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CN111971975A - 主动降噪的方法、系统、电子设备和芯片 - Google Patents

主动降噪的方法、系统、电子设备和芯片 Download PDF

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CN111971975A CN202080002235.8A CN202080002235A CN111971975A CN 111971975 A CN111971975 A CN 111971975A CN 202080002235 A CN202080002235 A CN 202080002235A CN 111971975 A CN111971975 A CN 111971975A
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Abstract

本申请实施例提供了一种主动降噪的方法、系统、电子设备和芯片，可以满足不同消费者对耳机音质的不同需求。该方法包括：确定对目标物体进行主动降噪的期望降噪曲线；根据所述期望降噪曲线和滤波器模型，确定目标滤波器；利用所述目标滤波器对外部噪声信号进行降噪处理。

Description

主动降噪的方法、系统、电子设备和芯片
技术领域
本申请实施例涉及降噪技术领域，并且更具体地，涉及一种主动降噪的方法、系统、电子设备和芯片。
背景技术
随着电子市场的不断发展，消费者习惯于使用耳机来听音乐或打电话等。然而，城市的噪声污染越来越严重，在室外使用普通的耳机很多时候都不能听到音乐，消费者只有提高耳机播放音乐的音量来盖过噪声，才能够听到音乐。但是，这种提高耳机播放音量的方法会对听力造成损伤。于是，主动降噪耳机应运而生。
目前的主动降噪耳机大多是利用位于耳机外壳的声音采集设备获取外部噪声信号，并将采集到的外部噪声信号进行反相后与播放的音频信号进行叠加来实现主动降噪的。
不同的消费者对耳机音质的需求可能不同。因此，如何满足不同消费者的需求，是一项亟待解决的问题。
发明内容
本申请实施例提供一种主动降噪的方法、系统、电子设备和芯片，可以满足不同消费者对耳机音质的不同需求。
第一方面，提供了一种主动降噪的方法，所述方法包括：确定对目标物体进行主动降噪的期望降噪曲线；根据所述期望降噪曲线和滤波器模型，确定目标滤波器；利用所述目标滤波器对外部噪声信号进行降噪处理。
在一些可能的实施例中，所述方法还包括：根据所述期望降噪曲线，确定主动降噪的期望降噪权值；确定主动降噪的参考噪声权值和期望滤波器频响；
所述根据所述期望降噪权值和滤波器模型，确定目标滤波器，包括：根据所述期望降噪权值、所述参考噪声权值、所述期望滤波器频响以及所述滤波器模型，确定所述目标滤波器。
在一些可能的实施例中，所述滤波器模型满足公式：
Figure BDA0002714945010000021
其中，
Figure BDA0002714945010000022
H(Zi)为所述期望滤波器频响，Wref(Zi)为所述参考噪声权值，WNR(Zi)为所述期望降噪权值，bk和ak为所述目标滤波器的第k个系数，K1为所述目标滤波器的分子阶数，K2为所述目标滤波器的分母阶数。
在一些可能的实施例中，所述期望降噪权值满足公式：
Figure BDA0002714945010000023
其中，
Figure BDA0002714945010000024
WNR(Zi)为所述期望降噪权值，NR(ωi)为所述期望降噪曲线在频率ωi处的降噪幅度，min(NR(ω))为所述期望降噪曲线在所有频率处的降噪幅度的最小值，C为常数。
在一些可能的实施例中，所述确定参考噪声权值，包括：采集所述外部噪声信号；对所述外部噪声信号进行频谱分析，得到所述外部噪声信号的幅度谱；根据所述幅度谱，确定所述参考噪声权值。
在一些可能的实施例中，所述参考噪声权值满足公式：
Wref(Zi)＝P(ωi)
其中，Wref(Zi)为所述参考噪声权值，P(ωi)为所述外部噪声信号的幅度谱。
在一些可能的实施例中，所述确定期望滤波器频响，包括：采集电声数据的波形数据或扫频信号；利用所述电声数据的波形数据或所述扫频信号，确定所述期望滤波器频响。
在一些可能的实施例中，所述滤波器模型满足公式：
Figure BDA0002714945010000025
其中，
Figure BDA0002714945010000026
H(Zi)为所述期望滤波器频响，Wref(Zi)为所述参考噪声权值，WNR(Zi)为所述期望降噪权值，bk和ak为所述目标滤波器的第k个系数，K1为所述目标滤波器的分子阶数，K2为所述目标滤波器的分母阶数。
在一些可能的实施例中，所述方法还包括：确定期望残余噪声能量；
所述根据所述期望降噪权值、所述参考噪声权值、所述期望滤波器频响以及所述滤波器模型，确定所述目标滤波器，包括：根据所述期望降噪权值、所述参考噪声权值、所述期望滤波器频响、期望残余噪声能量以及所述滤波器模型，确定所述目标滤波器。
在一些可能的实施例中，所述确定期望残余噪声能量，包括：确定期望的残余噪声能量谱曲线；基于所述期望的残余噪声能量谱曲线，确定所述期望残余噪声能量。
在一些可能的实施例中，所述期望的残余噪声能量谱曲线是平坦的。
在一些可能的实施例中，所述期望的残余噪声能量谱曲线的最大封闭区域面积小于或等于第一阈值；或所述期望的残余噪声能量谱曲线为直线。
在一些可能的实施例中，所述目标物体为主动降噪耳机，所述方法还包括：比较降噪后的所述主动降噪耳机的左耳机和右耳机的残余噪声能量谱曲线；若所述左耳机和右耳机的残余噪声能量谱曲线不一致，以所述左耳机的残余噪声为目标，重新确定所述右耳机的目标滤波器，或，以所述右耳机的残余噪声为目标，重新确定所述左耳机的目标滤波器。
在一些可能的实施例中，所述滤波器模型满足公式：
Figure BDA0002714945010000031
