1.本发明涉及汽车降噪技术领域，更具体地说，它涉及一种基于移动端的汽车主动降噪系统、方法及可编程逻辑器件。


背景技术：

2.随着经济的发展，家用轿车作为代步工具越来越普及，人们在享受出行便利的同时也对驾乘的舒适性提出了更高的要求。车辆驾乘空间内的噪音一直是影响驾乘体验的重要因素之一。
3.为了降低车辆驾乘空间的噪音，提升人员的驾乘体验，现有技术主要从硬件和软件层面对车辆配置进行优化。硬件方面的优化包括在车体上设置隔音结构，如在车体夹层内设置隔音棉、在发动机与车体之间设置隔振装置等。软件方面的优化则包括根据车内噪音主动改变车辆局部运行状态，如调节车内空调系统的出风状态，利用车载音响实现主动降噪等。如专利公告号为cn109720288a的中国专利，公开了一种主动降噪方法、系统及新能源车，其降噪的思想在于利用车载音响等设备，生成一相位与噪音相位相反的声音信号，由此抵消噪音，实现降噪。同样，专利公告号为cn108538280a的中国专利，也提出了利用音响设备进行车辆驾乘空间降噪的方案。
4.从上述方案中我们可以看到，利用车内音频设备实现降噪，其降噪效果的核心在于及时生成并输出一相位与噪声相位相反的抑噪信号。理想状况下，当抑噪信号与噪声同时产生并输出时，噪声能够被完全抵消，由此可以实现良好的降噪效果。但是在实践中，即使采用最先进的处理器并辅以最优化的降噪算法，上述抑噪信号的输出相较于噪声信号的产生也会存在延时，进而导致降噪效果下降，甚至抑噪信号与噪声信号同相叠加，反而提高了噪声音量。


技术实现要素：

5.针对实际运用中汽车驾乘空间主动降噪效果不佳这一问题，本发明目的一在于提出一种基于移动端的汽车主动降噪系统，其利用移动端采集噪声音源并结合对未来设定时间内噪声音源的变化趋势，自动生成抑噪信号并输出至车内音响设备，实现车内的主动降噪，提升驾乘空间的驾乘体验。基于上述系统，本发明目的二在于提供一种基于移动端的汽车主动降噪方法，目的三在于保护一种基于移动端的汽车主动降噪可编程逻辑器件，其加载有用以实现上述方法的设定程序算法模块，具体方案如下：一种基于移动端的汽车主动降噪系统，包括设置于车体内的至少一个车载音响，以及与所述车载音响数据连接的移动端，还包括用于预测并生成车体中未来设定时刻噪声音频的音频预测模块，输出预测噪声音频信号；其中，所述移动端配置或连接有：音频采集模块，配置为用于采集车体内设定位置处当前的噪声音源，输出实时噪声音频信号；
音频分析处理模块，配置为与所述音频预测模块及音频采集模块信号连接，用于接收所述预测噪声音频信号以及实时噪声音频信号，基于设定算法分析耦合得到未来设定时刻的噪声频谱；降噪信号生成模块，配置为与所述音频分析处理模块数据连接，接收并根据所述噪声频谱，生成与所述噪声频谱中频率和幅值相同且相位相差180度的用于抑制噪声的降噪信号；降噪信号输出模块，配置为与所述车载音响数据连接，接收所述降噪信号并将其输出至车载音响进行播放。
6.通过上述技术方案，设置音频预测模块，可以对未来设定时刻的噪声音频加以预测，生成预测噪声音频信号，并将其与当前时刻检测到的实时噪声音频信号进行耦合，进而能够提前设定时间产生设定频谱的降噪信号，能够有效地对车体内的噪声加以消除，弥补实时降噪的不足。
7.进一步的，所述音频预测模块包括：行车状态监测单元，配置为用于采集和/或接收车体功能部件的运行状态，输出行车状态监测信号；路况监测单元，配置为用于采集和/或接收路况信息，输出路况监测信号；关联存储单元，配置为用于关联存储不同行车状态监测信号以及路况监测信号所对应的噪声音频信号；预测噪声音频生成单元，接收所述行车状态监测信号、路况监测信号，基于设定算法查找并输出关联存储单元中对应的噪声音频信号。
8.通过上述技术方案，通过采集行车过程中车体的行车状态，能够得到确定且连续的噪声音频信号，继而生成一噪声频谱，而通过路况监测单元，如车载前置摄像头或导航软件，结合当前车速等行车状态，则能够预测到未来设定时刻行车过程中可能产生的噪声音频信号，进而能够生成未来设定时刻的噪声频谱，结合上述确定且连续的噪声频谱，以及预测得到的未来设定时刻的噪声频谱，二者叠加后便可得到准确的预测噪声音频信号，后期利用上述信号作为降噪依据，结合历史关联存储的数据信息，能够大大提升降噪的准确性。
