本發(fā)明涉及智能家居，具體涉及一種基于智能家居的噪音消除方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、智能家居的噪音消除是指利用先進(jìn)的技術(shù)和設(shè)備在家庭環(huán)境中減少或消除不必要的背景噪音。該技術(shù)可以通過安裝在房屋內(nèi)的麥克風(fēng)、傳感器和揚(yáng)聲器來監(jiān)測(cè)和處理噪音。這些設(shè)備可以檢測(cè)到環(huán)境中的噪音，并通過生成相反的聲波來抵消這些噪音，從而創(chuàng)造一個(gè)更安靜和舒適的居住環(huán)境。現(xiàn)有技術(shù)中通常會(huì)使用到主動(dòng)噪音控制(anc)和被動(dòng)噪音控制兩種方式。其中，主動(dòng)噪音控制技術(shù)使用數(shù)字信號(hào)處理(dsp)來生成與噪音相位相反的聲波，從而實(shí)現(xiàn)噪音的抵消。但是，anc系統(tǒng)依賴于精確的相位匹配來生成與噪音相位相反的聲波。然而，由于環(huán)境聲學(xué)條件的變化，麥克風(fēng)和揚(yáng)聲器的微小位置差異或設(shè)備的硬件限制，可能導(dǎo)致相位失配。相位失配不僅會(huì)降低降噪效果，甚至可能產(chǎn)生諧波失真。這種失真會(huì)生成新的噪音，且這些噪音通常是高頻刺耳的，可能引起居住者的不適感或耳部疲勞。這類問題在技術(shù)調(diào)試和使用過程中不易被察覺，但對(duì)用戶體驗(yàn)的負(fù)面影響顯著。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的是提供一種基于智能家居的噪音消除方法及系統(tǒng)，以解決背景技術(shù)中不足。

2、為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：一種基于智能家居的噪音消除方法，包括以下步驟；

3、s1：將房間內(nèi)的不同位置安裝n個(gè)麥克風(fēng)和揚(yáng)聲器，并通過標(biāo)準(zhǔn)噪音源對(duì)anc系統(tǒng)進(jìn)行初步校準(zhǔn)，基于各個(gè)麥克風(fēng)實(shí)時(shí)獲取anc系統(tǒng)未開始干預(yù)情況下房間內(nèi)的初始噪音信號(hào)；

4、s2：利用揚(yáng)聲器發(fā)出特定頻率和幅度的測(cè)試信號(hào)，麥克風(fēng)用于接收和記錄測(cè)試信號(hào)，對(duì)測(cè)試信號(hào)進(jìn)行分析，計(jì)算各個(gè)麥克風(fēng)接收到的測(cè)試信號(hào)與初始噪音信號(hào)的相位差；

5、s3：將實(shí)際計(jì)算得到的相位差與標(biāo)準(zhǔn)狀態(tài)下的基準(zhǔn)相位差進(jìn)行對(duì)比分析，根據(jù)分析結(jié)果將相位配對(duì)的準(zhǔn)確性劃分為不同等級(jí)，將其劃分為準(zhǔn)確匹配相位，可能準(zhǔn)確匹配相位和不準(zhǔn)確匹配相位，并生成調(diào)整策略；

6、s4：對(duì)于可能準(zhǔn)確匹配相位，通過調(diào)整策略進(jìn)行相位匹配優(yōu)化，并對(duì)優(yōu)化后的監(jiān)測(cè)環(huán)境中的噪音信號(hào)進(jìn)行頻譜分析，判斷噪音水平的變化情況，評(píng)估諧波失真程度；

7、s5：基于模糊邏輯對(duì)諧波失真程度和相位差波動(dòng)情況進(jìn)行分析，評(píng)估anc系統(tǒng)的降噪效果，并將評(píng)估結(jié)果進(jìn)行可視化反饋。

8、優(yōu)選的，s2中，計(jì)算各個(gè)麥克風(fēng)接收到的測(cè)試信號(hào)與初始噪音信號(hào)的相位差，具體為：

9、在沒有測(cè)試信號(hào)的情況下，記錄房間內(nèi)的初始背景噪音信號(hào)，作為基準(zhǔn)，將麥克風(fēng)接收到的模擬信號(hào)轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)，使用濾波器去除初始噪音信號(hào)中的高頻和低頻干擾，保留測(cè)試信號(hào)的主頻率成分，對(duì)接收到的測(cè)試信號(hào)和初始噪音信號(hào)進(jìn)行快速傅里葉變換，將信號(hào)從時(shí)域轉(zhuǎn)換到頻域，從頻域信號(hào)中提取特定頻率成分的相位值，計(jì)算測(cè)試信號(hào)和初始噪音信號(hào)之間的相位差。

