CN112087701B - 用于风检测的麦克风的扬声器仿真 - Google Patents
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Abstract
本公开涉及用于风检测的麦克风的扬声器仿真。本文公开了一种用于利用电子设备的麦克风和扬声器来检测风的方法。该方法获得由麦克风产生的麦克风信号。该方法获得由正在对麦克风仿真的扬声器通过该扬声器捕获环境中的环境声音而产生的扬声器输入信号。该方法确定麦克风信号和扬声器输入信号之间的相干性,并且确定该相干性是否低于相干性强度阈值。响应于确定该相干性低于相干性强度阈值,该方法确定在环境中有风存在。
Description
技术领域
本公开的一个方面涉及利用麦克风和对麦克风仿真的扬声器进行风检测。还描述了其他方面。
背景技术
声学噪声可为在声学域中产生的任何不期望的(或令人不悦的)声音。此类噪声在妨碍人们收听通过音频设备(例如,膝上型计算机、平板电脑)上的回放而同时产生的其他声音(例如,音乐)的能力时是不期望的。为了降低噪声的影响,可利用有源噪声消除(ANC)系统。这些系统使用一个或多个麦克风来感测环境声音,ANC系统从该环境声音产生与噪声相似但相位相反的抗噪声信号。然后通过扬声器输出该信号,以通过相消干涉来消除噪声。
发明内容
本公开的一个方面是一种由电子设备执行的用于使用麦克风和扬声器来检测风的存在的方法。为了执行风检测,该设备获得由正在对麦克风仿真的扬声器通过感测环境声音来产生的扬声器输入信号。该设备确定所获得的由麦克风产生的麦克风信号与扬声器输入信号之间的相干性。相干性表示这两个信号之间相对于频率的线性关系。当相干性高时,两个信号类似,而当相干性低时,两个信号可变化。相干性一般在有风存在的情况下可能由于风的去相关性质而下降。因此,响应于确定相干性下降到阈值以下,设备宣称在环境中存在风。
在一个方面,该设备可在确定设备处于嘈杂环境中时执行风检测。具体地讲,为了降低激活扬声器(和/或扬声器的放大器)以产生扬声器输入信号所需的功率消耗,该设备可首先确定在麦克风信号内是否包含足够量的背景噪声。否则,如果麦克风信号中的噪声非常小,则归因于风的噪声可忽略不计。该设备估计包含在麦克风信号内的噪声,并且将该噪声与噪声阈值进行比较。因此,当噪声估计高于阈值时,设备可执行风检测,因为存在噪声的增加可能归因于风噪声的可能性。
在另一方面,除了检测风的存在之外,设备还可基于麦克风信号和扬声器输入信号之间的相干性来确定风的速度。如前所述,相干性是两个信号之间的线性关系。信号之间的相干性可随着风的速度增加而降低,因为随着速度增加,风可变得更加去相关。因此,可预定义不同的相关性,每个相关性与不同的风速度相关联。设备可将这两个信号之间的当前相干性与预定义的相干性进行比较,以标识与匹配的相干性相关联的风速度。
以上概述不包括本公开的所有方面的详尽列表。可预期的是,本公开包括可由上文概述的各个方面以及在下文的具体实施方式中公开并且在权利要求书中特别指出的各个方面的所有合适的组合来实践的所有系统和方法。此类组合可具有未在上述发明内容中具体阐述的特定优点。
附图说明
在附图的图示中通过举例而非限制的方式示出了多个方面,在附图中类似的附图标号指示类似的元件。应当指出的是,在本公开中提到“一”或“一个”方面未必是同一方面,并且其意指至少一个。另外,为了简洁以及减少附图的总数,某个附图可能被用于示出不止一个方面的特征,并且对于某个方面,可能并不需要该附图中的所有元素。
图1示出了根据本公开一个方面的电子设备的框图。
图2示出了执行风检测的过程的一个方面的流程图。
图3是根据本公开一个方面的利用麦克风信号和扬声器输入信号来检测风的存在的操作的框图。
图4是根据本公开一个方面的利用麦克风信号和扬声器输入信号来确定风速度的操作的框图。
图5示出了根据本公开一个方面的不同风速度对麦克风信号和扬声器输入信号之间的相干性的影响。
具体实施方式
现在将参考所附附图来解释本公开的各方面。只要在某个方面中描述的部件的形状、相对位置和其他方面未明确限定,这里本公开的范围就不仅仅局限于所示出的部件,所示出的部件仅用于说明的目的。另外,虽然阐述了许多细节,但应当理解,一些实施方案可在没有这些细节的情况下被实施。在其他情况下,未详细示出熟知的电路、结构和技术,以免模糊对该描述的理解。
许多设备诸如智能电话包括用于为了许多不同目的而捕获声音的麦克风。例如,用户可通过设备进行电话会话,其中设备的麦克风捕获语音作为上行链路信号。信号中语音的可理解性可受到环境内其他声音诸如噪声和风的不利影响。为了对抗风的影响,设备可包括风检测系统,该风检测系统通过确定不同麦克风产生的两个麦克风信号之间的互相关性是否低于阈值来检测风。如果是,则系统可基于风的存在来修改信号。然而,一些较小的设备可能无法利用此类系统。这些设备可具有内部容量有限的小外壳,有限的内部容量可能无法包括与其他更大设备一样多的电子部件。例如,这些较小设备可仅具有足以用于一个麦克风和一个扬声器的空间。在这种情况下,风检测系统可能无效。
为了克服这些缺陷,本公开描述了能够利用麦克风和扬声器来检测风的电子设备。具体地讲,电子设备使得扬声器对麦克风仿真,以便产生由扬声器感测的环境声音的扬声器输入信号。电子设备基于麦克风产生的麦克风信号和扬声器输入信号之间的相干性来确定风的存在。因此,此类电子设备能够通过利用对麦克风仿真的扬声器来检测风,由此减轻对否则将是一些风检测系统所需的至少两个麦克风的需要。
图1示出了执行风检测的一个方面的电子设备100的框图。电子设备100包括麦克风105、扬声器110、放大器(AMP)115、数模转换器(DAC)120、网络接口125和控制器130。
电子设备可以是包括扬声器和麦克风(例如,集成在其中)的任何电子设备,诸如台式计算机、家庭音频系统、具有音频能力的任何消费电子设备以及车辆中的音频系统(例如,汽车信息娱乐系统)。在一个方面,该电子设备可以是无线便携式设备,诸如可穿戴设备(例如,智能眼镜、智能手表等)、可听设备(例如,无线耳机,诸如入耳式、贴耳式或罩耳式耳机)、智能电话、平板电脑或膝上型计算机。该电子设备可以是无线的,从而其可利用任何无线通信方法(例如,利用蓝牙协议、无线局域网链路等)经由网络接口125与另一电子设备建立无线连接链路,以便交换数据分组(例如,互联网协议(IP)分组)。在一个方面,网络接口125被配置为与无线接入点建立无线通信链路,以便通过无线网络(例如,互联网)与电子服务器交换数据。
