CN101222555A - 改善音频通话质量的系统及方法 - Google Patents
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Abstract
一种改善音频通话质量的系统及方法,其先对音频采集装置输出的时域第一音频信号当前帧及音频播放装置播放的时域第二音频信号当前帧分别进行预加重及傅里叶变换处理,再根据当前帧的前一帧所获得频域错误信号参数和频域学习速率参数修正频域第二音频信号,由此再将第一音频信号和第二音频信号进行去加重处理并相减即可消除第一音频信号中的回声,同时再根据修正后的时域第二音频信号、修正后的频域第二音频信号及经过预加重处理的时域第一音频信号计算当前帧的频域错误信号参数和频域学习速率参数以供处理下一帧时采用,由此可有效去除通话中的回声,此外,再通过对去除回声的音频信号的残余回声及噪音的估计,可有效去除音频信号中的噪声,大大改善通话质量。
Description
技术领域
本发明涉及一种改善音频通话质量的系统及方法。
背景技术
Voip目前已经广泛应用在互联网中,其语音通信质量也就成为了一个关键的因素,而回声噪声的消除技术更是成为关注的焦点。
通常,回声的产生是由于扬声器和麦克风之间存在着声学回路,即来自通话一端的信号经过通话另一端的扬声器播放后,同时会被该端的麦克风采集传回至通话一端,由此导致通话一端的说话者能够听到自己的回声,进而严重影响了通话质量。此外,来源于麦克风周边环境产生的稳态或非稳态的噪声信号也对通话质量有着很大的影响。
目前解决回声的最有效方法是采用自适应滤波器来构造声学回声消除系统,请参见图1,其为通过自适应滤波器模拟声学回声路径,使其冲击响应和实际回声路径相似,从而预测出麦克风所采集到的来自扬声器的回声信号(即远端信号),进而在将麦克风采集的音频信号d(n)中的回声予以去除而形成无回声的音频信号e(n),由此来实现回声的消除。此外,其还设置有一外双工检测器(Double talk detection,DTD),用于当通话双方同时说话时,自动冻结滤波器的系数更新,从而达到既能消除回声又能保证本地输入信号的正确性和完整性。
现有常见的自适应滤波器采用的算法主要包括:最小平方准则(Least mean square,LMS)算法及变体(Normal LMS,NLMS)算法;最小二乘法准则(Recursive Least square,RLS)算法;仿射投影(Affine projection algorithm,APA)算法;块自适应算法(Block-adaptivealgorithm)等等。其中,作为使用最为普遍的NLMS算法,具备运算量小、易于在不同嵌入式平台实现的优点。但是其滤波器收敛速度与输入信号的协方差矩阵的特征值分布成反比,因此收敛速度受输入信号影响较大,进而会存在滤波器自适应收敛速度慢和不稳定的问题;基于RLS的自适应滤波器具有最优秀的回声抑制性能,但是其运算量往往是其他算法的6-20倍,所以无法在实际应用中使用,常常只是作为测试最优效果的方法;基于BLMS(Block Least MeanSquare Algorithm)的块延迟频域自适应滤波器是在LMS、NLMS基础上扩展而来的,常见的有MDF(Multidelay Adaptive Filters)和GMDF算法,具备良好的收敛性能和相对适中的算法复杂度,因而目前在噪音消除和回音消除中使用比较广泛。尽管如此,自适应滤波器的选择最终还是需要根据硬件的环境和系统设计的要求来决定。
虽然现有将自适应滤波器、DTD、非线性处理模块(Non-Linear Processor,NLP)等组合能实现较好的回声消除功能,但现有的双工检测算法都会不同程度的出现误判的问题,从而导致本地信号的失真,反而降低了语音的质量。在现有常用的回声消除方案中,无法处理一些特殊情况包括:通话双方同时说话、通话一方处于较强的背景噪音的环境中、麦克风或者扬声器及其他因素带来的信号非线性失真等情况。在这些情况下进行通话,一则自适应滤波器难以正常工作,容易出现滤波器发散、系数更新错误等状况,最终导致回声不能消除;再则麦克风采集的音频信号中还会带入噪音和非线性失真的信号,如此会严重影响语音质量。
因此,如何解决现有音频信号中的回声及噪音等问题,提高音频通话质量实已成为本领域技术人员亟待解决的技术课题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种改善音频通话质量的系统,以有效消除通话中的回声。
本发明的另一目的在于提供一种改善音频通话质量的系统,以有效消除通话中的噪音。
