一种自适应降噪方法以及装置与流程

1.本申请涉及半导体领域，尤其涉及降噪领域。


背景技术：

2.现有的主动降噪系统(anc：active noise control)中，外部噪声首先被参考麦克风拾取，作为参考噪声信号。参考噪声信号经过anc滤波器滤波后产生反相噪声来抵消外部噪声，未抵消的外部噪声作为外部残余噪声，被误差麦克风拾取，进而被自适应控制器用来更新anc滤波器的系数，从而使得反相噪声更好地抵消外部噪声在耳机内部的影响。
3.实际应用中，由于麦克风的方向性和耳机的遮挡，部分方向的外部噪声和突发噪声，例如用户佩戴和移动耳机时的噪声，都无法被参考麦克风拾取，而会被误差麦克风拾取，这部分噪声与参考麦克风拾取的外部噪声独立不相关，统称之为内部噪声。
4.内部噪声会与残余噪声混叠作为误差噪声，被误差麦克风拾取后，得到误差噪声信号。由于未抵消的外部噪声被误差麦克风拾取后得到的外部残余噪声信号，和内部噪声被误差麦克风拾取后得到的内部噪声信号无法通过现有的主动降噪系统识别，因此，会造成自适应误差的误判，触发错误的自适应估计，使自适应滤波器偏离最优参数，甚至引起加噪效果。


技术实现要素：

5.本申请实施例提供一种自适应降噪方法以及装置，以解决相关技术存在的问题，技术方案如下：
6.第一方面，本申请实施例提供了一种适应降噪方法，包括：
7.获取参考噪声信号和误差噪声信号，在检测到误差噪声信号增大，且参考噪声信号未增大的情况下，确定误差噪声信号中存在内部噪声信号；
8.对误差噪声信号进行信号成分分离，得到内部噪声信号和外部残余噪声信号；
9.利用内部噪声信号更新内部噪声滤波参数，并利用更新后的内部噪声滤波参数对内部噪声信号进行滤波；
10.利用外部残余噪声信号更新外部噪声滤波参数，并利用更新后的外部噪声滤波参数对参考噪声信号进行滤波；
11.将滤波后的参考噪声信号和滤波后的内部噪声信号叠加，生成反相噪声，以抵消外部噪声。
12.在一种实施方式中，对误差噪声信号进行检测的步骤，至少包括如下一种：
13.计算当前时刻t的误差噪声信号e1(t)对应的强度值t1，强度值大于第一预设值的情况下，误差噪声信号增大；
14.计算当前时刻t的误差噪声信号e1(t)与前一时刻t
‑
1的误差噪声信号e1(t
‑
1)的差值，差值大于第二预设值的情况下，误差噪声信号增大；
15.计算当前时间段t2
‑
t1的误差噪声信号e1(t2
‑
t1)对应的强度值t3与前一时间段
t1
‑
t0的误差噪声信号e1(t1
‑
t0)对应的强度值t4的差值，差值大于第三预设值的情况下，误差噪声信号增大。
16.在一种实施方式中，还包括：
17.对参考噪声信号进行特征分析，得到参考特征参数s
ref
，参考特征参数s
ref
包括n个参考特征值和n组向量u
i
和v
i
(i＝1,2,
…
n)，n为获取参考噪声信号的参考麦克风个数。
18.在一种实施方式中，对参考噪声信号进行检测的步骤，包括：
19.将t
‑
1时刻对应的n个参考特征值和t时刻对应的n个参考特征值逐次与第五预设值比较，得到大于第五预设值的特征值个数n
ref
(t
‑
1)和n
ref
(t)；
20.在n
ref
(t)小于或等于n
ref
(t
‑
1)的情况下，参考噪声信号未增大。
21.在一种实施方式中，还包括：
22.对误差噪声信号进行特征分析，得到误差特征参数s
err
，误差特征参数s
err
包括m个误差特征值和m组向量u
j
和v
j
(j＝1,2,
…
m)，m为获取误差噪声信号的误差麦克风个数，m个误差特征值构成集合d
err
。
23.在一种实施方式中，确定误差噪声信号中存在内部噪声信号的步骤，包括：
24.将m个误差特征值逐次与第六预设值比较，得到大于第六预设值的误差特征值个数m
inner
，m
inner
个误差特征值以及对应的向量u
inner
和v
inner
构成内部噪声信号的特征参数s
inner
；
25.m
‑
m
inner
个误差特征值以及对应的向量u
outer
和v
outer
构成外部残余噪声信号的特征参数s
outer
；
26.其中，m
inner
个误差特征值构成集合d
inner
，m
‑
m
