CN109451195A - 一种自适应双端检测的回声消除方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种自适应双端检测的回声消除方法及系统。其中，该方法包括如下步骤：S11，分别设置前置滤波器和后置滤波器；S12，当远端信号输入时，分别计算前置滤波器的滤波结果和后置滤波器的滤波结果；S13，根据前置滤波器的滤波结果对拾取信号进行回声消除，得到输出信号；S14，根据后置滤波器的滤波结果实时更新后置滤波器的系数，当后置滤波的收敛值大于前置滤波器的收敛值时，将后置滤波器的系数赋值给前置滤波器，转向步骤S12，否则，前置滤波器系数不变，转向步骤S12。该方法能在双端通信中减少采用传统的回声消除算法中双端检测错误造成语音切音现象和回声消除不干净的状况，提高了回声消除的效果。
Description
技术领域
本发明涉及一种自适应双端检测的回声消除方法，同时涉及实现该回声消除方法的系统；属于语音通信技术领域。
背景技术
Googl e公司于2011年开放了一项基于网页浏览器进行实时语音对话或视频对话技术WebRTC的源代码。WebRTC提供了视频会议的核心技术，其本质是将实时通信应用所需要的音、视频捕获及处理模块、网络传输及会话控制等协议集成到网页浏览器。图1显示了WebRTC的总体框架。IP电话广泛利用互联网和全球IP互连环境的资源，具有通话成本低廉、带宽利用率高、能提供各种多媒体增值服务等优点。
由于其以数据封包的形式在IP网络上做实时传递，存在数据丢包、延时和抖动等问题，使其服务质量QoS得不到保证。源自接收器(耳机)的声波，通过位于声音路径上的固体物体反射进入手机的麦克风(话筒)中，这就形成了声学回声，如图2所示。而且当网络延时超过45ms时，远端通话者的声音被麦克风拾取后通过网络传回到远端，远端通话者能听到自己的回声，从而严重影响了通话质量和用户体验度。因此，回声消除技术在Vo IP中起着至关重要的作用，其中最为普遍的做法是设计声学回声消除器AEC来实现回声的抑制。
音频处理引擎是WebRTC中一个重要的、极具技术价值的组成模块，包含了iSAC/iLBC编解码器、语音NetEQ技术、回声消除/噪声抑制等三大部分专门的AEC模块将语音信号变换到频域，采用回声抑制的处理方法消除回声，自适应滤波器采用的是NLMS算法。
图3描述了整个AEC算法的流程。首先，算法以块为单位，每次采样128个时域波形上的点，进行128点的快速傅立叶变换(FFT)，得到复数的浮点频域值。根据远端信号和近端信号频谱的相似程度(相关性大小)，算法估计出整个系统的延时，并将远端信号延时后与近端信号对齐。如图4所示，回声消除的核心模块是自适应滤波器，远端信号x(k)通过环境中的回声信道h产生回声y(k)，近端信号d(k)由y(k)混合近端语音v(k)共同组成。通过构造M抽头自适应滤波器h^来模拟回声信道h，可以使得y^(k)逼近回声信号y(k)，使e(k)逼近近端声音v(k)，从而达到消除回声的目的。从图4可以看出，回声消除关键是自适应地调整h^使其逼近h，h^的自适应调整可使用现有各种自适应滤波算法。AEC滤波器采用归一化最小均方差(NLMS)算法得到信道滤波器系数；然后通过在频域上回声抑制的方法，将近端信号中的远端回声部分有效地去除；最后，通过非线性处理、添加舒适噪声、快速傅立叶反变换(IFFT)等模块输出回声消除后的声音信号。
但是，当存在v(k)时，基于现有各种自适应滤波算法的回声消除性能将严重恶化，甚至不能保证自适应滤波算法的收敛，这就是回声消除中的双端发声问题。在双端同时说话时，近端语音和远端声音的回声会混合在一起，从而使两者的线性关系大大下降，这时更新滤波器系数会适得其反，会减缓滤波器的收敛程度。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明所要解决的首要技术问题在于提供一种自适应双端检测的回声消除方法。
