CN107578782B - 一种变核宽度的最大熵子带回声消除方法 - Google Patents
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Abstract
一种变核宽度的最大熵子带回声消除方法，其步骤是：A、信号的采样与处理，远端信号构成当前时刻n分析滤波器一的输入向量U(n)，输入向量U(n)经分析滤波器一分割成I个远端子带向量Ui(n)，将远端信号滤波输入向量U(n)经分析滤波器分割成子带信号Ui(n)；信号的抽取，将Ui(n)经抽取器进行N抽取，得到抽取后的输入信号Ui(k)；B、滤波器的输出，将远端输入子带抽取向量Ui(k)通过自适应回声消除滤波器中的子带滤波器得到输出子带信号yi(k)；C、回声抵消，将近端子带抽取信号di(k)与输出子带信号yi(k)相减得到误差信号ei(k)，D、权系数向量的更新；E、令n＝n+1，重复A、B、C、D的步骤,直至通话结束。该方法收敛速度快、稳态误差低，回声消除效果明显。
Description
技术领域
本发明属于语音通信的自适应回声消除技术领域。
背景技术
在通信系统中，噪声和回声的干扰一直不能被忽略掉。其中，最主要影响语音通话质量的是声学回声。声学回声是指用户在通信过程中能够反复听到自己的声音。回声时延短是察觉不到的，可理解为频谱失真的一种形式。反之，时延超过几十毫秒，回声就可单独觉察到。由于人耳对回声极其敏感，因此对消除声学回声方法的研究仍是一个热门的课题。
在自适应回声消除方法中，被广泛用到的方法主要有传统最小均方(LMS)算法和仿射投影(APA)算法等。但是在回声信道中，大多数都是稀疏信道，这种稀疏系统的脉冲响值只有极少数不为零其余均为零或接近零。而在这种系统中LMS和APA算法的稳态误差就会变大、收敛速度变慢。子带滤波器算法，根据不同频率子带的信号变化不同，而采取不同的处理，能很大的提高相关信号的处理能力，从而提高收敛速度，也能进一步缓解滤波器在收敛速度和稳态误差上的固有矛盾。
目前，在系统辨识中较成熟的收敛性较好的子带回声消除方法有如下所示：文献1“Two Improved Normalized Subband Adaptive Filter Algorithms with GoodRobustness Against Impulsive Interferences”(Yu,Y.,&Zhao,H.,Circuits SystSignal Process(2016)35:4607–4619)该方法能够很好的解决带边效应限制，但该算法基于去冲激干扰的误差信号(误差信号在当前时间段的加权最小值)进行信号跟踪，能够提高收敛速度并减少稳态误差。但由于对去冲激干扰的误差信号使用了固定的核宽度进行限制，核宽度大时，收敛速度快，稳态误差大；核宽度小时，则收敛速度慢，稳态误差小；而不能动态的调整核宽度，导致其不能更好的解决收敛速度和稳态误差之间的矛盾。
发明内容
本发明的目的就是提出一种变核宽度的最大熵子带回声消除方法，该方法进行回声消除，能获得更快的收敛速度和更低的稳态误差。
本发明实现其发明目的所采用的技术方案是，一种变核宽度的最大熵子带回声消除方法，其步骤如下：
A、信号的采样与处理
将当前时刻n到时刻n-L+1之间的采样远端信号u(n),u(n-1),...,u(n-L+1),构成当前时刻n分析滤波器一的输入向量U(n)，U(n)＝[u(n),u(n-1),...,u(n-L+1)]T；L＝512是滤波器抽头数，上标T表示转置运算；
分析滤波器一将输入向量U(n)按频带分割成I个远端子带向量Ui(n)，Ui(n)＝[ui(n),ui(n-1),...,ui(n-L+1)]T；
同时，分析滤波器二将近端麦克风拾取到的当前时刻n的带回声的近端信号d(n)按频带分割分割成I个近端子带信号di(n)；
其中，i为远端子带向量或近端子带信号的序号，i＝1,2,...,I，I为远端子带向量和近端子带信号的总个数,其取值为2、4、6、8；
B、信号抽取
将远端子带向量Ui(n)经抽取器进行I抽取，即将n＝k＝KI时刻的远端输入子带向量Ui(n)抽出，得到抽取时刻k的远端子带抽取向量Ui(k),Ui(k)＝[ui(k),ui(k-1),...,ui(k-L+1)]T；其中，K为抽取的序号；
对近端子带信号di(n)也经抽取器进行I抽取，即将n＝k＝KI时刻的近端子带信号di(n)抽出，得到抽取时刻k的近端子带抽取信号di(k)，di(k)＝di(KI)；
C、滤波器的输出
将抽取时刻k的远端子带抽取向量Ui(k)通过自适应回声消除滤波器中的子带滤波器得到抽取时刻k的输出子带信号yi(k)，其中W(k)为子带滤波器在抽取时刻k的权系数向量，W(k)＝[w1(k),w2(k),..wl(k).,wL(k)]T；wl(k)为权系数向量W(k)中的第l个权系数，l＝1,2,...,L为权系数wl(k)的序号；W(k)的初始值为零，即W(1)＝0；
