基于DSP的主动降噪系统设计与实现

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摘 要： 针对发动机等工作时产生的周期噪声，进行主动降噪系统设计与实现。主要工作为降噪程序的设计和基于DSP的硬件实现。其中降噪程序采用自适应算法中的反馈滤波-X-最小均方算法，对此算法进行了简要讲解，并设计了降噪程序的算法流程；DSP采用德州仪器公司的DSP TMS320VC5509A，使用TLV320AIC23B作为音频处理芯片，搭建硬件平台并进行实现，取得明显降噪效果。

0 引言

在现代社会的日益飞速的发展中，人类生存环境中的噪声污染越来越严重。噪声引起人心情烦躁，精力不集中，反应迟钝，工作效率降低，同时会造成听力损伤，影响正常交谈[1]。因而采取各种方式来降低噪声是相当重要的。传统的噪声控制方法，比如吸声、隔声、隔振或阻尼减振以及利用消声器等，其本质是利用声波与材料的机械作用，使声能变为其他形式的能量以减少噪声，即“被动降噪”。

通过利用人为的声源（又称为次级声源），使其产生的声场与原噪声源（又称为初级声源）产生的声场发生相干性叠加，就能产生“静区”而实现降噪。因为它引入了人为产生的次级声源，所以是一种“主动式”的降噪方法。当前，噪声主动控制（Active Noise Control，ANC）已成为噪声控制的一种重要技术手段。本文即采用主动降噪思想，使用反馈滤波-X-最小均方（Filtered–X-LMS，FXLMS）算法[2-4]，对发动机等工作时产生的周期噪声进行降噪系统的设计与实现。

本文主要分为4个部分：软件设计，包括反馈FXLMS算法的模型和降噪程序的流程；硬件实现，包括硬件平台的搭建和TLV320AIC23B芯片的讲解；实验结果，包括MATLAB上仿真的降噪效果和硬件实现的降噪效果；最后，对本文所做的工作进行了总结并对下一步工作提出设想。

1 软件设计

反馈FXLMS[3-4]是基本的最小均方（Least Mean Square，LMS）算法[5]在ANC耳机系统上的一个改进算法，算法目标是利用反馈系统使次级声源产生的反噪声与外界噪声尽量抵消，从而达到消除噪声的目的。

1.1 反馈FXLMS算法模型

所谓的FXLMS算法，其相对于基本的LMS算法的改进考虑了耳机系统中次级通道的影响。将次级通道设为H（z），在物理上其包含了D/A转换器、重构滤波器、功放、消声扬声器以及消声扬声器到误差传声器之间的物理通道、误差传声器、前置放大、抗混叠滤波器和A/D转换器。加入C（z）对H（z）进行补偿，通过次级通道训练使得C（z）尽量等于H（z）。本文选择了反馈FXLMS算法来防止前馈系统存在的声反馈问题[6-7]，同时反馈FXLMS算法对周期信号有很好的降噪效果。图1为反馈FXLMS算法模型框图。

输入参考信号即外界噪声x（n），其中，d（n）是期望信号又称为主通道信号，P（z）为未知的主通道，H（z）是次级通道，C（z）为次级通道补偿。W（z）为自适应滤波器，在每次更新中会根据算法自适应地改变其值。y（n）是自适应数字滤波器的输出信号，e（n）是误差信号。在每次迭代中，系统采用LMS准则，利用计算得到的x′（n）和e（n）更新W（z）的抽头系数，使得次级通道的输出y′（n）幅值不断接近d（n），同时y′（n）与d（n）相位相反，从而使得e（n）均方值不断减小。

完整的FXLMS算法主要分为两步：第一步使用白噪声利用LMS算法训练出次级通道；第二步带入第一步得到的C（z），进行与LMS类似的迭代运算。

次级通道训练算法如图2所示，也使用LMS准则进行迭代更新。

使用次级通道训练得到的C（z）用反馈FXLMS算法进行降噪，其过程具体步骤为：

（1）从微型麦克风采集误差信号e（n）。

（2）计算参考输入信号x（n）：

（3）计算反噪声y（n）：

其中，wi（n）为自适应滤波器W（z）在n时刻的系数，N为W（z）的阶数。

（4）从耳机输出反噪声y（n）。

（5）计算滤波后版本的x′（n）：

（6）使用FXLMS算法更新W（z）的系数：

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

（7）进行下一次迭代。

1.2 降噪程序流程

根据反馈FXLMS算法的特点，本文程序主要可分为两个部分，第一部分为次级通道训练，第二部分为降噪过程。其中次级通道训练在实际中可以离线进行，因而程序中主体为用反馈FXLMS算法进行降噪。

