1.本发明涉及基于模拟电路的降噪技术领域，尤其涉及一种基于模拟电路的助行辅具语音控制的主动降噪方法及装置。


背景技术：

2.目前市面上的主动降噪产品，从线路技术上可分为三类，即基本模拟电路、编程模拟电路和数字电路。数字电路被公认为是目前最先进的通用通讯技术。这种电路运算速度快，结构简单，其效果胜于其他几种电路结构。近年来，西方国家开发上市的主动降噪产品多为数字电路。而模拟电路主动降噪产品，因价格低廉，在市场上也有很好的销路。相比较而言，数字电路由于其昂贵的售价，限制了数字式主动降噪器械的市场份额的扩大，而价格相对低廉的模拟电路主动降噪器械在目前和今后很长一段时间里仍将主导市场。
3.主动降噪产品作为一种供个人使用的器械产品，虽然只有短短几十年的生产史，但其发展速度异常迅猛。目前，世界降噪耳机市场年销售200万部左右，销售额近30亿美元。但对于助行辅具语音操控所处的环境干扰噪声控制方面，目前还没有一款成型的商品问世，尤其是针对助行辅具语音操控所处的环境干扰噪声控制方面，鲜有成熟的方案得到应用。
4.尤其是在城市化程度较高的大城市中，街道车流及各类机械噪声对语音操控中指令识别率影响较大，极大影响了使用助行辅具的出行不便人士的生活便利性，并且使用助行辅具时的安全性也难以保障。


技术实现要素：

5.本发明的实施例提供一种基于模拟电路的助行辅具语音控制的主动降噪方法及装置，基于模拟电路进行主动降噪设计，降低环境噪声干扰，提高助行辅具语音操控的安全性。
6.为达到上述目的，本发明的实施例采用如下技术方案：
7.第一方面，本发明的实施例提供的方法，包括：
8.步骤s1，接收麦克风阵列采集到的声音信号，并通过噪声估计算法，生成场景噪声源数据；
9.步骤s2，通过主动降噪算法处理所述场景噪声源数据，得到去噪信号；
10.步骤s3，根据所述去噪信号生成反向抵消声波，利用所述反向抵消声波对待消除的噪声进行叠加处理，得到主动降噪后的声音信号；
11.步骤s4，从所述主动降噪后的声音信号进行语音识别处理，得到语音指令。
12.第二方面，本发明的实施例提供的装置，包括：
13.噪声检测模块、主动降噪模块、产生反向抵消声波模块以及助行辅具语音控制模块，其中：所述主动降噪模块分别与所述噪声检测模块和产生反向抵消声波模块连接，所述
噪声检测模块连接麦克风阵列；
14.所述噪声检测模块，用于接收麦克风阵列采集到的声音信号，并通过噪声估计算法，生成场景噪声源数据；
15.所述主动降噪模块，用于通过主动降噪算法处理所述场景噪声源数据，得到去噪信号；
16.所述产生反向抵消声波模块，用于根据所述去噪信号生成反向抵消声波，利用所述反向抵消声波对待消除的噪声进行叠加处理，得到主动降噪后的声音信号；
17.所述助行辅具语音控制模块，用于从所述主动降噪后的声音信号进行语音识别处理，得到语音指令。
18.本发明实施例提供的基于模拟电路的助行辅具语音控制的主动降噪方法及装置，基于模拟电路进行主动降噪设计，降低环境噪声干扰，提高助行辅具语音操控的安全性。其中，主动降噪模块分别与噪声检测模块及产生反向抵消声波模块连接，噪声检测模块包括：麦克风阵列；噪声检测模块用于采用麦克风阵列噪声估计算法检测场景噪声源数据；主动降噪模块用于根据所述噪声源数据及主动降噪算法产生去噪信号；产生反向抵消声波模块用于根据去噪信号产生反向抵消声波与要消除的噪声进行叠加；助行辅具语音控制模块用于将主动降噪器开启后，降低周围环境噪声后的语音指令进行识别处理，驱动助行辅具进行相应的动作响应。
19.相比现有技术，本发明提出的一种基于模拟电路实现的，具备主动降噪器的助行辅具语音控制器，主要针对外界环境噪声，包括复杂场景中车流机械及不规则震动所产生的一些干扰噪声的消除技术等，通过主动降噪控制装置产生了好的降噪效果，本发明对改善行动不便人士的安全出行具有重大意义。
附图说明
20.为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
