CN108293170B - 波束成形应用中的自适应无相位失真幅度响应均衡的方法及装置 - Google Patents

波束成形应用中的自适应无相位失真幅度响应均衡的方法及装置 Download PDF

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Abstract

可以使用时域脉冲响应滤波器来对时域中的信号进行均衡以避免由诸如IFFT之类的域变换引入的误差和伪像。所公开的时域脉冲响应滤波器基于各个信号的幅度响应。每个信号的幅度响应可以在频域中计算，或者使用其他技术如自回归分析和数学信号逼近算法(诸如帕德逼近)来计算。自适应滤波器然后可以使用基于处理后的信号计算的滤波器来使输入传感器信号在其原始时域形式中均衡。

Description

波束成形应用中的自适应无相位失真幅度响应均衡的方法及 装置
技术领域
本公开涉及多传感器系统中的幅度响应均衡。更具体地，本公开的部分涉及使用时域中的自适应滤波来对来自多个麦克风系统的信号进行幅度响应均衡。
背景技术
包含多个麦克风的系统可以通过使用波束成形技术来检测定向声音，其中比较来自至少两个麦克风的信号以观察相移和幅度差异。处理来自捕获相同声音的两个不同麦克风的信号需要均衡，因为物理特性和幅度响应在麦克风之间可能不同。由于较小的制造变化，这些变化甚至可以在相同品牌和型号的麦克风之间存在。变化还可能由许多其他因素引起，例如麦克风增益、管子长度差异和其他变化。麦克风之间的变化使来自多麦克风系统的信号处理复杂化，因为诸如波束成形之类的应用假定在每个麦克风处测量的信号的差异仅归因于环境和空间差异，而不是信号如何测量的差异。因此，多麦克风系统中的信号处理尝试对原始信号进行均衡以提高信号处理计算的准确性。
一种用于均衡的常规技术是在系统生产期间的离线校准。这种技术需要制造具有极低容限误差的麦克风，这增加了麦克风的成本和灵敏度。另一种用于均衡的常规技术是自校准。使用增益或幅度响应技术的在线自校准包括计算传播损耗和相位匹配。使用频率响应技术的在线自校准需要知道控制激励的位置。
使用幅度响应技术的在线自校准通常通过将针对每个麦克风的时域信号(例如，来自两个单独的麦克风的两个信号)变换到频域中，并且然后基于第一和第二信号来计算整个频率范围内的均衡比。然后将均衡比应用于第二信号的频域，试图将其与第一麦克风相匹配。然后将调整的第二信号变换回时域，并且可以利用第一和第二信号执行进一步的处理，例如波束成形计算。该技术减少了由两个麦克风中的变化引起的误差，但是在均衡计算中引入了额外的误差。
使用跨所有频率计算的均衡比来操纵第二信号的频域，并且然后转换回时域在计算中引入误差。麦克风的幅度响应跨频率变化，使得所计算的均衡比仅接近两个信号的幅度差异，而并不考虑不同频率处的不同麦克风的变化的幅度响应。此外，由于快速傅立叶逆变换(I-FFT)的数学局限性，当将调整后的第二信号从频域转换回时域时，由I-FFT生成的信号固有地引入误差。这种常规技术在图1中示出，其中，在块105处转换到频域后， x2[n]的频率域信号取自节点101，并且在放大器102处使用处理块103处所计算的频域响应的比率进行均衡。然后，在I-FFT块104中变换x2[n]的均衡后的频率响应。
本文提到的缺点仅仅是代表性的，并且被简单地包括以强调需要改进电气部件，特别是需要消费级设备(例如移动电话)中采用的多麦克风系统。本文描述的实施例解决了某些缺点，但不一定是本文描述或本领域已知的每一个以及每个缺点。
发明内容
多个传感器系统的幅度响应均衡可以通过使用时域脉冲响应滤波器来改进，所述时域脉冲响应滤波器基于各个信号的幅度响应来均衡期望频谱上的多个麦克风的幅度响应。常规技术对频域中的信号进行均衡，其在均衡信号从频域变换到时域时产生传播到均衡的信号的时域表示中的误差和伪像。本文描述的方法和装置通过创建对时域中的信号进行均衡的时域脉冲响应滤波器来减少或消除由常规频域均衡技术引入的信号误差。因此，避免了由诸如I-FFT之类的域转换引入的误差和伪像。此外，信号处理被约束为减少或防止输入信号之间的相位差的引入。
在一些实施例中，时域脉冲响应滤波器基于各个信号的幅度响应并且用于均衡期望频谱上的多个麦克风的幅度响应。每个信号的幅度响应可以在频域中或用例如自回归分析和数学信号逼近算法(如帕德(Padé)逼近) 的其他技术来计算。基于时域中的系统的麦克风的幅度响应来应用时域脉冲响应滤波器以对第二麦克风与第一麦克风进行均衡避免了在其中第二信号的均衡在频域中完成的现有技术系统中引入的误差。
根据一个实施例，一种方法可以包括：由耦合到多个传感器的处理器从多个传感器接收时域中的至少第一输入信号和第二输入信号；由处理器将第一和第二输入信号从时域转换为频域输入信号；由处理器至少部分地基于频域输入信号来估计第一和第二输入信号之间的幅度响应差；由处理器将幅度响应差转换为时域脉冲响应；由处理器约束时域脉冲响应以具有线性相位响应；和/或由处理器至少部分地基于受约束的时域脉冲响应来对第一输入信号和第二输入信号中的至少一个进行滤波。
在某些实施例中，滤波的步骤可以包括对从多个传感器接收的第一输入信号和第二输入信号之间的幅度响应进行均衡；估计幅度响应差的步骤包括计算针对自适应滤波器的滤波器系数，其中约束的步骤可以包括将滤波器系数约束为偶对称的并且奇数的长度，并且其中滤波的步骤包括将自适应滤波器与计算出的和受约束的滤波器系数一起应用。
