CN107786925A - 用于鲁棒声学反馈消除的方法和设备 - Google Patents

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Abstract

本主题可以提高在出现强声学干扰时的声学反馈消除性能的鲁棒性。在各个实施例中，被确定为增强音频装置中的自适应反馈消除器对于传入音频信号中的干扰的鲁棒性的最优化标准可以被应用，以使得自适应反馈控制器响应于干扰的出现而保持在收敛状态。

Description

用于鲁棒声学反馈消除的方法和设备
技术领域
本文件一般地涉及音频系统，更具体地涉及具有鲁棒声学反馈消除的声学放大装置。
背景技术
听力装置为佩戴者提供了声音。听力装置的一些示例包括头戴式耳麦、助听器、扬声器、耳蜗植入物、骨传导装置、和个人监听装置。助听器通过将放大的声音传送到佩戴者的耳道来提供声学放大以补偿听力损失。在各种示例中，助听器被佩戴在佩戴者的耳朵中和/或周围。
执行声学放大的装置遭受声学反馈的困扰，并需要声学反馈消除以实现更高增益余量。然而，传统的自适应反馈消除算法遭受干扰和异常值的出现的困扰，其主要由信号统计中的突变或背景噪声的相对于正态分布的强偏差而引起。
发明内容
本主题可以提高在出现强声学干扰的情况下的声学反馈消除性能的鲁棒性。在各个实施例中，被确定以增强音频装置中的自适应反馈消除器相对于传入音频信号中的干扰的鲁棒性的最优化标准可以被应用，以使得自适应反馈控制器响应于干扰的出现而保持在收敛状态(converged state)。
在各个实施例中，一种音频装置可以包括：麦克风，其接收输入声音并产生表示所接收的声音的麦克风信号；音频处理电路，其被配置成处理麦克风声音以产生扬声器信号；以及扬声器，其被配置成使用扬声器信号产生输出声音。音频处理电路包括自适应反馈消除器，其可以被配置成消除麦克风信号中的声学反馈，并且配置成通过应用被确定为增强相对于麦克风信号中的干扰的鲁棒性的最优化标准而被更新，以使得自适应反馈控制器在出现干扰时保持收敛。在各个实施例中，音频装置可以是听力装置，比如被配置成补偿听力障碍的助听器。在一个实施例中，音频处理电路被配置成检测麦克风信号的开端并且响应于开端的每次检测而中止自适应反馈消除器的适应过程。
本发明内容部分是本申请的教导的一部分的概述，并不旨在成为本主题的排他的或详尽的论述。关于本主题的进一步详情在具体实施方式部分和所附权利要求中寻找。本发明的范围由所附权利要求及其法定等同物限定。
附图说明
图1是示出在声音系统中具有自适应反馈消除的音频装置的实施例的框图。
图2是示出在如图1所示的反馈消除中的反馈-传入信号比(FSR)的示例的图线。
图3示出展示了在传入信号为语音时反馈消除的实施例的性能的仿真结果。
图4示出展示了在传入信号为响板乐器时反馈消除的实施例的性能的仿真结果。
图5是示出在声音系统中的具有自适应反馈消除的音频处理电路的实施例的框图，其示出了自适应滤波器。
图6是示出使用了预测误差法(PEM)的具有自适应反馈消除的音频处理电路的实施例的框图。
图7是示出非鲁棒梯度估计器的实施例的框图。
图8是示出鲁棒梯度估计器的实施例的框图。
具体实施方式
本主题的以下详细描述涉及附图中的主题，其通过例示的方式示出了其中可实践本主题的具体方面和实施例。这些实施例被足够详细地描述以使得本领域技术人员能够实践本主题。在本公开中对“一”、“一个”或“各个”实施例的引用不一定指相同的实施例，并且这种引用考虑多于一个实施例。以下详细描述是展示性的，并不采取限制的含义。本主题的范围由所附权利要求以及这样的权利要求所享有的法定等同物的全部范围来限定。
本主题提高了可以被用于各种音频装置中的声学反馈消除的总体性能，音频装置包括但不限于头戴式耳麦、扬声器、个人监听装置、耳机、助听器和其他类型的听力装置。应当理解，本文中未明确陈述的其他听力装置可以结合本主题来使用。在采用自适应反馈消除器的实施例中，本主题增强了自适应反馈消除器的操作。
在各个实施例中，本主题通过使其相对于异常值(比如传入信号开端和传入信号统计的变化)鲁棒而提高了装置中自适应反馈消除器的性能，因此维持了反馈消除器在强干扰出现时的收敛状态。这提高了反馈消除器在维持和实现更高的附加稳定增益和更少的可听假象(audible artifacts)方面中的总体性能。
