CN105635500A - 双麦克风回声及噪声的抑制系统及其方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种双麦克风回声及噪声的抑制系统及其方法，短时傅里叶变换模块接收双麦克风终端采集的语音信号并将其转换为频域信号，所述回声估计模块及所述噪声估计模块接收所述频域信号并分别计算所述频域信号中的回声信号的方差及噪声信号的方差，所述抑制模块根据所述频域信号中的回声信号的方差及噪声信号的方差将所述频域信号中的回声信号及噪声信号抑制消除。将抑制噪声信号的方式融合于抑制回声信号的方法中，利用抑制模块将回声信号及噪声信号一同抑制消除，整个过程无需采用自适应滤波器，避免现有技术消除回声所存在的问题，提高了语音质量。

Description

双麦克风回声及噪声的抑制系统及其方法

技术领域

本发明涉及通信技术领域，特别涉及一种双麦克风回声及噪声的抑制系统及其方法。

背景技术

随着手机的智能化发展，对多媒体技术方面的要求也越来越高。一方面，手机要求在各种复杂环境和不同场合下使用，比如车站、机场、嘈杂的市区，为了提高手机的通话质量，就要求手机具有很好的抑制声源背景噪声的功能。另一方面，为了适合特殊人群的需要，希望有语音识别功能，其前提就是必须有纯净的语音提供，这也需要强大的噪声消除功能。

针对噪声消除的问题，各种噪声消除装置及噪声消除的方法已逐渐成熟，但是通话的质量还受到回声的影响。针对回声问题，本领域技术人员通常是利用自适应滤波器将语音信号的回声消除，再经过后处理模块将自适应滤波器未消除的回声进一步抑制消除，但是这种方法也存在不足，基于自适应滤波器是是采用残差反馈的方式进行滤波器系数更新，消除回声时需要采用至少一个自适应滤波器，当多个自适应滤波器串联使用时就会存在相互干扰的现象，消除回声的效果不佳。此外由于回声消除的自适应滤波器所采用的抑制回声的算法和双麦克风内的自适应算法会形成相互干扰，因此回声和噪声的消除较难达到平衡，致使手机的通信质量不高，无法达到最优化。

发明内容

本发明的目的在于提供一种双麦克风回声及噪声的抑制系统及其方法，以克服传统消除回声的方法所存在的不足。

为解决上述技术问题，本发明提供一种双麦克风回声及噪声的抑制系统及其方法，所述双麦克风回声及噪声的抑制系统包括：相互连接的短时傅里叶变换模块、回声估计模块、噪声估计模块及抑制模块；所述短时傅里叶变换模块接收双麦克风终端采集的语音信号并将其转换为频域信号，所述回声估计模块及所述噪声估计模块接收所述频域信号并分别计算所述频域信号中的回声信号的方差及噪声信号的方差，所述抑制模块根据所述频域信号中的回声信号的方差及噪声信号的方差将所述频域信号中的回声信号及噪声信号抑制消除。

可选的，在所述的双麦克风回声及噪声的抑制系统中，所述回声估计模块计算所述回声信号的方差包括如下步骤：

对所述频域信号进行平滑处理；

利用平滑处理后的频域信号计算比值；

根据所述频域信号及所述比值计算所述回声信号的方差。

可选的，在所述的双麦克风回声及噪声的抑制系统中，所述双麦克风终端上设置有第一麦克风及第二麦克风，所述第一麦克风与所述第二麦克风分别分布在所述双麦克风终端的底部和顶部；所述频域信号包括第一频域信号Y₁(ω,m)及第二频域信号Y₂(ω,m)，所述第一麦克风采集的语音信号转换为频域信号为所述第一频域信号Y₁(ω,m)，所述第二麦克风采集的语音信号转换为所述频域信号为第二频域信号Y₂(ω,m)，其中，

Y₁(ω,m)＝a₁X(ω,m)+D₁(ω,m)+b₁E(ω,m)；

Y₂(ω,m)＝a₂X(ω,m)+D₂(ω,m)+b₂E(ω,m)；

m为帧序号，X(ω,m)为所述频域信号中的近端语音信号，E(ω,m)为所述频域信号中的回声信号，D₁(ω,m)为所述第一频域信号Y₁(ω,m)中的噪声信号，D₂(ω,m)为所述第二频域信号Y₂(ω,m)中的噪声信号，a₁，a₂，b₁及b₂为由于近场信号的传播引起的幅值差。

