智能物理降噪算法系统及方法与相关技术
降噪耳机的设计原理与关键技术
降噪耳机的设计原理与关键技术随着科技的发展，电子产品的使用越来越普及，其中降噪耳机作为一种高端电子产品，受到了越来越多人们的欢迎。
降噪耳机(Noise Cancelling Headphones)的设计原理是以原有噪声为输入信号，经过降噪技术处理后输出一段与原有噪声大小、相位、频率都相反的“反向声波”，从而达到降低噪声的效果。
本文将详细讲解降噪耳机的设计原理和关键技术，让大家明白降噪耳机是如何实现降噪的。
一、降噪耳机的设计原理降噪耳机的设计原理基于干涉原理，通过电声转换器将“原噪声”加以处理，在输出中加入“相反声波”的信号，从而让两者干涉起来，达到降噪的效果。
一般而言，降噪耳机可以采用被动式和主动式两种方式进行降噪：1. 被动式降噪被动式降噪的原理是采用物理隔离的方法，将噪声从外部隔离出来，进而减少耳道内的噪声。
被动式降噪是一种传统的降噪方式，在耳机的造型和结构上设计密闭式的外壳，以有效地隔离耳道和外部环境的噪声干扰。
被动式降噪能够达到一定的降噪效果，但是效果有限，无法处理高频或高强度的噪声干扰。
因此针对一些场合，尤其是噪声污染严重的环境，被动式降噪的效果更难被接受。
2. 主动式降噪相对于被动式降噪，主动式降噪利用技术来实现降噪，并且能够适应更为复杂的噪声干扰。
主动式降噪原理是实时捕获外部环境的噪声，将其加以分析和处理，再通过降噪算法发出相反声波，降低耳机内的噪声干扰。
由于主动式降噪难度大，需要实时使用信号进行计算，因此一般都搭载了内置电源，降噪效果更加显著。
二、降噪耳机的关键技术1. 采集环境噪音降噪耳机首要的任务是捕捉周围环境的噪音。
一般而言，捕捉噪音的方式有外放式与内置式两种方式。
外放式的降噪耳机通过麦克风采集环境噪声，进行处理后反馈给耳机喇叭，产生干扰的反声波，从而达到降低噪音的效果。
内置式的降噪耳机则必须使用耳机自身的麦克风进行采集，需要在降噪算法上精密处理才能达到更佳的降噪效果。
2. 降噪算法降噪算法是实现降噪的核心技术，包括信号处理算法、数字信号处理算法和模拟降噪算法等。
《基于C-OTDR原理DAS系统降噪关键技术的研究》范文
《基于C-OTDR原理DAS系统降噪关键技术的研究》篇一一、引言随着光纤传感技术的快速发展，基于C-OTDR（Coherent Optical Time Domain Reflectometer，相干光时域反射仪）原理的分布式声波传感系统（DAS，Distributed Acoustic Sensing System）在众多领域得到了广泛应用。
然而，由于环境噪声、系统自身噪声等因素的影响，DAS系统的信号质量常常受到限制。
因此，研究DAS系统的降噪关键技术，提高信号的信噪比，对于提升系统的性能和应用范围具有重要意义。
本文将重点研究基于C-OTDR 原理的DAS系统降噪关键技术。
二、C-OTDR原理及DAS系统概述C-OTDR是一种用于测量光纤中声波、温度、应力等物理量的技术。
它通过向光纤注入相干光，并测量反射和散射的光信号来获取信息。
DAS系统则是基于C-OTDR原理，通过光纤网络实现分布式声波传感的系统。
在DAS系统中，光纤既作为传感元件，又作为传输介质，可以实现对空间中声波的实时监测。
三、DAS系统中的噪声问题在DAS系统中，噪声主要来源于环境噪声、系统自身噪声以及光纤中的散射噪声等。
这些噪声会严重影响信号的信噪比，降低系统的性能。