其中，
Figure BDA0002714945010000032
H(Zi)为所述期望滤波器频响，Wref(Zi)为所述参考噪声权值，WNR(Zi)为所述期望降噪权值，bk和ak为所述目标滤波器的第k个系数，K1为所述目标滤波器的分子阶数，K2为所述目标滤波器的分母阶数，NE(Zi)为所述期望残余噪声能量。
在一些可能的实施例中，确定对目标物体进行主动降噪的期望降噪曲线，包括：根据所述目标物体的产品形态和/或所述目标物体的应用场景，确定所述期望降噪曲线。
在一些可能的实施例中，所述根据所述目标物体的产品形态和/或所述目标物体的应用场景，确定所述期望降噪曲线，包括：根据所述目标物体的被动降噪性能，确定所述期望降噪曲线。
在一些可能的实施例中，若所述目标物体处于低频噪声信号大于高频噪声信号的场景，在所述期望降噪曲线中，低频对应的降噪幅度大于高频对应的降噪幅度；若所述目标物体处于高频噪声信号大于低频噪声信号的场景，在所述期望降噪曲线中，高频对应的降噪幅度大于低频对应的降噪幅度。
第二方面，提供了一种主动降噪系统，包括：处理模块，用于确定对目标物体进行主动降噪的期望降噪曲线；滤波器系数计算模块，用于根据所述期望降噪曲线和滤波器模型，确定目标滤波器；降噪模块，用于利用所述目标滤波器对外部噪声信号进行降噪处理。
在一些可能的实施例中，所述处理模块还用于：根据所述期望降噪曲线，确定主动降噪的期望降噪权值；确定主动降噪的参考噪声权值和期望滤波器频响；
所述滤波器系数计算模块具体用于：根据所述期望降噪权值、所述参考噪声权值、所述期望滤波器频响以及所述滤波器模型，确定所述目标滤波器。
在一些可能的实施例中，所述处理模块还用于：确定期望的残余噪声能量谱曲线；基于所述残余噪声能量谱曲线，确定所述期望的残余噪声的能量。
在一些可能的实施例中，所述期望降噪权值满足公式：
Figure BDA0002714945010000041
其中，
Figure BDA0002714945010000042
WNR(Zi)为所述期望降噪权值，NR(ωi)为所述期望降噪曲线在频率ωi处的降噪幅度，min(NR(ω))为所述期望降噪曲线在所有频率处的降噪幅度的最小值，C为常数。
在一些可能的实施例中，还包括：数据采集模块，用于采集所述外部噪声信号；所述处理模块具体用于：对所述外部噪声信号进行频谱分析，得到所述外部噪声信号的幅度谱；根据所述幅度谱，确定所述参考噪声权值。
在一些可能的实施例中，所述参考噪声权值满足公式：
Wref(Zi)＝P(ωi)
其中，Wref(Zi)为所述参考噪声权值，P(ωi)为所述外部噪声信号的幅度谱。
在一些可能的实施例中，还包括：数据采集模块，用于采集电声数据的波形数据或扫频信号；所述处理模块具体用于：利用所述电声数据的波形数据或所述扫频信号，确定所述期望滤波器频响。
在一些可能的实施例中，所述滤波器模型满足公式：
Figure BDA0002714945010000043
其中，
Figure BDA0002714945010000044
H(Zi)为所述期望滤波器频响，Wref(Zi)为所述参考噪声权值，WNR(Zi)为所述期望降噪权值，bk和ak为所述目标滤波器的第k个系数，K1为所述目标滤波器的分子阶数，K2为所述目标滤波器的分母阶数。
在一些可能的实施例中，所述处理模块还用于：确定期望残余噪声能量；所述滤波器系数计算模块具体用于：根据所述期望降噪权值、所述参考噪声权值、所述期望滤波器频响、期望残余噪声能量以及所述滤波器模型，确定所述目标滤波器。
在一些可能的实施例中，所述处理模块具体用于：确定期望的残余噪声能量谱曲线；基于所述期望的残余噪声能量谱曲线，确定所述期望残余噪声能量。
在一些可能的实施例中，所述期望的残余噪声能量谱曲线是平坦的。
在一些可能的实施例中，所述期望的残余噪声能量谱曲线的最大封闭区域面积小于或等于第一阈值；或所述期望的残余噪声能量谱曲线为直线。
在一些可能的实施例中，所述目标物体为主动降噪耳机，所述处理模块还用于：比较降噪后的所述主动降噪耳机的左耳机和右耳机的残余噪声能量谱曲线；若所述左耳机和右耳机的残余噪声能量谱曲线不一致，以所述左耳机的残余噪声为目标，重新确定所述右耳机的目标滤波器，或，以所述右耳机的残余噪声为目标，重新确定所述左耳机的目标滤波器。
在一些可能的实施例中，所述滤波器模型满足公式：
Figure BDA0002714945010000051
其中，
Figure BDA0002714945010000052
H(Zi)为所述期望滤波器频响，Wref(Zi)为所述参考噪声权值，WNR(Zi)为所述期望降噪权值，bk和ak为所述目标滤波器的第k个系数，K1为所述目标滤波器的分子阶数，K2为所述目标滤波器的分母阶数，NE(Zi)为所述期望残余噪声能量。
在一些可能的实施例中，所述处理模块具体用于：根据所述目标物体的产品形态和/或所述目标物体的应用场景，确定所述期望降噪曲线。
在一些可能的实施例中，所述处理模块具体用于：根据所述目标物体的被动降噪性能，确定所述期望降噪曲线。
在一些可能的实施例中，若所述目标物体处于低频噪声信号大于高频噪声信号的场景，在所述期望降噪曲线中，低频对应的降噪幅度大于高频对应的降噪幅度；若所述目标物体处于高频噪声信号大于低频噪声信号的场景，在所述期望降噪曲线中，高频对应的降噪幅度大于低频对应的降噪幅度。
第三方面，提供了一种电子设备，包括：第二方面或第二方面的任意可能的实现方式中的主动降噪系统。
在一些可能的实施例中，所述电子设备为主动降噪耳机，所述主动降噪耳机还包括：
耳机壳体，其中，所述主动降噪系统设置于所述耳机壳体中。
第四方面，提供了一种芯片，用于执行上述第一方面的主动降噪的方法，包括存储器和处理器；
存储器与处理器耦合；
存储器，用于存储程序指令；
处理器，用于调用存储器存储的程序指令，使得芯片执行上述第一方面的主动降噪的方法。