自适应反馈消除算法遭受强干扰出现的困扰，比如在传入信号(脉冲、语音、音乐、噪声等)的开端期间。传入信号自相关对反馈估计引入了偏置项，但大量的方差仍将依赖于反馈-传入信号比(FSR)和针对传入信号统计的变化而发生。从反馈消除视角，反馈信号是感兴趣的信号，而传入信号(脉冲、语音、音乐、噪声等)被看作针对识别过程的测量噪声。这在例如Rombouts等人的“Robust and Efficient Implementation of the PEM-AFROWAlgorithm for Acoustic Feedback Cancellation,”J.Audio Eng.Soc.,2007中被讨论，该文献通过引用整体并入本文。
在低FSR期间，方差将是高的(例如在信号开端期间)。在开端期间，由于传入信号需要花费一些时间经过系统并作为反馈返回到麦克风，麦克风信号几乎完全是对适应过程的干扰。因此，在强干扰期间，自适应滤波器发散，引起性能劣化，导致较低附加稳定增益、可听假象、甚至不稳定。
传入信号统计的变化也会导致自适应滤波器发散。典型的自适应滤波器算法的收敛在平稳输入信号的假设下被证实。许多信号可被当作是短时固定的。然而，平稳时段之间的过渡导致了误差信号中的异常值，引起自适应滤波器的局部发散。
本主题使得反馈消除器能够相对于诸如传入信号(脉冲、语音、音乐、噪声等)开端和传入信号统计的变化之类的异常值是鲁棒的。这与解决偏置问题是不同的。本方法减小了自适应反馈消除器的方差。
由传入信号(脉冲、语音、音乐、噪声等)开端及其统计的变化所引起的诸如强干扰(例如开端、突发)之类的异常值对基于最小二乘误差(LSE)或均方差(MSE)的传统自适应反馈消除算法造成了挑战。在这样的状况期间，自适应滤波器发散，导致较低附加稳定增益、可听假象、甚至潜在的不稳定。
图1是示出在声音系统中具有自适应反馈消除的音频装置100的实施例的框图，其中x(n)为传入信号，y(n)为反馈信号。传入信号x(n)(比如脉冲、语音、音乐、噪声等)被麦克风102(其产生麦克风信号m(n))拾取，被包括前向信号处理器108的音频处理电路106修改，通过接收器(扬声器)104作为u(n)播出，并随后经由反馈路径作为反馈信号被麦克风102再次拾取。自适应反馈消除器(FBC)110产生反馈估计信号其被加法器112从m(n)减去以产生误差信号e(n)，以便被前向信号处理器108处理以产生u(n)。在传入信号开端与当其作为反馈被麦克风102再次拾取时之间存在延迟。该延迟与前向处理延时和反馈路径长度成比例。FSR可以被定义为反馈信号能量与传入信号能量之比：
图2是示出在如图1所示的反馈消除中的FSR的示例的图线。为了例示FBC发散的问题，该图线示出FSR在传入信号(比如脉冲、语音、音乐、噪声等)开端期间是如何变化的。在传入信号开端，FSR是低的。在这些时间期间，仅存在传入信号(作为强干扰)。在一段短时间之后，由传入信号得到的反馈被麦克风102拾取，并且FSR增大。最后，传入信号停止，并且对于非常短的一段时间，仅存在反馈，并且FSR达到峰值。在良好FSR的时间期间，FBC收敛是良好的。在具有不良FSR的时间期间，噪声/干扰很大，并且FBC发散。该发散导致FBC 110的性能劣化，引起较低附加稳定增益、可听假象、甚至不稳定。该问题还在例如Rombouts等中被讨论。
当存在传入信号统计的变化时可以采用相同的分析。如果采用了信号依从的去相关方法，则与传入信号统计的变化有关的问题加剧，去相关方法比如为Spriet等人的“Adaptive feedback cancellation in hearing aids,”J.Franklin Inst.,vol.343,no.6,pp.545–573,Sep.2006中找到的预测误差法(PEM)，其通过引用整体并入本文。
PEM用于反馈消除中以解决偏置问题(也被称为裹挟(entrainment))。预测误差滤波器基于信号统计的模型来对误差信号进行白化，因而减小或去除偏置问题。如果这样的模型是不正确的，那么FBC的性能降级。因此，当存在针对传入信号统计的突变时，预测误差滤波器需要一些时间来重新收敛。在这样的情况下，作为附加偏置的结果，预测误差滤波器发散导致FBC进一步发散。本主题的各个实施例具有这样的附加益处：其给予了预测误差滤波器足够的时间适应新的信号统计而不会导致反馈消除器发散。即，这些实施例使得FBC相对于针对传入信号统计的变化是鲁棒的，并且还减小了来自发散的预测误差滤波器的附加偏置项。
