家电设备降噪方法、装置、计算机设备和存储介质与流程

本申请涉及电器控制技术领域，特别是涉及一种家电设备降噪方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术：

随着电器控制技术的发展，以及人们生活水平的提高，对于生活品质的要求也日益升高。各类家用电器在日常生活的使用过程中，无法避免地会产生一定的噪声，成为影响人们生活品质的重要因素，而过大的噪声更影响到人们的生活质量和身体健康，因此需要对家用电器，比如油烟机、洗衣机等，在使用过程中产生的噪声进行降噪处理。

传统上的针对家电设备，比如油烟机的降噪方法，多采用直接设定低风量的方式来降低噪音。然而传统上降低风量以实现降低噪音的方式，会降低油烟机的吸油烟的效果，导致无法保证油烟机本身已有的性能，影响了油烟机的正常使用，且相应的降噪效果并不明显。

技术实现要素：

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够保证家电设备本身性能同时提高其降噪效果的家电设备降噪方法、装置、计算机设备和存储介质。

一种家电设备降噪方法，所述方法包括：

当在家电设备上检测到噪声信号时，采集所述噪声信号；

获取预设的初始参考噪声信号，并确定与所述初始参考噪声信号相位相反的次级声源信号；

当根据所述次级声源信号确定所述噪声信号需要降噪时，对所述噪声信号和所述次级声源信号进行加权处理；

将加权处理后的所述噪声信号和所述次级声源信号进行叠加，得到误差信号；

根据所述误差信号对所述次级声源信号进行校正，得到校正后的次级声源信号；

根据校正后的所述次级声源信号对所述噪声信号进行降噪处理。

在其中一个实施例中，所述获取预设的初始参考噪声信号，并确定与所述初始参考噪声信号相位相反的次级声源信号，包括：

获取预设的初始参考信号，以及自适应滤波器对应的滤波器权系数；

根据所述滤波器权系数对所述初始参考噪声信号进行滤波处理，生成滤波后的初始参考信号；

将所述滤波后的初始参考信号确定为次级声源信号的驱动信号；

根据所述驱动信号，驱动扬声器产生与所述初始参考噪声信号相位相反的次级声源信号。

在其中一个实施例中，所述对所述噪声信号和所述次级声源信号进行加权处理，包括：

获取噪声信号的传播路径对应的初级通道权系数；

根据所述初级通道权系数对所述噪声信号进行加权处理，生成对加权处理后的噪声信号；

获取所述次级声源信号传播路径对应的次级通道权系数；

根据所述次级通道权系数对所述次级声源信号进行加权处理，生成加权处理后的次级声源信号。

在其中一个实施例中，所述根据所述误差信号对所述次级声源信号进行校正，得到校正后的次级声源信号，包括：

根据所述误差信号对所述滤波器权系数进行调整，生成调整后的滤波权系数；

根据所述调整后的滤波权系数，修改对应的频响特性；

根据修改后的所述频响特性，对所述次级声源信号的强度进行校正，生成校正后的次级声源信号。

在其中一个实施例中，所述方法还包括对所述误差信号进行更新，包括：

获取次级通道模型输出的次级通道权系数估算值；所述次级通道模型根据所述误差信号训练得到；

根据所述次级通道权系数估算值，对所述初始参考噪声信号进行加权处理，生成对应的估算参考噪声信号；

将所述误差信号和所述估算参考噪声信号进行叠加，得到最小均方算法的输入信号；

获取所述最小均方算法基于所述输入信号得到的输出信号，并根据所述输出信号对所述滤波器权系数进行调整，生成调整后的滤波器权系数；

根据所述调整后的滤波器权系数，对所述估算参考噪声信号进行滤波处理，生成滤波后的估算参考噪声信号；

根据所述次级通道权系数对滤波后的所述估算参考噪声信号进行加权处理，生成加权处理后的估算参考噪声信号；

将所述加权处理后的估算参考噪声信号和所述误差信号进行叠加，生成更新后的误差信号。

在其中一个实施例中，在所述当在家电设备上检测到噪声信号时，采集所述噪声信号之后，还包括：

获取所述噪声信号在所述家电设备的产生位置；

检测家电设备使用者的所在位置；

根据所述噪声信号在所述家电设备的产生位置，以及所述家电设备使用者的所在位置，形成初级通道路径；

根据所述扬声器的所在位置以及所述家电设备使用者的所在位置，形成次级通道路径；

其中，所述噪声信号在所述家电设备的产生位置、所述家电设备使用者的所在位置以及所述扬声器的所在位置处于同一水平线上。

在其中一个实施例中，所述根据校正后的所述次级声源信号对所述噪声信号进行降噪处理，包括：

获取所述校正后的次级声源信号的幅值和所述噪声信号的幅值；

将所述校正后的次级声源信号的幅值与所述噪声信号的幅值进行比对；

当确定所述校正后的次级声源信号的幅值与所述噪声信号的幅值一致时，将所述校正后的次级声源信号与所述噪声信号进行叠加，完成降噪处理。

