CN1851806A - 一种自适应麦克阵列系统及其语音信号处理方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种自适应麦克阵列系统及其语音信号处理方法，通过在麦克阵列系统中增加自适应滤波器系数更新控制模块，控制自适应滤波器是否进行系数更新或者自适应滤波器系数更新时所使用的步长值，使得自适应滤波器的系数更新只针对噪音进行，从而避免了当来自后方的信号中所包含的噪音成分与来自前方的语音成分可比拟或远小于语音成分时，利用现有技术的自适应一阶差分麦克阵列系统进行滤波器系数更新时，出现降低有效语音信号幅度等副作用。本发明的自适应麦克阵列系统中采用高阶自适应滤波器，以最大程度的降低噪音幅度作为自适应滤波器系数的调整准则，使存在多个噪声源时，无论系统零点实际指向何处，都可以保证系统获得最佳的去噪效果。

Description

一种自适应麦克阵列系统及其语音信号处理方法

技术领域

本发明涉及语音处理技术，特别涉及一种自适应麦克阵列系统及其语音信号处理方法。

背景技术

在现实生活环境中，充满了各种各样的噪音和回音，这些干扰会严重影响人们的正常通信交流，也会降低语音识别系统的效能，一种解决方式就是使用麦克阵列系统。常用的一阶差分麦克阵列系统采用波束成形技术，利用两个无指向性麦克风形成两个背靠背的心形指向性麦克。麦克阵列不仅可以克服环境噪音和回音对语音信号的影响，还原出干净的语音，而且可以进行远距离录音，在录音的同时剔除大部分环境噪音，解决头戴式麦克使用不方便的问题。并且，这种麦克阵列技术并非针对特定噪音环境，它可以适用于任何噪音环境下，得到令人满意的效果。

参见图1，图1为现有技术的自适应一阶差分麦克阵列系统的结构框图。如图1所示，该系统包括固定指向波束成形模块101、一阶自适应滤波器102以及加法器103。

其中固定指向波束成形模块101包括无指向麦克A104和无指向麦克B105、对麦克B采集的信号b(k)进行延时的延时模块106、用于对麦克A采集的信号f(k)进行延时的延时模块108、以及加法器107和109。

麦克A104和麦克B105形成背靠背模式，两个麦克之间的距离为d，并且假设麦克A104为前置麦克正对目标说话人嘴部，以此方向为正前方，即0度方向；麦克B为后置麦克背对目标说话人嘴部，以此方向为正后方，即180度角方向。延时模块106和108的延时时间为d/c，c为声速。加法器107用于计算f(k)和b(k)的延时信号的反向的和；加法器109用于计算b(k)和f(k)的延时信号的反向的和。

利用图1所示的系统进行语音信号处理的流程图，如图2所示，该流程包括以下步骤：

步骤201，固定指向波束成形模块101采用两个背靠背的无指向性麦克A104和麦克B105，利用波束成形技术构成心形指向性麦克。具体步骤包括：用麦克A104采集到的信号f(k)减去麦克B105采集到的信号b(k)的延时信号b(k-d/c)，得到主要成分为前方入射的语音信号的输出信号x(k)。同时，用b(k)减去f(k)的延时信号f(k-d/c)，得到主要成分为后方入射的噪音信号的输出信号n(k)，从而形成心形指向性麦克。

心形指向性麦克是一种固定指向性的麦克风，它的极性模式(polarpattern)的零点始终朝向正后方，即主要削弱位于正后方的噪声源所发出的噪音，需要削弱信号的方向始终指向180度方向，而实际的噪音环境中，噪声源的位置并不一定在正后方，因此需要通过自适应滤波器系数w(k)来调整麦克阵列系统的极性模式零点。

步骤202，一阶自适应滤波器102采用自适应滤波器系数更新算法计算自适应滤波器系数w(k)，并利用计算结果调整麦克阵列系统的极性模式零点，利用公式n′(k)＝w(k)n(k)，计算出用n(k)模拟的x(k)中的残留噪音信号的估计值n′(k)，并将结果反向后发送到加法器103。其中，自适应滤波器系数w(k)的取值与麦克阵列系统的极性模式零点θ_null的关系近似为：