因此，研究降噪关键技术，提高信号的信噪比，对于提升DAS系统的性能和应用范围具有重要意义。
四、降噪关键技术研究1. 数据预处理技术：通过对原始数据进行滤波、去噪等预处理操作，可以有效去除信号中的噪声成分。
常用的预处理方法包括数字滤波器、小波变换等。
2. 信号分离技术：通过分析信号的频率、时间等特征，将有用信号与噪声信号进行分离。
常用的信号分离方法包括频域分析、时频分析等。
3. 空间滤波技术：利用空间信息对光纤上的噪声进行滤波，可以进一步提高信号的信噪比。
常用的空间滤波方法包括多路传感器数据融合、空间域滤波等。
4. 优化算法设计：针对C-OTDR原理及DAS系统的特点，设计优化算法以提高系统的信噪比和分辨率。
降噪耳机简介及降噪技术
降噪耳机简介及降噪技术-ANC、ENC、DSP、CVC一、降噪技术降噪是指利用某种方法达到降低噪音。
目前降噪技术有两种分别为：主动降噪和被动降噪。
1、物理背景（1）噪声的本质：是频率、强弱变化无规律、杂乱无章的机械波。
机械波又可以按人耳的识别程度分为一下几个部分：a. 可听见的声音；b. 音乐；c. 交谈。
（2）不同频率的声音，会有不同传播特性。
声波在传播过程中都会有衰减，而衰减又分为：1、扩散衰减物体振动发出的声波向四周传播，声波能量逐渐扩散开来。
能量的扩散使得单位面积上所存在的能量减小，听到的声音就变得微弱。
单位面积上的声波能量随着声源距离的平方而递减。
2、吸收衰减声波在固体介质中传播时，由于介质的粘滞性而造成质点之间的内摩擦，从而使一部分声能转变为热能；同时，由于介质的热传导，介质的稠密和稀疏部分之间进行热交换，从而导致声能的损耗，这就是介质的吸收现象。
介质的这种衰减称为吸收衰减。
通常认为，吸收衰减与声波频率的一次方、频率的平方成正比。
3、散射衰减当介质中存在颗粒状结构（如液体中的悬浮粒子、气泡，固体中的颗粒状结构、缺陷、搀杂物等）而导致的声波的衰减称散射衰减。
通常认为当颗粒的尺寸远小于波长时，散射衰减与频率的四次方成正比；当颗粒尺寸与波长相近时，散射衰减与频率的平方成正比。
（3）综上所述，扩散衰减只与距声源的距离有关，与介质本身的性质无关；吸收衰减与散射衰减大小则取决于声波的频率和介质本身的性质。
高频的声音容易衰减，低频的声音较难衰减，这也是现有降噪手段的理论基础。
（4）对于高频噪声，通常采用的是物理阻隔的方法，例如采用更多的吸声材料，这也是所谓的被动降噪，而对于低频噪声，吸声材料的作用就有限了，此时主动降噪也就成为了必要手段。
而也正是因为对于高低频噪声不同的降噪特性，主动降噪和被动降噪技术被综合地使用很多降噪耳机中。
2、被动降噪被动式降噪耳机主要通过包围耳朵形成封闭空间，或者采用硅胶耳塞等隔音材料来阻挡外界噪声。
基于深度学习的智能降噪技术研究
基于深度学习的智能降噪技术研究深度学习技术不仅能够在图像处理、语音识别、自然语言处理等领域展现出非常高的效果，而且还能在信号处理领域有用武之地。
随着深度学习技术的不断发展，在智能降噪领域的应用也越发广泛。
本篇文章将会探讨基于深度学习的智能降噪技术的研究现状、发展前景以及技术应用方向等方面，旨在展现深度学习技术在降噪方面的应用和未来的发展。
一、智能降噪技术的发展现状智能降噪技术是指通过利用机器学习技术，自动清除信号中的噪音，从而提高信号质量。
在传统的降噪算法中，常用的方法是通过滤波器、小波变换等手段从受到噪声的信号中提取出主要信息，然后进行降噪，但是其效果受到很大的限制。
