ຫຼັກການເຮັດວຽກຂອງຊຸດຫູຟັງສຽງລົບກວນ

ຫູຟັງຕັດສຽງລົບກວນເປັນເທັກໂນໂລຍີສຽງທີ່ກ້າວໜ້າທີ່ຊ່ວຍຫຼຸດສຽງລົບກວນສະພາບແວດລ້ອມທີ່ບໍ່ຕ້ອງການໄດ້ຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ, ໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ມີປະສົບການການຟັງທີ່ເລິກເຊິ່ງກວ່າ. ພວກເຂົາບັນລຸໄດ້ໂດຍຜ່ານຂະບວນການທີ່ເອີ້ນວ່າ Active Noise Control (ANC), ເຊິ່ງປະກອບດ້ວຍອົງປະກອບເອເລັກໂຕຣນິກທີ່ຊັບຊ້ອນເຮັດວຽກຮ່ວມກັນເພື່ອຕ້ານສຽງພາຍນອກ.

ເທັກໂນໂລຍີ ANC ເຮັດວຽກແນວໃດ

ການກວດຫາສຽງ: ໄມໂຄຣໂຟນຂະໜາດນ້ອຍທີ່ຝັງຢູ່ໃນຫູຟັງຈະຈັບສຽງລົບກວນຈາກພາຍນອກໄດ້ແບບສົດໆ.
ການວິເຄາະສັນຍານ: ເຄື່ອງປະມວນຜົນສັນຍານດິຈິຕອນເທິງເຮືອ (DSP) ວິເຄາະຄວາມຖີ່ແລະຄວາມກວ້າງຂອງສິ່ງລົບກວນ.
ການຜະລິດຕ້ານສິ່ງລົບກວນ: ລະບົບຈະສ້າງຄື້ນສຽງປີ້ນກັບກັນ (ຕ້ານສິ່ງລົບກວນ) ທີ່ຄືກັນໃນຄວາມກວ້າງໃຫຍ່ ແຕ່ 180 ອົງສາອອກຈາກໄລຍະທີ່ມີສິ່ງລົບກວນເຂົ້າມາ.

ການແຊກແຊງທາງທໍາລາຍ: ໃນເວລາທີ່ຄື້ນຕ້ານສິ່ງລົບກວນສົມທົບກັບສິ່ງລົບກວນຕົ້ນສະບັບ, ພວກເຂົາເຈົ້າຍົກເລີກການເຊິ່ງກັນແລະກັນໂດຍຜ່ານການທໍາລາຍການແຊກແຊງ.

ສະອາດສຽງອອກ: ຜູ້ໃຊ້ໄດ້ຍິນພຽງແຕ່ສຽງທີ່ຕັ້ງໃຈ (ເຊັ່ນ: ເພງ ຫຼືໂທສຽງ) ມີການລົບກວນພື້ນຫຼັງໜ້ອຍທີ່ສຸດ.

ຊຸດຫູຟັງຕັດສຽງລົບກວນ

ປະເພດຂອງການຍົກເລີກສິ່ງລົບກວນຢ່າງຫ້າວຫັນ

Feedforward ANC: ໄມໂຄຣໂຟນຖືກວາງໄວ້ຂ້າງນອກຂອງຫູຟັງ, ເຮັດໃຫ້ມັນມີປະສິດທິພາບຕໍ່ກັບສຽງດັງທີ່ມີຄວາມຖີ່ສູງ ເຊັ່ນ: ການລົມກັນ ຫຼື ການພິມ.
ຄຳຕິຊົມ ANC: ໄມໂຄຣໂຟນພາຍໃນຫູຟັງຈະຕິດຕາມສິ່ງລົບກວນທີ່ຕົກຄ້າງ, ປັບປຸງການຍົກເລີກສໍາລັບສຽງທີ່ມີຄວາມຖີ່ຕໍ່າເຊັ່ນ: ສຽງຂອງເຄື່ອງຈັກ.
ANC ປະສົມ: ການປະສົມປະສານຂອງ feedforward ແລະ feedback ANC ສໍາລັບການປະຕິບັດທີ່ດີທີ່ສຸດໃນທົ່ວທຸກຄວາມຖີ່.