上述技术方案，用户可以根据自己对音质的需求设置期望降噪曲线，比如，只降低300Hz以下的外部噪声信号，滤波器可以根据用户设置的期望降噪曲线对外部噪声信号进行降噪，即滤波器是按照用户需求来进行降噪的，从而可以满足不同的用户对音质的不同需求。
附图说明
图1是本申请实施例的主动降噪的方法的应用示意图。
图2是本申请实施例的主动降噪的方法的示意性流程图。
图3是本申请实施例的期望降噪曲线的示意性图。
图4是本申请实施的另一种期望降噪曲线的示意性图。
图5是本申请实施例的期望降噪权值曲线的示意性图。
图6是本申请实施例的不平坦的残余噪声能量谱曲线的示意性图。
图7是本申请实施例的平坦的残余噪声能量谱曲线的示意性图。
图8是本申请实施例的平坦的残余噪声能量谱曲线的示意性图。
图9是本申请实施例的残余噪声平坦性的衡量方法的示意性图。
图10是本申请实施例的主动降噪系统的示意性框图。
图11是本申请实施例的电子设备的示意性框图。
具体实施方式
下面将结合附图，对本申请实施例中的技术方案进行描述。
本申请实施例提供的主动降噪的方法可以应用于耳机，耳机可以为主动降噪耳机，例如，耳机可以为入耳式耳机、半入耳式耳机或头戴式耳机等。其中，耳机可以处于各种场景，例如汽车驾驶、家居、办公室以及工厂等。
当本申请实施例的主动降噪方法应用于耳机时，耳机的一种应用方式例如可以如图1所示。该应用方式可以包括耳机110和终端120，耳机110与适配的终端120连接，具体可以为有线连接，或无线连接(例如蓝牙)。终端120可以为具有播放功能的设备，例如，终端120可以为收音机、音乐播放器、手机和电脑等。
图2是本申请实施例的主动降噪的方法200的示意性流程图。图2所示的方法可以由主动降噪系统执行，该主动降噪系统例如可以为图1所示的耳机110中的主动降噪系统。
应理解，在本申请实施例中，主动降噪系统也可以称为有源噪声控制(ActiveNoise Control，ANC)系统。
还应理解，本申请实施例的主动降噪方法200可以适用于前馈主动降噪、反馈主动降噪或混合主动降噪中。
如图2所示，该方法200可以包括以下内容中的至少部分内容。
在210中，确定对目标物体进行主动降噪的期望降噪曲线。
其中，目标物体可以为但不限于主动降噪耳机、电子设备的扬声器等。为了描述方便，下文将以目标物体为主动降噪耳机为例描述方法200。
消费者对耳机的降噪效果可能要求不同，为了满足不同消费者对耳机音质的不同需求，可以根据确定的期望降噪曲线进行降噪。该期望降噪曲线可以是消费者自己选择的，也可以是耳机出厂前默认设置的，也可以是在用户使用的过程中确定的，本实施例对此不作限制。
可选地，在本申请实施例中，主动降噪系统可以根据目标物体的产品形态和/或目标物体的应用场景，确定期望降噪曲线。
针对不同的应用场景，期望降噪曲线可能不同。例如，当主动降噪耳机用于监听模式时，主动降噪系统可以只降低很低频的噪声，比如只降低300Hz以下的噪声。在这种情况下，期望降噪曲线可以如图3所示。
再例如，若主动降噪耳机处于室外场景，此时可能会存在汽车等外部噪声信号。在这种情况下，高频噪声信号可能大于低频噪声信号，则在期望降噪曲线中，低频对应的降噪幅度要小于高频对应的降噪幅度。若主动降噪耳机处于室内或密闭的环境中，如飞机上，此时低频噪声信号可能大于高频噪声信号，则在期望降噪曲线中，高频对应的降噪幅度要小于低频对应的降噪幅度。
针对主动降噪耳机的产品形态，期望降噪曲线可能不同。可选地，主动降噪系统可以根据主动降噪耳机的被动降噪性能，确定期望降噪曲线。
例如，当主动降噪耳机被动降噪可以降低1000Hz以上的噪声信号时，主动降噪系统可以降低1000Hz以下的噪声信号。此时，期望噪声曲线可以如图4所示，本实施例中，期望降噪曲线可以是关于频率的函数。
不同的应用场景或不同的产品形态下，期望降噪曲线是不同的。上述技术方案根据产品形态和/或应用场景确定期望降噪曲线，这样的话，主动降噪系统可以针对当前的应用场景和/或产品形态，对外部噪声信号进行最大程度的降噪，从而可以实现对外部噪声信号的有效降噪。
在220中，根据期望降噪曲线和滤波器模型，确定目标滤波器。
在确定了期望降噪曲线后，主动降噪系统可以根据期望降噪曲线，确定主动降噪系统的期望降噪权值。
在一种可能的实施例中，期望降噪权值可以如公式(1)所示：
Figure BDA0002714945010000081
其中，
Figure BDA0002714945010000082
WNR(Zi)为期望降噪权值，NR(ωi)为期望降噪曲线在频率ωi处的降噪幅度，min(NR(ω))为期望降噪曲线在所有频率处的降噪幅度的最小值，C为常数。
例如，参考图4中的期望降噪曲线，频率为100Hz时降噪幅度为30dB，也就是说，对于100Hz的外部噪声信号，主动降噪系统降低了30dB，即NR(100)＝30dB；频率为700Hz时降噪幅度为10dB，即NR(700)＝10dB。
根据图4所示的期望降噪曲线确定的期望降噪权值的曲线示意图如图5所示，可以看到，期望降噪曲线和期望降噪权值曲线基本是对称的。主动降噪系统对某个频率的外部噪声信号的降噪幅度越大，则该频率处的期望降噪权值越大。比如，主动降噪系统在100Hz处的降噪幅度最大，则100Hz处的期望降噪权值最大。
可选地，方法200还可以包括：主动降噪系统确定主动降噪的参考噪声权值和期望滤波器频响。
其中，滤波器频响可以包括前馈滤波器频响，或反馈滤波器频响，或次级通路滤波器频响。
下面将详细介绍确定期望滤波器频响的实现方式。
作为一种示例，主动降噪系统可以使用扫频信号和音频分析设备计算期望滤波器频响。
以音频分析设备为音频分析仪(Audio Precision，AP)为例进行说明，AP输出扫频信号，主动降噪系统接收扫频信号并对该扫频信号进行处理，得到处理后的信号。之后，主动降噪系统将处理后的信号输出给AP，AP接收到处理后的信号后，可以计算出期望滤波器频响。
应理解，在本申请实施例中，扫频信号也可以称为扫频频响数据。
作为另一种示例，主动降噪系统可以利用脉冲编码调制(Pulse CodeModulation，PCM)数据或扫频频响数据，使用数据分析方法确定期望滤波器频响。