可选的，在所述的双麦克风回声及噪声的抑制系统中，所述对所述频域信号进行平滑处理采用的公式如下：

Φ₁₁(ω,m)＝α₁Φ₁₁(ω,m-1)+(1-α₁)|Y₁(ω,m)|²；

Φ₂₂(ω,m)＝α₁Φ₂₂(ω,m-1)+(1-α₁)|Y₂(ω,m)|²；

其中，α₁为平滑因子，Φ₁₁(ω,m)为第一频域信号Y₁(ω,m)进行平滑处理后的信号,Φ₂₂(ω,m)为第二频域信号Y₂(ω,m)进行平滑处理后的信号。

可选的，在所述的双麦克风回声及噪声的抑制系统中，所述利用平滑处理后的频域信号计算比值采用的公式如下：

$r(\mathrm{\ω},m)=\frac{r_2(\mathrm{\ω},m)-r_1(\mathrm{\ω},m)}{r_2(\mathrm{\ω},m)+r_1(\mathrm{\ω},m)};$

其中，r(ω,m)为比值，r₁(ω,m)为利用第一频域信号Y₁(ω,m)进行平滑处理后的信号Φ₁₁(ω,m)计算的第一比值，r₂(ω,m)为利用第二频域信号Y₂(ω,m)进行平滑处理后的信号Φ₂₂(ω,m)计算的第二比值。

可选的，在所述的双麦克风回声及噪声的抑制系统中，所述第一比值r₁(ω,m)及第二比值r₂(ω,m)的计算公式如下：

$r_1(\mathrm{\ω},m)=\frac{\max ({\mathrm{\Φ}}_{11}(\mathrm{\ω},m)-{\mathrm{\Φ}}_{22}(\mathrm{\ω},m),0)}{{\mathrm{\Φ}}_{11}(\mathrm{\ω},m)+{\mathrm{\Φ}}_{22}(\mathrm{\ω},m)};$

$r_2(\mathrm{\ω},m)=\frac{|{\mathrm{\Φ}}_{11}(\mathrm{\ω},m)-{\mathrm{\Φ}}_{22}(\mathrm{\ω},m)|}{{\mathrm{\Φ}}_{11}(\mathrm{\ω},m)+{\mathrm{\Φ}}_{22}(\mathrm{\ω},m)}.$

可选的，在所述的双麦克风回声及噪声的抑制系统中，根据所述频域信号及所述比值计算所述回声信号的方差所采用的公式如下：

其中，λ_e(ω,m)为回声信号的方差，β为平滑因子，η为阈值。

可选的，在所述的双麦克风回声及噪声的抑制系统中，所述噪声估计模块计算所述噪声信号的方差采用的方法为：最小统计量方式、语音激活检测方式或者最小控制递归平均方式。

可选的，在所述的双麦克风回声及噪声的抑制系统中，所述抑制模块抑制消除所述回声信号及所述噪声信号所采用的算法为MMSE-LSA算法。

可选的，在所述的双麦克风回声及噪声的抑制系统中，所述抑制模块包括信噪比估计模块及与所述信噪比模块相连的抑制准则模块；其中，所述信噪比估计模块根据所述回声信号的方差及所述噪声信号的方差计算先验信噪比ξ及后验信噪比γ；所述抑制准则模块通过所述先验信噪比ξ及所述后验信噪比γ计算增益因子G(ξ,γ)；其中，

ξ＝λ_x(ω,m)/λ_D(ω,m)；

γ＝|Y₁(ω,m)+Y₂(ω,m)|²/λ_D(ω,m)；

λ_D(ω,m)＝λ_e(ω,m)+λ_d(ω,m)；

$G(\mathrm{\ξ},\mathrm{\γ})=\frac{\mathrm{\ξ}}{1+\mathrm{\ξ}}\exp \left(\frac{1}{2}{\∫}_v^{\∞}\frac{e^{-t}}{t}\mathrm{dt}\right);$

v＝ξγ/(1+ξ)；

λ_x(ω,m)为所述语音信号的方差，λ_d(ω,m)为噪声信号的方差。

可选的，在所述的双麦克风回声及噪声的抑制系统中，还包括与所述短时傅里叶变换模块和所述抑制模块连接的短时傅里叶反变换模块，所述短时傅里叶反变换模块将已抑制消除掉所述回声信号及所述噪声信号的频域信号转化为时域信号输出。