为了达到上述目的及其他目的,本发明提供的改善音频通话质量的系统,用于本地同时设置有音频采集装置及音频播放装置的系统,其包括:用于去除所述音频采集装置输出的时域第一音频信号的当前帧中的直流偏移干扰信号的去直流偏移模块;用于将所述去直流偏移模块输出的时域第一音频信号的当前帧以及所述音频播放装置播放的时域第二音频信号的当前帧分别进行预加重处理以改善各时域音频信号的频谱的预加重处理模块;用于存储所述预加重处理模块输出的时域第二音频信号的数据存储模块;用于将所述预加重模块输出的时域第一音频信号及所述数据存储模块输出的时域第二音频信号分别进行快速傅里叶变换以得到各频域音频信号,并根据当前帧的前一帧所获得的频域错误信号参数和频域学习速率参数修正频域第二音频信号以使其与所述音频采集装置当前所采集的回声信号接近的回声估计模块,其中,频域错误信号参数和频域学习速率参数的初始值都为0;用于将修正后的频域第二音频信号进行傅里叶逆变换以转换为修正后的时域第二音频信号的傅里叶逆变换模块;用于将所述预加重处理模块输出的时域第一音频信号及所述傅里叶逆变换模块输出的修正后的时域第二音频信号分别进行去加重处理以还原各音频信号的频谱的去加重处理模块;用于根据所述去加重模块输出的时域第二音频信号去除所述去加重模块输出的时域第一音频信号中的回声信号的回声消除模块;用于根据所述傅里叶逆变换模块输出修正后的时域第二音频信号、回声估计模块输出的修正后的频域第二音频信号及所述预加重模块输出的时域第一音频信号更新当前帧的频域错误信号参数和频域学习速率参数以供所述自适应滤波器模块处理下一帧时采用的参数估算模块。
较佳的,所述改善音频通话质量的系统还包括:用于将所述音频采集装置采集的时域第一音频信号的当前帧与所述回声消除模块输出的时域第一音频信号的差值进行汉宁窗口化及傅里叶变换,并根据所述参数估算模块输出的线性回归参数估算出频域残余回声信号的残余回声估计模块;用于将所述回声消除模块输出的时域第一音频信号的单帧映射为两帧,并进行共轭窗口平滑及傅里叶变换处理以转换为频域第一音频信号的数据缓冲及傅里叶变换模块;用于将所述残余回声估计模块所估算出的频域残余回声信号及所述数据缓冲及傅里叶变换模块输出的频域第一音频信号分别转换为梅尔频谱残余回声信号及梅尔频谱第一音频信号的梅尔正向滤波模块;与所述梅尔正向滤波模块相连接,用于判断所述梅尔正向滤波模块输出的梅尔频谱第一音频信号是否满足预设条件,并根据是否满足条件来估算所述回声消除模块输出的时域第一音频信号中包含的噪音,并进而估算出当前帧的信噪比及当前帧的前一帧的信噪比的噪音估计模块;用于根据所述当前帧的信噪比及当前帧的前一帧的信噪比、采用短时频谱强度估计算法估算出第一音频信号的频谱强度,并根据所述频谱强度调节所述梅尔正向滤波模块输出的梅尔频谱第一音频信号以去除噪音的频谱调节模块;用于将经过频谱调节的所述梅尔频谱第一音频信号进行梅尔反向滤波及傅里叶逆变换以还原出时域音频信号的频域时域转换模块。
本发明的改善音频通话质量的方法,包括步骤:1)去除音频采集装置输出的时域第一音频信号的当前帧中的直流偏移干扰信号;2)将去除了直流偏移干扰信号的时域第一音频信号的当前帧以及音频播放装置播放的时域第二音频信号的当前帧分别进行预加重处理以改善各时域音频信号的频谱;3)存储经过预加重处理的时域第二音频信号;4)将经过预加重处理的时域第一音频信号及存储的时域第二音频信号分别进行快速傅里叶变换以得到各频域音频信号,并根据当前帧的前一帧所获得频域错误信号参数和频域学习速率参数修正频域第二音频信号以使其与所述音频采集装置当前所采集的回声信号接近,其中,频域错误信号参数和频域学习速率参数的初始值都为0;5)将修正后得频域第二音频信号进行傅里叶逆变化以转换为修正后的是域第二音频信号;6)将经过预加重处理的时域第一音频信号与经过傅里叶逆变换的修正后的时域第二音频信号分别进行去加重处理;7)根据经过去加重处理的修正后的时域第二音频信号将经过去加重处理的时域第一音频信号中的回声去除;8)根据修正后的时域第二音频信号、修正后的频域第二音频信号及经过预加重处理的时域第一音频信号计算当前帧的频域错误信号参数和频域学习速率参数以供后续时刻采用。
较佳的,所述的改善音频通话质量的方法还包括步骤:(1)将所述音频采集装置采集的时域第一音频信号的当前帧与去除了回声的时域第一音频信号的差值进行汉宁窗口化及傅里叶变换,并根据所述线性回归参数估算出频域残余回声信号;(2)去除了回声的时域第一音频信号的单帧映射为两帧,并进行共轭窗口平滑及傅里叶变换处理以转换为频域第一音频信号;(3)将估算出的频域残余回声信号及所述数据缓冲及经过共轭窗口平滑及傅里叶变换处理获得的频域第一音频信号分别转换为梅尔频谱残余回声信号及梅尔频谱第一音频信号;(4)判断所述梅尔频谱第一音频信号是否满足预设条件,并根据是否满足条件来估算去除了回声的时域第一音频信号中包含的噪音,并进而估算出当前帧的信噪比及当前帧的前一帧的信噪比;(5)根据所述当前帧的信噪比及当前帧的前一时刻的信噪比、并采用短时频谱强度估计算法估算出第一音频信号的频谱强度,同时根据所述频谱强度调节所述梅尔频谱第一音频信号以去除噪音;(6)将经过频谱调节的所述梅尔频谱第一音频信号进行梅尔反向滤波及傅里叶逆变换以还原出时域音频信号。