基于深度学习的智能降噪技术，通过对信号的特征提取、自适应学习和优化算法等手段，可以极大地提高降噪的效果，降低误差率。
在过去的十年中，深度学习技术在智能降噪领域的应用逐渐增多。
例如，在语音和音频降噪领域，除了传统的降噪算法外，一些基于深度学习的降噪算法也得到了广泛的应用。
Wang等人（2018）利用卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）提出了一种基于语音信号的双通道降噪算法，该算法可以适应多种不同的噪声类型，取得了较好的降噪效果。
在图像处理领域，基于深度学习的降噪算法也逐渐成为研究热点。
例如，Zhang等人（2017）提出了一种基于CNN的图像降噪算法，该算法可以有效地提高图像质量，对于处理高噪声图像也具有很好的效果。
二、智能降噪技术的发展前景随着机器学习技术的快速发展，基于深度学习的智能降噪技术已经得到了广泛的应用，并取得了良好的效果。
未来，随着深度学习技术的不断深入，智能降噪技术也将在更多领域有所拓展。
首先，在通信领域，随着5G技术的快速发展，伴随着越来越多的设备投入到网络中，网络数据的质量也变得越来越重要。
因此，基于深度学习的智能降噪技术将会被广泛应用于网络数据质量的提升。
其次，在医疗领域，现代医疗设备的数据处理已经成为医学科研的重要组成部分。
降噪音设备项目介绍及技术方案
降噪音设备项目介绍及技术方案近年来，随着城市化进程的不断加快，城市中的噪音污染问题日益严重。
人们对于噪音的敏感度也不断提高，迫切需要降低环境噪音，保障居民的生活质量。
本文将介绍一种降噪音设备项目，并提供相应的技术方案，以期有效解决城市噪音问题。
一、项目介绍该降噪音设备项目旨在开发一种可靠、高效的噪音降低设备，有效减少城市环境中产生的噪音，提升居民的生活质量。
该设备将具备以下特点：1. 高效降噪：采用先进的声学技术，能够有效地抑制噪音传播并降低噪音幅度，减少对周围环境的扰动。
2. 多种使用场景：该设备适用于城市公共场所、工厂车间、机场、高速公路等多种场景，能够满足不同环境噪音降低的需求。
3. 节能环保：设备采用低功耗、高效能的设计，能够减少能源消耗，降低对环境的污染。
4. 智能控制：设备配备智能控制系统，可实现自动化运行和远程监控，方便快捷地进行操作和管理。
二、技术方案1. 声学材料的选择和应用：由于噪音的传播和反射特点，选择合适的声学材料对于降低噪音至关重要。
通过在设备周围布置吸音材料，可以吸收和消除噪音的能量，达到降噪的效果。
2. 噪音监测与分析系统：使用噪音传感器和数据采集系统，对环境中的噪音进行实时监测和分析，能够准确地了解噪音来源和特点，为后续的降噪措施提供科学依据。
3. 噪音抑制技术：采用自适应滤波技术和声波消隐技术，通过实时处理和控制噪音波形，使其与环境噪音相干消隐，从而达到降噪的效果。
4. 人工智能算法应用：借助人工智能技术，通过对大量的噪音数据进行深度学习和分析，可以对噪音信号进行精确识别和分类，进而针对不同噪音类型采取相应的降噪措施。
5. 设备智能控制系统：通过智能控制系统，实现设备的自动运行和远程监控。
该系统将具备自主学习和自适应调整功能，能够根据环境的变化自动调整降噪参数，提高降噪效果。
6. 能源管理与环境保护：通过能源管理系统，对设备的能源消耗和排放进行监控和管理。
同时，可采取节能设计和绿色材料应用，减少能源消耗和对环境的影响。
