一種基于貝葉斯頻率估計算法的窄帶有源噪聲控制系統

　　窄帶有源噪聲控制是一種通過發出與初始噪聲幅度相同、相位相反的聲波從而有效降低低頻窄帶噪聲的控制手段。窄帶有源噪聲控制算法需要預先獲得初始噪聲的頻率信息，包括頻率個數及各個頻率值。

　　傳統的基于自適應陷波器（adaptive notch filter，ANF）的頻率估計方法需要人為設置頻率個數，且在信噪比較低時收斂速度慢、頻率估計精度低，從而影響了噪聲控制系統的性能。

　　為了解決該問題，中國科學院聲學研究所噪聲與振動重點實驗室博士生韓榮與其導師、研究員吳鳴、楊軍等人提出將基于貝葉斯參數估計的方法應用于頻率估計算法，將頻率估計的結果提供給窄帶有源噪聲控制系統，可有效提高窄帶有源噪聲控制的性能。相關研究成果于5月4日在線發表于國際學術期刊Journal of Sound and Vibration。

　　應用基于貝葉斯頻率估計的窄帶有源噪聲控制系統時，研究人員首先采集一段噪聲，假設該信號為復數信號，基于概率模型得到與頻率個數、頻率值相關的目標函數，利用坐標梯度下降算法和最大后驗概率，得到信號中頻率個數和各頻率值。當初級噪聲中頻率值變化時，該算法可與自適應陷波器算法結合，提高頻率估計算法的精度，進而提高窄帶有源噪聲控制的性能。

　　仿真數據表明，在低信噪比(0 dB)條件下，與傳統方法相比，基于貝葉斯的頻率估計可以更快得到頻率的個數和頻率值，基于該頻率估計的窄帶噪聲控制系統也可以更快將初級噪聲中的單頻噪聲抑制。

　　該研究首次將基于貝葉斯參數估計的方法應用于窄帶有源噪聲控制系統中，相關研究成果有望提高現有的窄帶有源噪聲控制系統對窄帶噪聲的控制性能。

　　該研究得到國家重點研發計劃課題(2016YFB1200503)、國家自然科學基金(11474306, 11404367, 11474307)資助。