主动降噪方法、装置、设备及介质与流程

1.本发明涉及语音设备降噪领域，尤其涉及一种主动降噪方法、装置、设备及介质。


背景技术：

2.随着科技的发展，语音设备普及应用也走进了人们的日常生活，人们在使用语音设备收听语音信息和音乐信息等音频信息时，外部环境的噪音也会穿过语音设备被人耳听到，尤其是外部环境的噪音信息比较复杂时，会严重影响人们对音频信息的收听效果，因此需要进行降噪处理以减少外部噪音对语音设备的影响，语音设备除了在设备的物理结构方面降低噪音干扰的方式之外，也可以采用主动降噪的方式降低噪音信息的影响。
3.当前语音设备的主动降噪都是基于lms算法或者fx-lms算法来计算得到噪音信息的振幅，且都需要通过调整自适应滤波器的权值系数，自适应滤波器容易受外部环境和自身工作状态影响对应的权值系数s，主动降噪处理过程中借用受影响的权值系数s来计算时，会导致语音设备对外部噪音的振幅计算不准确，从而影响语音设备的主动降噪效果。


技术实现要素：

4.本发明的主要目的在于解决语音设备对不同环境下的噪音信息的振幅计算不准确以及降噪效果不佳的技术问题。
5.本发明第一方面提供了一种主动降噪方法，包括：
6.获取外部噪音以及所述外部噪音经过声学路径后得到的外部噪音信息；
7.根据预置噪音处理装置分别将所述外部噪音处理，得到噪音处理信息；
8.判断预置音乐模式是否开启；
9.若未开启，则播放所述噪音处理信息；
10.根据所述噪音处理信息与所述外部噪音信息相抵消，得到第一残余噪音信息；
11.基于spsa算法，利用所述第一残余噪音信息来更新所述噪音处理装置的权值系数；
12.若开启，则播放混合信息，其中，所述混合信息包括所述噪音处理信息和音乐信息；
13.根据所述混合信息与所述外部噪音信息相抵消，得到第二残余噪音信息，其中，所述音乐信息包含在所述第二残余噪音信息内；
14.根据预置第一滤波器对所述第二残余噪音信息中的所述音乐信息进行滤波处理，得到第三残余噪音信息；
15.基于spsa算法，利用所述第三残余噪音信息来更新所述噪音处理装置的权值系数。
16.可选的，在本发明第一方面的第一种实现方式中，所述噪音处理装置包括用于产生同步扰动随机向量的随机生成器和第二滤波器。
17.可选的，在本发明第一方面的第二种实现方式中，所述根据预置噪音处理装置分
别将所述外部噪音处理，得到噪音处理信息包括：
18.将所述外部噪音与所述同步扰动随机向量相卷积，得到卷积信息；
19.根据所述第二滤波器对所接收到所述外部噪音进行滤波处理，对应生成滤波信息；
20.将所述卷积信息和所述滤波信息进行叠加，得到噪音处理信息。
21.可选的，在本发明第一方面的第三种实现方式中，所述同步扰动随机向量遵循伯努利分布δk，其中，
22.可选的，在本发明第一方面的第四种实现方式中，所述基于spsa算法，利用所述第一残余噪音信息来更新所述噪音处理装置的权值系数包括：
23.将所述第一残余噪音信息作为代价函数，将所述代价函数代入到梯度估计计算中，求出梯度δw(n)；
24.将所述梯度δw(n)代入到系数更新方程中，更新所述第二滤波器的权值系数，所述系数更新方程具体为w
(n+1)
＝w
(n)-ak*δw(n)，其中，所述w
(n)
为所述第二滤波器当前的权值系数，所述ak为步长。
25.可选的，在本发明第一方面的第五种实现方式中，所述将所述第一残余噪音信息作为代价函数包括：
26.所述代价函数具体的表达式为：
27.其中，λ＝1、2、3...n，所述e
(n)
为第一残余噪音信息，所述j(u(n))为所述代价函数的估计值。
28.可选的，在本发明第一方面的第六种实现方式中，所述将所述代价函数代入到梯度估计计算中，求出梯度δw(n)包括：
29.所述梯度估计计算具体的表达式为：
30.其中，所述ck为同步扰动向量的增益系数。
31.本发明第二方面提供了一种主动降噪装置，所述包括：
32.获取模块，用于获取外部噪音以及所述外部噪音经过声学路径后得到的外部噪音信息；
33.处理模块，用于根据预置噪音处理装置分别将所述外部噪音处理，得到噪音处理信息；
34.监听模块，用于判断预置音乐模式是否开启；
35.第一判断模块，用于若未开启，则播放所述噪音处理信息；