$w\left(k\right)=\frac{1+\cos \left({\mathrm{\θ}}_{\mathrm{null}}\right)}{1-\cos \left({\mathrm{\θ}}_{\mathrm{null}}\right)}.$

步骤203，加法器103计算x(k)与步骤202中获取的残留噪音信号的估计值n′(k)的反向的和，得出残差信号s(k)，并将s(k)作为k时刻的输出信号。同时，将该输出信号s(k)作为反馈信号送入自适应滤波器，通过进一步调整麦克阵列系统的极性模式零点，提高语音信号的质量。

由于上述方法中不能实现对滤波器的系数更新进行控制，所以只有当来自后方的噪音信号远大于语音信号时，利用上述系统和方法才可以将x(k)中的噪音成分滤除掉，同时不会对x(k)中的语音信号造成负面影响。而当来自后方的信号中噪音成分很小时，比如噪声源在某个时刻没有发声，由于波束成形的非理想性，n(k)中的有效语音信号成分的幅度可能与噪音信号相当，甚至远大于噪音信号的幅度，此时按照上述系统和方法进行滤波器系数更新会使系统的极性模式零点调整到正前方，即语音信号源所在方向，出现降低有效语音幅度的副作用，如使语音音量变小，语音变模糊，出现回声等。

另外，上述方法使用一阶自适应滤波器作为后滤波器，虽然在理论上可以实现麦克阵列系统的极性模式零点的自适应调整，当某个噪声源确实处在该零点方位时，可以获得较好的去噪效果。但当同时存在多个噪声源时，这种将系统零点方向指向噪声源的方法在理论上已不可行了，因为一个零点不可能同时对应多个噪声源，而现实环境中噪声源一般不是唯一的，而且输出信号x(k)中的噪音成分与n(k)之间也不是简单的倍数关系，因此从自适应滤波器性能的角度考虑，使用一阶自适应滤波器基本达不到滤除x(k)中的噪声成分的目的。

发明内容

有鉴于此，本发明的主要目的在于提供一种自适应麦克阵列系统，该系统可以控制自适应滤波器系数的更新，解决降低有效语音信号幅度的问题。

有鉴于此，本发明的另一目的在于提供一种自适应麦克阵列的语音信号处理方法，该方法可以控制自适应滤波器系数的更新，解决降低有效语音信号幅度的问题。

为了实现上述目的的第一方面，本发明提供了一种自适应麦克阵列系统，该系统包括固定指向波束形成模块、自适应滤波器、运算器，所述的固定指向波束形成模块用于将两个无指向性麦克形成心形指向性麦克，该系统进一步包括自适应滤波器系数更新控制模块，

自适应滤波器系数更新控制模块，与固定指向波束形成模块相连，接收固定指向波束形成模块输出的两路信号，并根据两路输出信号能量的相对大小向自适应滤波器发出自适应滤波器系数更新控制信号；

所述的自适应滤波器，根据接收到的系数更新控制信号，利用系数更新算法确定自适应滤波器的系数，用固定指向波束形成模块输出的主要成分是后方入射的噪音信号的信号，模拟输出的主要成分为前方入射语音信号的信号中的残留噪音信号；

所述的运算器，用于比较所述的主要成分为前方入射语音信号的信号和模拟的该信号中的残留噪音信号，求出残差信号。

所述自适应滤波器为子带自适应滤波器；所述自适应滤波器系数更新控制模块为一个或多个，自适应滤波器系数更新控制模块的个数与子带数相同。

所述自适应滤波器系数更新控制模块为能量比较器、或自适应滤波器步长控制模块。

所述自适应滤波器为高阶时域自适应滤波器、或高阶频域自适应滤波器。

该自适应麦克阵列系统进一步包括延时模块，该模块与所述固定指向波束形成模块和运算器相连，用于将所述的以前方入射的语音信号为主要成分的信号进行延时后发送到所述运算器。

