CN104601837A - 一种鲁棒凸组合自适应电话回声消除方法 - Google Patents

Abstract

一种鲁棒凸组合自适应电话回声消除方法，其步骤主要是：A、远端信号滤波，得到快速自适应滤波器输出y₁(n)，和低误差滤波器输出y₂(n)；B、凸组合，将两滤波器的输出进行凸组合得到凸组合滤波器的输出y(n)；C、回声抵消，近端麦克风接受到带回声的近端信号d(n)减去y(n)后作为消除回声的近端信号e(n)传送给远端；D、滤波器抽头权系数更新；E、滤波器的权重更新，混合参数a(n)通过带符号函数的公式来进行更新；F、滤波器的权重限定；G、令n＝n+1,重复A、B、C、D、E、F的步骤,直至通话结束。该方法的收敛速度快且稳态误差低，能获得较好的抗干扰能力；其回声消除效果好，同时能够在电话双端通话的情况下，保持良好的工作状态。

Description

一种鲁棒凸组合自适应电话回声消除方法

技术领域

本发明属于电话通信的自适应回声消除技术领域。

背景技术

随着信息技术的发展，语音通信向多种业务、多种方式的方向发展。在各种各样的电话通信业务中，凡是需要同时使用麦克风和扬声器的场合，都不可避免的出现声学回声。声学回声是影响语音通话质量的最主要因素。通信过程中，远端说话者的声音通过近端扬声器播放出来，直接(未经任何反射)或间接地(经过房屋或房屋内的物体一次或多次反射)被近端麦克风接收，传回远端，使远端说话者听到自己的声音，这就是声学回声。声音从扬声器到麦克风的传播路径，也叫做回声信道，用房间回声信道脉冲响应向量表示。

声学回声影响对话的自然性，有时甚至会产生刺耳的啸叫声，严重影响通信质量。因此，研究人员提出了各种各样的回声消除技术。大多数声学回声消除技术都存在诸多弊端，有的成本很高，有的对用户进行了限制，有的降低了通话质量。目前，自适应回声消除技术是国际上公认的最有前景的电话回声消除技术，也是电话回声消除采用的主要技术。自适应滤波器可以根据环境的变化调整自适应滤波器参数，能较好辨识出回声信道脉冲响应，得到回声的估计值，再从麦克风接收到的语音信号中减去该估计值，从而达到消除回声的目的。

声学回声信道大多具有稀疏性，回声信道脉冲响应的大部分系数都接近或等于零。在这种情况下，传统的自适应滤波算法，如最小均方算法(LMS)， 归一化最小均方算法(NLMS)，仿射投影算法(APA)的收敛速度会出现明显下降。针对这种情况，引入成比例算法有效地提高了算法的收敛速度，该类算法在每一次迭代过程中，自适应滤波器的每个抽头权值对应的步长与该权值的大小是成比例的，越大的权值获得大的增益，收敛速度也更快，从而加快全局收敛速度。经典的成比例算法有成比例归一化最小均方算法(PNLMS)，改进的成比例归一化最小均方算法(IPNLMS)，成比例仿射投影算法(IPAPA)。

在实际通话中，经常会出现双端通话的情况，即电话两端的通话者同时讲话。这种情况相当于麦克风接收到了很大的噪声(这里把除了回声以外的所有声音都作为噪声)，现有的成比例自适应滤波算法对噪声的变化非常敏感，因此，在电话双端通话的情况下，现有成比例自适应滤波算法的收敛性能急剧下降。引入符号算法是提高算法抗干扰能力的途径之一，这类算法只与噪声的符号相关，与噪声的大小无关，降低了算法对噪声变化的敏感度，从而增强了算法对双端通话的鲁棒性。

发明内容

本发明的目的是提供一种鲁棒凸组合自适应电话回声消除方法，该方法一方面能获得快的收敛速度和低的稳态误差，另一方面能获得较好的抗干扰能力；其回声消除效果好，能在电话双端通话的情况下，保持良好的工作状态。

本发明实现其发明目的所采用的技术方案是，一种鲁棒凸组合自适应电话回声消除方法，其步骤如下：

A、远端信号滤波

将远端传来的远端信号采样得到当前时刻n的远端信号离散值x(n)，远端信号离散值x(n)在n到n-L+1时刻的值构成当前时刻n的滤波器输入向量X(n)， X(n)＝[x(n),...,x(n-L+1)]^T，其中L＝512是滤波器抽头数，T代表转置；