在另一方面,电子设备可以是具有外壳的小设备,本文所述的元件中的至少一些被集成在该外壳内。例如,电子设备100可以是具有至少包括(例如,其中集成有)麦克风105、扬声器110和被配置为执行风补偿操作的控制器130的外壳的智能手表,如本文所述。在一个方面,外壳可具有1cm2至150cm2范围内的表面积。在一个方面,外壳在形状上可为大致矩形的,而在另一方面,外壳可具有任意形状。
麦克风105可以是被配置用于将由在声学环境中传播的声波导致的声能转换成输入麦克风信号的任何类型的麦克风(例如,差分压力梯度微机电系统(MEMS)麦克风)。扬声器110例如可以是可被专门设计用于特定频带的声音输出的电动驱动器,诸如低音扬声器、高音扬声器或中音驱动器。在一个方面,扬声器110可为“全音域”(或“全频”)电动驱动器,其尽可能多地再现可听频率范围。在一个方面,电子设备100可包括不止一个麦克风和/或不止一个扬声器。
控制器130可以是专用处理器诸如专用集成电路(ASIC)、通用微处理器、现场可编程门阵列(FPGA)、数字信号控制器、或一组硬件逻辑结构(例如滤波器、算术逻辑单元以及专用状态机)。控制器被配置为执行风检测操作。在一个方面,控制器130还被配置为执行风补偿操作,诸如对由麦克风105产生的麦克风信号进行音频信号处理操作。本文描述了关于这些操作的更多说明。在一个方面,由控制器130执行的操作可在软件中实现(例如,作为存储在存储器中并由控制器130执行的指令)和/或可由如本文所述的硬件逻辑结构实现。
在一个方面,控制器130被配置为获得用于通过扬声器110回放的一条音频节目内容(例如,音乐等)的输入音频信号(作为模拟或数字信号)。在一个方面,控制器130可从本地存储器获得输入音频信号,或者控制器130可从网络接口125获得输入音频信号,该网络接口可从外部源获得信号。音频信号可以是信号输入音频通道(例如单声道)。在另一方面,控制器130可获得用于通过两个或更多个扬声器输出的两个或更多个输入音频通道(例如立体声声道)。在一个方面,在设备100包括两个或更多个扬声器的情况下,控制器130可以执行附加的音频信号处理操作。例如,控制器130可空间地渲染输入音频通道以产生双耳输出音频信号用于驱动至少两个扬声器(例如,设备100的左扬声器和右扬声器)。在另一方面,控制器130可包括声音输出波束形成器,声音输出波束形成器被配置为产生扬声器驱动器信号,扬声器驱动器信号在驱动两个或更多个扬声器时产生空间选择性声音输出。因此,当用于驱动扬声器时,设备100可产生指向环境内的位置的定向波束方向图。
DAC 120用于接收输入音频信号作为由控制器130产生的输出数字音频信号,并且将其转换成模拟信号。AMP 115用于从DAC 120获得模拟信号并且向扬声器110的扬声器输入端111提供驱动信号。尽管DAC和AMP被图示为分开的块,但是在一个方面中,用于这些的电子电路部件可被组合,以便提供驱动器信号的更高效的数模转换和放大操作,例如使用D类放大器技术。扬声器110用于(经由输入端111)从AMP 115获得驱动器信号,并且使用驱动器信号产生声音。如本文将描述的,除了产生声音之外,扬声器110可被配置为通过感测环境声音并将其转换成扬声器输入信号来对麦克风仿真。本文描述了关于对麦克风仿真的更多内容。
在一个方面,电子设备100可以是如本文所公开的计算机系统的一部分,该计算机系统包括单独的(例如,配套)设备,诸如智能电话,电子设备100与所述单独的设备建立(例如,有线和/或无线)连接以便将这两个设备配对在一起。在一个方面,配套设备(例如,其经编程处理器)可以执行本文所述的一个或多个操作,诸如音频处理操作和风检测操作。例如,配套设备可从电子设备100获得麦克风信号和/或扬声器输入信号,并且执行风检测操作,如本文所述。在另一方面,本文所述的电子设备100的至少一些元件(例如,麦克风105、扬声器110等)可以是计算机系统内不同电子设备的一部分。例如,扬声器110可以是独立扬声器。在这种情况下,所述不同电子设备可经由无线或有线通信链路与电子设备100和/或彼此进行通信。
图2是执行风检测的过程200的一个方面的流程图。在一个方面,过程200由图1的电子设备100的控制器130执行。过程200开始于获得由麦克风产生的麦克风信号(在框205处)。例如,麦克风可以是(如前所述)电子设备的一部分(或集成到电子设备中),并且可感测环境的环境声音并将该声音转换为麦克风信号。在另一方面,麦克风信号可由作为配套设备的一部分的麦克风产生。过程200感测用于通过扬声器捕获环境声音的扬声器输入端的信号(作为由扬声器产生的扬声器输入信号)(在框210处)。具体地讲,控制器可获得由正在对麦克风仿真的扬声器通过扬声器捕获环境中的环境声音而产生的扬声器输入信号。在一个方面,麦克风信号可与扬声器输入信号不同(例如,具有不同的谱形状等)。信号之间的差异可能是由于例如这两个元件的规格差异以及由于这两个元件可集成在电子设备内(或上)的不同位置处。例如,扬声器输入信号可表示由扬声器感测的第一环境声音,并且麦克风信号可表示由麦克风感测的第二环境声音。过程200确定麦克风信号和扬声器输入信号之间的相干性(或量值平方相干性)(在框215处)。过程200确定相干性是否低于相干性阈值(在决策块220处)。如果是,则过程200确定(或者说检测到)环境内风的存在(在框225处)。否则,该过程200结束。
一些方面执行过程200的变型形式。例如,过程200的特定操作可不以所示出和所描述的确切顺序执行。可不在连续的一系列操作中执行该特定操作,并且可在不同方面中执行不同的特定操作。例如,在一个方面,并非在相干性不低于相干性阈值的情况下结束过程200,而是过程200可返回至框210(或框205)以继续监测信号,以便检测风的存在。
又如,如本文所述,过程200也可以在检测到风时执行风补偿操作。例如,在一个方面,控制器可执行来自麦克风的麦克风信号的谱成形,以便使由于风的存在而引起的低频分量的增加最小化。本文进一步描述了关于由控制器执行的操作的更多内容。
图3示出了根据一个方面的由电子设备(例如,电子设备的控制器,诸如图1所示的控制器130)执行以利用麦克风信号301和扬声器输入信号302来检测风的存在的操作的框图300。将参考图1至图2描述框图300。框图300包括图1的电子设备100的至少一些元件。如图所示,框图300包括麦克风105、扬声器110、AMP 115和DAC 120。
