主动噪声消除(ANC)是一种将不需要的声源识别为噪声的方法，通过产生“抗噪声”信号来消除原始噪声，从而实时地消除噪声。现代降噪耳机，在被动降噪无法产生理想的结果时，通常采用这种技术来消除外部噪声源，特别是在较低的频率(<1KHz)。这在一些情境下非常实用，比如工人需要保护自己不受工厂持续噪音影响，或航空公司旅客需要过滤掉发动机的噪音时。
在设计ANC耳机时，有几个拓扑架构可以参考，如前馈、反馈和混合。耳机中麦克风的数量和位置决定了它的ANC拓扑架构。一个概念图如图1所示。此图描述了一个前馈拓扑，其中外部放置了一个麦克风接收来自环境的噪音信号，戴上耳机的用户就能听到真实的来自耳机扬声器播放的音乐。这个音乐是通过叠加了抗噪音的信号，而人为消除外部的环境噪声。
这个系统。无论拓扑架构如何，在噪声干扰检测中实现ANC有两个明显的挑战
耳机。第一个挑战是需要可靠地捕获外部环境噪声。为了达到这一目的，人们使用麦克风来监听周围的噪音源。戴上耳机，在音频波段(20hz - 20khz)捕捉信号。麦克风的几项参数指标对可靠地建立这一点至关重要。第二个挑战是实现从原始声音信号捕获的噪声的消除
加上抗噪声信号。为了克服这个挑战，需要自适应算法及时有效地实现降噪，因为声源的频率、幅值、相位等特性是时变的。
图1所示 噪音消除耳机-概念图
目前现有设计方案的局限性
Feed Forward topology 前馈拓扑架构
ANC的前馈架构如图2所示。在这种拓扑架构中，每侧耳机只使用一个麦克风
它被放置在耳机外侧。对这个麦克风的测量数据形成了ANC算法实现的噪声参考信号的。能做到在主要噪声信号到达人耳前，就很好的检测到他们，是这种设计最大的优点。戴着耳机的人们，甚至没有意识到它的存在，就通过算法实现消除了这种噪声。
使。然而，由于系统中缺少反馈回路，该算法无法保证噪声的消除工作是实时的。这是前馈拓扑架构的主要缺点此配置确保中频噪声信号(1-2 kHz之间)的消除。由于麦克风放置在外部，因此可能会因为风噪对性能造成影响
这个场景中，具有更高AOP和更低截止频率的麦克风将非常有用。这种类型拓扑架构设计更适用于需要更宽的ANC带宽的蓝牙耳机，但却愿意牺牲适度的噪音消除性能。
图2 前馈ANC架构
Feed Back Topology 反馈拓扑架构
反馈的ANC架构如图3所示。这种拓扑结构也只使用了一个麦克风，但却是放置在离使用者耳朵较近的地方。这种拓扑结构的主要优点是麦克风能准确地听到将要进入用户的耳朵的声音信号，并且有一个反馈回路用于迭代地从系统中去除噪声。虽然这种配置的低频性能很好，但频率在1-2KHz之间不能像前馈配置那样有效地衰减。这个配置对去除初级噪声信号中可预测的窄带分量有很好的效果。这是一个在耳机中实现ANC时最常用的拓扑，尽管它无法删除中高频噪声信号有效。这种限制是由于相移引入了次级路径(信号路径从ANC模块的输出一直返回到它的输入)。这导致对于高频率的分量，这种拓扑不能有效地抵消。在这种配置中使用的麦克风需要具有频率上的平坦群延迟，并且多个麦克风之间的差异应该尽可能低。
图3 反馈ANC架构
Hybrid topology 混合拓扑架构
混合的ANC架构如图4所示。这个配置是两个前馈的组合以及前面讨论的反馈拓扑。这样做的动机是将两者的好处结合起来。但它伴随着复杂性、成本和大小的增加。因为这个拓扑同时具有前馈和反馈信号路径，它需要使用2个麦克风。面向外的参考麦克风
感知主信号，作为前向ANC滤波器的参考信号。误差麦克风，收集进入用户耳中的信号，作为反馈ANC的参考信号过滤器。误差麦克风的输出也有助于确定前馈和反馈滤波器的参数。
反馈ANC过滤器。如果设计正确，这种配置可以平衡前馈和反馈拓扑的潜能。
如图4所示 混合ANC架构
图5显示了混合ANC拓扑结构的简化框图。这个图显示了两个信号路径是如何合并的。G(w)和M(w)是增益和相位补偿滤波器，而Dff和Dfb是由于扬声器和麦克风在系统中引入的延迟。
图5 混合ANC拓扑:方框图
混合的ANC耳机设计能够提供三种拓扑中最佳的ANC性能和最宽的噪声消除带宽。但是，由于增加的成本和设计的复杂性，它并没有得到广泛的应用。这种结构是首选的高性能ANC耳机设计，保持低成本不是主要考虑的问题。即使在这种配置下，ANC超过2khz的性能也不令人满意。因此，耳机设计者通常使用无源噪声消除技术来提高高频噪声消除性能。
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文章来源：知乎
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