9.进一步的，所述音频预测模块还包括：智能生成单元，配置为与所述音频采集模块数据连接，接收实时噪声音频信号，基于跟随算法生成并输出未来设定时刻的噪声音频信号。
10.由于在连续行车过程中，若对于一般城市路况，行车状态基本不会发生突然的变化，因此车体中由于车体部件产生的实时噪声音频信号通常是一条连续平滑的曲线，通过设置智能生成单元，能够结合当前车体上的实时噪声音频信号，即噪声频谱的曲线，预测到短时间后噪声频谱曲线的变化，进而能够对下一时刻的噪声频谱做出准确判定，生成对应的降噪信号。
11.进一步的，所述音频预测模块配置或连接有数据自动加载单元，配置为与所述行车状态监测单元、路况监测单元、关联存储单元以及音频采集模块数据连接，接收行车状态监测信号、路况监测信号以及未来设定时刻的实时噪声音频信号，基于设定算法修正和/或补充所述关联存储单元中存储的数据。
12.通过上述技术方案，能够将不同行车状态、路况下对应的噪声音频对应存储起来，
进而不断完善数据库中数据的存量，当再次遇到相同的行车状态以及路况时，能够及时快速地得到相对应的未来设定时刻的实时噪声音频信号，便于生成更为准确的降噪信号。
13.进一步的，所述行车状态监测单元包括与车辆中控系统数据连接的第一数据发送器，所述第一数据发送器与所述移动端信号连接，接收车辆中控系统输出的数据并将其发送至所述移动端；所述路况监测单元包括设置于车辆上的图像采集装置以及与之数据连接的第二数据发送器，所述第二数据发送器与所述移动端信号连接，接收所述图像采集装置输出的图像信息并发送至所述移动端。
14.通过上述技术方案，将移动端与车载中控系统数据连接，能够使得移动端快速地获取到整个车辆的行车状态信息，如发送机转速、车速等信息；将移动端与车载图像采集装置，如车载摄像头连接，使得移动端能够通过图像识别等程序模块预测到车体在未来设定时刻可能的行车状态，如颠簸、由颠簸造成的车体震动等，进而能够对未来设定时刻的噪声音频信号加以更准确的预测。
15.进一步的，所述行车状态监测单元和/或路况监测单元内置于所述移动端中，且与移动端内置的导航软件模块数据连接；所述行车状态监测信号包括车辆行车速度信号，所述路况监测信号包括道路类别信号以及道路图像信号；其中，所述道路图像信号包括道路弯曲弧度、道路坡度、道路平整度、道路表面铺层信号或者几者任意组合。
16.通过上述技术方案，将行车状态监测单元和/或路况监测单元直接内置到移动端中，不仅能够缩短监测结果信息传输到移动端处理器的时间，还能够保证监测单元采集到的信号不失真，进而保证预测结果的准确性。
17.进一步的，所述移动端中还配置有用于优化行车状态监测信号、道路图像信号与噪音之间对应关系的自主优化模块，包括深度学习算法以及与关联存储单元数据连接的数据存储器，基于设定的深度学习算法，获取并将行车状态监测信号、道路图像信号以及噪音之间的对应关系存储至数据存储器中。
18.通过上述技术方案，移动端能够持续优化噪音与道路图像信号、行车状态监测信号之间的关系，进而保证预测结果的准确性。
19.基于上述主动降噪系统，本发明还提出了一种基于移动端的汽车主动降噪方法，包括如下步骤：建立移动端与车载音响以及音频预测模块间的数据连接；基于移动端和音频预测模块分别获取实时噪声音频信号以及预测噪声音频信号，并基于加载至移动端的设定算法，生成未来设定时刻的噪声频谱；利用移动端生成与上述噪声频谱频率和幅值相同且相位相差180
°
的抑噪信号并输出至车载音响。
20.通过上述技术方案，利用音频预测模块获取到未来设定时刻的预测噪声音频信号，由此可以生成未来设定时刻的噪声频谱，进而能够提前生成并输出抑噪信号，可以有效地提升整个主动降噪系统的降噪性能。
21.进一步的，基于音频预测模块获取预测噪声音频信号，包括：
建立噪声音频信号与行车状态及路况之间的关联关系并存储；获取车辆行车状态检测信号以及路况监测信号，查找并输出对应的噪声音频信号。
22.通过上述技术方案，将车辆行车状态以及路况相关联，便于音频预测模块能够根据上述数据信息提前准确地获取到相对应的降噪信号，进而提升降噪效果。
23.进一步的，所述建立移动端与车载音响以及音频预测模块间的数据连接，包括：建立移动端与车载音响之间的无线数据连接；获取音频预测模块的数据输出接口，利用移动端的数据输入口获取音频预测模块的数据输出。