较佳的,可根据公式signal(m-1)=signal(m)-a*signal(m-1)对时域信号进行预加重处理,其中,a为预设常数,signal(m)为采样序号为m的待处理信号。
较佳的,可根据公式 来修正所述第二音频信号,其中,Y(n)是修正后的频域第二音频信号,D(n)是频域第一音频信号,X(n)是频域第二音频信号,M是长度值,w[n]=w[n]+SS·x0[m-1]·E[m-1]+x0[m]·E[m],SS是频域学习速率参数,E[m]是频域错误信号参数,n表示当前时刻,m表示当前采样点。
较佳的,可根据公式 及error=d(n)-y(n)估算当前时刻的频域错误信号参数和频域学习速率参数,其中, LR是线性回归参数,EY(n,m)是频域错误信号参数和频域第二音频信号的互相关系数,YY(n,m)是频域第二音频信号的自相关系数; ey是时域错误信号参数和时域第二音频信号的互相关系数,yy是时域第二音频信号的自相关系数,ee时域错误信号参数的自相关系数,error是时域错误信号参数;E[n]是频域错误信号参数;error(n)是时域错误信号参数,d(n)是所述预加重模块输出的第一音频信号;y(n)是时域第二音频信号。
较佳的,可采用公式 进行汉宁窗口化处理。
较佳的,可根据Rpost=Presidual/Ntotal和Rprio=Tmp1*max(0,Rpost)+Tmp2*oldPresidual/Ntotal估算当前时刻的信噪比及当前时刻的前一时刻的信噪比,其中,Rpost为当前时刻的信噪比,Presidual为所述梅尔正向滤波模块输出的梅尔频谱第一音频信号的当前帧;Ntotal=Noise+res_echo,Ntotal是估算出的噪声,Noise是残余噪音,res_echo是所述梅尔正向滤波模块输出的梅尔频谱残余回声信号,Noise=(1-1/adaptedCount)*noise+(1/adaptedCount)*Power,adaptedCount是已处理过的帧的数目,noise是前一帧的残余噪音,noise的初始值为0;Rprio为当前时刻的前一时刻的信噪比,Tmp1=0.1+0.9*(oldPresidual/(oldPresidual+Ntotal))2,oldPresidual为所述梅尔正向滤波模块输出的梅尔频谱第一音频信号的当前帧的前一帧,Tmp2=1-Tmp1。
较佳的,可根据公式 来估算频谱强度,其中,Hmmse是频谱强度, I0和I1来源于贝塞尔函数的0阶和1阶。
其中,预设条件为(Presidual[m-1]*0.05+Presidual[m]*0.1+Presidual[m+1]*0.05)<=20、Presidual[m]<Noise[m]、及adaptedCount<10中的一者,其中,m是当前输入数据采样点的序号。
综上所述,本发明的改善音频通话质量的系统及方法通过对音频采集装置所采集的音频信号中的回声的估计,可有效去除通话中的回声,进而再通过对去除回声的音频信号的残余回声及噪音的估计,可有效去除音频信号中的噪声,大大改善通话质量。
附图说明
图1为现有基于自适应滤波器和双工检测的回声消除系统的结构示意图。
图2为本发明的改善音频通话质量的系统的基本架构示意图。
图3为本发明的改善音频通话质量的系统输入的包含回声及噪声的时域第一音频信号示意图。
图4为本发明的改善音频通话质量的系统输入的时域第二音频信号示意图。
图5为本发明的改善音频通话质量的系统输出的时域第一音频信号示意图。
具体实施方式
请参阅图2,本发明的改善音频通话质量的系统用于本地同时设置有音频采集装置及音频播放装置的系统,其中,所述音频采集装置包括麦克风等,所述音频播放装置包括扬声器等,所述改善音频通话质量的系统至少包括:去直流偏移模块、预加重处理模块、数据存储模块、回声估计模块、傅里叶逆变换模块、去加重处理模块、回声消除模块、参数估算模块、残余回声估计模块、数据缓冲及傅里叶变换模块、梅尔正向滤波模块、噪音估计模块、频谱调节模块、及频域时域转换模块。
所述去直流偏移模块用于去除所述音频采集装置输出的时域第一音频信号当前帧中的直流偏移干扰信号,所述音频采集装置经过声卡或AD/DC芯片采集的时域第一音频信号包含通话语音、回声及噪声信号,如图3所示,通过所述去直流偏移模块的处理可降低非线性信号对系统的影响,从而提升后续各模块的工作稳定性。