inner
个误差特征值构成集合d
outer
。
27.在一种实施方式中，对误差噪声信号进行信号成分分离，得到内部噪声信号和外部残余噪声信号，包括：
28.利用如下公式计算内部噪声信号e
inner
和外部残余噪声信号e
outer
[0029][0030][0031]
在一种实施方式中，还包括：
[0032]
在检测到误差噪声信号未增大，或确定误差噪声信号中不存在内部噪声信号的情况下，误差噪声信号作为外部残余噪声信号。
[0033]
第二方面，本申请实施例提供了一种自适应降噪装置，包括：
[0034]
内部噪声信号确认模块，用于获取参考噪声信号和误差噪声信号，在检测到误差噪声信号增大，且参考噪声信号未增大的情况下，确定误差噪声信号中存在内部噪声信号；
[0035]
误差噪声信号分离模块，用于对误差噪声信号进行信号成分分离，得到内部噪声信号和外部残余噪声信号；
[0036]
第一滤波模块，用于利用内部噪声信号更新内部噪声滤波参数，并利用更新后的内部噪声滤波参数对内部噪声信号进行滤波；
[0037]
第二滤波模块，用于利用外部残余噪声信号更新外部噪声滤波参数，并利用更新
后的外部噪声滤波参数对参考噪声信号进行滤波；
[0038]
反相噪声生成模块，用于将滤波后的参考噪声信号和滤波后的内部噪声信号叠加，生成反相噪声，以抵消外部噪声。
[0039]
在一种实施方式中，内部噪声信号确认模块至少包括如下一种：
[0040]
第一误差噪声检测子模块，用于计算当前时刻t的误差噪声信号e1(t)对应的强度值t1，强度值大于第一预设值的情况下，误差噪声信号增大；
[0041]
第二误差噪声检测子模块，用于计算当前时刻t的误差噪声信号e1(t)与前一时刻t
‑
1的误差噪声信号e1(t
‑
1)的差值，差值大于第二预设值的情况下，误差噪声信号增大；
[0042]
第三误差噪声检测子模块，用于计算当前时间段t2
‑
t1的误差噪声信号e1(t2
‑
t1)对应的强度值t3与前一时间段t1
‑
t0的误差噪声信号e1(t1
‑
t0)对应的强度值t3差值，差值大于第三预设值的情况下，误差噪声信号增大。
[0043]
在一种实施方式中，还包括：
[0044]
参考噪声特征分析模块，用于对参考噪声信号进行特征分析，得到参考特征参数s
ref
，参考特征参数s
ref
包括n个参考特征值和n组向量u
i
和v
i
(i＝1,2,
…
n)，n为获取参考噪声信号的参考麦克风个数。
[0045]
在一种实施方式中，内部噪声信号确认模块，包括：
[0046]
参考噪声检测子模块，用于将t
‑
1时刻对应的n个参考特征值和t时刻对应的n个参考特征值逐次与第五预设值比较，得到大于第五预设值的特征值个数n
ref
(t
‑
1)和n
ref
(t)；在n
ref
(t)小于或等于n
ref
(t
‑
1)的情况下，参考噪声信号未增大。
[0047]
在一种实施方式中，还包括：
[0048]
误差噪声特征分析模块，用于对误差噪声信号进行特征分析，得到误差特征参数s
err
，误差特征参数s
err
包括m个误差特征值和m组向量u
j
和v
j
(j＝1,2,
…
m)，m为获取误差噪声信号的误差麦克风个数，m个误差特征值构成集合d
err
。
[0049]
在一种实施方式中，内部噪声信号确认模块，包括：
[0050]
内部噪声特征参数计算子模块，用于将m个误差特征值逐次与第六预设值比较，得到大于第六预设值的误差特征值个数m
inner
，m
inner
个误差特征值以及对应的向量u
inner
和v
inner
构成内部噪声信号的特征参数s
inner
；
[0051]
残余噪声特征参数计算子模块，用于m
‑
m
inner
个误差特征值以及对应的向量u
outer
和v
outer
构成外部残余噪声信号的特征参数s
outer
；其中，m
inner
个误差特征值构成集合d
inner
，m
‑
m
inner
个误差特征值构成集合d
outer
。
[0052]
在一种实施方式中，误差噪声信号分离模块，包括：
[0053]
误差噪声分离计算子模块，用于利用如下公式计算内部噪声信号e
inner
和外部残余噪声信号e
outer