21.图1为本发明实施例提供的具备主动降噪器的助行辅具语音控制器结构示意图；
22.图2为本发明实施例提供的主动降噪部分整体流程框图；
23.图3为本发明实施例提供的主动降噪算法的处理示意图；
24.图4为本发明实施例提供的主动降噪部分在空间降噪中应用前噪声分贝分布示意图；
25.图5为本发明实施例提供的主动降噪部分在空间降噪中应用后噪声效果的分贝分布示意图；
26.图6为本发明实施例提供的整体流程示意图。
具体实施方式
27.为使本领域技术人员更好地理解本发明的技术方案，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细描述。下文中将详细描述本发明的实施方式，所述实施方式的示
例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施方式是示例性的，仅用于解释本发明，而不能解释为对本发明的限制。本技术领域技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本发明的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。应该理解，当我们称元件被“连接”或“耦接”到另一元件时，它可以直接连接或耦接到其他元件，或者也可以存在中间元件。此外，这里使用的“连接”或“耦接”可以包括无线连接或耦接。这里使用的措辞“和/或”包括一个或更多个相关联的列出项的任一单元和全部组合。本技术领域技术人员可以理解，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非像这里一样定义，不会用理想化或过于正式的含义来解释。
28.目前主动降噪的研究和应用领域主要包括耳机主动降噪、汽车主动降噪、潜艇等系统，针对助行辅具语音操控的主动降噪得研究还不多。现有的有源噪声控制，主要应用集中在耳机方面，相对比较单一，而且耳机长期佩戴极易感到不适，并且数字电路存在成本过高的问题，基于模拟电路的降噪方案依旧存在很大的市场和发展空间。本实施例主要针对外界环境噪声，包括马路车流噪声与一些机械装置噪声的消除技术等，通过主动降噪控制装置产生了好的降噪效果，本发明对改善行动不便人士的安全出行具有重大意义。
29.本发明实施例提供一种基于模拟电路的助行辅具语音控制的主动降噪方法，如图6所示，包括：
30.步骤s1，接收麦克风阵列采集到的声音信号，并通过噪声估计算法，生成场景噪声源数据。
31.步骤s2，通过主动降噪算法处理所述场景噪声源数据，得到去噪信号。
32.本实施例的主动降噪的实现方式，在运用主动噪声控制技术进行消噪时，可以将整个的消噪场景看成是一个主动噪声控制系统，根据不同的噪声场景有不同的系统结构。常见的三种主动降噪系统结构是前馈主动降噪、反馈主动降噪及多通道的主动降噪。一个完整的主动降噪控制系统需要包含：麦克风采集噪声信号，a/d转换装置，主动降噪算法模块，d/a转换装置，发出反相声波的扬声器。通过搭建这样一个主动降噪控制系统，可以测试降噪的效果，具体的噪声进入系统到发出反相声波的时长，设定一个适合的采样率等参数来完善这个系统。
33.步骤s3，根据所述去噪信号生成反向抵消声波，利用所述反向抵消声波对待消除的噪声进行叠加处理，得到主动降噪后的声音信号。
34.其中，待消除的噪声，可以理解为外界环境噪声中，被麦克风阵列所采集的部分。
35.步骤s4从所述主动降噪后的声音信号进行语音识别处理，得到语音指令。
36.将主动降噪器降低周围环境噪声后的语音指令进行识别处理，之后利用所述语音指令驱动助行辅具执行相应的动作响应。
37.具体的，所述步骤s2，包括：
38.步骤s21，通过a/d转换模块对所述场景噪声源数据进行a/d转换。
39.其中，需要通过自适应滤波lms算法模块，对a/d转换后的噪声源数据进行滤波及自适应算法计算，从而产生去噪信号，具体的执行流程为：