一种家电设备降噪装置，所述装置包括：

噪声信号采集模块，用于当在家电设备上到噪声信号时，采集所述噪声信号；

次级声源信号确定模块，用于获取预设的初始参考噪声信号，并确定与所述初始参考噪声信号相位相反的次级声源信号；

加权处理模块，用于当根据所述次级声源信号确定所述噪声信号需要降噪时，对所述噪声信号和所述次级声源信号进行加权处理；

误差信号生成模块，用于将加权处理后的所述噪声信号和所述次级声源信号进行叠加，得到误差信号；

次级声源信号校正模块，根据所述误差信号对所述次级声源信号进行校正，得到校正后的次级声源信号；

降噪处理模块，用于根据校正后的所述次级声源信号对所述噪声信号进行降噪处理。

一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：

当在家电设备上检测到噪声信号时，采集所述噪声信号；

获取预设的初始参考噪声信号，并确定与所述初始参考噪声信号相位相反的次级声源信号；

当根据所述次级声源信号确定所述噪声信号需要降噪时，对所述噪声信号和所述次级声源信号进行加权处理；

将加权处理后的所述噪声信号和所述次级声源信号进行叠加，得到误差信号；

根据所述误差信号对所述次级声源信号进行校正，得到校正后的次级声源信号；

根据校正后的所述次级声源信号对所述噪声信号进行降噪处理。

一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

当在家电设备上检测到噪声信号时，采集所述噪声信号；

获取预设的初始参考噪声信号，并确定与所述初始参考噪声信号相位相反的次级声源信号；

当根据所述次级声源信号确定所述噪声信号需要降噪时，对所述噪声信号和所述次级声源信号进行加权处理；

将加权处理后的所述噪声信号和所述次级声源信号进行叠加，得到误差信号；

根据所述误差信号对所述次级声源信号进行校正，得到校正后的次级声源信号；

根据校正后的所述次级声源信号对所述噪声信号进行降噪处理。

上述家电设备降噪方法、装置、计算机设备和存储介质中，当在家电设备上检测到噪声信号时，采集噪声信号。通过获取预设的初始参考噪声信号，并确定与初始参考噪声信号相位相反的次级声源信号。而当根据次级声源信号确定噪声信号需要降噪时，对噪声信号和次级声源信号进行加权处理，并将加权处理后的噪声信号和次级声源信号进行叠加，得到误差信号。根据误差信号可对次级声源信号进行校正，得到校正后的次级声源信号，从而可根据校正后的次级声源信号，实现对噪声信号进行降噪处理。通过对家电设备噪声的反向噪声即次级声源信号的控制和校正，有效适应家电设备原有宽带噪声的不确定性，提高针对家电设备的降噪效果，同时避免因需直接针对家电设备宽带噪声进行降噪，而导致对家电设备本身性能的影响，保证家电设备良好的原有性能，进一步提高了针对家电设备的降噪处理工作效率。

附图说明

图1为一个实施例中家电设备降噪方法的应用环境图；

图2为一个实施例中家电设备降噪方法的流程示意图；

图3为一个实施例中前馈式降噪系统结构示意图；

图4为另一个实施例中家电设备降噪方法的流程示意图；

图5为一个实施例中fxlms算法框架示意图；

图6为再一个实施例中家电设备降噪方法的流程示意图；

图7为一个实施例中家电设备降噪装置的结构框图；

图8为另一个实施例中家电设备降噪装置的结构框图；

图9为一个实施例中计算机设备的内部结构图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

本申请提供的家电设备降噪方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，家电设备102与服务器104通过网络进行通信。当在家电设备102上检测到噪声信号时，采集噪声信号。通过获取预设的初始参考噪声信号，并根据初始参考噪声信号，确定出与初始参考噪声信号相位相反的次级声源信号。其中，预设的初始参考噪声信号，可预先存储于家电设备102的本地存储中，可直接获取，也可当在家电设备102上采集到噪声信号后，从服务器104的云端存储中获取。当根据次级声源信号确定噪声信号需要降噪时，对初始参考噪声信号和次级声源信号进行加权处理，并将加权处理后的初始参考噪声信号和次级声源信号进行叠加，得到误差信号。通过根据误差信号对次级声源信号进行校正，得到校正后的次级声源信号，进而根据校正后的次级声源信号对家电设备上的噪声信号进行降噪处理。其中，家电设备102可以但不限于是各种家用电器，包括油烟机、洗衣机、空调器以及吸尘器等，服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。

