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학술저널
저자정보
우성화 (Yonsei University) 임성훈 (Yonsei University) 한태우 (Yonsei University) 박재호 (Yonsei University) 엄원석 (Engineering Acoustics Consulting)
저널정보
한국소음진동공학회 한국소음진동공학회논문집 한국소음진동공학회논문집 제33권 제5호(통권 274호)
발행연도
2023.10
수록면
463 - 470 (8page)
DOI
10.5050/KSNVE.2023.33.5.463

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The effectiveness of active noise control, commonly based on the popular filtered-x least mean square algorithm, depends on the fidelity of secondary path estimation between the secondary source and the error microphone. The corresponding secondary path of a time-varying acoustic environment such as the cabins and compartments of a naval ship is also subjected to a change, which invariably degrades the active noise control (ANC) performance unless the secondary path is recalibrated and updated in real time. This study presents a method for real-time secondary path update based on a deep neural network and investigated its applicability for the active control of machinery noise in a naval ship interior. The method’s feasibility is tested in a one-dimensional airborne duct utilizing actual engine noise recorded in a naval ship. Given some time-varying boundary conditions of the duct, the ANC system with the proposed secondary path update demonstrates excellent noise reduction performance as large as 13 dB.

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 능동 소음 제어(ANC) 시스템
3. 능동 소음 제어 실험
4. 결론
References

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