40.步骤s22，通过次级通道自适应滤波算法对a/d转换后的所述场景噪声源数据，根据次级通道辨识结果进行滤波处理，以消除次级通道的影响，之后再通过自适应算法得到与实际场景噪声接近的去噪信号。
41.步骤s23，通过d/a转换模块对所述转换前的去噪信号进行d/a转换，得到d/a所述去噪信号。
42.其中，所述步骤s22，包括：基于a/d转换后的所述场景噪声源数据，获取某一时刻的噪声阵列d(n)作为噪声信号，需要说明的是，后续的参数符号中包括了n的，即表示这个参数对应的是该时刻的相应序列n。
43.由麦克风阵列获取的输入阵列x(n)作为滤波器的输入信号，并获取滤波器的输出阵列y(n)作为滤波器的输出信号。获取输出阵列y(n)与噪声阵列d(n)两者之间的误差阵列e(n)。通过误差阵列e(n)修正滤波器的权系数w(n)，并依次迭代直至e(n)逐渐达到最小值。利用迭代后的权系数w(n)和输出阵列y(n)，得到转换前的去噪信号。其中，可以具体通过
44.w(n+1)＝w(n)+μe(n)x(n)方法进行计算迭代。
45.例如图3所示，主动降噪系统算法，包含滤波和自适应两个过程，本项目采用图1的控制物理模型开展主动降噪算法。图3中d(n)表示噪声阵列，x(n)表示输入阵列，y(n)表示滤波器的输出阵列，e(n)表示y(n)与d(n)的误差阵列，w(n)表示刻滤波器的权系数。输入阵列x(n)(在实际应用中，此输入阵列也是噪声阵列)通过滤波后产生一个输出阵列y(n)，然后此输出阵列y(n)再与噪声阵列d(n)进行比较，求出误差阵列e(n)，接着再用e(n)来修正权系数，最终使e(n)逐渐达到最小值，也就是使输出阵列y(n)逐渐和输入阵列x(n)相同，实现追踪，实际输出时再加上一个反相操作，则可实现噪声的抵消。
46.作为一种具体的实现方式，整体计算流程可以如下所示：
47.获取输出阵列：
48.y(n)＝x(n)
t
w(n)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)
49.d(n)＝x(n)
t
w
opt
+v(n)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)
50.e(n)＝d(n)
‑
x(n)
t
w(n)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(3)
51.迭代e(n)的方式包括：w(n+1)＝w(n)+μ
′
e(n)x(n)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(4)
52.其中，t表示转置，w(n)表示权值向量，w
opt
表示最优阶数，v(n)表示系统误差。μ
′
为步长因子。
53.本实施例基于主动降噪的噪声消除技术，主要针对外界环境噪声，包括复杂场景中车流机械及不规则震动所产生的一些干扰噪声的消除技术等。具体内容包括主动降噪的算法的研究及实现、扬声器布局设计、主动降噪系统的搭建以及仿真。
54.主动降噪算法：
55.本实施例通过麦克风阵列噪声估计算法可以获得噪声源情况，主动降噪算法将根据获得的噪声数据产生去噪信号，利用控制系统进行计算，产生抵消噪声，与要消除的噪声进行叠加。
56.例如：主动降噪的整体流程如图2所示。图中包括噪声源检测、主动降噪模块、产生反相抵消声波模块。
57.主动降噪系统通过在一个助行辅具中设置麦克阵列，检测源噪声声压分布，利用扬声器阵列输出相反波形，实现整个助行辅具区域内噪声的衰减。对于麦克风的选择，最常用的两种类型麦克风是电容式传声器和压电式麦克风，后者是利用压电晶体的压电效应制作，它的输出电平高，价格低，但稳定性和频率响应不理想，不适于高质量工作，因此选择电容式传声器。本系统中扬声器作为输出初级声信号和次级声信号的声源，对消声效果影响较大，其选择必须满足如下条件：扬声器频率响应特性的下限要尽量低。低频范围内幅频特性曲线要平直,在此频段内扬声器必须无明显的互调失真或瞬态失真。扬声器体积应尽量小,使其安装布放时不影响封闭空间的声场特性。通过整体的助行辅具主动降噪系统，能够对各类常见噪声产生良好的降噪效果。
