CN102118530A - 一种回声消除的方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种回声消除的方法和装置，将远端信号的信号强度值作为调整模拟回声信号传递函数的参数之一，且在远端信号的信号强度超出异常信号强度阈值时，引入非线性因素，提高回声模拟算法的收敛速度，避免远端信号的信号强度过大可能带来的不能收敛的问题，并且，提高了回声消除方法对环境的适应能力，从而提高回声消除的效果。

Description

一种回声消除的方法和装置

技术领域

本发明涉及一种信号处理技术，特别涉及一种回声消除的方法和装置。

背景技术

在语音通信系统中常常由于扬声器和麦克风相耦合而产生回声。对于语音通信系统的用户来说，通过扬声器接收到的来自远程用户的信号为远端信号，并通过扬声器于近端播放该远端信号。同时，近端的麦克风获取近端使用者的声音以产生近端信号，并将该近端信号经由语音通信系统的链路发送至远端用户。但是，当扬声器播放远端信号时，远端信号的一部分声音会被近端的麦克风获取，并与近端信号掺杂在一起，使得近端信号带有回声。如果不将该回声消除，则该回声会随着近端信号一起被传送至远端用户，远端用户便会听到自己的声音，从而影响用户的感受且使得语音通信系统的效能下降。因此，回声消除成为语音通信领域中的一个重要课题。

图1为回声消除的传统模型示意图，如图1所示，x[k]是远端信号，v[k]是近端语音。h[k]是真实回声信道传递函数，通常根据近端房间的语音传输环境获得，x′[k]是传输至近端麦克风的远端信号，r[k]是包含了回声和近端语音的近端信号，还有可能包含背景噪声。

是模拟回声信号传递函数，用于模拟近端房间的语音传输环境，

是按照

预测的回声信号。将r[k]中去除

即实现近端信号中回声信号的消除，最终输出r′[k]。通过上述传统模型可以看出，模拟回声信号传递函数是回声消除的关键，目标是使得残余回声误差e[k]趋进于0，并将e[k]反馈至

作为调整的参数之一。

现有技术中，最具代表性的回声消除算法就是最小均方误差算法(LMS)，在LMS算法中，在离散域上， $\hat{h}[k+1]=\hat{h}\left[k\right]+2\mathrm{\&mu;e}\left[k\right]x\left[k\right]$ (1)，其中μ为迭代步长， $0<\mathrm{\&mu;}<\frac{1}{{\mathrm{\&lambda;}}_{\max }},$ λ_max为远端信号矩阵x[k]的秩。然而现有技术的该方式中，如果远端信号x[k]的强度过大，将会造成回声消除算法的收敛速度很慢，甚至不能收敛，从而造成回声消除的效果很差。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种回声消除的方法和装置，以便于提高回声模拟算法的收敛速度，从而提高回声消除的效果。

一种回声消除的方法，该方法包括：

A、确定上一采样时刻k的远端信号x[k]的信号强度信息P_x[k]；

B、按照公式 $\hat{h}[k+1]=\hat{h}\left[k\right]+F\left(P_x\right[k],\mathrm{\&mu;})e\left[k\right]\&CenterDot;x\left[k\right],$ 确定当前采样时刻k+1的模拟回声信号传递函数其中，

为上一采样时刻k的模拟回声信号传递函数，F(P_x[k]，μ)为以P_x[k]作为变量、μ作为参数的函数且当P_x[k]超出异常信号强度阈值时为非线性函数，e[k]为上一采样时刻k的残余回声误差，μ为