在一些实施例中，该方法可以进一步包括如下步骤：重复接收，估计转换约束和滤波的步骤以提供接收到的输入信号的自适应均衡；对未基于所述受约束的时域脉冲响应被滤波的所述第一输入信号和所述第二输入信号中的至少一个进行延迟，以补偿由所述滤波引入的延迟；第一输入信号和经滤波的第二输入信号可以被进一步滤波以用于空间识别；和/或第一输入信号和滤波的第二输入信号可以被进一步滤波以用于波束成形。
根据另一个实施例，一种装置可以包括：第一输入节点，其被配置为接收第一输入信号；第二输入节点，其被配置为接收第二输入信号；和/或耦合到第一输入节点并耦合到第二输入节点的控制器。控制器可以被配置为执行某些步骤，包括接收时域中的第一输入信号和第二输入信号；将第一和第二输入信号从时域转换为频域输入信号；至少部分地基于频域输入信号来估计第一输入信号和第二输入信号之间的幅度响应差；将幅度响应差转换为时域脉冲响应；对时域脉冲响应进行约束以具有线性相位响应；和/或至少部分地基于受约束的时域脉冲响应来对第一输入信号和第二输入信号中的至少一个进行滤波。
在一些实施例中，控制器可以通过对从多个传感器接收的第一输入信号和第二输入信号之间的幅度响应进行均衡来执行滤波的步骤；和/或可以通过计算针对自适应滤波器的滤波器系数来执行估计幅度响应差的步骤，其中约束的步骤包括将滤波器系数约束为偶对称的并且奇数的长度，并且其中，滤波的步骤包括将自适应滤波器与计算的并且受约束的滤波器系数一起应用。
在某些实施例中，控制器还可以被配置为重复接收、估计、转换、约束和滤波的步骤以提供接收到的输入信号的自适应均衡；和/或被配置为对未基于所述受约束的时域脉冲响应被滤波的所述第一输入信号和所述第二输入信号中的至少一个进行延迟，以补偿由所述滤波引入的延迟。
根据另一个实施例，一种方法可以包括由处理器从多个传感器接收时域中的至少第一输入信号和第二输入信号；由处理器使用线性预测分析来计算输入信号的自回归(AR)模型参数；由处理器计算与两个输入信号之间的幅度响应差相对应的自回归移动平均(ARMA)模型参数；由处理器计算与第一输入信号和第二输入信号之间的幅度响应差相对应的时域脉冲响应，其中幅度响应差至少部分地基于自回归模型参数和自回归移动平均模型参数使用帕德逼近来计算；由处理器对时域脉冲响应进行约束以具有线性相位响应；和/或由处理器至少部分地基于受约束的时域脉冲响应来对第一输入信号和第二输入信号中的至少一个进行滤波。
在某些实施例中，应用线性预测分析的步骤可以包括生成线性预测系数；和/或第一输入信号和第二输入信号可以包括音频信息。
在又一个实施例中，一种装置可以包括：第一输入节点，其被配置为接收第一音频信号；第二输入节点，其被配置为接收第二音频信号；和/或耦合到第一输入节点并耦合到第二输入节点的控制器。控制器可以被配置为执行步骤，步骤包括：接收时域中的第一输入信号和第二输入信号；由处理器使用线性预测分析来计算输入信号的自回归(AR)模型参数；由处理器计算与两个输入信号之间的幅度响应差相对应的自回归移动平均 (ARMA)模型参数；由处理器计算与第一输入信号和第二输入信号之间的幅度响应差相对应的时域脉冲响应，其中幅度响应差至少部分地基于自回归模型参数和自回归移动平均模型参数使用帕德逼近来计算；对时域脉冲响应进行约束以具有线性相位响应；和/或至少部分地基于受约束的时域脉冲响应来对第一输入信号和第二输入信号中的至少一个进行滤波。
在某些实施例中，控制器可以被配置为通过生成线性预测系数来应用线性预测分析；第一输入信号和第二输入信号可以包括音频信息；和/或音频信息可以是从第一麦克风和第二麦克风接收的音频信息。
前面已经相当广泛地概述了本发明的实施例的某些特征和技术优点，以便可以更好地理解下面的详细描述。将在下文中描述形成本发明的权利要求的主题的其他特征和优点。本领域普通技术人员应该意识到，所公开的概念和具体实施例可以容易地用作用于修改或设计用于实施相同或类似目的的其他结构的基础。本领域普通技术人员还应该认识到，这样的等同构造不脱离如所附权利要求书中阐述的本发明的精神和范围。当结合附图考虑时，从以下描述中将更好地理解附加特征。然而，要明确理解的是，附图中的每个仅仅是为了说明和描述的目的而提供的，而并不意图限制本发明。
附图说明
为了更全面地理解所公开的系统和方法，现在参考结合附图进行的以下描述。
图1是根据现有技术的用于使频域中的第二信号与第一信号均衡的系统的示例框图。
图2是用于使时域中的第二信号与第一信号均衡的自适应滤波器的示例框图，其中自适应滤波器基于第一信号和第二信号的幅度响应。
图3是根据本公开的一个实施例的利用基于第一和第二信号的幅度响应的自适应滤波器使时域中的第二信号与第一信号均衡的说明性步骤的示例流程图。
图4是用于根据本公开的一个实施例的利用基于在频域中计算的第一和第二信号的幅度响应的自适应滤波器使时域中的第二信号与第一信号均衡的说明性步骤的示例流程图。
图5是用于根据本公开的一个实施例的利用基于在频域中计算的第一信号和第二信号的幅度响应的自适应滤波器使时域中的第二信号与第一信号均衡的自适应滤波器的示例框图。
图6A是示出了根据本公开的一个实施例的没有均衡的情况下两个麦克风的幅度响应的示例曲线图。
