摘  要： 針對發(fā)動機等工作時產(chǎn)生的周期噪聲，進行主動降噪系統(tǒng)設計與實現(xiàn)。主要工作為降噪程序的設計和基于DSP的硬件實現(xiàn)。其中降噪程序采用自適應算法中的反饋濾波-X-最小均方算法，對此算法進行了簡要講解，并設計了降噪程序的算法流程；DSP采用德州儀器公司的DSP TMS320VC5509A，使用TLV320AIC23B作為音頻處理芯片，搭建硬件平臺并進行實現(xiàn)，取得明顯降噪效果。

　　關鍵詞： 主動降噪；自適應；濾波-X-最小均方算法

0 引言

　　在現(xiàn)代社會的日益飛速的發(fā)展中，人類生存環(huán)境中的噪聲污染越來越嚴重。噪聲引起人心情煩躁，精力不集中，反應遲鈍，工作效率降低，同時會造成聽力損傷，影響正常交談[1]。因而采取各種方式來降低噪聲是相當重要的。傳統(tǒng)的噪聲控制方法，比如吸聲、隔聲、隔振或阻尼減振以及利用消聲器等，其本質(zhì)是利用聲波與材料的機械作用，使聲能變?yōu)槠渌问降哪芰恳詼p少噪聲，即“被動降噪”。

　　通過利用人為的聲源（又稱為次級聲源），使其產(chǎn)生的聲場與原噪聲源（又稱為初級聲源）產(chǎn)生的聲場發(fā)生相干性疊加，就能產(chǎn)生“靜區(qū)”而實現(xiàn)降噪。因為它引入了人為產(chǎn)生的次級聲源，所以是一種“主動式”的降噪方法。當前，噪聲主動控制（Active Noise Control，ANC）已成為噪聲控制的一種重要技術手段。本文即采用主動降噪思想，使用反饋濾波-X-最小均方（Filtered–X-LMS，F(xiàn)XLMS）算法[2-4]，對發(fā)動機等工作時產(chǎn)生的周期噪聲進行降噪系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)。

　　本文主要分為4個部分：軟件設計，包括反饋FXLMS算法的模型和降噪程序的流程；硬件實現(xiàn)，包括硬件平臺的搭建和TLV320AIC23B芯片的講解；實驗結果，包括MATLAB上仿真的降噪效果和硬件實現(xiàn)的降噪效果；最后，對本文所做的工作進行了總結并對下一步工作提出設想。

1 軟件設計

　　反饋FXLMS[3-4]是基本的最小均方（Least Mean Square，LMS）算法[5]在ANC耳機系統(tǒng)上的一個改進算法，算法目標是利用反饋系統(tǒng)使次級聲源產(chǎn)生的反噪聲與外界噪聲盡量抵消，從而達到消除噪聲的目的。

　　1.1 反饋FXLMS算法模型

　　所謂的FXLMS算法，其相對于基本的LMS算法的改進考慮了耳機系統(tǒng)中次級通道的影響。將次級通道設為H（z），在物理上其包含了D/A轉換器、重構濾波器、功放、消聲揚聲器以及消聲揚聲器到誤差傳聲器之間的物理通道、誤差傳聲器、前置放大、抗混疊濾波器和A/D轉換器。加入C（z）對H（z）進行補償，通過次級通道訓練使得C（z）盡量等于H（z）。本文選擇了反饋FXLMS算法來防止前饋系統(tǒng)存在的聲反饋問題[6-7]，同時反饋FXLMS算法對周期信號有很好的降噪效果。圖1為反饋FXLMS算法模型框圖。

　　輸入?yún)⒖夹盘柤赐饨缭肼晉（n），其中，d（n）是期望信號又稱為主通道信號，P（z）為未知的主通道，H（z）是次級通道，C（z）為次級通道補償。W（z）為自適應濾波器，在每次更新中會根據(jù)算法自適應地改變其值。y（n）是自適應數(shù)字濾波器的輸出信號，e（n）是誤差信號。在每次迭代中，系統(tǒng)采用LMS準則，利用計算得到的x′（n）和e（n）更新W（z）的抽頭系數(shù)，使得次級通道的輸出y′（n）幅值不斷接近d（n），同時y′（n）與d（n）相位相反，從而使得e（n）均方值不斷減小。