的迭代步长；

C、利用步骤B确定出的

对当前采样时刻的输入信号r[k+1]进行回声消除处理，得到处理后的信号r′[k+1]。

一种回声消除的装置，该装置包括：远端信号检测单元、信息记录单元、环境模拟单元和信号过滤单元；

所述远端信号检测单元，用于检测远端信号和远端信号的信号强度；

所述信息记录单元，用于记录上一采样时刻k的远端信号x[k]、上一采样时刻k的远端信号x[k]的信号强度信息P_x[k]、上一采样时刻k的模拟回声信号传递函数

以及上一采样时刻k的残余回声误差e[k]；

所述环境模拟单元，用于获取所述信息记录单元的记录，按照公式 $\hat{h}[k+1]=\hat{h}\left[k\right]+F\left(P_x\right[k],\mathrm{\&mu;})e\left[k\right]\&CenterDot;x\left[k\right],$ 计算当前采样时刻k+1的模拟回声信号传递函数

其中，F(P_x[k]，μ)为以P_x[k]作为变量、μ作为参数的函数且当P_x[k]超出异常信号强度阈值时为非线性函数，μ为

的迭代步长；

所述信号过滤单元，用于利用所述环境模拟单元确定出的对当前采样时刻的输入信号r[k+1]进行回声消除处理，得到处理后的信号r′[k+1]以供传输给远端。

由以上技术方案可以看出，由以上描述可以看出，本发明提供的方法和装置，将远端信号的信号强度值作为调整模拟回声信号传递函数的参数之一，且在远端信号的信号强度超出异常信号强度阈值时，引入非线性因素，提高回声模拟算法的收敛速度，避免远端信号的信号强度过大可能带来的不能收敛的问题，并且，提高了回声消除方法对环境的适应能力，从而提高回声消除的效果。

附图说明

图1为回声消除的传统模型示意图；

图2为本发明提供的主要方法流程图；

图3为本发明所提供的方法对应的回声消除的模型示意图；

图4为该回声消除装置的一个应用实例图；

图5为本发明提供的回声消除装置的结构示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细描述。

考虑到输入信号强度对回声消除造成的影响，在本发明中将远端信号强度引入回声消除算法中，连同回声残余误差e[k]一起作为调整模拟回声信号传递函数的参数。本发明提供的主要方法如图2所示，可以包括以下步骤：

步骤201：确定上一采样时刻k的远端信号x[k]的信号强度信息。

确定x[k]的强度信息可以为确定x[k]的功率值，也可以为确定x[k]的能量值。

在此以x[k]的功率值为例，输入信号x[k]的功率值可以采用迭代算法获取，第k个输入信号的采样点的功率P_x[k]可以为：

当k＞1时，P_x[k]＝α₀x²[k-1]+(1-α₁)P_x[k-1]+(1-α₂)P_x[k-2]    (2)

当k＝0时，P_x[0]＝x²[0]                                       (3)

当k＝1时，P_x[1]＝α₀x²[0]+(1-α₁)P_x[0]+(1-α₂)P_x[0]          (4)

其中，α₀、α₁和α₂都是参数值，0＜α₁≤1，0＜α₂≤1。也就是说，对于初始采样时刻，采用公式(3)；对于第二个采样时刻，采用公式(4)；其它采样时刻采用公式(2)。

另外，还可以采用开始回声消除算法到当前采样时刻远端信号的均值或均方值等方式获得，在此不再一一穷举。

步骤202：利用上一采样时刻k的残余回声误差e[k]、上一采样时刻k的远端信号x[k]、上一采样时刻k的远端信号强度信息，按照公式 $\hat{h}[k+1]=\hat{h}\left[k\right]+F\left(P_x\right[k],\mathrm{\&mu;})e\left[k\right]x\left[k\right],$ 计算当前采样时刻k+1的模拟回声信号传递函数

其中，F(P_x[k]，μ)为以P_x[k]为变量、μ作为参数的函数，且当P_x[k]超出异常信号强度阈值时为非线性函数。P_x[k]在不同值范围内对应不同的F(P_x[k]，μ)，具体地，F(P_x[k]，μ)的计算可以按照下面公式计算：

当P_x[k]＜Th_mute时，F(P_x[k]，μ)＝0；               (5)

