干货丨小米自研主动降噪技术在Redmi Buds Pro4上的应用
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昨天发布会，大家有没有将心仪好物收入囊中呢
？除了手机，小编发现大家对于“最强王牌旗舰降噪耳机Redmi Buds Pro4”，呼声很高。所以本期技术干货，我们邀请到了AI实验室声学团队工程师段爽，和大家分享自研主动降噪技术的原理、实现方式，以及在Redmi Buds Pro4 耳机上的应用。
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一、主动降噪与被动降噪
要了解主动降噪就需要先了解一下被动降噪，通常我们在遇到刺耳的噪声时，大部分人会下意识地捂住耳朵，这种通过物理上隔绝（阻断声波传播）的方式可称之为被动降噪。主动降噪则是根据特定的噪声，产生完全相反的声波，让两种声波在相遇时互相抵消，从而把该噪音隔除。被动降噪的优势是降噪空间大，对于高频信号（听感上体验为尖锐刺耳的声音）的隔绝效果好，但对于低频噪声而言，降噪效果则会大打折扣，而主动降噪则可以很好的弥补被动降噪的不足，其能够有效的降低低频噪声。
如图1所示，其为某耳机的降噪曲线，可以明显的看出在未开启主动降噪时（相当于仅存在被动降噪），在1000Hz以上都有着近20dB的降噪效果，当开启主动降噪后（相当于主动降噪+被动降噪），1000Hz以下的降噪效果得到明显提升，最大降噪深度达到了30dB。
图1主动降噪开启前后降噪效果
二、主动降噪耳机的降噪原理
如图2所示，耳机上的主动降噪技术都是基于声波的叠加相消原理。所有的声音都是由一定的频谱组成，如果可以找到一种声音，其频谱与所要消除的噪声完全一样，只是相位刚好相反（相差180°），就可以将这个噪声完全抵消掉。
图2 噪声的叠加相消
主动降噪耳机也是基于这一原理，如图3所示，通过对耳机上安置的前馈麦克风采集到的噪声信号进行分析、处理，然后驱动扬声器产生一个与环境噪声相位相反的噪声，以此来抵消传入人耳的噪声。同时内置的反馈麦克风用于检测传入人耳噪声，并基于该噪声进行分析，及时的反向调整驱动器所产生的反相位噪声以此来获得最好的降噪效果。
图3 主动降噪耳机的工作原理
主动降噪系统必备的硬件有麦克风、处理芯片、扬声器，每一个部分都需要保证高质量才能达到较好的降噪效果，这也是为什么主动降噪耳机的售价要远高于传统（无主动降噪功能）耳机设备的原因。
三、实现主动降噪的方式
主动降噪一般可以细分为 Feedforward ANC (前馈主动降噪)， Feedback ANC (反馈主动降噪) 以及 Hybrid ANC(混合主动降噪，本质上是前馈加上反馈)。下面将对每一种方式进行简单的介绍。
>>>> 3.1 前馈式主动降噪
如图4所示，前馈麦克风接收到环境噪声信号后将其送到前馈式控制器，经过控制器处理后，产生一个相应的“反噪声”信号，同时驱动扬声器播放该“反噪声”信号，与通过实际物理途径中传来的原始噪声信号相叠加，反馈麦克风作为误差传感器检测叠加后所形成的残余噪声信号，并将其送到控制器中，控制器再调整“反噪声”信号的强度。
图4 前馈式主动降噪控制系统示意图
图5 前馈结构等效系统图
结合前馈结构等效图以及误差最小化原则，可计算出前馈式控制器的传递方程：
计算外界噪声通过实际物理路径传递到耳机内部的噪声信号：
d(n)= x(n)*p(n) （1）
计算误差信号：
e(n)=d(n)-y(n)*g(n)=x(n)*p(n)-y(n)*g(n) （2）
为便于计算将公式（2）转换成到频域，得到：
E(z)=X(z)P(z)-Y(z)G(z) （3）
根据误差最小化原则（即），得到：
Y(z)=X(z)P(z)/G(z) （4）
计算出前馈控制器的传递方程：
（5）
在应用的时候，只要把在前馈麦克采集到的声音经过进行W(z)滤波（时域上卷积，频域上相乘），并且相位转180度，再通过耳机播放出去与原始噪声叠加即可进行主动降噪。