本发明所要解决的另一技术问题提供一种自适应双端检测的回声消除系统。
为实现上述发明目的，本发明采用下述的技术方案：
根据本发明实施例的第一方面，提供一种自适应双端检测的回声消除方法，包括如下步骤：
S11，分别设置前置滤波器和后置滤波器；
S12，当远端信号输入时，分别计算前置滤波器的滤波结果和后置滤波器的滤波结果；
S13，根据前置滤波器的滤波结果对拾取信号进行回声消除，得到输出信号；
S14，根据后置滤波器的滤波结果实时更新后置滤波器的系数，当后置滤波的收敛值大于前置滤波器的收敛值时，将后置滤波器的系数赋值给前置滤波器，转向步骤S 12，否则，前置滤波器系数不变，转向步骤S 12。
其中较优地，根据前置滤波器的滤波结果对拾取信号进行回声消除，得到输出信号，采用如下公式：
ef(k)＝d(k)-wf(k)Tx(k)；
其中，ef(k)是经前置滤波器滤波和回声消除之后的输出信号；d(k)为拾取信号；wf(k)为前置滤波器；x(k)为远端信号。
其中较优地，根据后置滤波器的滤波结果实时更新后置滤波器的系数时采用归一化最小均方差算法。
其中较优地，采用归一化最小均方差算法根据后置滤波器的滤波结果实时更新后置滤波器的系数，采用如下公式：
其中，μ为更新步长系数；ε为归一化的正常数；x(k)为输入的远端信号；eb(k)为当远端信号x(k)输入时，通过后置滤波器模拟回声信道得到后置滤波器的滤波结果。
其中较优地，更新步长系数μ采用如下公式：
其中，μmax为更新步长系数的最大值；Pfar为远端信号能量；Pmax为远端信号能量的最大值；Pmin为远端信号能量的最小值。
其中较优地，计算信号的能量采用如下公式：
其中，M为常数，k为时间计数；PX(k)为远端信号能量。
其中较优地，当后置滤波的收敛值大于前置滤波器的收敛值时，将后置滤波器的系数赋值给前置滤波器，包括如下步骤：
S 141，计算近端信号频谱能量和；
S 142，分别计算前置滤波的远端信号频谱能量和以及后置滤波的远端信号频谱能量和；
S 143，分别计算前置滤波的远端信号频谱能量和与近端信号频谱能量和的前置绝对差值和；以及后置滤波的远端信号频谱能量和与近端信号频谱能量和的后置绝对差值和；当后置绝对差值和大于前置差值和时，后置滤波的收敛值大于前置滤波器的收敛值，将后置滤波器的系数赋值给前置滤波器。
其中较优地，在远端信号输入之前，对经前置滤波器滤波之后的输出信号和经后置滤波器进行滤波之后输出的信号系数进行初始化，初始化值置0。
根据本发明实施例的第二方面，提供一种自适应双端检测的回声消除系统，包括处理器和存储器；所述存储器上存储有可用在所述处理器上运行的计算机程序，当所述计算机程序被所述处理器执行时实现如下步骤：
S21分别设置前置滤波器和后置滤波器；
S22，当远端信号输入时，分别计算前置滤波器的滤波结果和阶后置滤波器的滤波结果；
S23，根据前置滤波器的滤波结果对拾取信号进行回声消除，得到输出信号；
S24，根据后置滤波器的滤波结果实时更新后置滤波器的系数，当后置滤波的收敛值大于前置滤波器的收敛值时，将后置滤波器的系数赋值给前置滤波器，转向步骤S22，否则，前置滤波器系数不变，转向步骤S22。
本发明所提供的自适应双端检测的回声消除方法，分别设置前置滤波器和后置滤波器；后置滤波器的系数实时更新，前置滤波器的系数根据后置滤波以及前置滤波器的收敛程度有条件的更新，能在双端通信中减少采用传统的回声消除算法中双端检测错误造成语音切音现象和回声消除不干净的状况，提高了回声消除的效果。
附图说明
图1为现有的WebRTC总体架构结构示意图；
图2为现有的声学回声产生的原理示意图；
图3为现有的采用声学回声消除器算法进行回声消除的流程图；
图4为现有的自适应滤波器原理示意图；
图5为本发明所提供的自适应双端检测的回声消除方法的流程图；
图6为本发明所提供的实施例中，采用AEC算法实现双端检测的回声消除方法的原理结构图；