58.目前针对助行辅具所处的一定三维空间进行了降噪实验，获得了一定的降噪效果，噪声抵消前分贝分布如图4所示，使用算法降噪的降噪量分布如图5所示。
59.在播放噪声后，初级噪声整个空间存在正常传播以及反射现象，使得空间内噪声相互叠加，如图4所示，整个区域噪声能量较大。而在应用了主动噪声控制装置后，抵消后的内部声压分布图如图5所示，对比图4和图5可以明显看到，该有源噪声控制装置产生了良好的降噪效果。
60.本实施例还提供一种基于模拟电路的助行辅具语音控制的主动降噪装置，如图1所示，包括：
61.噪声检测模块、主动降噪模块、产生反向抵消声波模块以及助行辅具语音控制模块，其中：所述主动降噪模块分别与所述噪声检测模块和产生反向抵消声波模块连接，所述噪声检测模块连接麦克风阵列。
62.所述噪声检测模块，用于接收麦克风阵列采集到的声音信号，并通过噪声估计算法，生成场景噪声源数据。
63.所述主动降噪模块，用于通过主动降噪算法处理所述场景噪声源数据，得到去噪信号。
64.所述产生反向抵消声波模块，用于根据所述去噪信号生成反向抵消声波，利用所述反向抵消声波对待消除的噪声进行叠加处理，得到主动降噪后的声音信号。
65.所述助行辅具语音控制模块，用于从所述主动降噪后的声音信号进行语音识别处理，得到语音指令。
66.具体地，所述主动降噪模块包括：依次连接的a/d转换模块、自适应滤波lms算法模块以及d/a转换模块，所述a/d转换模块连接所述噪声检测模块，所述d/a转换模块连接所述产生反向抵消声波模块，其中：所述a/d转换模块，用于对所述噪声源数据进行a/d转换。所述自适应滤波lms算法模块，用于对a/d转换后的噪声源数据进行滤波及自适应算法计算产生去噪信号。所述d/a转换模块，用于对所述自适应滤波lms算法模块产生的去噪信号进行d/a转换，得到d/a转换后的去噪信号。
67.所述自适应滤波lms算法模块对a/d转换后的噪声源数据进行滤波及自适应算法计算产生去噪信号具体为：基于a/d转换后的噪声源数据，获取某时刻的噪声阵列d(n)作为噪声信号，获取与噪声信号相应的输入阵列x(n)作为滤波器的输入信号，并获取滤波器输出阵列y(n)作为滤波器的输出信号。将输出阵列y(n)与噪声阵列d(n)比较，得到两者之间的误差阵列e(n)。通过所述误差阵列e(n)修正滤波器的权系数w(n)，依次迭代，最终使e(n)
逐渐达到最小值。获取滤波器的输出信号，产生去噪信号。
68.在优选方案中，所述麦克风阵列为条形麦克风阵列。
69.所述产生反向抵消声波模块为发出反相抵消声波的扬声器。
70.所述麦克风阵列中的麦克风为电容式传声器。
71.本发明实施例提供的基于模拟电路的助行辅具语音控制的主动降噪方法及装置，基于模拟电路进行主动降噪设计，降低环境噪声干扰，提高助行辅具语音操控的安全性。其中，主动降噪模块分别与噪声检测模块及产生反向抵消声波模块连接，噪声检测模块包括：麦克风阵列；噪声检测模块用于采用麦克风阵列噪声估计算法检测场景噪声源数据；主动降噪模块用于根据所述噪声源数据及主动降噪算法产生去噪信号；产生反向抵消声波模块用于根据去噪信号产生反向抵消声波与要消除的噪声进行叠加；助行辅具语音控制模块用于将主动降噪器开启后，降低周围环境噪声后的语音指令进行识别处理，驱动助行辅具进行相应的动作响应。
72.相比现有技术，本发明提出的一种基于模拟电路实现的，具备主动降噪器的助行辅具语音控制器，主要针对外界环境噪声，包括马路车流噪声与一些机械装置噪声的消除技术等，通过主动降噪控制装置产生了好的降噪效果，本发明对改善行动不便人士的安全出行具有重大意义。
73.本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于设备实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。