所述自适应滤波器为线性相位自适应滤波器时，所述延时模块的延时时间为所述自适应滤波器阶数的一半。

所述运算器为加法器或减法器。

为了实现上述目的的第二方面，本发明提供了一种自适应麦克阵列的语音信号处理方法，该方法包括以下步骤：

A、将两个背靠背的无指向性麦克利用波束成形技术构成心形指向性麦克；

B、根据固定指向波束成形模块输出的前方入射的语音能量与后方入射的噪音能量的相对大小，向自适应滤波器发送自适应滤波器系数更新控制信号；

C、自适应滤波器根据接收到的控制信号，确定进行系数更新或系数更新对应的步长值时，利用系数更新算法确定当前时刻的自适应滤波器系数矢量，然后结合确定的自适应滤波器系数矢量，用固定指向波束成形模块输出的以后方入射噪音信号为主要成分的信号，模拟以前方入射语音信号为主要成分的信号中的残留噪音信号；

D、对比固定指向波束成形模块输出的以前方入射语音信号为主要成分的信号与步骤C中模拟的残留噪音信号，得到残差信号。

步骤B所述发送自适应滤波器系数更新控制信号为：所述麦克采集到的信号中主要为后方入射的噪音信号时，向自适应滤波器发送更新自适应滤波器系数的更新控制信号；否则，发送停止更新自适应滤波器系数的更新控制信号。

所述主要为后方入射的噪音信号由前方入射的语音能量与后方入射的噪音能量的比值确定，如果二者的比值大于预设的阈值，则发送更新自适应滤波器系数的更新控制信号；否则，发送停止更新自适应滤波器系数的更新控制信号。

步骤B所述的发送自适应滤波器系数更新控制信号为发送自适应滤波器系数矢量更新时对应的步长值，所述的步长值由前方入射的语音能量与后方入射的噪音能量的比值确定。

所述的系数更新对应的步长值μ为： $\mathrm{\μ}={\mathrm{\μ}}_{\mathrm{ref}}\·\frac{\mathrm{ratio}\_\mathrm{ref}}{\mathrm{ratio}\_\mathrm{env}\left(k\right)},$ 其中μ_ref为设定的参考步长，ratio_ref为设定的参考能量比值，ratio_env(k)为k时刻前方入射的语音能量与后方入射的噪音能量的比值。

步骤D所述的得出残差信号后进一步包括：将所述残差信号送入自适应滤波器，自适应滤波器根据下一时刻接收到的系数更新控制信号进一步调整自适应滤波器系数。

所述自适应滤波器为一阶自适应滤波器时，步骤C所述的模拟以前方入射语音信号为主要成分的信号中的残留噪音信号为所述残留噪音信号估计为以后方入射噪音信号为主要成分的信号与一阶自适应滤波器系数的乘积。

所述自适应滤波器为高阶自适应滤波器时，步骤C所述的模拟以前方入射语音信号为主要成分的信号中的残留噪音信号为结合以后方入射噪音信号为主要成分的信号和所确定的自适应滤波器的系数矢量，用线性卷积估计所述残留噪音信号。

步骤D所述的以前方入射语音信号为主要成分的信号为经过延时后的信号。

所述的自适应滤波器为线性相位自适应滤波器时，所述的延时时间为自适应滤波器阶数的一半。

步骤C所述的确定进行系数更新或系数更新对应的步长值为每隔固定时间间隔确定一次。

由本发明的技术方案可见，本发明的这种自适应麦克阵列系统及其语音信号处理方法，通过在麦克阵列系统中增加自适应滤波器系数更新控制模块，对固定指向性波束成形模块输出的两路信号进行比较，并根据比较结果输出滤波器系数更新控制信号到自适应滤波器，控制自适应滤波器系数是否进行更新或者自适应滤波器系数更新时所使用的步长值，从而避免了利用现有技术的自适应一阶差分麦克阵列系统进行滤波器系数更新时，在来自后方的信号中所包含的噪音成分与来自前方的语音成分可比拟或远小于语音成分的情况下，出现降低有效语音信号幅度，引入语音失真等副作用。

另外，本发明的自适应麦克阵列系统及其语音信号处理方法中的自适应滤波器采用高阶自适应滤波器，与一阶自适应滤波器相比，高阶自适应滤波器具有更佳的滤波去噪效果，高阶自适应滤波器长度越长，模拟能力越强。本发明的高阶自适应滤波器用一个线性卷积过程来模拟x(k)中的噪音成分，直接追求输出信号信噪比最大化，即最大程度的滤除噪音成分，使存在多个噪声源时，无论系统零点实际指向何处，都可以保证系统获得最佳的去噪效果。

