用于主动降噪设备的计算架构制造技术

提供了用于个人主动降噪(ANR)设备(10)的计算架构。设备包括接收音频流(32)的通信接口(12)、驱动器、麦克风系统(28)和ANR处理平台(14)。平台包括第一DSP(20)，其被配置成：接收音频流(32)和来自麦克风系统(28)的信号，根据第一DSP(20)中的一组参数对音频流(32)执行ANR，以及输出经处理的音频流(34)。平台包括第二DSP(22)，其被配置成：响应于对源音频流(32)、来自麦克风系统(28)的信号和经处理的音频流(34)的分析来生成状态数据；以及改变第一DSP(20)上的操作参数。平台包括通用处理器(24)，其被配置成：使用通信接口(12)传送控制信号(40)，处理来自第二DSP(22)的状态数据，以及改变第一DSP(20)上的参数。及改变第一DSP(20)上的参数。及改变第一DSP(20)上的参数。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于主动降噪设备的计算架构
[0001]优先权声明
[0002]本申请要求于2020年2月12日提交的美国专利申请第16/788,365号的优先权，该美国专利申请据此全文以引用方式并入本文。


[0003]本公开整体涉及个人主动降噪(ANR)设备。更具体地，本公开涉及用于有效地处理不同ANR处理功能的计算架构。

技术介绍

[0004]为了将用户的耳朵与不需要的环境声音隔离开，佩戴在用户耳朵周围的个人ANR设备的耳机和其他物理配置已变得司空见惯。ANR耳机通过主动生成抗噪声信号来抵消不需要的环境噪声。这些ANR耳机与被动降噪(PNR)头戴式耳机形成对比，后者将用户的耳朵与环境噪声简单地物理隔离。用户特别感兴趣的是ANR耳机，其也结合有音频收听功能，从而使用户能够收听以电子方式提供的音频(例如，录制音频的回放或从另一设备接收的音频)，而没有不需要的环境噪声的侵入。
[0005]随着ANR设备变得越来越流行，对提高性能和增加更强大功能的需求推动了对更复杂计算要求的需要。例如，除了提供现有技术的信号处理之外，ANR设备还承担着提供增强功能的任务，诸如提供多个I/O端口(例如，蓝牙、USB等)、高质量电话服务、噪声水平控制管理、事件处理、用户体验命令处理等。随着增加的计算要求，成本和功耗均随着更复杂的硬件被添加到ANR设备而增加。