图7为本发明所提供的自适应双端检测的回声消除系统的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明的技术内容进行详细具体的说明。
针对一直困扰和影响着通信质量的回声现象，本发明提出了一种自适应双端检测的回声消除方法，能在双端通信中减少了采用传统的回声消除算法中双端检测错误造成语音切音现象和回声消除不干净的状况。
如图5所示，本发明所提供的自适应双端检测的回声消除方法，包括如下步骤：首先，分别设置前置滤波器和后置滤波器；当远端信号输入时，分别计算前置滤波器的滤波结果和后置滤波器的滤波结果；其次，根据前置滤波器的滤波结果对拾取信号进行回声消除，得到输出信号；然后，根据后置滤波器的滤波结果实时更新后置滤波器的系数，当后置滤波的收敛值大于前置滤波器的收敛值时，将后置滤波器的系数赋值给前置滤波器，采用系数更新后的前置滤波器对拾取信号进行回声消除，得到输出信号。否则，前置滤波器系数不变，继续对拾取信号进行处理，直至语音通话结束，远端信号不再输入。下面对这一过程做详细具体的说明。
S11，分别设置前置滤波器和后置滤波器。
为了达到更好的回声消除效果，在本发明所提供的实施例中，使用了滤波器控制逻辑和前置滤波器、后置滤波器两个滤波器共同管理。其中自适应滤波器(即后置滤波器)始终在更新，而实际被使用的存储滤波器(即前置滤波器)则是有条件地更新。当前自适应滤波器的系数值满足给定条件时，才将其值赋给存储滤波器。
S12，当远端信号输入时，分别计算前置滤波器的滤波结果和后置滤波器的滤波结果。
在本发明所提供的实施例中，远端信号以每M样本点为单位进行一次存储、载入滤波器系数的判断和残差信号的输出。在输入M样本点之前，对经前置滤波器滤波之后的输出信号ef(k)和经后置滤波器进行滤波之后输出的信号系数eb(k)进行初始化。在本发明所提供的实施例中，初始化值置0。
如图6所示，给出了优化后的回声消除方法的处理流程图。设远端语音信号x(k)经过环境中的回声信道产生了回声y(k)，该回声与背景噪音n(k)以及可能存在的近端语音信号v(k)组成混合信号(拾取信号)d(k)，一起被麦克风拾取到。即d(k)＝y(k)+n(k)+v(k)。
设前置滤波器为wf(k)＝[wf,0(k),···,wf,N-1(k)]T，其中，N为滤波器阶数。通过该滤波器模拟得到的回声信号为yf(k)。即当远端信号x(k)输入时，通过前置滤波器模拟回声信道得到前置滤波器的滤波结果为yf(k)。
同样的，当远端信号x(k)输入时，通过后置滤波器模拟回声信道得到后置滤波器的滤波结果为yb(k)。
S13，根据前置滤波器的滤波结果对拾取信号进行回声消除，得到输出信号。
衡量回声信道产生了回声和滤波器模拟得到的回声两者的差值，表示为麦克风端得到的误差信号，即根据前置滤波器的滤波结果对拾取信号进行回声消除，得到输出信号，为ef(k)：
ef(k)＝d(k)-yf(k)＝d(k)-wf(k)Tx(k) (1)
其中，远端语音信号x(k)＝[x(k),···,x(k-n+1)]T。
同样地，得到后置滤波器的误差信号为：
eb(k)＝d(k)-yb(k)＝d(k)-wb(k)Tx(k) (2)
S14，根据后置滤波器的滤波结果实时更新后置滤波器的系数，当后置滤波器的收敛值大于前置滤波器的收敛值时，将后置滤波器的系数赋值给前置滤波器，转向步骤S12，采用系数更新后的前置滤波器对拾取信号进行处理，得到输出信号；否则，前置滤波器系数不变，直接转向步骤S12，继续对拾取信号进行处理。
在本发明所提供的实施例中，应用NLMS(归一化最小均方差)算法根据后置滤波器的滤波结果实时更新后置滤波器的系数，采用如下公式对后置滤波器系数进行更新：
其中，μ为更新步长系数；ε为归一化的正常数，避免除数为0；x(k)为输入的远端信号；eb(k)为当远端信号x(k)输入时，通过后置滤波器模拟回声信道得到后置滤波器的滤波结果。