主动降噪设计---ANC技术原理及其应用
2020.06.2811.降噪分类什么是降噪：降噪，顾名思义就是减少噪音对人的影响，或是利用一定的手段和方法对噪音对行降低或消除降噪分类：1.被动降噪2.主动降噪被动降噪是是耳机技术的一种，通过耳机结构包围耳朵形成封闭空间或采用硅胶耳塞等隔音材料来阻挡外界噪声来达到降噪效果。
由于噪音没有经过降噪电路芯片处理，只能靠加大夹持力，填充隔音或消音材料，一般只能阻隔高频噪声，对低频噪声降噪效果不明显。
如下图为被动降噪耳机几种形式3按照使用材料和部位又可分为减振噪声治理、吸音噪声治理和隔音噪声治理。
在大多数情况下，通常是多种方法复合使用在很多场合被动降噪耳机也称为劳保耳机，下图即为被动降噪图按照使用材料和部位又可分为减振噪声治理、吸音噪声治理和隔音噪声治理。
在大多数情况下，通常是多种方法复合使用。
4主动降噪主动降噪的发展史：人类与噪音的斗争可以追溯到原始社会，那时候的人没太多科学知识，打个雷都会用手捂住耳朵，这也是人类最早的主动降噪手段了，一直沿用至今。
所以隔音的手段历史悠久，发展到今天衍生出很多相关产品：耳塞、隔音棉、隔音板等，后来人们发现这种手段的隔音效果有限，所以也不断的探索更多的方法比如用其它声音来盖过噪音，比如听音乐，加大声音音量就是一个不错的选择。
于是，在遇到隔壁装修的时候，很多人会戴上耳机或是调大音箱音量但是夹杂了噪音的音乐，其本身也成了噪音，这也不是降噪的终极目的，为了听更纯粹的韵，主动降噪耳机由此产生。
1978年，BO S E的创始人A m a r G.B o s e博士在从欧洲飞往波士顿的飞机上，发现了飞机的引擎噪声干扰了他戴耳机欣赏音乐的兴致，这就激发了他对主动降噪技术研究，在下了飞机后就开始推导验算，写出了主动降噪耳机的最原始的方程式。
世界上的第一台降噪耳机也由此诞生，与所有的高精尖技术一样，这项在当时看来先进的技术在当时也应用到了军事领域。
直到1989年，B O S E才将此技术投入量产，专供飞行员使用，此耳机一面市便得到美国军方的大单据说美国军方通过给飞行员/地勤人员佩戴降噪耳机，节约由于噪音致残而需发放的补偿金高达2亿美金5其实主动降噪的原理并不复杂，就是通过收集噪声，然后经过内部的降噪电路运算后发出这些噪声的反向声波来抵消噪音。
加速度传感器数据降噪算法研究及其应用实现
加速度传感器数据降噪算法研究及其应用实现加速度传感器是一种重要的物理传感器，广泛应用于手机、汽车、飞行器等各种领域。
然而，由于加速度传感器受到噪声的影响，它所采集到的数据常常存在着较大的误差，这给其应用带来了很大的麻烦。
因此，如何对加速度传感器采集到的数据进行降噪处理，成为了当前研究的热点之一。
在加速度传感器数据降噪方面，研究者们提出了很多方法，其中比较常用的方法有滤波和批处理等方法。
滤波法是一种基于信号处理的技术，它通过选择合适的滤波器，去除噪声信号，从而使得传感器采集到的数据更接近真实值。
常用的滤波法有低通滤波、高通滤波和滑动平均滤波等。
批处理法是一种基于数据处理的技术，它通过对采集到的数据进行处理，得到一批数据的统计特征，从而排除离群值。
这种方法适用于需要对一段时间内的数据进行处理的场合。
除此之外，还可以使用时域和频域分析的方法对数据进行降噪处理。
时域分析法是指从时间角度出发，分析数据的波形和统计特性，从而进行降噪处理。
频域分析法是指从频率角度出发，通过变换域的方法，将数据从时域转换到频域，进行降噪处理。
