CN105810202B - 一种降低回声的方法、装置及通讯设备 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种降低回声方法、装置及通讯设备，该通讯设备具备两个麦克风，其中第一麦克风与扬声器的距离大于第二麦克风与扬声器的距离，该方法包括：对第一回声信号s1(t)和/或第二回声信号s2(t)进行滤波处理，得到与第一回声信号s1(t)对应的目标信号d(t)，与第二回声信号s2(t)对应的参考信号r(t)，其中，第一回声信号为第一麦克风拾取的扬声器播放下行信号x(t)时产生的回声信号，第二回声信号为第二麦克风拾取的扬声器播放下行信号x(t)时产生的回声信号，利用自适应滤波器对参考信号r(t)进行滤波，得到滤波信号y(t)，将滤波信号y(t)与目标信号d(t)求差，得到残余信号e(t)，并输出。本申请的方法充分利用了相对靠近扬声器的麦克风所拾取的信号，相比于现有技术，回声抑制效果更好。
Description
技术领域
本申请涉及回声技术领域，更具体地说，涉及一种降低回声的方法、装置及通讯设备。
背景技术
在音频系统中，因为信号反射途径的存在，使得回声干扰不可避免。音频通信中的回声包括电学回声和声学回声，电学回声由阻抗失配产生的信号能量反射引起；声学回声是指在受话端由扬声器播出的声音被传声器拾取并传回给讲话端，它包括直接回声和间接回声。直接回声是由扬声器播出后直接进入传声器的声音，而间接回声是指由扬声器播出的声音，经过不同的路径(如房屋或房屋内的任何物体)一次或多次反射后进入传声器所有的回声集合。回声经信道延迟后传回到讲话端并被讲话者听到，从而对讲话端的音频造成干扰，降低音频清晰度，影响音频通讯质量。
为消除回声对音频通讯的影响，20世纪60年代，贝尔实验室的Sondhi首先提出采用自适应滤波方法实现回声抵消，参见图1，现有技术提供的一种自适应回声抵消的系统框图，来自远端的下行参考信号由近端的扬声器1放出前，经过电学回声途径2形成电学回声；下行参考信号由近端的扬声器1放出后，经过声学回声途径3被传声器吸收，形成声学回声。自适应滤波器4对下行参考信号用回声途径模型5进行滤波，用滤波输出(即抵消信号)将回声抵消，抵消后得到的残留信号(即误差信号)被送往远端。同时，自适应滤波器4内的自适应滤波算法6利用下行参考信号和残留信号来调整回声途径模型5的参数，以逐步减小残余回声。
在回声抵消技术中，由于声回声具有多路径、长延迟、慢衰减、时变和非线性等特点，因此，使得声回声抵消(Acoustic echo cancellation,AEC)对自适应滤波器4的性能要求较为苛刻，尤其对于非线性问题较为严重的手持设备，对自适应滤波器4的性能要求更高。因为手持设备的小型化，使得其采用的微型扬声器相对于常规扬声器的尺寸小很多，为满足免提通讯音量的要求，微型扬声器常常工作在非线性区域，从而导致音频失真更加严重，在这种情况下，自适应滤波器4所能提供的回声损失非常小且很不稳定，面对突变信号往往没有回声损失。为了能抵御环境噪声，近年的手持通讯设备大多具备两个麦克风，用于在手持通讯时提供较远一个麦克风优秀的语言降噪。但是，在免提通讯时，因为降噪原理发生变化，该结构失去了降噪作用。因此，如何利用手持设备所具备的双麦克风来降低回声，稳定地提供较高幅度的回声损失是本领域技术人员亟待解决的技术问题。
发明内容
有鉴于此，本申请提供了一种降低回声的方法、装置及通讯设备，以实现在扬声器具有较大失真的情况下，稳定的提供较高幅度的回声损失。
为了实现上述目的，现提出的方案如下：
一种降低回声的方法，应用于通讯设备中，该通讯设备具备两个麦克风，其中第一麦克风与扬声器的距离大于第二麦克风与扬声器的距离，该方法包括：
对第一回声信号s1(t)和/或第二回声信号s2(t)进行滤波处理，得到与所述第一回声信号s1(t)对应的目标信号d(t)，与所述第二回声信号s2(t)对应的参考信号r(t)，所述第一回声信号为第一麦克风拾取的扬声器播放下行信号x(t)时产生的回声信号，所述第二回声信号为第二麦克风拾取的扬声器播放下行信号x(t)时产生的回声信号；
利用自适应滤波器对所述参考信号r(t)进行滤波，得到滤波信号y(t)；
将所述滤波信号y(t)与所述目标信号d(t)求差，得到残余信号e(t)；
将所述残留信号e(t)作为最终的自适应回声消除输出。
优选地，所述对第一回声信号s1(t)和/或第二回声信号s2(t)进行滤波处理具体为：
对所述第一回声信号s1(t)进行滤波处理，对所述第二回声信号s2(t)不进行滤波处理，则所述参考信号r(t)等于所述第二回声信号s2(t)；
或者，对所述第二回声信号s2(t)进行滤波处理，对所述第一回声信号s1(t)不进行滤波处理，则所述目标信号d(t)等于所述第一回声信号s1(t)。
优选地，若所述自适应滤波器中的回声途径模型为时域模型hn，则残留信号e(t)的表达式为：
e(t)＝d(t-Tr)-y(t)
其中，hn为M阶FIR滤波器hn＝[hn(1),hn(2),…,hn(M)]T，上标T为转置操作符号，下标n代表时域模型为第n次更新，代表卷积，M为阶数，其取值在0.01fs到fs之间，fs为采样频率，Tr是用于补偿两个麦克风之间回声延迟的非负整数，第一麦克风的回声延迟为td1，第二麦克风的回声延迟为td2，麦克风之间延迟为tr＝max(0,td2-td1)，ceil[trfs]<Tr<ceil[trfs]+M，其中ceil[]代表向上取整，tr取值在0到4ms之间。
优选地，若所述回声途径模型为时域模型hn，自适应滤波器的回声途径模型更新为：