滤波器输入向量X(n)通过快速自适应滤波器得到快速输出y₁(n)， 滤波器输入向量X(n)通过低误差自适应滤波器得到低误差输出y₂(n)，其中，w₁(n)和w₂(n)分别为n时刻快速自适应滤波器和低误差自适应滤波器的抽头权向量，其长度为L，初始值为零，上标H代表共轭转置；

B、凸组合

将快速输出y₁(n)和低误差输出y₂(n)进行凸组合得到凸组合输出y(n)，

y(n)＝λ(n)y₁(n)+(1-λ(n))y₂(n)

其中，λ(n)是快速自适应滤波器的权重，其表达式为a(n)为混合参数，其初始值为0；

C、回声抵消 

将近端的麦克风感应出的带回声的近端信号d(n)减去凸组合输出y(n)后的总残差信号e(n)作为消除回声后的近端信号再传送给远端，即e(n)＝d(n)-y(n)；

D、滤波器抽头权系数更新

D1、生成两个滤波器的输入矩阵A_i(n)，A_i(n)＝[X(n),...,X(n-M_i+1)]^T，i为滤波器的编号，当i＝1时，表示第1滤波器也即快速自适应滤波器，当i＝2时，表示第2滤波器也即低误差自适应滤波器；M₁为第1滤波器的仿射投影阶数，其取值范围为17-19，M₂为第2滤波器的仿射投影阶数，其取值范围为8-12；

D2、生成近端信号向量D_i(n)，D_i(n)＝[d(n),...,d(n-M_i+1)]^T，并计算出滤波器的误差向量E_i(n)，E_i(n)＝D_i(n)-A_i(n)w_i(n)；

D3、两个滤波器的成比例矩阵P_i(n)由下列公式算出：

$g_{\mathrm{il}}\left(n\right)=\frac{1-\mathrm{\κ}}{2L}+(1+\mathrm{\κ})\frac{\left|w_{\mathrm{il}}\left(n\right)\right|}{2{\left|\right|w_i\left(n\right)\left|\right|}_1+\mathrm{\ϵ}},l=1,...,L$

$G_i\left(n\right)=\mathrm{diag}\{g_{i1}\left(n\right),...,g_{\mathrm{iL}}\left(n\right)\}/\underset{i=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}{g}_{\mathrm{il}}\left(n\right)$

P_i(n)＝[G_i(n)X(n),...,G_i(n-M_i+1)X(n-M_i+1)] 

其中，w_il(n)表示第i个滤波器抽头权值向量w_i(n)的第l个元素，g_il(n)是w_il(n)的成比例系数，G_i(n)为第i个滤波器抽头权值向量w_i(n)的成比例矩阵，||·||₁表示1-范数，diag表示求对角矩阵，κ是成比例性控制参数κ∈[-1,1]，ε是正则化参数，其取值为0.001～0.01；

D4、使用记忆性成比例仿射投影方法计算n+1时刻第1滤波器即快速自适应滤波器的抽头权向量w₁(n+1)：

w₁(n+1)＝w₁(n)+μ₁[0.01×I+A₁(n)P₁(n)]^-1E₁(n) 

其中：I表示单位矩阵，μ₁为快速自适应滤波器的步长，其取值为0.06～0.08；

使用记忆性成比例符号仿射投影方法计算n+1时刻第2滤波器即低误差自适应滤波器的抽头权向量w₂(n+1)：

$w_2(n+1)=w_2\left(n\right)+\frac{{\mathrm{\μ}}_2{P}_2\left(n\right)\·\mathrm{sign}\left[E_2\left(n\right)\right]}{\sqrt{0.01+{\{P_2\left(n\right)\·\mathrm{sign}[E_2\left(n\right)\left]\right\}}^T{P}_2\left(n\right)\·\mathrm{sign}\left[E_2\left(n\right)\right]}}$

其中：sign表示符号运算，μ₂为低误差自适应滤波器的步长，其取值为0.001～0.003；

E、滤波器的权重更新

按以下公式算出混合参数的更新值a(n+1)：

$a(n+1)=a\left(n\right)+\frac{u_a\mathrm{sign}\left[e\left(n\right)\right][y_1\left(n\right)-y_2\left(n\right)]\mathrm{\λ}\left(n\right)[1-\mathrm{\λ}\left(n\right)]}{0.01+p\left(n\right)}$

