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定向声场分析和控制是一个值得探索的成熟领域。一个熟悉的例子是智能扬声器家庭自动化设备,如 Amazon Echo、Google Home 或 Apple HomePod,它们可以使用到达的声波的相位来确定设备感兴趣的音频来自的方向。这使得设备可以专注于单个语音源,而忽略来自其他方向的低电平语音或背景噪声——从而大大提高语音识别的准确性。
像 Amazon Echo 这样的设备可以确定传入声音的方向,并使用麦克风阵列将其与背景声音隔离开来。亚马逊 Echo 内部工作原理的拆解说明可在互联网上找到,它们在设备顶部附近展示了一组七个麦克风。它们在中心排列为一个,六个等距分布在一个大约 75 毫米的圆周围。每个麦克风驱动自己的模拟/数字转换器通道。信号处理软件关联声音信号的振幅、相位和到达时间,并可以确定主要语音信号的方位。该软件还可以使用算法来增强来自具有建设性干扰的主要方向的语音信号,同时抑制来自其他方向的具有破坏性干扰的背景噪声信号。这些技术使设备能够减少多种类型的背景噪音,并为语音识别算法提供更清晰的语音信号,从而提高灵敏度和语音识别准确性。
为定向声音设计火车汽笛
如果我们逆转这个过程会怎样?我们可以构建一个扬声器阵列,并应用上述相反的技术来获取输入音频信号,计算波形,并优先将声音从一个方向发出,同时抑制其他方向的表观振幅。这种技术的一个很好的潜在用例是火车汽笛。根据交通安全法规,当火车接近非豁免平交道口时——铁路在同一水平面穿过公路——火车需要按特定的喇叭模式(长-长-短-长)。问题是,现代火车上的气喇叭不是很有方向性,非常响亮(有些在 1 米处产生 145 分贝),并且在接近的高速公路交叉路口发出足够的声音以保证交通安全,轨道附近的建筑物也会收到非常响亮的声音。这导致铁路之间发生了无数次争斗,铁路希望 24/7 全天候安全使用轨道,而当地居民/市政当局希望他们的社区安宁——尤其是在晚上。妥协通常会限制列车在夜间运行。这会削减铁路的利润。
因此,我们的想法是:在机车外部放置一个 XY 或 XYZ 扬声器阵列——也许在驾驶室的顶部——并使用数字信号处理技术来塑造传出的声场,从而使警报声的最大振幅到达高速公路,而轨道附近建筑物的振幅被大大抑制。信号链从音频源开始。它可以是简单的音调、多音调(许多火车喇叭在 250-500Hz 范围内有两到五个音符)或任何数字声音文件。主控制器知道机车在哪里,平交道口在哪里,以及到应该大声警告的区域的距离/方向,以及应该抑制声音的其他附近区域。信号处理算法将数字声源分成多个通道,并计算幅度的波形,每个通道的相位和延迟,因此产生的声场在需要响亮的区域(如接近的道路)建设性地结合,并在安静的区域破坏性地结合。这些信号通过一组数模 (DAC) 转换器和音频放大器(或直接进入 D 类放大器),然后输出到机车外部的一系列高功率扬声器。与 Amazon Echo 一样,大约七个通道可能足以提供方向控制,但十几个或更多通道可以对建设性干扰区域的方向和距离提供更精细的控制。这些信号通过一组数模 (DAC) 转换器和音频放大器(或直接进入 D 类放大器),然后输出到机车外部的一系列高功率扬声器。与 Amazon Echo 一样,大约七个通道可能足以提供方向控制,但十几个或更多通道可以对建设性干扰区域的方向和距离提供更精细的控制。这些信号通过一组数模 (DAC) 转换器和音频放大器(或直接进入 D 类放大器),然后输出到机车外部的一系列高功率扬声器。与 Amazon Echo 一样,大约七个通道可能足以提供方向控制,但十几个或更多通道可以对建设性干扰区域的方向和距离提供更精细的控制。
20摄氏度时250Hz的波长为1.376m。我们阵列中的一些扬声器应该具有这种间距顺序,以便为最低频率的声音提供基本的方向性。500Hz 声音的四分之一波长为 17.2 厘米,因此阵列中的其他扬声器应该相距这么远,以便为信号处理算法提供更多控制点,从而更好地控制高频声音的方向性。幸运的是,可以找到适合这种占地面积的合适扬声器,而且机车的体积足够大,可以承载所需的阵列。
更进一步
我们可以超越简单地向十字路口广播高度定向的声音。该阵列可以从源头以特定角度和范围创建高音量“孤岛”。如果机车的全球定位系统 (GPS) 知道它的位置,并且控制器知道高速公路的位置,则系统可以创建一个“T”形声场,道路上的音量很大,其他地方的音量很小。当机车接近十字路口时,信号处理器不断调整通道信号以改变距离。如果是客运列车,信号处理器可以更改音频文件并调整声场以覆盖机车后方和旁边的平台,以便在火车准备出发时播放“全部上车”警报,或警告轨道旁的维修人员它即将移动。而且当然,仍然会有一个手动喇叭按钮,可能会产生更全向的辐射模式。类似的技术可以应用于公路和海上车辆,大大提高其声音警告的复杂性。
学到更多
如果您想了解更多信息,美国专利 7,095,861 提供了有关塑造声场的更多详细信息。以这种方式塑造声场可以为创造性地使用可听信号和听众/特定位置的声音应用提供许多可能性。
关键点:
设计人员可以通过反向麦克风技术来驱动扬声器阵列和塑造声场。
音频源由 DSP 算法处理以计算驱动到扬声器阵列的信号。
火车汽笛是一个完美的应用示例,它在接近的高速公路上提供高音量,但对周围的建筑物提供低音量。
CHARLES C. BYERS 是工业互联网联盟的副首席技术官,现在加入了 OpenFog。他致力于边缘雾计算系统、通用平台、媒体处理系统和物联网的架构和实施。此前,他是思科的首席工程师和平台架构师,以及阿尔卡特朗讯的贝尔实验室研究员。在电信网络行业的三十年中,他在语音交换、宽带接入、融合网络、VoIP、多媒体、视频、模块化平台、边缘雾计算和物联网等领域做出了重大贡献。他还是多个标准机构的领导者,包括担任工业互联网联盟和 OpenFog 联盟的首席技术官,并且是 PICMG 的 AdvancedTCA、AdvancedMC、
Byers 先生在威斯康星大学麦迪逊分校获得电气和计算机工程学士学位以及电气工程硕士学位。在业余时间,他喜欢旅行、烹饪、骑自行车和在他的工作室里修修补补。他拥有 80 多项美国专利。
审核编辑 黄宇
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