根据反馈FXLMS算法的特点，得到降噪过程的程序流程图如图3所示。

2 硬件实现

2.1 硬件平台

实验硬件平台主要由DSP开发板、DSP仿真器、耳机与麦克风以及音响组成，在电脑上的开发软件为TI公司的Code Composer Studio（CCS）v4.2.4。

降噪系统实物图和示意图如图4、图5所示。

由音响发出音频来模拟外界噪声，耳机中扬声器作为次级声源发出反噪声，麦克风为一个微型麦克风，放在耳机罩中，用于采集误差噪声，其尽量靠近耳机扬声器以降低外界干扰和误差。DSP控制系统板微处理器为TI的TMS320VC5509A DSP。音频CODEC芯片采用是TI的一款高性能的立体声芯片TLV320AIC23B（简称为AIC23B）。

2.2 AIC23B芯片

AIC23B音频处理芯片为ANC的DSP实现中最重要的芯片。选择其波特率即采样率为44.1 kHz，以提供降噪所需要的实时性；选择数据格式为16 bit，这是为了与DSP 5509A的数据格式相匹配，DSP C5509A为16 bit DSP；选择输入方式为麦克风输入，对应的麦克风插入麦克风输入插孔；耳机插入立体声输出插孔，即耳机输出插孔。麦克风输入和线性输入的主要差别在于麦克风输入提供一个固定的前置放大，而线性输入则是可变增益的放大器；立体声输出相对于线性输出，则是立体声输出在线性输出上增加了一个可变增益的放大器以及一个耳机驱动模块。其内部结构如图6所示。

C5509A通过I2C总线来对AIC23B寄存器进行设置，两者的数据传输通过多通道缓冲串行口（MCBSP）实现。两者的硬件连接如图7所示。

3 实验结果

3.1 MATLAB仿真

输入500 Hz幅值为1的正弦信号，迭代步长为0.1，由图8、图9可以看到在迭代大约为300次时的误差噪声就收敛到0，说明程序有很好的降噪效果。

3.2 DSP实现

利用音响发出500 Hz音频作为外界噪声，利用CCS软件的Graph功能对得到的数据进行作图并截图。由图10、图11可以看出，降噪前噪声幅值为9 000，降噪后最大值为1 900，换算为降噪比为：20lg（9 000/1 900）=13.5 dB。降噪效果比较明显。

4 结论

本文针对发动机等工作时产生的周期噪声，利用反馈FXLMS算法进行ANC程序设计，在MATLAB中仿真对周期信号进行实验，获得很好的降噪效果。基于德州仪器公司的DSP C5509A，搭建硬件平台并进行实现，对周期信号取得明显降噪效果。为了增加系统性能，在今后工作中可以考虑在程序中增加变步长算法，使收敛速度与稳态误差达到一个较好的平衡[8-9]。

参考文献

[1] 庞志兵，何健，李永峰，等.自行高炮舱内噪声对人操作可靠性的影响及对策[C].人-机-环境系统工程研究进展，2005（7）：35-40.

[2] 刘剑.基于FXLMS算法的窄带主动噪声控制系统性能分析研究[D].哈尔滨：哈尔滨工业大学，2011.

[3] ROY T K， MORSHED M. Active noise control using filtered-xLMS and feedback ANC filter algorithms[C]. 2013 International Conference on Advances in Electrical Engineering（ICAEE）， IEEE， 2013：7-12.

[4] KUO S M， PANAHI I， CHUNG K M， et al. Design of active noise control systems with the TMS320 family[R]. Texas Instruments， 1996.

[5] 张贤达.现代信号处理[M].北京：清华大学出版社，2002.

[6] 岳莎莎.基于TMS320VC5509A的管道有源噪声控制系统研究[D].济南：山东科技大学，2010.

[7] 李宁.LMS自适应滤波算法的收敛性能研究与应用[D].哈尔滨：哈尔滨工程大学，2009.

[8] 李存武，林春生.关于几种变步长LMS算法的讨论[J].舰船电子工程，2008，28（5）：175-177.