hn+1＝hn+Δhen
其中，Δhen为自适应滤波器的系数更新项，其表达式为：
Δhen＝[IM×M0M×(N-M)]F-[GnF[Δhn T,01×(N-M)]T]
其中IM×M为M阶单位矩阵，0M×(N-M)为M行(N-M)列全零矩阵,01×(N-M)为1行(N-M)列的全零向量，F为离散傅立叶变换矩阵，F-为离散反傅立叶变换矩阵，Gn为N点向量，其表达式为：
ε是防止除零错误的微小正实数，c1和c2为阶数控制系数，为正实数，ud和ur为加权系数，为非负实数，XAn是下行信号x(t)在时刻n的N点幅度谱，其表达式为：
XAn＝|F[x(t-N+1-Td1),x(t-N+2-Td1),...,x(t-Td1)]T|
DAn是目标信号d(t)在时刻n的N点幅度谱，其表达式为：
DAn＝|F[d(t-N+1-Tr),d(t-N+2-Tr),...,d(t-Tr)]T|
RAn是参考信号r(t)在时刻n的N点幅度谱，其表达式为：
RAn＝|F[r(t-N+1),r(t-N+2),...,r(t)]T|。
优选地，若所述自适应滤波器中的回声途径模型为频域模型Hn，则残留信号e(t)的表达式为：
e(t)＝d(t-Tr)-y(t)
[y(t-(N-M)+1),y(t-(N-M)+2),...,y(t)]T＝[0(N-M)×MI(N-M)×(N-M)]F-[Hn·Rn]
其中频域模型Hn为N点向量，·是点乘操作符号，
Rn＝F[r(t-N+1),r(t-N+2),...,r(t)]T
F为离散傅立叶变换矩阵，F-为离散反傅立叶变换矩阵，0(N-M)×M为(N-M)行M列全零矩阵，I(N-M)×(N-M)为(N-M)阶单位矩阵，M取值在0.01fs到fs之间，fs为采样频率，Tr是用于补偿两个麦克风之间回声延迟的非负整数，第一麦克风的回声延迟为td1，第二麦克风的回声延迟为td2，麦克风之间延迟为tr＝max(0,td2-td1)，ceil[trfs]<Tr<ceil[trfs]+M，其中ceil[]代表向上取整，tr在0到4ms之间。
优选地，若所述回声途径模型为频域模型Hn，自适应滤波器的回声途径模型更新为：
Hn+1＝Hn+ΔHen
其中，ΔHen为自适应滤波器的系数更新项，其表达式为：
其中IM×M为M阶单位矩阵，0M×(N-M)为M行(N-M)列全零矩阵,0(N-M)×M为(N-M)行M列全零矩阵，0(N-M)×(N-M)为(N-M)行(N-M)列的全零矩阵，F为离散傅立叶变换矩阵，F-为离散反傅立叶变换矩阵，Gn为N点向量，其表达式为：
ε是防止除零错误的微小正实数，c1和c2为阶数控制系数，为正实数，ud和ur为加权系数，为非负实数，XAn是下行信号x(t)在时刻n的N点幅度谱，其表达式为：
XAn＝|F[x(t-N+1-Td1),x(t-N+2-Td1),...,x(t-Td1)]T|
DAn是目标信号d(t)在时刻n的N点幅度谱，其表达式为：
DAn＝|F[d(t-N+1-Tr),d(t-N+2-Tr),...,d(t-Tr)]T|
RAn是参考信号r(t)在时刻n的N点幅度谱，其表达式为：
RAn＝|F[r(t-N+1),r(t-N+2),...,r(t)]T|。
一种降低回声的装置，应用于通讯设备中，该通讯设备具备两个麦克风，其中第一麦克风与扬声器的距离大于第二麦克风与扬声器的距离，该装置包括：
第一滤波处理单元，用于对第一回声信号s1(t)和/或第二回声信号s2(t)进行滤波处理，得到与所述第一回声信号s1(t)对应的目标信号d(t)，与所述第二回声信号s2(t)对应的参考信号r(t)，所述第一回声信号为第一麦克风拾取的扬声器播放下行信号x(t)时产生的回声信号，所述第二回声信号为第二麦克风拾取的扬声器播放下行信号x(t)时产生的回声信号；
参考信号处理单元，用于利用自适应滤波器对所述参考信号r(t)进行滤波，得到滤波信号y(t)；
融合处理单元，用于将所述滤波信号y(t)与所述目标信号d(t)求差，得到残余信号e(t)；
输出单元，用于将所述残留信号e(t)作为最终的自适应回声消除输出。
优选地，
若所述第一滤波处理单元具有用于对所述第一回声信号s1(t)进行滤波处理，对所述第二回声信号s2(t)不进行滤波处理，则所述参考信号r(t)等于所述第二回声信号s2(t)；
若所述第一滤波处理单元具有用于对所述第二回声信号s2(t)进行滤波处理，对所述第一回声信号s1(t)不进行滤波处理，则所述目标信号d(t)等于所述第一回声信号s1(t)。
优选地，若所述自适应滤波器中的回声途径模型为时域模型hn，则残留信号e(t)的表达式为：
e(t)＝d(t-Tr)-y(t)
其中，hn为M阶FIR滤波器hn＝[hn(1),hn(2),…,hn(M)]T，上标T为转置操作符号，下标n代表时域模型为第n次更新，代表卷积，M为阶数，其取值在0.01fs到fs之间，fs为采样频率，Tr是用于补偿两个麦克风之间回声延迟的非负整数，第一麦克风的回声延迟为td1，第二麦克风的回声延迟为td2，麦克风之间延迟为tr＝max(0,td2-td1)，ceil[trfs]<Tr<ceil[trfs]+M，其中ceil[]代表向上取整，tr取值在0到4ms之间。
优选地，若所述回声途径模型为时域模型hn，自适应滤波器的回声途径模型更新为：
hn+1＝hn+Δhen
其中，Δhen为自适应滤波器的系数更新项，其表达式为：
Δhen＝[IM×M0M×(N-M)]F-[GnF[Δhn T,01×(N-M)]T]