本发明的自适应麦克阵列系统及其语音信号处理方法中将前方输出信号延时T后才输出，保证了自适应滤波器的因果性。同时为了避免引入不必要的延时，本发明采用线形相位自适应滤波器，将延时T设为高阶自适应滤波器阶数的一半即可。

附图说明

图1为现有技术自适应一阶差分麦克阵列系统的结构框图；

图2为利用图1所示系统进行语音信号处理的流程图；

图3为本发明自适应麦克阵列系统的一个较佳实施例的结构框图；

图4为利用图3所示系统进行语音信号处理的流程图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及有益效果更加清楚明白，下面结合附图及实施例对本发明作进一步的详细说明。

本发明的自适应麦克阵列系统及其语音信号处理方法，通过在麦克阵列系统中增加自适应滤波器系数更新控制模块，控制自适应滤波器系数是否进行更新或者自适应滤波器系数更新时所使用的步长值，从而避免了现有技术自适应一阶差分麦克阵列系统，在来自后方的信号中所包含的噪音成分与来自前方的信号中的语音成分可比拟或远小于语音成分的情况下，出现降低有效语音信号幅度，引入语音失真副作用。

参见图3，图3为本发明的自适应麦克阵列系统的一个较佳实施例的结构框图。如图3所示，该系统包括固定指向波束形成模块301、自适应滤波器303、加法器305、自适应滤波器系数更新控制模块302、延时模块304。

所述的固定指向波束形成模块301用于将两个无指向性麦克形成心形指向性麦克。

本发明的自适应麦克阵列系统结构与图1所示现有技术的系统结构区别在于，本发明的系统增加了自适应滤波器系数更新控制模块302，该模块与固定指向波束形成模块301和自适应滤波器303相连，用于接收固定指向波束形成模块301输出的以前方入射语音信号为主的信号x(k)和以后方入射的噪音信号为主的信号n(k)，并根据当前时刻前方入射的语音能量与后方入射的噪音能量的相对大小向自适应滤波器303发出自适应滤波器系数更新控制信号，控制自适应滤波器303是否进行系数更新或系数更新时对应的步长值。

自适应滤波器303，根据接收到的控制信号确定自适应滤波器系数是否更新或系数更新时的步长值，并利用系数更新算法确定更新系数，然后用n(k)模拟前方入射的信号x(k)中的残留噪音信号，得到估计值n′(k)，并将该估计值发送到加法器305。

与图1所示现有技术的系统不同，图3所示系统还在固定指向性波束成形模块301后，加法器305前增加了延时模块304，用于对x(k)信号进行延时，保证自适应滤波器303的因果性。

加法器305用于比较x(k)的延时信号x′(k)和自适应滤波器303模拟的x(k)中的残留噪音信号的估计值n′(k)，求出残差信号。

图3所示系统中的自适应滤波器系数更新控制模块302可以为能量比较器或自适应滤波器步长控制模块。

如果自适应滤波器系数更新控制模块302为能量比较器，则能量比较器比较固定指向波束成形模块301输出的两路信号x(k)和n(k)的能量，求出二者的相对大小，并利用该相对大小的值生成自适应滤波器系数更新控制信号，控制自适应滤波器是否进行系数更新。

如果自适应滤波器系数更新控制模块302为自适应滤波器步长控制模块，则自适应滤波器步长控制模块计算自适应滤波器系数更新量所对应的步长μ的值，并将计算结果发送到自适应滤波器303，自适应滤波器303根据该步长值确定自适应滤波器的系数。

参见图4，图4为利用图3所示系统进行语音信号处理的流程图。该流程包括以下步骤：

步骤401，固定指向波束形成模块301采用两个背靠背的无指向性麦克A306和B307，利用波束成形技术构成心形指向性麦克。

具体步骤包括：用麦克A306采集到的信号f(k)减去麦克B307采集到的信号b(k)的延时信号b(k-d/c)，得到主要成分为前方入射的语音信号的输出信号x(k)。同时，用b(k)减去f(k)的延时信号f(k-d/c)，得到主要成分为后方入射的噪音信号的输出信号n(k)，从而形成心形指向性麦克。