当Th_mute≤P_x[k]≤Th_large时，F(P_x[k]，μ)＝2μ；    (6)

当P_x[k]＞Th_large时，可以直接采用F(P_x[k]，μ)＝Q(P_x[k]，μ)，其中 $Q\left(P_x\right[k],\mathrm{\&mu;})={2\mathrm{\&mu;e}}^{-1/P_x\left[k\right]};$

也可以通过下述几种情况控制F(P_x[k]，μ)的取值在0到4μ范围内，具体为：如果Q(P_x[k]，μ)＜0，则F(P_x[k]，μ)＝0；如果Q(P_x[k]，μ)＞4μ，则F(P_x[k]，μ)＝4μ；如果0≤Q(P_x[k]，μ)≤4μ，则F(P_x[k]，μ)＝Q(P_x[k]，μ)；其中 $Q\left(P_x\right[k],\mathrm{\&mu;})={2\mathrm{\&mu;e}}^{-1/P_x\left[k\right]}.$          (7)

其中μ为迭代步长， $0<\mathrm{\&mu;}<\frac{1}{{\mathrm{\&lambda;}}_{\max }},$ λ_max为远端信号矩阵x[k]的秩。该μ的取值可以根据收敛速度的要求以及误差精度要求进行确定或调整。

Th_mute为设置的远端信号静音功率阈值，该值由远端信号采集设备的信号采集能力和近端环境等因素决定，可以采用预先设定的值，也可以动态调节。当远端信号的信号强度低于Th_mute，可以认为远端信号为静音，说明当前的远端信号不会产生回声，此时按照公式(5)最终得到 $\hat{h}[k+1]=\hat{h}\left[k\right],$ 即直接采用上一采样点的模拟回声信号传递函数即可。

Th_large为设置的远端信号的异常功率阈值。由于当远端信号的信号强度超出正常强度范围时，会造成回声十分明显，严重时会出现鸣声，造成回声消除算法收敛缓慢甚至发散。在本发明中对这种情况采用非线性处理的方式对

的参数进行更新，即远端信号的信号强度在超出正常强度范围内的情况采用非线性处理的方式，在正常强度范围内采用公式(6)，在超出正常强度范围时采用公式(7)。这样，使得回声消除具有更好的环境适应能力，即便在远端信号的信号强度超出正常强度范围时，也可能使得回声消除算法收敛。

步骤203：利用确定出的当前采样时刻k+1的

对输入信号r[k+1]进行回声消除处理，得到处理后的信号r′[k+1]。

本步骤中，可以首先利用

和远端信号x[k+1]，确定出预测的回声信号具体 $\hat{x}[k+1]=x[k+1]\&CenterDot;\hat{h}[k+1].$ 然后，从输入信号r[k+1]中过滤掉

从而得到处理后的信号r′[k+1]。

另外，在上述方法流程中，每个采样时刻都应该记录该采样时刻的残余回声误差、远端信号以及计算出的模拟回声信号传递函数，以便计算下一个采样时刻的模拟回声信号传递函数时使用。

本发明所提供的方法对应的回声消除的模型示意图如图3所示，可以看出，本发明除了将残余回声误差进行反馈作为计算模拟回声信号传递函数的参数之外，同时将远端信号的信号强度作为计算模拟回声信号传递函数的参数之一。

本发明提供的上述方法可以通过回声消除装置完成，图4为该回声消除装置的一个应用实例，话筒输入的近端信号中除了近端语音之外，还包含远端信号的回声。回声消除装置利用本发明提供的上述方法对近端信号进行回声消除，最终的理想状况为输出给远端的信号仅为近端语音。下面对该回声消除装置的结构进行详细描述。