其中，μ_a是一个常数，取值为0.002；p(n)是归一化因子，其迭代公式为p(n+1)＝0.9p(n)+(1-0.9)[y₁(n)-y₂(n)]²；

将更新后的混合参数a(n+1)代入表达式得到快速自适应滤波器权重的更新值λ(n+1)；

F、滤波器的权重限定

如果a(n+1)<-a_up，则令a(n+1)＝-a_up，λ(n+1)＝0；

如果a(n+1)≥a_up且n是偶数，则令a(n+1)＝a_up，λ(n+1)＝1；

如果a(n+1)≥a_up且n是奇数，令a(n+1)＝a_up，λ(n+1)＝1，w₂(n+1)＝w₁(n+1)；

其中，a_up是一个常数，其取值为4～6；

G、令n＝n+1,重复A、B、C、D、E、F的步骤,直至通话结束。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

一、稳态误差小且收敛速度快

组合滤波器的输出y(n)＝w^H(n)X(n)即为回声信号的估计值，从近端麦克风拾取到的带回声近端信号d(n)中减去y(n)即为将要回送给远端的信号，该信号为消除回声后的总残差信号e(n)。组合滤波器的抽头权系数w(n)既为回声信道脉冲响应的估计值，该估计值越接近真实值，y(n)就越接近回声的真实值，回声消除的效果就越好。快速自适应滤波器使用带记忆的成比例仿射投影方法来获得快的收敛速度，低误差自适应滤波器使用带记忆的成比例符号仿射投影方法来获得低的稳态误差，保证了凸组合自适应回声消除器能够同时获得快的收敛速度和低的稳态误差，从而使得回声消除的速度更快，效果更好。

(2)对电话双端通话具有良好的鲁棒性

在电话双端通话时，近端语音信号相当于在近端麦克风接收的信号中加入了很强的噪声信号，对自适应回声消除器是很大的干扰。本发明引入了带记忆的成比例符号仿射投影方法，从而提高了组合滤波器对电话双端通话具有良好的鲁棒性；另外，组合滤波器的混合参数a(n)通过带符号函数的公式来进行更新，使得a(n)的更新不会被双端通话破坏，从而提高了组合滤波器对双端通话 的抗干扰能力。

下面结合附图和具体实施方式对本发明进行详细说明

附图说明

图1是回声信号真实值的图形，

图2是本发明实验的组合滤波器输出y(n)，即回声信号估计值的图形。

图3是本发明的快速自适应滤波器权重λ(n)—时间曲线。

具体实施方式

实施例

本发明的一种具体实施方式是，一种鲁棒凸组合自适应电话回声消除方法，其步骤如下：

A、远端信号滤波

将远端传来的远端信号采样得到当前时刻n的远端信号离散值x(n)，远端信号离散值x(n)在n到n-L+1时刻的值构成当前时刻n的滤波器输入向量X(n)，X(n)＝[x(n),...,x(n-L+1)]^T，其中L＝512是滤波器抽头数，T代表转置；

滤波器输入向量X(n)通过快速自适应滤波器得到快速输出y₁(n)， 滤波器输入向量X(n)通过低误差自适应滤波器得到低误差输出y₂(n)，其中，w₁(n)和w₂(n)分别为n时刻快速自适应滤波器和低误差自适应滤波器的抽头权向量，其长度为L，初始值为零，上标H代表共轭转置；

B、凸组合

将快速输出y₁(n)和低误差输出y₂(n)进行凸组合得到凸组合输出y(n)，

y(n)＝λ(n)y₁(n)+(1-λ(n))y₂(n)

其中，λ(n)是快速自适应滤波器的权重，其表达式为a(n)为混 合参数，其初始值为0；

C、回声抵消 

将近端的麦克风感应出的带回声的近端信号d(n)减去凸组合输出y(n)后的总残差信号e(n)作为消除回声后的近端信号再传送给远端，即e(n)＝d(n)-y(n)；

D、滤波器抽头权系数更新

D1、生成两个滤波器的输入矩阵A_i(n)，A_i(n)＝[X(n),...,X(n-M_i+1)]^T，i为滤波器的编号，当i＝1时，表示第1滤波器也即快速自适应滤波器，当i＝2时，表示第2滤波器也即低误差自适应滤波器；M₁为第1滤波器的仿射投影阶数，其取值范围为17-19，M₂为第2滤波器的仿射投影阶数，其取值范围为8-12；

D2、生成近端信号向量D_i(n)，D_i(n)＝[d(n),...,d(n-M_i+1)]^T，并计算出滤波器的误差向量E_i(n)，E_i(n)＝D_i(n)-A_i(n)w_i(n)；

D3、两个滤波器的成比例矩阵P_i(n)由下列公式算出：

$g_{\mathrm{il}}\left(n\right)=\frac{1-\mathrm{\&kappa;}}{2L}+(1+\mathrm{\&kappa;})\frac{\left|w_{\mathrm{il}}\left(n\right)\right|}{2{\left|\right|w_i\left(n\right)\left|\right|}_1+\mathrm{\&epsiv;}},l=1,...,L$