可选的，在所述的双麦克风回声及噪声的抑制系统中，所述短时傅里叶变换模块采用窗函数为Hamming窗或者平顶窗。

可选的，在所述的双麦克风回声及噪声的抑制系统中，所述双麦克风终端为手机。

本发明还提供一种双麦克风回声及噪声的抑制方法，所述双麦克风回声及噪声的抑制方法，包括如下步骤：短时傅里叶变换模块接收双麦克风终端采集的语音信号并将其转换为频域信号；

回声估计模块及噪声估计模块接收所述频域信号并分别计算所述频域信号中的回声信号的方差及噪声信号的方差；以及

抑制模块根据所述频域信号中的回声信号的方差及噪声信号的方差将所述频域信号中的回声信号及噪声信号抑制消除。

经过发明人不断的实验发现，由于双麦克风终端上所设置的两个麦克风的位置不同，不同时刻两个麦克风所采集的语音信号强弱有所不同，发明人正是利用两个麦克风采集的语音信号的差异来判断不同时刻双麦克风终端所采集语音信号中存在信号的类型，从而有效的、有针对性的去除两个麦克风采集语音信号中需要抑制消除的信号。。

在本发明所提供的双麦克风回声及噪声的抑制系统及其方法中，短时傅里叶变换模块接收双麦克风终端采集的语音信号并将其转换为频域信号，所述回声估计模块及所述噪声估计模块接收所述频域信号并分别计算所述频域信号中的回声信号的方差及噪声信号的方差，所述抑制模块根据所述频域信号中的回声信号的方差及噪声信号的方差将所述频域信号中的回声信号及噪声信号抑制消除。将抑制噪声信号的方式融合于抑制回声信号的方法中，利用抑制模块将回声信号及噪声信号一同抑制消除，整个过程无需采用自适应滤波器，避免现有技术消除回声所存在的问题，提高了语音质量。

附图说明

图1是本发明一实施例中双麦克风回声及噪声的抑制系统抑制回声的框图；

图2是本发明一实施例中回声估计模块的工作原理图；

图3是本发明中回声估计模块计算回声信号的方差的流程图；

图4是使用本发明的双麦克风回声及噪声的抑制系统之前双麦克风终端采集到的声音的语谱图；

图5是使用本发明的双麦克风回声及噪声的抑制系统之后第一麦克风采集到的声音的语谱图。

具体实施方式

以下结合附图和具体实施例对本发明提出的双麦克风回声及噪声的抑制系统及其方法作进一步详细说明。根据下面说明和权利要求书，本发明的优点和特征将更清楚。需说明的是，附图均采用非常简化的形式且均使用非精准的比例，仅用以方便、明晰地辅助说明本发明实施例的目的。

请参考图1，其为本发明一实施例中双麦克风回声及噪声的抑制系统抑制回声的框图，如图1所示，所述的双麦克风回声及噪声的抑制系统包括：相互连接的短时傅里叶变换模块20、回声估计模块40、噪声估计模块30及抑制模块50；所述短时傅里叶变换模块20接收双麦克风终端10采集的语音信号并将其转换为频域信号，所述回声估计模块40及所述噪声估计模块30接收所述频域信号并分别计算所述频域信号中的回声信号的方差λ_e(ω,m)及噪声信号的方差λ_d(ω,m)，所述抑制模块50根据所述频域信号中的回声信号的方差λ_e(ω,m)及噪声信号的方差λ_d(ω,m)将所述频域信号中的回声信号及噪声信号抑制消除。

较佳的，所述抑制模块50抑制消除所述回声信号及所述噪声信号所采用的算法为MMSE-LSA算法。所述MMSE-LSA算法为本领域计算人员所公知的用于抑制噪声信号的算法，申请人只是利用回声估计模块40将频域信号中的回声信号的方差计算出来，采用抑制噪声信号的方法将回声信号当成噪声信号抑制消除掉，换句话说，也就是采用抑制噪声信号的方法将语音信号所包括的回声信号及噪声信号一起抑制消除，有效的去除了语音信号中回声信号，提高了语音质量。