框图300开始于确定由麦克风105捕获的麦克风信号201的噪声估计是否等于或高于(超过)噪声阈值(在框305处)。具体地讲,控制器130确定包含在麦克风信号201内的噪声估计,并将该噪声估计与噪声阈值进行比较。在一个方面,当在环境中存在实际背景噪声时,控制器130执行该操作以初始化风检测。例如,如果几乎没有、直至没有背景噪声(例如,低于阈值的噪声),则可假设由风引起的噪声不存在或可忽略不计。因此,控制器可将麦克风信号的信号电平与噪声阈值进行比较。在一个方面,控制器可将麦克风信号的声压水平(SPL)与噪声SPL阈值进行比较。具体地讲,控制器可将由麦克风捕获的宽带噪声与预定义阈值进行比较。例如,由于大多数天然存在的声音以低频率出现,因此噪声阈值可以是此类频率分量上的声音能量水平。控制器可将噪声估计确定为麦克风信号在那些相同频率分量上的声音能量水平,并且将噪声估计与阈值进行比较。在一个方面,声音能量水平的比较可基于每个频率分量,或者可基于两个或更多个频率分量上的声音能量水平的组合。
在确定麦克风信号301的噪声估计等于或高于噪声阈值时,控制器130可执行操作以使扬声器110对麦克风仿真,以便捕获由扬声器110产生的扬声器输入信号。在一些方面,控制器可激活(例如,唤醒)扬声器110(和/或被配置为产生扬声器输入信号的任何控制电路)以开始通过对麦克风仿真来感测声音。在这种情况下,控制器可通过仅在麦克风信号所感测的吵闹噪声(例如,高于阈值的噪声)存在的情况下唤醒扬声器110来降低设备的功率消耗。
与常规扬声器操作相比,在扬声器处于麦克风仿真模式时,控制器可阻止扬声器110产生声音以便获得扬声器输入信号。具体地讲,在正在感测扬声器输入信号时,AMP 115不驱动扬声器110。这可以一种或多种方式实现。例如,控制器可停止向DAC 120提供输出(例如,数字)音频信号303,以便阻止AMP 115驱动扬声器产生声音。又如,控制器可仅在AMP115不驱动扬声器110产生声音的时间期间捕获扬声器输入信号。例如,扬声器输入信号可在设备100正在回放的歌曲结束与下一首歌曲开始之前之间被感测。
在一个方面,扬声器输入信号302是在扬声器110正在对麦克风仿真时产生的数字信号。例如,AMP 303耦接到扬声器输入端111并且用于接收由扬声器110产生的电(模拟)信号。AMP 303放大该信号并将放大后的信号发送给DAC 304,DAC 304产生数字音频信号作为扬声器输入信号302。又如,控制器130可直接从扬声器110获得扬声器输入信号。例如,控制器可测量(或感测)扬声器110的扬声器输入端111上的(例如,电压)信号,以便捕获扬声器输入信号。在另一方面,控制器130可测量AMP 115上的电压以获得扬声器输入信号302。
在从麦克风105捕获麦克风信号301以及从扬声器110捕获扬声器输入信号302之后,激活(或发起)双通道分析(在框315处)。在一个方面,控制器执行双通道分析以测量扬声器输入信号和麦克风信号之间的线性关系。例如,该分析可确定相干性316,相干性316可为这两个信号之间相对于频率的相似性的统计测量值的函数。
在一个方面,相干性是在已知受影响或者在存在风噪声的情况下具有谱内容增加的第一频率范围上确定。在一个方面,频率范围可介于1kHz–10kHz之间,或更具体地介于1kHz–10kHz之间。
可以任何合适的方式计算两个信号之间的相干性。在一个方面,两个信号x(t)和y(t)之间的相干性可定义为:
其中Gxy(f)为x(t)和y(t)之间的互谱密度,并且Gxx(f)和Gyy(f)分别为x(t)和y(t)的自谱密度(或功率谱密度)。Cxy(f)在频率f提供介于0和1之间的值。具体地讲,相干性的值将始终满足0≤Cxy(f)≤1,其中1表示两个信号x(t)和y(t)相同。然而,两个随机不相关信号将导致等于0的相干性。0和1之间表示x(t)和y(t)之间的相关性或依赖性。在一个方面,x(t)可对应于扬声器输入信号302,并且y(t)可对应于麦克风信号301。
在另一方面,相干性可被定义为线性系统中两个信号之间的关系,并且线性系统可被表示为扬声器110和麦克风105之间的传递函数(或频率响应,H(f))。由于扬声器和麦克风的位置是固定的(例如,集成到设备的外壳中),因此H(f)可以被预定义(例如,在受控设置中,诸如在实验室中)。
在又一方面,频率响应H(f)可由所测量的脉冲响应来确定,而不是被预定义。例如,扬声器110可输出激励声音(例如,脉冲或合适的激励,诸如由麦克风感测并用于测量脉冲响应的正弦扫描)。利用已知的频率响应H(f),这两个信号之间的相干性可被定义为
其中Gxy*(f)为互谱密度的复共轭。因此,可基于已知频率响应H(f)以及这两个信号x(t)和y(t)的所估计(或确定)功率谱密度来确定相干性。
在一个方面,可省略在框305处执行的操作以便检测风。在这种情况下,可持续地或间歇地(例如,每五秒钟)对麦克风信号301扬声器输入信号302执行双通道分析315,以便检测风的存在。在另一方面,这些操作可在扬声器110不产生声音时执行。
基于从双通道分析确定的相干性,控制器130确定所确定相干性的第二频率范围上相干性的强度322(或相干性强度)(在框320处)。在一个方面,第二频率范围可与第一频率范围相同或不同。
控制器130可执行任何已知的方法来确定相干性强度322。在一个方面,控制器可在第二频率范围上对相干性进行积分,从而得到对数域中的相干性强度值。在另一方面,相干性强度可以是时间的函数。例如,控制器可在第二频率范围上执行在框315处确定的相干性的逆拉普拉斯变换,以产生作为时间的函数的相干性强度。在又一示例中,相干性强度值可以是在框315处确定的相干性在第二频率范围上的平均值、中值或均值。
在框325处,控制器130可以确定是否存在风。在一个方面,当相干性强度小于相干性强度阈值321时,控制器可以确定存在风。相干性强度阈值可以任何合适的方式确定。例如,相干性强度阈值可以是通过使用机器学习算法学习的值。例如,该算法可基于用户输入来学习阈值,指示对于相干性强度存在不期望的风噪声。又如,相干性强度阈值可以是时间的函数,而不是单个值。又如,相干性强度阈值可在受控环境中预先确定。具体地讲,相干性强度阈值可以是在不存在风时从麦克风信号和扬声器输入信号之间的相干性导出的相干性强度值。
