Noise-Canceling Headsets ၏ အလုပ်လုပ်ဆောင်မူမူ

Active Noise Cancellation အမျိုးအစားများ

Feedforward ANC: မိုက်ခရိုဖုန်းများကို နားခွက်များအပြင်ဘက်တွင် ထားရှိထားပြီး စကားပြောဆိုခြင်း သို့မဟုတ် စာရိုက်ခြင်းကဲ့သို့ ကြိမ်နှုန်းမြင့်သော ဆူညံသံများကို ထိရောက်စွာ တားဆီးပေးပါသည်။
တုံ့ပြန်ချက် ANC: နားခွက်အတွင်းရှိ မိုက်ခရိုဖုန်းများသည် အင်ဂျင်မြည်သံကဲ့သို့ ကြိမ်နှုန်းနည်းသော အသံများအတွက် ဖျက်သိမ်းခြင်းကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေကာ ကျန်ရှိသော ဆူညံသံများကို စောင့်ကြည့်သည်။
Hybrid ANC- ကြိမ်နှုန်းအားလုံးတစ်လျှောက် အကောင်းဆုံးစွမ်းဆောင်ရည်အတွက် Feedforward နှင့် တုံ့ပြန်ချက် ANC ပေါင်းစပ်မှု။

အားသာချက်များနှင့် ကန့်သတ်ချက်များ
အားသာချက်များ
ခရီးသွားခြင်း (လေယာဉ်၊ မီးရထား) နှင့် ဆူညံသော အလုပ်ပတ်ဝန်းကျင်အတွက် အထူးသင့်လျော်သည်။
အဆက်မပြတ် နောက်ခံဆူညံသံကို လျှော့ချခြင်းဖြင့် နားထောင်မှု ပင်ပန်းနွမ်းနယ်မှုကို လျှော့ချပေးသည်။
အားနည်းချက်များ-
လက်ခုပ်တီးခြင်း သို့မဟုတ် ဟောင်ခြင်းကဲ့သို့ ရုတ်တရက် ပုံမှန်မဟုတ်သော အသံများကို ထိရောက်မှုနည်းသည်။
အသုံးပြုချိန်ကို ကန့်သတ်ထားနိုင်သည့် ဘက်ထရီပါဝါ လိုအပ်သည်။

အဆင့်မြင့် အချက်ပြလုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် ရူပဗေဒအခြေခံမူများကို အသုံးချခြင်းဖြင့်၊ဆူညံသံ-ပယ်ဖျက်နိုင်သော နားကြပ်များအသံကြည်လင်ပြတ်သားမှုနှင့် သက်တောင့်သက်သာရှိမှုကို မြှင့်တင်ပါ။ ပရော်ဖက်ရှင်နယ်အသုံးပြုရန် သို့မဟုတ် အပန်းဖြေရန်အတွက်ဖြစ်စေ ၎င်းတို့သည် အာရုံထွေပြားမှုများကို တားဆီးရန်နှင့် အာရုံစူးစိုက်မှုကို တိုးတက်စေသည့် အဖိုးတန်ကိရိယာတစ်ခုအဖြစ် ရှိနေသေးသည်။

ENC နားကြပ်များသည် ဖုန်းခေါ်ဆိုမှုများနှင့် အသံဖွင့်စဉ်အတွင်း နောက်ခံဆူညံသံများကို လျှော့ချရန် အဆင့်မြင့် အသံလုပ်ဆောင်မှုကို အသုံးပြုသည်။ ပုံမှန်အားဖြင့် ANC (Active Noise Cancellation) နှင့် မတူဘဲ အဆက်မပြတ် ကြိမ်နှုန်းနိမ့်သော အသံများကို အဓိက ပစ်မှတ်ထားသည့် မဟုတ်ဘဲ ENC သည် ဆက်သွယ်ရေး အခြေအနေများတွင် အသံရှင်းလင်းမှုကို မြှင့်တင်ရန်အတွက် ပတ်ဝန်းကျင် ဆူညံသံများကို သီးခြားခွဲထုတ်ခြင်းနှင့် ဖိနှိပ်ခြင်းတို့ကို အာရုံစိုက်ပါသည်။

ENC နည်းပညာ ဘယ်လိုအလုပ်လုပ်လဲ။
Multi-Microphone Array: ENC နားကြပ်များသည် အသုံးပြုသူ၏အသံနှင့် ပတ်ဝန်းကျင်ဆူညံသံများကို ဖမ်းယူရန်အတွက် ဗျူဟာမြောက်ချထားသော မိုက်ခရိုဖုန်းများစွာကို ပေါင်းစပ်ထည့်သွင်းထားသည်။

ဆူညံသံ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း။− တပ်ဆင်ထားသည့် DSP ချစ်ပ်တစ်ခုသည် လူ့စကားပြောနှင့် ပတ်ဝန်းကျင်အသံများကြားတွင် ဆူညံသံပရိုဖိုင်ကို အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာသည်။

