九個(gè)步驟可以大幅降低手機非穩態(tài)噪聲

移動(dòng)運營(yíng)商非常明白語(yǔ)音質(zhì)量對于留住用戶(hù)來(lái)說(shuō)很重要。影響語(yǔ)音質(zhì)量的一個(gè)主要因素是環(huán)境噪聲，因此任何抑制噪聲的方法對于手機制造商來(lái)說(shuō)都是一個(gè)實(shí)現差異化的機會(huì )。不過(guò)，直到最近噪聲抑制技術(shù)還只專(zhuān)注于降低緩慢變化的穩態(tài)噪聲源。然而，很多非穩態(tài)噪聲源為快速變化的，因此不能被抑制。因而，用戶(hù)不能在繁忙的大街上、擁擠的酒店或者甚至是在家里可靠地使用他們的手機。 手機維修工具包（26件組）CT-822

　　抑制非穩態(tài)噪聲對用戶(hù)和運營(yíng)商都有很大的好處。用戶(hù)可以在任何時(shí)候和任何地點(diǎn)自由清楚地通話(huà)，可以在嘈雜的環(huán)境中低聲說(shuō)話(huà)以保護其隱私，不會(huì )被要求離開(kāi)重要的電話(huà)會(huì )議。運營(yíng)商會(huì )看到丟失用戶(hù)的數目降低，增加通話(huà)時(shí)間，而且更有效地使用網(wǎng)絡(luò )帶寬，并大大地節省投資和運營(yíng)本錢(qián)。多用表| 驗電筆| 示波表| 電流表| 鉤表| 測試器| 電力計| 電力測量?jì)x| 光度計| 電壓計| 電流計|

　　圖1. 在采用瞬時(shí)非穩態(tài)噪聲抑制技術(shù)前后的時(shí)域波形。

　　1．理解穩態(tài)和非穩態(tài)噪聲之間的差異

　　由于其相對穩定的特性?例如嘈雜的鼓風(fēng)機環(huán)境中，穩態(tài)噪聲可以很輕易地被識別，能用傳統的新好處理方法輕易地往除。相反，非穩態(tài)噪聲具有快速或隨即的變化，例如一個(gè)人的說(shuō)話(huà)聲、背景音樂(lè )或按鍵音。當非穩態(tài)噪聲被作為噪聲識別的時(shí)候，這些噪聲實(shí)際上已經(jīng)通過(guò)，因此需要更成熟的噪聲抑制方法。

　　2．使用兩個(gè)麥克風(fēng)來(lái)改善對聽(tīng)覺(jué)現場(chǎng)的理解

　　下一代噪聲抑制技術(shù)，例如聽(tīng)覺(jué)場(chǎng)分析(ASA)、波束成形(BF)和盲源隔離(BSS)使用幾個(gè)麥克風(fēng)來(lái)更正確地識別、定位以及噪聲源分組，正確性比單個(gè)麥克風(fēng)更高。當今的手機制造商已經(jīng)意識到這種趨勢，在手機的架構中引進(jìn)了第二個(gè)麥克風(fēng)。

　　3． 利用分組原理來(lái)分隔聲音點(diǎn)

　　分組方法簡(jiǎn)化了噪聲抑制，同時(shí)還能確定非穩態(tài)噪聲源。例如聽(tīng)覺(jué)場(chǎng)分析(ASA)使用人的聽(tīng)覺(jué)通道作為一個(gè)模型，按照人實(shí)際對某個(gè)聲音的聽(tīng)覺(jué)來(lái)處理噪聲。通過(guò)多聲學(xué)能量進(jìn)行分組來(lái)重新產(chǎn)生原來(lái)的聲音，ASA實(shí)現了來(lái)自多個(gè)源的正確分組，同時(shí)避免任何聽(tīng)覺(jué)上應該分開(kāi)的聲音被混合在一起。分組原理可以被大致描述為連續的(在一段時(shí)間內發(fā)生的)和同時(shí)的(在一段頻率內)。