其中，更新步长系数μ的更新采用如下公式：
其中，μmax为更新步长系数的最大值；Pfar为远端信号能量；Pmax为远端信号能量的最大值；Pmin为远端信号能量的最小值。
其中，计算信号的能量采用如下公式：
其中，M为常数，k为时间计数；Pfar为远端信号能量。
滤波器的控制逻辑是AEC算法的核心，它决定了何时将后置滤波器系数赋给前置滤波器。在本发明所提供的实施例中，当后置滤波的收敛值大于前置滤波器的收敛值时，将后置滤波器的系数赋值给前置滤波器，具体包括如下步骤：
S141，计算近端信号频谱能量和，采用如下公式：
Energynear(n)+＝near_spectrum[i] (6)
其中，near_spectrum[i]为近端信号d(i)经过快速傅立叶变换(FFT)后的频域值；Energynear(n)为n个近端信号d(i)经过快速傅立叶变换(FFT)后的频域值的叠加，即近端信号频谱能量和；n为滤波器采样时刻。
S142，分别计算前置滤波的远端信号频谱能量和以及后置滤波的远端信号频谱能量和。
其中，计算前置滤波的远端信号频谱能量采用如下公式：
Energyadapt(n)+＝Wadapt[i]*far_spectrum[i] (7)
其中，far_spectrum[i]为远端信号x(i)经过快速傅立叶变换(FFT)后的频域值，Energyadapt(n)为n个远端信号x(i)经过快速傅立叶变换(FFT)后的频域值各自乘以对应的前置滤波器系数Wadapt[i]的叠加，即前置滤波的远端信号频谱能量和；n为滤波器采样时刻。
计算后置滤波的远端信号频谱能量和，采用如下公式：
Energystored(n)+＝WStored[i]*far_spectrum[i] (8)
其中，far_spectrum[i]为远端信号x(i)经过快速傅立叶变换(FFT)后的频域值，Energystored(n)为n个近端信号x(i)经过快速傅立叶变换(FFT)后的频域值各自乘以对应的后置滤波器系数WStored[i]的叠加，即后置滤波的远端信号频谱能量和；n为滤波器采样时刻。
S143，分别计算前置滤波的远端信号频谱能量和与近端信号频谱能量和的前置绝对差值和；以及后置滤波的远端信号频谱能量和与近端信号频谱能量和的后置绝对差值和；当后置绝对差值和大于前置差值和时，后置滤波的收敛值大于前置滤波器的收敛值，将后置滤波器的系数赋值给前置滤波器。
其中，计算前置滤波的远端信号频谱能量和Energyadapt(n)与近端信号频谱能量和Energynear(n)的前置绝对差值和，采用如下公式：
N为滤波器采样周期；MSE_adapt为在滤波器采样周期N内，前置绝对差值和，即是前置滤波的远端信号频谱能量和与近端信号频谱能的绝对差值和；Energyadapt(n)为前置滤波的远端信号频谱能量和；Energynear(n)为近端信号频谱能量和。
计算后置滤波的远端信号频谱能量和Energystored(n)与近端信号频谱能量和Energynear(n)的后置绝对差值和，采用如下公式：
其中，N为滤波器采样周期；MSE_stored为在滤波器采样周期N内，前置绝对差值和，即是后置滤波的远端信号频谱能量和与近端信号频谱能量和的绝对差值和；Energystored(n)为后置滤波的远端信号频谱能量和；Energynear(n)为近端信号频谱能量和。
当后置绝对差值和大于前置差值和时，后置滤波的收敛值大于前置滤波器的收敛值，将后置滤波器的系数赋值给前置滤波器。即当满足以下条件时，表示后置自适应滤波器得到较好的收敛值，将其赋予前置存储滤波器。
MSE_adapt<MSE_stored (11)
如果满足MSE_adapt<MSE_stored这个条件，表示后置自适应滤波器得到较好的收敛值，将后置自适应滤波器wb(k)＝[wb,0(k),···,wb,N-1(k)]T赋予前置存储滤波器wf(k)＝[wf,0(k),···,wf,N-1(k)]T。