图6B是示出了根据本公开的一个实施例的在应用幅度响应均衡技术之后两个麦克风的幅度响应的示例曲线图。
图7是根据本公开的一个实施例的利用基于使用自回归建模在时域中计算的第一信号和第二信号的幅度响应的自适应滤波器使时域中的第二信号与第一信号均衡的说明性步骤的示例流程图。
图8是根据本公开的一个实施例的用于使时域中的第二信号与第一信号均衡的自适应滤波器的示例框图，其中自适应滤波器基于使用自回归建模在时域中计算的第一信和第二信号的幅度响应。
具体实施方式
在图6A中示出了可以用本公开的实施例解决的多麦克风系统中的不同麦克风的幅度响应中的不一致和变化的示例。图6A的曲线图示出了两个麦克风对线路602和604中的控制信号的幅度响应。由于例如在制造期间可能出现的麦克风失配，麦克风对每个频率处的刺激作出不同的响应。均衡一个麦克风的响应与另一个麦克风的响应可以改进由麦克风捕获的音频 (诸如用户语音)的处理。在一些实施例中，可以在信号的均衡期间应用时域脉冲响应滤波器。
现在参考图2，示出了用于均衡两个麦克风的幅度响应的一种技术。图 2示出了根据本公开的一个实施例的用于利用自适应滤波器来实现幅度响应均衡的这样的示例系统200。在信号处理系统200的输入节点211和212 处接收诸如来自第一麦克风和第二麦克风的时域音频信号之类的输入信号 x1[n]和x2[n]。信号x1[n]和x2[n]被提供给处理块201和202，处理块201和 202计算针对每个时域信号的幅度响应。然后，在处理框203中使用所计算的幅度响应
Figure BDA0001635255440000061
和
Figure BDA0001635255440000062
来计算受约束的时域脉冲响应滤波器204。受约束的时域脉冲响应滤波器h[n]然后由滤波器204应用到时域输入信号中的一个以使来自第一传感器的第一信号x1[n]与来自第二传感器的第二信号x2[n] 均衡。在一个实施例中，延迟块205可以在诸如处理块201的幅度响应计算之类的幅度响应计算之后插入，以补偿由滤波器204引入的延迟。
尽管在某些实施例中信号x1[n]和x2[n]被描述为麦克风信号，诸如从数字微机电系统(MEMS)麦克风接收的麦克风信号之类的麦克风信号，任何传感器信号都可以用本文描述的系统和方法来处理。输入信号x1[n]和x2[n] 可以是时域表示中的数字信号。输入信号x1[n]和x2[n]可以从存储器、缓冲器或直接从耦合到传感器或麦克风的模数转换器(ADC)接收。
图2的幅度响应均衡可以提供对未匹配的麦克风的更好匹配，因为第二麦克风信号与第一信号的均衡是基于两个麦克风的幅度响应，使用时域中的滤波器来执行的。该匹配减少了现有技术系统中引入的误差，在现有技术系统中传统上在频域中执行第二麦克风的均衡，并且然后将均衡的第二麦克风信号从频域变换到时域。图3是根据本公开的一个实施例的用于匹配时域中的幅度响应的示例信号处理流程。时域输入信号x1[n]和x2[n]分别在块301和302处从输入节点接收。在块303和304处分别计算信号x1[n] 和x2[n]中的每一个的幅度响应。每个信号的幅度响应可以在时域或频域中或两者的组合中估计。在块303和304处计算幅度响应之后，在块305处计算基于所计算的幅度响应的时域脉冲响应。因为时域脉冲响应可能包括一些相位失真，所以可以在块306处约束时域脉冲响应。然后，在块307处，将受约束的时域脉冲响应应用于输入信号中的一个，例如x2[n]，以对信号进行滤波并将麦克风接收信号x2[n]的麦克风响应与麦克风接收信号 x1[n]进行均衡。
时域脉冲响应的约束导致向信号x1[n]或x2[n]引入最小或零相位失真。波束成形和其他信号处理技术，基于麦克风处接收的信号的到达时间差来计算参数。如果麦克风信号的相位信息通过信号处理技术而失真，则可以改变该到达时间差信息。通过约束脉冲响应，可以减少或消除相位失真，使得不会发生对后面的信号处理的明显的影响。例如，波束成形依赖于麦克风信号x1[n]和x2[n]之间的相位差信息以在特定方向上形成波束或零点。在块307约束响应允许波束成形或零点形成而以降低的误差进行操作。
用于创建幅度响应均衡滤波器(例如图3的块307处的滤波器和图2 的处理块204的滤波器h[n])的信号可以包括任何信号。在一些实施例中，信号可以被处理以在期望的频率范围(例如，白噪声)上产生均匀的幅度。然而，幅度响应均衡可随时用任何输入信号应用，并且不需要具有跨频率范围的均匀幅度响应的控制信号。
在一些实施例中，可以使用信号的频域表示来计算在创建自适应滤波器中应用的幅度响应均衡。图4是根据本公开的一个实施例的用于匹配时域中的幅度响应的示例信号处理流程，其中根据本公开的一个实施例，自适应滤波器基于频域中的信号的幅度响应。在图4的示例流程中，在块401 和402处接收来自至少两个单独传感器的至少两个信号。在一些实施例中，在时域中分别从第一传感器和第二传感器从接收两个信号x1[n]和x2[n]。然后输入信号x1[n]和x2[n]分别在块403和404被转换到频域。在块403和405 处，信号x1[n]和x2[n]的频域表示分别被示出为频域表示X1(z)和X2(z)，但是在一些实施例中可以使用其他频域表示。在块405处计算频域表示X1(z) 和X2(z)之间的幅度响应差。幅度响应差包括表示传感器1和传感器2在几个频率处的幅度响应差的系数。然后在块406处将幅度响应差转换为时域脉冲响应滤波器h[n]。在一些实施例中，滤波器h[n]是自适应滤波器。在一些实施例中，时域脉冲响应滤波器h[n]在块407处被约束以具有线性相位，以在将滤波器h[n]应用于输入信号时防止相位失真。然后在框408处将滤波器h[n]应用到输入信号中的一个，例如信号x2[n]。