$G_i\left(n\right)=\mathrm{diag}\{g_{i1}\left(n\right),...,g_{\mathrm{iL}}\left(n\right)\}/\underset{i=1}{\overset{L}{\mathrm{\&Sigma;}}}{g}_{\mathrm{il}}\left(n\right)$

P_i(n)＝[G_i(n)X(n),...,G_i(n-M_i+1)X(n-M_i+1)] 

其中，w_il(n)表示第i个滤波器抽头权值向量w_i(n)的第l个元素，g_il(n)是w_il(n)的成比例系数，G_i(n)为第i个滤波器抽头权值向量w_i(n)的成比例矩阵，||·||₁表示1-范数，diag表示求对角矩阵，κ是成比例性控制参数κ∈[-1,1]，ε是正则化参数，其取值为0.001～0.01；

D4、使用记忆性成比例仿射投影方法计算n+1时刻第1滤波器即快速自适应滤波器的抽头权向量w₁(n+1)：

w₁(n+1)＝w₁(n)+μ₁[0.01×I+A₁(n)P₁(n)]^-1E₁(n) 

其中：I表示单位矩阵，μ₁为快速自适应滤波器的步长，其取值为0.06～0.08；

使用记忆性成比例符号仿射投影方法计算n+1时刻第2滤波器即低误差自适应滤波器的抽头权向量w₂(n+1)：

$w_2(n+1)=w_2\left(n\right)+\frac{{\mathrm{\&mu;}}_2{P}_2\left(n\right)\&CenterDot;\mathrm{sign}\left[E_2\left(n\right)\right]}{\sqrt{0.01+{\{P_2\left(n\right)\&CenterDot;\mathrm{sign}[E_2\left(n\right)\left]\right\}}^T{P}_2\left(n\right)\&CenterDot;\mathrm{sign}\left[E_2\left(n\right)\right]}}$

其中：sign表示符号运算，μ₂为低误差自适应滤波器的步长，其取值为0.001～0.003；

E、滤波器的权重更新

按以下公式算出混合参数的更新值a(n+1)：

$a(n+1)=a\left(n\right)+\frac{u_a\mathrm{sign}\left[e\left(n\right)\right][y_1\left(n\right)-y_2\left(n\right)]\mathrm{\&lambda;}\left(n\right)[1-\mathrm{\&lambda;}\left(n\right)]}{0.01+p\left(n\right)}$

其中，μ_a是一个常数，取值为0.002；p(n)是归一化因子，其迭代公式为p(n+1)＝0.9p(n)+(1-0.9)[y₁(n)-y₂(n)]²；

将更新后的混合参数a(n+1)代入表达式得到快速自适应滤波器权重的更新值λ(n+1)；

F、滤波器的权重限定

如果a(n+1)<-a_up，则令a(n+1)＝-a_up，λ(n+1)＝0；

如果a(n+1)≥a_up且n是偶数，则令a(n+1)＝a_up，λ(n+1)＝1；

如果a(n+1)≥a_up且n是奇数，令a(n+1)＝a_up，λ(n+1)＝1，w₂(n+1)＝w₁(n+1)；

其中，a_up是一个常数，其取值为4～6；

G、令n＝n+1,重复A、B、C、D、E、F的步骤,直至通话结束。

仿真实验：

为了验证本发明的有效性，进行了仿真实验，并与文献3提出的算法进行了对比。

仿真实验的远端信号x(n)为真实的男声语音信号，采样频率为8000Hz，采 样点个数70000。回声信道脉冲响应在高2.5m，宽3.75m，长6.25m，温度20℃，湿度50％的安静密闭房间内获得，脉冲响应长度为512。实验的背景噪声为高斯白噪声，信噪比为20dB。并且在麦克风接收到的近端信号d(n)中，从第50000个采样点加入长度为15000的女声语音信号，作为双端通话的情况。仿真实验结果取独立运行100次的平均值。

按照以上实验条件，用本发明方法与现有的三种方法进行回声消除实验。各种方法的参数具体取值如表1。

图1是回声信号真实值的图形，图2是本发明实验的组合滤波器输出y(n)，即回声信号估计值的图形。

从图1、图2中可以看出，实验中，本发明的组合滤波器输出y(n)的图形与回声信号真实值的图形几乎相同，也即本发明对回声信号的估计值与回声信号真实值几乎相同，其回声消除效果好。