各种研究已经显示出，鲁棒性意味着对于由于一些异常值而引起的相对于统计建模假设的一定量的偏差具有不敏感性。这样的研究在例如以下文献中被讨论：Huber等人，Robust Statistics,vol.523,no.3.2009；Gansler等人，“Double-talk robust fastconverging algorithms for network echo cancellation,”IEEE Trans.Speech AudioProcess.,vol.8,no.6,pp.656–663,2000；Buchner等人，“Robust extended multidelayfilter and double-talk detector for acoustic echo cancellation,”IEEETrans.Audio,Speech Lang.Process.,vol.14,no.5,pp.1633–1644,Sep.2006；Murphy，Machine Learning:A Probabilistic Perspective.2012；以及Bishop，PatternRecognition and Machine Learning,vol.4,no.4.2006，上述所有文献通过引用整体并入本文。对异常值的敏感性随着适应算法的收敛速度而增大，并且限制了信号处理算法的性能，尤其当诸如在反馈消除中需要快速收敛时。
典型的自适应滤波算法的收敛在平稳输入信号的假设下被证实。许多信号可被当作是短时固定的。然而，平稳时段之间的过渡导致了误差信号中的异常值，引起自适应滤波器的局部发散。本主题解决了由于异常值而引起的这种问题。
在各个实施例中，对异常值的鲁棒性可以通过使对成本函数的修改最小化来实现。反馈消除方法通常旨在使误差(残差)的平方最小化。这类似于使用具有零均值和常数方差的高斯分布的回归模型(注意，对于应对偏差问题的该解决方案可能需要去相关方法，例如预测误差法、相位调制等)。然而，如果在数据中存在异常值，则这会导致不良拟合，例如在Murphy中展示的那样。平方误差二次地惩罚偏差，因此进一步来自真实函数(truefunction)的点比待估计的真实函数附近的点对拟合有更大影响。
实现鲁棒性的一个方法是利用例如在Murphy和Bishop中所讨论的诸如学生t分布和拉普拉斯分布之类的具有重尾的分布来替代用于响应变量的高斯分布。可以采用诸如胡贝尔损失函数之类的这种非二次成本函数的示例，如在Gansler等人和Buchner等人中讨论的那样。这被应用于声学回声消除以应对双端讲话(double-talk)情况，例如在Gansler等人和Buchner等人中讨论的那样。这被典型地应用于实(即不是复数)误差信号上。在复数误差信号的情况下，如在基于子带的实现中那样，范数(norm)可以近似于由实部的范数值和虚部的范数值的和所给出的上界。
在各个实施例中，更一般的方法涉及使用变体范数最优化标准，如在Helwani等人的“Multichannel Adaptive Filtering with Sparseness Constraints,”Int.Work.Acoust.Signal Enhanc.,no.September,pp.4–6,2012中讨论的那样，其通过引用整体并入本文。各个实施例甚至使误差信号的分段函数最小化，例如，如果该函数在一定阈值以下则使范数最小化，除此以外则使范数最小化。这应当将问题一般化以包括复数误差/残差信号，比如在子带/加权重叠相加(WOLA)域中那样。
本主题改变了声学反馈消除的语境中的最优化标准。这样，FBC可以被做成相对于开端和强干扰(例如信号开端和对其统计的变化)是鲁棒的。下文讨论了一些实施例，其中利用图3和图4中示出的仿真结果中的一些来展示它们的优点。
一个实施例使用分段块频域自适应滤波器(PBFDAF)。使用预测误差法(PEM)在更新FBC之前将误差信号和参考信号白化，从而去除或减小偏置问题。路径改变在仿真中途发生。在Spriet等人(2006)中提供了用于PBFDAF的一般配置的一个示例。误差(残差)信号在时域中被计算并且是实的(即，不是复数)。在各个其他实施例中，FBC更新发生在频域中。
使用了修改的自适应滤波器，其将误差信号的中值(而非均方差)最小化。这导致范数而非范数的最小化。其他实施例可以一般化为范数。这也可以被认为在更新自适应滤波器之前约束误差信号。
图3和图4呈现了中心偏移(真实的和估计的反馈路径之间的归一化距离——值越小越好)、附加稳定增益(ASG，通过具有FBC添加到系统的增益量——值越高越好)、以及传入信号(图3中的语音，或图4中的示出强开端的响板乐器)。在图3和图4中，“Pbfdaf_Pem_PobustStats”对应于鲁棒FBC更新，并且“Pbfdaf_Pem”对应于非鲁棒归一化最小均方差(NLMS)更新。
这些结果展示出FBC可以被做得对于信号开端更为鲁棒，当传入信号包含强的和急剧的开端时(如图4所示，当传入信号为响板打击乐器时)更为明显。鲁棒的FBC不会从其当前的解(solution)发散得如非鲁棒的对应物那样大。这维持了FBC的收敛状态，导致总体性能提高，而非鲁棒版本发散，引入了可听假象和不稳定。