ရွေးချယ်ထားသော ဆူညံသံလျှော့ချရေး- အသံကြိမ်နှုန်းများကို ထိန်းသိမ်းထားစဉ်တွင် နောက်ခံဆူညံသံများကို ဖိနှိပ်ရန် စနစ်သည် လိုက်လျောညီထွေရှိသော အယ်လဂိုရီသမ်များကို အသုံးပြုသည်။

Beamforming နည်းပညာ− အချို့သောအဆင့်မြင့် ENC နားကြပ်များသည် ဝင်ရိုးပြင်ပဆူညံသံများကို လျှော့ချနေစဉ် စပီကာ၏အသံကို အာရုံစိုက်ရန် လမ်းညွှန်မိုက်ခရိုဖုန်းကို အသုံးပြုသည်။

Output Optimization- စီမံဆောင်ရွက်ထားသော အသံသည် စကားပြော ဉာဏ်ရည်ဥာဏ်သွေးကို ထိန်းသိမ်းထားကာ ပတ်ဝန်းကျင်မှ အသံများကို အနှောင့်အယှက်ဖြစ်စေသော ပြတ်သားသော အသံထုတ်လွှင့်မှုကို ပေးစွမ်းသည်။

ANC မှ အဓိကကွာခြားချက်များ
ပစ်မှတ်လျှောက်လွှာ: ENC သည် အသံဆက်သွယ်မှု (ခေါ်ဆိုမှုများ၊ အစည်းအဝေးများ) ကို အထူးပြုပြီး ANC သည် ဂီတ/နားထောင်ခြင်းပတ်ဝန်းကျင်တွင် ထူးချွန်သည်။

ဆူညံသံ ကိုင်တွယ်ခြင်း။: ENC သည် ယာဉ်အသွားအလာ၊ ကီးဘုတ်ရိုက်ခြင်းနှင့် ANC ကြုံတွေ့နေရသော လူစုလူဝေးစကားပြောဆိုမှုများကဲ့သို့ ပြောင်းလဲနိုင်သော ဆူညံသံများကို ထိရောက်စွာ ကိုင်တွယ်သည်။

အာရုံစိုက်လုပ်ဆောင်ခြင်း။: ENC သည် ရောင်စဉ်အပြည့် ဆူညံသံများကို ပယ်ဖျက်ခြင်းထက် စကားပြောထိန်းသိမ်းမှုကို ဦးစားပေးသည်။

အကောင်အထည်ဖော်ရေးနည်းလမ်းများ

ဒစ်ဂျစ်တယ် ENC: ဆူညံသံများကို နှိမ်နင်းရန်အတွက် ဆော့ဖ်ဝဲ အယ်လဂိုရီသမ်များကို အသုံးပြုသည် (ဘလူးတုသ် နားကြပ်များတွင် အဖြစ်များသည်)။
Analog ENC: ဟာ့ဒ်ဝဲအဆင့် စစ်ထုတ်ခြင်းကို အသုံးပြုသည် (ဝါယာကြိုးတပ်ထားသော ပရော်ဖက်ရှင်နယ် နားကြပ်များတွင် တွေ့ရသည်)။

စွမ်းဆောင်ရည်ဆိုင်ရာအချက်များ
မိုက်ခရိုဖုန်း အရည်အသွေး: အာရုံခံနိုင်စွမ်းမြင့်သောမိုက်များသည် ဆူညံသံဖမ်းယူမှု တိကျမှုကို တိုးတက်စေသည်။
Processing Power: ပိုမြန်သော DSP ချစ်ပ်များသည် latency ဆူညံသံများကို လျှော့ချနိုင်သည် ။
Algorithm ဆန်းပြားမှု: စက်သင်ယူမှုအခြေခံစနစ်များသည် တက်ကြွသောဆူညံသံပတ်ဝန်းကျင်များနှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်စွာလိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေသည်။

အသုံးချမှု

စီးပွားရေးဆက်သွယ်ရေး (အစည်းအဝေးခေါ်ဆိုမှုများ)
စင်တာလုပ်ငန်းများကို ဆက်သွယ်ပါ။
အသံချတ်ဖြင့် ဂိမ်းနားကြပ်များ
ဆူညံသောပတ်ဝန်းကျင်တွင် ကွင်းဆင်းဆောင်ရွက်မှုများ

ENC နည်းပညာသည် ဆူညံသံများကို ဖယ်ရှားခြင်းထက် ရှင်းလင်းပြတ်သားသော အသံထုတ်လွှင့်မှုအတွက် နားကြပ်များကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ဆူညံသံစီမံခန့်ခွဲမှုအတွက် အထူးပြုချဉ်းကပ်မှုကို ကိုယ်စားပြုသည်။ ဝေးလံခေါင်သီသောအလုပ်နှင့် ဒစ်ဂျစ်တယ်ဆက်သွယ်ရေးများ ကြီးထွားလာသည်နှင့်အမျှ ENC သည် ပိုမိုဆူညံသောပတ်ဝန်းကျင်များတွင် ပိုမိုကောင်းမွန်သော အသံအထီးကျန်မှုကိုဖြစ်စေရန်အတွက် ENC သည် AI-မောင်းနှင်သော တိုးတက်မှုများဖြင့် ဆက်လက်ပြောင်းလဲနေသည်။