一種改進(jìn)的凸組合解相關(guān)成比例自適應(yīng)回聲消除方法
【專利摘要】一種改進(jìn)的凸組合解相關(guān)成比例自適應(yīng)回聲消除方法，其步驟是：A.遠(yuǎn)端信號(hào)濾波，遠(yuǎn)端信號(hào)的離散值構(gòu)成凸組合自適應(yīng)回聲消除濾波器的輸入向量X(n)，對(duì)輸入向量濾波后得到大步長濾波值y1(n)和小步長濾波值y2(n)；B.輸入向量X(n)的解相關(guān)運(yùn)算，用解相關(guān)運(yùn)算的結(jié)果作為凸組合自適應(yīng)回聲濾波器的權(quán)系數(shù)更新方向向量Z(n)；C.凸組合，將大小步長濾波值y1(n)和y2(n)通過權(quán)重λ(n)進(jìn)行凸組合得到組合濾波值y(n)；D.回聲抵消，將帶回聲的近端信號(hào)d(n)與組合濾波值y(n)相減后再回送給遠(yuǎn)端；E.濾波器抽頭權(quán)系數(shù)更新；F.濾波器的權(quán)重更新；G.濾波器的權(quán)重限定；H.令n＝n+1,重復(fù)A、B、C、D、E、F、G的步驟直至通話結(jié)束。該方法能獲得快的收斂速度和低的穩(wěn)態(tài)誤差，且具有較好的抗干擾能力。
【專利說明】一種改進(jìn)的凸組合解相關(guān)成比例自適應(yīng)回聲消除方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001 ] 本發(fā)明屬于電話通信的自適應(yīng)回聲消除【技術(shù)領(lǐng)域】。

【背景技術(shù)】
[0002] 在使用有線、無線、網(wǎng)絡(luò)等通信設(shè)備時(shí)，使用者偶爾會(huì)在接收端聽到自己的語音， 該現(xiàn)象稱為回聲現(xiàn)象。例如，在召開多人網(wǎng)絡(luò)音頻會(huì)議或用戶使用通信設(shè)備的免提功能時(shí)， 常常產(chǎn)生聲學(xué)回聲，其產(chǎn)生原理是，通話者的語音信號(hào)被麥克風(fēng)拾取后，傳送到近端通過揚(yáng) 聲器放大后輸出。在近端房間產(chǎn)生回聲，回聲信號(hào)由近端麥克風(fēng)拾取，傳送回遠(yuǎn)端輸出，通 話者因此聽到自己的聲音。在極端條件下，當(dāng)回聲信號(hào)增益過大形成正反饋時(shí)，將導(dǎo)致刺耳 的嘯叫，使通信無法進(jìn)行。因此必須在通訊設(shè)備集成聲學(xué)回聲消除器（AEC)以抑制回聲，提 高通信質(zhì)量。目前，語音業(yè)務(wù)仍然是最主要的通信方式，但回聲現(xiàn)象嚴(yán)重影響通信系統(tǒng)的舒 適性，降低通信質(zhì)量。因此，獲得更高信噪比、更高質(zhì)量的語音信號(hào)一直是工業(yè)界、學(xué)術(shù)界不 懈追求的目標(biāo)。近些年來，研宄人員提出了各種各樣的回聲消除技術(shù)。大多數(shù)聲學(xué)回聲消 除技術(shù)都存在諸多弊端，有的對(duì)用戶進(jìn)行了限制，有的成本很高，有的降低了通話質(zhì)量?？?之，各自的弊端使得它們一直難以推廣應(yīng)用。因此，自適應(yīng)回聲消除是目前國際上的主流技 術(shù)，也是自適應(yīng)信號(hào)處理最活躍的研宄領(lǐng)域之一。自適應(yīng)濾波器可以根據(jù)環(huán)境的變化調(diào)整 自適應(yīng)濾波器參數(shù)，能較好辨識(shí)出回聲信道脈沖響應(yīng)，得到回聲的估計(jì)值，再從麥克風(fēng)接收 到的語音信號(hào)中減去該估計(jì)值，從而達(dá)到消除回聲的目的。自適應(yīng)回聲消除技術(shù)可簡化為 自適應(yīng)理論中的系統(tǒng)辨識(shí)問題。
[0003] 回聲以延時(shí)效應(yīng)為主，表現(xiàn)在回聲路徑則為稀疏性。即回聲路徑大部分系數(shù)幅值 為零或極小值?；芈暵窂秸嬲a(chǎn)生回聲能量的大幅值系數(shù)稱為活躍系數(shù)?；钴S系數(shù)在時(shí)域 集聚，數(shù)量只占回聲路徑系數(shù)總量極少一部分。但回聲消除應(yīng)用具有自身的特點(diǎn)和難點(diǎn)，例 如：回聲信道的脈沖響應(yīng)是階數(shù)高、稀疏以及時(shí)變的。在這種情況下，傳統(tǒng)的自適應(yīng)算法，如 最小均方算法（LMS)，歸一化最小均方算法（NLMS)的收斂速度會(huì)出現(xiàn)明顯下降。針對(duì)此種 情況，引入系數(shù)比例自適應(yīng)算法有效地提高了算法的收斂速度。在目前的稀疏系統(tǒng)辨識(shí)的 應(yīng)用中，較成熟的方法有以下兩種：