　　完整的FXLMS算法主要分為兩步：第一步使用白噪聲利用LMS算法訓練出次級通道；第二步帶入第一步得到的C（z），進行與LMS類似的迭代運算。

　　次級通道訓練算法如圖2所示，也使用LMS準則進行迭代更新。

　　使用次級通道訓練得到的C（z）用反饋FXLMS算法進行降噪，其過程具體步驟為：

　?。?）從微型麥克風采集誤差信號e（n）。

　　（2）計算參考輸入信號x（n）：

　?。?）計算反噪聲y（n）：

　　其中，wi（n）為自適應濾波器W（z）在n時刻的系數(shù)，N為W（z）的階數(shù)。

　?。?）從耳機輸出反噪聲y（n）。

　?。?）計算濾波后版本的x′（n）：

　?。?）使用FXLMS算法更新W（z）的系數(shù)：

　　wi（n+1）=wi（n）-?滋e（n）x′（n-i），i=0，1，…，N-1

　?。?）進行下一次迭代。

　　1.2 降噪程序流程

　　根據(jù)反饋FXLMS算法的特點，本文程序主要可分為兩個部分，第一部分為次級通道訓練，第二部分為降噪過程。其中次級通道訓練在實際中可以離線進行，因而程序中主體為用反饋FXLMS算法進行降噪。

　　根據(jù)反饋FXLMS算法的特點，得到降噪過程的程序流程圖如圖3所示。

　　2 硬件實現(xiàn)

　　2.1 硬件平臺

　　實驗硬件平臺主要由DSP開發(fā)板、DSP仿真器、耳機與麥克風以及音響組成，在電腦上的開發(fā)軟件為TI公司的Code Composer Studio（CCS）v4.2.4。

　　降噪系統(tǒng)實物圖和示意圖如圖4、圖5所示。

　　由音響發(fā)出音頻來模擬外界噪聲，耳機中揚聲器作為次級聲源發(fā)出反噪聲，麥克風為一個微型麥克風，放在耳機罩中，用于采集誤差噪聲，其盡量靠近耳機揚聲器以降低外界干擾和誤差。DSP控制系統(tǒng)板微處理器為TI的TMS320VC5509A DSP。音頻CODEC芯片采用是TI的一款高性能的立體聲芯片TLV320AIC23B（簡稱為AIC23B）。

　　2.2 AIC23B芯片

　　AIC23B音頻處理芯片為ANC的DSP實現(xiàn)中最重要的芯片。選擇其波特率即采樣率為44.1 kHz，以提供降噪所需要的實時性；選擇數(shù)據(jù)格式為16 bit，這是為了與DSP 5509A的數(shù)據(jù)格式相匹配，DSP C5509A為16 bit DSP；選擇輸入方式為麥克風輸入，對應的麥克風插入麥克風輸入插孔；耳機插入立體聲輸出插孔，即耳機輸出插孔。麥克風輸入和線性輸入的主要差別在于麥克風輸入提供一個固定的前置放大，而線性輸入則是可變增益的放大器；立體聲輸出相對于線性輸出，則是立體聲輸出在線性輸出上增加了一個可變增益的放大器以及一個耳機驅動模塊。其內(nèi)部結構如圖6所示。

　　C5509A通過I2C總線來對AIC23B寄存器進行設置，兩者的數(shù)據(jù)傳輸通過多通道緩沖串行口（MCBSP）實現(xiàn)。兩者的硬件連接如圖7所示。

3 實驗結果

　　3.1 MATLAB仿真

　　輸入500 Hz幅值為1的正弦信號，迭代步長為0.1，由圖8、圖9可以看到在迭代大約為300次時的誤差噪聲就收斂到0，說明程序有很好的降噪效果。

　　3.2 DSP實現(xiàn)

　　利用音響發(fā)出500 Hz音頻作為外界噪聲，利用CCS軟件的Graph功能對得到的數(shù)據(jù)進行作圖并截圖。由圖10、圖11可以看出，降噪前噪聲幅值為9 000，降噪后最大值為1 900，換算為降噪比為：20lg（9 000/1 900）=13.5 dB。降噪效果比較明顯。

4 結論

　　本文針對發(fā)動機等工作時產(chǎn)生的周期噪聲，利用反饋FXLMS算法進行ANC程序設計，在MATLAB中仿真對周期信號進行實驗，獲得很好的降噪效果。基于德州儀器公司的DSP C5509A，搭建硬件平臺并進行實現(xiàn)，對周期信號取得明顯降噪效果。為了增加系統(tǒng)性能，在今后工作中可以考慮在程序中增加變步長算法，使收斂速度與穩(wěn)態(tài)誤差達到一個較好的平衡[8-9]。

　　參考文獻

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