如图5的系统中所示，可以在信号的频域转换之后计算自适应滤波器。图5的系统在节点501和502处从诸如两个麦克风之类的第一传感器和第二传感器接收输入信号x1[n]和x2[n]。节点501和502耦合到各自的处理块 503和504，其中时域信号x1[n]和x2[n]可以被缓冲、加窗和/或重叠。处理块503和504被耦合到各自的快速傅立叶变换(FFT)处理块505和506，其中输入信号x1[n]和x2[n]被变换到频域中。FFT处理块505耦合到幅度平滑块507和509，并且FFT处理块506耦合到幅度平滑块508和510。幅度平滑块可以使用以下任何一种方法来估计幅度谱密度(MSD)：均方位移(在处理块509和510中示出)、倒谱方法、运行平均滤波。Savitzky-Golay平滑或其他平滑算法。幅度平滑块507-510可以用软件或硬件执行幅度平滑。硬件组件中的幅度平滑可以用例如低通或带通滤波器来完成。
在频域中的该处理之后，信号可以被转换回时域并且被用于生成自适应滤波器块514和515的系数。因此，幅度平滑块507和509被耦合到快速傅立叶逆变换(I-FFT)块511并且幅度平滑块508和510被耦合到I-FFT 块512。I-FFT块511和512分别产生信号
Figure BDA0001635255440000081
和
Figure BDA0001635255440000082
它们分别是麦克风信号x1[n]和x2[n]的平滑的幅度谱的时域表示。I-FFT块511耦合到与自适应滤波器514耦合的误差信号处理块513。自适应滤波器514还耦合到I-FFT 处理块512以接收
Figure BDA0001635255440000091
自适应滤波器514产生滤波器h[n]的FIR系数，并且可以进一步耦合到误差信号处理块513以创建反馈回路，其中滤波器 h[n]是误差信号处理块513的输入。到自适应滤波器514的误差信号反馈细化自适应滤波器的滤波器h[n]的FIR系数以获得
Figure BDA0001635255440000092
和
Figure BDA0001635255440000093
的收敛。可以由自适应滤波器515应用相同的系数，自适应滤波器515将滤波器应用于时域信号x1[n]和x2[n]中的一个。
在一些实施例中，I-FFT处理块511进一步耦合到I-FFT块511与误差信号处理块513之间的延迟块518，该误差信号处理块513施加由滤波器 h[n]产生的延迟(例如简单延迟λ)，使得当在误差信号处理块513中计算出误差信号时，
Figure BDA0001635255440000094
是延迟块518的输出，并且使
Figure BDA0001635255440000095
与通过自适应滤波器514的
Figure BDA0001635255440000096
同步。
回到处理块503和504，块503和504可以通过对信号进行缓冲、重叠和/或加窗并且然后基于以下公式转换到频域来处理输入信号：
Figure BDA0001635255440000097
其中w[n]是加窗函数，xi[n,m]是与第m个超帧相对应的缓冲和重叠的输入信号，N是可通过可调参数改变的FFT大小，而l是频率段索引。重叠可以固定在50％，而Kaiser-Bessel导出窗可以用于该分析阶段。幅度响应均衡系统和方法作为整体的性能不受加窗函数的限制。在一些实施例中，可以应用不同于矩形窗的窗。
现在参考处理块507、508、509和510，可以根据复数频谱来计算幅度谱，并基于以下公式使用一阶指数平均滤波器进行平滑：
Mi[l，m]＝αMi[l，m-1]+(1-α)|Xi[l，m]|
其中α是可以由用户或在处理器上执行的算法来改变的平滑参数。
平滑后的幅度频谱然后可以基于以下公式，使用傅立叶逆变换在块511 和512中变换到时域：
Figure BDA0001635255440000101
输出信号
Figure BDA0001635255440000102
可以通过假设输入信号xi[n]是通过着色滤波器gi[n]滤除白噪声信号而获得的来进行解释。
对于广义静止系统(WSS)，
Figure BDA0001635255440000103
其中
Figure BDA0001635255440000104
是输入信号xi[n]的功率谱密度，Gi(f)是着色滤波器的频率响应，而W(f)是激励白噪声信号的频率响应。在WSS假设下，输出信号
Figure BDA0001635255440000105
可写成
Figure BDA0001635255440000106
因此，信号
Figure BDA0001635255440000107
仅包含着色滤波器gi[n]的幅度响应信息。MRE系统和方法的目标是估计着色过滤器的幅度响应，并设计均衡过滤器，所述均衡过滤器使其中着色过滤器中的一个的幅度响应与另一个相匹配。这个均衡滤波器的幅度响应可以是：