[0004] (1)基于去相關(guān)歸一化最小均方算法〇>NLMS)的自適應(yīng)回聲抵消
[0005] 參考文獻(xiàn)1 "基于去相關(guān)NLMS算法的自適應(yīng)回波抵消"（王振力，張雄偉，楊吉斌， 韓彥明，應(yīng)用科學(xué)學(xué)報(bào)[J].2006,24(l) :21-24)該方法是在歸一化最小均方算法的基礎(chǔ) 上，從語音信號(hào)相關(guān)性的角度出發(fā)而提出的，通過把解相關(guān)加入歸一化最小均方算法中，即 克服了最小均方算法及其各種改進(jìn)算法運(yùn)算精度不高的缺點(diǎn)，又保證了收斂的速度，而其 計(jì)算量與歸一化最小均方算法相當(dāng)，易于實(shí)現(xiàn)。但其在處理回聲路徑時(shí)則表現(xiàn)出收斂速度 慢，效果仍不理想。
[0006] (2)改進(jìn)的成比例歸一化最小均方（IPNLMS)
[0007]參考文獻(xiàn) 2"AnimprovedPNLMSAlgorithm"（J.Benesty,IEEEInternational ConferenceonAcoustics,Speech,andSignalProcessing(ICASSP),vol. 2,pp. 1881 - 1884,May. 2002)該方法核心思想是自適應(yīng)濾波器的每一個(gè)抽頭參數(shù)按照不同的步長進(jìn)行 更新。該算法利用1-范數(shù)來計(jì)算權(quán)值的成比例因子，對(duì)于稀疏路徑的情況普遍優(yōu)于成比例 歸一化最小均方（PNLMS)算法，初始收斂速度較也有一定提高。但是該算法在處理相關(guān)信 號(hào)（比如，語音信號(hào)）時(shí)仍然表現(xiàn)出收斂速度緩慢的缺陷。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0008] 本發(fā)明的目的就是提供一種改進(jìn)的凸組合解相關(guān)成比例的自適應(yīng)電話回聲消除 方法。該方法一方面能獲得快的收斂速度和低的穩(wěn)態(tài)誤差，另一方面能獲得較好的抗干擾 能力。
[0009] 本發(fā)明實(shí)現(xiàn)其發(fā)明目的所采用的技術(shù)方案是，一種改進(jìn)的凸組合解相關(guān)成比例自 適應(yīng)回聲消除方法，其步驟如下：
[0010] A、遠(yuǎn)端信號(hào)濾波
[0011] A1、將遠(yuǎn)端傳來的信號(hào)采樣得到遠(yuǎn)端信號(hào)的當(dāng)前時(shí)刻n的離散值x(n)，遠(yuǎn)端信號(hào) 離散值x(n)在n-L+1到n時(shí)刻的值構(gòu)成當(dāng)前時(shí)刻n的凸組合自適應(yīng)回聲消除濾波器輸入 向量X(n)，即X(n) =[x(n)，. ..，x(n-L+1) ]T，其中，L= 512是濾波器抽頭數(shù)，上標(biāo)T代表 轉(zhuǎn)置運(yùn)算；
[0012] A2、將濾波器輸入向量X(n)通過凸組合自適應(yīng)回聲消除濾波器濾波后分別得到 大步長濾波值y: (n)，yi(n) =W/ (n)X(n)和小步長濾波值y2 (n)，y2 (n) =W2 (n)TX(n);其中， Wjn) *W2(n)分別為當(dāng)前時(shí)刻n的凸組合自適應(yīng)回聲消除濾波器中的大步長濾波器和小 步長濾波器的抽頭權(quán)系數(shù)，其初始值為零；
[0013] B、濾波器輸入向量X(n)的解相關(guān)運(yùn)算
[0014] 計(jì)算當(dāng)前時(shí)刻的自適應(yīng)濾波器輸入向量X(n)與前一時(shí)刻的自適應(yīng)濾波器輸入向

【權(quán)利要求】
