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龙图腾网恭喜佳禾智能科技股份有限公司申请的专利一种基于神经网络的混合式主动降噪叠加方法和装置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：CN113066469B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202110292755.3，技术领域涉及：G10K11/178；该发明授权一种基于神经网络的混合式主动降噪叠加方法和装置是由胡中骥;李向才;钟鑫设计研发完成，并于2021-03-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络的混合式主动降噪叠加方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于神经网络的混合式主动降噪叠加方法，包括：Wfn或和Wbn由线性滤波器FIR或者IIR实现，滤波器参数根据LMS或者RLMS算法进行迭代，Sz因为具有非线性，因此S’z仍然可以用神经网络来进行估计，神经网络的参数根据BP算法进行迭代求解。对于从A位噪声源到B位扬声器过程中原始噪声传播的路径中存在非线性环节，比如原始噪声过大，导致器件产生非线性的情况，前馈滤波器如果能用非线性滤波器，则能更好地对噪声进行控制；从C位的误差麦克风到B位扬声器的控制通道中存在非线性环节，比如误差麦克风存在非线性，或者放大器存在非线性，反馈滤波器如果能用非线性滤波器，则能更好地对噪声进行控制。

本发明授权一种基于神经网络的混合式主动降噪叠加方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的混合式主动降噪叠加方法，其特征在于，包括：Wfn或和Wbn由线性滤波器FIR或者IIR实现，滤波器参数根据LMS或者RLMS算法进行迭代，Sz因为具有非线性，因此S’z仍然可以用神经网络来进行估计，神经网络的参数根据BP算法进行迭代求解；还包括两种方法：方法一，直接修改次级信道的传递函数；Sz是次级信道传递函数；yn-en*Wbn*S＝en进一步求解可得出：yn*SZ-en*Wbn*Sz＝enyn*SZ＝en*1+Wbn*Sz进一步求解可得出，实际的次级信道估计S’z实际是原始的次级信道Sz以及反馈控制器Wbn的函数，计算如下： 此时将前馈和反馈控制器进行叠加，在计算前馈控制滤波器Wfn计算时，所采用的S’z必须是包含有原始滤波器和反馈控制器的函数，即前馈滤波器的神经网络算法中，BP算法的输入信息包括反馈滤波器的信息，即Wfn＝fxn，Sz，Wbn；方法二，利用在线测量次级信道S’z；反馈控制器开启之后，在喇叭处注入一个激励信号，然后在参考麦克风处进行接收，根据输入输出的来计算得到次级信道整体的传递函数；un是输入的激励信号，假定次级信道用神经网络来建模，一路通过带反馈控制器Wbn从喇叭输出到参考麦克风，得到误差信号en，另外一路是通过神经网络描述的次级信道估计S’z，输出的信号和en相减，得到两路信号的差值e’n，这个差值作为求解反向次级信道神经网络S’z的反向传播算法BP的输入值，通过不断调整S’z的参数，使得e’n趋近于零，从而使得S’z成为带反馈控制器Wbn的次级信道传递函数的近似估计；在混合降噪的叠加中，前馈降噪的滤波器和反馈降噪的滤波器输出直接叠加，前馈降噪滤波器的计算需要用到次级信道的估计值；而在叠加过程中，次级信道的传递函数会发生变化；即对于前馈降噪而言，没有反馈降噪的次级信道传递函数和有反馈降噪的传递函数已经完全不同；在混合降噪的叠加过程中，需要将反馈降噪的对于次级信道的影响计入，不然因为次级信道传递函数的估计不准，导致前馈降噪和反馈降噪的叠加，不能使得叠加之后的降噪效果等于前馈降噪的效果加上反馈降噪的效果。

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