乾貨丨小米自研主動降噪技術在Redmi Buds Pro4上的應用

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昨天釋出會,大家有沒有將心儀好物收入囊中呢?除了手機,小編髮現大家對於 “最強王牌旗艦降噪耳機 Redmi Buds Pro4 ”, 呼聲很高。所以 本期技術乾貨,我們邀請到了 AI實驗室 聲學團隊 工程師段爽, 和大家分享自研主動降噪技術的原理、實現方式,以及在Redmi Buds Pro4 耳機上的應用。

一、主動降噪與被動降噪

要了解主動降噪就需要先了解一下被動降噪,通常我們在遇到刺耳的噪聲時,大部分人會下意識地捂住耳朵,這種通過物理上隔絕(阻斷聲波傳播)的方式可稱之為被動降噪。主動降噪則是根據特定的噪聲,產生完全相反的聲波,讓兩種聲波在相遇時互相抵消,從而把該噪音隔除。被動降噪的優勢是降噪空間大,對於高頻訊號(聽感上體驗為尖銳刺耳的聲音)的隔絕效果好,但對於低頻噪聲而言,降噪效果則會大打折扣,而主動降噪則可以很好的彌補被動降噪的不足,其能夠有效的降低低頻噪聲。

如圖1所示,其為某耳機的降噪曲線,可以明顯的看出在未開啟主動降噪時(相當於僅存在被動降噪),在1000Hz以上都有著近20dB的降噪效果,當開啟主動降噪後(相當於主動降噪+被動降噪),1000Hz以下的降噪效果得到明顯提升,最大降噪深度達到了30dB。

圖1主動降噪開啟前後降噪效果

二、主動降噪耳機的降噪原理

如圖2所示,耳機上的主動降噪技術都是基於聲波的疊加相消原理。所有的聲音都是由一定的頻譜組成,如果可以找到一種聲音,其頻譜與所要消除的噪聲完全一樣,只是相位剛好相反(相差180°),就可以將這個噪聲完全抵消掉。

圖2 噪聲的疊加相消

主動降噪耳機也是基於這一原理,如圖3所示,通過對耳機上安置的前饋麥克風採集到的噪聲訊號進行分析、處理,然後驅動揚聲器產生一個與環境噪聲相位相反的噪聲,以此來抵消傳入人耳的噪聲。同時內建的反饋麥克風用於檢測傳入人耳噪聲,並基於該噪聲進行分析,及時的反向調整驅動器所產生的反相位噪聲以此來獲得最好的降噪效果。

圖3 主動降噪耳機的工作原理

主動降噪系統必備的硬體有麥克風、處理晶片、揚聲器,每一個部分都需要保證高質量才能達到較好的降噪效果,這也是為什麼主動降噪耳機的售價要遠高於傳統(無主動降噪功能)耳機裝置的原因。

三、實現主動降噪的方式

主動降噪一般可以細分為 Feedforward ANC (前饋主動降噪), Feedback  ANC (反饋主動降噪) 以及 Hybrid ANC(混合主動降噪,本質上是前饋加上反饋) 。下面將對每一種方式進行簡單的介紹。

> > > >   3.1 前饋式主動降噪

如圖4所示,前饋麥克風接收到環境噪聲訊號後將其送到前饋式控制器,經過控制器處理後,產生一個相應的“反噪聲”訊號,同時驅動揚聲器播放該“反噪聲”訊號,與通過實際物理途徑中傳來的原始噪聲訊號相疊加,反饋麥克風作為誤差感測器檢測疊加後所形成的殘餘噪聲訊號,並將其送到控制器中,控制器再調整“反噪聲”訊號的強度。

圖4 前饋式主動降噪控制系統示意圖

圖5 前饋結構等效系統圖

結合前饋結構等效圖以及誤差最小化原則,可 計算出前饋式控制器的 傳遞方程:

  • 計算外界噪聲通過實際物理路徑傳 遞到耳機內部的噪聲訊號:

d(n)= x(n)*p(n)             (1)

  • 計算誤差訊號:

    e(n)=d(n)-y(n)*g(n)=x(n)*p(n)-y(n)*g(n)      (2)

  • 為便於計算將公式(2)轉換成到頻域,得到:

    E(z)=X(z)P(z)-Y(z)G(z)             (3)

  • 根據誤差最小化原則(即),得到:

    Y(z)=X(z)P(z)/G(z)              (4)

  • 計算出前饋控制器的傳遞方程:                                                                   (5)