在一个实施例中，特设实证方法将传入信号的瞬时水平与阈值比较。该阈值可以通过缩放传入信号的平均值来计算。如果传入信号的瞬时值大于该阈值，那么检测到开端，并且将FBC适应中止一段时间。在另一实施例中，传入信号开端通过使用信号相位的二阶导数来检测，比如在Bello等人的“A tutorial on onset detection in music signals,”IEEE Trans.Speech Audio Process.,vol.13,no.5,pp.1035–1046,2005中讨论的，其通过引用整体并入本文。用于检测传入信号开端和中止FBC适应的又一实施例由2016年4月20日提交的名美国专利申请序列号15/133,910所提供，其通过引用整体并入本文。
在各个其他实施例中，无需传入信号中的开端的检测。FBC一般对于异常值也是鲁棒的，而不仅仅对于信号开端鲁棒。在这些实施例中，适应过程不需要被中止。在一些实施例和应用中，中止适应过程可能是非常不期望的。
可以采用非二次回归方法的修改。一个示例是如在Huber等人中提供的范数最小化或胡贝尔损失函数的修改。该方法被修改以用于反馈消除，以使其对于干扰(比如传入信号开端)及其统计的改变是鲁棒的。在各个实施例中，可以采用从和范数最小化到更一般的范数的扩展。
图5是示出在声音系统中的具有自适应反馈消除的音频处理电路506的实施例的框图，其示出了自适应滤波器510。音频处理器电路506表示音频处理106的示例。图5中标出的信号包括：
·u：扬声器信号(对应于图1中的u(n))；
·u_d：延迟后的扬声器信号；
·y：反馈信号(对应于图1中的y(n))；
·y_est：反馈估计(对应于图1中的)；
·x：传入信号(对应于图1中的x(n))；
·m：麦克风信号(对应于图1中的m(n))；
·e：误差信号(对应于图1中的e(n))；以及
·：梯度估计。
麦克风信号m(传入信号x与反馈信号y之和)被包括增益电路装置508的音频处理电路506修改以产生扬声器信号u。自适应滤波器510接收延迟后的扬声器信号u_d并产生反馈估计y_est。体延迟(bulk delay)代表反馈路径中的初始延迟，并且可以被估计为固定值。加法器512从麦克风信号m中减去反馈估计y_est以产生误差信号e，误差信号e被增益电路装置508放大以产生扬声器信号u。自适应滤波器510包括：滤波器电路装置518，用于基于延迟后的扬声器信号u_d产生反馈估计y_est；梯度估计器电路装置514，用于基于误差信号e和延迟后的扬声器信号u_d产生梯度估计；以及更新滤波器电路装置516，用于使用梯度估计和延迟后的扬声器信号u_d来更新滤波器电路装置518的系数。
图6是示出使用了PEM的具有自适应反馈消除的音频处理电路的实施例的框图。PEM解决偏置问题(裹挟)。用于解决偏置问题的其他实施例包括例如对扬声器信号输出应用输出相位调制(OPM)而不是使用PEM。去相关方法对于反馈消除的正常操作是必要的。包括其各个方面的去相关方法例如在如下文献中被讨论，Guo等人，“On the Use of a PhaseModulation Method for Decorrelation in Acoustic Feedback Cancellation,”inEur.Signal Process.Conf.,2012；Forssell等人，“Closed-loop identificationrevisited,”Automatica,vol.35,no.7,pp.1215–1241,1999；Hellgren，“Analysis offeedback cancellation in hearing aids with Filtered-x LMS and the directmethod of closed loop identification,”IEEE Trans.Speech Audio Process.,vol.10,no.2,pp.119–131,2002；Spriet等人，“Adaptive feedback cancellation inhearing aids with linear prediction of the desired signal,”IEEE Trans.SignalProcess.,vol.53,no.10,pp.3749–3763,Oct.2005；Guo等人，“Novel Acoustic FeedbackCancellation