其中，数据分析方法可以包括但不限于直接频响相除方法、时域自适应滤波器方法、频域自适应滤波器方法等。例如，若数据分析方法为直接频响相除方法，输入信号为X，输出信号为Y，则期望滤波器频响H(Zi)＝Y/X。
在确定期望滤波器频响之前，主动降噪系统可以采集PCM数据或扫频频响数据。
可选地，主动降噪系统可以在主动降噪耳机出厂之前采集扫频频响数据或PCM数据，也可以在主动降噪耳机工作期间(比如，用户利用主动降噪耳机播放音乐期间)采集PCM数据。
下面将详细介绍确定参考噪声权值的实现方式。可选地，在本申请实施例中，主动降噪系统可以采集主动降噪耳机所处环境的外部噪声信号，然后根据外部噪声信号确定参考噪声权值，使得主动降噪系统可以适用于不同的降噪类型。
具体而言，主动降噪系统可以在采集到外部噪声信号后，对外部噪声信号进行频谱分析，得到外部噪声信号的幅度谱。然后，主动降噪系统可以根据外部噪声信号的幅度谱确定参考噪声权值。
可选地，频谱分析方法可以包括但不限于快速傅里叶变换(Fast FourierTransform，FFT)、离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform，DFT)以及线性调频Z变换(Chirp Z-Transform，CZT)等。
作为一种示例，参考噪声权值可以满足公式：
Wref(Zi)＝P(ωi) (2)
其中，P(ωi)为外部噪声信号的幅度谱。
可选地，本申请实施例中的滤波器模型可以满足公式：
Figure BDA0002714945010000101
其中，H(Zi)为期望滤波器频响，Wref(Zi)为参考噪声权值，bk和ak为目标滤波器的第k个系数，K1为目标滤波器的分子阶数，K2为目标滤波器的分母阶数。示例性地，K1和K2可以都等于8。
K1和K2的大小可以与期望滤波器频响有关。例如，当期望滤波器频响的变化比较陡峭、变换比较复杂且有很多个波峰波谷时，K1和K2通常比较大。当然，K1和K2也可以与其它因素有关，本申请实施例不再详述。
其中，滤波器模型可以为有限脉冲响应(Finite Impulse Response，FIR)滤波器最小二乘解模型，或者可以为无限脉冲响应(Infinite Impulse Response，IIR)最小二乘解模型，或者自适应滤波器模型。
在确定了期望降噪权值、参考噪声权值和期望滤波器频响之后，主动降噪系统可以根据期望降噪权值、参考噪声权值、期望滤波器频响以及滤波器模型，计算ak和bk，从而确定目标滤波器。
滤波器系数bk和ak的计算方法将在后文详细描述，此处先不进行介绍。
目前，主动降噪的目标是最大强度降噪，也就是使主动降噪后的残余噪声最小，但主动降噪系统对不同频率的外部噪声信号的降噪能力是不同的，因而会出现主动降噪后的残余噪声不平坦的问题。图6为残余噪声的频响曲线的示意性图，可以看到，虽然残余噪声较小，即降噪性能较强，但在频率700Hz附近残余噪声的能量较大，这样的话，用户仍然可以听到较大的噪声。此外，残余噪声不平坦，用户的听感会很不舒服。
鉴于此，在另一种实现方式中，主动降噪系统可以确定期望残余噪声能量，从而主动降噪系统可以根据期望降噪权值、参考噪声权值、期望滤波器频响、期望残余噪声能量以及滤波器模型，确定目标滤波器。
可选地，本申请实施例的另一种滤波器模型可以为：
Figure BDA0002714945010000102
其中，NE(Zi)为期望残余噪声能量。
具体而言，用户可以设置期望的残余噪声能量谱曲线，然后主动降噪系统根据设置的期望的残余噪声能量谱曲线确定NE(Zi)。若期望的残余噪声能量谱曲线在频率ωi处的能量为Y，则残余噪声在频率ωi处的NE(Zi)＝Y。
在本申请实施例中，期望的残余噪声能量谱曲线是平坦的。
作为一种示例，期望的残余噪声能量谱曲线可以为直线。例如类似于白噪声，期望的残余噪声能量谱曲线可以为平的直线(参考图7)，即残余噪声在所有频率上的能量都相等。从图7中可以看到，残余噪声在所有的频率上的能量都为-70dB，则NE(Zi)＝-70。或者，可以与粉色噪声类似，期望的残余噪声能量谱曲线可以为斜线(参考图8)。以图8为例，残余噪声在200Hz处的能量为-60dB，则在频率200Hz处的NE(Zi)＝-60。在该示例中，期望的残余噪声能量谱曲线是平坦的。
需要说明的是，本申请实施例所说的能量指的是归一化后的能量。
作为另一种示例，期望的残余噪声能量谱曲线可以为任意形状的曲线。在这种情况下，该期望的残余噪声能量谱曲线的最大封闭区域的面积小于或等于第一阈值。
如图9所示，期望的残余噪声能量谱曲线为不规则的曲线，阴影部分为期望的残余噪声能量谱曲线的最大封闭区域。若阴影部分的面积小于或等于第一阈值，则图9中的期望的残余噪声能量谱曲线是平坦的。
可以知道，封闭区域是两个曲线形成的，其中一个曲线(称为第一曲线)是期望的残余噪声能量谱曲线，图9中的另一个曲线(称为第二曲线)为纵坐标为-70dB，斜率为0的曲线。
在确定第二曲线的过程中，可选地，首先，可以分别将第二曲线设置为任意曲线，比如，分别设置为纵坐标为-65dB斜率为0的曲线、纵坐标为-70dB斜率为0的曲线、纵坐标为-80dB，斜率为0的曲线等，然后分别计算封闭区域的面积，计算结果是第二曲线为纵坐标为-70dB，斜率为0的曲线时封闭区域的面积最大，从而可以得到图9。
在另一种可能的实施例中，该期望的残余噪声能量谱曲线的最小封闭区域的面积小于或等于第一阈值。
如此，公式(4)的滤波器模型可以使主动降噪的残余噪声更平坦，用户的听感更舒适。
若期望的残余噪声能量谱曲线不满足平坦性要求，则可以增大K1和/或K2。比如，若K1和K2都等于8，则可以将K1和K2都增大为16。或者，在求解目标滤波器的过程中，可以增加迭代次数。再或者，若残余噪声能量与该频率处期望的残余噪声能量相差较大，可以更新该频率处对应的期望的残余噪声能量。具体而言，如果该频率处的残余噪声能量大于期望的残余噪声能量，可以减小该频率处的期望的残余噪声能量，即可以将该频率对应的期望的残余噪声能量设置的更低。如果该频率处的残余噪声能量小于期望的残余噪声能量，可以增大该频率处的期望的残余噪声能量，即可以将该频率对应的期望的残余噪声能量设置的更高。这样，期望的残余噪声能量谱曲线的平坦性可以比之前更好。