36.第一抵消模块，用于根据所述噪音处理信息与所述外部噪音信息相抵消，得到第一残余噪音信息；
37.第一更新模块，用于基于spsa算法，利用所述第一残余噪音信息来更新所述噪音处理装置的权值系数；
38.第二判断模块，用于若开启，则播放混合信息，其中，所述混合信息包括所述噪音处理信息和音乐信息；
39.第二抵消模块，用于根据所述混合信息与所述外部噪音信息相抵消，得到第二残余噪音信息，其中，所述音乐信息包含在所述第二残余噪音信息内；
40.滤波模块，用于根据预置第一滤波器对所述第二残余噪音信息中的所述音乐信息进行滤波处理，得到第三残余噪音信息；
41.第二更新模块，用于基于spsa算法，利用所述第三残余噪音信息来更新所述噪音处理装置的权值系数。
42.本发明第三方面提供了一种主动降噪设备，所述的主动降噪设备包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令，所述存储器和所述至少一个处理器通过线路互连；
43.所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述设备执行上述主动降噪方法。
44.本发明的第四方面提供了一种语音设备的计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述主动降噪方法。
45.本发明所提供的技术方案中，通过判断音乐模式是否开启，对应将接收到的噪音信息进行滤波处理，并播放用于抵消外部噪音信息的声音，得到残余噪音信息，直接将残余噪音信息带入spsa算法中进行计算，更新第二滤波器的权值系数，若是音乐模式已开，则残余噪音信息中还包含音乐信息，因此还需要将其中的音乐信息通过第一滤波器单独剔除，实现了在音乐状态以及通话或其他状态下，能够对外部噪音进行抵消，提高降噪效果。
附图说明
46.图1为本发明实施例中主动降噪方法的第一个实施例示意图；
47.图2为本发明实施例中主动降噪方法的第二个实施例示意图；
48.图3为本发明实施例中主动降噪方法的第三个实施例示意图；
49.图4为本发明实施例中主动降噪装置的一个实施例示意图；
50.图5为本发明实施例中主动降噪设备的一个实施例示意图。
具体实施方式
51.本发明实施例提供了一种主动降噪方法及系统、装置、设备及存储介质。
52.本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的实施例能够以除了在这里图示或描述的内容以外的顺序实施。此外，术语“包括”或“具有”及其任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
53.为便于理解，下面对本发明实施例的具体流程进行描述，请参阅图1-附图3，本发明实施例中主动降噪方法的一个实施例，所述的主动降噪方法包括：
54.101、获取外部噪音以及外部噪音经过声学路径后得到的外部噪音信息；
55.102、根据预置噪音处理装置分别将外部噪音处理，得到噪音处理信息；
56.进一步的，噪音处理装置包括用于产生同步扰动随机向量的随机生成器和第二滤波器。
57.进一步的，步骤102具体还可以执行：
58.1021、将外部噪音与同步扰动随机向量相卷积，得到卷积信息；
59.其中，同步扰动随机向量需要遵循伯努利分布δk，其中，
60.1022、根据第二滤波器对所接收到外部噪音进行滤波处理，对应生成滤波信息；
61.1023、将卷积信息和滤波信息进行叠加，得到噪音处理信息。
62.103、判断预置音乐模式是否开启；
63.在本实施例中，音乐模式为本方法所应用于的设备中所具备的，其中该设备中预设有用于播放音乐的音乐装置，同样还内置了监听单元，用于监听用于音乐装置是否开启以及监听实时音效。
64.104、若未开启，则播放噪音处理信息；
65.在本实施例中，在音乐装置未开启状态时，仅有外部噪音信息在流通，其中，内置的第二滤波器的权值系数需要事先计算出来，因此在该方法所应用的设备开启后，会先播放白噪音，通过白噪音模拟外部噪音在内部进行流通，由于，第二滤波器在第一次实用时的权值系数为空白值，因此需要白噪音在内部流通两次，使得spsa算法能够获取到白噪音信息以及上一次白噪音所计算得到的残余噪音信息来更新第二滤波器的权值系数，故会将该权值系数应用到实际接收外部噪音的降噪计算中。