进一步地，所述双麦克风回声及噪声的抑制系统还包括与所述短时傅里叶变换模块20和所述抑制模块50连接的短时傅里叶反变换模块60，如图1所示，第二短时傅里叶变换模块20b与短时傅里叶反变换模块60相连，所述短时傅里叶反变换模块60将已抑制消除掉所述回声信号及所述噪声信号的频域信号转化为时域信号输出，进而获得高质量的语音。

本实施例中，请参考图2及图3，其中，图2为本发明一实施例中回声估计模块的工作原理图；图3为本发明中回声估计模块计算回声信号的方差的流程图。如图2所示，所述回声估计模块40计算所述回声信号的方差λ_e(ω,m)包括如下步骤：

首先，执行步骤S1，对所述频域信号进行平滑处理；

具体的，步骤S1中是采用频域信号，原因是频域信号可以忽略时域中两个麦克风由于位置不同所采集到的信号之间的延时差异，为后续估计噪声及回声能够得到较为精准的数值奠定了基础。本实施例中的所述双麦克风终端上设置有第一麦克风及第二麦克风，所述第一麦克风与所述第二麦克风分别分布在所述双麦克风终端的底部和顶部；所述频域信号包括第一频域信号Y₁(ω,m)及第二频域信号Y₂(ω,m)，所述第一麦克风采集的语音信号转换为频域信号为所述第一频域信号Y₁(ω,m)，所述第二麦克风采集的语音信号转换为所述频域信号为第二频域信号Y₂(ω,m)，

Y₁(ω,m)＝a₁X(ω,m)+D₁(ω,m)+b₁E(ω,m)(1)

Y₂(ω,m)＝a₂X(ω,m)+D₂(ω,m)+b₂E(ω,m)(2)

公式(1)及(2)表征了第一麦克风及第二麦克风的时域信号经短时傅里叶变换模块(即20a及20b)后变为频域信号时的式子，其中，m为帧序号，X(ω,m)为所述频域信号中的近端语音信号，E(ω,m)为所述频域信号中的回声信号，D₁(ω,m)为所述第一频域信号Y₁(ω,m)中的噪声信号，D₂(ω,m)为所述第二频域信号Y₂(ω,m)中的噪声信号，a₁，a₂，b₁及b₂为由于近场信号的传播引起的幅值差。

较佳的，短时傅里叶变换模块20包括第一短时傅里叶变换模块20a及第二短时傅里叶变换模块20b，即双麦克风终端上设置的第一麦克风及第二麦克风的输出端分别与第一短时傅里叶变换模块20a及第二短时傅里叶变换模块20b相连，对双麦克风终端的两个麦克风所输出的语音信号单独进行频域变换。

其中，所述双麦克风终端10采集的语音信号包括：近端语音信号、噪声信号及回声信号，故所述语音信号转换成频域信号后仍然包括这三种信号，只是变成频域的形式，本申请文件中对于双麦克风回声及噪声的抑制系统涉及计算的过程均在频域下进行的，避免时域时外界的信号干扰，提高了计算回声信号的方差及噪声信号的方差等数值的精准度。

为了较好的理解语音信号所包括的近端语音信号、回声信号及噪声信号，以双麦克风终端10为手机为例进行分析解释。假设将通话时靠近人嘴的麦克风定义为第一麦克风，将设置于手机背面的顶部的麦克风定义为第二麦克风，第一麦克风与第二麦克风之间的垂直距离为10cm左右。近端语音信号的判定标准为：手机在手持模式下，近端信号(本地使用者的语音信号)离第一麦克风大概在3-4cm，近端信号离第二麦克风大概在13cm左右，由此可判定近端语音信号为近场信号。此时第一麦克风采集到的信号比第二麦克风采集到的近端信号大10dB。回声信号的判定标准为：手机在手持模式下，回声离第二麦克风大概2cm左右，离第一麦克风大概在10cm左右，此时第二麦克风采集到的回声比第一麦克风的大10dB。对于噪声信号通常指，指距离手机大于50cm的远场信号(下行链路的信号)，此时第一麦克风与第二麦克风所采集到的远场信号幅值差异较小。

