CN110191245B - 一种基于时变参数的自适应回声消除方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于时变参数的自适应回声消除方法，其步骤如下：A、远端信号采样；B、回声信号估计，将滤波器输入向量X(n)通过自适应滤波器得到输出值y(n)，也即回声的估计值y(n)，y(n)＝WT(n)X(n)；C、回声信号消除，将近端麦克风拾取的带回声的近端信号d(n)与自适应滤波器的输出值y(n)相减后再回送给远端，回送信号为残差信号e(n)，e(n)＝d(n)‑y(n)；D、滤波器抽头权向量更新，由当前时刻n估计窗内的残差信号平方序列Ae(n)，得出残差信号的平滑平方值
进而得到时变成比例控制因子的调整参数α(n)和时变成比例控制因子gk(n)，最后得到下一时刻的自适应滤波器抽头权量W(n+1)；E、令n＝n+1,重复A、B、C、D的步骤,直至通话结束。该方法对通信系统的声学回声的消除效果好，收敛速度快、稳态误差小。
Description
技术领域
本发明涉及一种自适应回声消除方法。
背景技术
在以语音为主的通信系统(比如免提电话、电视电话会议系统)中，语音质量通常会受到以声学回声为主的回声影响，严重影响通话质量。回声，即声音或信号经过延时或形变被反射回信号源的一种现象，在语音通信、数据通信、卫星通信、免提电话、电话会议系统等通信系统中，都不同程度的存在回声现象。以电视电话会议为例，因为扬声器和麦克风被置于同一空间，本地扬声器发出的远端语音会被本地近端麦克风接收并传回远端，导致远端说话者听到自己的声音。因此，必须采取有效的措施来消除回声信号，减轻其影响，提高语音通话质量。目前，在众多回声消除方法中，自适应回声消除技术具有逐步调节性能，应用成本低，收敛速度快，回声残差小，是目前国际上公认的最有前景的回声消除技术，也是回声消除目前采用的主流技术。自适应回声消除技术的本质是通过自适应滤波器来估计回声，并在近端信号中减去回声的估计值以消除回声。自适应回声消除技术的核心是自适应回声消除算法。因此，如何完善和研究新的性能卓越的自适应回声消除算法是回声消除领域的主要研究方向。
针对冲击噪声干扰下的回声消除，目前效果较好、计算负担较低，较成熟的方法是基于M估计的算法。如文献1“P.Song,H.Zhao,Affine-projection-like M-estimateadaptive filter for robust filtering in impulse noise,IEEE Trans.CircuitsSyst.II,Exp.Briefs.DOI:10.1109/TCSII.2019.2897620.”。该方法采用了M估计的思想：设置一个阀值参数，当误差小于阀值参数时，滤波器抽头权向量正常更新；当误差大于阀值参数时，滤波器抽头权向量停止更新，提高了算法在冲击噪声下的鲁棒性能。但是该方法在回声消除中收敛速度仍然不够理想。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于时变参数的自适应回声消除方法，该方法对通信系统的声学回声的收敛速度快，稳态误差小，回声消除效果好。
本发明实现其发明目的所采用的技术方案是，一种基于时变参数的自适应回声消除方法，其步骤如下：
A、远端信号采样
将当前时刻n到前K-1个时刻的远端采样信号x(n),x(n-1),...,x(n-K+1)，组成当前时刻n的输入信号向量X(n)，X(n)＝[x(n),x(n-1),...,x(n-K+1)]T，上标T表示转置，K为自适应滤波器的抽头长度，其取值为512；
B、回声信号估计
将当前时刻n的自适应滤波器输入向量X(n)，通过自适应滤波器得到当前时刻n的输出值y(n)，也即回声的估计值y(n)，y(n)＝WT(n)X(n)；其中，W(n)为当前时刻n的自适应滤波器的抽头权向量，W(n)＝[w1(n),w2(n),...wk(n)...,wK(n)]T，wk(n)为n时刻第k个抽头权系数，W(n)的初始值为零向量；
C、回声信号消除
将近端麦克风拾取的当前时刻n的回声的近端信号d(n)，与当前时刻n的输出值y(n)相减后得到当前时刻n的残差信号e(n)，e(n)＝d(n)-y(n)；再将残差信号e(n)回送给远端；
D、滤波器抽头权向量更新
D1、M估计函数计算
将当前时刻n到前n-Nw个时刻的残差信号平方值e2(n),e2(n-1),...,e2(n-Nw+1)构成当前时刻n估计窗内的残差信号平方序列Ae(n)，
Ae(n)＝[e2(n),e2(n-1),...,e2(n-Nw+1)]
其中，Nw为估计窗的长度，其取值为5～15；
进而得出当前时刻n的残差信号的平滑平方值