Approaches in Hearing Aid Applications Using Probe Noise andProbe Noise Enhancement,”IEEE Trans.Audio.Speech.Lang.Processing,vol.20,no.9,pp.2549–2563,Nov.2012；以及Nakagawa等人，“Feedback Cancellation With ProbeShaping Compensation,”IEEE Signal Process.Lett.,vol.21,no.3,pp.365–369,Mar.2014，它们的内容通过引用整体并入本文。
在所例示的实施例中，音频处理电路606表示音频处理电路106的另一实施例，并且包括自适应滤波器510。除了图5中标出的那些，图6的信号还包括：
·u_d_f：被滤波的延迟后的扬声器信号；
·m_f：被滤波的麦克风信号；
·y_f_est：被滤波的反馈估计；以及
·e_f：被滤波的误差信号。
麦克风信号m(传入信号x与反馈信号y之和)被包括增益电路装置508的音频处理电路606修改以产生扬声器信号u。滤波器620接收延迟后的扬声器信号u_d并产生反馈估计y_est。加法器622从麦克风信号m中减去反馈估计y_est以产生误差信号e，误差信号e被增益电路装置508放大以产生扬声器信号u。估计去相关滤波器626对麦克风信号m进行滤波以产生被滤波的麦克风信号m_f。估计去相关滤波器624对延迟后的扬声器信号u_d进行滤波以产生被滤波的延迟后的扬声器信号u_d_f。自适应滤波器510包括：滤波器电路装置518，用于基于倍滤波的延迟后的扬声器信号u_d_f产生反馈估计y_f_est；梯度估计器电路装置514，用于基于被滤波的误差信号e_f和延迟后的扬声器信号u_d_f产生梯度估计；以及更新滤波器电路装置516，用于使用梯度估计和延迟后的扬声器信号u_d_f来更新滤波器电路装置518的系数。加法器512从被滤波的麦克风信号m_f中减去被滤波的反馈估计y_f_est以产生被滤波的误差信号e_f。
图7和图8每个是示出梯度估计器的实施例的框图。图7示出非鲁棒梯度估计器714，其包括用于通过将延迟后的扬声器信号u_d乘以误差信号来产生梯度估计的乘法器730。图8示出鲁棒梯度估计器814，其包括用于通过将延迟后的扬声器信号u_d乘以处理后的误差信号来产生梯度估计的乘法器830。处理后的误差信号是这样的误差信号e，其通过用于对误差信号e进行限制的限制器电路装置832、用于对误差信号e应用缩放因子的缩放因子电路装置834、以及用于确定误差信号的符号(正或负)的符号电路装置836而被处理，使得误差信号在由用于对滤波器电路装置518的系数进行更新的更新滤波器电路装置516使用之前被约束。梯度估计器714和814每个可以表示梯度估计器514的示例。梯度估计器是将非鲁棒方法与鲁棒方法区分开来的关键事物。在利用鲁棒方法的各个实施例中，梯度估计器814可以被用作音频处理电路606中的梯度估计器514。
在各个实施例中，可以通过将以下成本函数最小化来配置FBC：
其中E{·}为能量，为具有单调非递减导数的任何对称函数，s为缩放因子，ef为预先白化后的误差信号(参考在PEM实施例中的图6——其中以透明方式进行去相关)。均方差成本函数为：
J＝E{|ef(n)|2}。
在一个实施例中，自适应FBC算法跟随最速下降法：
其中f(n)为在时间n处的滤波器系数，μ为步长，并且为关于滤波器系数的梯度。在其他实施例中，自适应滤波器可以根据RLS、NLMS、仿射投影(AP)或LMS更新规则而被实现。
在一个实施例中，被定义为
其中ψ(·)为限制器(例如，限制器电路装置832)，并且被定义为
其中k0为标量。
缩放因子s被更新为(例如，由缩放因子电路装置834使用)：
其中λ为时间常数，β为归一化常数。
在一个实施例中，鲁棒NLMS更新(例如，由更新滤波器电路装置516使用)为：
相反，非鲁棒NLMS更新为：
所例示的实施例示出了可在逐样本的基础上或在逐帧的基础上执行的时域处理。其他实施例可以包括频域自适应滤波器(FDAF)。FDAF的示例在Shynk,“Frequency-Domainand Multirate Adaptive Filtering”,IEEE SP Magazine,pp 14-37,January 1992中被讨论，其通过引用整体并入本文。使用分段块FDAF的另一示例在Spriet等人(2006)中被讨论。在这两个示例中，如上所述在时域中处理误差信号以使得算法鲁棒。在又一其他实施例中，可以在子带中执行处理。在Spriet等人(2006)中还讨论了一个示例。在该示例中，误差信号为复数(在每个子带中)，其在一个实施例中可以被如上所述地应对。在另一实施例中，可以使用上文呈现的相同的方程来分离地处理复数误差信号的实部和虚部。