其中，所述对所述频域信号进行平滑处理采用的公式如下：

Φ₁₁(ω,m)＝α₁Φ₁₁(ω,m-1)+(1-α₁)|Y₁(ω,m)|²(3)

Φ₂₂(ω,m)＝α₁Φ₂₂(ω,m-1)+(1-α₁)|Y₂(ω,m)|²(4)

公式(3)及(4)中，α₁为平滑因子，Φ₁₁(ω,m)为第一频域信号Y₁(ω,m)进行平滑处理后的信号,Φ₂₂(ω,m)为第二频域信号Y₂(ω,m)进行平滑处理后的信号。

接着，执行步骤S2，利用平滑处理后的频域信号计算比值r(ω,m)；

具体的，所述利用平滑处理后的频域信号计算比值r(ω,m)采用的公式如下：

$r(\mathrm{\ω},m)=\frac{r_2(\mathrm{\ω},m)-r_1(\mathrm{\ω},m)}{r_2(\mathrm{\ω},m)+r_1(\mathrm{\ω},m)}---\left(5\right)$

公式(5)中，r(ω,m)为比值，r₁(ω,m)为利用第一频域信号Y₁(ω,m)进行平滑处理后的信号Φ₁₁(ω,m)计算的第一比值，r₂(ω,m)为利用第二频域信号Y₂(ω,m)进行平滑处理后的信号Φ₂₂(ω,m)计算的第二比值。其中，所述第一比值r₁(ω,m)及第二比值r₂(ω,m)的计算公式如下：

$r_1(\mathrm{\ω},m)=\frac{\max ({\mathrm{\Φ}}_{11}(\mathrm{\ω},m)-{\mathrm{\Φ}}_{22}(\mathrm{\ω},m),0)}{{\mathrm{\Φ}}_{11}(\mathrm{\ω},m)+{\mathrm{\Φ}}_{22}(\mathrm{\ω},m)}---\left(6\right)$

$r_2(\mathrm{\ω},m)=\frac{|{\mathrm{\Φ}}_{11}(\mathrm{\ω},m)-{\mathrm{\Φ}}_{22}(\mathrm{\ω},m)|}{{\mathrm{\Φ}}_{11}(\mathrm{\ω},m)+{\mathrm{\Φ}}_{22}(\mathrm{\ω},m)}---\left(7\right)$

结合前面列举的有关手机的例子、公式(3)至公式(7)可知，当双麦克风终端10采集的语音信号中有回声信号时(也指所述频域信号中有回声信号时)，第一比值r₁(ω,m)将变得接近0，第二比值r₂(ω,m)变得接近1。当双麦克风终端10采集的语音信号中有近端语音信号时(也指所述频域信号中有近端语音信号时)，第一比值r₁(ω,m)和第二比值r₂(ω,m)均接近1。当双麦克风终端10采集的语音信号中有噪声信号时(也指所述频域信号中有噪声信号时)，第一比值r₁(ω,m)和第二比值r₂(ω,m)相近并均处于0～1之间。之后再计算公式(5)可以进一步的区分双麦克风终端10采集的语音信号中包括的信号类型，即在存在回声信号的时候，r(ω,m)将接近1，而存在近端语音信号的时候，r(ω,m)将接近0。理论上，存在噪声信号的时候，r(ω,m)也趋近于0，但在实际信号内，由于噪声信号的随意性，往往和语音时存在较大的台阶。

接着，执行步骤S3，根据所述频域信号及所述比值r(ω,m)计算所述回声信号的方差λ_e(ω,m)。

进一步地，根据所述频域信号及所述比值r(ω,m)计算所述回声信号的方差λ_e(ω,m)所采用的公式如下：

公式(8)中β为平滑因子，η为阈值。本文中涉及平滑因子及阈值的都是根据开发者的不断试验所确定的经验值。

另外，考虑到单个频点的信号可能造成误判，则可以进一步采用全局的判决方式来降低这一缺陷，采用的计算公式是将公式(5)演变而成的，具体如下，

$r_g(\mathrm{\ω},m)=\frac{\underset{\mathrm{\ω}}{\mathrm{\Σ}}(r_2(\mathrm{\ω},m)-r_1(\mathrm{\ω},m))}{\underset{\mathrm{\ω}}{\mathrm{\Σ}}(r_2(\mathrm{\ω},m)+r_1(\mathrm{\ω},m))}---\left(9\right)$