66.105、根据混合信息与外部噪音信息相抵消，得到第二残余噪音信息，其中，音乐信息包含在第二残余噪音信息内；
67.在本实施例中，设定xn为外部噪音，该外部噪音经过声学路径p得到dn，具体的表达式为：dn＝xn*p，外部噪音还分别与随机生成器所产生的同步扰动随机向量q进行卷积以及经过第二滤波器，分别得到卷积信息q和滤波信息y，具体的表达式为：q＝xn*q；y＝xn*w，由于卷积信息q和滤波信息y在被麦克风接收到并通过扬声器播放出来之前需要叠加在一起，其中，该麦克风的预置权值系数为s，故卷积信息q和滤波信息y在叠加后并播放出来得到噪音处理信息y’，具体的表达式为：y’＝(q+y)*s，最后将噪音处理信息y’与外部噪音经过声学路径p所得到的dn进行抵消，得到第一残余噪音信息e
(n)
，具体的表达式为：e
(n)
＝dn-y’。
68.106、基于spsa算法，利用第一残余噪音信息来更新噪音处理装置；
69.进一步的，步骤106具体还可以执行：
70.1061、将第一残余噪音信息作为代价函数，将代价函数代入到梯度估计计算中，求出梯度δw(n)；
71.进一步的，“将第一残余噪音信息作为代价函数”具体的表达式为：
72.其中，λ＝1、2、3...n，e
(n)
为第一残余噪音信息，j(u(n))为代价函数的估计值。
73.进一步的，“将代价函数代入到梯度估计计算中，求出梯度δw(n)”具体的表达式为：其中，ck为同步扰动向量的增益系数。
74.1062、将梯度δw(n)代入到系数更新方程中，更新第二滤波器的权值系数，系数更新方程具体为w
(n+1)
＝w
(n)-ak*δw(n)，其中，w
(n)
为第二滤波器当前的权值系数，ak为步长。
75.107、若开启，则播放混合信息，其中，混合信息包括噪音处理信息和音乐信息；
76.在本实施例中，音乐装置开始播放音乐信息mc，并与卷积信息q和滤波信息y一同被麦克风接收，通过扬声器播放出来，具体的表达式为：y’＝(q+y-mc)*s。
77.108、根据噪音处理信息与外部噪音信息相抵消，得到第二残余噪音信息；109、根据预置第一滤波器对第二残余噪音信息中的音乐信息进行滤波处理，得到第三残余噪音信息；
78.在本实施例中，由于音乐信息是要与第二残余噪音信息一同播放给用户听的，当第二残余噪音信息越少，用户所听到的音乐信息越无损，越清晰，因此在通过spsa算法对第二滤波器的权值系数更新前，需要将音乐信息剔除，仅留下第二残余噪音信息作为spsa算法的唯一更新参数，而在此之前，需要将第一滤波器的权值系数s_hat事先设定好，其中，第一滤波器是为了估计麦克风的次级路径而设的虚拟滤波器，播放高斯白噪音vn，麦克风接收高斯白噪音vn并通过扬声器播放与外部噪音数据相反的声音y’，其中y’＝vn*s，y’与外部噪音信息相抵消，得到残余噪音e，其中e＝dn-y’，高斯白噪音vn也经过第一滤波器，得到vn’，其中vn’＝vn*s_hat，最后需要将y’完全去除，留下外部噪音信息进行lms算法计算，因此，滤波后的残余噪音为s_e，其中s_e＝dn-y’+vn’，由于滤波后的残余噪音s_e不能完全等同与dn，因此需要直接将s_e以及高斯白噪音vn一同通过lms算法进行计算，以更新第一滤波器的权值系数，具体的表达式为：s_hat’＝s_hat+mu*s_e*vn’，其中s_hat’为第一滤波器更新后的权值系数，mu为步长。
79.得到第一滤波器最新的权值系数后，开始执行降噪工作，在步骤107中得到扬声器所播放用于与外部噪音信息相抵消的声音y’，与外部噪音信息抵消后得到第二残余噪音信息e2，其中e2＝dn-y'，而e2中不仅存在残余噪音，还存在音乐信息，因此被用户所听到的同时，还被内置的第一滤波器进行滤波处理，该第一滤波器是直接接收到音乐信息mc，并播放与音乐信息相反的声音mc’，其中mc’＝mc*s_hat，内部接收到第二残余噪音信息e2，便需要将其内的音乐信息mc进行剔除，因此对第二残余噪音信息e2进行滤波，得到第三残余噪音信息e3，其中e3＝dn-y