Figure BDA0001635255440000108
如现有技术中所做的那样，可以通过将麦克风信号中的一个麦克风信号的复频谱乘以实际增益函数而在频域中实现幅度差补偿。然而，频域中的这种缩放会在合成的时域信号中引入伪像。相反，本文描述的实施例通过时域滤波器(例如FIR滤波器)来执行均衡。通过自适应滤波器估计滤波器系数，该自适应滤波器对麦克风信号的平滑后的幅度谱的时域表示进行操作。在一些实施例中，幅度响应均衡块可仅针对幅度响应差进行均衡。因此，可以以滤波器的相位响应被约束为线性的方式来更新系数。该线性相位响应可以转化为在均衡输出处引入简单延迟。对自适应滤波器的引用定义为：
Figure BDA0001635255440000109
其中L是可以通过输入参数调整的滤波器系数的数量。误差信号由下式给出：
Figure BDA0001635255440000111
其中
Figure BDA0001635255440000112
是信号的延迟版本，其幅度谱必须与由滤波器系数hk滤波的参考信号匹配。可以使用归一化最小均方(NLMS)递归更新公式来获得无约束的自适应滤波器的滤波器系数为：
Figure BDA0001635255440000113
其中δ是用于防止被零除的小正则因子。经线性相位约束的自适应滤波器更新公式可以通过利用线性相位FIR滤波器的系数对称性而修改上述公式来获得。FIR滤波器的移动平均形式可以由以下公式给出：
Figure BDA0001635255440000114
对于I型线性相位FIR系统，系数可以被约束为偶对称的并且奇数的长度，如以下公式中定义的那样：
h[n]＝h[L-1-n]，0≤n≤L-1，
并且由该滤波器引入的延迟可以是(L-1)/2个采样。这个过滤器的输出可以定义为
Figure BDA0001635255440000115
因此，通过对参考缓冲器进行重新排列，可以使用标准NLMS更新公式来估计线性相位FIR滤波器系数。具体而言，参考矢量和系数矢量可以被缩减为：
Figure BDA0001635255440000116
Figure BDA0001635255440000117
类型1线性相位滤波器中的唯一系数的数量可以是((L-1)/2+1)。在一些实施例中，可以仅估计这些独特的系数。针对经线性相位约束的FIR滤波器的NLMS更新公式可以修改，如下式所示：
Figure BDA0001635255440000121
可以将延迟λ设置为(L-1)/2个样本以导出误差信号。然后可以通过由用户选择或由处理器确定的可调参数来调整自适应速率。信号
Figure BDA0001635255440000126
的自相关可能与输入信号xi[n]相同，如下式所示：
Figure BDA0001635255440000122
其中p是自相关滞后指数。这种关系表示基于信号
Figure BDA0001635255440000123
实现的自适应滤波器的收敛属性可以由原始输入信号xi[n]的自相关属性来控制。
当根据幅度谱的时域等效值来估计均衡滤波器系数时，可以将滤波器分开地应用于原始输入信号x2[n]。具体而言，均衡的输出可以由以下公式定义：
Figure BDA0001635255440000124
非均衡的输入可以被延迟以补偿由以下公式给出的线性相位FIR滤波器引入的延迟：
Figure BDA0001635255440000125
延迟块518的输出可以是y1[n]，并且自适应滤波器514的输出可以是 y2[n]。信号y1[n]和y2[n]可以被进一步滤波以用于波束成形应用(例如，波束成形或空间滤波)。例如，利用y1[n]和y2[n]进行波束成形可以包括对信号x1[n]和x2[n]进行滤波。对信号x1[n]和x2[n]进行滤波以改变信号x1[n]和 x2[n]中的至少一个的相位或幅度可以用于放大或消除信号x1[n]和x2[n]内的信号。在一些实施例中，使用y1[n]和y2[n]的波束成形滤波可以用于通过计算例如至少部分是由产生信号x1[n]和x2[n]的传感器之间的空间关系引起的 y1[n]和y2[n]之间的幅度和相移差来检测信号源的位置。
图6A示出了标记为Mic1和Mic2的两个输入传感器的频谱图。该图突出显示了由本文公开的系统和方法解决的问题。具有不同光谱响应的两个传感器(例如图6A中的Mic1和Mic2)的数据之间的信号比较必须被均衡以对信号执行进一步处理，例如波束成形。图6B示出了Mic1的原始数据的谱图，其利用来自Mic2的经滤波的原始数据的谱图绘制，其中Mic2原始数据已经使用本文所述的系统和方法的一个实施例进行了滤波。如图 6B所示，经滤波的Mic2信号606在相关频谱上被均衡以匹配Mic1信号608 的幅度响应。Mic1和Mic2之间的比较信号分析可以由本文中的实施例通过去除信号处理误差来增强，所述信号处理误否则将会由产生信号Mic1和 Mic2的第一麦克风和第二麦克风的固有或环境差异引起。
在一些环境中，输入信号由噪声和语音组成，并且语音和噪声的相对幅度谱可能大不相同。在这种情况下，一直匹配幅度谱可能会导致不良结果。相应地，一些实施例还包括自适应启用输入信号，该自适应启用输入信号控制其中平滑的幅度谱估计被启用的时间实例。只有当自适应启用输入信号控制信号为真时，自适应滤波器才可以被更新，因为输入信号
