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龍圖騰網獲悉佳禾智能科技股份有限公司申請的專利一種基于神經網絡的混合式主動降噪疊加方法和裝置獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN113066469B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-06發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202110292755.3，技術領域涉及：G10K11/178；該發明授權一種基于神經網絡的混合式主動降噪疊加方法和裝置是由胡中驥;李向才;鐘鑫設計研發完成，并于2021-03-18向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于神經網絡的混合式主動降噪疊加方法和裝置在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于神經網絡的混合式主動降噪疊加方法，包括：Wfn或和Wbn由線性濾波器FIR或者IIR實現，濾波器參數根據LMS或者RLMS算法進行迭代，Sz因為具有非線性，因此S’z仍然可以用神經網絡來進行估計，神經網絡的參數根據BP算法進行迭代求解。對于從A位噪聲源到B位揚聲器過程中原始噪聲傳播的路徑中存在非線性環節，比如原始噪聲過大，導致器件產生非線性的情況，前饋濾波器如果能用非線性濾波器，則能更好地對噪聲進行控制；從C位的誤差麥克風到B位揚聲器的控制通道中存在非線性環節，比如誤差麥克風存在非線性，或者放大器存在非線性，反饋濾波器如果能用非線性濾波器，則能更好地對噪聲進行控制。

本發明授權一種基于神經網絡的混合式主動降噪疊加方法和裝置在權利要求書中公布了：1.一種基于神經網絡的混合式主動降噪疊加方法，其特征在于，包括：Wfn或和Wbn由線性濾波器FIR或者IIR實現，濾波器參數根據LMS或者RLMS算法進行迭代，Sz因為具有非線性，因此S’z仍然可以用神經網絡來進行估計，神經網絡的參數根據BP算法進行迭代求解；還包括兩種方法：方法一，直接修改次級信道的傳遞函數；Sz是次級信道傳遞函數；yn-en*Wbn*S＝en進一步求解可得出：yn*SZ-en*Wbn*Sz＝enyn*SZ＝en*1+Wbn*Sz進一步求解可得出，實際的次級信道估計S’z實際是原始的次級信道Sz以及反饋控制器Wbn的函數，計算如下： 此時將前饋和反饋控制器進行疊加，在計算前饋控制濾波器Wfn計算時，所采用的S’z必須是包含有原始濾波器和反饋控制器的函數，即前饋濾波器的神經網絡算法中，BP算法的輸入信息包括反饋濾波器的信息，即Wfn＝fxn，Sz，Wbn；方法二，利用在線測量次級信道S’z；反饋控制器開啟之后，在喇叭處注入一個激勵信號，然后在參考麥克風處進行接收，根據輸入輸出的來計算得到次級信道整體的傳遞函數；un是輸入的激勵信號，假定次級信道用神經網絡來建模，一路通過帶反饋控制器Wbn從喇叭輸出到參考麥克風，得到誤差信號en，另外一路是通過神經網絡描述的次級信道估計S’z，輸出的信號和en相減，得到兩路信號的差值e’n，這個差值作為求解反向次級信道神經網絡S’z的反向傳播算法BP的輸入值，通過不斷調整S’z的參數，使得e’n趨近于零，從而使得S’z成為帶反饋控制器Wbn的次級信道傳遞函數的近似估計；在混合降噪的疊加中，前饋降噪的濾波器和反饋降噪的濾波器輸出直接疊加，前饋降噪濾波器的計算需要用到次級信道的估計值；而在疊加過程中，次級信道的傳遞函數會發生變化；即對于前饋降噪而言，沒有反饋降噪的次級信道傳遞函數和有反饋降噪的傳遞函數已經完全不同；在混合降噪的疊加過程中，需要將反饋降噪的對于次級信道的影響計入，不然因為次級信道傳遞函數的估計不準，導致前饋降噪和反饋降噪的疊加，不能使得疊加之后的降噪效果等于前饋降噪的效果加上反饋降噪的效果。

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