阅读说明：本技术 噪声处理方法及装置、空调器 (Noise processing method and device and air conditioner ) 是由 郭坚文 黄炳南 陈剑丰 于 2019-09-29 设计创作，主要内容包括：本发明公开了一种噪声处理方法及装置、空调器。其中噪声处理方法,包括步骤：预设白噪声数据；采集环境噪声数据并进行处理；根据预设的白噪声数据与处理后的所述环境噪声数据进行计算,生成降噪数据；对所述降噪数据进行处理并输出降噪数据对应的降噪声,使所述降噪声与环境噪声混合叠加形成白噪声。本发明通过实时输出与环境噪声相混合的将噪声来形成白噪声,从而为用户提供一个舒适的环境。(The invention discloses a noise processing method and device and an air conditioner. The noise processing method comprises the following steps: presetting white noise data; collecting and processing environmental noise data; calculating according to preset white noise data and the processed environmental noise data to generate noise reduction data; and processing the noise reduction data and outputting noise reduction corresponding to the noise reduction data, so that the noise reduction and the environmental noise are mixed and superposed to form white noise. The present invention forms white noise by outputting the noise mixed with the ambient noise in real time, thereby providing a comfortable environment for the user.)

噪声处理方法及装置、空调器

技术领域

本发明涉及主动降噪技术，尤其涉及噪声处理的方法、装置，以及采用了噪声处理装置的空调器。

背景技术

随着经济的发展、生活质量的不断提高，人们对环境的要求也越来越高。现有的人们的日常生活依赖于许多电器，空调是其中最常用的电器之一。人们对于空调的追求不仅仅是快速制冷，而是要求能够产生舒适宜人的环境效果。但是，空调在运行过程中不可避免地会产生噪声，而这种因为日常电器引起的噪声已是一种严重影响到人们作息生活的污染源，家用空调就是产生源之一。家用空调外机通常安装在离内机不远的墙外或者窗台上，运行过程中会产生持续的中低频噪声，通过墙、窗玻璃传到室内加上内机出风振动形成二次噪声。

现市面上绝大部分空调一般使用被动隔音，即通过外机隔音结构实现降噪，但此方法只能一定程度上降低噪声音量，无法解决振动噪声传导问题，效果差，生产难度大。而空调产生的烦人噪声恰恰是通过振动传导到室内产生的中低频声，而且情况复杂多样。现有的主动降噪技术有的希望全面抵消噪音，但是在实践过程中噪音情况复杂多样，很难完全抵消，导致新增了噪声源，人们的环境可能会变得更差。还有的主动降噪技术通过一些方法来将噪声振幅减小，从而降低音量，但是在较安静的环境下即便是音量相对变低，这样的噪声依旧会对人们的生活产生不舒服的干扰，从而影响人们的生活环境。

发明内容

为了解决现有技术中生活噪音无法有效解决给人们提供舒适环境的技术问题，提出了噪声处理方法及装置、空调器。

本发明提出的噪声处理方法，包括步骤：

预设白噪声数据；

采集环境噪声数据并进行处理；

根据预设的白噪声数据与处理后的所述环境噪声数据进行计算，生成降噪数据；

对所述降噪数据进行处理并输出降噪数据对应的降噪声，使所述降噪声与环境噪声混合叠加形成白噪声。

具体的，通过获取服务器上的大数据分析结果和/或当前用户设置的针对于所述白噪声的需求来预设所述白噪声数据。

具体的，所述服务器上的大数据分析结果包括：对应地区被用户选择最多的白噪声数据，和/或对应地区用户设置最多的针对于白噪声的需求。

具体的，所述对应地区用户设置最多的针对于白噪声的需求包括：设置白噪声的幅值、频率、峰值、中值或相位当中的至少一种。

具体的，对所述环境噪声数据进行处理包括：对环境噪声数据进行放大、滤波和数字信号转换。

具体的，对所述降噪数据进行处理包括：进行数模转换和信号放大。

具体的，所述根据预设的白噪声数据与处理后的所述环境噪声数据进行计算生成降噪数据具体包括：

根据算法将所述环境噪声数据绘制成波形；

根据从所述环境噪声数据中获取采样点；

将各采样点对应的幅值减去白噪声数据中对应点的幅值，得到各幅值差；

对各所述幅值差进行反相，得到所述降噪数据。

优选的，通过服务器对所述算法进行优化更新。

本发明提出的噪声处理装置，采用上述技术方案所述的噪声处理方法进行降噪。

具体本发明的噪声处理装置包括：

噪声数据采集模块，用于对所述环境噪声数据进行采集；

噪声预处理模块，用于对所述环境噪声数据进行处理；

噪声处理模块，用于根据预设的白噪声数据与处理后的所述环境噪声数据进行计算，生成降噪数据；

输出信号处理模块，用于对所述降噪数据进行处理；

播放模块，输出处理后的降噪数据对应的降噪声。

优选的，还包括：交互模块，供用户设置针对于所述白噪声的需求，以及自学习模块，用于与服务器进行通信，获取用于绘制所述环境噪声数据的波形的算法。

本发明提出的空调器，采用上述技术方案所述的噪声处理装置。

在一优选实施例中，所述噪声处理装置包括：对室内机发出的环境噪声进行噪声处理的室内机噪声处理装置和对室外机发出的环境噪声进行噪声处理的室外机噪声处理装置。在另一优选实施例中，所述噪声采集模块包括：对室内机发出的环境噪声进行采集的室内机噪声数据采集模块，对室外机发出的环境噪声进行采集的室外机噪声数据采集模块。