在一个方面,该阶段的风检测可以基于在框315处确定的相干性,而不是相干性强度。例如,控制器130可将相干性与相干性阈值(例如,相干性相对于频率的函数或相干性值)进行比较。如果相干性小于相干性阈值,则控制器130确定风的存在。在另一方面,作为该确定的结果,图示300可省略框320的操作,因为所述确定可基于麦克风信号301和扬声器输入信号302之间的相干性。
例如,参考图5,根据本公开的一个方面示出了不同风速度对麦克风信号301和扬声器输入信号302之间的相干性的影响。具体地讲,该图示出了两个曲线图500-505,每个曲线图示出了麦克风信号和扬声器输入信号之间的相干性以及在不同风速度的对应相干性强度。曲线图500示出了作为相干性相对于频率的函数的四条相干性曲线501a-501d。相干性曲线501a表示在不存在风(例如,0m/s的风)的情况下这两个信号之间的相干性,并且相干性曲线501b-501d各自表示扬声器(例如,扬声器110)和/或麦克风(例如,麦克风105)所经历的风速度的不同增量下的相干性。曲线图505示出了作为时间的函数的各自对应于曲线图500的不同相干性曲线的四条相干性强度曲线。在一个方面,相干性强度曲线506a-506d各自分别对应于曲线501a-501d。
在一个方面,相干性曲线501a和/或对应的相干性强度曲线506a可用于定义用于检测风的存在的相干性强度阈值321。例如,如果相干性强度的曲线(或函数)偏离(例如,降低或低于)曲线506a,则控制器可以确定有风存在。如曲线图500所示,由于扬声器的灵敏特性,当其对麦克风仿真时,在扬声器的谐振频率以下(例如,在700Hz至800Hz之间)存在下降的相干性。然而,在存在风的情况下,谐振以下的相干性作为风速度的函数而降低。这在曲线图505中进一步示出,因为相干性曲线的强度随着风速度增加而进一步下降到曲线506a下方。在一些方面,曲线501a和506a可表示环境中存在高背景噪声(例如,当噪声估计高于噪声阈值时)但几乎没有风直至没有风的场景。在一个方面,可存在基于不同水平的噪声估计的不同组曲线。
曲线图500和/或505中的曲线(或函数)中的每一者可以在受控环境中确定,其中针对不同的受控风速度确定相干性。然后可将这些曲线中的每个曲线存储在设备的本地存储器中。在一些方面,可以存储更多或更少的曲线,每个曲线与不同的风速度相关联。
重新参考图3,基于确定存在风,控制器130可以产生指示检测到风的控制信号326。在一个方面,控制信号可以包括布尔值,例如,基于相干性强度小于阈值而声明已经检测到风的“1”,或者基于相干性强度大于阈值而声明尚未检测到风的“0”。
当检测到风时,控制器执行音频信号处理以补偿风的存在(在框330处)。作为一个示例,控制器可处理麦克风信号301以改善包含在麦克风信号301中的语音的可理解性。例如,在电话会话期间,控制器可基于风的检测而对麦克风信号301执行噪声抑制操作。具体地讲,控制器可通过衰减(或增大)信号的部分来对麦克风信号进行谱成形。例如,控制器可衰减麦克风信号的低频内容,因为大多数风噪声驻留在低频范围中。在其他方面,控制器可根据噪声而对麦克风信号施加音频处理滤波器,诸如低通滤波器、高通滤波器或带通滤波器。在一些方面,控制器可基于风噪声的存在而对麦克风信号执行增益调整。又如,依赖于语音识别算法的应用(诸如语音转文本应用和虚拟个人助理应用)在有风存在的情况下可能具有高的字词错误率。因此,在确定检测到风时,这些应用可通过应用信号处理操作(如上所述)来对风进行补偿,以便改善字词错误率。在其他方面,控制器可监测风和噪声条件(例如,SPL水平)并传输给一个或多个其他应用或其他设备以用于任何目的的进一步处理。
图4示出了根据一个方面的由图1所示的电子设备100(例如,其控制器)执行以确定风速度的操作的框图400。将参考图1至图3描述框图400。例如,图示400中所述的操作中的至少一些操作可参考(或类似于)图3的图示300中所执行的操作来执行。
如图3中所述,当在框305处确定的噪声估计高于噪声阈值时,可触发风检测操作。在这种情况下,控制器130可以仅在存在足够量的背景噪声时才执行风检测。然而,如果风存在于环境噪声低(例如,低于噪声阈值)的环境中,则控制器可以不引发风检测。因此,在一个方面,图示400描述了允许控制器在非嘈杂环境中执行风速度检测(和/或风检测)的操作。为此,框图400开始于控制器获得麦克风信号301和扬声器输入信号302,并且对信号进行滤波以注入(或添加)内部相干性(或相干噪声),其导致信号之间的空闲相干性(在框405处)。具体地讲,控制器可将预成形的滤波器应用于这两个信号以将谱内容注入其中,从而产生经滤波的麦克风信号406和经滤波的扬声器输入信号407。在一个方面,预成形滤波器可被应用于每个信号的某些频率分量,诸如通常受风噪声影响的低频分量。通过在每个信号的相同频率分量中注入谱内容,可以在某个相干性(例如,1、0.9、0.8等)处限定空闲相干性。
控制器130执行双通道分析315以确定经滤波的麦克风信号406与经滤波的扬声器输入信号407之间的相干性。在确定相干性时,控制器130执行空闲相干性检查,以确定在相干噪声被添加到信号302和301的频率范围408上是否存在空闲相干性的变化(在框410处)。具体地讲,控制器130确定是否存在指示风存在的空闲相干性降低。因此,在不存在风的时间期间,这两个经滤波的信号之间的空闲相干性将为高或保持相同。然而,一旦风存在,这两个经滤波的信号之间的空闲相干性就将由于风噪声的去相关性质而下降。因此,控制器130可以基于空闲相干性的降低来确定非嘈杂(以及嘈杂)环境中风的存在。在一个方面,为了检测空闲相干性的降低,控制器确定空闲相干性是否降至空闲相干性阈值以下,这可以是在不存在风时的空闲相干性的百分比。因此,响应于确定存在空闲相干性降低,控制器130可以继续在框320处确定相干性强度。然而如果不存在的话,则类似于图3中噪声估计低于噪声阈值的时候,控制器130可以不执行附加操作,因为没有检测到风。在一个方面,控制器130可以继续监测空闲相干性以确定风的存在。在另一方面,在框410处执行的操作可以是框315的双通道分析的一部分。
