摘要
本发明公开了静音舱噪音控制方法、系统及设备。本发明中,改进型LMS与CNN融合算法提升了系统对复杂噪音的处理能力。LMS算法能实时调整反相声波参数,快速应对当下的噪音变化;CNN则从历史采集的噪音数据中提取特征,让系统“记住”不同场景下的噪音规律。两者结合后,无论是突然出现的设备运行声,还是持续的多人对话声,系统都能更精准地生成反相声波,降噪效果更稳定,不再局限于单一类型的噪音处理,通过时间权重衰减和特征相似度计算,系统能动态“回忆”过去使用中遇到的噪音模式,并根据当前场景预判可能出现的噪音类型。这让降噪策略不再是被动等待噪音出现后再反应,而是提前调整参数准备抵消,降噪响应更快、更及时。
技术关键词
噪音控制方法
静音舱
传感器
声波发生器
PCIe高速总线
实时数据传输
LMS算法
卷积神经网络融合
场景
算法模型
降噪参数
舱体
麦克风阵列
噪音控制设备
压电陶瓷
噪音控制系统
多声源
机械振动噪声
系统为您推荐了相关专利信息
动态关联模型
动态调控方法
生理
动态调控装置
决策
影像
多边形网格模型
导航装置
多模态
多尺度卷积神经网络
故障树模型
诊断系统
分析模块
故障存储单元
机床电气控制系统