本主题的一些非限制性示例被提供如下：
在示例1中，提供了一种用于音频装置中的自适应声学反馈消除的方法。该方法可以包括应用最优化标准以使得自适应反馈控制器响应于干扰的出现而保持在收敛状态，该最优化标准被确定为增强自适应反馈消除器对于音频装置的传入音频信号中的干扰的鲁棒性。
在示例2中，在示例1中发现的干扰可以可选地包括传入音频信号的开端。
在示例3中，示例1和2的任一个或任何组合的主题可以可选地还包括检测传入音频信号的开端并且响应于传入音频信号的开端的每次检测来中止自适应反馈控制器的适应过程。
在示例4中，在示例1至3的任一个或任何组合中发现的应用最优化标准的主题可以可选地包括使非二次成本函数最小化。
在示例5中，在示例4中发现的应用最优化标准的主题可以可选地包括在使用误差信号对自适应反馈消除器进行更新之前约束自适应反馈消除器的误差信号。
在示例6中，示例5的主题可以可选地还包括在约束误差信号之前应用预测误差法以将误差信号白化。
在示例7中，在示例6中发现的约束误差信号的主题可以可选地包括限制和缩放误差信号。
在示例8中，在示例6和7的任一个或任何组合中发现的非二次成本函数为：
其中E{·}为能量，为具有单调非递减导数的对称函数，s为缩放因子，ef为预先白化后的误差信号。
在示例9中，提供了一种用于用于操作音频装置的处理器以用于自适应声学反馈消除的方法。该方法可以包括：在收敛状态下操作处理器的自适应反馈消除器，检测由音频装置接收到的传入音频信号的开端，以及响应于开端的检测来调整自适应反馈消除器以维持收敛状态。
在示例10中，在示例9中发现的调整自适应反馈消除器的主题可以可选地包括在开端的检测之后的一个时段内中止自适应反馈消除器的适应过程。
在示例11中，在示例9和10的任一个或任何组合中发现的操作自适应反馈消除器的主题可以可选地包括操作自适应滤波器，并且在示例9和10的任一个或任何组合中发现的调整自适应反馈消除器的主题可以可选地包括针对相对于传入信号的开端的鲁棒性来调整自适应滤波器。
在示例12中，示例11的主题可以可选地包括在使用误差信号更新自适应滤波器之前约束自适应反馈消除器的误差信号。
在示例13中，示例12的主题可以可选地还包括在约束误差信号之前应用预测误差法以将误差信号白化。
在示例14中，一种音频装置可以包括麦克风、音频处理器和扬声器。麦克风可以被配置为接收输入声音并产生表示所接收的声音的麦克风信号。音频处理电路可以被配置为处理麦克风声音以产生扬声器信号，并且可以包括自适应反馈消除器。自适应滤波器可以被配置为消除麦克风信号中的声学反馈，并且被配置为通过应用被确定为增强对于麦克风信号中的干扰的鲁棒性的最优化标准而被更新，以使得自适应反馈控制器在干扰的出现时保持收敛。扬声器可以被配置为使用扬声器信号产生输出声音。
在示例15中，示例14的主题可以可选地被配置成使得音频装置包括听力装置。
在示例16中，示例15的主题可以可选地被配置为使得听力装置包括被配置为补偿听力障碍的助听器。
在示例17中，示例14至16的任一个或任何组合的主题可以可选地被配置为使得音频处理电路包括自适应滤波器。自适应滤波器包括：滤波器电路装置，其被配置为产生作为麦克风信号中的声学反馈的估计的反馈估计；梯度估计器电路装置，其被配置为约束作为减去反馈估计的麦克风信号的误差信号，并且使用约束后的误差信号产生梯度估计；以及更新滤波器电路装置，其被配置为使用所产生的梯度估计来更新滤波器电路装置的系数。
在示例18中，示例17的主题可以可选地被配置为使得梯度估计器电路装置包括：限制器电路装置，其被配置为限制误差信号；缩放因子电路装置，其被配置为对误差信号应用缩放因子；以及符号电路装置，其被配置为确定误差信号的符号。
在示例19中，示例17和18的任一个或任何组合的主题可以可选地被配置为使得音频处理电路被配置为应用预测误差法以将误差信号白化，并且梯度估计器电路装置被配置为接收和约束白化后的误差信号。
在示例20中，示例14至19的任一个或任何组合的主题可以可选地被配置为使得音频处理电路被配置为检测麦克风信号的开端并且响应于开端的每次检测而中止自适应反馈消除器的适应过程。