步骤402，将固定指向波束成形模块301输出的两路信号x(k)和n(k)送入自适应滤波器系数更新控制模块302，自适应滤波器系数更新控制模块302比较这两路信号，并根据比较结果向自适应滤波器输出自适应滤波器系数更新控制信号。

如果自适应滤波器系数更新控制模块302为能量比较器，则能量比较器获取自适应滤波器系数更新控制信号的方法如下：首先采用一阶递推的方法计算x(k)和n(k)的能量包络，如公式(1)和(2)所示，

x_env(k)＝α·x_env(k-1)+(1-α)·x²(k)       (1)

n_env(k)＝α·n_env(k-1)+(1-α)·n²(k)       (2)

上式中，x_env(k)为信号x(k)的能量包络，n_env(k)为信号n(k)的能量包络，α为平滑因子，其取值范围是0＜α＜1。将公式(1)和(2)代入公式(3)就可以求得x(k)和n(k)的能量包络比：

$\mathrm{ratio}\_\mathrm{env}\left(k\right)=\frac{x\_\mathrm{env}\left(k\right)}{n\_\mathrm{env}\left(k\right)}---\left(3\right)$

ratio_env(k)的值反映了当前时刻前方入射的语音能量与后方入射的噪音能量的相对大小，可利用它来生成自适应滤波器系数更新控制信号Adapt_En：

$\left\{\begin{array}{cc}\mathrm{Adapt}\_\mathrm{En}=1& \mathrm{ratio}\_\mathrm{env}\left(k\right)<\mathrm{Thresh}\_\mathrm{ratio}\\ \mathrm{Adapt}\_\mathrm{En}=1& \mathrm{ratio}\_\mathrm{env}\left(k\right)>\mathrm{Thresh}\_\mathrm{ratio}\end{array}\right.---\left(4\right)$

上式中，Thresh_ratio为设定的阈值，可以取为1。上式为一个简单的二元判决，结合公式(3)可得，当x_env(k)＞n_env(k)时，ratio_env(k)＞1，即ratio_env(k)＞Thresh_ratio，则Adapt_En＝0，此时停止系数更新，即当麦克采集到的信号主要为来自后方的噪音信号时停止自适应滤波器的系数更新，反之，当x_env(k)＜n_env(k)时，ratio_env(k)＜1，即Pratio_env(k)＜Thresh_ratio，则Adapt_En＝1，此时进行自适应滤波器的系数更新。

通过能量比较器比较固定指向波束形成模块输出的两路信号，控制自适应滤波器的系数是否更新，如果麦克采集到的信号中来自后方的噪音成分很小或可以与语音成分相比拟时，停止进行系数更新，从而避免了使麦克阵列系统的极性模式零点被调整到正前方，使得该系统出现降低有效语音幅度，引入语音失真的副作用。

所述的能量比较器获取控制信号Adapt_En的过程，只是对自适应滤波器的系数更新进行控制的一种实施方案，目的是通过对自适应滤波器的系数更新的控制，避免削弱输入目标语音信号幅度的问题。这种实施方案也可以用更为灵活的控制自适应滤波器步长的方法代替，即自适应滤波器系数更新控制模块302可以为自适应滤波器步长控制模块。

自适应滤波器步长控制模块根据固定指向波束成形模块301输出的两路信号x(k)和n(k)，利用公式(3)确定当前时刻前方入射的语音能量与后方入射的噪音能量的相对大小，然后利用求得的当前时刻的前方入射的语音能量与后方入射的噪音能量的相对大小确定当前时刻自适应滤波器系数更新对应的步长值，将该步长值作为系数更新控制信号发送给自适应滤波器，达到控制自适应滤波器系数更新的目的。

下面以NLMS自适应滤波器系数更新算法为例说明。NLMS算法在工程实践中采用的形式用公式(5)表示：

$\stackrel{\&RightArrow;}{W}\left(k\right)=\stackrel{\&RightArrow;}{W}(k-1)+\frac{2\mathrm{\&mu;}}{P_x(k-1)}e\_s(k-1)\stackrel{\&RightArrow;}{X}(k-1)---\left(5\right)$