图5为本发明提供的回声消除装置的结构示意图，如图5所示，该装置可以包括：远端信号检测单元500、信息记录单元510、环境模拟单元520和信号过滤单元530。

远端信号检测单元500，用于检测远端信号和远端信号的信号强度。

信息记录单元510，用于记录上一采样时刻k的远端信号x[k]、上一采样时刻k的远端信号x[k]的信号强度信息P_x[k]、上一采样时刻k的模拟回声信号传递函数

以及上一采样时刻k的残余回声误差e[k]。

该信息记录单元510对每个采样时刻k的上述信息都继续记录，以便下一个采样时刻使用。

环境模拟单元520，用于获取信息记录单元510的记录，按照公式 $\hat{h}[k+1]=\hat{h}\left[k\right]+F\left(P_x\right[k],\mathrm{\&mu;})e\left[k\right]\&CenterDot;x\left[k\right],$ 计算当前采样时刻k+1的模拟回声信号传递函数

其中，F(P_x[k]，μ)为以P_x[k]作为变量、μ作为参数的函数且当P_x[k]超出异常信号强度阈值时为非线性函数，μ为

的迭代步长。

信号过滤单元530，用于利用环境模拟单元520确定出的对当前采样时刻的输入信号r[k+1]进行回声消除处理，得到处理后的信号r′[k+1]以供传输给远端。

上述远端信号x[k]的信号强度信息P_x[k]包括：远端信号x[k]的功率值或者能量值。

当远端信号x[k]的信号强度信息P_x[k]为远端信号x[k]的功率值时，远端信号检测单元500包括：信号检测子单元501和功率确定子单元502。

信号检测子单元501，用于检测远端信号x[k]。

功率确定子单元502，用于当k＝0时，确定远端信号x[k]的功率值P_x[0]为P_x[0]＝x²[0]；当k＝1时，确定远端信号x[k]的功率值P_x[1]为P_x[1]＝α₀x²[0]+(1-α₁)P_x[0]+(1-α₂)P_x[0]；当k＞1时，确定远端信号x[k]的功率值为P_x[k]＝α₀x²[k-1]+(1-α₁)P_x[k-1]+(1-α₂)P_x[k-2]。

其中，α₀、α₁和α₂为预设参数，且0＜α₁≤1，0＜α₂≤1。

上述环境模拟单元520可以具体包括：第一计算子单元521和第二计算子单元522。

第一计算子单元521，用于当P_x[k]＜Th_mute时，确定F(P_x[k]，μ)＝0；当Th_mute≤P_x[k]≤Th_large时，确定F(P_x[k]，μ)＝2μ；当P_x[k]＞Th_large时，如果Q(P_x[k]，μ)＜0，则F(P_x[k]，μ)＝0，如果Q(P_x[k]，μ)＞4μ，则F(P_x[k]，μ)＝4μ，如果0≤Q(P_x[k]，μ)≤4μ，则F(P_x[k]，μ)＝Q(P_x[k]，μ)；其中，Th_mute为预设的静音功率阈值，Th_large为预设的异常功率阈值， $Q\left(P_x\right[k],\mathrm{\&mu;})={2\mathrm{\&mu;e}}^{-1/P_x\left[k\right]}.$

第二计算子单元522，用于利用第一计算子单元521的计算结果，按照公式 $\hat{h}[k+1]=\hat{h}\left[k\right]+F\left(P_x\right[k],\mathrm{\&mu;})e\left[k\right]\&CenterDot;x\left[k\right],$ 计算当前采样时刻k+1的模拟回声信号传递函数

另外，信号过滤单元530具体包括：回声预测子单元531和过滤处理子单元532。

回声预测子单元531，用于利用

和当前采样时刻的远端信号x[k+1]，按照公式 $\hat{x}[k+1]=x[k+1]\&CenterDot;\hat{h}[k+1]$ 确定出预测的回声信号

过滤处理子单元532，用于从当前采样时刻的输入信号r[k+1]中过滤掉

从而得到处理后的信号r′[k+1]。

由以上描述可以看出，本发明提供的方法和装置，将远端信号的信号强度值作为调整模拟回声信号传递函数的参数之一，且在远端信号的信号强度超出异常信号强度阈值时，引入非线性因素，提高回声模拟算法的收敛速度，避免远端信号的信号强度过大可能带来的不能收敛的问题，并且，提高了回声消除方法对环境的适应能力，从而提高回声消除的效果。