听力装置典型地包括至少一个外壳或壳体、麦克风、包括处理电子器件的听力装置电子器件、以及扬声器或“接收器”。听力装置可以包括电源，比如电池。在各个实施例中，电池可以是可再充电的。在各个实施例中，可以采用多能量源。应当理解，在各个实施例中，麦克风可以是可选的。应当理解，在各个实施例中，接收器可以是可选的。应当理解，在不脱离本主题的范围的情况下可以采用通信协议、天线配置和部件的组合的变型。天线配置可以改变并且可以包括在用于电子器件的外壳内或在用于电子器件的外壳的外部。因此，本文阐述的示例旨在是展示性的，并不旨在是变型的限制性的或详尽的描述。
应当理解，数字助听器包括处理器。例如，音频处理电路106、506和606或者其一部分可以每个均被实现在这样的处理器中。在具有处理器的数字助听器中，可以采用可编程增益来调整对佩戴者特定的听力障碍的助听器输出。处理器可以是数字信号处理器(DSP)、微处理器、微控制器、其他数字逻辑、或其组合。处理可以由单个处理器进行，或可以分布在不同装置上。在本申请中提及的信号的处理可以使用处理器或者在不同装置上执行。处理可以在数字域、模拟域、或其组合中进行。处理可以使用子带处理技术来进行。处理可以使用频域或时域方法来进行。一些处理可以涉及频域和时域方面两者。为简洁起见，在一些示例中，附图可以省略执行频率合成、频率分析、模数转换、数模转换、放大、缓冲、以及某些类型的滤波和处理的某些块。在各个实施例中，处理器适于执行存储在一个或多个存储器中的指令，其可以或可以不明确地显示。可以使用各种类型的存储器，包括易失性和非易失性形式的存储器。在各个实施例中，处理器或其他处理装置执行指令以执行许多信号处理任务。这样的实施例可以包括与处理器通信来执行诸如由麦克风进行的声音接收、或使用接收器进行的声音播放之类的信号处理任务(即，在其中使用了这样的换能器的应用中)的模拟部件。在各个实施例中，本领域技术人员在不脱离本主题的范围的情况下可以产生本文阐述的框图、电路和过程的不同实现。
本主题的各个实施例支持与听力装置的无线通信。在各个实施例中，无线通信可以包括标准或非标准的通信。标准无线通信的一些示例包括但不限于蓝牙TM、低能量蓝牙、IEEE 802.11(无线LAN)、802.15(WPAN)以及802.16(WiMAX)。蜂窝通信可以包括但不限于CDMA、GSM、ZigBee和超宽带(UWB)技术。在各个实施例中，通信为射频通信。在各个实施例中，通信为光学通信，比如红外通信。在各个实施例中，通信为感应通信。在各个实施例中，通信为超声通信。尽管本系统的实施例可以被展示为无线电通信系统，然而有可能其他形式的无线通信可以被使用。应当理解，可以使用过去和当前的标准。还可以想到，可以采用这些标准的未来版本以及新的未来版本而不脱离本主题的范围。
无线通信支持来自其他装置的连接。这样的连接包括但不限于一个或多个单声道或立体声连接或者具有链接协议的数字连接，包括但不限于802.3(以太网)、802.4、802.5、USB、ATM、光纤通道、火线或1394、无限带宽、或本地流媒体接口。在各个实施例中，这样的连接包括所有过去和当前的链接协议。还可以想到，可以采用这些协议的未来版本和新的协议而不脱离本主题的范围。
在各个实施例中，本主题被用于被配置为与移动电话通信的听力装置中。在这样的实施例中，听力装置可以是可操作来执行以下中的一个或多个：接听外来电话、挂断电话、和/或提供双向电话通信。在各个实施例中，本主题被用于被配置为与基于分组的装置通信的听力装置中。在各个实施例中，本主题包括被配置为与流媒体音频装置通信的听力装置。在各个实施例中，本主题包括被配置为与Wi-Fi装置通信的听力装置。在各个实施例中，本主题包括能够被遥控装置控制的听力装置。
还应理解，不同的听力装置可以实施本主题而不脱离本公开的范围。图中描绘的装置旨在展示主题，而不一定是限制、详尽或排他的意思。还应理解，本主题可以用于被设计为用在佩戴者的右耳或左耳或两个耳朵中的装置。
本主题可以被用于诸如助听器、头戴式耳麦、耳机之类的听力装置和类似听力装置。
本主题可以被用于具有附加传感器的听力装置中。这样的传感器包括但不限于磁场传感器、电传线圈、温度传感器、加速度计和接近度传感器。
本主题被展示用于听力装置，包括但不限于头戴式耳麦、扬声器、耳蜗装置、骨传导装置、个人监听装置、耳机、和助听器。助听器包括但不限于耳背式(BTE)、耳内式(ITE)、耳道式(ITC)、耳道内置接收器式(RIC或RITE)、深耳道式(CIC)、或隐形深耳道式(IIC)助听器。应当理解，耳背式助听器可以包括基本上位于耳朵背后或覆盖耳朵的装置。这样的装置可以包括具有与耳背式装置(BTE)的电子部分相关联的接收器的助听器，或者具有在用户耳道内的接收器的类型的助听器，比如耳道内置接收器(RIC)或耳内接收器式(RITE)的设计。本主题还可以一般地用于听力装置中，比如耳蜗植入物式听力装置。本主题还可以用于具有换能器的深插入装置，比如接收器或麦克风。本主题可以用于这样的装置中，无论这样的装置是标准的还是定制的，并且无论它们提供的是开放的还是封闭的设计。应当理解，可以结合本主题使用本文没有特意陈述的其他听力装置。