需要说明的是，公式(3)和公式(4)等式两边的Wref(Zi)和WNR(Zi)不能直接约掉。由于公式(3)和公式(4)是个高维方程，通常不存在直接解，只能求最小二乘解，因此求解出的最小二乘解与公式(3)的真实解之间是有误差的，Wref(Zi)和WNR(Zi)可以控制误差在不同频率的分布。
应理解，本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。
还应理解，在本申请实施例中，“第一”和“第二”仅仅为了区分不同的对象，但并不对本申请实施例的范围构成限制。
以下，将以公式(3)的滤波器模型为例描述滤波器系数bk和ak的计算方法。
当滤波器模型为FIR滤波器模型时，a0＝1，a1＝a2＝……aK2-1＝0，则FIR滤波器模型可以简化为：
Figure BDA0002714945010000121
为了计算方便，将FIR滤波器模型表示为AX＝B。其中
Figure BDA0002714945010000122
Figure BDA0002714945010000123
Figure BDA0002714945010000131
从而可以求出方程的解，即FIR滤波器模型的最小二乘解为：X＝(ATA)-1B。
当滤波器模型为IIR滤波器时，求解ak和bk的过程如下：
步骤1：初始化ak。其中，ak可以为随机值或任意经验值，如此，IIR滤波器模型可以简化为FIR滤波器模型。
步骤2：求解FIR滤波器模型中bk的值。求解bk的过程可以参考前述内容的描述，为了内容的简洁，此处不再赘述。
步骤3：求解出bk的值之后，将bk的值代入IIR滤波器模型，求解ak。
重复迭代步骤2和步骤3，直至残余误差小于或等于第二阈值。其中，残余误差可以表示为：
Figure BDA0002714945010000132
可选地，第二阈值可以与主动降噪耳机的耳机结构或者客户需求等有关。
可选地，在本申请实施例中，方法200还可以包括：采集重力加速度数据、光电数据和位置数据中的至少一种数据，然后根据重力加速度数据、光电数据和位置数据中的至少一种数据进行场景识别和/或用户状态识别。
其中，重力加速度数据可以用于确定用户当前时刻的状态，比如用户当前是否在跑步。光电数据例如可以用于确定用户的心率，主动降噪系统结合用户的心率和重力加速度可以更精确地确定用户当前时刻的状态。位置数据可以用于确定用户当前时刻所处的位置，以确定当前的应用场景。
如此，一方面，在当前时刻之后，当用户处于相同的场景时，主动降噪系统可以复用之前确定的目标滤波器对噪声进行降噪处理，从而可以提高降噪效率。
另一方面，在当前时刻之后，当用户处于相同的场景时，主动降噪系统可以基于当前所采集的数据对之前确定的目标滤波器进行优化。
再一方面，主动降噪系统可以根据识别出的场景，确定主动降噪的期望降噪曲线，从而可以基于期望降噪曲线实现更有效的降噪处理。
比如，若主动降噪系统识别出用户当前处于室内，如前文所述，此时低频噪声信号可能大于高频噪声信号，则在确定的期望降噪曲线中，高频对应的降噪幅度要小于低频对应的降噪幅度。
在230中，利用目标滤波器对外部噪声信号进行降噪处理。
具体而言，主动降噪系统可以利用滤波器，产生于外部噪声信号相位相反的反相信号，将反相信号与外部噪声信号进行叠加，从而可以抵消外部噪声信号，实现对外部噪声信号的降噪处理。
若目标物体为主动降噪耳机，由于主动降噪耳机的右耳机和左耳机之间可能存在差异，比如元器件之间的差异，再比如结构之间的差异，则主动降噪之后的右耳机和左耳机的残余噪声能量谱曲线可能并不一致。进一步地，耳机的佩戴方式，如左耳机佩戴的较松一点，右耳机佩戴的较紧一点，这样也有可能导致右耳机和左耳机之间的残余噪声能量谱曲线不一致，从而使用户的听感不舒适。
鉴于此，方法200还可以包括：比较降噪后的主动降噪耳机的左耳机和右耳机的残余噪声能量谱，若左耳机和右耳机的残余噪声能量谱曲线不一致，则主动降噪系统可以以其中一个耳机的残余噪声为目标，重新基于公式(4)计算另外一个耳机的滤波器系数。也就是说，主动降噪系统可以以左耳机的残余噪声为目标，重新确定右耳机的目标滤波器，或者，主动降噪系统更可以以右耳机的残余噪声为目标，重新确定左耳机的目标滤波器。
本申请实施例对重新计算左耳机或右耳机的滤波器系数的次数不作具体限定。可选地，为了提高主动降噪的效率，主动降噪系统可以只重新计算一次左耳机或右耳机的滤波器系数。
上述技术方案可以使主动降噪耳机的左耳机和右耳机的残余噪声一致，用户的听感更舒适。
需要说明的是，本申请实施例不限制左耳机和右耳机应用的目标滤波器，即左耳机和右耳机应用的目标滤波器可以相同，也可以不同。
本申请实施例，用户可以根据自己对音质的需求设置期望降噪曲线，比如，只降低300Hz以下的外部噪声信号，滤波器可以根据用户设置的期望降噪曲线对外部噪声信号进行降噪，即滤波器是按照用户需求来进行降噪的，从而可以满足不同的用户对音质的不同需求。
在本申请实施例中，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。
并且，在不冲突的前提下，本申请描述的各个实施例和/或各个实施例中的技术特征可以任意的相互组合，组合之后得到的技术方案也应落入本申请的保护范围。
上文详细描述了本申请实施例的主动降噪的方法，下面将描述本申请实施例的主动降噪系统。应理解，本申请实施例中的主动降噪系统可以执行本申请实施例中的主动降噪的方法，具有执行相应方法的功能。
图10示出了本申请实施例的主动降噪系统300的示意性框图。如图10所示，该主动降噪系统300可以包括：
处理模块310，用于确定对目标物体进行主动降噪的期望降噪曲线。
