Active noise equalization or active sound profiling techniques for sound quality enhancement tend to balance the sound pressure levels (SPLs) of certain frequency points or frequency bands of target noise to meet human perception requirements rather than simply minimizing the SPLs like active noise control (ANC) technique. Therefore, when the secondary path is time-varying, online secondary path modeling (OSPM) appears particularly important in the active sound quality enhancement systems. This paper presents a novel parallel-structure narrowband active sound profiling (NASP) system with OSPM. In the system, the OSPM subsystem uses the control signals to estimate low-order local secondary path models at the controlled frequencies instead of the usual high-order global model. This way may ensure the convergence speed and accuracy of modeling. Meanwhile, the main sound profiling subsystem employs the estimated local secondary path models to profile the targeted multi-tonal narrowband noise based on the internal model FXLMS algorithm. By using bandpass filter banks, each tonal component may be tuned relatively independently. In addition, the proposed system enjoys good profiling accuracy and stability since no additional random noise is introduced. Several simulations are provided to demonstrate the superiority of the proposed NASP system with OSPM in cancellation mode over the conventional NANC system with OSPM and evaluate the behavior of the proposed system in different time-varying scenarios. Finally, real-time experiments are also conducted to confirm the system’s ability to deal with sudden changes in the secondary path and its sound profiling capability.

用于提高音质的主动噪声均衡或主动声音分析技术倾向于平衡目标噪声的某些频率点或频带的声压级 (SPL) 以满足人类感知要求，而不是像主动噪声控制 (ANC) 那样简单地最小化声压级技术。因此，当次级路径随时间变化时，在线次级路径建模（OSPM）在主动音质增强系统中显得尤为重要。本文提出了一种具有 OSPM 的新型并行结构窄带有源声音分析 (NASP) 系统。在系统中，OSPM 子系统使用控制信号来估计受控频率下的低阶局部次要路径模型，而不是通常的高阶全局模型。这样可以保证建模的收敛速度和精度。同时，主声谱子系统采用估计的局部次路径模型，基于内模型FXLMS算法对目标多音调窄带噪声进行谱图。通过使用带通滤波器组，可以相对独立地调谐每个音调分量。此外，由于没有引入额外的随机噪声，所提出的系统具有良好的分析精度和稳定性。提供了几个模拟来证明所提出的具有 OSPM 的 NASP 系统在取消模式下优于具有 OSPM 的传统 NANC 系统，并评估所提出的系统在不同时变场景中的行为。最后，还进行了实时实验，以确认系统处理辅助路径突然变化的能力及其声音分析能力。主要声音剖析子系统采用估计的局部次要路径模型，基于内部模型 FXLMS 算法对目标多音调窄带噪声进行剖析。通过使用带通滤波器组，可以相对独立地调谐每个音调分量。此外，由于没有引入额外的随机噪声，所提出的系统具有良好的分析精度和稳定性。提供了几个模拟来证明所提出的具有 OSPM 的 NASP 系统在取消模式下优于具有 OSPM 的传统 NANC 系统，并评估所提出的系统在不同时变场景中的行为。最后，还进行了实时实验，以确认系统处理辅助路径突然变化的能力及其声音分析能力。主要声音剖析子系统采用估计的局部次要路径模型，基于内部模型 FXLMS 算法对目标多音调窄带噪声进行剖析。通过使用带通滤波器组，可以相对独立地调谐每个音调分量。此外，由于没有引入额外的随机噪声，所提出的系统具有良好的分析精度和稳定性。提供了几个模拟来证明所提出的具有 OSPM 的 NASP 系统在取消模式下优于具有 OSPM 的传统 NANC 系统，并评估所提出的系统在不同时变场景中的行为。最后，还进行了实时实验，以确认系统处理辅助路径突然变化的能力及其声音分析能力。