[0054][0055][0056]
在一种实施方式中，还包括：
[0057]
在检测到误差噪声信号未增大，或确定误差噪声信号中不存在内部噪声信号的情况下，误差噪声信号作为外部残余噪声信号。
[0058]
第三方面，提供了一种电子设备，包括：
[0059]
至少一个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器；
[0060]
其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行上述任一项的方法。
[0061]
第四方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，计算机指令用于使计算机执行上述任一项的方法。
[0062]
上述申请中的一个实施例具有如下优点或有益效果：通过对误差噪声信号和参考噪声信号进行检测，在检测到误差噪声信号增大，且参考噪声信号未增大的情况下，确定误差噪声信号中存在内部噪声信号，并对误差噪声信号进行信号成分分离，得到内部噪声信号和外部残余噪声信号，进而利用内部噪声信号更新内部噪声滤波参数，利用外部残余噪声信号更新外部噪声滤波参数，并利用更新后的内部噪声滤波参数对内部噪声信号进行滤波，利用更新后的外部噪声滤波参数对参考噪声信号进行滤波，将滤波后的参考噪声信号和滤波后的内部噪声信号叠加，生成反相噪声，以抵消外部噪声。有效识别了外部残余噪声信号和内部噪声信号，对自适应滤波器的滤波参数进行了精确估计，提高了噪声消除性能。
[0063]
上述可选方式所具有的其他效果将在下文中结合具体实施例加以说明。
附图说明
[0064]
附图用于更好地理解本方案，不构成对本申请的限定。其中：
[0065]
图1是现有技术提供的一种主动降噪系统结构示意图；
[0066]
图2是根据本申请一实施例的一种自适应降噪方法的示意图；
[0067]
图3是根据本申请一实施例的一种自适应降噪系统的结构示意图；
[0068]
图4是根据本申请一实施例的自适应降噪装置的结构图；
[0069]
图5是用来实现本申请实施例的一种自适应降噪方法的电子设备的框图。
具体实施方式
[0070]
以下结合附图对本申请的示范性实施例做出说明，其中包括本申请实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本申请的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
[0071]
图1示出现有的主动降噪系统(anc：active noise control)的结构示意图。为了解决现有技术中内部噪声被误差麦克风拾取后得到的内部噪声信号对anc滤波器的参数估计造成的干扰，在一种具体实施方式中提出一种自适应降噪方法，如图2所示，包括如下步骤：
[0072]
步骤s110：获取参考噪声信号和误差噪声信号，在检测到误差噪声信号增大，且参考噪声信号未增大的情况下，确定误差噪声信号中存在内部噪声信号；
[0073]
步骤s120：对误差噪声信号进行信号成分分离，得到内部噪声信号和外部残余噪声信号；
[0074]
步骤s130：利用内部噪声信号更新内部噪声滤波参数，并利用更新后的内部噪声滤波参数对内部噪声信号进行滤波；
[0075]
步骤s140：利用外部残余噪声信号更新外部噪声滤波参数，并利用更新后的外部噪声滤波参数对参考噪声信号进行滤波；
[0076]
步骤s150：将滤波后的参考噪声信号和滤波后的内部噪声信号叠加，生成反相噪声，以抵消外部噪声。
[0077]
一种示例中，如图3所示，包含信号特征分析器和信号成分分离器的anc结构设计图。可以在耳机外壳上按特定阵列部署多个参考麦克风(rm)，在扬声器附近按特定阵列部署多个误差麦克风(em)。外部噪声被参考麦克风rm1～n拾取，n个参考麦克风输出1帧参考噪声信号，包括n个参考噪声序列x
ref
。每个参考麦克风拾取外部噪声后，生成各自对应的参考噪声序列x
ref
，参考噪声序列是时间的采样点，采样点幅度的平方就是参考噪声信号的强度值。由于各个参考麦克风距离音源的距离不同，得到的序列也不同。内部噪声和残余噪声可能被误差麦克风em1～m拾取(n可以与m相等，也可以不等)，m个误差麦克风输出1帧误差噪声信号，包括m个误差噪声序列x