在一个实施例中，如图2所示，提供了一种家电设备降噪方法，以该方法应用于图1中的家电设备为例进行说明，包括以下步骤：

步骤s202，当在家电设备上检测到噪声信号时，采集噪声信号。

具体地，首先需要判断家电设备是否已经运行，当确定家电设备已正常运行时，进一步检测家电设备上是否产生噪声信号。当在家电设备上检测到噪声信号时，采集所检测到的噪声信号。

进一步地，以家电设备为油烟机为例，当确定油烟机已正常运行时，通过对油烟机运行中产生噪声的油烟机风口进行检测，当在油烟机风口检测到噪声信号时，采集所检测到的噪声信号。

步骤s204，获取预设的初始参考噪声信号，并确定与初始参考噪声信号相位相反的次级声源信号。

具体地，通过获取预设的初始参考噪声信号以及自适应滤波器对应的滤波器权系数，进而根据滤波器权系数对初始参考噪声信号进行滤波处理，生成滤波后的初始参考信号。通过将滤波后的初始参考信号确定为次级声源信号的驱动信号，可根据驱动信号，驱动扬声器产生与初始参考噪声信号相位相反的次级声源信号。

进一步地，如图3所示，图3提供了一种前馈式降噪系统的组成结构，参照图3，初始参考噪声信号由参考麦克风采集，输入前馈式控制器中后，经由前馈式控制器处理后，生成对应的驱动信号，用于驱动扬声器产生与初始参考噪声信号相位相反的次级声源信号。通过将次级声源信号与家电设备运行过程中实际产生的噪声信号进行叠加，生成相应的残余噪声，误差麦克风用于检测残余噪声，并将残余噪声出入前馈式控制器中，前馈式控制器进而根据残余噪声调整次级声源信号的强度，使得可实现利用调整后的次级声源信号，实现对家电设备运行过程中实际产生的噪声信号进行降噪处理。

步骤s206，当根据次级声源信号确定噪声信号需要降噪时，对噪声信号和次级声源信号进行加权处理。

具体地，通过获取噪声信号的传播路径对应的初级通道权系数，并根据初级通道权系数对噪声信号进行加权处理，生成对加权处理后的噪声信号。

同样地，通过获取次级声源信号传播路径对应的次级通道权系数，并根据次级通道权系数对次级声源信号进行加权处理，生成加权处理后的次级声源信号。

其中，噪声信号的传播路径为初级通道路径，对应初级通道权系数，次级声源信号的传播路径为次级通道路径，对应次级通道系数，具体来说是次级通道离线辨识参数权变量。

进一步地，生成初级通道路径和次级通道路径的方式，包括：

获取噪声信号在家电设备的产生位置；检测家电设备使用者的所在位置；

根据噪声信号在家电设备的产生位置，以及家电设备使用者的所在位置，形成初级通道路径；

根据扬声器的所在位置以及家电设备使用者的所在位置，形成次级通道路径；

其中，噪声信号在家电设备的产生位置、家电设备使用者的所在位置以及扬声器的所在位置处于同一水平线上。

具体地，以家电设备为油烟机为例，通过获取噪声信号在油烟机的产生位置，即油烟机的风口所在位置，并检测油烟机使用者的所在位置，根据油烟机的风口所在位置以及油烟机使用者的所在位置，确定初级通道路径。

同样地，通过获取家电设备，比如油烟机的扬声器所在位置，并根据扬声器所在位置以及油烟机使用者的所在位置，确定次级通道路径。

其中，通过将噪声信号在家电设备的产生位置，即油烟机的风口所在位置，油烟机使用者的所在位置，以及扬声器的所在位置，设置于同一水平线上或三者角度在一个误差允许的范围内，实现三者处于单通道的使用属性，可提升降噪效果。

步骤s208，将加权处理后的噪声信号和次级声源信号进行叠加，得到误差信号。

具体地，通过将加权处理后的噪声信号和次级声源信号进行叠加，由于噪声信号和次级声源信号的相位相反，则两者叠加可产生相应的残余噪声，即误差信号。

步骤s210，根据误差信号对次级声源信号进行校正，得到校正后的次级声源信号。

具体地，根据误差信号对自适应滤波器的滤波器权系数进行调整，生成调整后的滤波权系数，并根据调整后的滤波权系数，修改前馈式控制的频响特性。根据修改频响特性后的前馈式控制器，对次级声源信号的强度进行校正，生成校正后的次级声源信号。

其中，自适应滤波器的作用在于对前馈式控制器的频响特性进行改变，通过改变频响特性可以缩短频率响应收敛时间，扩宽主动降噪的调节时间，有利于主动降噪的实现。根据更改频响特性后的前馈式控制器，可对扬声器所产生的次级声源信号的强度进行调整，使得调整后的次级声源信号和噪声信号进行比对。

进一步地，自适应滤波器的滤波结构是基于横向结构的有限脉冲响应滤波器，该滤波器的输出为先前输入信号的加权和，相对于无限脉冲响应滤波器，有限脉冲响应滤波器的结构简单，且无需引入极点，稳定性更好。