此时，公式(8)变为：

此外，还可利用(9)计算的全局比值r_g(ω,m)去修正比值r(ω,m)以保证每个频点单独更新，以便控制不同频点的更新步长，采用如下式子实现全局比值r_g(ω,m)修正比值r(ω,m)：

公式(11)中，η₁及η₂均为阈值，阈值η₁>η₂。

最后将估计到回声信号的方差λ_e(ω,m)和噪声信号的方差λ_d(ω,m)直接相加，作为整体的噪声信号的方差进行传统的后处理，当然对于回声信号和噪声信号的结合方式不局限于上述方式，其他方式也可以。

此处需要注意的是，文中涉及角标有g的所表示频域信号的所有频点，不带角标g的表示单独的某个频点，文中若式子中没有写m时，此时表示当前帧，例如r(ω)相当于r(ω,m)。

较佳的，所述噪声估计模块计算所述噪声信号的方差采用的方法为：最小统计量方式、语音激活检测方式或者最小控制递归平均方式。当然计算所述噪声信号的方差所采用的方法包括但不局限于上述这几种，只要能将噪声信号的方差计算出来即可。

进一步地，所述抑制模块包括信噪比估计模块及与所述信噪比模块相连的抑制准则模块；其中，所述信噪比估计模块根据所述回声信号的方差及所述噪声信号的方差计算先验信噪比ξ及后验信噪比γ；所述抑制准则模块通过所述先验信噪比ξ及所述后验信噪比γ计算增益因子G(ξ,γ)；其中，

ξ＝λ_x(ω,m)/λ_D(ω,m)；

γ＝|Y₁(ω,m)+Y₂(ω,m)|²/λ_D(ω,m)；

λ_D(ω,m)＝λ_e(ω,m)+λ_d(ω,m)；

$G(\mathrm{\ξ},\mathrm{\γ})=\frac{\mathrm{\ξ}}{1+\mathrm{\ξ}}\exp \left(\frac{1}{2}{\∫}_v^{\∞}\frac{e^{-t}}{t}\mathrm{dt}\right);$

v＝ξγ/(1+ξ)；

λ_x(ω,m)为所述语音信号的方差，λ_d(ω,m)为噪声信号的方差。

较佳的，所述先验信噪比ξ还可以采用DD方式计算。当然计算先验信噪比ξ的方式包括但不局限于这里记载的方式，也可以采用其他能够计算出先验信噪比ξ的方式。

进一步地，所述短时傅里叶变换模块(20a及20b)采用窗函数为Hamming窗或者平顶窗。

本实施例中，所述双麦克风终端10为手机，当然也可以为其它具有双麦克风的终端。

请参考图4，其为使用本发明的双麦克风回声及噪声的抑制系统之前双麦克风终端采集到的声音的语谱图。如图4所示，噪声信号和近端语音信号均使用箭头进行了标识，其它无标识的条纹状信号表征回声信号。从图中可以清楚的观察到，对于近端语音信号，第一麦克风明显比第二麦克风采集的多；对于噪声信号，第一麦克风与第二麦克风采集的相接近；对于回声信号，第二麦克风明显比第一麦克风采集的多。进一步通过图4验证了通过公式(5)、(6)及(7)可以区分出双麦克风终端10所采集信号的类型的方法，符合实际情况。

请参考图5，其为使用本发明的双麦克风回声及噪声的抑制系统之后第一麦克风采集到的声音的语谱图。结合图4及图5所示，可以明显的看出回声信号及噪声信号已被抑制干净，而近端语音信号则无损失，克服了现有技术中消除回声所存在的问题。对于第二麦克风经过本发明的双麦克风回声及噪声的抑制系统之后的语谱图同样可以有回声信号明显被抑制消除的现象，这里就不具体阐述了。