err
。
[0078]
利用误差噪声跟踪器检测误差噪声信号的变化，是否在一段时间内出现了快速增加。具体的，可以利用误差噪声跟踪器接收误差麦克风1实时输出的误差噪声信号，来跟踪误差噪声的变化。当误差噪声出现快速增加时，可以触发信号特征分析器来判断参考噪声信号是否增大，如果参考噪声信号并未增大，则确定误差噪声信号中存在内部噪声信号。具体的，n个参考麦克风输出的n个参考噪声序列x
ref
输入至信号特征分析器，m个误差麦克风输出的m个误差噪声序列x
err
输入至信号特征分析器。信号特征分析器利用经典pca(principal components analysis，主成分分析)算法将信号映射到彼此正交的空间上，获得特征值和特征向量作为特征参数，即n个特征值组成的特征值序列di(i＝1,2,
…
n)，与n组奇异向量ui和vi(i＝1,2,
…
n)按序号对应，将特征值序列d与对应的奇异向量集合u和v作为一组特征参数s。特征值的个数和特征向量个数与麦克风的个数相同。例如，信号特征分析器对n个参考噪声序列x
ref
混合的序列和m个误差噪声序列x
err
混合的序列分别进行特征分解，得到参考噪声信号的特征参数s
ref
(参考特征参数)和误差噪声信号的特征参数s
err
(误差特征参数)，s
ref
包括特征值序列d
ref
，s
err
包括特征值序列d
err
。信号特征分析器将t
‑
1时刻参考特征参数s
ref
中特征值序列d
ref
与预设的门限thd_ref比较，门限thd_ref为调试中的经验值，d
ref
中超过门限thd_ref的个数为n
ref
(t
‑
1)。同样的原理，将t时刻参考特征参数s
ref
中特征值序列d
ref
与预设的门限thd_ref比较，门限thd_ref为调试中的经验值，d
ref
中超过门限thd_ref的个数为n
ref
(t)。在n
ref
(t)小于或等于n
ref
(t
‑
1)的情况下，参考噪声信号未增大，确定误差噪声信号中存在内部噪声信号，反之则判定不存在内部噪声信号。
[0079]
如果判定存在内部噪声，信号特征分析器将s
err
中特征值d
err
与预设的门限thd_inner_err比较，门限thd_inner_err为调试中的经验值。设d
err
中超过门限thd_inner_err的个数为n
inner
。这n
inner
个特征值集合dinner和对应的向量集合u
inner
和v
inner
组成了内部噪声的特征参数sinner，剩余的n
‑
ninner个特征值集合d
outer
对应的向量集合u
outer
和v
outer
组成了残余噪声的特征参数s
outer
，传递给信号成分分离器。信号成分分离器利用s
inner
和s
outer
提取出内部噪声信号e
inner
和外部残余噪声信号e
outer
。需要注意的是，最初是认为没有突发的内部噪声的，只有外部噪声，第一次采集外部噪声的时候，反相噪声为0，那么外部残余噪
声就是外部噪声。
[0080]
外部残余噪声信号e
outer
输入外部噪声自适应控制器中，结合rm1输出的参考噪声序列x
ref
，来更新外部噪声滤波参数。将更新后的外部噪声滤波参数输入至外部噪声anc滤波器，滤波器利用更新后的系数对rm1输出的参考噪声序列x
ref
进行滤波，得到滤波后的反相外部噪声序列y
outer
，作为滤波后的反相外部噪声信号。内部噪声信号e
inner
一方面输入内部噪声自适应控制器中，更新内部噪声滤波参数，另一方面输入至减法器，与上一时刻输出的滤波后的反相内部噪声信号相减，生成新的内部噪声信号。更新后的内部噪声滤波参数输入至内部噪声anc滤波器，滤波器利用更新后的系数对新的内部噪声信号e
inner
进行滤波，得到滤波后的反相内部噪声序列y
inner
。将反相外部噪声序列y
outer
和反相内部噪声序列y
inner
叠加，生成反相噪声，以抵消外部噪声。需要指出的是，减法器输出的y
inner
是反相内部噪声序列，那么
‑
y
inner