本申请旨在涵盖本主题的改版或变型。应当理解，上述描述旨在例示而非限制。本主题的范围应当参照所附权利要求以及这样的权利要求所享有的法定等同物的全部范围而被确定。

Claims (20)

1.一种用于音频装置中的自适应声学反馈消除的方法，包括：
应用被确定为增强自适应反馈消除器对于所述音频装置的传入音频信号中的干扰的鲁棒性的最优化标准，以使得自适应反馈控制器响应于干扰的出现而保持在收敛状态。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述干扰包括所述传入音频信号的开端。
3.根据前述权利要求中任一项所述的方法，还包括：
检测所述传入音频信号的开端；以及
响应于所述传入音频信号的开端的每次检测，中止所述自适应反馈控制器的适应过程。
4.根据权利要求1和2中任一项所述的方法，其中，应用所述最优化标准包括将非二次成本函数最小化。
5.根据权利要求4所述的方法，其中，应用所述最优化标准包括在使用误差信号更新所述自适应反馈消除器之前，约束所述自适应反馈消除器的误差信号。
6.根据权利要求5所述的方法，还包括在约束所述误差信号之前应用预测误差法以将所述误差信号进行白化。
7.根据权利要求6所述的方法，其中，约束所述误差信号包括限制和缩放所述误差信号。
8.根据权利要求6和7中任一项所述的方法，其中，所述非二次成本函数为：
其中E{·}为能量，为具有单调非递减导数的对称函数，s为缩放因子，并且ef为预先白化后的误差信号。
9.一种用于操作音频装置的处理器以用于自适应声学反馈消除的方法，包括：
在收敛状态下操作所述处理器的自适应反馈消除器；
检测由所述音频装置接收到的传入音频信号的开端；以及
响应于所述开端的检测来调整所述自适应反馈消除器以维持所述收敛状态。
10.根据权利要求9所述的方法，其中，调整所述自适应反馈消除器包括在所述开端的检测之后的一个时段内中止所述自适应反馈消除器的适应过程。
11.根据权利要求9和10中任一项所述的方法，其中，操作所述自适应反馈消除器包括操作自适应滤波器，并且调整所述自适应反馈消除器包括针对相对于传入信号的开端的鲁棒性来调整所述自适应滤波器。
12.根据权利要求11所述的方法，包括在使用误差信号更新所述自适应滤波器之前约束所述自适应反馈消除器的误差信号。
13.根据权利要求12所述的方法，还包括在约束所述误差信号之前应用预测误差法以将所述误差信号白化。
14.一种音频装置，包括：
麦克风，其被配置为接收输入声音并产生表示所接收的声音的麦克风信号；
音频处理电路，其被配置为处理麦克风声音以产生扬声器信号，所述音频处理电路包括自适应反馈消除器，所述自适应反馈消除器被配置为消除所述麦克风信号中的声学反馈，并且被配置为通过应用被确定为增强对于所述麦克风信号中的干扰的鲁棒性的最优化标准而被更新，以使得自适应反馈控制器在出现干扰时保持收敛；以及
扬声器，其被配置为使用所述扬声器信号产生输出声音。
15.根据权利要求14所述的音频装置，其中，所述音频装置包括听力装置。
16.根据权利要求15所述的音频装置，其中，所述听力装置包括被配置为补偿听力障碍的助听器。
17.根据权利要求14至16中任一项所述的音频装置，其中，音频处理电路包括自适应滤波器，所述自适应滤波器包括：
滤波器电路装置，其被配置为产生作为所述麦克风信号中的声学反馈的估计的反馈估计；
梯度估计器电路装置，其被配置为约束作为减去反馈估计的麦克风信号的误差信号，并且使用约束后的误差信号产生梯度估计；以及
更新滤波器电路装置，其被配置为使用所产生的梯度估计来更新滤波器电路装置的系数。
18.根据权利要求17所述的音频装置，其中，所述梯度估计器电路装置包括：
限制器电路装置，其被配置为限制所述误差信号；
缩放因子电路装置，其被配置为对所述误差信号应用缩放因子；以及
符号电路装置，其被配置为确定所述误差信号的符号。
19.根据权利要求18所述的音频装置，其中，所述音频处理电路被配置为应用预测误差法以将误差信号白化，并且所述梯度估计器电路装置被配置为接收和约束白化后的误差信号。
20.根据权利要求14所述的音频装置，其中，所述音频处理电路被配置为检测所述麦克风信号的开端并且响应于所述开端的每次检测而中止所述自适应反馈消除器的适应过程。
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