其中，C为常数、C＝1.483(1+5/(Nw-1))，λ为平滑因子、其取值范围为0.9～0.999,med(·)表示取中间值的运算；
的初始值为0；
由当前时刻n的残差信号的平滑平方值
得到当前时刻n的残差信号的M估计阀值ξ(n)，
然后，由下式计算出滤波器当前时刻n的M估计函数值
D2、时变参数成比例控制因子计算
计算当前时刻n的M估计函数均方时变平滑值θ(n)，
得到当前时刻n的M估计函数强度γ(n)，
其中，
为系统的噪声功率，其值等于自适应滤波器处于静态时的输出值；θ(n)的初始值为0；
然后，计算当前时刻n的时变成比例控制因子的调整参数α(n)，
α(n)＝1-2×exp(-βγ2(n))
其中，β是噪声抑制参数，其取值为0～1；
再计算得出当前时刻n第k个抽头的成比例控制因子gk(n)，
其中，ε为成比例限制参数，取值为0.001～0.01，作用是防止公式中的分母成为0；
再计算出，当前时刻n的成比例矩阵G(n)＝diag[g1(n),g2(n),...gk(n)...,gK(n)]，其中diag[·]表示构造对角矩阵；
D3、滤波器抽头权向量更新
将当前时刻n到前P-1个时刻之间的自适应滤波器输入向量X(n),X(n-1),...,X(n-P+1)构成当前时刻n的仿射投影输入矩阵
其中P为仿射投影阶数，取值为2～8的整数；
将当前时刻n到前P-1个时刻的M估计函数值
构成当前时刻n的M估计函数值向量
最后，得出下一时刻n+1的自适应滤波器的抽头权向量W(n+1)：
其中，μ为自适应滤波器的步长参数，其取值范围为0.001～2，δ为正则化因子，是防止矩阵求逆计算困难的常数，其取值为0.001～0.01；
E、重复
令n＝n+1，重复步骤A、B、C、D的操作，直至通话结束。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
一、本发明进行抽头权向量更新时，采用了时变参数的成比例矩阵，该成比例控制因子中的时变参数α(n)与残差信号和系统噪声有关：在初始阶段，残差信号e(n)大，残差信号e(n)的M估计函数均方时变平滑值θ(n)更大，时变参数α(n)也大，从而得到的成比例控制因子gk(n)大，有效提高了稀疏系统下算法的收敛速度；相反，在稳态时调整参数较小，得到的成比例控制因子gk(n)小，有效降低了稳态失调。
二、并且，时变参数α(n)是基于残差信号与系统噪声的比值而得出，即在低系统噪声的系统中，哪怕残差信号e(n)较小，但只要它明显高于系统噪声，实际上也应认定残差信号e(n)大，本发明方法得到的调整参数大，使得系统迅速收敛；相反，在高系统噪声的系统中，哪怕残差信号e(n)较大，但只要它与系统噪声差别小，实际上也应认定残差信号e(n)小，本发明方法得到的调整参数小，使得系统稳态失调小。也即本发明的方法能够根据系统的噪声自适应的调节调整参数α(n)，进一步保证了系统收敛速度快，稳态失调小，回声消除效果好。
下面结合附图和具体实施方式对本发明进行详细的说明。
附图说明
图1是本发明仿真实验的声学回声信道图。
图2是本发明仿真实验中的语音信号。
图3是本发明方法和文献1方法在图1的声学回声信道中进行仿真实验得到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，一种基于时变参数的自适应回声消除方法，其步骤如下：
A、远端信号采样
将当前时刻n到前K-1个时刻的远端采样信号x(n),x(n-1),...,x(n-K+1)，组成当前时刻n的输入信号向量X(n)，X(n)＝[x(n),x(n-1),...,x(n-K+1)]T，上标T表示转置，K为自适应滤波器的抽头长度，其取值为512；
B、回声信号估计
将当前时刻n的自适应滤波器输入向量X(n)，通过自适应滤波器得到当前时刻n的输出值y(n)，也即回声的估计值y(n)，y(n)＝WT(n)X(n)；其中，W(n)为当前时刻n的自适应滤波器的抽头权向量，W(n)＝[w1(n),w2(n),...wk(n)...,wK(n)]T，wk(n)为n时刻第k个抽头权系数，W(n)的初始值为零向量；
C、回声信号消除
将近端麦克风拾取的当前时刻n的回声的近端信号d(n)，与当前时刻n的输出值y(n)相减后得到当前时刻n的残差信号e(n)，e(n)＝d(n)-y(n)；再将残差信号e(n)回送给远端；
D、滤波器抽头权向量更新
D1、M估计函数计算
将当前时刻n到前n-Nw个时刻的残差信号平方值e2(n),e2(n-1),...,e2(n-Nw+1)构成当前时刻n估计窗内的残差信号平方序列Ae(n)，
Ae(n)＝[e2(n),e2(n-1),...,e2(n-Nw+1)]
