较好的正确性和泛化能力。
附图说明
[0081]
图1为本发明一实施例的anc主动降噪曲线;其中:曲线a,即aa(f),为开放条件下的噪声频率响应;曲线b,即an(f),为主动降噪频率响应;
[0082]
图2为图1的anc主动降噪曲线进行归一化后的anc主动降噪曲线;其中:曲线a’,为开放条件下的噪声频率响应(即aa(f))归一化后的表示;曲线b’,为主动降噪频率响应(即an(f))归一化后的表示;
[0083]
图3为本发明一实施例tws耳机anc主动降噪效果量化评测方法涉及的算法流程图。
具体实施方式
[0084]
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
[0085]
需要说明,各个实施例之间的技术方案可以相互结合,但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础,当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在,也不在本发明要求的保护范围之内。
[0086]
目前,现有技术中单独采用人耳试听或者单独通过声学测试设备测试,存在以下缺点,获得主动降噪效果不准确的问题。为了解决上述技术问题,本发明提出了一种tws耳
机anc主动降噪效果量化评测方法。
[0087]
在本技术中,几款参与量化耳机的评测结果,与听感降噪体验打分基本一致。本发明通过将人耳试听与测试设备测试相结合,将横向的频带数据和纵向的降噪深度数据结合使用而评测tws耳机的anc主动降噪效果,比单一的降噪深度指标对降噪效果的评价更准确;通过对不同频段不同深度的分项评测,使tws耳机的anc主动降噪效果可度量,评价更全面,可以为降噪耳机的设计、量产和各竞品间横向评测提供更准确更直接的依据,具有较好的正确性和泛化能力。
[0088]
具体的,本发明一实施例提供一种tws耳机anc主动降噪效果量化评测方法,以累加的anc_score值作为anc主动降噪效果量化的评价指标,所述累加的anc_score值通过式一计算得到:
[0089][0090]
其中:anc_score为anc主动降噪效果量化的评价指标(即最终的评价结果);j为降噪深度序号,j=1,2,......,n;本实施例中n=3;
[0091]
i为频段序号;m
j
为任一频段i、降噪深度j下,相对倍频数num_ra
ij
(k)的数量;num_ra
ij
(k)为相对倍频数;w
j
为听感系数。
[0092]
为说明问题,表1给出了以频段i=1、且j=1为例的计算模板。对其它频段和降噪深度,重复频段1的计算过程。
[0093]
所述频段包括频段[50

350)hz、频段[350

500)hz以及频段[500

1100]hz;所述频段[50

350)hz对应的频段序号i=1,所述频段[350

500)hz对应的频段序号i=2,所述频段[500

1100]hz对应的频段序号i=3。
[0094]
所述降噪深度包括降噪深度[15

20)db、降噪深度[20

25)db、降噪深度[25

30)db、降噪深度[30

35)db以及降噪深度[35

45]db;所述降噪深度[15

20)db对应的降噪深度序号为j=1,所述降噪深度[20

25)db对应的降噪深度序号为j=2,所述降噪深度[25

30)db对应的降噪深度序号为j=3,所述降噪深度[30

35)db对应的降噪深度序号为j=4,所述降噪深度[35

45]db对应的降噪深度序号为j=5。
[0095]
式一采用二维离散型积分模型,为测试曲线与降噪效果梯度对应的数学模型,是对anc主动降噪效果作出评价的量化计算。
[0096]
可选地,所述相对倍频数通过式二计算得到:
[0097]
num_ra
ij
(k)=num_a
ij
(k)/(lg fstart(k)) lgf0)
ꢀꢀꢀꢀꢀ
(式二)
[0098]
其中:num_a
ij
(k)为有效倍频数,表征每个倍频数在一定降噪效果权重意义下的有效倍频数。num_a
ij
(k)为模型计算过程中的基本操作单元;
[0099]
fstart(k)为起始频率,lg fstart(k)为起始频率的对数;
[0100]
lgf0项,是避免较低频率时相对倍频数过大带来的失真,而加入的补偿项。lgf0补偿项大小的确定,由试听