图示400响应于空闲相干性的降低而确定相干性强度322(在框320处)。控制器可以基于相干性强度和与不同风速度相关联的预定义相干性强度之间的关系来确定风的速度。例如,控制器可根据相干性强度322执行风速计操作以确定风的速度416(在框415处)。再次参见图5,为了确定风的速度,控制器可以将相干性强度与曲线506a-506d进行比较。如果曲线506a-506d中的一者匹配,则设备所检测的风的速度被确定为是对应于匹配曲线的风速度。然而,如果没有曲线(例如,精确地)匹配相干性强度,则风的速度可以基于相干性强度与最接近的预定义曲线的至少一者之间的差值。在另一方面,风的速度可以基于强度相对于最接近的预定义曲线中的两者的位置。例如,如果相干性强度的曲线在曲线506b和506c正中间,则对应的风速度可以是4m/s。本领域的技术人员将会知道,可以使用任何方法基于所述比较来确定风速度。
在一个方面,从相干性强度曲线506a-506d确定的风的速度可能未示出相对于电子设备的风速度的准确表示。例如,曲线图405的风速度可以在受控设置中预先确定,在该受控设置中,风朝向扬声器110和/或麦克风105。然而,在现实世界情况下,风速度可能取决于设备100的物理特性,诸如设备相对于风源的取向。因此,为了确定风的速度,控制器可获得指示设备的至少一个物理特性的传感器数据411。例如,传感器数据411可包括由陀螺仪获得的陀螺仪数据、从加速度计获得的运动数据(它们中的每一者被集成到设备100中)、以及基于位置的数据(例如,GPS数据)。在另一方面,传感器数据可以从设备或配套设备(例如,在设备或配套设备上执行的应用)获得。根据这个传感器数据411,控制器可确定设备的物理特性。例如,当设备100是被用户穿戴的可穿戴设备(例如,智能手表)时,传感器数据可指示设备正在行进(例如,相对于用户)的速率(或速度)、设备正在行进的方向以及/或设备的取向。
与获得传感器数据一起(或代替获得传感器数据),设备100可以获得环境数据以确定风速度的更准确的确定。例如,环境数据可包括关于设备100位于其中的环境的任何可能影响相干性测量的信息。例如,环境数据可包括由物体至少部分地覆盖扬声器105和/或麦克风110而引起的遮挡量。为了确定遮挡,控制器可确定麦克风和扬声器105之间的频率响应。为了确定频率响应,控制器130可以包含激励声音(例如,脉冲或合适的激励诸如正弦扫描)的音频信号来驱动扬声器105。麦克风110可捕获声音输出,控制器130从该声音输出测量被转换到频域中的脉冲响应。控制器130可基于频率响应来确定遮挡量,该遮挡量可对应于扬声器105和/或麦克风110被物体覆盖的程度。又如,环境数据可以是从在设备100内执行的另一应用获得的天气数据。
从传感器/环境数据411,控制器130可以调节由相干性强度322确定的风速度。例如,控制器130可以将表格查找执行到数据结构中,该数据结构将(由相干性强度确定的)风速度与设备100的不同物理特性(例如,取向、速率等)关联。在另一方面,设备可以基于传感器数据对所确定的风速度执行数字调整。因此,根据传感器/环境数据411确定的风速度可以是相对于设备100的风速度。
在一个方面,设备100可以使用基于位置的数据来确定地面风速度(例如,相对于静止站立的人的风速度)。例如,从基于位置的数据,控制器130可确定设备(和设备的用户)正在行进的方向和速率。从该速率,控制器130可以(例如,基于表格查找)确定可能正在与人正在行进相反的方向上作用的风阻。然后,控制器130可以从所确定的风速度中减去风阻,以便确定地面风速度。
在一个方面,出于任何合适的目的,控制器130可以根据所确定的风速度416执行音频信号处理操作。例如,随着作用于麦克风110的风速度增加,语音可理解性将降低。因此,控制器130可以基于风速度416执行更准确的语音增强算法。例如,控制器130可以在不同风速度对麦克风信号110应用不同的均衡滤波器。在一个方面,控制器130对于确定风的存在和确定风的速度可以执行类似的音频信号处理操作。
在另一方面,除了控制器130根据所确定的风速度416(和/或根据风的检测326)执行音频信号处理操作之外(或作为其替代),配套设备的至少一个处理器可以执行音频信号处理操作中的一者或多者。例如,网络接口125可以将风速度数据416和/或控制信号325传输给配套设备,该配套设备可以将所述数据用于任何合适的目的(例如,用于诸如语音识别算法、语音转文本应用、电话应用等的应用)。在一个方面,配套设备可以获得风速度数据416和/或控制信号325,而不执行任何音频信号处理操作。
在一个方面,设备100可以向设备的用户警示风速度。具体地讲,在确定风速度时,设备100可通过扬声器(例如,扬声器110)向用户呈现指示风速度的可听警示。又如,设备100可通过设备的显示器(未示出)或与设备100配对的配套设备的显示器呈现视觉警示。在一个方面,设备可以预定义间隔(例如,每两分钟)向用户警示风速度。此类警示对于某些户外活动可以是有益的。例如,骑车人可使用风速度来确定如何握持自行车的车把以便更有效地骑行。例如,在低速,骑车者可在制动罩处(或附近)握持车把。当风速度或逆风增加时,骑车人将体验到更大的风阻力。因此,在被警示风速度增加时,骑车人可切换手位置以在车把的下弯曲部分处握持车把。该位置使骑车人更符合空气动力学,这将帮助应对风阻力的增加。
在一个方面,风的速度和/或风的存在的确定可通过使用机器学习算法来学习。例如,可训练人工神经网络以根据至少两个信号之间相干性的确定来确定风的速度(和/或确定风的存在),其中一个信号是麦克风信号,另一个信号是扬声器输入信号。在一个方面,神经网络可以用多个输入进行训练,诸如相干性、相干性强度以及与风速度和/或风的存在相关联的传感器数据。
本领域的技术人员将会知道,图示300和400的变型形式是可能的。例如,图示的特定操作可以不以所示出和所描述的确切顺序执行。可不在连续的一系列操作中执行该特定操作,并且可在不同方面中执行不同的特定操作。例如,尽管相对于单个扬声器和单个麦克风描述这些图示内的操作,但在一个方面,可针对不止一个扬声器和/或针对不止一个麦克风来执行这些操作。
本技术的一个方面是采集和使用可从合法且特定的来源获得的数据以检测风的存在。本公开设想,在一些实例中,所采集的这个数据可包括识别或可用于识别具体人员的个人信息数据。此类个人信息数据可包括基于位置的数据、人口统计数据、在线标识符、电话号码、电子邮件地址、家庭地址、出生日期、与用户的健康或健身级别相关的数据或记录(例如,生命特征测量、药物信息、锻炼信息)、或任何其他个人信息。