所述预加重处理模块用于将所述去直流偏移模块输出的时域第一音频信号的当前帧以及所述音频播放装置播放的时域第二音频信号的当前帧分别进行预加重处理以改善各时域音频信号的频谱,通过预加重信号处理,可使得处理后的信号形成在各个频带上能量相差不大的频谱,预加重处理算法公式可为:signal(m-1)=signal(m)-a*signal(m-1),其中,a为预加重常系数,其值可取0.9587,m是当前待处理的信号帧的采样序号,所述音频播放装置播放的时域第二音频信号如图4所示。
所述数据存储模块用于存储所述预加重处理模块输出的时域第二音频信号,在本实施例中,其用于保存固定长度的最新的时域第二音频信号,并不断更新的环形缓冲,其长度可以设定64ms-500ms。
所述回声估计模块用于将所述预加重模块输出的时域第一音频信号及所述数据存储模块输出的时域第二音频信号分别进行快速傅里叶变换以得到各频域音频信号,并根据当前帧的前一帧所获得的频域错误信号参数和频域学习速率参数修正频域第二音频信号以使其与所述音频采集装置当前所采集的回声信号接近,其中,频域错误信号参数和频域学习速率参数的初始值都为0,在本实施例中,其根据公式 来修正所述第二音频信号,其中,Y(n)是修正后的频域第二音频信号,D(n)是频域第一音频信号,X(n)是频域第二音频信号,M是长度值,w[n]=w[n]+SS·x0[m-1]·E[m-1]+x0[m]·E[m],SS是频域学习速率参数,E[m]是频域错误信号参数,n表示当前时刻,m表示当前采样点,通常,w[n]也被称为权重值。
所述傅里叶逆变换模块用于将修正后的频域第二音频信号进行傅里叶逆变换以转换为修正后的时域第二音频信号,即将信号进行时域频域的转换。
所述去加重处理模块用于将所述预加重处理模块输出的时域第一音频信号及所述傅里叶逆变换模块输出的修正后的时域第二音频信号分别进行去加重处理以还原各音频信号的频谱,即通过与预加重相反的计算方法去除加重信号,恢复正常的频率分布,以便输出和输入信号一致的波形数据,去预加重处理算法公式可为:signal(m-1)=signal(m)+a*signal(m-1),其中,a为去预加重常系数,a=0.9587,m是当前待处理的信号采样序号。
所述回声消除模块用于根据所述去加重模块输出的时域第二音频信号去除所述去加重模块输出的时域第一音频信号中的回声信号,在本实施例中,即时域第一音频信号与时域第二音频信号相减即去除了回声信号。
所述参数估算模块用于根据所述傅里叶逆变换模块输出修正后的时域第二音频信号、回声估计模块输出的修正后的频域第二音频信号及所述预加重模块输出的时域第一音频信号计算当前帧的频域错误信号参数和频域学习速率参数以供所述自适应滤波器模块处理下一帧时采用,在本实施例中,其根据公式 及error=d(n)-y(n)计算当前帧的频域错误信号参数和频域学习速率参数的模块,其中, LR是线性回归参数,EY(n,m)是频域错误信号参数和频域第二音频信号的互相关系数,YY(n,m)是频域第二音频信号的自相关系数; ey是时域错误信号参数和时域第二音频信号的互相关系数,yy是时域第二音频信号的自相关系数,ee时域错误信号参数的自相关系数,error是时域错误信号参数;E[n]是频域错误信号参数;error(n)是时域错误信号参数,d(n)是所述预加重模块输出的第一音频信号;y(n)是时域第二音频信号。此外,计算相关性系数的公式为 R1(m),R2(m)是两个时域或频域信号,M是采样点个数。
所述残余回声估计模块用于将所述音频采集装置当前采集的时域第一音频信号与所述回声消除模块输出的时域第一音频信号的差值进行汉宁窗口化及傅里叶变换,并根据所述参数估算模块输出的线性回归参数估算出频域残余回声信号,其中,可采用根据公式 进行汉宁窗口化处理。
所述数据缓冲及傅里叶变换模块用于将所述回声消除模块输出的时域第一音频信号的单帧映射为两帧,并进行共轭窗口平滑及傅里叶变换处理以转换为频域第一音频信号。
所述梅尔(MEL)正向滤波模块用于将所述残余回声估计模块所估算出的频域残余回声信号及所述数据缓冲及傅里叶变换模块输出的频域第一音频信号分别转换为梅尔频谱残余回声信号及梅尔频谱第一音频信号,也就是说,其是用于将输入信号的能量频谱和MEL滤波频谱之间做转化,即将频率按式变换至Mel标度域,变换公式如下:
melFrequency=2595*log(1+linearFrequency/700)
第k帧的短时信号功率谱通过耳蜗三角带通滤波器组,得到滤波器功率谱输出,
0j,k是第k帧,第j个滤波器的输出,Aj(f)是滤波器组中的第j个滤波器的传输函数,N为滤波器的个数。MEL域滤波器组由给定数目的三角带通滤波器组成,滤波器的中心频率和带宽在[0-4000]Hz范围对应的Mel刻度频率域上均匀排列,各个三角滤波器带内,其对应线性频率对应的权值由式确定,