D、回声抵消
将抽取时刻k的近端子带抽取信号di(k)与抽取时刻k的输出子带信号yi(k)相减得到抽取时刻k的子带误差信号ei(k)，即抽取时刻k消除回声后的子带回送信号ei(k)，ei(k)＝di(k)-yi(k)，并将抽取时刻k的子带误差信号ei(k)送回给远端；
E、权系数向量的更新
E1、计算去冲激干扰的近端信号
根据抽取时刻k的误差信号ei(k)算出抽取时刻k的去冲激干扰的误差信号
其中τ1表示误差信号估计量的平滑参数，取值为0.2；min(·)表示取最小值运算；的初始值为零，即Nw为误差信号平方平滑估计的平滑窗口的大小，取值为10～20；
E2、抽取时刻的核宽度计算：
抽取时刻k的核宽度σi(k)，按以下方法得出：
如果则σi(k)＝σ0，
如果则
其中kσ为限定常数，取值为20，σ0为初始核宽度，取值为5～20；
E3、权系数向量的更新
按下式更新得到下一个抽取时刻k+1的权系数向量W(k+1)，
其中，μ表示步长参数，取值为0.1；exp[·]表示指数运算；
F、重复
令n＝n+1，重复A、B、C、D、E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：
本发明的核宽度σi(k)的值是根据噪声环境的状态而变化的，当去冲激干扰的误差信号(误差信号在当前时间段的加权最小值)大于设定阈值时，判定存在冲击噪声时，核宽度σi(k)的值等于其上限值；权系数向量W(k+1)
新公式中的更新项接近于0，算法不更新。因此算法具有抗冲击噪声的能力，稳态误差小。
当去冲激干扰的误差信号(误差信号在当前时间段的加权最小值)小于设定阈值时，判定不存在冲击噪声，核宽度σi(k)的值等于去冲激干扰的误差信号与设定常数的乘积权系数向量W(k+1)更新公式中的更新项不接近于0，权系数向量W(k+1)更新与输入和和近端信号有关，算法类似于NLMS。因此算法可以得到很快的收敛速度。
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是本发明仿真实验的信道图。
图2是文献1(MCC-SSAF)方法和本发明在真实语音信号为输入信号时，仿真实验的归一化稳态失调曲线。
具体实施方式
实施例
本发明的一种具体实施方式是：一种变核宽度的最大熵子带回声消除方法，其步骤如下：
A、信号的采样与处理
将当前时刻n到时刻n-L+1之间的采样远端信号u(n),u(n-1),...,u(n-L+1),构成当前时刻n分析滤波器一的输入向量U(n)，U(n)＝[u(n),u(n-1),...,u(n-L+1)]T；L＝512是滤波器抽头数，上标T表示转置运算；
分析滤波器一将输入向量U(n)按频带分割成I个远端子带向量Ui(n)，Ui(n)＝[ui(n),ui(n-1),...,ui(n-L+1)]T；
同时，分析滤波器二将近端麦克风拾取到的当前时刻n的带回声的近端信号d(n)按频带分割分割成I个近端子带信号di(n)；
其中，i为远端子带向量或近端子带信号的序号，i＝1,2,...,I，I为远端子带向量和近端子带信号的总个数,其取值为2、4、6、8；
B、信号抽取
将远端子带向量Ui(n)经抽取器进行I抽取，即将n＝k＝KI时刻的远端输入子带向量Ui(n)抽出，得到抽取时刻k的远端子带抽取向量Ui(k),Ui(k)＝[ui(k),ui(k-1),...,ui(k-L+1)]T；其中，K为抽取的序号；
对近端子带信号di(n)也经抽取器进行I抽取，即将n＝k＝KI时刻的近端子带信号di(n)抽出，得到抽取时刻k的近端子带抽取信号di(k)，di(k)＝di(KI)；
C、滤波器的输出
将抽取时刻k的远端子带抽取向量Ui(k)通过自适应回声消除滤波器中的子带滤波器得到抽取时刻k的输出子带信号yi(k)，其中W(k)为子带滤波器在抽取时刻k的权系数向量，W(k)＝[w1(k),w2(k),..wl(k).,wL(k)]T；wl(k)为权系数向量W(k)中的第l个权系数，l＝1,2,...,L为权系数wl(k)的序号；W(k)的初始值为零，即W(1)＝0；
D、回声抵消
将抽取时刻k的近端子带抽取信号di(k)与抽取时刻k的输出子带信号yi(k)相减得到抽取时刻k的子带误差信号ei(k)，即抽取时刻k消除回声后的子带回送信号ei(k)，ei(k)＝di(k)-yi(k)，并将抽取时刻k的子带误差信号ei(k)送回给远端；
E、权系数向量的更新
E1、计算去冲激干扰的近端信号
根据抽取时刻k的误差信号ei(k)算出抽取时刻k的去冲激干扰的误差信号
其中τ1表示误差信号估计量的平滑参数，取值为0.2；min(·)表示取最小值运算；的初始值为零，即Nw为误差信号平方平滑估计的平滑窗口的大小，取值为10～20；
E2、抽取时刻的核宽度计算：
抽取时刻k的核宽度σi(k)，按以下方法得出：
如果则σi(k)＝σ0，