其中IM×M为M阶单位矩阵，0M×(N-M)为M行(N-M)列全零矩阵,01×(N-M)为1行(N-M)列的全零向量，F为离散傅立叶变换矩阵，F-为离散反傅立叶变换矩阵，Gn为N点向量，其表达式为：
ε是防止除零错误的微小正实数，c1和c2为阶数控制系数，为正实数，ud和ur为加权系数，为非负实数，XAn是下行信号x(t)在时刻n的N点幅度谱，其表达式为：
XAn＝|F[x(t-N+1-Td1),x(t-N+2-Td1),...,x(t-Td1)]T|
DAn是目标信号d(t)在时刻n的N点幅度谱，其表达式为：
DAn＝|F[d(t-N+1-Tr),d(t-N+2-Tr),...,d(t-Tr)]T|
RAn是参考信号r(t)在时刻n的N点幅度谱，其表达式为：
RAn＝|F[r(t-N+1),r(t-N+2),...,r(t)]T|。
优选地，若所述自适应滤波器中的回声途径模型为频域模型Hn，则残留信号e(t)的表达式为：
e(t)＝d(t-Tr)-y(t)
[y(t-(N-M)+1),y(t-(N-M)+2),...,y(t)]T＝[0(N-M)×MI(N-M)×(N-M)]F-[Hn·Rn]
其中频域模型Hn为N点向量，·是点乘操作符号，
Rn＝F[r(t-N+1),r(t-N+2),...,r(t)]T
F为离散傅立叶变换矩阵，F-为离散反傅立叶变换矩阵，0(N-M)×M为(N-M)行M列全零矩阵，I(N-M)×(N-M)为(N-M)阶单位矩阵，M取值在0.01fs到fs之间，fs为采样频率，Tr是用于补偿两个麦克风之间回声延迟的非负整数，第一麦克风的回声延迟为td1，第二麦克风的回声延迟为td2，麦克风之间延迟为tr＝max(0,td2-td1)，ceil[trfs]<Tr<ceil[trfs]+M，其中ceil[]代表向上取整，tr在0到4ms之间。
优选地，若所述回声途径模型为频域模型Hn，自适应滤波器的回声途径模型更新为：
Hn+1＝Hn+ΔHen
其中，ΔHen为自适应滤波器的系数更新项，其表达式为：
其中IM×M为M阶单位矩阵，0M×(N-M)为M行(N-M)列全零矩阵,0(N-M)×M为(N-M)行M列全零矩阵，0(N-M)×(N-M)为(N-M)行(N-M)列的全零矩阵，F为离散傅立叶变换矩阵，F-为离散反傅立叶变换矩阵，Gn为N点向量，其表达式为：
ε是防止除零错误的微小正实数，c1和c2为阶数控制系数，为正实数，ud和ur为加权系数，为非负实数，XAn是下行信号x(t)在时刻n的N点幅度谱，其表达式为：
XAn＝|F[x(t-N+1-Td1),x(t-N+2-Td1),...,x(t-Td1)]T|
DAn是目标信号d(t)在时刻n的N点幅度谱，其表达式为：
DAn＝|F[d(t-N+1-Tr),d(t-N+2-Tr),...,d(t-Tr)]T|
RAn是参考信号r(t)在时刻n的N点幅度谱，其表达式为：
RAn＝|F[r(t-N+1),r(t-N+2),...,r(t)]T|。
一种通讯设备，包括设备主体及设置在所述设备主体上的两个麦克风和一个扬声器、CPU处理器；
其中第一麦克风与扬声器的距离大于第二麦克风与扬声器的距离；
所述CPU处理器用于对第一回声信号s1(t)和/或第二回声信号s2(t)进行滤波处理，得到与所述第一回声信号s1(t)对应的目标信号d(t)，与所述第二回声信号s2(t)对应的参考信号r(t)，所述第一回声信号为第一麦克风拾取的扬声器播放下行信号x(t)时产生的回声信号，所述第二回声信号为第二麦克风拾取的扬声器播放下行信号x(t)时产生的回声信号；利用自适应滤波器对所述参考信号r(t)进行滤波，得到滤波信号y(t)；将所述滤波信号y(t)与所述目标信号d(t)求差，得到残余信号e(t)；将所述残留信号e(t)作为最终的自适应回声消除输出。
从上述的技术方案可以看出，本申请实施例提供的降低回声方法应用于通讯设备中，该通讯设备具备两个麦克风，其中第一麦克风与扬声器的距离大于第二麦克风与扬声器的距离。该方法通过对第一回声信号s1(t)和/或第二回声信号s2(t)进行滤波处理，得到与所述第一回声信号s1(t)对应的目标信号d(t)，与所述第二回声信号s2(t)对应的参考信号r(t)。其中，所述第一回声信号为第一麦克风拾取的扬声器播放下行信号x(t)时产生的回声信号，所述第二回声信号为第二麦克风拾取的扬声器播放下行信号x(t)时产生的回声信号。接着，利用自适应滤波器对所述参考信号r(t)进行滤波，得到滤波信号y(t)，将所述滤波信号y(t)与所述目标信号d(t)求差，得到残余信号e(t)，并输出。本申请的方法充分利用了相对靠近扬声器的麦克风所拾取的信号，相比于现有技术，回声抑制效果更好。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1为现有技术公开的一种自适应回声抵消的系统框图；
图2为本申请实施例公开的一种降低回声的方法流程图；
图3为本申请实施例公开的一种降低回声的装置结构示意图；
图4为双麦克风手机实测免提状态下双边讲话的拾取声音波形图；
图5为传统回声处理方法处理后的信号比较图；
图6为本申请回声处理方法处理后的信号比较示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
本申请公开了一种降低回声的方法，其应用于通讯设备中，该通讯设备需要具备两个麦克风，其中第一麦克风与扬声器的距离大于第二麦克风与扬声器的距离。参见图2，图2为本申请实施例公开的一种降低回声的方法流程图。
如图2所示，该方法包括：