其中,fj为第j个滤波器的中心频率,Aj(f)为第j个滤波器的幅频特性。
所述噪音估计模块与所述梅尔正向滤波模块相连接,用于判断所述梅尔正向滤波模块输出的梅尔频谱第一音频信号是否满足预设条件,并根据是否满足条件来估算所述回声消除模块输出的时域第一音频信号中包含的噪音,并进而估算出当前时刻的信噪比及当前时刻的前一时刻的信噪比,即当满足如下三个条件之一:
1>(Presidual[m-1]*0.05+Presidual[m]*0.1+Presidual[m+1]*0.05)<=20
2>Presidual[m]<Noise[m]
3>adaptedCount<10,其中,m是当前输入数据采样点的序号
则估算出的噪音Ntotal=Noise+res_echo,其中,Noise是残余噪音,res_echo是所述梅尔正向滤波模块输出的梅尔频谱残余回声信号,Noise=(1-1/adaptedCount)*noise+(1/adaptedCount)*Power,adaptedCount是已处理过的帧的数目,noise是前一帧的残余噪音,noise的初始值为0,Power是将当前帧的能量频谱值移位预设次数后所获得的值;相应可按照Rpost=Presidual/Ntotal和Rprio=Tmp1*max(0,Rpost)+Tmp2*oldPresidual/Ntotal估算当前帧的信噪比及当前帧的前一帧的信噪比的模块,其中,Rpost为当前帧的信噪比,Presidual为所述梅尔正向滤波模块输出的梅尔频谱第一音频信号的当前帧;Rprio为当前帧的前一帧的信噪比,Tmp1=0.1+0.9*(oldPresidual/(oldPresidual+Ntotal))2,oldPresidual为所述梅尔正向滤波模块输出的梅尔频谱第一音频信号的当前帧的前一帧,Tmp2=1-Tmp1。
所述频谱调节模块用于根据所述当前帧的信噪比及当前帧的前一帧的信噪比,并采用短时频谱强度估计算法(Minimum Mean-Square Error,MMSE)估算出第一音频信号的频谱强度,同时根据所述频谱强度调节所述梅尔正向滤波模块输出的梅尔频谱第一音频信号以去除噪音,其可根据公式 来估算频谱强度的模块,其中,Hmmse是频谱强度, I0和I1来源于贝塞尔函数的0阶和1阶。
所述频域时域转换模块用于将经过频谱调节的所述梅尔频谱第一音频信号进行梅尔反向滤波及傅里叶逆变换以还原出时域音频信号,经过转换后的时域音频信号如图5所示。
本发明的改善音频通话质量的方法主要包括以下步骤:
第一步:去除音频采集装置输出的时域第一音频信号当前帧中的直流偏移干扰信号。
第二步:将去除了直流偏移干扰信号的时域第一音频信号当前帧以及音频播放装置播放的时域第二音频信号的当前帧分别进行预加重处理以改善各时域音频信号的频谱,预加重处理采用的算法如前所述。
第三步:存储经过预加重处理的时域第二音频信号,如此可供以后时刻采用。
第四步:将经过预加重处理的时域第一音频信号及存储的时域第二音频信号分别进行快速傅里叶变换以得到各频域音频信号,并根据当前帧的前一帧所获得频域错误信号参数和频域学习速率参数(SS)修正频域第二音频信号以使其与所述音频采集装置当前所采集的回声信号接近,其中,频域错误信号参数和频域学习速率参数的初始值都为0,同样,其采用的修正算法也如前所述,故在此不再重述。
第五步:将修正后得频域第二音频信号进行傅里叶逆变化以转换为修正后的是域第二音频信号。
第六步:将经过预加重处理的时域第一音频信号与经过傅里叶逆变换的修正后的时域第二音频信号分别进行去加重处理,即预加重处理的逆过程,其采用signal(m-1)=signal(m)+a*signal(m-1)进行去加重处理。
第七步:根据经过去加重处理的修正后的时域第二音频信号将经过去加重处理的时域第一音频信号中的回声去除,即将经过去加重处理的时域第一音频信号与修正后的时域第二音频信号相减。
第八步:根据修正后的时域第二音频信号、修正后的频域第二音频信号及经过预加重处理的时域第一音频信号计算当前帧的频域错误信号参数和频域学习速率参数以供处理下一帧时采用,即根据公式 及error=d(n)-y(n)估算当前帧的频域错误信号参数和频域学习速率参数。
第九步:将所述音频采集装置采集的时域第一音频信号当前帧与去除了回声的时域第一音频信号的差值进行汉宁窗口化及傅里叶变换,并根据所述线性回归参数估算出频域残余回声信号,汉宁窗口化处理的公式如前所述。
第十步:将去除了回声的时域第一音频信号的单帧映射为两帧,并进行共轭窗口平滑及傅里叶变换处理以转换为频域第一音频信号。