24.通过上述技术方案，移动端可以设置于车体中的任意位置采集任意位置的实时噪声音频信号，进而能够获取到该位置处的最佳降噪信号。
25.基于上述汽车主动降噪系统的架构及方法，本发明还提出了一种汽车主动降噪用可编程逻辑器件，应用于如前所述的基于移动端的汽车主动降噪系统，包括音频采集模块、音频分析处理模块、降噪信号生成模块、降噪信号输出模块、与移动端中的导航软件模块或与行车状态监测单元、路况监测单元数据连接的音频预测模块；所述音频预测模块中设有与外部存储器数据连接的数据接口。
26.通过上述技术方案，可以利用移动端实现车体内部的主动降噪操作，并且上述降噪的过程充分考虑到了未来设定时刻可能的噪声音频信号的变化，进而能够提前生成对应的降噪信号，有效提升了降噪的水平。
27.与现有技术相比，本发明的有益效果如下：（1）通过采集车辆行车状态以及路况信息，利用音频预测模块对未来设定时刻车体可能产生的噪声进行预测，生成预测噪声音频信号，基于上述预测噪声音频信号提前生成对应的降噪信号，由此避免降噪信号滞后生成所造成的降噪效果不佳的问题，提升整个车体的降噪水平；（2）通过将音频预测模块与车载导航软件模块相连接，可以结合当前车辆行车状态，利用上述导航软件准确预判出未来设定时刻可能的预测噪声音频信号，提前生成降噪信号，提升了降噪的水平。
附图说明
28.图1为汽车主动降噪系统的功能模块连接示意图（实施方式一）；图2为汽车主动降噪系统的功能模块连接示意图（实施方式二）；图3为汽车主动降噪方法的示意图；图4为基于音频预测模块获取预测噪声音频信号的方法示意图。
29.附图标记：1、移动端；2、车载音响；3、音频预测模块；4、音频采集模块；5、音频分析处理模块；6、降噪信号生成模块；7、降噪信号输出模块；8、行车状态监测单元；9、路况监测单元；10、关联存储单元；11、预测噪声音频生成单元；12、智能生成单元；13、数据自动加载单元；14、第一数据发送器；15、第二数据发送器；16、车辆中控系统；17、图像采集装置；18、导航软件模块。
具体实施方式
30.下面结合实施例及图对本发明作进一步的详细说明，但本发明的实施方式不仅限于此。
31.一种基于移动端的汽车主动降噪系统，如图1和图2所示，包括设置于车体内的至少一个车载音响2，以及与所述车载音响2数据连接的移动端1，还包括用于预测并生成车体中未来设定时刻噪声音频的音频预测模块3，输出预测噪声音频信号。
32.上述移动端1包括但不限于配置有高速数据处理器以及无线通信功能的智能手机、平板电脑。优选的，基于车载音响2自带的蓝牙通信模块，上述移动端1通过自带的蓝牙通信模块与车载音响2无线数据连接。
33.详述的，所述移动端1内配置或连接有音频采集模块4、音频分析处理模块5、降噪信号生成模块6以及降噪信号输出模块7。
34.上述音频采集模块4配置为用于采集车体内设定位置处当前的噪声音源，输出实时噪声音频信号。在具体实施方式中，上述音频采集模块4可以采用移动端1自带的麦克风组件实现。
35.音频分析处理模块5配置为与所述音频预测模块3及音频采集模块4信号连接，用于接收所述预测噪声音频信号以及麦克风组件采集到的实时噪声音频信号，基于设定算法分析耦合得到未来设定时刻的噪声频谱。在具体实施方式中，上述未来设定时刻距离当前时刻的时长，配置为从采集到音频信号至输出降噪信号所需的时间，由此当降噪信号输出时，正好能够抵消当前时刻的噪声。
36.所述降噪信号生成模块6配置为与所述音频分析处理模块5数据连接，接收并根据所述噪声频谱，生成与所述噪声频谱中频率和幅值相同且相位相差180度的用于抑制噪声的降噪信号。上述降噪信号生成模块6可以采用设定的算法模块结合移动端1中的处理器完成。
37.降噪信号输出模块7配置为与所述车载音响2数据连接，接收所述降噪信号并将其输出至车载音响2进行播放。
38.详述的，所述音频预测模块3至少包括行车状态监测单元8、路况监测单元9、关联存储单元10以及预测噪声音频生成单元11。
39.上述行车状态监测单元8配置为用于采集和/或接收车体功能部件的运行状态，输出行车状态监测信号。上述行车状态监测信号包括但不限于车体发动机的转速、震动频率及幅度、车体实际车速等信号。
