浅谈汽车RNC主动降噪的量产实践（下)

在上一篇文章中讲述了汽车RNC主动降噪,从降噪的基本原理说明了时延性的重要性,相比于传统动力总成和无线耳机的降噪,更具有挑战性.这篇就来谈一谈整车搭载RNC功能量产开发方法。

一   RNC系统的组成

一套完整的降噪系统,①加速度振动传感器②麦克风(误差传感器)③扬声器(覆盖低频,中频和高频全频段)④DSP硬件和软件。

①加速度传感器

用来采集由路面激励引起的车身振动信号,一般布置在车身与底盘接附点位置,分为前后部位,前部在车身塔包位置,后部在副车架与车身连接位置,布置数量越多,获得的信号相干性会越好.频响要求：20-500Hz；灵敏度：10mv/g;测量范围±10g;由车辆的传递路径分析结果和车内麦克风的相干函数来确定布放位置。

②麦克风

用来检测车内检测降噪后的噪音水平,是否达到目标要求.一般布置在顶棚离人耳位置.根据前馈算法,误差麦克风的信号直接决定了次级声源发出声波的相位和幅值,所以是驱动大脑,布置位置不能收到其他振动和噪音的干扰.还具有较高的信噪比和灵敏度。

③扬声器

扬声器的主要目的是发出次级声源,需要覆盖路噪的主要频率范围,低频的booming,中频的rumble,以及轮胎的cavity,频率越高,相位的变化越快,所以高频的降噪相比于低频效果不是那么明显.低频的扬声器体积比较大,一般布置在汽车尾部,这是Subwoofer.中频的一般布置在中通道或者IP里面,这是Woofer, 高频的扬声器speaker,布置在门板或者顶棚位置。

④DSP硬件和软件

DSP是RNC的核心,基于算法对声音处理的硬实时性要求，因此要求MIC和加速度传感器的采集时间小于等于0.4ms,DSP计算完的降噪数据，需要在短时间内通过扬声器发出声音。反馈算法对时效性要求较低,因为它是基于初级声源发出来之后再发出次级降噪的,前馈算法是经过算法处理之后,在初级声源抵达人耳之前,发出次级声源.反馈算法相比于前馈,就不需要振动传感器了。

这里不得不说,RNC的降噪信号和车内影音娱乐的是共同一个音频总线A2B,涵盖车载音响、语音识别、e-Call、消噪及回声消除等应用,所以时常会出现音频相互干扰的问题,这就需要链路就有较强的带宽和抗干扰能力。

二  RNC开发的一般流程

RNC的开发根据整车开发流程,一般分为五个阶段,概念阶段,数据设计阶,demo car 验证阶段,小批量验证阶段和量产OTA软件更新修复阶段;

① 在概念阶段,设定降噪目标,EE开发就要预留ＲＮＣ的软硬件架构,DSP的降噪带宽。

② 在详细设计阶段,根据整车CAE 路噪计算模型和TPA分析,利用仿真手段预留底盘振动传感器以及麦克风的数量和位置.为实车调教提供指导,这里位置和数量的选择就要利用相干函数.尽量使相干性获得更高的数值.数据校核要保证安装点可靠,布置校核无干涉,扬声器安装点动刚度,不发生异响异振.保证扬声器在有效工作频率的范围内工作。

③ demo car 实车调教阶段,根据设计阶段预留的传感器位置进行实车调教,确定布置的最终位置,验证降噪量是否达到降噪目标.根据用户使用场景调教软件参数和EOL功能.调教需要涵盖到所有的配置需求,包括轮胎,轮辋,座椅,扬声器,雷达等等。

④ 小批量阶段完成RNC功能的混音调试,鲁棒性验证和EOL参数更新.针对车辆配置的变化更新相关参数,修复软件的Bug。

⑤ 量产阶段，下线车一致性评价,OTA软件升级监测,解决用户抱怨的异常问题。

三  RNC开发调教的常见问题

RNC开发调料最大的挑战之一就是信号增强的问题，有的用户的场景，车内麦克风识别到的声信号，并不是路面激励引起的，误识别为路噪，驱动扬声器发出降噪声波，反而成了主动升噪，这样的场景比如空调压缩机的运行引起了车身振动,传感器接收到了信号;再比如驱动轴的阶次引起的车身振动;按喇叭引起的误差麦克风接受到的信号;或者驾驶者使用蓝牙电话，语音音量过大引起误差麦克风误识别等等，都会产生车内噪音增强的反效果,引起用户抱怨。

针对以上增强的问题,可以在振动传感器和麦克风的信号中增加低通滤波,滤去干扰信号的影响;或者降低扬声器的输出功率,这样会导致高频段的降噪性能受到影响.或者在麦克风位置设置阈值,当探测到车内过大的人声时,自动关闭该麦克风,让其将测不到信号,对降噪效果不会有太大的影响。

四  RNC与车载语音系统的集成融合

前面提到，ＲＮＣ的功能集成到车机里面，和音频共用一套硬件系统．车内的主动噪声控制与车载语音有机会集成在一起，为用户提供更好的声音体验．车内的主动噪声控制除了主动降噪，还包括车内独立声区控制，行人警示音以及主动声浪．随着电动化和智能化的发展，未来尤其是中高端汽车，这些技术将会得到量产应用。

此外作为人工智能发展方向之一的自然语音处理（ＮＬＰ）如语音增强、回声消除、去混响、声源定位和语音识别技术也会需要用到硬件技术，这就给二者的融合提供了机会.这也是未来发展的新一代智能车载声学平台架构．目前已有车企开始了前期研究。

总结：文章对ＲＮＣ降噪的系统组成，开发流程以及开发中遇到的常见问题做了简要说明，对未来车内主动噪声控制与车载音频技术的融合发展进行了展望，希望对你有所启发。