可以认为是包含误差的内部噪声序列，减法器实现e
inner
‑
y
inner
功能，等于从包含误差的内部噪声序列中减去了误差，生成更精确的内部噪声信号。
[0081]
本实施方式中，通过对误差噪声信号和参考噪声信号进行检测，在检测到误差噪声信号增大，且参考噪声信号未增大的情况下，确定误差噪声信号中存在内部噪声信号，并对误差噪声信号进行信号成分分离，得到内部噪声信号和外部残余噪声信号，进而利用内部噪声信号更新内部噪声滤波参数，利用外部残余噪声信号更新外部噪声滤波参数，并利用更新后的内部噪声滤波参数对内部噪声信号进行滤波，利用更新后的外部噪声滤波参数对参考噪声信号进行滤波，将滤波后的参考噪声信号和滤波后的内部噪声信号叠加，生成反相噪声，以抵消外部噪声。有效识别了外部残余噪声信号和内部噪声信号，对自适应滤波器的滤波参数进行了精确估计，提高了噪声消除性能。
[0082]
在一种实施方式中，步骤s110中，对误差噪声信号进行检测的步骤，至少包括如下一种：
[0083]
计算当前时刻t的误差噪声信号e1(t)对应的强度值t1，强度值大于第一预设值的情况下，误差噪声信号增大；
[0084]
计算当前时刻t的误差噪声信号e1(t)与前一时刻t
‑
1的误差噪声信号e1(t
‑
1)的差值，差值大于第二预设值的情况下，误差噪声信号增大；
[0085]
计算当前时间段t2
‑
t1的误差噪声信号e1(t2
‑
t1)对应的强度值t3与前一时间段t1
‑
t0的误差噪声信号e1(t1
‑
t0)对应的强度值t4的差值，差值大于第三预设值的情况下，误差噪声信号增大。
[0086]
一种示例中，可以通过跟踪相邻两个时间点的误差噪声变化，也可以跟踪相邻两个时间段的误差噪声变化，还可以是通过比较当前误差噪声信号和前两次噪声信号等多种方式检测误差噪声信号是否发生了较明显的增加。第一预设值、第二预设值和第三预设值都是调试中得到的经验值，与实际硬件有关，具体取值根据实际情况进行适应性调整。
[0087]
在一种实施方式中，还包括：
[0088]
步骤s101：对参考噪声信号进行特征分析，得到参考特征参数s
ref
，参考特征参数s
ref
包括n个参考特征值和n组向量u
i
和v
i
(i＝1,2,
…
n)，n为获取参考噪声信号的参考麦克风个数。
[0089]
一种示例中，参考噪声信号输入至信号特征分析器中，对参考噪声信号进行特征分析，得到参考特征参数s
ref
包括特征值序列d
ref
，特征值序列d
ref
包括n个参考特征值。
[0090]
在一种实施方式中，步骤s110中，对参考噪声信号进行检测的步骤，包括：
[0091]
步骤s111：将t
‑
1时刻对应的n个参考特征值和t时刻对应的n个参考特征值逐次与第四预设值比较，得到大于第四预设值的特征值个数n
ref
(t
‑
1)和n
ref
(t)；
[0092]
步骤s112：在n
ref
(t)小于或等于n
ref
(t
‑
1)的情况下，参考噪声信号未增大。
[0093]
一种示例中，可以通过跟踪相邻两个时间点的参考噪声变化，也可以跟踪相邻两个时间段的参考噪声变化，还可以是通过比较当前参考噪声信号和前两次参考信号等多种方式检测参考噪声信号是否发生了较明显的增加。第四预设值是调试中得到的经验值，与实际硬件有关，具体取值根据实际情况进行适应性调整。
[0094]
在一种实施方式中，还包括：
[0095]
步骤s102：对误差噪声信号进行特征分析，得到误差特征参数s
err
，误差特征参数s
err
包括m个误差特征值和m组向量u
j
和v
j
(j＝1,2,
…
m)，m为获取误差噪声信号的误差麦克风个数，m个误差特征值构成集合d
err
。
[0096]
一种示例中，误差噪声信号输入至信号特征分析器中，对误差噪声信号进行特征分析，得到误差特征参数s
err
包括特征值序列d
err
，特征值序列d
err
包括m个误差特征值。
[0097]
在一种实施方式中，步骤s110中，确定误差噪声信号中存在内部噪声信号的步骤，包括：
[0098]
步骤s113：将m个误差特征值逐次与第五预设值比较，得到大于第五预设值的误差特征值个数m
inner
，m
inner
个误差特征值以及对应的向量u
