32、声学反馈与智能农业中的物联网技术应用

声学反馈与智能农业中的物联网技术应用

1. 声学反馈自适应滤波器的训练与测试

1.1 自适应滤波器训练

在声学反馈的处理中，自适应滤波器的训练是关键步骤。声学反馈的测量可在消声室或测试室中进行，目的是在助听器麦克风处产生所需声压级（SPL）的声音，为可控地将声音引入助听器提供便利。助听器的输出会导入一个体积约为 2 立方厘米的耦合器，该体积近似于成年人佩戴助听器时耳道的体积。麦克风产生的 SPL 直接取决于腔体的阻抗，而阻抗又与腔体体积相关。在测量反馈时，扬声器的频率响应需在 100Hz 至 10kHz 之间保持平坦。

自适应算法利用误差信号 e(n) 确定下一次迭代的滤波器参数，误差信号 e(n) 由干净输入语音信号 x(n) 测量得出。然而，实际中 x(n) 通常不可用，从麦克风获取的唯一信号是受反馈干扰的信号 y(n)，因此需通过方程 y(n) = x(n) + p(n) 来估计输入信号 x(n)。

接收器输出 u(n) 与反馈信号 p(n) 相关，为自适应噪声消除模型提供参考输入。通过对 u(n) 进行滤波去除噪声 p(n) 得到输出 ŵ(n)，将其从受噪声干扰的信号中减去，即可得到所需信号 e(n) = y(n) - ŵ(n)。

自适应滤波器能够通过自适应算法调整其传递函数，该算法用于最小化误差信号。误差信号被反馈回自适应滤波器，滤波器输出 ŵ(n) 是 x(n) 的估计值。自适应算法会尽可能将误差信号降至最低，误差信号是判断算法准确性和收敛性的重要参数。

对于实时应用，自适应滤波器需预先进行训练，训练阶段需要实际的干净语音 x(n) 来更新每次迭代的滤波器参数。在向麦克风呈现信号之前，需有至少 5 秒的静