另外，由于远端信号中也包含语音信号，而语音信号存在强自相关性，该强自相关性体现在远端信号矩阵的离散度较大，也会降低梯度迭代的自适应算法的收敛速度，使得稳定性变差，本发明通过引入非线性因素控制迭代系数的更新，也可以避免这种情况下回声模拟算法出现发散的情况。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明保护的范围之内。

Claims (10)

1.一种回声消除的方法，其特征在于，该方法包括：

A、确定上一采样时刻k的远端信号x[k]的信号强度信息P_x[k]；

B、按照公式 $\hat{h}[k+1]=\hat{h}\left[k\right]+F\left(P_x\right[k],\mathrm{\&mu;})e\left[k\right]\&CenterDot;x\left[k\right],$ 确定当前采样时刻k+1的模拟回声信号传递函数

其中，为上一采样时刻k的模拟回声信号传递函数，F(P_x[k]，μ)为以P_x[k]作为变量、μ作为参数的函数且当P_x[k]超出异常信号强度阈值时为非线性函数，e[k]为上一采样时刻k的残余回声误差，μ为

的迭代步长；

C、利用步骤B确定出的

对当前采样时刻的输入信号r[k+1]进行回声消除处理，得到处理后的信号r′[k+1]。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述远端信号x[k]的信号强度信息P_x[k]包括：所述远端信号x[k]的功率值或者能量值。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，当所述远端信号x[k]的信号强度信息P_x[k]为所述远端信号x[k]的功率值时，所述步骤A具体包括：

当k＝0时，确定远端信号x[k]的功率值P_x[0]为：P_x[0]＝x²[0]；

当k＝1时，确定远端信号x[k]的功率值P_x[1]为：

P_x[1]＝α₀x²[0]+(1-α₁)P_x[0]+(1-α₂)P_x[0]；

当k＞1时，确定远端信号x[k]的功率值为：

P_x[k]＝α₀x²[k-1]+(1-α₁)P_x[k-1]+(1-α₂)P_x[k-2]；

其中，α₀、α₁和α₂为预设参数，且0＜α₁≤1，0＜α₂≤1。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤B中所述F(P_x[k]，μ)具体为：

当P_x[k]＜Th_mute时，F(P_x[k]，μ)＝0；

当Th_mute≤P_x[k]≤Th_large时，F(P_x[k]，μ)＝2μ；

当P_x[k]＞Th_large时，如果Q(P_x[k]，μ)＜0，则F(P_x[k]，μ)＝0；如果Q(P_x[k]，μ)＞4μ，则F(P_x[k]，μ)＝4μ；如果0≤Q(P_x[k]，μ)≤4μ，则F(P_x[k]，μ)＝Q(P_x[k]，μ)；其中 $Q\left(P_x\right[k],\mathrm{\&mu;})=2\mathrm{\&mu;}{e}^{-1/P_x\left[k\right]};$