inner
和v
inner
构成内部噪声信号的特征参数s
inner
；
[0099]
步骤s114：m
‑
m
inner
个误差特征值以及对应的向量u
outer
和v
outer
构成外部残余噪声信号的特征参数s
outer
；
[0100]
其中，m
inner
个误差特征值构成集合d
inner
，m
‑
m
inner
个误差特征值构成集合d
outer
。
[0101]
一种示例中，因为外部噪声大都被正常滤除了，误差噪声信号中的外部残余噪声是很小的。内部噪声没有被滤除，因此误差噪声信号中的内部残余噪声就是原始内部噪声，在误差噪声信号中占主要部分，远大于外部残余噪声。第五预设值是根据经验设置的门限，用来区别原始噪声被正常滤除后的残余噪声和原始噪声本身。m
inner
个误差特征值构成集合d
inner
中，大于第五预设值的部分是原始噪声成分，因此这里判定为需要滤除的内部噪声，其他的判定为外部噪声被正常滤除后的残余噪声。第五预设值是调试中得到的经验值，与实际硬件有关，具体取值根据实际情况进行适应性调整。
[0102]
在一种实施方式中，步骤s120包括：
[0103]
利用如下公式计算内部噪声信号e
inner
和外部残余噪声信号e
outer
[0104][0105][0106]
在一种实施方式中，还包括：
[0107]
步骤s160：在检测到误差噪声信号未增大，或确定误差噪声信号中不存在内部噪声信号的情况下，误差噪声信号作为外部残余噪声信号。
[0108]
一种示例中，在检测到误差噪声信号未增大，或确定误差噪声信号中不存在内部噪声信号的情况下，认为误差麦克风拾取的噪声仅包括未抵消的外部噪声即残余噪声，得到的误差噪声信号就是本实施例中的外部残余噪声信号。
[0109]
在另一种具体实施方式中，如图5所示，提供了一种自适应降噪装置，包括：
[0110]
内部噪声信号确认模块110，用于获取参考噪声信号和误差噪声信号，在检测到误差噪声信号增大，且参考噪声信号未增大的情况下，确定误差噪声信号中存在内部噪声信号；
[0111]
误差噪声信号分离模块120，用于对误差噪声信号进行信号成分分离，得到内部噪声信号和外部残余噪声信号；
[0112]
第一滤波模块130，用于利用内部噪声信号更新内部噪声滤波参数，并利用更新后的内部噪声滤波参数对内部噪声信号进行滤波；
[0113]
第二滤波模块140，用于利用外部残余噪声信号更新外部噪声滤波参数，并利用更新后的外部噪声滤波参数对参考噪声信号进行滤波；
[0114]
反相噪声生成模块150，用于将滤波后的参考噪声信号和滤波后的内部噪声信号叠加，生成反相噪声，以抵消外部噪声。
[0115]
在一种实施方式中，内部噪声信号确认模块至少包括如下一种：
[0116]
第一误差噪声检测子模块，用于计算当前时刻t的误差噪声信号e1(t)对应的强度值t1，强度值大于第一预设值的情况下，误差噪声信号增大；
[0117]
第二误差噪声检测子模块，用于计算当前时刻t的误差噪声信号e1(t)与前一时刻t
‑
1的误差噪声信号e1(t
‑
1)的差值，差值大于第二预设值的情况下，误差噪声信号增大；
[0118]
第三误差噪声检测子模块，用于计算当前时间段t2
‑
t1的误差噪声信号e1(t2
‑
t1)对应的强度值t3与前一时间段t1
‑
t0的误差噪声信号e1(t1
‑
t0)的对应的强度值t4差值，差值大于第三预设值的情况下，误差噪声信号增大。
[0119]
在一种实施方式中，还包括：
[0120]
参考噪声特征分析模块，用于对参考噪声信号进行特征分析，得到参考特征参数s
ref
，参考特征参数s
ref
包括n个参考特征值和n组向量u
i
和v
i
(i＝1,2,
…
n)，n为获取参考噪声信号的参考麦克风个数。
[0121]
在一种实施方式中，内部噪声信号确认模块，包括：
[0122]
参考噪声检测子模块，用于将t
‑
1时刻对应的n个参考特征值和t时刻对应的n个参考特征值逐次与第五预设值比较，得到大于第五预设值的特征值个数n
ref
(t
‑
1)和n
ref
(t)；在n
ref
(t)小于或等于n
ref
(t
‑
1)的情况下，参考噪声信号未增大。
