ПЕРСПЕКТИВЫ СОЗДАНИЯ СИСТЕМЫ РАДИОЭЛЕКТРОННОГО ШУМОПОДАВЛЕНИЯ ДЛЯ ЖИЛЫХ ПОМЕЩЕНИЙ

THE PROSPECTS FOR ESTABLISHING A SYSTEM OF ACTIVE NOISE CANCELLING FOR HOME

Daniil Abrashin

master's student, Togliatti State University,

Russia, Togliatti

АННОТАЦИЯ

В статье рассмотрена теоретическая возможность создания системы активного шумоподавления для жилых помещений. Обоснована потребность в подобном устройстве, представлены экспериментальные данные.

ABSTRACT

The article considers the theoretical possibility of creating an active noise suppression system for living quarters. The need for such a device is justified, experimental data are presented.

Ключевые слова: шумоподавление, шумоизоляция, радиоэлектронное шумоподавление, активное шумоподавление.

Keywords: noise reduction, noise isolation, radioelectronic noise reduction, active noise reduction.

Согласно данным Европейского агентства по окружающей среде (ЕАОС), шум является причиной 16 600 преждевременных смертей и более 72 000 госпитализаций в год только в Европе [2]. Всероссийский опрос Domofond.ru показал, что 35% россиян страдают от чрезмерного шума [1].

Ситуация обострилась с пандемией коронавируса и переводом части сотрудников на удаленные рабочие места. Повышенный интерес к средствам шумоизоляции в условиях пандемии подтверждается статистикой поисковых запросов: согласно данным Yandex WordStat, количество запросов по слову «шумоизоляция» увеличилось на 41% в мае и 38% в июне 2020 года по сравнению с аналогичными периодами 2019 года, а общая статистика запросов за год увеличилась на 17,5% [4]

Однако существующие звукоизоляционные материалы обладают высокой стоимостью, требуют отделочных работ и уменьшают площадь жилых помещений, что отпугивает многих потребителей.

Возможным решением проблемы могло бы стать создание системы активного шумоподавления для жилых помещений. Активное шумоподавление (active noise control, ANC) представляет собой систему, позволяющую регистрировать звуковые колебания и генерировать обратную волну, которая действует с ними в противофазе. Новая волна накладывается на основную, снижая уровень шума.

Подобный принцип активно применяется в наушниках с активным шумоподавлением. Однако массовое применение радиоэлектронного шумоподавления в жилых помещениях затрудняется из-за необходимости генерировать обратную волну в момент появления основной. Задержки при генерации новой волны делают устройства с ANC малоэффективными на больших дистанциях, что затрудняет их массовое распространение.

Для решения этой проблемы можно попытаться использовать алгоритмы машинного обучения: при наличии информации о предполагаемых звуковых параметрах шума, система может генерировать обратную волну значительно быстрее. Подобный алгоритм сейчас используется в сервисе в Krisp [3].

Принцип работы машинного обучения в данном случае заключается в формировании набора данных о предполагаемом звуковом загрязнении (датасета) и прогнозировании на его основе будущих звуковых колебаний.

Запуск алгоритма возможен на платформе, представляющей собой комбинацию микрофонов для получения входного сигнала и динамика для вывода инвертированной волны. В качестве контроллера может быть использована плата Arduino Uno или аналог с дополнительным банком памяти для датасета.

В роли тестового стенда использован динамик с габаритами 165(в)x80(д)x165(ш) и шумогенератор, воспроизводящий звуковой сигнал с частотой от 500 до 10 000 Гц с громкостью от 40 до 100 дБ. Регистрация результатов осуществлялась с помощью программы Multisim 14.

Рисунок 1. Эффективность шумоподавления в зависимости от громкости и частоты

Как можно заметить, наибольшая эффективность устройства наблюдается на частоте от 2 до 5 ГГц, что соответствует уровню бытового шума в жилых помещениях. В среднем устройство способно блокировать до 15 дБ от шумового загрязнения, что в сумме с основной изоляцией помещения должно значительно ослаблять поступающий в него шум.

Список литературы:

1. Domofond.ru: Треть горожан в России страдают от чрезмерного шума [Электронный ресурс] URL: https://www.domofond.ru/statya/tret_gorozhan_v_rossii_stradayut_ot_chrezmernogo_shuma/7361 (дата обращения: 05.05.2021)
2. Iberdrola: Noise pollution: how to reduce the impact of an invisible threat [Электронный ресурс] URL: https://www.iberdrola.com/environment/what-is-noise-pollution-causes-effects-solutions (дата обращения: 01.05.2021)
3. Krisp: Sound Clear in Online Meetings [Электронный ресурс] URL: https://krisp.ai/ (дата обращения: 10.05.2021)
4. Yandex WordStat: Статистика поисковых запросов. [Электронный ресурс] URL:https://wordstat.yandex.ru/ (дата обращения: 26.04.2021)