在應用的時候,只要把在前饋麥克採集到的聲音經過進行W(z)濾波(時域上卷積,頻域上相乘),並且相位轉180度,再通過耳機播放出去與原始噪聲疊加即可進行主動降噪。

前饋式主動降噪的優點是整個系統是一個開環,因此可以獨立地除錯電路,不會引起任何的閉環振盪和嘯叫。且由於前饋麥克風佈置在耳機外側,可以比人耳更早的接收到噪聲訊號,因此給系統預留了更多的處理時間,允許一定程度上的處理延時。其缺點是無法處理降噪後耳機內側殘餘的噪聲。

> > > >   3.2 反饋式主動降噪

反饋主動降噪一般是在耳機的前腔也就是揚聲器發聲正對面的區域放置一顆反饋麥克風(誤差感測器),揚聲器和反饋麥克風形成閉環降噪控制系統。相比前饋降噪,反饋降噪不需要預先得到聲音資訊,而是通過控制器調整誤差訊號從而降低噪聲。

圖6 反饋式主動降噪控制系統示意圖

圖7 反饋結構等效系統

結合反饋結構降噪等效系統,整個系統的降噪能力在控制理論中可以通過以下方式進行計算:

計算誤差訊號:

e(n)=d(n)-y(n)*g(n)                   (6)

將誤差計算公式(6)轉換到頻域,得到:

E(z)=D(z)-Y(z)G(z)                    (7)

計算系統降噪能力的表徵方程:

               (8)

將方程 S(z) 作為目標方程,那麼它應該越小越好。因為 S(z) 越小表示 E(z) 越小,代表著冗餘噪聲越小。如果要讓S(z)變小,那麼應該使 越大越好,但是這個值實質上是不穩定的,它會因人而異、因佩戴方式而異,所以如何有效的計算與設定 是反饋式主動降噪的一大難點。

> > > >   3.3 混合式主動降噪

混合式主動降噪、結合了前饋式、反饋式的結構,這也是目前市面上降噪效果最好的設計方案。其揚聲器發出的訊號將由前饋麥克風和反饋麥克風共同決定。前饋式系統可以減弱傳入耳機內部的環境噪聲,反饋式系統則對降噪進行補充,處理耳機內側殘餘的噪聲。

圖8 混合式主動降噪控制系統示意圖

圖9 混合式結構等效圖

這種處理方式的優點是將前饋式系統與反饋式系統兩者的優點進行了結合,降噪效果強於任何一種單一結構的降噪系統。缺點則是設計難度很大比較難實現,且成本往往要高很多。

四、小米聲學主動降噪技術及應用

通過前期的深入佈局研究,目前 小米AI實驗室聲學團隊 已經在主動降噪方面積累與儲備了非常多的硬核技術,其中關於耳機領域的申請專利已達20餘項,同時在實際的落地應用中也取得了顯著的成果。

> > > >   4.1 AI實驗室聲學主動降噪技術

多擋位自適應降噪技術,基於20000+條的場景音訊資料分析,結合耳機上麥克風接收到的實時訊號感知佩戴者所處的環境場景,以此選擇不同的降噪模式,從而實現各種場景條件下良好的降噪體驗。

圖10 多擋位自適應降噪技術

智慧抗風噪技術以極致的響應速度(2-3秒)和優異的檢測效能保障使用者無需忍受煩躁的“呼呼”風聲,採用雙麥資料分析的方式實現了較高的檢測準確率以及極低的漏檢率和誤檢率,綜合性能大幅領先供應商。

圖11 智慧抗風噪技術

圖12 不同佩戴狀態差異性

耳道自適應以及佩戴自適應技術考慮了不同人不同的耳道模型以及不同佩戴方式所帶來的降噪效果上的差異性。耳道自適應技術通過內建多組耳道模型,在佩戴時進行檢測匹配,選擇匹配度最高的模型引數,從而獲得最好的降噪效果,經過多次實驗測量,該技術最大可以帶來約10dB左右的降噪效果提升。佩戴自適應技術則實時監測佩戴的洩漏情況,根據不同的洩漏情況進行對應擋位的濾波器引數增益補償,從而彌補由佩戴洩漏所造成的降噪效果不足的問題。該演算法開啟前後,降噪效果約有6-7dB的提升。

> > > >   4.2 AI實驗室聲學主動降噪技術的落地應用

目前自主研發的主動降噪技術已落地應用於Redmi Bus 4 Pro,同時小米AI實驗室聲學團隊所研發的多項技術也應用於該款產品併成為了其核心賣點。

但我們的 耳機不止於降噪.......

圖13 十大購買理由

主動降噪技術也正朝著智慧化、節能化以及技術獨立化的方向發展,人工智慧與主動降噪結合或許是耳機的下一個“新十年”。

點選 :point_down: 閱讀原文,瞭解更多 Redmi Buds Pro4  耳機 的奧祕~

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