数学模型多次反复迭代确定。
[0101]
一般地,相对倍频数反映即使在同一个频段内,因起始频率fstart(k)的不同,降噪效果的贡献亦不同。fstart(k)越小,即起始频率越低,相对倍频数越大,降噪效果越明显。
[0102]
可选地,所述有效倍频数通过式三计算得到:
[0103]
num_a
ij
(k)=a
i
*a
ij
(k)=a
i
*(lg(fendj)

lg(fstartj))
ꢀꢀꢀꢀꢀ
(式三)
[0104]
其中:fstartj为第j个降噪深度序号下用于计算的起始频率;fendj为第j个降噪深度序号下用于计算的终止频率;a
i
为权重系数,下标i表示第i个频段,权重系数决定了决定了任一倍频数a
ij
(k),在不同频段i下影响降噪效果的权重。
[0105]
a
ij
(k)为倍频数,表示在对数频率上一定几何距离的物理量;k,表示为从左至右、从上至下搜索过程中,第i个频段、第j层降噪深度下的第k个倍频数。a
ij
(k)是计算降噪效果的基本操作变量。
[0106]
a
ij
(k)由dx、dy两个基本变量构成;dx、dy是搜索和计算a
ij
(k)的步长。
[0107]
式三中,对fstartj,fendj均采用对数频率的计算过程,所以lg(fendj)

lg(fstartj)即为对应的倍频数。在对数频率响应图形上,倍频数则表现为两个对数频率间的几何距离。
[0108]
任一num_a
ij
(k),由归一化后的anc主动降噪频率响应曲线a(f),及邻近的频段分割线、降噪深度分割线包围形成,如图2中的a
11
(2)、a
11
(4)及a
22
(2)等所示。
[0109]
可选地,所述邻近的频段分割线指的是区分频段[50

350)hz、[350

500)hz以及[500

1100]hz的分割线。
[0110]
可选地,所述降噪深度分割线指的是区分降噪深度[15

20)db、[20

25)db、[25

30)db、[30

35)db及[35

45]db的分割线。
[0111]
num_ra
ij
(k)的引入,是在上述权重系数a
i
基础上,对降噪效果的进一步细分。
[0112]
可选地,所述倍频数通过式四计算得到:
[0113]
a
ij
(k)=lg(fend(k))

lg(fstart(k))
ꢀꢀꢀꢀꢀ
(式四)
[0114]
其中:fstart(k),表示该倍频数的起始频率;fend(k),表示该倍频数的终止频率。
[0115]
所述倍频数a
ij
(k)的确认和计算通过所述k值的递增过程实现;所述k值的递增规则如下:
[0116]
在有效计算区间内进行频段i的搜索,当第一次遇到anc主动降噪频率响应曲线a(f)时, k,k自增1,并记录此时的fend(k)、fstart(k),计算a
ij
(k);在再次遇到anc主动降噪频率响应曲线a(f)前,k保持原值,fend(k)、fstart(k)亦均保持原值不变;
[0117]
在每次频段i的搜索中,如频段i的搜索与每个频段的分割线相交,或大于分割线值时,k自增1,并记录此时的fend(k)、fstart(k),计算a
ij
(k);
[0118]
k每次自增1时,确认并计算一次当前的a
ij
(k);
[0119]
在搜索完每一个频段i、每一层降噪深度j时,使k复位置0。
[0120]
示例性地,如图2中所示,a
11
(1)、a
11
(2)、a
11
(3)及a
11
(4)等4个倍频数,说明了对应第1频段、第1降噪深度下,从左至右、自上而下搜索确认到的4个倍频数的过程(部分)。同理,a
21
(1)和a
21
(2)则表明了对应第2频段、第1降噪深度下,从左至右、自上而下搜索确认倍频数的过程(部分)。
[0121]
其中:a
11
(1)与a
11
(2)之间,a
11
(3)与a
11
(4)之间,显示搜索倍频数过程中,跳过非降噪区域的过程;跳过的区域不参与降噪效果的计算。
[0122]
可选地,所述anc主动降噪频率响应曲线a(f)通过式五计算得到:
[0123]
a(f)=an(f)

aa(f)
ꢀꢀꢀꢀꢀ
(式五)
[0124]
其中,an(f)为主动降噪频率响应;aa(f)为开放条件下的频率响应。
[0125]
示例性的,图1中的a曲线为开放条件下,扫频(20hz