步骤S200、对第一回声信号s1(t)和/或第二回声信号s2(t)进行滤波处理，得到与所述第一回声信号s1(t)对应的目标信号d(t)，与所述第二回声信号s2(t)对应的参考信号r(t)；
其中，所述第一回声信号为第一麦克风拾取的扬声器播放下行信号x(t)时产生的回声信号，所述第二回声信号为第二麦克风拾取的扬声器播放下行信号x(t)时产生的回声信号。
步骤S210、利用自适应滤波器对所述参考信号r(t)进行滤波，得到滤波信号y(t)；
步骤S220、将所述滤波信号y(t)与所述目标信号d(t)求差，得到残余信号e(t)；
步骤S230、将所述残留信号e(t)作为最终的自适应回声消除输出。
本申请实施例公开的方法充分利用了相对靠近扬声器的麦克风所拾取的信号，相比于现有技术，回声抑制效果更好。
可选的，上述对第一回声信号s1(t)和/或第二回声信号s2(t)进行滤波处理时，可以选择仅仅对所述第一回声信号s1(t)进行滤波处理，对所述第二回声信号s2(t)不进行滤波处理，则所述参考信号r(t)等于所述第二回声信号s2(t)；或者，对所述第二回声信号s2(t)进行滤波处理，对所述第一回声信号s1(t)不进行滤波处理，则所述目标信号d(t)等于所述第一回声信号s1(t)。
在对第一回声信号s1(t)进行滤波处理时，可以使用任意一种自适应滤波器的标准AEC进行处理，目的时去除第一回声信号中的线性稳态回声。我们以最简单的NLMS自适应滤波算法为例：
其中，ε是防止除零错误的微小正实数，Td1是用于补偿麦克风1回声延迟的非负整数，若麦克风1的回声延迟为td1，系统采样频率为fs，那么floor[td1fs]-K<Td1<floor[td1fs]，其中floor[]代表向下取整。g1,n(k)是预处理1在时刻n的自适应滤波器系数，它具备K个FIR滤波器，k代表系数序号，μg1预处理1所使用的更新步长，它的取值范围为0到2，通常取0.5。
在对第二回声信号s2(t)进行滤波处理时，可以使用任意一种自适应滤波器的标准AEC进行处理，目的时去除第二回声信号中的线性稳态回声。我们以最简单的NLMS自适应滤波算法为例：
其中，ε是防止除零错误的微小正实数，Td2是用于补偿麦克风2回声延迟的非负整数，若麦克风2的回声延迟为td2，系统采样频率为fs，那么floor[td2fs]-K<Td2<floor[td2fs]，其中floor[]代表向下取整。g2,n(k)是预处理2在时刻n的自适应滤波器系数，它具备K个FIR滤波器，k代表系数序号，μg2预处理2所使用的更新步长，它的取值范围为0到2，通常取0.5。
进一步，在上述利用自适应滤波器对所述参考信号r(t)进行滤波时，若所述自适应滤波器中的回声途径模型为时域模型hn，则残留信号e(t)的表达式为：
e(t)＝d(t-Tr)-y(t)
其中，hn为M阶FIR滤波器hn＝[hn(1),hn(2),…,hn(M)]T，上标T为转置操作符号，下标n代表时域模型为第n次更新，代表卷积，M为阶数，其取值在0.01fs到fs之间，fs为采样频率，Tr是用于补偿两个麦克风之间回声延迟的非负整数，第一麦克风的回声延迟为td1，第二麦克风的回声延迟为td2，麦克风之间延迟为tr＝max(0,td2-td1)，ceil[trfs]<Tr<ceil[trfs]+M，其中ceil[]代表向上取整。tr取值在0到4ms之间。
若所述自适应滤波器中的回声途径模型为频域模型Hn，则残留信号e(t)的表达式为：
e(t)＝d(t-Tr)-y(t)
[y(t-(N-M)+1),y(t-(N-M)+2),...,y(t)]T＝[0(N-M)×MI(N-M)×(N-M)]F-[Hn·Rn]
其中频域模型Hn为N点向量，·是点乘操作符号，
Rn＝F[r(t-N+1),r(t-N+2),...,r(t)]T
F为离散傅立叶变换矩阵，F-为离散反傅立叶变换矩阵，0(N-M)×M为(N-M)行M列全零矩阵，I(N-M)×(N-M)为(N-M)阶单位矩阵，M取值在0.01fs到fs之间，fs为采样频率，Tr是用于补偿两个麦克风之间回声延迟的非负整数，第一麦克风的回声延迟为td1，第二麦克风的回声延迟为td2，麦克风之间延迟为tr＝max(0,td2-td1)，ceil[trfs]<Tr<ceil[trfs]+M，其中ceil[]代表向上取整。tr在0到4ms之间。
本申请中的自适应过滤器还可以利用残留信号e(t)和参考信号r(t)做自适应滤波算法，求取自适应滤波器系数更新项，从而更新自适应滤波器。这个过程分为两种情况，一种是回声途径模型为时域模型hn，另一种是回声途径模型为频域模型Hn。接下来分别介绍两种情况：
第一，当所述自适应滤波器中的回声途径模型为时域模型hn时，自适应滤波器中的自适应滤波算法可以选用任意一种时域自适应滤波算法，包括但不限于最小均方算法(LMS)，归一化最小均方算法(NMLS)，仿射投影算法(AP)，快速仿射投影算法(FAP)，最小平方算法(LS)，自回归最小均方算法(RLS)等。自适应滤波器系数更新项为Δhn，它是M阶向量。这里，以NLMS自适应滤波算法为例：
Δhn＝μh[Δhn(1),Δhn(2),...,Δhn(M)]T
其中，ε是防止除零错误的微小正实数，μh为更新步长，0<μh<2。
自适应滤波器的回声途径模型更新为：
hn+1＝hn+Δhen
其中，Δhen为自适应滤波器的系数更新项，其表达式为：
Δhen＝[IM×M0M×(N-M)]F-[GnF[Δhn T,01×(N-M)]T]
其中IM×M为M阶单位矩阵，0M×(N-M)为M行(N-M)列全零矩阵,01×(N-M)为1行(N-M)列的全零向量，F为离散傅立叶变换矩阵，F-为离散反傅立叶变换矩阵。