ຂໍ້ໄດ້ປຽບ & ຂໍ້ຈໍາກັດ
ຂໍ້ດີ:
ເຫມາະສໍາລັບການເດີນທາງ (ຍົນ, ລົດໄຟ) ແລະສະພາບແວດລ້ອມການເຮັດວຽກທີ່ບໍ່ມີສຽງ.
ຫຼຸດຜ່ອນຄວາມເມື່ອຍລ້າໃນການຟັງໂດຍການຫຼຸດສຽງລົບກວນໃນພື້ນຫຼັງໃຫ້ໜ້ອຍທີ່ສຸດ.
ຂໍ້ເສຍ:
ມີປະສິດທິພາບໜ້ອຍຕໍ່ກັບສຽງທີ່ບໍ່ສະຫມໍ່າສະເຫມີເຊັ່ນ: ການຕົບມື ຫຼື ສຽງເຫົ່າ.
ຕ້ອງການພະລັງງານຫມໍ້ໄຟ, ເຊິ່ງອາດຈະຈໍາກັດເວລາການນໍາໃຊ້.

ໂດຍ​ການ​ນໍາ​ໃຊ້​ການ​ປຸງ​ແຕ່ງ​ສັນ​ຍານ​ຂັ້ນ​ສູງ​ແລະ​ຫຼັກ​ການ​ຟີ​ຊິກ​,ຫູຟັງຕັດສຽງລົບກວນປັບປຸງຄວາມຊັດເຈນຂອງສຽງແລະຄວາມສະດວກສະບາຍ. ບໍ່ວ່າຈະເປັນການນໍາໃຊ້ມືອາຊີບຫຼືການພັກຜ່ອນ, ພວກມັນຍັງຄົງເປັນເຄື່ອງມືທີ່ມີຄຸນຄ່າສໍາລັບການສະກັດສິ່ງລົບກວນແລະປັບປຸງຈຸດສຸມ.

ຊຸດຫູຟັງ ENC ນຳໃຊ້ການປະມວນຜົນສຽງຂັ້ນສູງເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນສຽງລົບກວນໃນພື້ນຫຼັງໃນລະຫວ່າງການໂທ ແລະ ການຫຼິ້ນສຽງ. ບໍ່ເຫມືອນກັບ ANC ແບບດັ້ງເດີມ (Active Noise Cancellation) ເຊິ່ງຕົ້ນຕໍແມ່ນເປົ້າຫມາຍຂອງສຽງທີ່ມີຄວາມຖີ່ຕ່ໍາຄົງທີ່, ENC ສຸມໃສ່ການໂດດດ່ຽວແລະສະກັດກັ້ນສິ່ງລົບກວນສິ່ງແວດລ້ອມເພື່ອເພີ່ມຄວາມຊັດເຈນຂອງສຽງໃນສະຖານະການການສື່ສານ.

ເທັກໂນໂລຍີ ENC ເຮັດວຽກແນວໃດ
Multi-Microphone Array: ຊຸດຫູຟັງ ENC ລວມເອົາໄມໂຄຣໂຟນທີ່ມີຍຸດທະສາດຫຼາຍອັນເພື່ອຈັບທັງສຽງຂອງຜູ້ໃຊ້ ແລະສິ່ງລົບກວນອ້ອມຂ້າງ.

ການວິເຄາະສິ່ງລົບກວນ: ຊິບ DSP ທີ່ມີໃນຕົວຈະວິເຄາະຂໍ້ມູນສຽງລົບກວນໃນເວລາຈິງ, ການຈໍາແນກລະຫວ່າງສຽງເວົ້າຂອງມະນຸດ ແລະສຽງສິ່ງແວດລ້ອມ.

ການຫຼຸດຜ່ອນສິ່ງລົບກວນເລືອກ: ລະບົບໃຊ້ສູດການປັບຕົວເພື່ອສະກັດກັ້ນສຽງລົບກວນໃນພື້ນຫຼັງ ໃນຂະນະທີ່ຮັກສາຄວາມຖີ່ສຽງ.

ເຕັກໂນໂລຊີ Beamforming: ຊຸດຫູຟັງ ENC ຂັ້ນສູງບາງອັນໃຊ້ໄມໂຄຣໂຟນທິດທາງເພື່ອເນັ້ນສຽງຂອງລຳໂພງ ໃນຂະນະທີ່ຫຼຸດສຽງລົບກວນຈາກແກນ.