20khz)测得的幅频响应aa(f)
曲线;b曲线为anc主动降噪an(f)曲线。图2中,a’直线为归一化后的开放条件的幅频响应曲线(全频段对应为0db),b’线为归一化后的anc主动降噪频率响应曲线a(f)。如图2所示,在频段分割线与降噪深度分割线的共同作用,将归一化后的anc主动降噪频率响应曲线a(f)(即图2的b’线)与开放条件下的频率响应曲线a0(f)(图2中0db的直线,即图2的a’线)包围的区域,分割成了若干区域;在该区域中,所有开口向上部分的曲线的集合,是有效降噪区域,是降噪效果量化需要计算的区域;在该区域中,所有开口向下的部分的曲线的集合,是非降噪有效区域,不参与计算,计算中直接跳过。
[0126]
可选地,所述dx为表征倍频数a
ij
(k)横向宽度的基本单位;是每次从左向右搜索计算时,向右移动的步长。在对数频率上,步长表现为起点到终点的几何距离。
[0127]
dx步长的大小,以降噪幅频特性曲线a(f)的频率分辨率为参考。
[0128]
示例性的,如图2所示,频率分辨率为6hz;则所述dx通过以下方式计算:
[0129]
dx=lg(fend(1))

fstart(1)=lg(50 6)

lg50=lg56

lg50=0.049,
[0130]
即以其计算结果0.049作为步长dx,用于向右搜索计算。该式表示此处搜索以50hz为fstart(j),56hz为fend(j)。下一次搜索,则以56hz为起点,终点由下式得出:
[0131]
lg(fend(2)

lg(fstart(2)=lg(fend(2)

lg(56)=0.049,
[0132]
解得:fend(2)=63hz。
[0133]
以此方法迭代,得到从50hz~1.1khz范围,所有按上述步长向右搜索移动的终点与起点的组合:
[0134]
move(m)={fend(m),fstart(m)},其中变量m是以上述dx=0.049为步长,第m次移动的序列号,并作为已知值事先存入内存供使用时调用。
[0135]
所述dy为表征倍频数a
ij
(k)纵向深度的基本单位,单位为db。在降噪曲线a(f)中,dy直观地表现为倍频数a
ij
(k)的厚度;其大小由要求的精度确定。如可取dy=0.5db,以逼近不规则的降噪曲线边缘。dy作为计算降噪深度向下搜索每次移动的步长。
[0136]
通过上述dx和dy的组合,实现从左至右、从上至下的搜索计算过程。
[0137]
可选地,所述权重系数a
i
为各频段对降噪深度的贡献度;当所在频段f
i
为[50

350)hz时,所述权重系数a
i
=0.43;当所在频段f
i
为[350

500)hz时,所述权重系数a
i
=0.35;当所在频段f
i
为[500

1100]hz时,所述权重系数a
i
=0.22。各频段离低频越近则对降噪贡献越大,反之则相反。
[0138]
可选地,当所述降噪深度为[15

20)db时,所述听感系数w
j
=0.15;当所述降噪深度为[20

25)db时,所述听感系数w
j
=0.28;当所述降噪深度为[25

30)db时,所述听感系数w
j
=0.30;当所述降噪深度为[30

35)db时,所述听感系数w
j
=0.15;当所述降噪深度[35

45]db时,所述听感系数w
j
=0.12。
[0139]
降噪深度反映由上一降噪深度到下一降噪深度的听感上的梯度变化,从15db开始将降噪深度分成若干深度级别。为此引入了听感系数w
j
(j代表不同深度级别,可以为1,2,3,4,5)。w
j
考虑了相邻降噪深度的变化引起的听感上梯度和层次的变化,也考虑了降噪深度对人耳舒适度的影响,如降噪深度过大则产生较大的负压,从而导致人耳不适等影响。
[0140]
可选地,所述听感系数w
j
为归一化听感系数w
j
,表示第j个降噪深度的听感体验。
[0141]
可选地,所述tws耳机anc主动降噪效果量化评测方法,具体包括:
[0142]
s1、将频段区间分割线,每一级频段的上限,每一层频率响应的下限,横向每一频
段的权重系数,横向每一频段的权重系数,横向频段、纵向降噪梯度的循环控制变量,以及每一频段、每一降噪深度内确认并计算a
ij
(k)的计数器初始化;
[0143]
s2、计算频段[50