滤波器系数计算模块320，用于根据期望降噪曲线和滤波器模型，确定目标滤波器。
降噪模块330，用于利用所述目标滤波器对所述目标物体的外部噪声信号进行降噪处理。
可选地，在本申请实施例中，处理模块310还用于：根据所述期望降噪曲线，确定主动降噪的期望降噪权值；确定主动降噪的参考噪声权值和期望滤波器频响；
滤波器系数计算模块320具体用于：根据期望降噪权值、参考噪声权值、期望滤波器频响以及滤波器模型，确定目标滤波器。
可选地，在本申请实施例中，所述期望降噪权值满足公式：
Figure BDA0002714945010000151
其中，
Figure BDA0002714945010000152
WNR(Zi)为所述期望降噪权值，NR(ωi)为所述期望降噪曲线在频率ωi处的降噪幅度，min(NR(ω))为所述期望降噪曲线在所有频率处的降噪幅度的最小值，C为常数。
可选地，在本申请实施例中，主动降噪系统300还包括：数据采集模块340，用于采集所述外部噪声信号；
所述处理模块310具体用于：对所述外部噪声信号进行频谱分析，得到所述外部噪声信号的幅度谱；根据所述幅度谱，确定所述参考噪声权值。
可选地，在本申请实施例中，所述参考噪声权值满足公式：
Wref(Zi)＝P(ωi)
其中，Wref(Zi)为所述参考噪声权值，P(ωi)为所述外部噪声信号的幅度谱。
可选地，在本申请实施例中，主动降噪系统300还包括：数据采集模块340，用于采集电声数据的波形数据或扫频信号；
所述处理模块310具体用于：利用所述电声数据的波形数据或所述扫频信号，确定所述期望滤波器频响。
可选地，在本申请实施例中，滤波器模型满足公式：
Figure BDA0002714945010000161
其中，
Figure BDA0002714945010000162
H(Zi)为期望滤波器频响，Wref(Zi)为参考噪声权值，WNR(Zi)为期望降噪权值，bk和ak为目标滤波器的第k个系数，K1为目标滤波器的分子阶数，K2为目标滤波器的分母阶数。
可选地，在本申请实施例中，所述处理模块还310用于：确定期望残余噪声能量；
所述滤波器系数计算模块320具体用于：根据所述期望降噪权值、所述参考噪声权值、所述期望滤波器频响、期望残余噪声能量以及所述滤波器模型，确定所述目标滤波器。
可选地，在本申请实施例中，所述处理模块310具体用于：确定期望的残余噪声能量谱曲线；基于所述期望的残余噪声能量谱曲线，确定所述期望残余噪声能量。
可选地，在本申请实施例中，所述期望的残余噪声能量谱曲线是平坦的。
可选地，在本申请实施例中，所述期望的残余噪声能量谱曲线的最大封闭区域面积小于或等于第一阈值；或所述期望的残余噪声能量谱曲线为直线。
可选地，在本申请实施例中，所述目标物体为主动降噪耳机，处理模块310还用于：比较降噪后的主动降噪耳机的左耳机和右耳机的残余噪声能量谱曲线；所述滤波器系数计算模块320还用于：若左耳机和右耳机的残余噪声能量谱曲线不一致，以所述左耳机的残余噪声为目标，重新确定所述右耳机的目标滤波器，或，以所述右耳机的残余噪声为目标，重新确定所述左耳机的目标滤波器。
可选地，在本申请实施例中，所述滤波器模型满足公式：
Figure BDA0002714945010000163
其中，
Figure BDA0002714945010000164
H(Zi)为所述期望滤波器频响，Wref(Zi)为所述参考噪声权值，WNR(Zi)为所述期望降噪权值，bk和ak为所述目标滤波器的第k个系数，K1为所述目标滤波器的分子阶数，K2为所述目标滤波器的分母阶数，NE(Zi)为所述期望残余噪声能量。
可选地，在本申请实施例中，所述处理模块310具体用于：根据所述目标物体的产品形态和/或所述目标物体的应用场景，确定所述期望降噪曲线。
可选地，在本申请实施例中，所述处理模块310具体用于：根据所述目标物体的被动降噪性能，确定所述期望降噪曲线。
可选地，在本申请实施例中，若所述目标物体处于低频噪声信号大于高频噪声信号的场景，在所述期望降噪曲线中，低频对应的降噪幅度大于高频对应的降噪幅度；若所述目标物体处于高频噪声信号大于低频噪声信号的场景，在所述期望降噪曲线中，高频对应的降噪幅度大于低频对应的降噪幅度。
应理解，该主动降噪系统300可对应于方法200中的主动降噪系统，可以实现该方法200中的主动降噪系统的相应操作，为了简洁，在此不再赘述。
本申请实施例还提供了一种电子设备。如图11所示，该电子设备400可以包括主动降噪系统410。该主动降噪系统可对应于方法200中的主动降噪系统，可以实现该方法200中的主动降噪系统的相应操作，为了简洁，在此不再赘述。
可选地，电子设备400可以为主动降噪耳机。在该情况下，主动降噪耳机还可以包括耳机壳体，其中，主动降噪系统400设置于耳机壳体中。
当然，电子设备400还可以为智能手机、笔记本电脑、平板电脑、游戏设备等便携式或移动计算设备，以及汽车等其他电子设备，但本申请实施例对此并不限定。
本申请实施例还提供了一种芯片，用于执行上述实施例提出的主动降噪的方法，芯片包括存储器和处理器；
存储器与处理器耦合；
存储器，用于存储程序指令；
处理器，用于调用存储器存储的程序指令，使得芯片执行上述任一实施例提出的主动降噪的方法。
本申请实施例提供的芯片其具体的实现过程及有益效果参见上述，在此不再赘述。
应理解，在本申请实施例和所附权利要求书中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本申请实施例。例如，在本申请实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“上述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口、装置或单元的间接耦合或通信连接，也可以是电的，机械的或其它的形式连接。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本申请实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以是两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