[0123]
在一种实施方式中，还包括：
[0124]
误差噪声特征分析模块，用于对误差噪声信号进行特征分析，得到误差特征参数s
err
，误差特征参数s
err
包括m个误差特征值和m组向量u
j
和v
j
(j＝1,2,
…
m)，m为获取误差噪声信号的误差麦克风个数，m个误差特征值构成集合d
err
。
[0125]
在一种实施方式中，内部噪声信号确认模块，包括：
[0126]
内部噪声特征参数计算子模块，用于将m个误差特征值逐次与第六预设值比较，得到大于第六预设值的误差特征值个数m
inner
，m
inner
个误差特征值以及对应的向量u
inner
和v
inner
构成内部噪声信号的特征参数s
inner
；
[0127]
残余噪声特征参数计算子模块，用于m
‑
m
inner
个误差特征值以及对应的向量u
outer
和v
outer
构成外部残余噪声信号的特征参数s
outer
；其中，m
inner
个误差特征值构成集合d
inner
，m
‑
m
inner
个误差特征值构成集合d
outer
。
[0128]
在一种实施方式中，误差噪声信号分离模块，包括：
[0129]
误差噪声分离计算子模块，用于利用如下公式计算内部噪声信号e
inner
和外部残余噪声信号e
outer
[0130][0131][0132]
在一种实施方式中，还包括：
[0133]
在检测到误差噪声信号增大，或确定误差噪声信号中不存在内部噪声信号的情况下，误差噪声信号作为外部残余噪声信号。
[0134]
本申请实施例各装置中的各模块的功能可以参见上述方法中的对应描述，在此不再赘述。
[0135]
根据本申请的实施例，本申请还提供了一种电子设备和一种可读存储介质。
[0136]
如图5所示，是根据本申请实施例的一种自适应降噪方法的电子设备的框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本申请的实现。
[0137]
如图5所示，该电子设备包括：一个或多个处理器501、存储器502，以及用于连接各部件的接口，包括高速接口和低速接口。各个部件利用不同的总线互相连接，并且可以被安装在公共主板上或者根据需要以其它方式安装。处理器可以对在电子设备内执行的指令进行处理，包括存储在存储器中或者存储器上以在外部输入/输出装置(诸如，耦合至接口的显示设备)上显示图形用户界面(graphical user interface，gui)的图形信息的指令。在其它实施方式中，若需要，可以将多个处理器和/或多条总线与多个存储器和多个存储器一起使用。同样，可以连接多个电子设备，各个设备提供部分必要的操作(例如，作为服务器阵列、一组刀片式服务器、或者多处理器系统)。图5中以一个处理器501为例。
[0138]
存储器502即为本申请所提供的非瞬时计算机可读存储介质。其中，存储器存储有可由至少一个处理器执行的指令，以使至少一个处理器执行本申请所提供的一种自适应降噪方法。本申请的非瞬时计算机可读存储介质存储计算机指令，该计算机指令用于使计算机执行本申请所提供的一种自适应降噪方法。
[0139]
存储器502作为一种非瞬时计算机可读存储介质，可用于存储非瞬时软件程序、非瞬时计算机可执行程序以及模块，如本申请实施例中的一种自适应降噪方法对应的程序指令/模块。处理器501通过运行存储在存储器502中的非瞬时软件程序、指令以及模块，从而执行服务器的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例中的一种自适应降噪方
法。
[0140]
存储器502可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储根据一种自适应降噪方法的电子设备的使用所创建的数据等。此外，存储器502可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非瞬时存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非瞬时固态存储器件。在一些实施例中，存储器502可选包括相对于处理器501远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至上述电子设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