Figure BDA0001635255440000131
仅在平滑的幅度谱估计被启用时才改变。
在一些实施例中，可以使用信号的时域表示的统计逼近来计算在创建用于均衡时域中的信号的自适应滤波器中使用的幅度响应。图7是根据本公开的一个实施例的用于匹配时域中的幅度响应的示例信号处理流程。自适应滤波器可以例如基于使用自回归技术和帕德逼近找到的信号的幅度响应。图7示出了本发明方法的实施例，其中输入信号x1[n]和x2[n]分别在块 701和702被接收。块703计算信号x1[n]的自回归(AR)模型参数的估计，并且块704计算信号x2[n]的AR模型参数的估计。接下来，在块705处计算自回归移动平均(ARMA)模型参数以对应于信号x1[n]和x2[n]之间的幅度响应差。然后可以在块706处使用ARMA模型参数来估计与输入信号x1[n] 和x2[n]之间的幅度响应差相对应的时域脉冲响应。估计的时域脉冲响应可以被约束以创建具有线性相位的时域脉冲响应滤波器。然后使用在块706 和707处计算的受约束的时域脉冲响应，在块708处对诸如x2[n]之类的信号中的一个进行滤波。另外，在一些实施例中，可以将未滤波的信号x1[n]延迟以补偿由在块708处应用的时域脉冲响应滤波器引起的延迟。
可以使用如图8的系统中所示的时域逼近来计算自适应滤波器。图8 的系统分别在节点801和802处从第一传感器和第二传感器接收输入信号 x1[n]和x2[n]。节点801和802耦合到相应的处理块803和804。处理块803 和805计算针对输入信号x1[n]的线性预测系数(LPC)，并且处理块804和 806计算针对输入信号x2[n]的LPC。在一些实施例中，使用自回归(AR) 模型参数来估计LPC。
处理块803耦合到处理块805，并且处理块804耦合到处理块806。处理块805和806分别接收针对输入信号x1[n]和x2[n]的LPC，并且使用自回归移动平均(ARMA)系数来计算输入信号x1[n]和x2[n]之间的幅度响应差。在一些实施例中，处理块805和806然后使用ARMA系数执行帕德逼近以逼近与输入信号x1[n]和x2[n]之间的幅度差相对应的时域脉冲响应。在一些实施例中，处理块805进一步耦合到处理块807，并且处理块806进一步耦合到处理块808。处理块807和808执行类似于关于图5的块507-510所描述的平滑。在一些实施例中，处理块807和808还可以约束在处理块805 和806中计算的估计的时域脉冲响应，使得时域脉冲响应具有线性相位响应。估计的时域脉冲响应的约束可以如下所述通过例如应用滤波延迟来执行。
处理块807耦合到误差信号处理块809，在误差信号处理块809中计算误差信号。处理块808耦合到自适应滤波器810，在自适应滤波器810中时域脉冲响应系数被用于创建自适应滤波器。自适应滤波器810还通过反馈回路耦合到误差信号处理块809。自适应滤波器810创建在处理块811中应用于原始输入信号x2[n]的滤波器h[n]。一些实施例可以包括耦合在处理块 807与误差信号处理块809之间的延迟块812，以计算时域脉冲响应的延迟。来自延迟块812的经计算的延迟可以应用于未经滤波的信号(图8中未示出)x1[n]，以在x2[n]在处理块811中通过自适应滤波器h[n]滤波之后保持输入信号x1[n]和x2[n]同步。
例如，在一个实施例中，处理块803和804可以基于以下公式来计算线性预测系数(LPC)：
Figure BDA0001635255440000141
其中
Figure BDA0001635255440000142
并且
Figure BDA0001635255440000151
可以使用Levinson's-Durbin算法通过基于以下公式估计自相关序列来估计参数
Figure BDA0001635255440000152
Figure BDA0001635255440000153
m:0,…L。
在一些实施例中，在处理块805和806中计算的幅度响应差可以被定义为：
Figure BDA0001635255440000154
在计算上述LPC系数的一些实施例中，自适应滤波器可以由以下公式来定义：
Figure BDA0001635255440000155
当处理块805和806应用帕德逼近时，由H(z)表示的自回归、移动平均系统(ARMA)和由
Figure BDA0001635255440000156
表示的移动平均可以近似地相等，如以下以公式定义的：
Figure BDA0001635255440000158
然后可以将逼近扩展并表示为由以下公式定义的：
Figure BDA0001635255440000159
当M＞＞L时。系数b0…bM然后可以通过将左边的分母移到右边并且将系数等同来创建线性方程组来求解。
系数可以被约束到线性相位，例如通过应用滤波延迟。例如，然后逼近可以被扩展并且由以下公式表示：
Figure BDA00016352554400001510
如上所述，一组线性方程可类似地根据该方程进行制定以等同多项式，以便在处理块810和811中创建要在滤波器h[n]中使用的一组受约束的系数。然后可以求解线性方程组以获得系数b0,…,bh。
在一些实施例中，可以基于以下公式来计算在误差信号处理块809中计算的误差信号：