以上几种方法各有优缺点，具体应用时需要根据实际情况进行选择。
在实际应用中，加速度传感器数据降噪的要求十分高。
比如在智能手机体感游戏中，加速度传感器的数据需要精确地反映出用户的动作。
如果加速度传感器采集到的数据存在噪声，就会导致用户操作的不准确，影响游戏的体验度。
因此，对于加速度传感器数据的降噪处理，除了研究算法之外，还需要注意一些实际应用上的问题。
比如在设计时，需要合理地选择传感器的采样频率。
选择过小的采样频率会导致信号过于粗糙，而选择过大的采样频率会导致计算复杂度增加，对处理器的要求加大。
此外，在实际应用中还需要考虑传感器的安装位置、传感器与其他元器件之间的干扰等问题。
总之，加速度传感器数据降噪处理在现代科技应用中具有十分重要的地位。
大量的研究工作已经被投入到这一领域，各种新算法和新技术不断涌现。
信号降噪技术与方法
信号降噪技术与方法随着科技的发展和智能设备的普及，人们对音频和视频信号质量的要求越来越高。
然而，噪声成为了影响信号质量的主要因素之一。
为了提高信号的清晰度和纯净度，信号降噪技术应运而生。
本文将介绍一些常见的信号降噪技术和方法。
一、滤波器滤波器是信号处理中最常用的一种降噪技术和方法。
根据噪声的类型和频率分布，可以选择合适的滤波器进行信号处理。
常见的滤波器包括低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器。
低通滤波器可以去除高频噪声，高通滤波器可以去除低频噪声，带通滤波器可以保留特定频率范围内的信号，带阻滤波器可以去除特定频率范围内的噪声。
通过合理选择和组合这些滤波器，可以实现对信号的有效降噪。
二、小波变换小波变换是一种能够对信号进行时频分析的数学工具，它可以将信号分解成不同频率的子信号，进而对不同频率的噪声进行去除。
小波变换在信号降噪领域有着广泛的应用，特别是对非平稳信号的处理效果更加显著。
通过选择合适的小波基函数和设置合理的阈值，可以实现对信号的降噪和去噪。
三、自适应滤波自适应滤波是一种通过对信号和噪声进行联合估计和处理的方法。
通过不断调整滤波器的参数，使得滤波器能够自动适应信号和噪声的变化，从而达到最优的降噪效果。
自适应滤波在非线性系统和强噪声环境下表现出了良好的适应性和鲁棒性。
常见的自适应滤波算法有最小均方差（LMS）算法和最小二乘（RLS）算法等。
四、频谱减法频谱减法是一种基于频域的信号降噪方法。
它将信号和噪声的频谱相减，得到去除了噪声成分的信号频谱，然后再通过逆变换得到降噪后的信号。
频谱减法在语音信号、音频信号和语音增强等领域得到了广泛的应用。
然而，频谱减法在实际应用中存在噪声估计误差、频谱失真和混叠等问题，需要综合考虑数据选择、窗函数设计和噪声估计等因素。
综上所述，信号降噪技术和方法是提高信号质量的关键环节。
通过合理选择和应用滤波器、小波变换、自适应滤波和频谱减法等技术和方法，可以有效降低信号中的噪声成分，提高信号的清晰度和纯净度。
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图片简介:本技术涉及一种智能物理云端服务器降噪算法系统方法，包括智能设备、云端服务器和智能物理降噪音箱终端；所述智能设备为安装有微信公众号的智能设备；所述Wi Fi装置用于降噪处理系统装置连接云端服务器，具有音乐下载播放功能；所述降噪采集发射MIC分别设在箱体四周；用于采集环境噪音，将采集噪音发射给MIC接收装置；所述MIC接收装置用于接受降噪采集发射MIC发射的噪音；所述人体探测器用于探测箱体与人体的距离；所述环境探测器用于探测箱体所置空间的大小。