10、優(yōu)選的，s3中，將實(shí)際計(jì)算得到的相位差與標(biāo)準(zhǔn)狀態(tài)下的基準(zhǔn)相位差進(jìn)行對(duì)比分析，根據(jù)分析結(jié)果將相位配對(duì)的準(zhǔn)確性劃分為不同等級(jí)；

11、將計(jì)算得到的相位差與標(biāo)準(zhǔn)狀態(tài)下的基準(zhǔn)相位差進(jìn)行對(duì)比分析，計(jì)算相位差與基準(zhǔn)相位差之間的誤差，記為相位差誤差值，根據(jù)相位誤差設(shè)定相位匹配準(zhǔn)確性的等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，若誤差小于5度，相位匹配精確，將其劃分為準(zhǔn)確匹配相位；若誤差在5度到15度之間，相位匹配準(zhǔn)確性一般，將其劃分為可能準(zhǔn)確匹配相位；若誤差大于15度，相位匹配存在誤差，將其劃分為不準(zhǔn)確匹配相位。

12、優(yōu)選的，s4中，根據(jù)優(yōu)化前后整體噪音水平變化情況生成噪音信號(hào)波動(dòng)指數(shù)，評(píng)估優(yōu)化后的諧波失真程度，則噪音信號(hào)波動(dòng)指數(shù)的獲取方法為：

13、采集優(yōu)化前的環(huán)境噪音信號(hào)以及優(yōu)化后的環(huán)境噪音信號(hào)，對(duì)信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，選擇小波函數(shù)，并確定小波變換的尺度參數(shù)和位移參數(shù)，計(jì)算信號(hào)的小波變換值，根據(jù)信號(hào)的小波變換值分別計(jì)算優(yōu)化前的信號(hào)能量和優(yōu)化后的能量，對(duì)其進(jìn)行分析后計(jì)算噪音信號(hào)波動(dòng)指數(shù)。

14、優(yōu)選的，將獲取到的噪音信號(hào)波動(dòng)指數(shù)與預(yù)先設(shè)置的噪音信號(hào)波動(dòng)指數(shù)參考閾值進(jìn)行比較，若噪音信號(hào)波動(dòng)指數(shù)大于等于預(yù)先設(shè)置的噪音信號(hào)波動(dòng)指數(shù)參考閾值，此時(shí)生成高質(zhì)量優(yōu)化信號(hào)，優(yōu)化后的噪音水平改善明顯；若噪音信號(hào)波動(dòng)指數(shù)小于預(yù)先設(shè)置的噪音信號(hào)波動(dòng)指數(shù)參考閾值，此時(shí)生成低質(zhì)量優(yōu)化信號(hào)，優(yōu)化效果不明顯。

15、優(yōu)選的，s5中，基于模糊邏輯對(duì)諧波失真程度和相位差波動(dòng)情況進(jìn)行分析，評(píng)估anc系統(tǒng)的降噪效果，具體為：

16、對(duì)固定時(shí)間段內(nèi)的相位差波動(dòng)情況進(jìn)行分析，將固定時(shí)間段內(nèi)各個(gè)麥克風(fēng)接收到的測(cè)試信號(hào)與初始噪音信號(hào)的相位差進(jìn)行收集，并建立數(shù)據(jù)集合，計(jì)算數(shù)據(jù)集合的標(biāo)準(zhǔn)差，即計(jì)算得到相位差離群指數(shù)；

17、將噪音信號(hào)波動(dòng)指數(shù)和相位差離群指數(shù)作為模糊邏輯的輸入項(xiàng)，將anc系統(tǒng)的降噪效果作為模糊邏輯的輸出項(xiàng)；

18、定義噪音信號(hào)波動(dòng)指數(shù)，相位差離群指數(shù)以及anc系統(tǒng)的降噪效果的模糊隸屬函數(shù)；

19、設(shè)計(jì)噪音信號(hào)波動(dòng)指數(shù)和相位差離群指數(shù)和anc系統(tǒng)的降噪效果的模糊規(guī)則，將噪音信號(hào)波動(dòng)指數(shù)和相位差離群指數(shù)的實(shí)際值通過隸屬函數(shù)進(jìn)行模糊化；

