主动噪声控制研究进展

Yoshinobu KAJIKAWA
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摘要

本文对通过声音来控制和降低令人不快的噪音的主动噪音控制系统(ANC),在展望到目前为止的技术变迁的同时,对最近的动向进行解说。ANC是一种通过扬声器(二次声源)发出的控制音来控制和降低噪声源(一次声源)发出的噪音的技术,近年来该技术通过降噪耳机等被大众所熟知。然而,在办公室、活动场所等公共空间以及车内、住宅内等交通和居住环境中,三维控制噪音尚未得到广泛应用。为了在这样的声音空间中实现三维噪音控制,还有很多需要克服的课题。在本文中,首先就实现ANC系统时重要的将消音区域(ZoQ)移动到任意位置的虚拟感测,介绍具有代表性的3种方法,并对它们的性能进行比较。另外,对前馈ANC系统中重要的因果性制约进行说明,并对利用作为其一解决方案的过采样的ANC系统进行说明。接下来,将介绍近年来在各个领域被广泛使用的机器学习在ANC系统中的应用方法。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Recent Advances on Active Noise Control
本稿では不快な騒音を音で制御・低減するアクティブノイズコントロール(ANC)について,これまでの技術の変遷を展望するとともに最近の動向について解説する.ANCはスピーカ(二次音源)からの制御音により騒音源(一次音源)からの騒音を制御・低減する技術であり,近年ではノイズキャンセリングヘッドホンなどを通じて一般にもその技術が広く知られるようになった.しかしながら,オフィスやイベント会場などの公共空間や車内や住宅内などの交通・住環境において,三次元的に騒音を制御することは未だ広くは実用化されていない.このような音空間において三次元的に騒音制御を実現するためには乗り越えるべき課題が多々残されている.本稿では,まずANCシステムを実装する上で重要となる消音領域(ZoQ)を任意の位置に移動させるバーチャルセンシングについて,代表的な3手法を紹介するとともに,それらの性能比較を示す.また,フィードフォワードANCシステムにおいて重要となる因果性制約について説明し,その1解決策であるオーバーサンプリングを利用したANCシステムについて述べる.そして,近年様々な分野において利用されている機械学習のANCシステムへの適用方法について紹介する.
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