ການເພີ່ມປະສິດທິພາບຜົນຜະລິດ: ສຽງທີ່ປະມວນຜົນແລ້ວຈະສົ່ງສຽງທີ່ຊັດເຈນໂດຍການຮັກສາຄວາມສະຫຼາດໃນການປາກເວົ້າ ແລະຫຼຸດຜ່ອນການລົບກວນສຽງແວດລ້ອມອ້ອມຂ້າງ.

ຄວາມແຕກຕ່າງທີ່ ສຳ ຄັນຈາກ ANC
ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກເປົ້າຫມາຍ: ENC ຊ່ຽວຊານໃນການສື່ສານສຽງ (ການໂທ, ການປະຊຸມ), ໃນຂະນະທີ່ ANC ດີເລີດໃນສະພາບແວດລ້ອມການຟັງດົນຕີ.

ການຈັດການສິ່ງລົບກວນ: ENC ຈັດການສິ່ງລົບກວນທີ່ປ່ຽນແປງໄດ້ຢ່າງມີປະສິດທິພາບເຊັ່ນ: ການຈາລະຈອນ, ການພິມແປ້ນພິມ, ແລະການສົນທະນາຂອງຝູງຊົນທີ່ ANC ຕໍ່ສູ້ກັບ.

ສຸມໃສ່ການປຸງແຕ່ງ: ENC ບຸລິມະສິດການຮັກສາສຽງເວົ້າຫຼາຍກວ່າການຍົກເລີກສຽງລົບກວນເຕັມສະເປກ.

ວິທີການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດ

ດິຈິຕອລ ENC: ໃຊ້ລະບົບຊອບແວເພື່ອສະກັດກັ້ນສຽງລົບກວນ (ທົ່ວໄປໃນຊຸດຫູຟັງ Bluetooth).
Analog ENC: ນຳໃຊ້ການກັ່ນຕອງລະດັບຮາດແວ (ພົບເຫັນຢູ່ໃນຊຸດຫູຟັງແບບມືອາຊີບແບບມີສາຍ).

ປັດໄຈການປະຕິບັດ
ຄຸນະພາບໄມໂຄຣໂຟນ: ໄມທີ່ມີຄວາມອ່ອນໄຫວສູງປັບປຸງຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການບັນທຶກສຽງ.
ພະລັງງານປະມວນຜົນ: ຊິບ DSP ທີ່ໄວກວ່າເຮັດໃຫ້ການຍົກເລີກສຽງລົບກວນໃນ latency ຕ່ໍາກວ່າ.
ຂັ້ນຕອນຄວາມຊັບຊ້ອນ: ລະບົບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກປັບຕົວເຂົ້າກັບສະພາບແວດລ້ອມສິ່ງລົບກວນໄດ້ດີກວ່າ.

ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ

ການສື່ສານທາງທຸລະກິດ (ການໂທປະຊຸມ)
ຕິດຕໍ່ການດໍາເນີນງານຂອງສູນ
ຊຸດຫູຟັງເກມທີ່ມີການສົນທະນາສຽງ
ການປະຕິບັດພາກສະໜາມໃນສະພາບແວດລ້ອມທີ່ມີສຽງດັງ

ເທກໂນໂລຍີ ENC ເປັນຕົວແທນຂອງວິທີການພິເສດໃນການຈັດການສິ່ງລົບກວນ, ການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງຫູຟັງສໍາລັບການສົ່ງສຽງທີ່ຊັດເຈນແທນທີ່ຈະເປັນການກໍາຈັດສິ່ງລົບກວນຢ່າງສົມບູນ. ໃນຂະນະທີ່ການເຮັດວຽກຫ່າງໄກສອກຫຼີກແລະການສື່ສານດິຈິຕອນຈະເລີນເຕີບໂຕ, ENC ຍັງສືບຕໍ່ພັດທະນາດ້ວຍການປັບປຸງທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ສໍາລັບການແຍກສຽງທີ່ດີກວ່າໃນສະພາບແວດລ້ອມທີ່ມີສຽງດັງຫຼາຍຂຶ້ນ.


ເວລາປະກາດ: ພຶດສະພາ-30-2025