Gn为由下行信号x(t)、目标信号d(t)和参考信号r(t)的幅度谱构成的均衡器，其为N点向量，表达式为：
ε是防止除零错误的微小正实数，c1和c2为阶数控制系数，为正实数，较易实现的组合为c1＝1，c2＝1，或c1＝2，c2＝1/2，ud和ur为加权系数，为非负实数，XAn是下行信号x(t)在时刻n的N点幅度谱，其表达式为：
XAn＝|F[x(t-N+1-Td1),x(t-N+2-Td1),...,x(t-Td1)]T|
DAn是目标信号d(t)在时刻n的N点幅度谱，其表达式为：
DAn＝|F[d(t-N+1-Tr),d(t-N+2-Tr),...,d(t-Tr)]T|
RAn是参考信号r(t)在时刻n的N点幅度谱，其表达式为：
RAn＝|F[r(t-N+1),r(t-N+2),...,r(t)]T|。
需要说明的是，上述具有较好效果的加权系数ud和ur分别为：
第二，当所述回声途径模型为频域模型Hn时，自适应滤波器中的自适应滤波算法可以选用任意一种频域自适应滤波算法，包括但不限于传统频域自适应滤波器(FDAF)，多延迟频域自适应滤波器(MDAF)，加窗频域自适应滤波器(WDAF)等。自适应滤波器系数更新项为ΔHn，它是N阶向量。这里以FDAF自适应滤波算法为实例：
其中ε是防止除零错误的微小正实数，上标*表示共轭操作，μH为更新步长，0<μH<2
En＝F[e(t-N+1),e(t-N+2),...,e(t)]T
Rn＝F[r(t-N+1),r(t-N+2),...,r(t)]T
E[|Rn|2]是Rn能量谱的期望，通常采用自回归法获得，即
E[|Rn|2]＝γE[|Rn-1|2]+(1-γ)|Rn|2,0<γ<1。
自适应滤波器的回声途径模型更新为：
Hn+1＝Hn+ΔHen
其中，ΔHen为自适应滤波器的系数更新项，其表达式为：
其中IM×M为M阶单位矩阵，0M×(N-M)为M行(N-M)列全零矩阵,0(N-M)×M为(N-M)行M列全零矩阵，0(N-M)×(N-M)为(N-M)行(N-M)列的全零矩阵，F为离散傅立叶变换矩阵，F-为离散反傅立叶变换矩阵，Gn为的定义与上述介绍的Gn一致，在此不再赘述。
下面对本申请实施例提供的降低回声的装置进行描述，下文描述的降低回声的装置与上文描述的降低回声的方法可相互对应参照。
如图3所示，该装置包括：
第一滤波处理单元31，用于对第一回声信号s1(t)和/或第二回声信号s2(t)进行滤波处理，得到与所述第一回声信号s1(t)对应的目标信号d(t)，与所述第二回声信号s2(t)对应的参考信号r(t)，所述第一回声信号为第一麦克风拾取的扬声器播放下行信号x(t)时产生的回声信号，所述第二回声信号为第二麦克风拾取的扬声器播放下行信号x(t)时产生的回声信号；
参考信号处理单元32，用于利用自适应滤波器对所述参考信号r(t)进行滤波，得到滤波信号y(t)；
融合处理单元33，用于将所述滤波信号y(t)与所述目标信号d(t)求差，得到残余信号e(t)；
输出单元34，用于将所述残留信号e(t)作为最终的自适应回声消除输出。
可选的，若所述第一滤波处理单元具有用于对所述第一回声信号s1(t)进行滤波处理，对所述第二回声信号s2(t)不进行滤波处理，则所述参考信号r(t)等于所述第二回声信号s2(t)；
若所述第一滤波处理单元具有用于对所述第二回声信号s2(t)进行滤波处理，对所述第一回声信号s1(t)不进行滤波处理，则所述目标信号d(t)等于所述第一回声信号s1(t)。
可选的，若所述自适应滤波器中的回声途径模型为时域模型hn，则残留信号e(t)的表达式为：
e(t)＝d(t-Tr)-y(t)
其中，hn为M阶FIR滤波器hn＝[hn(1),hn(2),…,hn(M)]T，上标T为转置操作符号，下标n代表时域模型为第n次更新，代表卷积，M为阶数，其取值在0.01fs到fs之间，fs为采样频率，Tr是用于补偿两个麦克风之间回声延迟的非负整数，第一麦克风的回声延迟为td1，第二麦克风的回声延迟为td2，麦克风之间延迟为tr＝max(0,td2-td1)，ceil[trfs]<Tr<ceil[trfs]+M，其中ceil[]代表向上取整。tr取值在0到4ms之间。
可选的，若所述回声途径模型为时域模型hn，自适应滤波器的回声途径模型更新为：
hn+1＝hn+Δhen
其中，Δhen为自适应滤波器的系数更新项，其表达式为：
Δhen＝[IM×M0M×(N-M)]F-[GnF[Δhn T,01×(N-M)]T]
其中IM×M为M阶单位矩阵，0M×(N-M)为M行(N-M)列全零矩阵,01×(N-M)为1行(N-M)列的全零向量，F为离散傅立叶变换矩阵，F-为离散反傅立叶变换矩阵，Gn为N点向量，其表达式为：
ε是防止除零错误的微小正实数，c1和c2为阶数控制系数，为正实数，较易实现的组合为c1＝1，c2＝1，或c1＝2，c2＝1/2，ud和ur为加权系数，为非负实数，XAn是下行信号x(t)在时刻n的N点幅度谱，其表达式为：
XAn＝|F[x(t-N+1-Td1),x(t-N+2-Td1),...,x(t-Td1)]T|
DAn是目标信号d(t)在时刻n的N点幅度谱，其表达式为：
DAn＝|F[d(t-N+1-Tr),d(t-N+2-Tr),...,d(t-Tr)]T|
RAn是参考信号r(t)在时刻n的N点幅度谱，其表达式为：
RAn＝|F[r(t-N+1),r(t-N+2),...,r(t)]T|。
可选的，若所述自适应滤波器中的回声途径模型为频域模型Hn，则残留信号e(t)的表达式为：
