主动降噪算法集合

资 源 简 介

主动降噪算法集合

详 情 说 明

主动降噪（Active Noise Cancellation, ANC）技术通过分析环境噪声并生成相应的反相声波来抵消噪声，广泛应用于耳机、汽车、建筑等场景。其核心在于算法的实时性和准确性，常见算法集合包括以下几种：

自适应滤波算法 以最小均方误差（LMS）或其变种（如NLMS、FxLMS）为基础，通过不断调整滤波器系数来匹配噪声特征，动态生成抵消信号。

频域处理算法 将噪声信号转换至频域（如FFT），分析主要噪声频段并针对性生成反相波，适合处理周期性噪声（如引擎声）。

前馈与反馈混合结构 结合前馈麦克风（捕捉外部噪声）和反馈麦克风（监测残余噪声），通过双环路控制提升降噪深度和带宽。

机器学习增强方案 利用神经网络（如RNN、CNN）对复杂噪声模式进行建模，适用于非稳态噪声（如人声混杂场景），但需较高算力支持。

扩展思考：算法选择需权衡延迟、功耗与降噪效果。例如，便携设备倾向轻量级LMS，而车载系统可能采用混合结构。未来趋势或聚焦于低延迟AI算法与传感器融合技术。