所述降噪采集发射MIC将采集环境噪音数据给降噪处理系统处理。
有益效果是：实现了人物在环境任何位置立体声左右平衡，降噪环境噪音，降噪人耳电器非频噪音。
技术要求1.一种智能物理降噪系统，包括智能设备、云端服务器和智能物理降噪音箱终端；其特征在于：所述智能设备为安装有微信公众号的智能设备；所述智能设备包含Wi-Fi装置；所述Wi-Fi装置用于智能设备连接云端服务器；所述智能物理降噪音箱终端包括：箱体、降噪处理系统装置；音箱发音设备装置；所述降噪处理系统装置设在箱体上；所述音箱发音设备装置设在箱体两侧；所述音箱发音设备装置至少为2个；所述音箱发音设备装置包括左声道和右声道。
2.根据权利要求1一种智能物理降噪系统所述，其特征在于：所述降噪处理系统装置包括MCU控制装置、Wi-Fi装置、降噪采集发射MIC、MIC接收装置、人体探测器和环境探测器；所述MCU控制装置与Wi-Fi装置、降噪采集发射MIC、MIC接收装置、人体探测器和环境探测器电连接；所述MCU控制装置用于控制Wi-Fi装置、降噪采集发射MIC、MIC接收装置、人体探测器和环境探测器；所述Wi-Fi装置用于降噪处理系统装置连接云端服务器；所述降噪采集发射MIC至少为4个；且分别设在箱体四周；用于采集环境噪音，将采集噪音发射给MIC接收装置；所述MIC接收装置用于接受降噪采集发射MIC发射的噪音；所述人体探测器用于探测箱体与人体的距离；所述环境探测器用于探测箱体所置空间的大小。
3.根据权利要求2所述一种智能物理降噪系统所述，其特征在于：所述降噪采集发射MIC 将采集环境噪音数据给降噪处理系统处理。
4.根据权利要求1所述一种智能物理降噪系统所述，其特征在于：所述智能设备为智能手机、平板电脑、笔记本电脑和智能手表。
5.根据权利要求1所述一种智能物理降噪系统所述，其特征在于：所述降噪控制处理系统对噪音进行数据分析比输出反向噪音给音箱发音设备装置进行噪音同步消除。
6.根据权利要求1所述一种智能物理降噪系统所述，其特征在于：所述降噪控制处理系统要求左声道和右声道与人体探测位置声波同时到达人体位置得到的同等声波幅度，达到了左声道和右声道声道平衡，主声波互绕左声道和右声道平衡降噪。
7.基于权利要求1-6任一项所述智能物理降噪系统的智能物理降噪方法，包括步骤：步骤一：智能设备通过Wi-Fi连接云端服务器；步骤二：云端服务器通过智能移动终端上传上来的信息，更新给通过授权的智能设备；步骤三：智能设备得到云端服务器授权后，通过Wi-Fi连接云端服务器，根据降噪控制系统进行歌曲点播及语言交互；步骤四：降噪控制处理系统降噪采集MIC发射数据给降噪采集接收端；步骤五：降噪控制处理系统降噪采集MIC接收接收到采集MIC发射数据；步骤六：降噪控制处理系统启动环境探测器进行探测环境；步骤七：降噪控制处理系统启动人体探测器进行人物探测；步骤八：降噪控制处理系统接收到的数据进行数据比较；步骤九：降噪控制处理系统接收到的数据进行数据比较结果得出数据分配给左声道和右声道；步骤十：音箱发音设备装置得到数据进行扩音及反声波，消除得到数字智能及环境采集物理降噪效果，左声道和右声道会根据人体探测器探测位置实行声波空间传输距离进行分配声音大小，使人物在任何位置听觉到立体声左右声道平衡效果。
