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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种汽车座舱独立声学空间构建的控制方法及控制系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121418730B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202512015692.8，技术领域涉及：H04R3/12；该发明授权一种汽车座舱独立声学空间构建的控制方法及控制系统是由王登峰;贺杨;曹晓琳;黄丽那;黄禀通;孟子皓;连丰民设计研发完成，并于2025-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种汽车座舱独立声学空间构建的控制方法及控制系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种汽车座舱独立声学空间构建的控制方法及控制系统，应用于汽车座舱声场控制技术领域，将实时采集的多通道振动信号输入深度学习噪声预测模型，以获得未来时刻的车内背景噪声预测值；预测噪声经次级通路估计模型滤波后作为主动降噪的前馈参考信号，并与明区误差传声器采集的残差信号共同用于自适应滤波器的权值更新；更新后的滤波器生成反相消声信号并由次级扬声器实时播放，以抵消明区背景噪声；并基于明暗区声压级对比度构成降噪效果的闭环调节，使独立声学空间在车辆行驶的时变环境中保持稳定。本发明通过融合深度学习噪声预测与主动噪声控制实现车内明区的低噪声与暗区的隔离声场，可显著提升车内个性化听觉体验。

本发明授权一种汽车座舱独立声学空间构建的控制方法及控制系统在权利要求书中公布了：1.一种汽车座舱独立声学空间构建的控制方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：通过定向扬声器向明区定向传输目标音频，形成初步的声场分区；其中，汽车座舱至少包括一个明区和一个暗区，所述明区包括主驾驶位，所述暗区包括副驾驶位； 步骤2：实时采集车身关键位置的多个加速度传感器信息并处理，获取车身振动信号； 步骤3：将多维振动信号输入至深度学习噪声预测模型中进行车内背景噪声预测，获取噪声预测信号；所述深度学习噪声预测模型包括依次连接的输入层、长短期记忆网络层、全连接层及输出层，其中，输入层用于接收经预处理的多维振动信号并生成相应的多维振动信号向量；长短期记忆网络层通过内部门控机制对振动信号的时序特征进行提取与更新；全连接层用于对长短期记忆网络层输出的特征进行组合映射；输出层用于输出目标时刻的背景噪声预测值； 步骤4：将噪声预测信号作为主动噪声控制的前馈参考信号输入至次级通路估计模型进行滤波处理，生成与车内实际次级声学路径一致的前馈参考信号； 基于前馈参考信号与残差信号的能量关系对自适应滤波器的步长进行动态调整，从而对自适应滤波器的权值进行迭代修正，基于迭代修正的自适应滤波器的权值对前馈参考信号进行处理，从而生成由次级扬声器播放的用于抵消噪声的反相消声信号；所述残差信号由布置于明区的误差传声器实时采集，所述残差信号包括目标音频与残余噪声； 所述自适应滤波器动态调整步长的算法公式如下： 式中，为残差信号能量，=为残差信号；，分别为步长的上下界；为输入信号能量，，其中为上一时刻的能量估计，为遗忘因子，为前馈参考信号； 所述自适应滤波器的权值向量迭代优化的公式为： 式中，为预测权值向量，为当前权值向量，为自适应滤波器步长，为前馈参考信号，为残差信号； 步骤5：实时采集明区、暗区的声压信号，并计算明暗区声压级对比度，根据对比度变换对各控制参数进行闭环调节，从而在时变行驶环境中构建并维持稳定的汽车座舱独立声学空间。

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