在本技术中使用此类个人信息数据可用于使用户受益。例如,个人信息数据诸如基于位置的数据(例如,GPS)可用于检测风的存在和/或风的速度,以便改善用于电话呼叫的上行链路信号的可理解性。
本公开设想负责收集、分析、公开、存储、传输或其他使用此类个人信息数据的实体将遵守既定的隐私政策和/或隐私实践。具体地,将期望此类实体实现和一贯地应用一般公认为满足或超过维护用户隐私的行业或政府所要求的隐私实践。关于使用个人数据的此类信息应当被突出并能够被用户方便地访问,并应当随数据的收集和/或使用改变而被更新。
用户的个人信息应被收集仅用于合法使用。另外,此类收集/共享应仅发生在接收到用户同意或在适用法律中所规定的其他合法根据之后。此外,此类实体应考虑采取任何必要步骤,保卫和保障对此类个人信息数据的访问,并确保有权访问个人信息数据的其他人遵守其隐私政策和流程。另外,这种实体可使其本身经受第三方评估以证明其遵守广泛接受的隐私政策和实践。此外,应针对被收集和/或访问的特定类型的个人信息数据调整政策和实践,并使其适用于适用法律和标准,包括可用于施加较高标准的辖区专有的考虑因素。例如,在美国,对某些健康数据的收集或获取可能受联邦和/或州法律的管辖,诸如健康保险流通和责任法案(HIPAA);而其他国家的健康数据可能受到其他法规和政策的约束并应相应处理。
此外,本公开的目的是应管理和处理个人信息数据以最小化无意或未经授权访问或使用的风险。一旦不再需要数据,通过限制数据收集和删除数据可最小化风险。此外,并且当适用时,包括在某些健康相关应用程序中,数据去标识可用于保护用户的隐私。可在适当时通过移除标识符、控制所存储数据的量或特异性(例如,在城市级别而不是在地址级别收集位置数据)、控制数据如何被存储(例如,在用户间汇集数据)和/或其他方法诸如差异化隐私来促进去标识。
不管前述情况如何,本公开还预期用户选择性地阻止访问或使用个人信息数据的方面。具体地,本公开预期可提供硬件元件和/或软件元件,以阻止或防止对此类个人信息数据的访问。例如,本公开可被配置为允许用户在任何时候(例如,在注册任何服务期间、在电子设备初始设置期间等等)选择参与收集个人信息数据的“选择加入”或“选择退出”。又如,用户可选择不提供特定数据,诸如基于位置的数据。再如,用户可以选择限制保持基于位置的数据的时间长度。除了提供“选择加入”和“选择退出”选项外,本公开设想提供与访问或使用个人信息相关的通知。例如,可在下载应用时向用户通知其个人信息数据将被访问,然后就在个人信息数据被应用访问之前再次提醒用户。
因此,虽然本公开可覆盖使用个人信息数据来实现一个或多个各种所公开的方面,但本公开也预期各种方面也可在无需采集此类个人信息数据的情况下被实现。即,本公开的各方面不会由于缺少此类个人信息数据的全部或一部分而无法正常进行。例如,可基于汇集的非个人信息数据或绝对最低数量的个人信息,诸如仅在用户设备上处理的内容或可用于内容递送服务的其他非个人信息,来选择内容并递送给用户。
如前所述,本公开的一个方面可为其上存储有指令的非暂态机器可读介质(诸如微电子存储器),所述指令对一个或多个数据处理部件(这里一般性地称为“处理器”)进行编程以执行网络操作、信号处理操作、音频信号处理操作以及风检测操作。在其他方面,可通过包含硬连线逻辑的特定硬件部件来执行这些操作中的一些操作。另选地,可通过所编程的数据处理部件和固定硬连线电路部件的任何组合来执行那些操作。
虽然已经在附图中描述和示出了某些方面,但是应当理解,此类方面仅仅是对广义公开的说明而非限制,并且本公开不限于所示出和所述的具体结构和布置,因为本领域的普通技术人员可以想到各种其他修改型式。因此,要将描述视为示例性的而非限制性的。
在一些方面,本公开可包括语言例如“[元素A]和[元素B]中的至少一者”。该语言可以是指这些元素中的一者或多者。例如,“A和B中的至少一者”可以是指“A”、“B”、或“A和B”。具体地讲,“A和B中的至少一者”可以是指“A中至少一者和B中至少一者”或者“至少A或B任一者”。在一些方面,本公开可包括语言例如“[元素A]、[元素B]、和/或[元素C]”。该语言可以是指这些元素中任一者或其任何组合。例如,“A、B和/或C”可以是指“A”、“B”、“C”、“A和B”、“A和C”、“B和C”或“A、B和C”。
Claims (20)
1.一种用于检测风的方法,所述方法包括:
获得由电子设备的麦克风产生的麦克风信号;
估计包含在所述麦克风信号内的噪声;
响应于所述噪声超过噪声阈值,激活扬声器以产生扬声器输入信号;
确定所述麦克风信号和所述扬声器输入信号之间的相干性;
确定所述相干性是否低于相干性强度阈值;以及
响应于确定所述相干性低于所述相干性强度阈值,确定在环境中存在风。
2.根据权利要求1所述的方法,还包括将预成形滤波器应用于所述麦克风信号和所述扬声器输入信号,以导致在没有风的情况下两者信号之间在频率范围上的空闲相干性,
其中响应于所述空闲相干性的降低来确定所述相干性是否低于所述相干性强度阈值。
3.根据权利要求1所述的方法,其中确定所述相干性包括对所述麦克风信号和所述扬声器输入信号执行双通道分析以确定频率范围上的所述相干性。
4.根据权利要求3所述的方法,其中所述频率范围介于1kHz-10kHz之间。
5.根据权利要求3所述的方法,还包括:
将在所述频率范围上的所述麦克风信号和所述扬声器输入信号之间的所述相干性与所述频率范围上的预定义相干性进行比较,以确定所述相干性和所述预定义相干性之间的差值;以及
基于所述差值来确定所述风的风速度。
6.根据权利要求5所述的方法,还包括获得指示所述电子设备的物理特性的传感器数据,其中所述风的所述风速度还基于所述电子设备的所述物理特性,
其中所述物理特性包括所述电子设备正在行进的速率、所述电子设备正在行进的方向以及所述电子设备的取向中的至少一者。
7.根据权利要求1所述的方法,还包括通过对所述麦克风信号执行音频处理操作来补偿所述环境中风的存在,其中所述音频处理操作包括对所述麦克风信号进行谱成形以及对所述麦克风信号应用增益调整中的至少一者。
8.一种用于检测风的可穿戴设备,包括:
麦克风;
扬声器;
处理器;和
存储器,所述存储器中存储有指令,所述指令在由所述处理器执行时,使所述可穿戴设备:
从所述麦克风获得麦克风信号;
估计包含在所述麦克风信号内的噪声;
响应于所述噪声在噪声阈值以上,激活所述扬声器以产生扬声器输入信号;
确定所述麦克风信号和所述扬声器输入信号之间的相干性;
确定所述相干性是否低于相干性强度阈值;以及