在一个实施例中，通过将次级通道考虑在内，将有限脉冲响应滤波器结构与最小均方算法结合运用。

具体来说，首先根据次级声源信号判断噪声信号是否需要进行降噪处理，当确定噪声信号需要进行降噪处理时，进一步判断初级通道路径中是否运行有最小均方算法。当确定初级通道路径中未运行有最小均方算法时，在次级通道路径中运行最小均方算法，并根据最小均方算法以及自适应滤波器，实现对次级声源信号的校正，进而可根据校正后的次级声源信号对噪声信号进行降噪处理。

步骤s212，根据校正后的次级声源信号对噪声信号进行降噪处理。

具体地，通过获取校正后的次级声源信号的幅值和噪声信号的幅值，并将校正后的次级声源信号的幅值与噪声信号的幅值进行比对。当确定校正后的次级声源信号的幅值与噪声信号的幅值一致时，将校正后的次级声源信号与噪声信号进行叠加，完成降噪处理。

其中，由于调整后的次级声源信号与噪声信号幅值相同，相位相反，可实现对噪声信号的降噪处理。

上述家电设备降噪方法中，当在家电设备上检测到噪声信号时，采集噪声信号。通过获取预设的初始参考噪声信号，并确定与初始参考噪声信号相位相反的次级声源信号。而当根据次级声源信号确定噪声信号需要降噪时，对噪声信号和次级声源信号进行加权处理，并将加权处理后的噪声信号和次级声源信号进行叠加，得到误差信号。根据误差信号可对次级声源信号进行校正，得到校正后的次级声源信号，从而可根据校正后的次级声源信号，实现对噪声信号进行降噪处理。通过对家电设备噪声的反向噪声即次级声源信号的控制和校正，有效适应家电设备原有宽带噪声的不确定性，提高针对家电设备的降噪效果，同时避免因需直接针对家电设备宽带噪声进行降噪，而导致对家电设备本身性能的影响，保证家电设备良好的原有性能，进一步提高了针对家电设备的降噪处理工作效率。

在一个实施例中，如图4所示，提供了一种家电设备降噪方法，具体包括以下步骤：

步骤s402，获取次级通道模型输出的次级通道权系数估算值。

具体地，次级通道模型根据误差信号训练得到，可获取训练后的次级通道模型的次级通道权系数估算值，即次级通道离线辨识参数权系数估算值。

在一个实施例中，根据误差信号训练得到次级通道模型的方式，包括：

获取预设的噪声发生器输出的白噪声；

将白噪声输入至初始次级通道模型，得到第一输出信号；

根据第一输出信号和误差信号，确定次级通道模型的辨识误差；

基于最小均方算法和辨识误差，对初始次级通道模型的次级通道权系数进行调整，生成训练后的次级通道模型。

进一步地，获取训练后的次级通道模型的次级通道权系数估算值，包括：

当检测到训练后的次级通道模型的离线结构收敛时，确定训练后的次级通道模型的离线结构状态稳定；获取离线结构稳定状态下的次级通道权系数，确定为训练后的次级通道模型的次级通道权系数估算值。

步骤s404，根据次级通道权系数估算值，对初始参考噪声信号进行加权处理，生成对应的估算参考噪声信号。

具体地，通过利用次级通道权系数估算值，对估算参考噪声信号进行加权处理，即得到加权处理后的估算参考噪声信号。

步骤s406，将误差信号和估算参考噪声信号进行叠加，得到最小均方算法的输入信号。

具体地，通过将加权处理后的噪声信号和次级声源信号叠加得到误差信号，与根据次级通道权系数估算值加权处理后的估算参考噪声信号进行叠加，得到最小均方算法的输入信号。其中，最小均方算法通过计算得到输入信号的负梯度，用以代替噪声信号对应的目标函数对抽头权值的梯度计算，简化梯度的计算。

步骤s408，获取最小均方算法基于输入信号得到的输出信号，并根据输出信号对滤波器权系数进行调整，生成调整后的滤波器权系数。

具体地，获取最小均方算法基于根据误差信号和估算参考噪声信号叠加得到的输入信号，得到的输出信号，确定输入信号的负梯度。根据所确定的输入信号的负梯度，对自适应滤波器的滤波器权系数进行调整更新，生成调整后的滤波器权系数。

进一步地，本实施例中，具体采用以下公式进行滤波器权系数的调整：

w(n+1)＝w(n)-2μe(n)x'(n)；

其中，w(n)为自适应滤波器权系数，w(n+1)为调整后为的滤波器权系数，e(n)为根据加权处理后的噪声信号和次级声源信号叠加得到误差信号，x'(n)为估算参考噪声信号，μ为正常数，可预先设置取值或进行修改。