其中，Nw为估计窗的长度，其取值为5～15；
进而得出当前时刻n的残差信号的平滑平方值
其中，C为常数、C＝1.483(1+5/(Nw-1))，λ为平滑因子、其取值范围为0.9～0.999,med(·)表示取中间值的运算；
的初始值为0；
由当前时刻n的残差信号的平滑平方值
得到当前时刻n的残差信号的M估计阀值ξ(n)，
然后，由下式计算出滤波器当前时刻n的M估计函数值
D2、时变参数成比例控制因子计算
计算当前时刻n的M估计函数均方时变平滑值θ(n)，
得到当前时刻n的M估计函数强度γ(n)，
其中，
为系统的噪声功率，其值等于自适应滤波器处于静态时的输出值；θ(n)的初始值为0；
然后，计算当前时刻n的时变成比例控制因子的调整参数α(n)，
α(n)＝1-2×exp(-βγ2(n))
其中，β是噪声抑制参数，其取值为0～1；
再计算得出当前时刻n第k个抽头的时变成比例控制因子gk(n)，
其中，ε为成比例限制参数，取值为0.001～0.01，作用是防止公式中的分母成为0；
再计算出，当前时刻n的成比例矩阵G(n)＝diag[g1(n),g2(n),...gk(n)...,gK(n)]，其中diag[·]表示构造对角矩阵；
D3、滤波器抽头权向量更新
将当前时刻n到前P-1个时刻之间的自适应滤波器输入向量X(n),X(n-1),...,X(n-P+1)构成当前时刻n的仿射投影输入矩阵
其中P为仿射投影阶数，取值为2～8的整数；
将当前时刻n到前P-1个时刻的M估计函数值
构成当前时刻n的M估计函数值向量
最后，得出下一时刻n+1的自适应滤波器的抽头权向量W(n+1)：
其中，μ为自适应滤波器的步长参数，其取值范围为0.001～2，δ为正则化因子，是防止矩阵求逆计算困难的常数，其取值为0.001～0.01；
E、重复
令n＝n+1，重复步骤A、B、C、D的操作，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，并与文献1的方法进行对比。
图1是实验用的安静密闭房间构成的通信系统的稀疏信道图。
图2是仿真实验的远端的语音信号x(n)，其采样频率8000Hz，采样点个数60000。脉冲响应长度即滤波器抽头数512。实验的背景噪声为高斯白噪声，信噪比为40dB，并且在麦克风接收到的近端信号中加入采集得到的冲击干扰。
图3是文献1方法和本发明方法在图1的信道中的进行仿真实验的归一化稳态失调曲线。由图3可以看出，本发明对语音信号和冲击干扰具有很好的稳定性：本发明的归一化稳态失调达到-20dB时其迭代次数仅为0.7×104，而文献1算法归一化稳态失调达到-20dB时，其迭代次数为1×104；可见，本发明的收敛速度快于文献1。同时，本发明在迭代次数为5×104时，归一化稳态失调低至-37dB，相比于文献1的算法的-31dB降低了6dB。可见，本发明方法也具有更小的稳态误差。
Claims (1)
1.一种基于时变参数的自适应回声消除方法，其步骤如下：
A、远端信号采样
将当前时刻n到前K-1个时刻的远端采样信号x(n),x(n-1),...,x(n-K+1)，组成当前时刻n的输入信号向量X(n)，X(n)＝[x(n),x(n-1),...,x(n-K+1)]T，上标T表示转置，K为自适应滤波器的抽头长度，其取值为512；
B、回声信号估计
将当前时刻n的自适应滤波器输入向量X(n)，通过自适应滤波器得到当前时刻n的输出值y(n)，也即回声的估计值y(n)，y(n)＝WT(n)X(n)；其中，W(n)为当前时刻n的自适应滤波器的抽头权向量，W(n)＝[w1(n),w2(n),...wk(n)...,wK(n)]T，wk(n)为n时刻第k个抽头权系数，W(n)的初始值为零向量；
C、回声信号消除
将近端麦克风拾取的当前时刻n的回声的近端信号d(n)，与当前时刻n的输出值y(n)相减后得到当前时刻n的残差信号e(n)，e(n)＝d(n)-y(n)；再将残差信号e(n)回送给远端；
D、滤波器抽头权向量更新
D1、M估计函数计算
将当前时刻n到前n-Nw个时刻的残差信号平方值e2(n),e2(n-1),...,e2(n-Nw+1)构成当前时刻n估计窗内的残差信号平方序列Ae(n)，
Ae(n)＝[e2(n),e2(n-1),...,e2(n-Nw+1)]
其中，Nw为估计窗的长度，其取值为5～15；
进而得出当前时刻n的残差信号的平滑平方值
其中，C为常数、C＝1.483(1+5/(Nw-1))，λ为平滑因子、其取值范围为0.9～0.999,med(·)表示取中间值的运算；
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