CN104754485B - 一种基于nlms算法改进的数字助听器回波抵消方法 - Google Patents

Abstract

本发明提出了一种基于NLMS算法改进的数字助听器回波抵消方法，该方法的主要思想是在M大小的块中，每个输入数据对间隔M的共N/M个系数进行更新，当输入M个数据后，实现自适应滤波器全部系数的更新。同时，通过控制归一化步长的上下限保证较好的收敛速度和稳态误差。该方法可以实现助听器回波抵消功能，降低算法的计算复杂度的同时保证了算法性能的可控性，能够满足助听器实时性准确性的要求。

Description

一种基于NLMS算法改进的数字助听器回波抵消方法

技术领域

本发明涉及语音信号处理技术领域，尤其涉及一种数字助听器回波抵消方法。

背景技术

传统的NLMS(Normalized Least Mean Square)算法是基于LMS算法改进的自适应算法，实现简单，通过对能量归一化减小了输入信号幅度对算法性能的影响，鲁棒性高，稳态误差较小。但是由于逐点对全部系数进行更新增加了计算复杂度，使得程序跳转频率提高，同时助听器回波抵消对算法实时性要求很高，因此，需要改进NLMS算法以满足实际实时性要求。

发明内容

为了解决现有技术中的问题，本发明提供了一种基于NLMS算法改进的数字助听器回波抵消方法，该方法的主要思想是在M大小的块中，每个输入数据对间隔M的共N/M个系数进行更新，当输入M个数据后，实现自适应滤波器全部系数的更新。同时，通过控制归一化步长的上下限保证较好的收敛速度和稳态误差。

针对计算复杂度，本发明在更新方式上采用块处理，即把指定长度数据N分成N/M块，每输入一个数据，对N/M个间隔为M的系数进行更新，M次后，滤波器所有系数更新一次。较于之前每一个输入数据更新全部滤波器系数相比，需要输入M个数据才对全部系数完成更新，大大减小了运算量。

另一方面，步长决定算法收敛速度和稳态误差，针对步长参数进行了改进，通过限定最大步长μ_max可以控制最大收敛速度，限定最小步长μ_min保证较小的稳态误差，对于符合幅度范围的步长采用归一化的方式降低了语音信号能量波动大对算法性能的影响。

该方法的实现运用了以下技术：

将滤波器全部系数分块处理，块大小为M，每次更新间隔M的滤波器系数；

设置最大步长限制收敛速度；

设置最小步长保证稳态误差；

步长采用归一化方式处理并加入可控参数。

本发明的有益效果是：本发明提出的回波抵消方法对数字助听器中扬声器声音通过外部环境重新被麦克风吸收产生的回波进行估计，并实现自动消除。在传统NLMS算法基础上能降低运算复杂度，避免了传统NLMS算法的逐点更新带来的计算量大的问题，对于兼顾收敛性能与稳态误差的助听器提供了一种可以控制二者平衡的办法，因此能够满足数字助听器对于实时性和准确性的要求。

附图说明

图1是本发明的回波抵消方法的程序流程图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明的方法模拟估计外部回波路径，利用麦克风输入信号与滤波器输出差值修正下次的滤波器系数，下个数据进入时，重复上述过程。通过对步长和更新系数位置的控制，不断的迭代，直至算法收敛，滤波器输出近似等与外部回波，以实现实时消除回波的目的。

附图1是本发明的方法实现的流程图，对滤波器的N个系数分N/M块进行处理。

当前滤波器输入信号X(n+D)，D表示延迟点数，即n+D时刻麦克风输入信号包括n时刻输入所产生的回声。假设当前麦克风输入信号y(n+D)，X(n)＝(x(n),x(n-1),x(n-2),…,x(n-N+1)),假设N可以被M整除；滤波器系数W(n+D)＝(w₀(n+D),w₁(n+D),…,w_N-1(n+D))。

(1)计算麦克风输入信号与滤波器输出信号差值e(n+D)＝y(n+D-XTn*W(n+D),

(2)更新滤波器的间隔M的N/M个抽头系数

w_i(n+D+1)＝w_i(n+D)+γμ(n+D)*e(n+D)*x(n+D-i),i＝其中j为每个块中位置记号，初始化为0。

其中，步长参数

(3)位置记号j加1,重复(1)、(2)直到j为M-1；

(4)j＝M时，滤波器全部系数已经更新，j清零；

(5)重复(1)，(2)，(3)，(4)直至输入信号终止。

以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明的保护范围。

Claims (1)

1.一种基于NLMS算法改进的数字助听器中回波抵消方法，其特征在于：在传统NLMS算法基础上实现滤波器系数逐块更新，并对步长计算进行归一化和可控性调整；设置一个缓存数组，存储每次更新后对应的间隔块大小的系数改变值，检测计数器C，若小于块大小，滤波器系数不做改变，缓存数组持续保存，若等于块大小，滤波器更新，计数器清零；

其中，所述滤波器系数逐块更新具体为：更新滤波器的间隔M的N/M个抽头系数：

其中j为每个块中位置记号，初始化为0，当前滤波器输入信号X(n+D)，D表示延迟点数，即n+D时刻麦克风输入信号包括n时刻输入所产生的回声；当前麦克风输入信号y(n+D)，X(n)＝(x(n),x(n-1),x(n-2),…,x(n-N+1))，假设N可以被M整除；滤波器系数W(n+D)＝(w₀(n+D),w₁(n+D),…,w_N-1(n+D))；麦克风输入信号与滤波器输出信号差值e(n+D)＝y(n+D)-X^T(n)*W(n+D)；

步长参数μ关系到算法收敛速度，为避免输入信号能量波动大影响，进行归一化并加入可控参数，步长参数的估计公式如下：

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其中，μ_max限定最大收敛速度，μ_min保证较小稳态误差，||x(n)||²是滤波器输入信号能量值，α是一个较小常数避免分母过小。