步骤s410，根据调整后的滤波器权系数，对估算参考噪声信号进行滤波处理，生成滤波后的估算参考噪声信号。

具体地，基于调整后的滤波权系数，对估算参考噪声信号进行滤波处理，将估算参考噪声信号中的特定波段频率进行滤除，生成滤波后的估算参考信号。其中，特定波段频率可根据家电设备的实际应用场景进行设置或者调整。

步骤s412，根据次级通道权系数对滤波后的估算参考噪声信号进行加权处理，生成加权处理后的估算参考噪声信号。

具体地，通过利用次级通道权系数对滤波后的估算参考噪声信号进行加权处理，即得到加权处理后的估算参考噪声信号。其中，加权处理后的估算参考噪声信号用于对误差信号进行更新。

步骤s414，将加权处理后的估算参考噪声信号和误差信号进行叠加，生成更新后的误差信号。

具体地，通过将加权处理后的估算参考噪声信号，与根据加权处理后的噪声信号和次级声源信号叠加得到的误差信号，进行叠加，实现对误差信号的更新。

在一个实施例中，如图5所示，提供了一种fxlms算法框架，参照图5，基于fxlms算法实现误差信号更新的方式，包括：

1)通过参考麦克风将噪声信号x(n)转化为电信号，经过恒定步长因子算法处理，即利用初级通道权系数为p(n)对噪声信号进行加权处理，得到加权处理后的噪声信号d(n)。

2)经过前馈式控制器，对实际获取到的信号源进行识别，如果确定不为噪声信号，则不启动有源降噪即主动降噪。如果确定为噪声信号，利用自适应滤波器的滤波器权系数w(n)对初始参考噪声信号进行滤波处理，得到滤波处理后的初始参考噪声信号y(n)。

3)将滤波后的初始参考信号确定为次级声源信号的驱动信号，并根据驱动信号，驱动扬声器产生与初始参考噪声信号相位相反的次级声源信号。

4)利用次级通道权系数s(n)，对次级声源信号进行加权处理，生成加权处理后的次级声源信号。

5)将加权处理后的噪声信号和次级声源信号进行叠加，得到误差信号e(n)。

6)获取根据次级通道模型输出的次级通道权系数估算值f(n)，并根据次级通道权系数估算值，对初始参考噪声信号进行加权处理，生成对应的估算参考噪声信号x'(n)。

7)将误差信号e(n)和估算参考噪声信号x'(n)进行叠加，得到最小均方算法的输入信号。

8)获取最小均方算法基于输入信号得到的输出信号，并根据输出信号，对滤波器权系数w(n)进行调整，生成调整后的滤波器权系数w(n+1)。

9)根据调整后的滤波器权系数w(n+1)，对估算参考噪声信号x'(n)进行滤波处理，生成滤波后的估算参考噪声信号。

10)获取根据次级通道模型的辨识误差和最小均方算法，更新后的次级通道权系数s(n+1)，并根据新后的次级通道权系数s(n+1)，对滤波后的估算参考噪声信号进行加权处理，生成加权处理后的估算参考噪声信号。

11)将加权处理后的估算参考噪声信号和误差信号e(n)进行叠加，生成更新后的误差信号e(n+1)。

上述家电设备降噪方法中，通过获取次级通道模型输出的次级通道权系数估算值，并根据次级通道权系数估算值，对初始参考噪声信号进行加权处理，生成对应的估算参考噪声信号。通过将误差信号和估算参考噪声信号进行叠加，得到最小均方算法的输入信号，获取最小均方算法基于输入信号得到的输出信号，并根据输出信号对滤波器权系数进行调整，生成调整后的滤波器权系数。进而根据调整后的滤波器权系数，对估算参考噪声信号进行滤波处理，生成滤波后的估算参考噪声信号，并根据次级通道权系数对滤波后的估算参考噪声信号进行加权处理，生成加权处理后的估算参考噪声信号，从而将加权处理后的估算参考噪声信号和误差信号进行叠加，生成更新后的误差信号。该方法通过实现利用估算参考噪声信号对误差信号的更新，通过多次迭代更新，不断缩小误差信号，进而实现对噪声信号的消除，实现对家电设备的精准降噪。