图3是本发明的快速自适应滤波器权重λ(n)—时间曲线图。由图3可知，初始阶段，快速自适应滤波器的权重λ(n)较大；滤波器收敛后λ(n)逐渐接近于0。

Claims (1)

1.一种鲁棒凸组合自适应电话回声消除方法，其步骤如下：

A、远端信号滤波

将远端传来的远端信号采样得到当前时刻n的远端信号离散值x(n)，远端信号离散值x(n)在n到n-L+1时刻的值构成当前时刻n的滤波器输入向量X(n)，X(n)＝[x(n),...,x(n-L+1)]^T，其中L＝512是滤波器抽头数，T代表转置；

滤波器输入向量X(n)通过快速自适应滤波器得到快速输出y₁(n)， 滤波器输入向量X(n)通过低误差自适应滤波器得到低误差输出y₂(n)，其中，w₁(n)和w₂(n)分别为n时刻快速自适应滤波器和低误差自适应滤波器的抽头权向量，其长度为L，初始值为零，上标H代表共轭转置；

B、凸组合

将快速输出y₁(n)和低误差输出y₂(n)进行凸组合得到凸组合输出y(n)，

y(n)＝λ(n)y₁(n)+(1-λ(n))y₂(n)

其中，λ(n)是快速自适应滤波器的权重，其表达式为a(n)为混合参数，其初始值为0；

C、回声抵消

将近端的麦克风感应出的带回声的近端信号d(n)减去凸组合输出y(n)后的总残差信号e(n)作为消除回声后的近端信号再传送给远端，即e(n)＝d(n)-y(n)；

D、滤波器抽头权系数更新

D1、生成两个滤波器的输入矩阵A_i(n)，A_i(n)＝[X(n),...,X(n-M_i+1)]^T，i为滤波器的编号，当i＝1时，表示第1滤波器也即快速自适应滤波器，当i＝2时，表示第2滤波器也即低误差自适应滤波器；M₁为第1滤波器的仿射投影阶数，其取值范围为17-19，M₂为第2滤波器的仿射投影阶数，其取值范围为8-12；

D2、生成近端信号向量D_i(n)，D_i(n)＝[d(n),...,d(n-M_i+1)]^T，并计算出滤波器的误差向量E_i(n)，E_i(n)＝D_i(n)-A_i(n)w_i(n)；

D3、两个滤波器的成比例矩阵P_i(n)由下列公式算出：

P_i(n)＝[G_i(n)X(n),...,G_i(n-M_i+1)X(n-M_i+1)] 

其中，w_il(n)表示第i个滤波器抽头权值向量w_i(n)的第l个元素，g_il(n)是w_il(n)的成比例系数，G_i(n)为第i个滤波器抽头权值向量w_i(n)的成比例矩阵，||·||₁表示1-范数，diag表示求对角矩阵，κ是成比例性控制参数κ∈[-1,1]，ε是正则化参数，其取值为0.001～0.01；

D4、使用记忆性成比例仿射投影方法计算n+1时刻第1滤波器即快速自适应滤波器的抽头权向量w₁(n+1)：

w₁(n+1)＝w₁(n)+μ₁[0.01×I+A₁(n)P₁(n)]^-1E₁(n) 

其中：I表示单位矩阵，μ₁为快速自适应滤波器的步长，其取值为0.06～0.08；

使用记忆性成比例符号仿射投影方法计算n+1时刻第2滤波器即低误差自适应滤波器的抽头权向量w₂(n+1)：

其中：sign表示符号运算，μ₂为低误差自适应滤波器的步长，其取值为0.001～0.003；

E、滤波器的权重更新

按以下公式算出混合参数的更新值a(n+1)：

其中，μ_a是一个常数，取值为0.002；p(n)是归一化因子，其迭代公式为p(n+1)＝0.9p(n)+(1-0.9)[y₁(n)-y₂(n)]²；

将更新后的混合参数a(n+1)代入表达式得到快速自适应滤波器权重的更新值λ(n+1)；

F、滤波器的权重限定

如果a(n+1)<-a_up，则令a(n+1)＝-a_up，λ(n+1)＝0；

如果a(n+1)≥a_up且n是偶数，则令a(n+1)＝a_up，λ(n+1)＝1；

如果a(n+1)≥a_up且n是奇数，令a(n+1)＝a_up，λ(n+1)＝1，w₂(n+1)＝w₁(n+1)；

其中，a_up是一个常数，其取值为4～6；

G、令n＝n+1,重复A、B、C、D、E、F的步骤,直至通话结束。