本发明还提供一种双麦克风回声及噪声的抑制方法，包括如下步骤：

短时傅里叶变换模块接收双麦克风终端采集的语音信号并将其转换为频域信号；

回声估计模块及噪声估计模块接收所述频域信号并分别计算所述频域信号中的回声信号的方差及噪声信号的方差；以及

抑制模块根据所述频域信号中的回声信号的方差及噪声信号的方差将所述频域信号中的回声信号及噪声信号抑制消除。

综上，在本发明所提供的双麦克风回声及噪声的抑制系统及其方法中，短时傅里叶变换模块接收双麦克风终端采集的语音信号并将其转换为频域信号，所述回声估计模块及所述噪声估计模块接收所述频域信号并分别计算所述频域信号中的回声信号的方差及噪声信号的方差，所述抑制模块根据所述频域信号中的回声信号的方差及噪声信号的方差将所述频域信号中的回声信号及噪声信号抑制消除。将抑制噪声信号的方式融合于抑制回声信号的方法中，利用抑制模块将回声信号及噪声信号一同抑制消除，整个过程无需采用自适应滤波器，避免现有技术消除回声所存在的问题，提高了语音质量。

上述描述仅是对本发明较佳实施例的描述，并非对本发明范围的任何限定，本发明领域的普通技术人员根据上述揭示内容做的任何变更、修饰，均属于权利要求书的保护范围。

Claims (14)

1.一种双麦克风回声及噪声的抑制系统，包括：相互连接的短时傅里叶变换模块、回声估计模块、噪声估计模块及抑制模块；所述短时傅里叶变换模块接收双麦克风终端采集的语音信号并将其转换为频域信号，所述回声估计模块及所述噪声估计模块接收所述频域信号并分别计算所述频域信号中的回声信号的方差及噪声信号的方差，所述抑制模块根据所述频域信号中的回声信号的方差及噪声信号的方差将所述频域信号中的回声信号及噪声信号抑制消除。

2.如权利要求1所述的双麦克风回声及噪声的抑制系统，其特征在于，所述回声估计模块计算所述回声信号的方差包括如下步骤：

对所述频域信号进行平滑处理；

利用平滑处理后的频域信号计算比值；

根据所述频域信号及所述比值计算所述回声信号的方差。

3.如权利要求2所述的双麦克风回声及噪声的抑制系统，其特征在于，所述双麦克风终端上设置有第一麦克风及第二麦克风，所述第一麦克风与所述第二麦克风分别分布在所述双麦克风终端的底部和顶部；所述频域信号包括第一频域信号Y₁(ω,m)及第二频域信号Y₂(ω,m)，所述第一麦克风采集的语音信号转换为频域信号为所述第一频域信号Y₁(ω,m)，所述第二麦克风采集的语音信号转换为所述频域信号为第二频域信号Y₂(ω,m)，其中，

Y₁(ω,m)＝a₁X(ω,m)+D₁(ω,m)+b₁E(ω,m)；

Y₂(ω,m)＝a₂X(ω,m)+D₂(ω,m)+b₂E(ω,m)；

m为帧序号，X(ω,m)为所述频域信号中的近端语音信号，E(ω,m)为所述频域信号中的回声信号，D₁(ω,m)为所述第一频域信号Y₁(ω,m)中的噪声信号，D₂(ω,m)为所述第二频域信号Y₂(ω,m)中的噪声信号，a₁，a₂，b₁及b₂为由于近场信号的传播引起的幅值差。

4.如权利要求3所述的双麦克风回声及噪声的抑制系统，其特征在于，所述对所述频域信号进行平滑处理采用的公式如下：

Φ₁₁(ω,m)＝α₁Φ₁₁(ω,m-1)+(1-α₁)|Y₁(ω,m)|²；

Φ₂₂(ω,m)＝α₁Φ₂₂(ω,m-1)+(1-α₁)|Y₂(ω,m)|²；

其中，α₁为平滑因子，Φ₁₁(ω,m)为第一频域信号Y₁(ω,m)进行平滑处理后的信号,Φ₂₂(ω,m)为第二频域信号Y₂(ω,m)进行平滑处理后的信号。

5.如权利要求4所述的双麦克风回声及噪声的抑制系统，其特征在于，所述利用平滑处理后的频域信号计算比值采用的公式如下：

$r(\mathrm{\ω},m)=\frac{r_2(\mathrm{\ω},m)-r_1(\mathrm{\ω},m)}{r_2(\mathrm{\ω},m)+r_1(\mathrm{\ω},m)};$