在一个实施例中，如图6所示，提供了一种家电设备降噪方法，具体包括以下步骤：

1)待机状态下的家电设备，检测到家电设备使用者触发的使用操作时，启动运行。

2)当确定家电设备已正常运行时，检测家电设备上是否产生噪声信号，当在家电设备上检测到噪声信号时，采集噪声信号。

3)获取预设的初始参考噪声信号，以及自适应滤波器对应的滤波器权系数。

4)根据滤波器权系数对初始参考噪声信号进行滤波处理，生成滤波后的初始参考信号。

5)将滤波后的初始参考信号确定为次级声源信号的驱动信号，根据驱动信号，驱动扬声器产生与初始参考噪声信号相位相反的次级声源信号。

6)当根据次级声源信号确定噪声信号需要降噪时，获取噪声信号的传播路径对应的初级通道权系数和次级声源信号传播路径对应的次级通道权系数。

7)根据初级通道权系数对噪声信号进行加权处理，生成对加权处理后的噪声信号，根据次级通道权系数对次级声源信号进行加权处理，生成加权处理后的次级声源信号。

8)将加权处理后的噪声信号和次级声源信号进行叠加，得到误差信号。

9)根据误差信号对滤波器权系数进行调整，生成调整后的滤波权系数，并根据调整后的滤波权系数，修改前馈式控制的频响特性。

10)根据修改频响特性后的前馈式控制器，对次级声源信号的强度进行校正，生成校正后的次级声源信号。

11)根据校正后的次级声源信号对噪声信号进行降噪处理。

上述家电设备降噪方法中，当在家电设备上检测到噪声信号时，采集噪声信号。通过获取预设的初始参考噪声信号，并确定与初始参考噪声信号相位相反的次级声源信号。而当根据次级声源信号确定噪声信号需要降噪时，对噪声信号和次级声源信号进行加权处理，并将加权处理后的噪声信号和次级声源信号进行叠加，得到误差信号。根据误差信号可对次级声源信号进行校正，得到校正后的次级声源信号，从而可根据校正后的次级声源信号，实现对噪声信号进行降噪处理。通过对家电设备噪声的反向噪声即次级声源信号的控制和校正，有效适应家电设备原有宽带噪声的不确定性，提高针对家电设备的降噪效果，同时避免因需直接针对家电设备宽带噪声进行降噪，而导致对家电设备本身性能的影响，保证家电设备良好的原有性能，进一步提高了针对家电设备的降噪处理工作效率。

应该理解的是，虽然图2、图4及图6的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图2、图4及图6中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

在一个实施例中，如图7所示，提供了一种家电设备降噪装置，包括：噪声信号采集模块702、次级声源信号确定模块704、加权处理模块706、误差信号生成模块708、次级声源信号校正模块710以及降噪处理模块712，其中：

噪声信号采集模块702，用于当在家电设备上到噪声信号时，采集噪声信号。

次级声源信号确定模块704，用于获取预设的初始参考噪声信号，并确定与初始参考噪声信号相位相反的次级声源信号。

加权处理模块706，用于当根据次级声源信号确定噪声信号需要降噪时，对噪声信号和次级声源信号进行加权处理。

误差信号生成模块708，用于将加权处理后的噪声信号和次级声源信号进行叠加，得到误差信号。

次级声源信号校正模块710，根据误差信号对次级声源信号进行校正，得到校正后的次级声源信号。

降噪处理模块712，用于根据校正后的次级声源信号对噪声信号进行降噪处理。

上述家电设备降噪装置中，当在家电设备上检测到噪声信号时，采集噪声信号。通过获取预设的初始参考噪声信号，并确定与初始参考噪声信号相位相反的次级声源信号。而当根据次级声源信号确定噪声信号需要降噪时，对噪声信号和次级声源信号进行加权处理，并将加权处理后的噪声信号和次级声源信号进行叠加，得到误差信号。根据误差信号可对次级声源信号进行校正，得到校正后的次级声源信号，从而可根据校正后的次级声源信号，实现对噪声信号进行降噪处理。通过对家电设备噪声的反向噪声即次级声源信号的控制和校正，有效适应家电设备原有宽带噪声的不确定性，提高针对家电设备的降噪效果，同时避免因需直接针对家电设备宽带噪声进行降噪，而导致对家电设备本身性能的影响，保证家电设备良好的原有性能，进一步提高了针对家电设备的降噪处理工作效率。