350)hz的anc_score值:以anc主动降噪频率响应曲线a(f)的50hz为起点,沿降噪深度[15

20)db从左至右搜索,中间若遇anc主动降噪频率响应曲线a(f)则跳过,计算并保留对应的num_a
ij
(k)、num_ra
ij
、及anc_score,横向作累加anc_score;
[0144]
s3、降噪深度j=l dx,重复步骤s2,直至j=20db,w
j
重新赋值,再重复步骤s2,当j=l_max dx时,对频段[50

350)hz的计算结束;
[0145]
s4、重复步骤s2和步骤s3,依次计算频段[350

500)hz及频段[500

1100]hz的anc_score值,并作累加,以累加的anc_score值作为降噪效果的评价指标。
[0146]
具体的,所述tws耳机anc主动降噪效果量化评测方法涉及的具体算法流程图如图3所示;所述步骤s1包括如下初始化:
[0147]
x[4]={50,350,500,1100},频段区间分割线;
[0148]
x_max[3]={350,500,1100},每一级频段的上限;
[0149]
y_max[5]={

20,

25,

30,

35,

45},每一层频率响应的下限;
[0150]
a[3]={0.43,0.35,0.22},横向每一频段的权重系数;
[0151]
w[3]={0.15,0.28,0.30},横向每一频段的权重系数;
[0152]
i=1,j=1,横向频段、纵向降噪梯度的循环控制变量;
[0153]
k=0,每一频段、每一降噪深度内确认并计算a
ij
(k)的计数器;
[0154]
countn=0,记录搜索过程与am曲线相交次数的计数器;countn保证在与降噪幅频特性曲线a(f)第一次相交后,对a
ij
(k)确认并计算,并保证在与降噪幅频特性曲线a(f)第二次相交前空循环,不再做累加,以跳过非计算区域,伪码如下:
[0155]
if(countn==1),fend(k) =dx,a
ij
(k) =fend(k)

fstart(k),并据此计算anc_score;
[0156]
else,fend(k)保持原值不变,进入空循环,anc_score值亦保持不变。
[0157]
可选地,所述测试曲线通过如下方法得到:
[0158]
如图1所示的anc主动降噪曲线,其中:aa(f)曲线是由测试设备仿真嘴产生的噪声,在开放条件下,即未经耳机阻隔直接进入人工耳的拾音麦克风而得到的频率响应;
[0159]
an(f)曲线,是仿真嘴产生的噪声,经耳机阻隔、且耳机处于开启主动降噪状态下,进入人工耳的拾音麦克风而得到的频率响应;
[0160]
以上测试均在声学暗室(即无响室)中进行。
[0161]
可选地,所述降噪效果梯度通过如下方法得到:选择m款主流具有anc主动降噪功能的耳机,作为模型训练的样机,对其降噪效果多人盲评打分;使用声学测试设备测量anc主动降噪曲线;找出人耳试听听感效果的梯度与测试曲线波形的对应关系,构建测试曲线图形与降噪效果梯度间对应的数学模型,对数学模型迭代优化参数;选择n款其它型号的耳机利用前述训练阶段得到的模型,对降噪效果打分,再采用盲测试听的方法测评,将两种方法进行对比,对评价模型进一步优化。简单地说,就是主观与客观相结合的方法;主观,即人的听感;客观,即降噪曲线。通过多次迭代,在二者之间找到较合理的映射关系。
[0162]
本发明通过将人耳试听与测试设备测试相结合,将横向的频带数据和纵向的降噪深度数据结合使用而评测tws耳机的anc主动降噪效果,比单一的降噪深度指标对降噪效果
的评价更准确;通过对不同频段不同深度的分项评测,使tws耳机的anc主动降噪效果可度量,评价更全面,可以为降噪耳机的设计、量产和各竞品间横向评测提供更准确更直接的依据,具有较好的正确性和泛化能力。
[0163]
本发明以5款主流tws耳机作为训练耳机,建立了anc主动降噪效果量化评测方法,又通过3款其它品牌的耳机作为测试耳机对上述主动降噪效果量化评测方法进行了测试评价。将横向的频带数据和纵向的降噪深度数据结合使用而评测tws耳机的anc主动降噪效果,比单一的降噪深度指标对降噪效果的评价更准确,对降噪效果评测有更好的表现力。如图2所示,d点为描述降噪效果时采用的单一频点。
[0164]
表1 tws耳机anc主动降噪效果量化评测方法的计算模板
[0165][0166]
上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
转载请注明原文地址:https://win.8miu.com/read-150407.html

最新回复(0)