其中，Th_mute为预设的静音功率阈值，Th_large为预设的异常功率阈值。

5.根据权利要求1至4任一权项所述的方法，其特征在于，所述步骤C具体包括：

C1、利用所述

和当前采样时刻的远端信号x[k+1]，按照公式 $\hat{x}[k+1]=x[k+1]\&CenterDot;\hat{h}[k+1]$ 确定出预测的回声信号

C2、从当前采样时刻的输入信号r[k+1]中过滤掉所述

从而得到处理后的信号r′[k+1]。

6.一种回声消除的装置，其特征在于，该装置包括：远端信号检测单元、信息记录单元、环境模拟单元和信号过滤单元；

所述远端信号检测单元，用于检测远端信号和远端信号的信号强度；

所述信息记录单元，用于记录上一采样时刻k的远端信号x[k]、上一采样时刻k的远端信号x[k]的信号强度信息P_x[k]、上一采样时刻k的模拟回声信号传递函数

以及上一采样时刻k的残余回声误差e[k]；

所述环境模拟单元，用于获取所述信息记录单元的记录，按照公式 $\hat{h}[k+1]=\hat{h}\left[k\right]+F\left(P_x\right[k],\mathrm{\&mu;})e\left[k\right]\&CenterDot;x\left[k\right],$ 计算当前采样时刻k+1的模拟回声信号传递函数

其中，F(P_x[k]，μ)为以P_x[k]作为变量、μ作为参数的函数且当P_x[k]超出异常信号强度阈值时为非线性函数，μ为的迭代步长；

所述信号过滤单元，用于利用所述环境模拟单元确定出的

对当前采样时刻的输入信号r[k+1]进行回声消除处理，得到处理后的信号r′[k+1]以供传输给远端。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述远端信号x[k]的信号强度信息P_x[k]包括：所述远端信号x[k]的功率值或者能量值。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，当所述远端信号x[k]的信号强度信息P_x[k]为所述远端信号x[k]的功率值时，所述远端信号检测单元包括：信号检测子单元和功率确定子单元；

所述信号检测子单元，用于检测远端信号x[k]；

所述功率确定子单元，用于当k＝0时，确定远端信号x[k]的功率值P_x[0]为P_x[0]＝x²[0]；当k＝1时，确定远端信号x[k]的功率值P_x[1]为P_x[1]＝α₀x²[0]+(1-α₁)P_x[0]+(1-α₂)P_x[0]；当k＞1时，确定远端信号x[k]的功率值为P_x[k]＝α₀x²[k-1]+(1-α₁)P_x[k-1]+(1-α₂)P_x[k-2]；

其中，α₀、α₁和α₂为预设参数，且0＜α₁≤1，0＜α₂≤1。

9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述环境模拟单元具体包括：第一计算子单元和第二计算子单元；

所述第一计算子单元，用于当P_x[k]＜Th_mute时，确定F(P_x[k]，μ)＝0；当Th_mute≤P_x[k]≤Th_large时，确定F(P_x[k]，μ)＝2μ；当P_x[k]＞Th_large时，如果Q(P_x[k]，μ)＜0，则F(P_x[k]，μ)＝0，如果Q(P_x[k]，μ)＞4μ，则F(P_x[k]，μ)＝4μ，如果0≤Q(P_x[k]，μ)≤4μ，则F(P_x[k]，μ)＝Q(P_x[k]，μ)；其中，Th_mute为预设的静音功率阈值，Th_large为预设的异常功率阈值， $Q\left(P_x\right[k],\mathrm{\&mu;})=2\mathrm{\&mu;}{e}^{-1/P_x\left[k\right]};$

所述第二计算子单元，用于利用所述第一计算子单元的计算结果，按照公式 $\hat{h}[k+1]=\hat{h}\left[k\right]+F\left(P_x\right[k],\mathrm{\&mu;})e\left[k\right]\&CenterDot;x\left[k\right],$ 计算当前采样时刻k+1的模拟回声信号传递函数

10.根据权利要求6至9任一权项所述的装置，其特征在于，所述信号过滤单元具体包括：回声预测子单元和过滤处理子单元；

所述回声预测子单元，用于利用所述和当前采样时刻的远端信号x[k+1]，按照公式 $\hat{x}[k+1]=x[k+1]\&CenterDot;\hat{h}[k+1]$ 确定出预测的回声信号

所述过滤处理子单元，用于从当前采样时刻的输入信号r[k+1]中过滤掉所述

从而得到处理后的信号r′[k+1]。

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