’‑
mc’，第三残余噪音信息e3与音乐信息mc通过lms算法进行计算，以更新第一滤波器的权值系数。
80.110、基于spsa算法，利用第三残余噪音信息来更新噪音处理装置
81.在本实施例中，第三残余噪音信息e3经过第一滤波器的滤波处理后，其内的音乐信息mc趋近于零，最后通过spsa算法利用第三残余噪音信息来更新第二滤波器，具体与上
述步骤106中的表达式相同。
82.在本实施例中，通过判断音乐模式是否开启，对应将接收到的噪音信息进行滤波处理，并播放用于抵消外部噪音信息的声音，得到残余噪音信息，直接将残余噪音信息带入spsa算法中进行计算，更新第二滤波器的权值系数，若是音乐模式已开，则残余噪音信息中还包含音乐信息，因此还需要将其中的音乐信息通过第一滤波器单独剔除，实现了在音乐状态以及通话或其他状态下，能够对外部噪音进行抵消，提高降噪效果。
83.上面对本发明实施例中主动降噪方法进行了描述，下面对本发明实施例中主动降噪装置进行描述，请参阅图2，本发明实施例中主动降噪装置的一个实施例包括：
84.获取模块201，用于获取外部噪音以及外部噪音经过声学路径后得到的外部噪音信息；
85.处理模块202，用于根据预置噪音处理装置分别将外部噪音处理，得到噪音处理信息；
86.监听模块203，用于判断预置音乐模式是否开启；
87.第一判断模块204，用于若未开启，则播放噪音处理信息；
88.第一抵消模块205，用于根据混合信息与外部噪音信息相抵消，得到第二残余噪音信息，其中，音乐信息包含在第二残余噪音信息内；
89.第一更新模块206，用于基于spsa算法，利用第一残余噪音信息来更新噪音处理装置；
90.第二判断模块207，用于若开启，则播放混合信息，其中，混合信息包括噪音处理信息和音乐信息；
91.第二抵消模块208，用于根据噪音处理信息与外部噪音信息相抵消，得到第二残余噪音信息；
92.滤波模块209，用于根据预置第一滤波器对第二残余噪音信息中的音乐信息进行滤波处理，得到第三残余噪音信息；
93.第二更新模块210，用于基于spsa算法，利用第三残余噪音信息来更新噪音处理装置。
94.本发明实施例中主动降噪装置的另一个实施例中所述的主动降噪装置包括：
95.获取模块201，用于获取外部噪音以及外部噪音经过声学路径后得到的外部噪音信息；
96.处理模块202，用于根据预置噪音处理装置分别将外部噪音处理，得到噪音处理信息；
97.监听模块203，用于判断预置音乐模式是否开启；
98.第一判断模块204，用于若未开启，则播放噪音处理信息；
99.第一抵消模块205，用于根据混合信息与外部噪音信息相抵消，得到第二残余噪音信息，其中，音乐信息包含在第二残余噪音信息内；
100.第一更新模块206，用于基于spsa算法，利用第一残余噪音信息来更新噪音处理装置；
101.第二判断模块207，用于若开启，则播放混合信息，其中，混合信息包括噪音处理信息和音乐信息；
102.第二抵消模块208，用于根据噪音处理信息与外部噪音信息相抵消，得到第二残余噪音信息；
103.滤波模块209，用于根据预置第一滤波器对第二残余噪音信息中的音乐信息进行滤波处理，得到第三残余噪音信息；
104.第二更新模块210，用于基于spsa算法，利用第三残余噪音信息来更新噪音处理装置。
105.其中，所述处理模块202具体用于：
106.将外部噪音与同步扰动随机向量相卷积，得到卷积信息；
107.同步扰动随机向量需要遵循伯努利分布δk，其中，
108.根据第二滤波器对所接收到外部噪音进行滤波处理，对应生成滤波信息；
109.将卷积信息和滤波信息进行叠加，得到噪音处理信息。
110.其中，所述第一更新模块206具体用于：
111.将第一残余噪音信息作为代价函数，将代价函数代入到梯度估计计算中，求出梯度δw(n)；
112.进一步的，“将第一残余噪音信息作为代价函数”具体的表达式为：
113.其中，λ＝1、2、3...n，e
(n)
为第一残余噪音信息，j(u(n))为代价函数的估计值。
114.进一步的，“将代价函数代入到梯度估计计算中，求出梯度δw(n)”具体的表达式为：其中，ck为同步扰动向量的增益系数。