第十一步:将估算出的频域残余回声信号及所述数据缓冲及经过共轭窗口平滑及傅里叶变换处理获得的频域第一音频信号分别转换为梅尔频谱残余回声信号及梅尔频谱第一音频信号,即通过由心理学实验得到了类似耳蜗作用的一组滤波器将各信号的能量频谱转化为MEL滤波频谱值,其转换方法如前所述。
第十二步:判断所述梅尔频谱第一音频信号是否满足预设条件,并根据是否满足条件来估算去除了回声的时域第一音频信号中包含的噪音,并进而估算出当前帧的信噪比Rpost及当前帧的前一帧的信噪比Rprio,所述预设条件包括3个:即
1、(Presidual[m-1]*0.05+Presidual[m]*0.1+Presidual[m+1]*0.05)<=20
2、Presidual[m]<Noise[m]
3、adaptedCount<10,其中,m是当前输入数据采样点的序号
只要其中一个条件成立,则估算出的噪音Ntotal等于残余噪音和所述梅尔正向滤波模块输出的梅尔频谱残余回声信号之和,进而可估算出Rpost和Rprio。
第十三步:根据所述当前帧的信噪比Rpost及当前帧的前一帧的信噪比Rprio,并采用短时频谱强度估计算法估算出第一音频信号的频谱强度Hmmse,同时根据所述频谱强度调节所述梅尔频谱第一音频信号以去除噪音。
第十四步:将经过频谱调节的所述梅尔频谱第一音频信号进行梅尔反向滤波及傅里叶逆变换以还原出时域音频信号(如图5所示)。
综上所述,本发明的改善音频通话质量的系统及方法采用了无双工检测模块的回声消除,并结合了基于MMSE的噪音消除,如此可将回声消除的处理过程和噪音消除过程紧密结合起来,使得噪音消除不仅具备消除噪音的能力,同时还具备了消除残余回声的能力,相比于现有技术,本发明具备更优的消除性能和更小的信号失真。更详细而言,本发明的优点在于:
1、独特无双工检测模块的参数估算,能自适应估算回声,使回声消除更加可靠和稳定。
2、将回声消除和噪声消除有效结合,通过系统优化,可使硬件资源分配更为合理,和现有的回声噪声消除系统相比,可节约大量数据内存空间,并明显降低CPU的运算量,由此可在低成本低功耗的嵌入式平台上可以稳定运行。
3、具备500ms的残余回声处理能力,具备比基于双工检测的回声消除系统更高的性噪比。
4、支持采样率不受限制,支持CD级别(22khz)的音频信号输入。
Claims (17)
1.一种改善音频通话质量的系统,用于本地同时设置有音频采集装置及音频播放装置的系统,其特征在于包括:
去直流偏移模块,用于去除所述音频采集装置输出的时域第一音频信号的当前帧中的直流偏移干扰信号;
预加重处理模块,用于将所述去直流偏移模块输出的时域第一音频信号的当前帧以及所述音频播放装置的播放时域第二音频信号的当前帧分别进行预加重处理以改善各时域音频信号的频谱;
数据存储模块,用于存储所述预加重处理模块输出的时域第二音频信号;
回声估计模块,用于将所述预加重模块输出的时域第一音频信号及所述数据存储模块输出的时域第二音频信号分别进行快速傅里叶变换以得到各频域音频信号,并根据当前帧的前一帧所获得的频域错误信号参数和频域学习速率参数修正频域第二音频信号以使其与所述音频采集装置当前所采集的回声信号接近,其中,频域错误信号参数和频域学习速率参数的初始值都为0;
傅里叶逆变换模块,用于将修正后的频域第二音频信号进行傅里叶逆变换以转换为修正后的时域第二音频信号;
去加重处理模块,用于将所述预加重处理模块输出的时域第一音频信号及所述傅里叶逆变换模块输出的修正后的时域第二音频信号分别进行去加重处理以还原各音频信号的频谱;
回声消除模块,用于根据所述去加重模块输出的时域第二音频信号去除所述去加重模块输出的时域第一音频信号中的回声信号;
参数估算模块,用于根据所述傅里叶逆变换模块输出修正后的时域第二音频信号、回声估计模块输出的修正后的频域第二音频信号及所述预加重模块输出的时域第一音频信号计算当前帧的频域错误信号参数和频域学习速率参数以供所述自适应滤波器模块处理下一帧时采用。
2.如权利要求1所述的改善音频通话质量的系统,其特征在于:所述预加重模块为根据公式signal(m-1)=signal(m)-a*signal(m-1)对时域信号进行预处理的模块,其中,a为预设常数,signal(m)为采样序号为m的待处理信号。
3.如权利要求1所述的改善音频通话质量的系统,其特征在于:所述回声估计模块为根据公式 来修正所述第二音频信号的模块,其中,Y(n)是修正后的频域第二音频信号,D(n)是频域第一音频信号,X(n)是频域第二音频信号,M是长度值,w[n]=w[n]+SS·x0[m-1]·E[m-1]+x0[m]·E[m],SS是频域学习速率参数,E[m]是频域错误信号参数,n表示当前帧,m表示当前采样点。