本发明取多源取样，同时收集室内外噪声数据，由空调噪声处理模块或者云处理服务器得出最佳降噪声音波形，以信号方式通过扬声器产生抵消噪声的声音，从而抵消室内噪声，有效抵消室内外机器振动产生的噪声，提升用户体验；并且可以在线通过网络收集各用户所在环境的噪声数据以及用户常用的降噪设置，利用相关算法不断积累完善降噪数据，优化的最新的算法会通过服务器下发更新到各用户空调本地，从而达到自学***缓稳定有规律且让用户感觉到舒适的声音；相关厂家的技术人员也可以通过服务器所收集的用户反馈的设置数据，来定制相关的降噪方案，从而为用户提供更加人性化的效果。

附图说明

下面结合实施例和附图对本发明进行详细说明，其中：

图1是本发明噪声处理装置的结构框图。

图2是本发明噪声处理方法的流程图。

具体实施方式

下面结合附图详细说明本发明的原理及实施例。

如图1、图2所示，本发明的降噪方法并不是去消除噪声，而是将噪声转变为符合用户需求的白噪声，而合适的白噪声对于人们休息以及助眠有一定的帮助效果，从而降低环境噪声对人们生活的影响。

其中图1示出了本发明的一个基本结构框图，本发明的噪声处理装置包含了噪声数据采集模块、噪声预处理模块、噪声处理模块、输出信号处理模块和播放模块。进一步还可以包括交互模块和自学习模块，图中交互模块名称为用户选择方法/微调设置器。通过噪声数据采集模块来采集环境噪声数据；然后噪声预处理模块对环境噪声数据进行处理，将环境噪声数据进行放大、滤波和数字信号转换。噪声处理模块根据预设的白噪声数据与处理后的环境噪声数据进行计算来生成降噪数据。接着输出信号处理模块对降噪数据进行处理，将降噪数据进行数模转换和信号放大，再由播放模块输出处理后的降噪数据对应的降噪声。交互模块则可以供用户设置针对于白噪声的需求，用户可以通过交互模块选择对应的白噪声，也可以对白噪声的幅值、频率、峰值、中值或相位当中的至少一种进行设置。自学习模块与服务器（也叫云处理服务器）进行通信，获取最新的数据或算法等。

下面详细介绍本发明噪声处理的具体处理方法。

如图2所示，本发明先预设白噪声数据，预设白噪声数据可以通过以下方法分别或组合进行。一种是通过获取服务器上的大数据分析结果来获取白噪声数据，例如，服务器通过分析可以给出对应地区被用户选择最多的白噪声数据。另一种是根据当前用户设置的针对于所述白噪声的需求来预设白噪声数据，例如，用户可以选择本地内置的白噪声数据，当然内地内置的白噪声数据也可以是通过服务器获取的较优的对应地区被用户选择最多的白噪声数据，这样反应处理速度可以更快。除此之外，用户本身也可以有一些个性化的需求，这包括了对白噪声的幅值、频率、峰值、中值或相位当中的至少一种进行设置。进一步，用户也可以通过服务器直接获取对应地区用户设置最多的针对于白噪声的需求。

预设好白噪声数据后，就可以对环境噪声数据进行实时采集和处理。接着根据上述方法预设的白噪声数据与处理后的所述环境噪声数据进行实时计算，生成降噪数据；最后对降噪数据进行实时处理，及时输出降噪数据对应的降噪声，降噪声会与环境噪声混合叠加在一起形成预设的白噪声的效果。

在上述过程中，根据预设的白噪声数据与处理后的环境噪声数据进行计算生成降噪数据，具体是先根据自学习模块中的算法将环境噪声数据绘制成波形，从环境噪声数据中获取采样点，在一个实施例中，我们的采样点取波形中的每一个波峰和波谷。然后将各采样点对应的幅值减去白噪声数据中对应点的幅值，得到各幅值差，对各幅值差进行反相，就可以得到降噪数据。

下面以空调为具体实施例来对本发明进行详细的应用说明。

在一个实施例中，本发明可以设置两个噪声处理装置来对空调的噪声进行降噪，一个为对室内机发出的环境噪声进行噪声处理的室内机噪声处理装置和另一个对室外机发出的环境噪声进行噪声处理的室外机噪声处理装置。

在另一个实施例中，也可以只在采集部分分开采集，将噪声采集模块分为对室内机发出的环境噪声进行采集的室内机噪声数据采集模块和对室外机发出的环境噪声进行采集的室外机噪声数据采集模块。室内机噪声数据采集模块可以是室内机的一个模块，也可以作为独立于室内机的模块安装在室内机的出风口附近，同样的室外机噪声数据采集模块也可以是室外机内的一个模块，也可以作为独立于室外机的模块安装在室外机附近。

当空调开机，室外机噪声数据采集模块会采集空调外机附近的振动噪声，室内机噪声数据采集模块会采集空调内机出风口附近振动噪声，两者同时进行。然后由噪声预处理模块将采集到的振动信号进行放大、滤波和数字信号转换。所得数字信号经过噪声处理模块的降噪算法以及根据用户的设置，得出降噪波形，降噪算法和用户的设置可以当做学***缓稳定的白噪声的声音，会让人们感到舒适放松，达到降噪效果。

服务器会通过各个空调的自学习模块来收集相关的用户设置（即针对于白噪声的设置），也会对算法进行优化，然后通过网络更新最新的数据给各个空调。而自学习模块根据服务器反馈过来的数据会进一步进行学习和更新，使空调在降噪过程中不断优化降噪方案。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。