115.将梯度δw(n)代入到系数更新方程中，更新第二滤波器的权值系数，系数更新方程具体为w
(n+1)
＝w
(n)-ak*δw(n)，其中，w
(n)
为第二滤波器当前的权值系数，ak为步长。
116.上面附图4从模块化功能实体的角度对本发明实施例中主动降噪装置进行详细描述，下面从硬件处理的角度对本发明实施例中主动降噪设备进行详细描述。
117.附图5是本发明实施例提供的一种主动降噪设备的结构示意图，该主动降噪设备300可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上处理器(central processing units，cpu)310(例如，一个或一个以上处理器)和存储器320，一个或一个以上存储应用程序333或数据332的存储介质330(例如一个或一个以上海量存储设备)。其中，存储器320和存储介质330可以是短暂存储或持久存储。存储在存储介质330的程序可以包括一个或一个以上模块(图示没标出)，每个模块可以包括对主动降噪设备300中的一系列指令操作。更进一步地，处理器310可以设置为与存储介质330通信，在主动降噪设备300上执行存储介质330中的一系列指令操作。
118.基于主动降噪设备300还可以包括一个或一个以上电源340，一个或一个以上有线或无线网络接口350，一个或一个以上输入输出接口360，和/或，一个或一个以上操作系统331，例如windows serve，mac os x，unix，linux，freebsd等等。本领域技术人员可以理解，
图4示出的主动降噪设备结构并不构成对基于主动降噪设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
119.本发明还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以为非易失性计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质也可以为易失性计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行所述的主动降噪方法及系统的步骤。
120.所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统或装置、单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
121.所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(read-only memory，rom)、随机存取存储器(random access memory，ram)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
122.以上所述，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

技术特征：
1.一种主动降噪方法，其特征在于，包括：获取外部噪音以及所述外部噪音经过声学路径后得到的外部噪音信息；根据预置噪音处理装置分别将所述外部噪音处理，得到噪音处理信息；判断预置音乐模式是否开启；若未开启，则播放所述噪音处理信息；根据所述噪音处理信息与所述外部噪音信息相抵消，得到第一残余噪音信息；基于spsa算法，利用所述第一残余噪音信息来更新所述噪音处理装置的权值系数的权值系数；若开启，则播放混合信息，其中，所述混合信息包括所述噪音处理信息和音乐信息；根据所述混合信息与所述外部噪音信息相抵消，得到第二残余噪音信息，其中，所述音乐信息包含在所述第二残余噪音信息内；根据预置第一滤波器，对所述第二残余噪音信息中的所述音乐信息进行滤波处理，得到第三残余噪音信息；基于spsa算法，利用所述第三残余噪音信息来更新所述噪音处理装置的权值系数。2.根据权利要求1所述的主动降噪方法，其特征在于，所述噪音处理装置包括用于产生同步扰动随机向量的随机生成器和第二滤波器。3.根据权利要求2所述的主动降噪方法，其特征在于，所述根据预置噪音处理装置分别将所述外部噪音处理，得到噪音处理信息包括：将所述外部噪音与所述同步扰动随机向量相卷积，得到卷积信息；根据所述第二滤波器对所接收到所述外部噪音进行滤波处理，对应生成滤波信息；将所述卷积信息和所述滤波信息进行叠加处理，得到噪音处理信息。4.根据权利要求3所述的主动降噪方法，其特征在于，所述同步扰动随机向量δ