e(t)＝d(t-Tr)-y(t)
[y(t-(N-M)+1),y(t-(N-M)+2),...,y(t)]T＝[0(N-M)×MI(N-M)×(N-M)]F-[Hn·Rn]
其中频域模型Hn为N点向量，·是点乘操作符号，
Rn＝F[r(t-N+1),r(t-N+2),...,r(t)]T
F为离散傅立叶变换矩阵，F-为离散反傅立叶变换矩阵，0(N-M)×M为(N-M)行M列全零矩阵，I(N-M)×(N-M)为(N-M)阶单位矩阵，M取值在0.01fs到fs之间，fs为采样频率，Tr是用于补偿两个麦克风之间回声延迟的非负整数，第一麦克风的回声延迟为td1，第二麦克风的回声延迟为td2，麦克风之间延迟为tr＝max(0,td2-td1)，ceil[trfs]<Tr<ceil[trfs]+M，其中ceil[]代表向上取整。tr在0到4ms之间。
可选的，若所述回声途径模型为频域模型Hn，自适应滤波器的回声途径模型更新为：
Hn+1＝Hn+ΔHen
其中，ΔHen为自适应滤波器的系数更新项，其表达式为：
其中IM×M为M阶单位矩阵，0M×(N-M)为M行(N-M)列全零矩阵,0(N-M)×M为(N-M)行M列全零矩阵，0(N-M)×(N-M)为(N-M)行(N-M)列的全零矩阵，F为离散傅立叶变换矩阵，F-为离散反傅立叶变换矩阵，Gn为N点向量，其表达式为：
ε是防止除零错误的微小正实数，c1和c2为阶数控制系数，为正实数，较易实现的组合为c1＝1，c2＝1，或c1＝2，c2＝1/2，ud和ur为加权系数，为非负实数，XAn是下行信号x(t)在时刻n的N点幅度谱，其表达式为：
XAn＝|F[x(t-N+1-Td1),x(t-N+2-Td1),...,x(t-Td1)]T|
DAn是目标信号d(t)在时刻n的N点幅度谱，其表达式为：
DAn＝|F[d(t-N+1-Tr),d(t-N+2-Tr),...,d(t-Tr)]T|
RAn是参考信号r(t)在时刻n的N点幅度谱，其表达式为：
RAn＝|F[r(t-N+1),r(t-N+2),...,r(t)]T|。
本申请实施例还公开了一种通讯设备，其包括设备主体及设置在所述设备主体上的两个麦克风和一个扬声器、CPU处理器；
其中第一麦克风与扬声器的距离大于第二麦克风与扬声器的距离；
所述CPU处理器用于：
对第一回声信号s1(t)和/或第二回声信号s2(t)进行滤波处理，得到与所述第一回声信号s1(t)对应的目标信号d(t)，与所述第二回声信号s2(t)对应的参考信号r(t)，所述第一回声信号为第一麦克风拾取的扬声器播放下行信号x(t)时产生的回声信号，所述第二回声信号为第二麦克风拾取的扬声器播放下行信号x(t)时产生的回声信号；
利用自适应滤波器对所述参考信号r(t)进行滤波，得到滤波信号y(t)；
将所述滤波信号y(t)与所述目标信号d(t)求差，得到残余信号e(t)；
将所述残留信号e(t)作为最终的自适应回声消除输出。
为了进一步验证本申请方案的有效性，现通过实验来确定。
参见图4，图4为双麦克风手机实测免提状态下双边讲话的拾取声音波形图。其中，上图是相对远离扬声器的麦克风拾取的信号波形，下图是相对靠近扬声器的麦克风拾取的信号波形，它们的平均回声能量差大约在7dB，峰值回声能量差仅3dB。由于扬声器音量很大，两个麦克风收到的回声都在严重失真状态。
参见图5，图5为传统回声处理方法处理后的信号比较图。可知，传统的方法是仅采用相对远离扬声器的麦克风信号，它的回声相对较小，对该信号做传统的AEC处理后，回声损失不令人满意，如图5所示，上图为原回声信号波形，下图为AEC处理后信号波形，可见在相当多的时段，回声并没有变小，几乎没有回声损失。
参见图6，图6为本申请回声处理方法处理后的信号比较示意图。采用本申请的方法，充分利用了相对靠近扬声器的麦克风拾取的信号之后，图6的处理结果显示，相对上图的原始信号波形，下图的处理后信号波形明显幅度有较稳定的大幅度的减小。
由此可以进一步验证本申请方案的有效性。
最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本申请将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
Claims (11)
1.一种降低回声的方法，其特征在于，应用于通讯设备中，该通讯设备具备两个麦克风，其中第一麦克风与扬声器的距离大于第二麦克风与扬声器的距离，该方法包括：
对第一回声信号s1(t)和/或第二回声信号s2(t)进行滤波处理，得到与所述第一回声信号s1(t)对应的目标信号d(t)，与所述第二回声信号s2(t)对应的参考信号r(t)，所述第一回声信号为第一麦克风拾取的扬声器播放下行信号x(t)时产生的回声信号，所述第二回声信号为第二麦克风拾取的扬声器播放下行信号x(t)时产生的回声信号；
利用自适应滤波器对所述参考信号r(t)进行滤波，得到滤波信号y(t)；
将所述滤波信号y(t)与所述目标信号d(t)求差，得到残留信号e(t)；
将所述残留信号e(t)作为最终的自适应回声消除输出；
其中，若所述自适应滤波器中的回声途径模型为时域模型hn，则残留信号e(t)的表达式为：
e(t)＝d(t-Tr)-y(t)