如果则
其中kσ为限定常数，取值为20，σ0为初始核宽度，取值为5～20；
E3、权系数向量的更新
按下式更新得到下一个抽取时刻k+1的权系数向量W(k+1)，
其中，μ表示步长参数，取值为0.1；exp[·]表示指数运算；
F、重复
令n＝n+1，重复A、B、C、D、E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，并与现有的文献1的方法进行了对比。
仿真实验的采样频率为8KHz。背景噪声是30dB信噪比的零均值高斯白噪声。回声信道脉冲响应在长6.25m，宽3.75m，高2.5m，温度20℃，湿度50％的安静密闭房间内获得，脉冲响应长度即滤波器的抽头数L＝512。
按照以上实验条件，用本发明方法与现有的文献一方法进行回声消除实验。各种方法的实验最优参数取值如表1。
表1各方法的实验最优参数取值
| 文献一(MCC-SAF) | κ＝0；ε＝0.0001；δ＝0.01；N＝4 |
| 本发明 | f<sub>l</sub>(0)＝0.001；δ＝0.01；N＝4；σ<sub>0</sub>＝20；k<sub>0</sub>＝20 |
图1是实验用的安静密闭房间构成的通信系统的信道图。
图2是文献一(MCC-SSAF)的方法和本发明方法，在真实语音信号为输入信号时，仿真实验得到的归一化稳态失调曲线。
从图2可以看出：本发明在约1000个采样时刻(0.8s)收敛，稳态误差约在-36dB；而文献1则在约10000个采样时刻(2.5s)收敛，稳态误差约在-25dB；本发明比文献1的稳态误差减小了近两倍，收敛时间仅为文献1的1/3。
Claims (1)
1.一种变核宽度的最大熵子带回声消除方法，其步骤如下：
A、信号的采样与处理
将当前时刻n到时刻n-L+1之间的采样远端信号u(n),u(n-1),...,u(n-L+1),构成当前时刻n分析滤波器一的输入向量U(n)，U(n)＝[u(n),u(n-1),...,u(n-L+1)]T；L＝512是滤波器抽头数，上标T表示转置运算；
分析滤波器一将输入向量U(n)按频带分割成I个远端子带向量Ui(n)，Ui(n)＝[ui(n),ui(n-1),...,ui(n-L+1)]T；
同时，分析滤波器二将近端麦克风拾取到的当前时刻n的带回声的近端信号d(n)按频带分割分割成I个近端子带信号di(n)；
其中，i为远端子带向量或近端子带信号的序号，i＝1,2,...,I，I为远端子带向量和近端子带信号的总个数,其取值为2、4、6、8；
B、信号抽取
将远端子带向量Ui(n)经抽取器进行I抽取，即将n＝k＝KI时刻的远端子带向量Ui(n)抽出，得到抽取时刻k的远端子带抽取向量Ui(k),Ui(k)＝[ui(k),ui(k-1),...,ui(k-L+1)]T；其中，K为抽取的序号；
对近端子带信号di(n)也经抽取器进行I抽取，即将n＝k＝KI时刻的近端子带信号di(n)抽出，得到抽取时刻k的近端子带抽取信号di(k)，di(k)＝di(KI)；
C、滤波器的输出
将抽取时刻k的远端子带抽取向量Ui(k)通过自适应回声消除滤波器中的子带滤波器得到抽取时刻k的输出子带信号yi(k)，其中W(k)为子带滤波器在抽取时刻k的权系数向量，W(k)＝[w1(k),w2(k),..wl(k).,wL(k)]T；wl(k)为权系数向量W(k)中的第l个权系数，l＝1,2,...,L为权系数wl(k)的序号；W(k)的初始值为零，即W(1)＝0；
D、回声抵消
将抽取时刻k的近端子带抽取信号di(k)与抽取时刻k的输出子带信号yi(k) 相减得到抽取时刻k的子带误差信号ei(k)，即抽取时刻k消除回声后的子带回送信号ei(k)，ei(k)＝di(k)-yi(k)，并将抽取时刻k的子带误差信号ei(k)送回给远端；
E、权系数向量的更新
E1、计算去冲激干扰的近端信号
根据抽取时刻k的误差信号ei(k)算出抽取时刻k的去冲激干扰的误差信号 ，
其中τ1表示误差信号估计量的平滑参数，取值为0.2；min(·)表示取最小值运算；的初始值为零，即Nw为误差信号平方平滑估计的平滑窗口的大小，取值为10～20；
E2、抽取时刻的核宽度计算：
抽取时刻k的核宽度σi(k)，按以下方法得出：
如果则σi(k)＝σ0，
如果则
其中kσ为限定常数，取值为20，σ0为初始核宽度，取值为5～20；
E3、权系数向量的更新
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| GR01 | Patent grant | ||
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Granted publication date: 20190924 |
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