由公式(5)所给出的NLMS系数更新公式可以得出自适应滤波器在k时刻的系数更新量为：

$\stackrel{\&RightArrow;}{\mathrm{\&sigma;}}\left(k\right)=\frac{2\mathrm{\&mu;}}{P_x(k-1)}e\_s(k-1)\stackrel{\&RightArrow;}{X}(k-1)---\left(6\right)$

显然，调整步长μ即可控制系数更新量。一种根据ratio_env(k)调整步长μ的方法如下：

$\mathrm{\&mu;}={\mathrm{\&mu;}}_{\mathrm{ref}}\&CenterDot;\frac{\mathrm{ratio}\_\mathrm{ref}}{\mathrm{ratio}\_\mathrm{env}\left(k\right)}---\left(7\right)$

上式中，μ_ref为设定的参考步长，可以在0到1范围内取值，ratio_ref为设定的参考能量比值，可以取为1，ratio_env(k)为利用公式(3)求出的x(k)和n(k)的能量包络比。由上式可知，能量包络比ratio_env(k)的值越大，步长μ的值就越小，自适应滤波器系数的更新量σ(k)也就越小。

步骤403，自适应滤波器303根据自适应滤波器系数更新控制模块302发送的系数更新控制信号，确定是否进行系数更新或系数更新时的步长值，如果确定进行系数更新，则利用系数更新算法确定该时刻的自适应滤波器的系数矢量(k)，然后用n(k)模拟x(k)中的残留噪音信号，得到估计值n′(k)，并将n′(k)反向后发送到加法器中。

自适应滤波器的系数更新算法可以为LMS、NLMS、BNLMS、RLS等算法。在自适应滤波器更新系数调整过程中，如果采用不同的自适应滤波器系数更新算法，则需要获取的数据不同，实现的过程也完全不同。一般来讲，自适应滤波器有一路用来模拟其它信号的输入信号和一路需要模拟的目标信号，即参考信号。

以NLMS自适应滤波器系数更新算法为例说明，如公式(5)所示，(k)为k时刻的自适应滤波器系数矢量，如果自适应滤波器的阶数为N，则该矢量包含N个元素，当自适应滤波器的阶数为一阶时，该矢量只有一个元素w(k)。

从公式(5)可以看出，要求得(k)需要获取如下数据：k-l时刻的自适应滤波器系数矢量(k-1)、步长μ、k-l时刻的残差信号e_s(k-1)、k-1时刻自适应滤波器的参考信号矢量 以及k-1时刻的参考信号 的能量P_x(k-1)。

根据公式(5)求出自适应滤波器系数矢量(k)后，结合求出的自适应滤波器系数矢量(k)，利用n(k)模拟x(k)中的噪音成分，得到x(k)中的噪音成分的估计值n′(k)。本实施例的系统中采用一阶自适应滤波器，则n′(k)等于n(k)与一阶自适应滤波器系数w(k)的乘积。

步骤404，加法器305对比输出信号n′(k)与参考信号x′(k)，求出残差信号e_s(k)。其中，参考信号x′(k)为x(k)延时T后的信号，残差信号e_s(k)等于参考信号x′(k)与输出信号n′(k)的差，如公式(8)所示，

                  e_s(k)＝x′(k)-n′(k)          (8)残差信号e_s(k)即为k时刻的输出信号。将x(k)延时T是为了保证自适应滤波器的因果性，延时时间T可以根据经验，由实际情况确定。

同时将获取的残差信号e_s(k)作为反馈信号送入自适应滤波器，用于根据公式(5)计算下一时刻的自适应滤波器系数。下一时刻的n(k+1)信号作为自适应滤波器的输入信号，自适应滤波器根据能量比较器或自适应滤波器步长控制模块输出的下一时刻的自适应滤波器系数更新控制信号进一步调整自适应滤波器系数，反复进行滤波过程，逐步滤除掉输出信号中的噪音成分，提高语音信号的质量。