响应于所述相干性低于所述相干性强度阈值,确定存在风。
9.根据权利要求8所述的可穿戴设备,其中所述存储器还存储用于将预成形滤波器应用于所述麦克风信号和所述扬声器输入信号以产生经滤波的麦克风信号和经滤波的扬声器输入信号的指令,其中在不存在风的情况下两者经滤波的信号之间在频率范围上的谱内容具有空闲相干性,
其中用于确定所述相干性是否低于所述相干性强度阈值的所述指令响应于所述空闲相干性的降低。
10.根据权利要求8所述的可穿戴设备,其中用于确定所述相干性的所述指令包括对所述麦克风信号和所述扬声器输入信号执行双通道分析以确定频率范围上的相干性。
11.根据权利要求10所述的可穿戴设备,其中所述频率范围介于1kHz-10kHz之间。
12.根据权利要求10所述的可穿戴设备,其中所述存储器还存储用于以下操作的指令:
将在所述频率范围上的所述麦克风信号和所述扬声器输入信号之间的所述相干性与所述频率范围上的预定义相干性进行比较,以确定所述相干性和所述预定义相干性之间的差值;以及
基于所述差值来确定所述风的风速度。
13.根据权利要求12所述的可穿戴设备,其中所述存储器还存储用于获得指示所述可穿戴设备的物理特性的传感器数据的指令,其中所述风速度还基于所述可穿戴设备的所述物理特性,
其中所述物理特性包括所述可穿戴设备正在行进的速率、所述可穿戴设备正在行进的方向以及所述可穿戴设备的取向中的至少一者。
14.根据权利要求8所述的可穿戴设备,其中所述存储器还具有用于通过对所述麦克风信号执行音频处理操作来补偿风的存在的指令,其中所述音频处理操作包括对所述麦克风信号进行谱成形以及对所述麦克风信号应用增益调整中的至少一者。
15.根据权利要求8所述的可穿戴设备,包括智能手表。
16.一种用于检测风的方法,所述方法包括:
获得由电子设备的麦克风产生的麦克风信号;
在所述电子设备的扬声器正在对麦克风仿真时,获得由所述扬声器产生的扬声器输入信号;
确定所述麦克风信号和所述扬声器输入信号之间的相干性;以及
基于所述相干性来确定所述麦克风处的风的速度。
17.根据权利要求16所述的方法,还包括将频率范围上的相干噪声注入所述麦克风信号和所述扬声器输入信号中,以产生经滤波的麦克风信号和经滤波的扬声器输入信号,从而导致在没有风的情况下两者信号之间在所述频率范围上的空闲相干性。
18.根据权利要求17所述的方法,还包括响应于确定所述空闲相干性低于阈值而确定风的存在。
19.根据权利要求16所述的方法,其中确定所述风的所述速度包括将所述相干性与多个预定义相干性进行比较,所述多个预定义相干性中的每个预定义相干性与风的特定速度相关联。
20.根据权利要求16所述的方法,还包括从所述电子设备的至少一个传感器获得指示所述电子设备的物理特性的传感器数据,其中所述风速度还基于所述设备的所述物理特性,
其中所述物理特性包括所述电子设备正在行进的速率、所述电子设备正在行进的方向以及所述电子设备的取向中的至少一者。
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---|---|---|---|---|
US10133702B2 (en) * | 2015-03-16 | 2018-11-20 | Rockwell Automation Technologies, Inc. | System and method for determining sensor margins and/or diagnostic information for a sensor |
US11172285B1 (en) * | 2019-09-23 | 2021-11-09 | Amazon Technologies, Inc. | Processing audio to account for environmental noise |
US20220030369A1 (en) * | 2020-07-21 | 2022-01-27 | Facebook Technologies, Llc | Virtual microphone calibration based on displacement of the outer ear |
CN114697783B (zh) * | 2020-12-25 | 2024-11-26 | 小鸟创新(北京)科技有限公司 | 耳机风噪识别方法及装置 |
WO2022241334A1 (en) * | 2021-05-11 | 2022-11-17 | Microchip Technology Incorporated | Speaker in a mult-speaker system adjusting its speaker settings |
DE102022201680A1 (de) | 2022-02-17 | 2023-08-17 | Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung eingetragener Verein | System mit einem akustischen sensor und verfahren zur echtzeitfähigen erfassung meteorologischer daten |
CN114609410B (zh) * | 2022-03-25 | 2022-11-18 | 西南交通大学 | 一种基于声学信号的便携式风特性测量设备及智能算法 |
DE102023201701B4 (de) * | 2023-02-24 | 2025-02-20 | Zf Friedrichshafen Ag | Computerimplementiertes Verfahren und Computerprogrammprodukt zur Diagnose einer akustischen Erkennungsfähigkeit wenigstens eines Akustiksensors und computerimplementiertes Verfahren zur Diagnose einer akustischen Erkennungsfähigkeit eines Fahrzeuges |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US8781137B1 (en) * | 2010-04-27 | 2014-07-15 | Audience, Inc. | Wind noise detection and suppression |