4.如权利要求3所述的改善音频通话质量的系统,其特征在于:所述参数估算模块为根据公式 及error=d(n)-y(n)计算当前帧的频域错误信号参数和频域学习速率参数的模块,其中, LR是线性回归参数,EY(n,m)是频域错误信号参数和频域第二音频信号的互相关系数,YY(n,m)是频域第二音频信号的自相关系数; ey是时域错误信号参数和时域第二音频信号的互相关系数,yy是时域第二音频信号的自相关系数,ee时域错误信号参数的自相关系数,error是时域错误信号参数;E[n]是频域错误信号参数;error(n)是时域错误信号参数,d(n)是所述预加重模块输出的第一音频信号;y(n)是时域第二音频信号。
5.如权利要求4所述的改善音频通话质量的系统,其特征在于还包括:
残余回声估计模块,用于将所述音频采集装置采集的时域第一音频信号的当前帧与所述回声消除模块输出的时域第一音频信号的差值进行汉宁窗口化及傅里叶变换,并根据所述参数估算模块输出的线性回归参数估算出频域残余回声信号;
数据缓冲及傅里叶变换模块,用于将所述回声消除模块输出的时域第一音频信号的单帧映射为两帧,并进行共轭窗口平滑及傅里叶变换处理以转换为频域第一音频信号;梅尔正向滤波模块,用于将所述残余回声估计模块所估算出的频域残余回声信号及所述数据缓冲及傅里叶变换模块输出的频域第一音频信号分别转换为梅尔频谱残余回声信号及梅尔频谱第一音频信号;
噪音估计模块,与所述梅尔正向滤波模块相连接,用于判断所述梅尔正向滤波模块输出的梅尔频谱第一音频信号是否满足预设条件,并根据是否满足条件来估算所述回声消除模块输出的时域第一音频信号中包含的噪音,并进而估算出当前帧的信噪比及当前帧的前一帧的信噪比;
频谱调节模块,用于根据所述当前帧的信噪比及当前帧的前一帧的信噪比,并采用短时频谱强度估计算法估算出第一音频信号的频谱强度,同时根据所述频谱强度调节所述梅尔正向滤波模块输出的梅尔频谱第一音频信号以去除噪音;
频域时域转换模块,用于将经过频谱调节的所述梅尔频谱第一音频信号进行梅尔反向滤波及傅里叶逆变换以还原出时域音频信号。
6.如权利要求5所述的改善音频通话质量的系统,其特征在于:所述残余回声估计模块为一根据公式 进行汉宁窗口化处理的模块。
7.如权利要求5所述的改善音频通话质量的系统,其特征在于:所述噪音估计模块为根据Rpost=Presidual/Ntotal和Rprio=Tmp1*max(0,Rpost)+Tmp2*oldPresidual/Ntotal估算当前帧的信噪比及当前帧的前一帧的信噪比的模块,其中,Rpost为当前时刻的信噪比;Presidual为所述梅尔正向滤波模块输出的梅尔频谱第一音频信号的当前帧;Ntotal=Noise+res_echo,Ntotal是估算出的噪声,Noise是残余噪音,res_echo是所述梅尔正向滤波模块输出的梅尔频谱残余回声信号,Noise=(1-1/adaptedCount)*noise+(1/adaptedCount)*Power,adaptedCount是已处理过的帧的数目,noise是前一帧的残余噪音,Power是将当前帧的能量频谱值移位预设次数后所获得的值,noise的初始值为0;Rprio为当前时刻的前一时刻的信噪比,Tmp1=0.1+0.9*(oldPresidual/(oldPresidual+Ntotal))2,oldPresidual为所述梅尔正向滤波模块输出的梅尔频谱第一音频信号的当前帧的前一帧,Tmp2=1-Tmp1。
8.如权利要求7所述的改善音频通话质量的系统,其特征在于:所述频谱调节模块为根据公式 来估算频谱强度的模块,其中,Hmmse是频谱强度, I0和I1来源于贝塞尔函数的0阶和1阶。
9.一种改善音频通话质量的方法,其特征在于包括步骤:
1)去除音频采集装置输出的时域第一音频信号的当前帧中的直流偏移干扰信号;
2)将去除了直流偏移干扰信号的时域第一音频信号的当前帧以及音频播放装置播放的时域第二音频信号的当前帧分别进行预加重处理以改善各时域音频信号的频谱;
3)存储经过预加重处理的时域第二音频信号;
4)将经过预加重处理的时域第一音频信号及存储的时域第二音频信号分别进行快速傅里叶变换以得到各频域音频信号,并根据当前帧的前一帧所获得频域错误信号参数和频域学习速率参数修正频域第二音频信号以使其与所述音频采集装置当前所采集的回声信号接近,其中,频域错误信号参数和频域学习速率参数的初始值都为0;
5)将修正后得频域第二音频信号进行傅里叶逆变化以转换为修正后的是域第二音频信号;
6)将经过预加重处理的时域第一音频信号与经过傅里叶逆变换的修正后的时域第二音频信号分别进行去加重处理;
7)根据经过去加重处理的修正后的时域第二音频信号将经过去加重处理的时域第一音频信号中的回声去除;