40.路况监测单元9配置为用于采集和/或接收路况信息，输出路况监测信号。上述路况监测信号包含的路况信息包括路面平整度、路面铺设材料、路面水平度与弯曲度等信息。
41.关联存储单元10配置为用于关联存储不同行车状态监测信号以及路况监测信号所对应的噪声音频信号，例如在平直的沥青道路上，以车速60km/h所对应的噪声音频信号。实际应用中，上述关联存储单元10中配置有至少一张二维数据表格。
42.预测噪声音频生成单元11接收所述行车状态监测信号、路况监测信号，基于设定算法查找并输出关联存储单元10中对应的噪声音频信号。
43.针对于上述音频预测模块3，如图1所示，在一实施方式中，所述行车状态监测单元8包括与车辆中控系统16数据连接的第一数据发送器14，所述第一数据发送器14与所述移
动端1信号连接，接收车辆中控系统16输出的数据并将其发送至所述移动端1。所述路况监测单元9包括设置于车辆上的图像采集装置17以及与之数据连接的第二数据发送器15，所述第二数据发送器15与所述移动端1信号连接，接收所述图像采集装置17输出的图像信息并发送至所述移动端1。
44.在本实施方式中，上述第一数据发送器14配置为车载蓝牙通信模块，其与车辆中控系统16数据连接，获取到车辆的行车状态并输出。上述图像采集装置17配置为车载摄像头，现有技术中，包括车头前置摄像头以及车尾后置摄像头。由于车载摄像头的信号可以直接传输至车辆中控系统16中，因此在实践中，上述第二数据发送器15可与第一数据发送器14复用，即均配置为蓝牙通信模块。
45.在本实施方式中，优化的，为了减少行车状态监测单元8以及路况监测单元9输出的数据量，在上述两个功能单元中配置有数据转换模块，用简单的数据代码替代上述行车状态监测信号以及路况监测信号，以便于存储和调取，例如路面铺设材料为沥青，则可采用一个8位或16位的二进制代码表示。
46.上述关联存储单元10可以配置于车辆自有的存储器中，如与车辆中控系统16相连接的存储器中，预测噪声音频生成单元11实际作用在于根据输入的已经代码化的行车状态监测信号、路况监测信号，快速地从关联存储单元10的二维表格中查找并输出对应的噪声音频信号。上述预测噪声音频生成单元11可以直接采用车辆中控系统16中的处理器实现。
47.上述关联存储单元10和预测噪声音频生成单元11也可以配置于移动端1中，移动端1通过蓝牙通信模块接收代码化的行车状态监测信号、路况监测信号，基于加载于自身的设定程序算法（数据查找算法），快速地从关联存储单元10的二维表格中查找并输出对应的噪声音频信号。
48.如图2所示，在另一实施方式中，所述音频预测模块3的行车状态监测单元8和/或路况监测单元9内置于所述移动端1中，且与移动端1内置的导航软件模块18数据连接。所述行车状态监测信号包括车辆行车速度信号，所述路况监测信号包括道路类别信号以及道路图像信号；其中，所述道路图像信号包括道路弯曲弧度、道路坡度、道路平整度、道路表面铺层信号或者几者任意组合。
49.上述技术方案，将行车状态监测单元8和/或路况监测单元9直接内置到移动端1中，不仅能够缩短监测结果信息传输到移动端1处理器的时间，还能够保证监测单元采集到的信号不失真，进而保证预测结果的准确性。
50.由于在连续行车过程中，若对于一般城市路况，行车状态不会发生突变，因此车体中由于车体部件产生的实时噪声音频信号通常是一条连续平滑的曲线，上述两种实施方式，均是利用行车状态监测单元8以及路况监测单元9实时采集的数据，得到未来设定时刻的预测噪声音频信号，由于整个系统的数据处理及传输存在延时，其无法在极短时间内生成预测噪声音频信号。因此，结合城市路况的行车特点，优化的，结合图1所示，所述音频预测模块3还包括智能生成单元12。
51.上述智能生成单元12配置为与所述音频采集模块4数据连接，接收实时噪声音频信号，基于跟随算法生成并输出未来设定时刻的噪声音频信号。上述噪声音频信号结合当前车体上的实时噪声音频信号，即噪声频谱的曲线，预测到短时间后噪声频谱曲线的变化，
进而能够对下一时刻的噪声频谱做出准确判定，生成对应的降噪信号。
52.进一步的，对于移动端，所述移动端中还配置有用于优化行车状态监测信号、道路图像信号与噪音之间对应关系的自主优化模块，包括深度学习算法以及与关联存储单元10数据连接的数据存储器，基于设定的深度学习算法，获取并将行车状态监测信号、道路图像信号以及噪音之间的对应关系存储至数据存储器中。