其中，hn为M阶FIR滤波器hn＝[hn(1),hn(2),...,hn(M)]T，上标T为转置操作符号，下标n代表时域模型为第n次更新，代表卷积，M为阶数，其取值在0.01fs到fs之间，fs为采样频率，Tr是用于补偿两个麦克风之间回声延迟的非负整数，第一麦克风的回声延迟为td1，第二麦克风的回声延迟为td2，麦克风之间延迟为tr＝max(0,td2-td1)，ceil[trfs]＜Tr＜ceil[trfs]+M，其中ceil[]代表向上取整，tr取值在0到4ms之间。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对第一回声信号s1(t)和/或第二回声信号s2(t)进行滤波处理具体为：
对所述第一回声信号s1(t)进行滤波处理，对所述第二回声信号s2(t)不进行滤波处理，则所述参考信号r(t)等于所述第二回声信号s2(t)；
或者，对所述第二回声信号s2(t)进行滤波处理，对所述第一回声信号s1(t)不进行滤波处理，则所述目标信号d(t)等于所述第一回声信号s1(t)。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，若所述回声途径模型为时域模型hn，自适应滤波器的回声途径模型更新为：
hn+1＝hn+Δhen
其中，Δhen为自适应滤波器的系数更新项，其表达式为：
Δhen＝[IM×M0M×(N-M)]F-[GnF[Δhn T,01×(N-M)]T]
其中IM×M为M阶单位矩阵，0M×(N-M)为M行(N-M)列全零矩阵,01×(N-M)为1行(N-M)列的全零向量，F为离散傅立叶变换矩阵，F-为离散反傅立叶变换矩阵，Gn为N点向量，其表达式为：
ε是防止除零错误的微小正实数，c1和c2为阶数控制系数，为正实数，ud和ur为加权系数，为非负实数，XAn是下行信号x(t)在时刻n的N点幅度谱，其表达式为：
XAn＝|F[x(t-N+1-Td1),x(t-N+2-Td1),...,x(t-Td1)]T|
DAn是目标信号d(t)在时刻n的N点幅度谱，其表达式为：
DAn＝|F[d(t-N+1-Tr),d(t-N+2-Tr),...,d(t-Tr)]T|
RAn是参考信号r(t)在时刻n的N点幅度谱，其表达式为：
RAn＝|F[r(t-N+1),r(t-N+2),...,r(t)]T|。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，若所述自适应滤波器中的回声途径模型为频域模型Hn，则残留信号e(t)的表达式为：
e(t)＝d(t-Tr)-y(t)
[y(t-(N-M)+1),y(t-(N-M)+2),...,y(t)]T＝[0(N-M)×MI(N-M)×(N-M)]F-[Hn·Rn]
其中频域模型Hn为N点向量，·是点乘操作符号，
Rn＝F[r(t-N+1),r(t-N+2),...,r(t)]T
F为离散傅立叶变换矩阵，F-为离散反傅立叶变换矩阵，0(N-M)×M为(N-M)行M列全零矩阵，I(N-M)×(N-M)为(N-M)阶单位矩阵，M取值在0.01fs到fs之间，fs为采样频率，Tr是用于补偿两个麦克风之间回声延迟的非负整数，第一麦克风的回声延迟为td1，第二麦克风的回声延迟为td2，麦克风之间延迟为tr＝max(0,td2-td1)，ceil[trfs]＜Tr＜ceil[trfs]+M，其中ceil[]代表向上取整，tr在0到4ms之间。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，若所述回声途径模型为频域模型Hn，自适应滤波器的回声途径模型更新为：
Hn+1＝Hn+ΔHen
其中，ΔHen为自适应滤波器的系数更新项，其表达式为：
其中IM×M为M阶单位矩阵，0M×(N-M)为M行(N-M)列全零矩阵,0(N-M)×M为(N-M)行M列全零矩阵，0(N-M)×(N-M)为(N-M)行(N-M)列的全零矩阵，F为离散傅立叶变换矩阵，F-为离散反傅立叶变换矩阵，Gn为N点向量，其表达式为：
ε是防止除零错误的微小正实数，c1和c2为阶数控制系数，为正实数，ud和ur为加权系数，为非负实数，XAn是下行信号x(t)在时刻n的N点幅度谱，其表达式为：
XAn＝|F[x(t-N+1-Td1),x(t-N+2-Td1),...,x(t-Td1)]T|
DAn是目标信号d(t)在时刻n的N点幅度谱，其表达式为：
DAn＝|F[d(t-N+1-Tr),d(t-N+2-Tr),...,d(t-Tr)]T|
RAn是参考信号r(t)在时刻n的N点幅度谱，其表达式为：
RAn＝|F[r(t-N+1),r(t-N+2),...,r(t)]T|。
6.一种降低回声的装置，其特征在于，应用于通讯设备中，该通讯设备具备两个麦克风，其中第一麦克风与扬声器的距离大于第二麦克风与扬声器的距离，该装置包括：
第一滤波处理单元，用于对第一回声信号s1(t)和/或第二回声信号s2(t)进行滤波处理，得到与所述第一回声信号s1(t)对应的目标信号d(t)，与所述第二回声信号s2(t)对应的参考信号r(t)，所述第一回声信号为第一麦克风拾取的扬声器播放下行信号x(t)时产生的回声信号，所述第二回声信号为第二麦克风拾取的扬声器播放下行信号x(t)时产生的回声信号；
参考信号处理单元，用于利用自适应滤波器对所述参考信号r(t)进行滤波，得到滤波信号y(t)；
融合处理单元，用于将所述滤波信号y(t)与所述目标信号d(t)求差，得到残留信号e(t)；
输出单元，用于将所述残留信号e(t)作为最终的自适应回声消除输出；
其中，若所述自适应滤波器中的回声途径模型为时域模型hn，则残留信号e(t)的表达式为：
e(t)＝d(t-Tr)-y(t)