　　4．使用多個(gè)線(xiàn)索來(lái)分組，否則難以正確地對聲音進(jìn)行分組

　　每一個(gè)分組線(xiàn)索都有局限性。使用多個(gè)線(xiàn)索能對難以分析的聲音進(jìn)行正確的分組。某些重要的線(xiàn)索包括：

　　聲音的特性：一個(gè)音源產(chǎn)生的諧波可以形成清楚的頻率圖，這個(gè)頻率圖可以用來(lái)對兩個(gè)聲音進(jìn)行區分。聲音特性是區分男人和女人的一個(gè)主要線(xiàn)索。

　　空間信息：由間隔和方向判定出來(lái)的間隔可以用來(lái)對聲音分組，因而可以對感愛(ài)好的聲音進(jìn)行分辨。

　　 發(fā)出時(shí)間：假如兩個(gè)聲音能量和他們對應的諧波在時(shí)間上一致，他們很可能來(lái)自同一個(gè)音源。

　　5．減少收斂時(shí)間以消除更多的瞬間噪聲

　　傳統的噪聲抑制方法必須在他們消除噪聲之前收斂，因而他們在抑制非穩態(tài)噪聲源上效率較低。通過(guò)利用快速響應的線(xiàn)索來(lái)對聲音進(jìn)行描述，像打響指這樣的瞬間時(shí)間都可以被識別并消除。

　　6．采用對數與線(xiàn)性頻率比例(FCT vs. FFT)

　　熟悉的快速傅立葉變換(FFT)對頻率分量按線(xiàn)性比例進(jìn)行分解，這樣限制了在低頻處的頻譜分辨率，而且使用很定的幀大小和獨立于頻率的帶寬。相反的，快速耳蝸變換(FCT)基于人耳蝸的原理，按對數頻率比例變化。這樣一來(lái)，它不會(huì )限制頻譜分辨率。通過(guò)不斷的處理，而不是按幀進(jìn)行處理，FCT還降低了處理延遲，因此它適合于識別非穩態(tài)的噪聲源。此外，FCT工作的帶寬是與頻率相關(guān)的，在人耳聽(tīng)覺(jué)范圍內能更正確地匹配時(shí)域-頻域折衷。

　　7．使用全向麥克風(fēng)來(lái)降低本錢(qián)

　　像波束成形這類(lèi)方法需要一種專(zhuān)門(mén)的心型曲線(xiàn)式(cardioid，單向)麥克風(fēng)。這種麥克風(fēng)的本錢(qián)比全向麥克風(fēng)本錢(qián)更高，具有更低的噪聲容限，必須進(jìn)行單獨的校準和匹配，誤差要低于1dB，帶來(lái)對間隔的限制，由于對風(fēng)聲和呼吸聲很敏感，因此會(huì )增加+12dB的噪聲。波束成形技術(shù)也有其局限性，對所關(guān)注的波束的任何錯誤選擇都會(huì )被錯誤地傳遞。對一個(gè)系統所需要的麥克風(fēng)的數目的治理也很重要。例如，盲源分離(Blind Source Separation)使用一種簡(jiǎn)單的線(xiàn)性非混合方法，在麥克風(fēng)的數目與音源的數目一樣多的條件下，這種方法效果非常理想。

　　8．將回聲作為獨立的音源來(lái)處理

　　一直以來(lái)，人們利用回波消除方法來(lái)消除回聲。這種方法的運算量非常大，由于必須計算回波反射，在噪聲源變化很快的時(shí)候，其性能很差。分組線(xiàn)索使我們能將會(huì )波作為另外一種噪聲源。由于回波既不需要進(jìn)行計算，而且不會(huì )改變路徑，因此可以進(jìn)行瞬間抑制，能實(shí)現高達46dB的回波噪聲抑制性能。

　　9．采用新的測試標準

　　移動(dòng)通訊行業(yè)不斷地推進(jìn)測試標準來(lái)表現出通過(guò)在噪聲抑制技術(shù)上的創(chuàng )新實(shí)現更高的語(yǔ)音質(zhì)量等級。為了保證他們的產(chǎn)品獲得最佳的質(zhì)量，該行業(yè)最近修正了ITU P.835規范來(lái)提供一致的測試方法，對采用了噪聲抑制技術(shù)的語(yǔ)音質(zhì)量進(jìn)行測試并產(chǎn)生測試報告。