前馈式主动降噪的优点是整个系统是一个开环，因此可以独立地调试电路，不会引起任何的闭环振荡和啸叫。且由于前馈麦克风布置在耳机外侧，可以比人耳更早的接收到噪声信号，因此给系统预留了更多的处理时间，允许一定程度上的处理延时。其缺点是无法处理降噪后耳机内侧残余的噪声。
>>>> 3.2 反馈式主动降噪
反馈主动降噪一般是在耳机的前腔也就是扬声器发声正对面的区域放置一颗反馈麦克风（误差传感器），扬声器和反馈麦克风形成闭环降噪控制系统。相比前馈降噪，反馈降噪不需要预先得到声音信息，而是通过控制器调整误差信号从而降低噪声。
图6 反馈式主动降噪控制系统示意图
图7 反馈结构等效系统
结合反馈结构降噪等效系统，整个系统的降噪能力在控制理论中可以通过以下方式进行计算：
计算误差信号：
e(n)=d(n)-y(n)*g(n) (6)
将误差计算公式（6）转换到频域，得到：
E(z)=D(z)-Y(z)G(z) (7)
计算系统降噪能力的表征方程：
(8)
将方程 S(z) 作为目标方程，那么它应该越小越好。因为 S(z) 越小表示 E(z) 越小，代表着冗余噪声越小。如果要让S(z)变小，那么应该使越大越好，但是这个值实质上是不稳定的，它会因人而异、因佩戴方式而异，所以如何有效的计算与设置也是反馈式主动降噪的一大难点。
>>>> 3.3 混合式主动降噪
混合式主动降噪、结合了前馈式、反馈式的结构，这也是目前市面上降噪效果最好的设计方案。其扬声器发出的信号将由前馈麦克风和反馈麦克风共同决定。前馈式系统可以减弱传入耳机内部的环境噪声，反馈式系统则对降噪进行补充，处理耳机内侧残余的噪声。
图8 混合式主动降噪控制系统示意图
图9 混合式结构等效图
这种处理方式的优点是将前馈式系统与反馈式系统两者的优点进行了结合，降噪效果强于任何一种单一结构的降噪系统。缺点则是设计难度很大比较难实现，且成本往往要高很多。
四、小米声学主动降噪技术及应用
通过前期的深入布局研究，目前小米AI实验室声学团队已经在主动降噪方面积累与储备了非常多的硬核技术，其中关于耳机领域的申请专利已达20余项，同时在实际的落地应用中也取得了显著的成果。
>>>> 4.1 AI实验室声学主动降噪技术
多挡位自适应降噪技术，基于20000+条的场景音频数据分析，结合耳机上麦克风接收到的实时信号感知佩戴者所处的环境场景，以此选择不同的降噪模式，从而实现各种场景条件下良好的降噪体验。
图10 多挡位自适应降噪技术
智慧抗风噪技术以极致的响应速度（2-3秒）和优异的检测性能保障用户无需忍受烦躁的“呼呼”风声，采用双麦数据分析的方式实现了较高的检测准确率以及极低的漏检率和误检率，综合性能大幅领先供应商。
图11 智慧抗风噪技术
图12 不同佩戴状态差异性
耳道自适应以及佩戴自适应技术考虑了不同人不同的耳道模型以及不同佩戴方式所带来的降噪效果上的差异性。耳道自适应技术通过内置多组耳道模型，在佩戴时进行检测匹配，选择匹配度最高的模型参数，从而获得最好的降噪效果，经过多次实验测量，该技术最大可以带来约10dB左右的降噪效果提升。佩戴自适应技术则实时监测佩戴的泄漏情况，根据不同的泄漏情况进行对应挡位的滤波器参数增益补偿，从而弥补由佩戴泄漏所造成的降噪效果不足的问题。该算法开启前后，降噪效果约有6-7dB的提升。
>>>> 4.2 AI实验室声学主动降噪技术的落地应用
目前自主研发的主动降噪技术已落地应用于Redmi Bus 4 Pro，同时小米AI实验室声学团队所研发的多项技术也应用于该款产品并成为了其核心卖点。
但我们的耳机不止于降噪.......
图13 十大购买理由
主动降噪技术也正朝着智能化、节能化以及技术独立化的方向发展，人工智能与主动降噪结合或许是耳机的下一个“新十年”。
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