20、根據(jù)模糊規(guī)則進(jìn)行推理，計(jì)算輸出項(xiàng)anc系統(tǒng)的降噪效果的模糊值；

21、將anc系統(tǒng)的降噪效果的模糊值通過解模糊化方法轉(zhuǎn)換為具體數(shù)值，得到anc系統(tǒng)的降噪效果。

22、本發(fā)明還提供了一種基于智能家居的噪音消除系統(tǒng)，包括初步噪音信號(hào)獲取模塊、測(cè)試信號(hào)分析模塊、相位差對(duì)比模塊，諧波分析模塊以及可視化模塊；

23、初步噪音信號(hào)獲取模塊：將房間內(nèi)的不同位置安裝n個(gè)麥克風(fēng)和揚(yáng)聲器，并通過標(biāo)準(zhǔn)噪音源對(duì)anc系統(tǒng)進(jìn)行初步校準(zhǔn)，基于各個(gè)麥克風(fēng)實(shí)時(shí)獲取anc系統(tǒng)未開始干預(yù)情況下房間內(nèi)的初始噪音信號(hào)；

24、測(cè)試信號(hào)分析模塊：利用揚(yáng)聲器發(fā)出特定頻率和幅度的測(cè)試信號(hào)，麥克風(fēng)用于接收和記錄測(cè)試信號(hào)，對(duì)測(cè)試信號(hào)進(jìn)行分析，計(jì)算各個(gè)麥克風(fēng)接收到的測(cè)試信號(hào)與初始噪音信號(hào)的相位差；

25、相位差對(duì)比模塊：將實(shí)際計(jì)算得到的相位差與標(biāo)準(zhǔn)狀態(tài)下的基準(zhǔn)相位差進(jìn)行對(duì)比分析，根據(jù)分析結(jié)果將相位配對(duì)的準(zhǔn)確性劃分為不同等級(jí)，將其劃分為準(zhǔn)確匹配相位，可能準(zhǔn)確匹配相位和不準(zhǔn)確匹配相位，并生成調(diào)整策略；

26、諧波分析模塊：對(duì)于可能準(zhǔn)確匹配相位，通過調(diào)整策略進(jìn)行相位匹配優(yōu)化，并對(duì)優(yōu)化后的監(jiān)測(cè)環(huán)境中的噪音信號(hào)進(jìn)行頻譜分析，判斷噪音水平的變化情況，評(píng)估諧波失真程度；

27、可視化模塊：基于模糊邏輯對(duì)諧波失真程度和相位差波動(dòng)情況進(jìn)行分析，評(píng)估anc系統(tǒng)的降噪效果，并將評(píng)估結(jié)果進(jìn)行可視化反饋。

28、在上述技術(shù)方案中，本發(fā)明提供的技術(shù)效果和優(yōu)點(diǎn)：

29、1、本發(fā)明通過安裝和校準(zhǔn)anc系統(tǒng)中的麥克風(fēng)和揚(yáng)聲器，利用標(biāo)準(zhǔn)噪音源和測(cè)試信號(hào)計(jì)算相位差，對(duì)比分析并優(yōu)化相位匹配，評(píng)估諧波失真程度，并基于模糊邏輯進(jìn)行降噪效果評(píng)估和可視化反饋。首先，通過初步校準(zhǔn)和實(shí)時(shí)采集初始噪音信號(hào)，確保系統(tǒng)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)準(zhǔn)確。然后，通過發(fā)出測(cè)試信號(hào)并計(jì)算相位差，評(píng)估和優(yōu)化相位匹配的準(zhǔn)確性。接著，通過調(diào)整策略對(duì)可能準(zhǔn)確匹配相位進(jìn)行優(yōu)化，并分析優(yōu)化后的頻譜和諧波失真程度，生成噪音信號(hào)波動(dòng)指數(shù)。最后，利用模糊邏輯綜合分析諧波失真和相位差波動(dòng)情況，評(píng)估降噪效果，并通過可視化反饋使用戶直觀了解系統(tǒng)性能。

30、2、本發(fā)明不僅提高了anc系統(tǒng)的相位匹配精度和降噪效果，還通過頻譜分析和模糊邏輯評(píng)估提供了精確的降噪性能反饋，顯著提升了用戶體驗(yàn)和智能家居環(huán)境的舒適度。特別是通過精確的相位差計(jì)算和優(yōu)化策略，有效地減少了由于相位失配引起的諧波失真，解決了現(xiàn)有技術(shù)中常見的降噪效果不穩(wěn)定的問題。利用模糊邏輯對(duì)諧波失真和相位差波動(dòng)的綜合分析，確保了降噪效果的可靠性和持續(xù)性，使得智能家居中的anc系統(tǒng)在復(fù)雜的聲學(xué)環(huán)境中也能保持高效的噪音消除性能。