摘要
本发明涉及耳机自适应主动降噪技术领域,特别是一种耳机自适应主动降噪的在线学习方法,包括以下步骤:S1.利用参数提取模块提取当前耳机的原始信号特征,将其维度匹配为模型输入可接受的大小;S2.对降噪模型和参数提取模块进行在线训练,通过元控制器优化参数提取模块和降噪模型的训练参数;S3.使用训练后的降噪模型参数计算个性化降噪参数,发送给主动降噪模块完成降噪,通过引入递归降噪的参数提取模块和多尺度残差卷积网络,能够有效捕捉各种复杂噪声的特征,实现全频段的高效降噪。这种方法不仅提高了降噪效果,还大大增强了系统对新型噪声的适应能力;采用了基于元控制器的在线学习方法,为每个用户提供个性化的降噪体验。
技术关键词
在线学习方法
降噪模型
降噪参数
主动降噪模块
控制器
耳机
递归降噪方法
剪切技术
裁剪技术
空洞
噪声
差分隐私
主动降噪技术
梅尔倒谱系数
信号特征
多尺度
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