[0141]
上述电子设备还可以包括：输入装置503和输出装置504。处理器501、存储器502、输入装置503和输出装置504可以通过总线或者其他方式连接，图5中以通过总线连接为例。
[0142]
输入装置503可接收输入的数字或字符信息，以及产生与上述电子设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入，例如触摸屏、小键盘、鼠标、轨迹板、触摸板、指示杆、一个或者多个鼠标按钮、轨迹球、操纵杆等输入装置。输出装置504可以包括显示设备、辅助照明装置(例如，led)和触觉反馈装置(例如，振动电机)等。该显示设备可以包括但不限于，液晶显示器(liquid cr5stal displa5，lcd)、发光二极管(light emitting diode，led)显示器和等离子体显示器。在一些实施方式中，显示设备可以是触摸屏。
[0143]
此处描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、专用集成电路(application specific integrated circuits，asic)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
[0144]
这些计算程序(也称作程序、软件、软件应用、或者代码)包括可编程处理器的机器指令，并且可以利用高级过程和/或面向对象的编程语言、和/或汇编/机器语言来实施这些计算程序。如本文使用的，术语“机器可读介质”和“计算机可读介质”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何计算机程序产品、设备、和/或装置(例如，磁盘、光盘、存储器、可编程逻辑装置(programmable logic device，pld))，包括，接收作为机器可读信号的机器指令的机器可读介质。术语“机器可读信号”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何信号。
[0145]
为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，crt(cathode ray tube，阴极射线管)或者lcd(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
[0146]
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算
系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(local area network，lan)、广域网(wide area network，wan)和互联网。
[0147]
计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端
‑
服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。
[0148]
应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本申请中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本申请公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
[0149]
上述具体实施方式，并不构成对本申请保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本申请的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本申请保护范围之内。