CN107636758A (zh) * | 2015-05-15 | 2018-01-26 | 哈曼国际工业有限公司 | 声学回声消除系统和方法 |
Family Cites Families (18)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5343744A (en) | 1992-03-06 | 1994-09-06 | Tsi Incorporated | Ultrasonic anemometer |
SE503679C2 (sv) | 1994-11-18 | 1996-07-29 | Lasse Karlsen | Akustisk vindmätare |
EP1837661A1 (de) | 2006-03-20 | 2007-09-26 | General Acoustics GmbH | Fluiddynamisches Messverfahren |
US7742153B2 (en) | 2006-10-02 | 2010-06-22 | University Of Utah Research Foundation | Miniature opto-mechanical anemometer |
US8184816B2 (en) * | 2008-03-18 | 2012-05-22 | Qualcomm Incorporated | Systems and methods for detecting wind noise using multiple audio sources |
US8909524B2 (en) | 2011-06-07 | 2014-12-09 | Analog Devices, Inc. | Adaptive active noise canceling for handset |
US9124965B2 (en) | 2012-11-08 | 2015-09-01 | Dsp Group Ltd. | Adaptive system for managing a plurality of microphones and speakers |
US9008344B2 (en) * | 2013-03-14 | 2015-04-14 | Cirrus Logic, Inc. | Systems and methods for using a speaker as a microphone in a mobile device |
US9620025B2 (en) | 2014-05-01 | 2017-04-11 | The United States Of America As Represented By The Administrator Of The National Aeronautics And Space Administration. | Wake vortex avoidance system and method |
EP3145216B1 (en) | 2015-09-17 | 2018-11-14 | Nxp B.V. | Amplifier system |
EP3163903B1 (en) | 2015-10-26 | 2019-06-19 | Nxp B.V. | Accoustic processor for a mobile device |
US9807530B1 (en) | 2016-09-16 | 2017-10-31 | Gopro, Inc. | Generating an audio signal from multiple microphones based on uncorrelated noise detection |
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US11102569B2 (en) * | 2018-01-23 | 2021-08-24 | Semiconductor Components Industries, Llc | Methods and apparatus for a microphone system |
US11069365B2 (en) * | 2018-03-30 | 2021-07-20 | Intel Corporation | Detection and reduction of wind noise in computing environments |
US10586523B1 (en) * | 2019-03-29 | 2020-03-10 | Sonova Ag | Hearing device with active noise control based on wind noise |
US10721562B1 (en) * | 2019-04-30 | 2020-07-21 | Synaptics Incorporated | Wind noise detection systems and methods |
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Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US8781137B1 (en) * | 2010-04-27 | 2014-07-15 | Audience, Inc. | Wind noise detection and suppression |
CN107636758A (zh) * | 2015-05-15 | 2018-01-26 | 哈曼国际工业有限公司 | 声学回声消除系统和方法 |
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Publication number | Publication date |
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