若满足上式(11)，将后置自适应滤波器系数赋值给前置滤波器，再转至S12，继续处理下一个M样本点；否则，前置滤波器系数不变继续处理下一个M样本点。
本发明提出了一种自适应双端检测的回声消除方法，通过设置前后两个滤波器，后置滤波器实时更新系数，前置滤波器有条件的更新洗漱，使得其与传统的回声消除系统比较，表现出了良好的性能，在双端通信实验表明，该自适应滤波器工作正常，回声消除性能好，减少了采用传统的回声消除算法中双端检测错误造成语音切音现象和回声消除不干净的状况。
另一方面，本发明还提供一种自适应双端检测的回声消除系统。如图7所示，该系统包括处理器42以及存储有处理器42可执行指令的存储器41；
其中，处理器42可以是通用处理器，例如中央处理器(CPU)，还可以是数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)，或者是被配置成实施本发明实施例的一个或多个集成电路。
其中，存储器41，用于存储程序代码，并将该程序代码传输给CPU。存储器41可以包括易失性存储器，例如随机存取存储器(RAM)；存储器41也可以包括非易失性存储器，例如只读存储器、快闪存储器、硬盘或固态硬盘；存储器41还可以包括上述种类的存储器的组合。
具体地，本发明实施例所提供的第三方动态库接口拦截系统，包括处理器42和存储器41；存储器41上存储有可用在处理器42上运行的计算机程序，当计算机程序被处理器42执行时实现如下步骤：
S21，分别设置前置滤波器和后置滤波器；
S22，当远端信号输入时，分别计算前置滤波器的滤波结果和后置滤波器的滤波结果；
S23，根据前置滤波器的滤波结果对拾取信号进行回声消除，得到输出信号；
S24，根据后置滤波器的滤波结果实时更新后置滤波器的系数，当后置滤波的收敛值大于前置滤波器的收敛值时，将后置滤波器的系数赋值给前置滤波器，转向步骤S22，否则，前置滤波器系数不变，转向步骤S22。
其中，当计算机程序被处理器42执行时实现如下步骤；
根据前置滤波器的滤波结果对拾取信号进行回声消除，得到输出信号，采用如下公式：
ef(k)＝d(k)-wf(k)Tx(k)；
其中，ef(k)是经前置滤波器滤波和回声消除之后的输出信号；d(k)为拾取信号；wf(k)为前置滤波器；x(k)为远端信号。
其中，当计算机程序被处理器42执行时实现如下步骤；
根据后置滤波器的滤波结果实时更新后置滤波器的系数时采用归一化最小均方差算法。
其中，当计算机程序被处理器42执行时实现如下步骤；
采用归一化最小均方差算法根据后置滤波器的滤波结果实时更新后置滤波器的系数，采用如下公式：
其中，μ为更新步长系数；ε为归一化的正常数；x(k)为输入的远端信号；eb(k)为当远端信号x(k)输入时，通过后置滤波器模拟回声信道得到后置滤波器的滤波结果。
其中，当计算机程序被处理器42执行实现如下步骤；
更新步长系数μ采用如下公式：
其中，μmax为更新步长系数的最大值；Pfar为远端信号能量；Pmax为远端信号能量的最大值；pmin为远端信号能量的最小值。
其中，当计算机程序被处理器42执行时实现还包括如下步骤；
计算信号的能量采用如下公式：
其中，M为常数，k为时间计数；PX(k)为远端信号能量。
其中，当后置滤波的收敛值大于前置滤波器的收敛值时，将后置滤波器的系数赋值给前置滤波器；计算机程序被处理器42执行时实现如下步骤；
S241，计算近端信号频谱能量和；
S242，分别计算前置滤波的远端信号频谱能量和以及后置滤波的远端信号频谱能量和；
S243，分别计算前置滤波的远端信号频谱能量和与近端信号频谱能量和的前置绝对差值和；以及后置滤波的远端信号频谱能量和与近端信号频谱能量和的后置绝对差值和；当后置绝对差值和大于前置差值和时，后置滤波的收敛值大于前置滤波器的收敛值，将后置滤波器的系数赋值给前置滤波器。
其中，当计算机程序被处理器42执行时实现如下步骤；