Figure BDA0001635255440000161
在一些环境中，输入信号由噪声和语音组成，并且语音和噪声的相对幅度谱可能非常不同。在这种情况下，一直匹配幅度谱可能会导致不良结果。因此，一些实施例还包括自适应启用输入信号，其控制启用幅度均衡处理块803-811中的任何的时间实例。只有当自适应启用输入信号控制信号为真时，处理块811中的自适应滤波器h[n]才可以被更新，因为仅当幅度均衡处理块被启用时输入信号
Figure BDA0001635255440000162
才改变。
上述的时域自适应滤波器和其他组件和方法可以在诸如移动设备之类的设备的音频控制器中实现，以处理从移动设备的近端和/或远端麦克风接收的信号。移动设备可以是例如移动电话、平板电脑、膝上型电脑或无线耳机。诸如设备的应用处理器之类的移动设备的处理器可以实现处理技术，诸如以上参照图2、图3、图4、图5、图7和/或图8所描述的处理技术，或者用于处理的其他电路。可替代地，移动设备可以包括用于执行这些功能的特定硬件，诸如数字信号处理器(DSP)。控制器可以包括处理器、数字信号处理器(DSP)和/或与信号处理有关的其他电路。在一些实施例中，控制器可与诸如自适应回声消除(AEC)、自适应噪声消除(ANC)、脉宽调制器(PWM)和/或音频放大器之类的其他音频处理电路一起集成到音频编码器/解码器(CODEC)芯片中。
图3、图4、图5、图7和图8的示意性流程图一般作为逻辑流程图来阐述。如此，所描绘的顺序和标记步骤指示所公开的方法的各方面。可以设想在功能、逻辑或效果上与所示方法的一个或多个步骤或其部分等同的其他步骤和方法。此外，提供所采用的格式和符号来解释该方法的逻辑步骤，并且被理解为不限制该方法的范围。尽管在流程图中可以采用各种箭头类型和线型，但是它们被理解为不限制相对应的方法的范围。事实上，一些箭头或其他连接器可能仅用于指示方法的逻辑流程。例如，箭头可以指示所描绘的方法的列举的步骤之间的未指定的持续时间的等待或监视时段。此外，特定方法发生的顺序可能严格遵守或不严格遵守所示相对应的步骤的顺序。
如果以固件和/或软件实现，则上述功能可以作为一个或多个指令或代码存储在计算机可读介质上。示例包括用数据结构编码的非暂时性计算机可读介质和用计算机程序编码的计算机可读介质。计算机可读介质包括物理计算机存储介质。存储介质可以是可以被计算机访问的任何可用介质。作为示例而非限制，这样的计算机可读介质可以包括随机存取存储器 (RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、光盘只读存储器(CD-ROM)或其他光盘存储、磁盘存储或其他磁存储设备或可用于以指令或数据结构的形式存储期望的程序代码并且可由计算机访问的任何其他介质。磁盘和光盘包括压缩盘(CD)、激光光盘、光盘、数字多功能光盘(DVD)、软盘和蓝光光盘。通常，磁盘磁性地复制数据，而光盘以光学方式复制数据。上述的组合也应该包括在计算机可读介质的范围内。
除了存储在计算机可读介质上之外，指令和/或数据可以被提供为包括在通信装置中的传输介质上的信号。例如，通信装置可以包括具有指示指令和数据的信号的收发机。指令和数据被配置为使一个或多个处理器实现权利要求中概述的功能。
尽管已经详细描述了本公开和某些代表性优点，但应该理解，在不脱离由所附权利要求限定的本公开的精神和范围的情况下，可以在本文中做出各种改变、替换和更改。此外，本申请的范围并非意在限于说明书中描述的过程、机器、制造、物质组成、手段、方法和步骤的特定实施例。如本领域的普通技术人员将容易从本公开意识到，可以利用基本上执行相同的功能或实质上实现与本文描述的对应实施例相同的结果的目前存在或将来开发的过程、机器、制造、物质组成、手段、方法或步骤。因此，所附权利要求意图在其范围内包括这样的过程、机器、制造、物质组成、手段、方法或步骤。

Claims (22)

1.一种用于幅度响应均衡的方法，包括：
由耦合到多个传感器的处理器从所述多个传感器接收时域中的至少第一输入信号和第二输入信号；
由所述处理器将所述第一输入信号和所述第二输入信号从所述时域转换为第一频域输入信号和第二频域输入信号；
由所述处理器至少部分地基于所述第一频域输入信号和第二频域输入信号来估计第一时域幅度等效信号和第二时域幅度等效信号；
由所述处理器使用时域自适应滤波器对所述第一时域幅度等效信号进行滤波，以匹配所述第二时域幅度等效信号；
由所述处理器更新用于所述自适应滤波器的脉冲响应的系数，以使所述第一时域幅度等效信号和第二时域幅度等效信号之间的差最小化；
由所述处理器对所述自适应滤波器的所更新的系数进行约束，使得所述自适应滤波器的脉冲响应被约束以具有线性相位响应；以及
由所述处理器至少部分地基于受约束的时域脉冲响应来对所述第一输入信号和所述第二输入信号中的至少一个进行滤波。
2.根据权利要求1所述的方法，还包括重复接收、估计、转换、约束、更新以及滤波的步骤以提供对接收的输入信号的自适应均衡。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，约束的步骤包括将所述滤波器系数约束为偶对称的并且奇数的长度，并且其中，滤波的步骤包括将所述自适应滤波器与计算的并且受约束的滤波器系数一起应用。