在上述实施例中使用一阶自适应滤波器的根本出发点是调整自适应麦克阵列系统的零点朝向，当将零点方位调整到噪声源所在方位时，以获得较好的去噪效果。但同时存在多个噪声源时，这种将系统零点方向指向噪声源的方法在理论上已不可行了，因为一个零点不可能同时对应多个噪声源。另一方面，由于阶数太短，一阶自适应滤波器无法模拟实际的声学环境，它的输出信号n′(k)往往与x(k)中的噪音成分相差甚远，因此滤波去噪的效果很差。

本发明采用高阶自适应滤波器代替上述实施例中的一阶自适应滤波器，设高阶自适应滤波器阶数为N，则滤波器系数个数为N，滤波器长度为N。高阶自适应滤波器与一阶自适应滤波器相比，具有更佳的滤波效果，本实施例采用一个线性卷积过程来模拟参考信号x′(k)中的噪音成分，滤波器长度越长，模拟能力越强。信号源n(k)经过该高阶自适应滤波器，得到输出信号n′(k)，如公式(9)所示，该公式中的N个w(l)就是根据公式(5)求出的高阶自适应滤波器的系数矢量(k)的N个元素。

$n^{\&prime;}\left(k\right)=\underset{l=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}w\left(l\right)n(k-l)---\left(9\right)$

本发明提供的利用高阶自适应滤波器的方法，直接追求输出信号的信噪比最大化，使存在多个噪声源时，无论系统零点指向何处，都可以保证系统获得最佳的去噪效果。

本发明的高阶自适应滤波器可以为高阶时域自适应滤波器或者高阶频域自适应滤波器。

步骤404中为了保证自适应滤波器的因果性将x(k)延时T，为了避免在保证自适应滤波器的因果性时引入不必要的延时，可以采用线性相位自适应滤波器，如线性相位FIR滤波器，在这种情况下，延时T设为自适应滤波器阶数N的一半即可。

自适应滤波器系数的更新是逐点进行的，考虑到语音信号的短时平稳性，为了在保证算法的鲁棒性的同时减少系统的复杂度，上述两种控制自适应滤波器的系数更新的方案可以不必逐点调整，而是每10～25ms左右调整一次。

本发明中的自适应滤波器还可以用子带自适应滤波器代替。使用子带滤波器时，如果用能量比较器进行系数更新控制，则各子带使用独立的能量比较器；如果采用控制自适应滤波器步长的方案进行系数更新控制，则各子带独立进行步长调整。

本发明的实施例中采用加法器比较输出信号n′(k)与参考信号x′(k)，在实际应用中，所述加法器也可以用其它运算器来代替，比如：减法器等。

总之，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (18)

1、一种自适应麦克阵列系统，包括固定指向波束形成模块、自适应滤波器、运算器，所述的固定指向波束形成模块用于将两个无指向性麦克形成心形指向性麦克，其特征在于，该系统进一步包括自适应滤波器系数更新控制模块，

自适应滤波器系数更新控制模块，与固定指向波束形成模块相连，接收固定指向波束形成模块输出的两路信号，并根据两路输出信号能量的相对大小向自适应滤波器发出自适应滤波器系数更新控制信号；

所述自适应滤波器，根据接收到的自适应滤波器系数更新控制信号，利用系数更新算法确定自适应滤波器的系数，用固定指向波束形成模块输出的主要成分是后方入射的噪音信号的信号，模拟固定指向波束形成模块输出的主要成分为前方入射语音信号的信号中的残留噪音信号；

所述运算器，用于比较所述的主要成分为前方入射语音信号的信号和模拟的该信号中的残留噪音信号，求出残差信号。

2、如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述自适应滤波器为子带自适应滤波器；所述自适应滤波器系数更新控制模块为一个或多个，自适应滤波器系数更新控制模块的个数与子带数相同。

3、如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述自适应滤波器为高阶时域自适应滤波器、或高阶频域自适应滤波器。

4、如权利要求1、2或3所述的系统，其特征在于，所述自适应滤波器系数更新控制模块为能量比较器、或自适应滤波器步长控制模块。

5、如权利要求1所述的系统，其特征在于，该系统进一步包括延时模块，该模块与所述固定指向波束形成模块和运算器相连，用于将所述的以前方入射的语音信号为主要成分的信号进行延时后发送到所述运算器。

