一种基于卷积循环网络模型的车内主动噪声控制方法和系统

本发明公开了一种基于卷积循环网络的车内主动噪声控制方法和系统，方法包括实时获取传感器采集的参考信号,M个参考信号形成缓存数据集，缓存数据集中的参考数据在短时傅里叶变换滑窗后向右滑动跳跃长度；缓存数据集中的参考信号根据算法更新频率进行短时傅里叶变换，每次短时傅里叶变换形成一帧时频数据；采用先入先出原则存储N帧时频数据；将N帧时频数据输入训练好的卷积循环网络模型并根据逆傅里叶变换输出控制扬声器的输出信号。方法利用循环神经网络动态存储及更新时间序列步，既保留了深度模型的降噪能力，又满足了整车实时降噪的要求。