8)根据修正后的时域第二音频信号、修正后的频域第二音频信号及经过预加重处理的时域第一音频信号计算当前帧的频域错误信号参数和频域学习速率参数以供处理后一帧时采用。
10.如权利要求9所述的改善音频通话质量的方法,其特征在于:步骤2)根据公式signal(m-1)=signal(m)-a*signal(m-1)对时域信号进行预加重处理,其中,a为预设常数,signal(m)为采样序号为n的待处理信号。
11.如权利要求9所述的改善音频通话质量的方法,其特征在于:步骤4)根据公式 来修正所述第二音频信号,其中,Y(n)是修正后的频域第二音频信号,D(n)是频域第一音频信号,X(n)是频域第二音频信号,M是长度值,w[n]=w[n]+SS·x0[m-1]·E[m-1]+x0[m]·E[m],SS是频域学习速率参数,E[m]是频域错误信号参数,n表示当前帧,m表示当前采样点。
12.如权利要求9所述的改善音频通话质量的方法,其特征在于:步骤8)根据公式 及error=d(n)-y(n)计算当前帧的频域错误信号参数和频域学习速率参数,其中, LR是线性回归参数,EY(n,m)是频域错误信号参数和频域第二音频信号的互相关系数,YY(n,m)是频域第二音频信号的自相关系数; ey是时域错误信号参数和时域第二音频信号的互相关系数,yy是时域第二音频信号的自相关系数,ee时域错误信号参数的自相关系数,error是时域错误信号参数;E[n]是频域错误信号参数;error(n)是时域错误信号参数,d(n)是所述预加重模块输出的第一音频信号;y(n)是时域第二音频信号。
13.如权利要求12所述的改善音频通话质量的方法,其特征在于还包括步骤:
(1)将所述音频采集装置采集的时域第一音频信号的当前帧与去除了回声的时域第一音频信号的差值进行汉宁窗口化及傅里叶变换,并根据所述线性回归参数估算出频域残余回声信号;
(2)将去除了回声的时域第一音频信号的单帧映射为两帧,并进行共轭窗口平滑及傅里叶变换处理以转换为频域第一音频信号;
(3)将估算出的频域残余回声信号及所述数据缓冲及经过共轭窗口平滑及傅里叶变换处理获得的频域第一音频信号分别转换为梅尔频谱残余回声信号及梅尔频谱第一音频信号;
(4)判断所述梅尔频谱第一音频信号是否满足预设条件,并根据是否满足条件来估算去除了回声的时域第一音频信号中包含的噪音,并进而估算出当前帧的信噪比及当前帧的前一时刻的信噪比;
(5)根据所述当前帧的信噪比及当前帧的前一帧的信噪比,并采用短时频谱强度估计算法估算出第一音频信号的频谱强度,同时根据所述频谱强度调节所述梅尔频谱第一音频信号以去除噪音;
(6)将经过频谱调节的所述梅尔频谱第一音频信号进行梅尔反向滤波及傅里叶逆变换以还原出时域音频信号。
14.如权利要求13所述的改善音频通话质量的方法,其特征在于:步骤(1)采用公式 进行汉宁窗口化处理。
15.如权利要求13所述的改善音频通话质量的方法,其特征在于:步骤(4)根据Rpost=Presidual/Ntotal和Rprio=Tmp1*max(0,Rpost)+Tmp2*oldPresidual/Ntotal估算当前时刻的信噪比及当前时刻的前一时刻的信噪比,其中,Rpost为当前时刻的信噪比,Presidual为所述梅尔正向滤波模块输出的梅尔频谱第一音频信号的当前帧;Ntotal=Noise+res_echo,Ntotal是估算出的噪声,Noise是残余噪音,res_echo是所述梅尔正向滤波模块输出的梅尔频谱残余回声信号,Noise=(1-1/adaptedCount)*noise+(1/adaptedCount)*Power,adaptedCount是已处理过的帧的数目,noise是前一帧的残余噪音,noise的初始值为0;Power是将当前帧的能量频谱值移位预设次数后所获得的值;Rprio为当前时刻的前一时刻的信噪比,Tmp1=0.1+0.9*(oldPresidual/(oldPresidual+Ntotal))2,oldPresidual为所述梅尔正向滤波模块输出的梅尔频谱第一音频信号的当前帧的前一帧,Tmp2=1-Tmp1。
16.如权利要求15所述的改善音频通话质量的方法,其特征在于:步骤(5)根据公式 来估算频谱强度,其中,Hmmse是频谱强度, I0和I1来源于贝塞尔函数的0阶和1阶。
17.如权利要求15所述的改善音频通话质量的方法,其特征在于:步骤(4)的预设条件为(Presidual[m-1]*0.05+Presidual[m]*0.1+Presidual[m+1]*0.05)<=20、Presidual[m]<Noise[m]、及adaptedCount<10中的一者,其中,m是当前输入数据采样点的序号。
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