在远端信号输入之前，对经前置滤波器滤波之后的输出信号和经后置滤波器进行滤波之后输出的信号系数进行初始化，初始化值置0。
上面对本发明所提供的自适应双端检测的回声消除方法及系统进行了详细的说明。对本领域的一般技术人员而言，在不背离本发明实质精神的前提下对它所做的任何显而易见的改动，都将构成对本发明专利权的侵犯，将承担相应的法律责任。
Claims (9)
1.一种自适应双端检测的回声消除方法，其特征在于包括如下步骤：
S11，分别设置前置滤波器和后置滤波器；
S12，当远端信号输入时，分别计算前置滤波器的滤波结果和后置滤波器的滤波结果；
S13，根据前置滤波器的滤波结果对拾取信号进行回声消除，得到输出信号；
S14，根据后置滤波器的滤波结果实时更新后置滤波器的系数，当后置滤波的收敛值大于前置滤波器的收敛值时，将后置滤波器的系数赋值给前置滤波器，转向步骤S12，否则，前置滤波器系数不变，转向步骤S12。
2.如权利要求1所述的自适应双端检测的回声消除方法，其特征在于：
根据前置滤波器的滤波结果对拾取信号进行回声消除，得到输出信号，采用如下公式：
ef(k)＝d(k)-wf(k)Tx(k)；
其中，ef(k)是经前置滤波器滤波和回声消除之后的输出信号；d(k)为拾取信号；wf(k)T为前置滤波器；x(k)为远端信号。
3.如权利要求1所述的自适应双端检测的回声消除方法，其特征在于：
根据后置滤波器的滤波结果实时更新后置滤波器的系数时采用归一化最小均方差算法。
4.如权利要求3所述的自适应双端检测的回声消除方法，其特征在于：
采用归一化最小均方差算法根据后置滤波器的滤波结果实时更新后置滤波器的系数，采用如下公式：
其中，μ为更新步长系数；ε为归一化的正常数；x(k)为输入的远端信号；eb(k)为当远端信号x(k)输入时，通过后置滤波器模拟回声信道得到后置滤波器的滤波结果。
5.如权利要求4所述的自适应双端检测的回声消除方法，其特征在于：
更新步长系数μ采用如下公式：
其中，μmax为更新步长系数的最大值；Pfar为远端信号能量；Pmax为远端信号能量的最大值；pmin为远端信号能量的最小值。
6.如权利要求5所述的自适应双端检测的回声消除方法，其特征在于：
计算信号的能量采用如下公式：
其中，M为常数，k为时间计数；PX(k)为远端信号能量。
7.如权利要求1所述的自适应双端检测的回声消除方法，其特征在于当后置滤波的收敛值大于前置滤波器的收敛值时，将后置滤波器的系数赋值给前置滤波器，包括如下步骤：
S141，计算近端信号频谱能量和；
S142，分别计算前置滤波的远端信号频谱能量和以及后置滤波的远端信号频谱能量和；
S143，分别计算前置滤波的远端信号频谱能量和与近端信号频谱能量和的前置绝对差值和；以及后置滤波的远端信号频谱能量和与近端信号频谱能量和的后置绝对差值和；当后置绝对差值和大于前置差值和时，后置滤波的收敛值大于前置滤波器的收敛值，将后置滤波器的系数赋值给前置滤波器。
8.如权利要求1所述的自适应双端检测的回声消除方法，其特征在于：
在远端信号输入之前，对经前置滤波器滤波之后的输出信号和经后置滤波器进行滤波之后输出的信号系数进行初始化，初始化值置0。
9.一种自适应双端检测的回声消除系统，其特征在于包括处理器和存储器；所述存储器上存储有可用在所述处理器上运行的计算机程序，当所述计算机程序被所述处理器执行时实现如下步骤：
S21，分别设置前置滤波器和后置滤波器；
S22，当远端信号输入时，分别计算前置滤波器的滤波结果和阶后置滤波器的滤波结果；
S23，根据前置滤波器的滤波结果对拾取信号进行回声消除，得到输出信号；
S24，根据后置滤波器的滤波结果实时更新后置滤波器的系数，当后置滤波的收敛值大于前置滤波器的收敛值时，将后置滤波器的系数赋值给前置滤波器，转向步骤S22，否则，前置滤波器系数不变，转向步骤S22。
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