技术说明书一种智能物理降噪算法系统及方法技术领域本技术涉智能云端服务器算法降噪，物理采集降噪，空间环境大小回音降噪应用领域，特别涉及一种能实时监控人体位置左右声道平衡降噪以及状态具有反声波物理消除算法降噪。
背景技术随着终端产品的智能化程度不断提升和移动互联网与智能终端的高度融合，智能设备语音降噪、智慧音箱、智慧城市语音交互等功能得到了广泛使用。
目前，由于环境噪音，家用电器噪音，空间回音无法无法进行单方面降噪，使智能城市、智能机器人、人机交互、语音交互等功能在不同环境下都需要降噪。
因此，急需技术更新，以适应市场需求，填补市场空白。
技术内容本技术所要解决的技术问题是：提供一种智能物理降噪系统和方法，物理采集降噪，反声波消除发降噪，解决现有数码家电噪音降噪如空调风扇，压缩机，环境噪音采集降噪，人体探测位置左右声道平衡降噪问题。
为解决上述技术问题，本技术提供一种智能物理降噪系统和方法，包括智能设备、云端服务器和智能物理降噪音箱终端；所述智能设备为安装有微信公众号的智能设备；所述智能设备包含Wi-Fi装置；所述Wi-Fi装置用于智能设备连接云端服务器；所述智能物理降噪音箱终端包括：箱体、降噪处理系统装置；音箱发音设备装置；所述降噪处理系统装置设在箱体上；所述音箱发音设备装置设在箱体两侧；所述音箱发音设备装置至少为2个；所述音箱发音设备装置包括左声道和右声道。
所述降噪处理系统装置包括MCU控制装置、Wi-Fi装置、降噪采集发射MIC、MIC接收装置、人体探测器和环境探测器；所述MCU控制装置与Wi-Fi装置、降噪采集发射MIC、MIC接收装置、人体探测器和环境探测器电连接；所述MCU控制装置用于控制Wi-Fi装置、降噪采集发射MIC、MIC接收装置、人体探测器和环境探测器；所述Wi-Fi装置用于降噪处理系统装置连接云端服务器，降噪处理系统装置通过Wi-Fi装置连接云端服务器下载音乐进行播放；所述降噪采集发射MIC至少为4个；且分别设在箱体四周；用于采集环境噪音，将采集噪音发射给MIC接收装置；所述MIC接收装置用于接受降噪采集发射MIC发射的噪音；所述人体探测器用于探测箱体与人体的距离；所述环境探测器用于探测箱体所置空间的大小。
进一步优化，所述降噪采集发射MIC将采集环境噪音数据给降噪处理系统处理。
进一步优化，所述智能设备为智能手机、平板电脑、笔记本电脑和智能手表。
进一步优化，所述降噪控制处理系统对噪音进行数据分析比输出反向噪音给音箱发音设备装置进行噪音同步消除。
进一步优化，所述降噪控制处理系统要求左声道和右声道与人体探测位置声波同时到达人体位置得到的同等声波幅度，达到了左声道和右声道声道平衡，主声波互绕左声道和右声道平衡降噪。
进一步优化，所述智能物理降噪系统的智能物理降噪方法，包括步骤：步骤一：智能设备通过Wi-Fi连接云端服务器；步骤二：云端服务器通过智能移动终端上传上来的信息，更新给通过授权的智能设备；步骤三：智能设备得到云端服务器授权后，通过Wi-Fi连接云端服务器，根据降噪控制系统进行歌曲点播及语言交互；步骤四：降噪控制处理系统降噪采集MIC发射数据给降噪采集接收端；步骤五：降噪控制处理系统降噪采集MIC接收接收到采集MIC发射数据；步骤六：降噪控制处理系统启动环境探测器进行探测环境；步骤七：降噪控制处理系统启动人体探测器进行人物探测；步骤八：降噪控制处理系统接收到的数据进行数据比较；步骤九：降噪控制处理系统接收到的数据进行数据比较结果得出数据分配给左声道和右声道。