1. 一種改進(jìn)的凸組合解相關(guān)成比例自適應(yīng)回聲消除方法，其步驟如下： A、 遠(yuǎn)端信號(hào)濾波 A1、將遠(yuǎn)端傳來的信號(hào)采樣得到遠(yuǎn)端信號(hào)的當(dāng)前時(shí)刻n的離散值X(n)，遠(yuǎn)端信號(hào)離散 值x(n)在n-L+1到n時(shí)刻的值構(gòu)成當(dāng)前時(shí)刻n的凸組合自適應(yīng)回聲消除濾波器輸入向量 X(n)，即X(n) =[X(n)，. ..，X(n-L+1) ]T，其中，L= 512是濾波器抽頭數(shù)，上標(biāo)T代表轉(zhuǎn)置 運(yùn)算； A2、將濾波器輸入向量X(n)通過凸組合自適應(yīng)回聲消除濾波器濾波后分別得到大步 長濾波值丫^ ,Y1(Ii) =W1T(IOxOi)和小步長濾波值72〇1)，72(11) =W2 (n)1X(n);其中，W1(II) 和W2(n)分別為當(dāng)前時(shí)刻n的凸組合自適應(yīng)回聲消除濾波器中的大步長濾波器和小步長濾 波器的抽頭權(quán)系數(shù)，其初始值為零； B、 濾波器輸入向量X(n)的解相關(guān)運(yùn)算 計(jì)算當(dāng)前時(shí)刻的自適應(yīng)濾波器輸入向量X(n)與前一時(shí)刻的自適應(yīng)濾波器輸入向量
再計(jì)算凸組合自適應(yīng)回聲消除濾波器的權(quán)系數(shù)更新方向向量Z(n)，Z(n) =X(n)-C(n)X(n-l)； C、 凸組合 將大步長濾波值丫^!!)和小步長濾波值72(11)通過權(quán)重X(n)進(jìn)行凸組合得到組合濾 波值y(n)，y(n)=入（n)Y1 (n) + (1-入（n))y2 (n) 將大步長濾波器抽頭權(quán)系數(shù)W1(Ii)和小步長濾波器抽頭權(quán)系數(shù)W2 (n)進(jìn)行凸組合得到 組合濾波器抽頭權(quán)系數(shù)W(n)，W(n) = + 式中Mn)為大步長濾
〇 ； D、 回聲抵消 將近端麥克風(fēng)拾取到當(dāng)前時(shí)刻帶回聲的近端信號(hào)d(n)與組合濾波值y(n)相減后的誤 差作為消除回聲后的總殘差信號(hào)e(n)，即e(n) =d(n)-y(n)，并送回給遠(yuǎn)端； E、 濾波器抽頭權(quán)系數(shù)更新 El、計(jì)算成比例矩陣 計(jì)算成比例大步長矩陣G1Oi):
G2 (n) =diag{g2, ?。╪)，g2,2(n) ? ? ?，g2,L(n)} 其中，gu(n)和g2,i(n)分別表示大步長成比例矩陣和小步長成比例矩陣中的第1個(gè)元 素，I卜IIi表示1-范數(shù)，0是成比例性控制參數(shù)0e[-1，1]，e是成比例矩陣的正則化 參數(shù)，其取值為0.001?0.01 ;w1;Jn)和W2a(Ii)分別表示大步長濾波器抽頭系數(shù)W1(Ii)和 小步長濾波器抽頭系數(shù)W2 (n)中第1個(gè)元素的值，1 = 1，2,...，L; E2、組合濾波器抽頭權(quán)系數(shù)的更新 將近端信號(hào)d(n)分別與大步長濾波值yi(n)和小步長濾波值72(11)相減，分別得到大 步長誤差信號(hào)ei(n)和小步長誤差信號(hào)e2(n): G1 (n) =d(n) -Y1 (n),e2 (n) =d(n) -y2 (n)； 如果混合參數(shù)a(n)大于等于閾值〇，則n+1時(shí)刻的大步長濾波器的抽頭系數(shù)Wjn+1) 和小步長濾波器的抽頭系數(shù)W2 (n+1)分別為：
如果混合參數(shù)a(n)小于閾值〇，則n+1時(shí)刻的大步長濾波器的抽頭系數(shù)Wjn+1)和小 步長濾波器的抽頭系數(shù)W2 (n+1)分別為：
其中：閾值〇的取值范圍為3?5; ~為大步長濾波器的步長，其取值為0.20?0.85; 42為小步長濾波器的步長，其取值為0. 020?0. 085 ;S為濾波器抽頭權(quán)系數(shù)的正則化參 數(shù)，其取值為0.001?0.01 ; F、 濾波器的權(quán)重更新 計(jì)算出混合參數(shù)在n+1時(shí)刻的更新值a(n+l): a(n+1) =a(n) +y^入（n) (1-入（n))e(n)G1 (n) -y2 (n)) 其中，Ua是一個(gè)常數(shù)，取值為0.58;
G、 濾波器的權(quán)重限定 如果n+1時(shí)刻的混合參數(shù)a(n+l)小于閾值〇的負(fù)值，即a(n+l) <-〇，則令a(n+l) =-〇,A, (n+1) = 0 ； 如果n+1時(shí)刻的混合參數(shù)a(n+l)大于閾值〇，即a(n+l) > 〇，則令a(n+l) = 〇， 入（n+1) = 1 ; H、 令n=n+l，重復(fù)八、8、(：、03、？、6的步驟，直至通話結(jié)束。
【文檔編號(hào)】H04M9/08GK104506746SQ201510028006
【公開日】2015年4月8日 申請(qǐng)日期:2015年1月20日 優(yōu)先權(quán)日:2015年1月20日
【發(fā)明者】趙海全, 董銀霞 申請(qǐng)人:西南交通大學(xué)