使用音频激励器的Windows主动降噪 ECE 209AS项目-电路和嵌入式系统的特殊主题:IoT和HCPS的人工智能和机器学习。 背景 繁忙的道路,机场或其他交通繁忙的地方造成的嘈杂环境可能会对附近建筑物中人员的健康和生产力产生负面影响。在建筑物的所有表面中,窗户通常会传播最多的外界噪音,并且很难与声音隔离。该项目研究了一种主动降噪系统,该系统使用音频激励器来降低传输到建筑物中的噪声水平。 目标和具体目标 该项目的目的是研究一种价格合理的主动降噪系统的可行性,该系统可以降低传递到建筑物中的噪声水平。 该项目的第一个主要组成部分是开发一种有效的,低延迟的噪声消除算法,该算法可在Linux系统上运行。有源噪声消除系统通常包括专门的DSP,因此需要了解基于Linux的系统的延迟限制。此外,该项目还将探索使用神经网络的时间序列预测来预测抵消波形。这种方法背后的思想是,神经网络将能够学习并适应系统