6、如权利要求5所述的系统，其特征在于，所述自适应滤波器为线性相位自适应滤波器时，所述延时模块的延时时间为所述自适应滤波器阶数的一半。

7、如权利要求1或5所述的系统，其特征在于，所述运算器为加法器或减法器。

8、一种自适应麦克阵列的语音信号处理方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

A、将两个背靠背的无指向性麦克利用波束成形技术构成心形指向性麦克；

B、根据固定指向波束成形模块输出的前方入射的语音能量与后方入射的噪音能量的相对大小，向自适应滤波器发送自适应滤波器系数更新控制信号；

C、自适应滤波器根据接收到的控制信号，确定进行系数更新或系数更新对应的步长值时，利用系数更新算法确定当前时刻的自适应滤波器系数矢量，然后结合确定的自适应滤波器系数矢量，用固定指向波束成形模块输出的以后方入射噪音信号为主要成分的信号，模拟以前方入射语音信号为主要成分的信号中的残留噪音信号；

D、对比固定指向波束成形模块输出的以前方入射语音信号为主要成分的信号与步骤C中模拟的残留噪音信号，得到残差信号。

9、如权利要求8所述的方法，其特征在于，步骤B所述发送自适应滤波器系数更新控制信号为：所述麦克采集到的信号中主要为后方入射的噪音信号时，向自适应滤波器发送更新自适应滤波器系数的更新控制信号；否则，发送停止更新自适应滤波器系数的更新控制信号。

10、如权利要求9所述的方法，其特征在于，所述主要为后方入射的噪音信号由前方入射的语音能量与后方入射的噪音能量的比值确定，如果二者的比值大于预设的阈值，则发送更新自适应滤波器系数的更新控制信号；否则，发送停止更新自适应滤波器系数的更新控制信号。

11、如权利要求8所述的方法，其特征在于，步骤B所述的发送自适应滤波器系数更新控制信号为发送自适应滤波器系数更新对应的步长值，所述的系数更新对应的步长值由前方入射的语音能量与后方入射的噪音能量的比值确定。

12、如权利要求11所述的方法，其特征在于，所述的系数更新对应的步长值μ为： $\mathrm{\&mu;}={\mathrm{\&mu;}}_{\mathrm{ref}}\&CenterDot;\frac{\mathrm{ratio}\_\mathrm{ref}}{\mathrm{ratio}\_\mathrm{env}\left(k\right)},$ 其中μ_ref为设定的参考步长，ratio_ref为设定的参考能量比值，ratio_env(k)为k时刻前方入射的语音能量与后方入射的噪音能量的比值。

13、如权利要求8、9或11所述的方法，其特征在于，步骤D所述的得出残差信号后进一步包括：将所述残差信号送入自适应滤波器，自适应滤波器根据下一时刻接收到的系数更新控制信号进一步调整自适应滤波器系数。

14、如权利要求8、9或11所述的方法，其特征在于，所述自适应滤波器为一阶自适应滤波器，

步骤C所述的模拟以前方入射语音信号为主要成分的信号中的残留噪音信号为所述残留噪音信号估计为以后方入射噪音信号为主要成分的信号与一阶自适应滤波器系数的乘积。

15、如权利要求8、9或11所述的方法，其特征在于，所述自适应滤波器为高阶自适应滤波器，

步骤C所述的模拟以前方入射语音信号为主要成分的信号中的残留噪音信号为结合以后方入射噪音信号为主要成分的信号和所确定的自适应滤波器的系数矢量，用线性卷积估计所述残留噪音信号。

16、如权利要求8所述的方法，其特征在于，步骤D所述的以前方入射语音信号为主要成分的信号为经过延时后的信号。

17、如权利要求16所述的方法，其特征在于，所述的自适应滤波器为线性相位自适应滤波器时，所述的延时时间为自适应滤波器阶数的一半。

18、如权利要求8所述的方法，其特征在于，步骤C所述的确定进行系数更新或系数更新对应的步长值为每隔固定时间间隔确定一次。

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