技术实现思路

[0006]下文提及的所有示例和特征均可以任何技术上可能的方式组合。
[0007]公开了描述用于有效地处理ANR设备中的不同ANR处理功能的计算架构的系统和方法。
[0008]在一些具体实施中，所述计算架构包括至少三个不同的处理器，每个处理器被配置成执行适合于单个处理器的一组计算功能。在这些情况下，该架构允许由符合任务的要求(例如，优先级、速度、存储器资源)的处理器来处理不同类型的所需功能。通过在不同处理器之间划分功能，获得了计算效率并降低了功耗。
[0009]一个方面提供了一种个人主动降噪(ANR)设备，其包括：通信接口，该通信接口被配置成接收源音频流和控制信号；驱动器；麦克风系统；和ANR计算架构。
[0010]在某些具体实施中，ANR计算架构包括：第一DSP处理器，其被配置成：接收源音频流和来自麦克风系统的信号，根据部署在第一DSP处理器中的一组操作参数对源音频流执行ANR，以及将经处理的音频流输出到驱动器；第二DSP处理器，其被配置成：响应于对源音频流、来自麦克风系统的信号和经处理的音频流中的至少一者的分析来生成状态数据；以及改变第一DSP上的该一组操作参数；和通用处理器，其可操作地耦接到第一DSP处理器和
第二DSP处理器并且被配置成：使用通信接口传送控制信号，处理来自第二DSP处理器的状态数据，以及改变第一DSP处理器上的该一组操作参数。
[0011]具体实施可包括以下特征中的一个特征、或它们的任何组合。
[0012]在某些方面，操作参数选自：滤波器系数、压缩器设置、信号混合器、增益项和信号路由选项。
[0013]在其他方面，由第二DSP处理器生成的状态数据包括在经处理的音频流中检测到的错误状况。
[0014]在另外的方面，由第二DSP处理器生成的状态数据包括在经处理的音频流中检测到的频域过载状况。
[0015]在一些具体实施中，由第二DSP生成的状态数据包括：从麦克风系统和经处理的音频流检测到的声压级(SPL)信息。
[0016]在另外的具体实施中，通信接口包括蓝牙系统。
[0017]在特定情况下，通用处理器包括休眠模式以节省功率，并且其中休眠模式被配置成由第一DSP处理器、第二DSP处理器和通信接口中的至少一者唤醒。
[0018]在某些方面，通用处理器被进一步配置成对从第二DSP处理器接收的状态数据应用机器学习。
[0019]在特定具体实施中，通用处理器被进一步配置成对基于时间的信号应用机器学习。在一些情况下，基于时间的信号包括从麦克风系统和/或经由蓝牙系统接收的原始音频数据块。
[0020]在其他方面，操作参数包括滤波器系数，并且通用处理器被进一步配置成在第一DSP处理器上计算和安装经更新的滤波器系数。
[0021]在一些情况下，通用处理器被进一步配置成：评估状态数据以识别个人ANR的损坏状况。
[0022]本公开中所述的两个或更多个特征，包括本
技术实现思路
部分中所述的那些，可组合以形成在本文未具体描述的具体实施。
[0023]一个或多个具体实施的细节在附图和以下描述中论述。其他特征、对象和有益效果在说明书、附图和权利要求书中将是显而易见的
附图说明
[0024]图1示出了根据各种具体实施的具有分层计算架构的ANR设备的框图。
[0025]图2示出了根据各种具体实施的计算架构的详细视图。
[0026]图3示出了根据各种具体实施的例示性个人ANR可穿戴设备。
[0027]需注意，各种具体实施的附图未必按比例绘制。附图仅旨在示出本公开的典型方面，因此不应视为限制具体实施的范围。在附图中，类似的编号表示附图之间类似的元件。
具体实施方式
[0028]本公开的各种具体实施描述了用于主动降噪(ANR)设备的计算架构，其包括至少三个不同的处理器，每个处理器被配置成执行适合于单个处理器的一组计算功能。因此，该架构允许由符合任务的要求(例如，优先级、速度、存储器资源)的处理器来处理每个所需功
能。通过在不同处理器之间划分功能，可获得计算效率并且可降低功耗。
[0029]虽然本公开提供了用于诸如采用ANR的耳机的设备的架构，但出于简洁的目的省略了对ANR的详尽描述。在必要的范围内，例如在2012年10月2日授予Joho等人的名称为“Binaural Feedforward
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based ANR”的美国专利第8,280,066号和2012年5月22日授予Carreras等人的名称为“ANR Signal Processing Topology”的美国专利第8,184,822号中描述了例示性ANR系统，这两个专利的内容据此以引用方式并入本文。
[0030]本文所公开的解决方案旨在适用于各种各样的个人ANR设备，即，被构造成至少部分地由用户佩戴在用户的至少一只耳朵附近以为至少一只耳朵提供ANR功能的设备。应注意的是，尽管个人ANR设备的各种特定具体实施可包括耳机、双向通信头戴式耳机、听筒、耳塞、音频眼镜、无线头戴式耳机(也称为“耳麦”)和护耳器，但特定具体实施的呈现旨在通过使用示例来促进理解，并且不应视为限制本公开的范围或权利要求覆盖范围的范围。
[0031]另外，本文所公开的解决方案适用于提供双向音频通信、单向音频通信(即，由另一设备以电子方式提供的音频的声学输出)或根本不提供通信的个人ANR设备。此外，本文所公开的内容适用于无线地连接到其他设备、通过导电和/或光导电缆连接到其他设备、或根本不连接到任何其他设备的个人ANR设备。这些教导内容适本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种个人主动降噪(ANR)设备，所述ANR设备包括：通信接口，所述通信接口被配置成接收源音频流和控制信号；驱动器；麦克风系统；以及ANR计算架构，所述ANR计算架构包括：第一DSP处理器，所述第一DSP处理器被配置成：接收所述源音频流和来自所述麦克风系统的信号，根据部署在所述第一DSP处理器中的一组操作参数对所述源音频流执行ANR，以及将经处理的音频流输出到所述驱动器；第二DSP处理器，所述第二DSP处理器被配置成：响应于对所述源音频流、来自所述麦克风系统的信号和所述经处理的音频流中的至少一者的分析来生成状态数据；以及改变所述第一DSP处理器上的所述一组操作参数；以及通用处理器，所述通用处理器可操作地耦接到所述第一DSP处理器和所述第二DSP处理器并且被配置成：使用所述通信接口传送控制信号，处理来自所述第二DSP处理器的状态数据，以及改变所述第一DSP处理器上的所述一组操作参数。2.根据权利要求1所述的个人ANR设备，其中所述操作参数选自：滤波器系数、压缩器设置、信号混合器、增益项和信号路由选项。3.根据权利要求1所述的个人ANR设备，其中由所述第二DSP处理器生成的所述状态数据包括在所述经处理的音频流中检测到的错误状况。4.根据权利要求1所述的个人ANR设备，其中由所述第二DSP处理器生成的所述状态数据包括在所述经处理的音频流中检测到的频域过载状况。5.根据权利要求1所述的个人ANR设备，其中由所述第二DSP处理器生成的所述状态数据包括：从所述麦克风系统和所述经处理的音频流检测到的声压级(SPL)信息。6.根据权利要求1所述的个人ANR设备，其中所述通用处理器包括休眠模式以节省功率，并且其中所述休眠模式被配置成由所述第一DSP处理器、所述第二DSP处理器和所述通信接口中的至少一者唤醒。7.根据权利要求1所述的个人ANR设备，其中所述通用处理器被进一步配置成对从所述第二DSP处理器接收的所述状态数据应用机器学习。8.根据权利要求7所述的个人ANR设备，其中所述通用处理器被进一步配置成对基于时间的信号应用机器学习。9.根据权利要求1所述的个人ANR设备，其中所述操作参数包括滤波器系数，并且所述通用处理器被进一步配置成在所述第一DSP处理器上计算和安装经更新的滤波器系数。10.根据权利要求1所述的个人ANR设备，其中所述通用处...

【专利技术属性】
技术研发人员：R，
申请(专利权)人：伯斯有限公司，
类型：发明
国别省市：