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，本申请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)执行本申请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。
以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (35)

1.一种主动降噪的方法，其特征在于，包括：
确定对目标物体进行主动降噪的期望降噪曲线；
根据所述期望降噪曲线和滤波器模型，确定目标滤波器；
利用所述目标滤波器对所述目标物体的外部噪声信号进行降噪处理。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据所述期望降噪曲线，确定主动降噪的期望降噪权值；
确定主动降噪的参考噪声权值和期望滤波器频响；
所述根据所述期望降噪曲线和滤波器模型，确定目标滤波器，包括：
根据所述期望降噪权值、所述参考噪声权值、所述期望滤波器频响以及所述滤波器模型，确定所述目标滤波器。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述期望降噪权值满足公式：
Figure FDA0002714942000000011
其中，
Figure FDA0002714942000000012
WNR(Zi)为所述期望降噪权值，NR(ωi)为所述期望降噪曲线在频率ωi处的降噪幅度，min(NR(ω))为所述期望降噪曲线在所有频率处的降噪幅度的最小值，C为常数。
4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述确定参考噪声权值，包括：
采集所述外部噪声信号；
对所述外部噪声信号进行频谱分析，得到所述外部噪声信号的幅度谱；
根据所述幅度谱，确定所述参考噪声权值。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述参考噪声权值满足公式：
Wref(Zi)＝P(ωi)
其中，Wref(Zi)为所述参考噪声权值，P(ωi)为所述外部噪声信号的幅度谱。
6.根据权利要求2至5中任一项所述的方法，其特征在于，所述确定期望滤波器频响，包括：
采集电声数据的波形数据或扫频信号；
利用所述电声数据的波形数据或所述扫频信号，确定所述期望滤波器频响。
7.根据权利要求2至6中任一项所述的方法，其特征在于，所述滤波器模型满足公式：
Figure FDA0002714942000000021
其中，
Figure FDA0002714942000000022
H(Zi)为所述期望滤波器频响，Wref(Zi)为所述参考噪声权值，WNR(Zi)为所述期望降噪权值，bk和ak为所述目标滤波器的第k个系数，K1为所述目标滤波器的分子阶数，K2为所述目标滤波器的分母阶数。
8.根据权利要求2至6中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
确定期望残余噪声能量；
所述根据所述期望降噪权值、所述参考噪声权值、所述期望滤波器频响以及所述滤波器模型，确定所述目标滤波器，包括：
根据所述期望降噪权值、所述参考噪声权值、所述期望滤波器频响、期望残余噪声能量以及所述滤波器模型，确定所述目标滤波器。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述确定期望残余噪声能量，包括：
确定期望的残余噪声能量谱曲线；
基于所述期望的残余噪声能量谱曲线，确定所述期望残余噪声能量。
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述期望的残余噪声能量谱曲线是平坦的。
11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述期望的残余噪声能量谱曲线的最大封闭区域面积小于或等于第一阈值；或
所述期望的残余噪声能量谱曲线为直线。
12.根据权利要求9至11中任一项所述的方法，其特征在于，所述目标物体为主动降噪耳机，所述方法还包括：
比较降噪后的所述主动降噪耳机的左耳机和右耳机的残余噪声能量谱曲线；
若所述左耳机和右耳机的残余噪声能量谱曲线不一致，以所述左耳机的残余噪声为目标，重新确定所述右耳机的目标滤波器，或，以所述右耳机的残余噪声为目标，重新确定所述左耳机的目标滤波器。
13.根据权利要求8至12中任一项所述的方法，其特征在于，所述滤波器模型满足公式：
Figure FDA0002714942000000031
其中，
Figure FDA0002714942000000032
H(Zi)为所述期望滤波器频响，Wref(Zi)为所述参考噪声权值，WNR(Zi)为所述期望降噪权值，bk和ak为所述目标滤波器的第k个系数，K1为所述目标滤波器的分子阶数，K2为所述目标滤波器的分母阶数，NE(Zi)为所述期望残余噪声能量。
14.根据权利要求1至13中任一项所述的方法，其特征在于，确定对目标物体进行主动降噪的期望降噪曲线，包括：
根据所述目标物体的产品形态和/或所述目标物体的应用场景，确定所述期望降噪曲线。
15.根据权利要求14所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标物体的产品形态和/或所述目标物体的应用场景，确定所述期望降噪曲线，包括：
根据所述目标物体的被动降噪性能，确定所述期望降噪曲线。