其中，r(ω,m)为比值，r₁(ω,m)为利用第一频域信号Y₁(ω,m)进行平滑处理后的信号Φ₁₁(ω,m)计算的第一比值，r₂(ω,m)为利用第二频域信号Y₂(ω,m)进行平滑处理后的信号Φ₂₂(ω,m)计算的第二比值。

6.如权利要求5所述的双麦克风回声及噪声的抑制系统，其特征在于，所述第一比值r₁(ω,m)及第二比值r₂(ω,m)的计算公式如下：

$r_1(\mathrm{\ω},m)=\frac{\max ({\mathrm{\Φ}}_{11}(\mathrm{\ω},m)-{\mathrm{\Φ}}_{22}(\mathrm{\ω},m),0)}{{\mathrm{\Φ}}_{11}(\mathrm{\ω},m)+{\mathrm{\Φ}}_{22}(\mathrm{\ω},m)};$

$r_2(\mathrm{\ω},m)=\frac{|{\mathrm{\Φ}}_{11}(\mathrm{\ω},m)-{\mathrm{\Φ}}_{22}(\mathrm{\ω},m)|}{{\mathrm{\Φ}}_{11}(\mathrm{\ω},m)+{\mathrm{\Φ}}_{22}(\mathrm{\ω},m)}.$

7.如权利要求6所述的双麦克风回声及噪声的抑制系统，其特征在于，根据所述频域信号及所述比值计算所述回声信号的方差所采用的公式如下：

其中，λ_e(ω,m)为回声信号的方差，β为平滑因子，η为阈值。

8.如权利要求1所述的双麦克风回声及噪声的抑制系统，其特征在于，所述噪声估计模块计算所述噪声信号的方差采用的方法为：最小统计量方式、语音激活检测方式或者最小控制递归平均方式。

9.如权利要求1所述的双麦克风回声及噪声的抑制系统，其特征在于，所述抑制模块抑制消除所述回声信号及所述噪声信号所采用的算法为MMSE-LSA算法。

10.如权利要求1所述的双麦克风回声及噪声的抑制系统，其特征在于，所述抑制模块包括信噪比估计模块及与所述信噪比模块相连的抑制准则模块；其中，所述信噪比估计模块根据所述回声信号的方差及所述噪声信号的方差计算先验信噪比ξ及后验信噪比γ；所述抑制准则模块通过所述先验信噪比ξ及所述后验信噪比γ计算增益因子G(ξ,γ)；其中，

ξ＝λ_x(ω,m)/λ_D(ω,m)；

γ＝|Y₁(ω,m)+Y₂(ω,m)|²/λ_D(ω,m)；

λ_D(ω,m)＝λ_e(ω,m)+λ_d(ω,m)；

$G(\mathrm{\ξ},\mathrm{\γ})=\frac{\mathrm{\ξ}}{1+\mathrm{\ξ}}\exp \left(\frac{1}{2}{\∫}_v^{\∞}\frac{e^{-t}}{t}\mathrm{dt}\right);$

v＝ξγ/(1+ξ)；

λ_x(ω,m)为所述语音信号的方差，λ_d(ω,m)为噪声信号的方差。

11.如权利要求1所述的双麦克风回声及噪声的抑制系统，其特征在于，还包括与所述短时傅里叶变换模块和所述抑制模块连接的短时傅里叶反变换模块，所述短时傅里叶反变换模块将已抑制消除掉所述回声信号及所述噪声信号的频域信号转化为时域信号输出。

12.如权利要求1-11中任一项所述的双麦克风回声及噪声的抑制系统，其特征在于，所述短时傅里叶变换模块采用窗函数为Hamming窗或者平顶窗。

13.如权利要求1-11中任一项所述的双麦克风回声及噪声的抑制系统，其特征在于，所述双麦克风终端为手机。

14.一种双麦克风回声及噪声的抑制方法，其特征在于，包括如下步骤：

短时傅里叶变换模块接收双麦克风终端采集的语音信号并将其转换为频域信号；

回声估计模块及噪声估计模块接收所述频域信号并分别计算所述频域信号中的回声信号的方差及噪声信号的方差；以及

抑制模块根据所述频域信号中的回声信号的方差及噪声信号的方差将所述频域信号中的回声信号及噪声信号抑制消除。