4.根据权利要求1所述的方法，还包括对未基于所述受约束的时域脉冲响应被滤波的所述第一输入信号和所述第二输入信号中的至少一个进行延迟，以补偿由所述滤波引起的延迟。
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述第一输入信号和经滤波的第二输入信号被进一步滤波以用于空间识别。
6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述第一输入信号和经滤波的第二输入信号被进一步滤波以用于波束成形。
7.一种用于幅度响应均衡的装置，包括：
第一输入节点，其被配置为接收第一输入信号；
第二输入节点，其被配置为接收第二输入信号；
控制器，其耦合到所述第一输入节点并且耦合到所述第二输入节点并且被配置为执行包括以下操作的步骤：
接收时域中的所述第一输入信号和所述第二输入信号；
将所述第一输入信号和所述第二输入信号从所述时域转换为第一频域输入信号和第二频域输入信号；
至少部分地基于所述第一频域输入信号和第二频域输入信号来估计第一时域幅度等效信号和第二时域幅度等效信号；
使用时域自适应滤波器对所述第一时域幅度等效信号进行滤波，以匹配所述第二时域幅度等效信号；
更新用于所述自适应滤波器的脉冲响应的系数，以使所述第一时域幅度等效信号和第二时域幅度等效信号之间的差最小化；
对所述自适应滤波器的所更新的系数进行约束，使得所述自适应滤波器的脉冲响应被约束以具有线性相位响应；以及
至少部分地基于受约束的时域脉冲响应来对所述第一输入信号和第二输入信号中的至少一个进行滤波。
8.根据权利要求7所述的装置，还包括重复接收、估计、转换、约束、更新和滤波的步骤以提供对接收的输入信号的自适应均衡。
9.根据权利要求7所述的装置，其中，约束的步骤包括将所述滤波器系数约束为偶对称的并且奇数的长度，并且其中，滤波的步骤包括将所述自适应滤波器与计算的并且受约束的滤波器系数一起应用。
10.根据权利要求7所述的装置，进一步包括对未基于所述受约束的时域脉冲响应被滤波的所述第一输入信号以及所述第二输入信号中的至少一个进行延迟，以补偿由所述滤波引起的延迟。
11.根据权利要求7所述的装置，其中，所述第一输入信号以及经滤波的第二输入信号被进一步滤波以用于空间识别。
12.根据权利要求7所述的装置，其中，所述第一输入信号以及经滤波的第二输入信号被进一步经滤波以用于波束成形。
13.一种用于幅度响应均衡的方法，包括：
由处理器从多个传感器接收时域中的至少第一输入信号和第二输入信号；
由所述处理器使用线性预测分析来计算输入信号的自回归(AR)模型参数；
由所述处理器计算与上述两个输入信号之间的幅度响应差相对应的自回归移动平均(ARMA)模型参数；
由所述处理器计算与所述第一输入信号和所述第二输入信号之间的幅度响应差相对应的时域脉冲响应，其中，所述幅度响应差是至少部分地基于所述自回归模型参数和所述自回归移动平均模型参数使用帕德逼近来计算的；
由所述处理器对所述时域脉冲响应进行约束以具有线性相位响应；以及
由所述处理器至少部分地基于受约束的时域脉冲响应来对所述第一输入信号和所述第二输入信号中的至少一个进行滤波。
14.根据权利要求13所述的方法，其中，应用所述线性预测分析的步骤包括生成线性预测系数。
15.根据权利要求13所述的方法，其中，所述第一输入信号和所述第二输入信号包括从第一麦克风和第二麦克风接收的音频信息。
16.根据权利要求13所述的方法，其中，所述第一输入信号和经滤波的第二输入信号被进一步滤波以用于空间识别。
17.根据权利要求13所述的方法，其中，所述第一输入信号和经滤波的第二输入信号被进一步滤波以用于波束成形。
18.一种用于幅度响应均衡的装置，包括：
第一输入节点，其被配置为接收第一音频信号；
第二输入节点，其被配置为接收第二音频信号；
处理器，其耦合到所述第一输入节点并且耦合到所述第二输入节点并且被配置为执行包括以下操作的步骤：
接收时域中的第一输入信号和第二输入信号；
由所述处理器使用线性预测分析来计算上述输入信号的自回归(AR)模型参数；
由所述处理器计算与上述两个输入信号之间的幅度响应差相对应的自回归移动平均(ARMA)模型参数；
由所述处理器计算与所述第一输入信号和所述第二输入信号之间的幅度响应差相对应的时域脉冲响应，其中，所述幅度响应差是至少部分地基于所述自回归模型参数和所述自回归移动平均模型参数使用帕德逼近来计算的；
对所述时域脉冲响应进行约束以具有线性相位响应；以及
至少部分地基于受约束的时域脉冲响应来对所述第一输入信号和所述第二输入信号中的至少一个进行滤波。
19.根据权利要求18所述的装置，其中，所述处理器进一步被配置为当通过使用线性预测分析来计算所述输入信号的自回归(AR)模型参数时生成线性预测系数。
20.根据权利要求18所述的装置，其中，所述第一输入信号和所述第二输入信号包括从第一麦克风和第二麦克风接收的音频信息。
21.根据权利要求18所述的装置，其中，所述第一输入信号以及经滤波的第二输入信号进一步被滤波以用于空间识别。
22.根据权利要求18所述的装置，其中，所述第一输入信号以及经滤波的第二输入信号进一步被滤波以用于波束成形。
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