步骤十：音箱发音设备装置得到数据进行扩音及反声波，消除得到数字智能及环境采集物理降噪效果，左声道和右声道会根据人体探测器探测位置实行声波空间传输距离进行分配声音大小，使人物在任何位置听觉到立体声左右声道平衡效果。
采用了上述技术方案后，本技术的有益效果是：相对于现有的技术方案，提供一种智能物理降噪算法系统方法，本技术通个微信扫码连接使用，随时随地点播你喜欢爱好的歌曲，问候天气情况，人机交互，在一定环境享受歌曲的美妙，对环境噪音的消除，你在房间内走动可以享受到立体声效果左右声道平衡。
附图说明图1是一种智能物理降噪算法系统方法噪声反向降噪图；图2是声波左右声道传输声波平衡工作图；图3是一种智能物理降噪算法系统方法工作流程图；图4是一种智能物理降噪算法系统方法工作模块图。
具体实施方式下面结合附图1至附图4和具体实施例对本技术进行详细描述，但不作为对本技术的限定。
如附图1至附图4所示，一种智能物理降噪算法系统方法，包括智能设备、云端服务器和智能物理降噪音箱终端；所述智能设备为安装有微信公众号的智能设备；所述智能设备包含Wi-Fi装置；所述Wi-Fi装置用于智能设备连接云端服务器；所述智能物理降噪音箱终端包括：箱体、降噪处理系统装置；音箱发音设备装置；所述降噪处理系统装置设在箱体上；所述音箱发音设备装置设在箱体两侧；所述音箱发音设备装置至少为2个；所述音箱发音设备装置包括左声道和右声道。
所述降噪处理系统装置包括MCU控制装置、Wi-Fi装置、降噪采集发射MIC、MIC接收装置、人体探测器和环境探测器；所述MCU控制装置与Wi-Fi装置、降噪采集发射MIC、MIC接收装置、人体探测器和环境探测器电连接；所述MCU控制装置用于控制Wi-Fi装置、降噪采集发射MIC、MIC接收装置、人体探测器和环境探测器；所述Wi-Fi装置用于降噪处理系统装置连接云端服务器，降噪处理系统装置通过Wi-Fi装置连接云端服务器下载音乐进行播放；所述降噪采集发射MIC至少为4个；且分别设在箱体四周；用于采集环境噪音，将采集噪音发射给MIC接收装置；所述MIC接收装置用于接受降噪采集发射MIC发射的噪音；所述人体探测器用于探测箱体与人体的距离；所述环境探测器用于探测箱体所置空间的大小。
所述降噪采集发射MIC将采集环境噪音数据给降噪处理系统处理。
所述智能设备为智能手机、平板电脑、笔记本电脑和智能手表。
所述降噪控制处理系统对噪音进行数据分析比输出反向噪音给音箱发音设备装置进行噪音同步消除。
所述降噪控制处理系统要求左声道和右声道与人体探测位置声波同时到达人体位置得到的同等声波幅度，达到了左声道和右声道声道平衡，主声波互绕左声道和右声道平衡降噪。
所述智能物理降噪系统的智能物理降噪方法，包括步骤：步骤一：智能设备通过Wi-Fi连接云端服务器；步骤二：云端服务器通过智能移动终端上传上来的信息，更新给通过授权的智能设备；步骤三：智能设备得到云端服务器授权后，通过Wi-Fi连接云端服务器，根据降噪控制系统进行歌曲点播及语言交互；步骤四：降噪控制处理系统降噪采集MIC发射数据给降噪采集接收端；步骤五：降噪控制处理系统降噪采集MIC接收接收到采集MIC发射数据；步骤六：降噪控制处理系统启动环境探测器进行探测环境；步骤七：降噪控制处理系统启动人体探测器进行人物探测；步骤八：降噪控制处理系统接收到的数据进行数据比较；步骤九：降噪控制处理系统接收到的数据进行数据比较结果得出数据分配给左声道和右声道。