53.在本发明中，如图2所示，为了能够得到更为准确的预测噪声音频信号，所述音频预测模块3内配置或连接有数据自动加载单元13，其配置为与所述行车状态监测单元8、路况监测单元9、关联存储单元10以及音频采集模块4数据连接，接收行车状态监测信号、路况监测信号以及未来设定时刻的实时噪声音频信号，基于设定算法修正和/或补充所述关联存储单元10中存储的数据。上述技术方案能够将不同行车状态、路况下对应的噪声音频对应存储起来，进而不断完善数据库中数据的存量，当再次遇到相同的行车状态以及路况时，能够及时快速地得到相对应的未来设定时刻的噪声音频信号，便于生成更为准确的降噪信号。
54.本发明的工作原理以及有益效果在于：通过设置音频预测模块3，充分利用移动端1中的数据处理资源以及车载装置（车载摄像头、车辆中控系统16、车载蓝牙通信模块等），对行车态势加以感知并对未来设定时刻车体内的噪声音频加以预测，生成预测噪声音频信号，进而能够提前设定时间产生设定频谱的降噪信号，能够有效地对车体内的噪声加以消除，弥补实时降噪的不足。
55.基于上述主动降噪系统，本发明还提出了一种基于移动端1的汽车主动降噪方法，如图3所示，包括如下步骤：s1，建立移动端1与车载音响2以及音频预测模块3间的数据连接；s2，基于移动端1和音频预测模块3分别获取实时噪声音频信号以及预测噪声音频信号，并基于加载至移动端1的设定算法，生成未来设定时刻的噪声频谱；s3，利用移动端1生成与上述噪声频谱频率和幅值相同且相位相差180
°
的抑噪信号并输出至车载音响2。
56.上述步骤s1中，建立移动端1与车载音响2以及音频预测模块3间的数据连接，包括：s10，建立移动端1与车载音响2之间的无线数据连接；s11，获取音频预测模块3的数据输出接口，利用移动端1的数据输入口获取音频预测模块3的数据输出。
57.上述步骤s10，移动端1与车载音响2之间优选采用蓝牙通信模块数据连接。
58.步骤s11中，当音频预测模块3设于移动端1外时，其数据输出接口包括无线传输接口，也可以配置为usb接口。当音频预测模块3设于移动端1内时，其配置为app的数据接口，信号于移动端1内传输。
59.上述步骤s2中，基于音频预测模块3获取预测噪声音频信号，如图4所示，进一步包括：s20，建立噪声音频信号与行车状态及路况之间的关联关系并存储；s21，获取车辆行车状态检测信号以及路况监测信号，查找并输出对应的噪声音频信号。将车辆行车状态以及路况相关联，便于音频预测模块3能够根据上述数据信息提前准
确地获取到相对应的降噪信号，进而提升降噪效果。
60.上述步骤s21中，获取车辆行车状态检测信号以及路况监测信号可以由车辆上配置的车载摄像头等功能装置实现，也可以由移动端1中加载的导航软件实现，利用导航软件中的定位功能判定车辆所处的路况信息以及行车状态信息。
61.基于上述汽车主动降噪系统的架构以及方法，本发明还提出了一种汽车主动降噪用可编程逻辑器件，应用于如前所述的基于移动端1的汽车主动降噪系统，包括所述音频采集模块4、音频分析处理模块5、降噪信号生成模块6、降噪信号输出模块7、与移动端1中的导航软件模块18或与行车状态监测单元8、路况监测单元9数据连接的音频预测模块3。在上述音频预测模块3中预留有与外部存储器数据连接的接口，用于调取关联存储单元10中的数据。
62.在一优化配置中，上述可编程逻辑器件中设置有用于完善关联存储单元10中数据的数据自动加载单元13以及智能生成单元12（跟随算法程序模块）。
63.通过装载上述用可编程逻辑器件，能够结合当前车辆行车状态，利用上述导航软件准确预判出未来设定时刻可能的预测噪声音频信号，提前生成降噪信号，提升降噪的水平以上所述仅是本发明的优选实施方式，本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例，凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理前提下的若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。