k
遵循伯努利分布，其中，5.根据权利要求4所述的主动降噪方法，其特征在于，所述基于spsa算法，利用所述第一残余噪音信息来更新所述噪音处理装置的权值系数包括：将所述第一残余噪音信息作为代价函数，将所述代价函数代入到梯度估计计算中，求出梯度δ
w
(n)；将所述梯度δ
w
(n)代入到系数更新方程中，更新所述第二滤波器的权值系数，所述系数更新方程具体为w
(n+1)
＝w
(n)-a
k
*δ
w
(n)，其中，所述w
(n)
为所述第二滤波器当前的权值系数，所述a
k
为步长。6.根据权利要求5所述的主动降噪方法，其特征在于，所述将所述第一残余噪音信息作为代价函数包括：所述代价函数具体的表达式为：其中，λ＝1、2、3...n，所述e
(n)
为第一残余噪音信息，所述j(u(n))为所述代价函数的估计值。7.根据权利要求6所述的主动降噪方法，其特征在于，所述将所述代价函数代入到梯度
估计计算中，求出梯度δ
w
(n)包括：所述梯度估计计算具体的表达式为：其中，所述c
k
为同步扰动向量的增益系数。8.一种主动降噪装置，其特征在于，所述语音设备包括：误差传声器和扬声器，所述的主动降噪装置包括：获取模块，用于获取外部噪音以及所述外部噪音经过声学路径后得到的外部噪音信息；处理模块，用于根据预置噪音处理装置分别将所述外部噪音处理，得到噪音处理信息；监听模块，用于判断预置音乐模式是否开启；第一判断模块，用于若未开启，则播放所述噪音处理信息；第一抵消模块，用于根据所述噪音处理信息与所述外部噪音信息相抵消，得到第一残余噪音信息；第一更新模块，用于基于spsa算法，利用所述第一残余噪音信息来更新所述噪音处理装置的权值系数；第二判断模块，用于若开启，则播放混合信息，其中，所述混合信息包括所述噪音处理信息和音乐信息；第二抵消模块，用于根据所述混合信息与所述外部噪音信息相抵消，得到第二残余噪音信息，其中，所述音乐信息包含在所述第二残余噪音信息内；滤波模块，用于根据预置第一滤波器对所述第二残余噪音信息中的所述音乐信息进行滤波处理，得到第三残余噪音信息；第二更新模块，用于基于spsa算法，利用所述第三残余噪音信息来更新所述噪音处理装置的权值系数。9.一种主动降噪设备，其特征在于，所述主动降噪设备包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令，所述存储器和所述至少一个处理器通过线路互连；所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述的主动降噪设备执行如权利要求1-7中任一项所述的主动降噪方法。10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，其特征在于，所述语音设备包括：误差传声器和扬声器，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的主动降噪方法。

技术总结
本发明涉及语音设备降噪领域，公开了一种主动降噪方法、装置、设备及介质。该方法包括通过判断音乐模式是否开启，对应将接收到的噪音信息进行滤波处理，并播放用于抵消外部噪音信息的声音，得到残余噪音信息，直接将残余噪音信息带入SPSA算法中进行计算，更新第二滤波器的权值系数，若是音乐模式已开，则残余噪音信息中还包含音乐信息，因此还需要将其中的音乐信息通过第一滤波器单独剔除，实现了在音乐状态以及通话或其他状态下，能够对外部噪音进行抵消，提高降噪效果。提高降噪效果。提高降噪效果。


技术研发人员：邓刚 欧阳梓俊
受保护的技术使用者：深圳市长丰影像器材有限公司
技术研发日：2023.07.20
技术公布日：2023/9/14