其中，hn为M阶FIR滤波器hn＝[hn(1),hn(2),...,hn(M)]T，上标T为转置操作符号，下标n代表时域模型为第n次更新，代表卷积，M为阶数，其取值在0.01fs到fs之间，fs为采样频率，Tr是用于补偿两个麦克风之间回声延迟的非负整数，第一麦克风的回声延迟为td1，第二麦克风的回声延迟为td2，麦克风之间延迟为tr＝max(0,td2-td1)，ceil[trfs]＜Tr＜ceil[trfs]+M，其中ceil[]代表向上取整，tr取值在0到4ms之间。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，
若所述第一滤波处理单元具有用于对所述第一回声信号s1(t)进行滤波处理，对所述第二回声信号s2(t)不进行滤波处理，则所述参考信号r(t)等于所述第二回声信号s2(t)；
若所述第一滤波处理单元具有用于对所述第二回声信号s2(t)进行滤波处理，对所述第一回声信号s1(t)不进行滤波处理，则所述目标信号d(t)等于所述第一回声信号s1(t)。
8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，若所述回声途径模型为时域模型hn，自适应滤波器的回声途径模型更新为：
hn+1＝hn+Δhen
其中，Δhen为自适应滤波器的系数更新项，其表达式为：
Δhen＝[IM×M0M×(N-M)]F-[GnF[Δhn T,01×(N-M)]T]
其中IM×M为M阶单位矩阵，0M×(N-M)为M行(N-M)列全零矩阵,01×(N-M)为1行(N-M)列的全零向量，F为离散傅立叶变换矩阵，F-为离散反傅立叶变换矩阵，Gn为N点向量，其表达式为：
ε是防止除零错误的微小正实数，c1和c2为阶数控制系数，为正实数，ud和ur为加权系数，为非负实数，XAn是下行信号x(t)在时刻n的N点幅度谱，其表达式为：
XAn＝|F[x(t-N+1-Td1),x(t-N+2-Td1),...,x(t-Td1)]T|
DAn是目标信号d(t)在时刻n的N点幅度谱，其表达式为：
DAn＝|F[d(t-N+1-Tr),d(t-N+2-Tr),...,d(t-Tr)]T|
RAn是参考信号r(t)在时刻n的N点幅度谱，其表达式为：
RAn＝|F[r(t-N+1),r(t-N+2),...,r(t)]T|。
9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，若所述自适应滤波器中的回声途径模型为频域模型Hn，则残留信号e(t)的表达式为：
e(t)＝d(t-Tr)-y(t)
[y(t-(N-M)+1),y(t-(N-M)+2),...,y(t)]T＝[0(N-M)×MI(N-M)×(N-M)]F-[Hn·Rn]
其中频域模型Hn为N点向量，·是点乘操作符号，
Rn＝F[r(t-N+1),r(t-N+2),...,r(t)]T
F为离散傅立叶变换矩阵，F-为离散反傅立叶变换矩阵，0(N-M)×M为(N-M)行M列全零矩阵，I(N-M)×(N-M)为(N-M)阶单位矩阵，M取值在0.01fs到fs之间，fs为采样频率，Tr是用于补偿两个麦克风之间回声延迟的非负整数，第一麦克风的回声延迟为td1，第二麦克风的回声延迟为td2，麦克风之间延迟为tr＝max(0,td2-td1)，ceil[trfs]＜Tr＜ceil[trfs]+M，其中ceil[]代表向上取整，tr在0到4ms之间。
10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，若所述回声途径模型为频域模型Hn，自适应滤波器的回声途径模型更新为：
Hn+1＝Hn+ΔHen
其中，ΔHen为自适应滤波器的系数更新项，其表达式为：
其中IM×M为M阶单位矩阵，0M×(N-M)为M行(N-M)列全零矩阵,0(N-M)×M为(N-M)行M列全零矩阵，0(N-M)×(N-M)为(N-M)行(N-M)列的全零矩阵，F为离散傅立叶变换矩阵，F-为离散反傅立叶变换矩阵，Gn为N点向量，其表达式为：
ε是防止除零错误的微小正实数，c1和c2为阶数控制系数，为正实数，ud和ur为加权系数，为非负实数，XAn是下行信号x(t)在时刻n的N点幅度谱，其表达式为：
XAn＝|F[x(t-N+1-Td1),x(t-N+2-Td1),...,x(t-Td1)]T|
DAn是目标信号d(t)在时刻n的N点幅度谱，其表达式为：
DAn＝|F[d(t-N+1-Tr),d(t-N+2-Tr),...,d(t-Tr)]T|
RAn是参考信号r(t)在时刻n的N点幅度谱，其表达式为：
RAn＝|F[r(t-N+1),r(t-N+2),...,r(t)]T|。
11.一种通讯设备，其特征在于，基于权利要求1所述的方法，包括设备主体及设置在所述设备主体上的两个麦克风和一个扬声器、CPU处理器；
其中第一麦克风与扬声器的距离大于第二麦克风与扬声器的距离；
所述CPU处理器用于对第一回声信号s1(t)和/或第二回声信号s2(t)进行滤波处理，得到与所述第一回声信号s1(t)对应的目标信号d(t)，与所述第二回声信号s2(t)对应的参考信号r(t)，所述第一回声信号为第一麦克风拾取的扬声器播放下行信号x(t)时产生的回声信号，所述第二回声信号为第二麦克风拾取的扬声器播放下行信号x(t)时产生的回声信号；利用自适应滤波器对所述参考信号r(t)进行滤波，得到滤波信号y(t)；将所述滤波信号y(t)与所述目标信号d(t)求差，得到残留信号e(t)；将所述残留信号e(t)作为最终的自适应回声消除输出。
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