CN1166160C - 抑制输入信号中干扰成分的设备 - Google Patents

Abstract

在一声回波消除器(6)中，回波信号的估计值通过一个自适应滤波器(10)来确定，并通过减法器(14)由输入信号中减去。频谱估算器(12)确定回波信号的估计值的频谱，滤波器(16)对减法器(14)的输出信号滤波，滤波器有一个取决于估算器(12)所确定频谱的传输函数。以上组合的使用导致显著改善对回波信号的抑制。

Description

抑制输入信号中干扰成分的设备

本发明涉及抑制输入信号中的干扰成分的设备，该设备包括用于获取干扰成分估计值的装置，和用于确定输入信号与干扰成分估计值之间差值信号的装置。

本发明还涉及一个扬声电话。

上文中所述的设备可参见US5,390,250

该设备在诸如声回波消除器和噪声消除器方面具有广泛的用途。在这些应用设备的输入信号中均有干扰成分存在。

干扰成分，例如可能是扬声电话系统中从远端接收的信号。这种远端信号经扬声器重现后与例如来自本地说话人的近端信号一同进入话筒。输入信号现为从话筒输出信号中所得的一种信号。由于传送路径中包含放大器，对特定频率的环路增益可能大于1，从而引起振荡。如果声反馈系数小于1，虽然不会出现振荡，但经过一定延迟后附加到发送路径输入端的信号回波会经过远端回波路径出现在接收路径的输出端。在打电话时这意味着送话人会在一段特定时间延迟后听到自己的声音。特别是当延迟时间很长时这种现象很令人烦恼。

为避免这种不希望的反馈，在声回波消除器中利用一个自适应滤波器从远端信号中获取该多余成分的复制信号。并且将该复制信号从输入信号中减去，从而消除该多余成分信号。

如果是噪声消除系统，多余成分是来自某噪声源的噪声，例如汽车发动机运转时的噪声。为消除该噪声信号，利用一个自适应滤波器由从一个参考传感器接收的参考噪声信号中获取其复制信号。同样，也将该复制信号从输入信号中减去。

自适应滤波器的一个问题在于它跟踪要重现的传输函数的快速变化的能力有限。这种快速变化可能起因于放置回波消除器或噪声消除器的房间内有人走动。这会导致对多余成分的抑制能力下降，目前该问题尚未找到令人满意的解决方案。

本发明的目的在于提供一种前文所述的设备，该设备能大幅度地提高自适应滤波器处理要重现的传输函数的变化的能力。

与该发明相应的设备的特征在于它包括一个用于确定干扰信号的频谱估计值的装置，此装置包含一个对干扰成分的频谱内至少一个频段具有缩减传递函数的滤波器。

通过确定干扰成分的频谱以及使用滤波器对对应所确定频率的频段进行选择性衰减，可以获得对干扰成分的附加抑制。令人惊奇的是，实验表明上述滤波器的使用对输入信号中的有用成分几乎没有能感觉到的影响。实验还表明对多余成分的附加抑制允许在要重现的传输函数中的快速变化而几乎没有可感觉到的影响。

该发明的一个实施例的特征在于滤波器被配置用于从差值信号中获取输出信号。

如果滤波器用于从差值信号中获取输出信号，那么获取多余信号的复制信号的过程是与滤波过程完全去耦的。其优点在于用来获取多余信号的复制信号的装置，其收敛特性与附加滤波无关。

该发明的另一个实施例的特征在于用于确定干扰成分频谱估计值的装置被用来从干扰成分的估计值中导出干扰成分频谱的估计值。

在估算干扰成分的装置的输出端通常会得到该干扰成分的较好估计值。利用该信号来确定频谱范围，会得到可靠的频谱估计值。

该发明的另一个实施例的特征在于滤波器的传输函数具有一个由输入信号的频谱幅度与干扰成分估计值的频谱幅度的差值决定的绝对值。

导出滤波器传输函数的一个简便方法是用输入信号的振幅谱减去多余成分的振幅谱。该减法操作通常在频域内实现，但本发明并不仅限于此。

该发明的一个简单实施例的特征在于用于确定干扰成分的频谱估计值的装置被用来确定频谱内至少一个峰值的频率，其特征还在于滤波器用于对至少一个峰值的频率周围的频率范围内成分进行衰减。