在一个实施例中，如图8所示，提供了一种家电设备降噪装置，包括：

次级通道权系数估算值获取模块802，用于获取次级通道模型输出的次级通道权系数估算值；次级通道模型根据误差信号训练得到。

估算参考噪声信号生成模块804，用于根据次级通道权系数估算值，对初始参考噪声信号进行加权处理，生成对应的估算参考噪声信号。

输入信号生成模块806，用于将误差信号和估算参考噪声信号进行叠加，得到最小均方算法的输入信号。

滤波器权系数调整模块808，用于获取最小均方算法基于输入信号得到的输出信号，并根据输出信号对滤波器权系数进行调整，生成调整后的滤波器权系数。

估算参考噪声信号滤波处理模块810，用于根据调整后的滤波器权系数，对估算参考噪声信号进行滤波处理，生成滤波后的估算参考噪声信号。

估算参考噪声信号加权处理模块812，用于根据次级通道权系数对滤波后的估算参考噪声信号进行加权处理，生成加权处理后的估算参考噪声信号。

误差信号更新模块814，用于将加权处理后的估算参考噪声信号和误差信号进行叠加，生成更新后的误差信号。

上述家电设备降噪装置中，通过获取次级通道模型输出的次级通道权系数估算值，并根据次级通道权系数估算值，对初始参考噪声信号进行加权处理，生成对应的估算参考噪声信号。通过将误差信号和估算参考噪声信号进行叠加，得到最小均方算法的输入信号，获取最小均方算法基于输入信号得到的输出信号，并根据输出信号对滤波器权系数进行调整，生成调整后的滤波器权系数。进而根据调整后的滤波器权系数，对估算参考噪声信号进行滤波处理，生成滤波后的估算参考噪声信号，并根据次级通道权系数对滤波后的估算参考噪声信号进行加权处理，生成加权处理后的估算参考噪声信号，从而将加权处理后的估算参考噪声信号和误差信号进行叠加，生成更新后的误差信号。该方法通过实现利用估算参考噪声信号对误差信号的更新，通过多次迭代更新，不断缩小误差信号，进而实现对噪声信号的消除，实现对家电设备的精准降噪。

在一个实施例中，次级声源信号确定模块还用于：

获取预设的初始参考信号，以及自适应滤波器对应的滤波器权系数；根据滤波器权系数对初始参考噪声信号进行滤波处理，生成滤波后的初始参考信号；将滤波后的初始参考信号确定为次级声源信号的驱动信号；根据驱动信号，驱动扬声器产生与初始参考噪声信号相位相反的次级声源信号。

在一个实施例中，加权处理模块还用于：

获取噪声信号的传播路径对应的初级通道权系数；根据初级通道权系数对噪声信号进行加权处理，生成对加权处理后的噪声信号；获取次级声源信号传播路径对应的次级通道权系数；根据次级通道权系数对次级声源信号进行加权处理，生成加权处理后的次级声源信号。

在一个实施例中，次级声源信号校正模块还用于：

根据误差信号对滤波器权系数进行调整，生成调整后的滤波权系数；根据调整后的滤波权系数，修改对应的频响特性；根据修改后的频响特性，对次级声源信号的强度进行校正，生成校正后的次级声源信号。

在一个实施例中，提供了一种家电设备降噪装置，还包括通道路径确定模块，用于：

获取噪声信号在家电设备的产生位置；检测家电设备使用者的所在位置；根据噪声信号在家电设备的产生位置，以及家电设备使用者的所在位置，形成初级通道路径根据扬声器的所在位置以及家电设备使用者的所在位置，形成次级通道路径；其中，噪声信号在家电设备的产生位置、家电设备使用者的所在位置以及扬声器的所在位置处于同一水平线上。

在一个实施例中，降噪处理模块还用于：

获取校正后的次级声源信号的幅值和噪声信号的幅值；将校正后的次级声源信号的幅值与噪声信号的幅值进行比对；当确定校正后的次级声源信号的幅值与噪声信号的幅值一致时，将校正后的次级声源信号与噪声信号进行叠加，完成降噪处理。

关于家电设备降噪装置的具体限定可以参见上文中对于家电设备降噪方法的限定，在此不再赘述。上述家电设备降噪装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是家电设备，其内部结构图可以如图9所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、通信接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信，无线方式可通过wifi、运营商网络、nfc(近场通信)或其他技术实现。该计算机程序被处理器执行时以实现一种家电设备降噪方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。

本领域技术人员可以理解，图9中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：

当在家电设备上检测到噪声信号时，采集噪声信号；

获取预设的初始参考噪声信号，并确定与初始参考噪声信号相位相反的次级声源信号；

当根据次级声源信号确定噪声信号需要降噪时，对噪声信号和次级声源信号进行加权处理；

将加权处理后的噪声信号和次级声源信号进行叠加，得到误差信号；

根据误差信号对次级声源信号进行校正，得到校正后的次级声源信号；

根据校正后的次级声源信号对噪声信号进行降噪处理。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：

获取预设的初始参考信号，以及自适应滤波器对应的滤波器权系数；

根据滤波器权系数对初始参考噪声信号进行滤波处理，生成滤波后的初始参考信号；

将滤波后的初始参考信号确定为次级声源信号的驱动信号；

根据驱动信号，驱动扬声器产生与初始参考噪声信号相位相反的次级声源信号。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：

获取噪声信号的传播路径对应的初级通道权系数；

根据初级通道权系数对噪声信号进行加权处理，生成对加权处理后的噪声信号；

获取次级声源信号传播路径对应的次级通道权系数；

根据次级通道权系数对次级声源信号进行加权处理，生成加权处理后的次级声源信号。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：

根据误差信号对滤波器权系数进行调整，生成调整后的滤波权系数；

根据调整后的滤波权系数，修改对应的频响特性；

根据修改后的频响特性，对次级声源信号的强度进行校正，生成校正后的次级声源信号。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：