16.根据权利要求1至15中任一项所述的方法，其特征在于，若所述目标物体处于低频噪声信号大于高频噪声信号的场景，在所述期望降噪曲线中，低频对应的降噪幅度大于高频对应的降噪幅度；
若所述目标物体处于高频噪声信号大于低频噪声信号的场景，在所述期望降噪曲线中，高频对应的降噪幅度大于低频对应的降噪幅度。
17.一种主动降噪系统，其特征在于，包括：
处理模块，用于确定对目标物体进行主动降噪的期望降噪曲线；
滤波器系数计算模块，用于根据所述期望降噪曲线和滤波器模型，确定目标滤波器；
降噪模块，用于利用所述目标滤波器对所述目标物体的外部噪声信号进行降噪处理。
18.根据权利要求17所述的主动降噪系统，其特征在于，所述处理模块还用于：
根据所述期望降噪曲线，确定主动降噪的期望降噪权值；
确定主动降噪的参考噪声权值和期望滤波器频响；
所述滤波器系数计算模块具体用于：
根据所述期望降噪权值、所述参考噪声权值、所述期望滤波器频响以及所述滤波器模型，确定所述目标滤波器。
19.根据权利要求18所述的主动降噪系统，其特征在于，所述期望降噪权值满足公式：
Figure FDA0002714942000000041
其中，
Figure FDA0002714942000000042
WNR(Zi)为所述期望降噪权值，NR(ωi)为所述期望降噪曲线在频率ωi处的降噪幅度，min(NR(ω))为所述期望降噪曲线在所有频率处的降噪幅度的最小值，C为常数。
20.根据权利要求18或19所述的主动降噪系统，其特征在于，还包括：
数据采集模块，用于采集所述外部噪声信号；
所述处理模块具体用于：
对所述外部噪声信号进行频谱分析，得到所述外部噪声信号的幅度谱；
根据所述幅度谱，确定所述参考噪声权值。
21.根据权利要求20所述的主动降噪系统，其特征在于，所述参考噪声权值满足公式：
Wref(Zi)＝P(ωi)
其中，Wref(Zi)为所述参考噪声权值，P(ωi)为所述外部噪声信号的幅度谱。
22.根据权利要求18至21中任一项所述的主动降噪系统，其特征在于，还包括：
数据采集模块，用于采集电声数据的波形数据或扫频信号；
所述处理模块具体用于：
利用所述电声数据的波形数据或所述扫频信号，确定所述期望滤波器频响。
23.根据权利要求18至22中任一项所述的主动降噪系统，其特征在于，所述滤波器模型满足公式：
Figure FDA0002714942000000043
其中，
Figure FDA0002714942000000044
H(Zi)为所述期望滤波器频响，Wref(Zi)为所述参考噪声权值，WNR(Zi)为所述期望降噪权值，bk和ak为所述目标滤波器的第k个系数，K1为所述目标滤波器的分子阶数，K2为所述目标滤波器的分母阶数。
24.根据权利要求18至22中任一项所述的主动降噪系统，其特征在于，所述处理模块还用于：
确定期望残余噪声能量；
所述滤波器系数计算模块具体用于：
根据所述期望降噪权值、所述参考噪声权值、所述期望滤波器频响、期望残余噪声能量以及所述滤波器模型，确定所述目标滤波器。
25.根据权利要求24所述的主动降噪系统，其特征在于，所述处理模块具体用于：
确定期望的残余噪声能量谱曲线；
基于所述期望的残余噪声能量谱曲线，确定所述期望残余噪声能量。
26.根据权利要求25所述的主动降噪系统，其特征在于，所述期望的残余噪声能量谱曲线是平坦的。
27.根据权利要求26所述的主动降噪系统，其特征在于，所述期望的残余噪声能量谱曲线的最大封闭区域面积小于或等于第一阈值；或
所述期望的残余噪声能量谱曲线为直线。
28.根据权利要求25至27中任一项所述的主动降噪系统，其特征在于，所述目标物体为主动降噪耳机，所述处理模块还用于：
比较降噪后的所述主动降噪耳机的左耳机和右耳机的残余噪声能量谱曲线；
所述滤波器系数计算模块还用于：
若所述左耳机和右耳机的残余噪声能量谱曲线不一致，以所述左耳机的残余噪声为目标，重新确定所述右耳机的目标滤波器，或，以所述右耳机的残余噪声为目标，重新确定所述左耳机的目标滤波器。
29.根据权利要求24至28中任一项所述的主动降噪系统，其特征在于，所述滤波器模型满足公式：
Figure FDA0002714942000000051
其中，
Figure FDA0002714942000000052
H(Zi)为所述期望滤波器频响，Wref(Zi)为所述参考噪声权值，WNR(Zi)为所述期望降噪权值，bk和ak为所述目标滤波器的第k个系数，K1为所述目标滤波器的分子阶数，K2为所述目标滤波器的分母阶数，NE(Zi)为所述期望残余噪声能量。
30.根据权利要求17至29中任一项所述的主动降噪系统，其特征在于，所述处理模块具体用于：
根据所述目标物体的产品形态和/或所述目标物体的应用场景，确定所述期望降噪曲线。
31.根据权利要求30所述的主动降噪系统，其特征在于，所述处理模块具体用于：
根据所述目标物体的被动降噪性能，确定所述期望降噪曲线。
32.根据权利要求17至31中任一项所述的主动降噪系统，其特征在于，若所述目标物体处于低频噪声信号大于高频噪声信号的场景，在所述期望降噪曲线中，低频对应的降噪幅度大于高频对应的降噪幅度；
若所述目标物体处于高频噪声信号大于低频噪声信号的场景，在所述期望降噪曲线中，高频对应的降噪幅度大于低频对应的降噪幅度。
33.一种电子设备，其特征在于，包括：
根据权利要求17至32中任一项所述的主动降噪系统。
34.根据权利要求33所述的电子设备，其特征在于，所述电子设备为主动降噪耳机，所述主动降噪耳机还包括：
耳机壳体；
其中，所述主动降噪系统设置于所述耳机壳体中。
35.一种芯片，用于实现一种主动降噪的方法，其特征在于，包括存储器和处理器；
所述存储器与所述处理器耦合；
所述存储器，用于存储程序指令；
所述处理器，用于调用所述存储器存储的程序指令，使得所述芯片执行上述权利要求1至16中任一项所述的主动降噪的方法。
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