获取次级通道模型输出的次级通道权系数估算值；次级通道模型根据误差信号训练得到；

根据次级通道权系数估算值，对初始参考噪声信号进行加权处理，生成对应的估算参考噪声信号；

将误差信号和估算参考噪声信号进行叠加，得到最小均方算法的输入信号；

获取最小均方算法基于输入信号得到的输出信号，并根据输出信号对滤波器权系数进行调整，生成调整后的滤波器权系数；

根据调整后的滤波器权系数，对估算参考噪声信号进行滤波处理，生成滤波后的估算参考噪声信号；

根据次级通道权系数对滤波后的估算参考噪声信号进行加权处理，生成加权处理后的估算参考噪声信号；

将加权处理后的估算参考噪声信号和误差信号进行叠加，生成更新后的误差信号。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：

获取噪声信号在家电设备的产生位置；

检测家电设备使用者的所在位置；

根据噪声信号在家电设备的产生位置，以及家电设备使用者的所在位置，形成初级通道路径；

根据扬声器的所在位置以及家电设备使用者的所在位置，形成次级通道路径；

其中，噪声信号在家电设备的产生位置、家电设备使用者的所在位置以及扬声器的所在位置处于同一水平线上。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：

获取校正后的次级声源信号的幅值和噪声信号的幅值；

将校正后的次级声源信号的幅值与噪声信号的幅值进行比对；

当确定校正后的次级声源信号的幅值与噪声信号的幅值一致时，将校正后的次级声源信号与噪声信号进行叠加，完成降噪处理。

在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

当在家电设备上检测到噪声信号时，采集噪声信号；

获取预设的初始参考噪声信号，并确定与初始参考噪声信号相位相反的次级声源信号；

当根据次级声源信号确定噪声信号需要降噪时，对噪声信号和次级声源信号进行加权处理；

将加权处理后的噪声信号和次级声源信号进行叠加，得到误差信号；

根据误差信号对次级声源信号进行校正，得到校正后的次级声源信号；

根据校正后的次级声源信号对噪声信号进行降噪处理。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

获取预设的初始参考信号，以及自适应滤波器对应的滤波器权系数；

根据滤波器权系数对初始参考噪声信号进行滤波处理，生成滤波后的初始参考信号；

将滤波后的初始参考信号确定为次级声源信号的驱动信号；

根据驱动信号，驱动扬声器产生与初始参考噪声信号相位相反的次级声源信号。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

获取噪声信号的传播路径对应的初级通道权系数；

根据初级通道权系数对噪声信号进行加权处理，生成对加权处理后的噪声信号；

获取次级声源信号传播路径对应的次级通道权系数；

根据次级通道权系数对次级声源信号进行加权处理，生成加权处理后的次级声源信号。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

根据误差信号对滤波器权系数进行调整，生成调整后的滤波权系数；

根据调整后的滤波权系数，修改对应的频响特性；

根据修改后的频响特性，对次级声源信号的强度进行校正，生成校正后的次级声源信号。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

获取次级通道模型输出的次级通道权系数估算值；次级通道模型根据误差信号训练得到；

根据次级通道权系数估算值，对初始参考噪声信号进行加权处理，生成对应的估算参考噪声信号；

将误差信号和估算参考噪声信号进行叠加，得到最小均方算法的输入信号；

获取最小均方算法基于输入信号得到的输出信号，并根据输出信号对滤波器权系数进行调整，生成调整后的滤波器权系数；

根据调整后的滤波器权系数，对估算参考噪声信号进行滤波处理，生成滤波后的估算参考噪声信号；

根据次级通道权系数对滤波后的估算参考噪声信号进行加权处理，生成加权处理后的估算参考噪声信号；

将加权处理后的估算参考噪声信号和误差信号进行叠加，生成更新后的误差信号。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

获取噪声信号在家电设备的产生位置；

检测家电设备使用者的所在位置；

根据噪声信号在家电设备的产生位置，以及家电设备使用者的所在位置，形成初级通道路径；

根据扬声器的所在位置以及家电设备使用者的所在位置，形成次级通道路径；

其中，噪声信号在家电设备的产生位置、家电设备使用者的所在位置以及扬声器的所在位置处于同一水平线上。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

获取校正后的次级声源信号的幅值和噪声信号的幅值；

将校正后的次级声源信号的幅值与噪声信号的幅值进行比对；

当确定校正后的次级声源信号的幅值与噪声信号的幅值一致时，将校正后的次级声源信号与噪声信号进行叠加，完成降噪处理。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(read-onlymemory，rom)、磁带、软盘、闪存或光存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(randomaccessmemory，ram)或外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，ram可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(staticrandomaccessmemory，sram)或动态随机存取存储器(dynamicrandomaccessmemory，dram)等。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

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