频率峰值可由例如线性预测参数的计算来确定。滤波器可以有根据预测参数决定的传递函数。

现参照附图对该发明做出解释。

如下：

图1，根据该发明的用于回波消除器的设备的第一种实施例。

图2，根据该发明的用于噪声消除器的设备的第二种实施例。

图3，图2所示实施例中话筒的位置。

图4，图1或图2所示实施例中用于获取噪声信号的复制信号的装置的实施例。

图5，将用于估算干扰成分频谱的装置与滤波器相结合的第一种实施例。

图6，将用于估算干扰成分频谱的装置与滤波器相结合的第二种实施例。

图1所示的回波消除器中，信号x[k]连接至信号处理装置6的第一个输入端。在装置6中，信号x[k]加到放大器2的一个输入端和用于获取干扰成分估计值的装置的输入端，该装置是一个自适应滤波器10。放大器2的输出端与扬声器4的输入端相连接。

载送该装置的输入信号z[k]的话筒的输出端被耦合至减法器14的第一输出端。自适应滤波器10的输出端与减法器14的第二输入端相连接，并且还连接到用于确定干扰信号频谱估计值的装置的输入端，即频谱确定装置12的输入端。减法器14的输出耦合至滤波器16的输入端。频谱确定装置12的输出端与滤波器16的控制输入端相连接。在滤波器16的输出端存在信号s[k]的估计值r’[k]。

图1所示的回波消除器1中，输入信号z[k]的干扰成分为信号e[k]。信号e[k]为远端信号经扬声器4重现产生的回波信号。自适应滤波器10用于获取e[k]的复制信号 这通常通过对自适应滤波器的系数的选择以尽量减小信号r[k]与信号x[k]的相关程度来实现。有几种用于调整自适应滤波器的系数的常用的时域算法，例如LMS(最小均方)算法，NLMS(规一化最小均方)算法和RLS(递归最小平方)算法。自适应滤波器也可以在频域内工作。

频谱确定装置12用于确定自适应滤波器10的输出信号的频谱。用该频谱可以确定滤波器16的设置。滤波器16被配置用于抑制减法器输出信号中的频谱成分，其中干扰信号占很高比例。可以想象，频谱确定装置的输入端与自适应滤波器10的输入端而非输出端相连接，因为信号x[b]也是输入信号中干扰成分的合理估计值。在没有信号s[k]时，也能估计干扰成分的值。在这种情况下，必须在该装置上附加一个语音探测器。就滤波器16的位置而言，它位于话筒8和减法器14之间是可能的。

在图2所示的噪声消除器当中，载送输出信号z[k]的话筒20的输出端连接至信号处理装置28的第一个输入端。信号z[k]是该装置的输入信号。在装置28中信号z[k]加在减法器38的第一个输入端。

载送输出信号x1[k]的话筒22的输出端连接至自适应滤波器30的输入端。自适应滤波器30的输出端与加法器36的第一个输出端相连接。载送输出信号x2[k]的话筒24的一个输入端连接至自适应滤波器32的一个输入端。滤波器32的输出端与加法器36的第二个输入端相连接。载送输出信号x3[k]的话筒26的一个输出，连接至自适应滤波器34的一个输入端。自适应滤波器34的输出端与加法器36的第三个输入端相连接。

加法器36的输出端与减法器38的第二个输入端以及频谱确定装置42的一个输入端相连接。载送输出信号x[k]的减法器38的输出端与滤波器40的一个输入端相连结。频谱确定装置24的一个输出端与滤波器40的控制输入端相连接。滤波器输出基本不含干扰信号的信号r’[k]。

图2所示的噪声消除器包括四个话筒20，22，24和26。其中20为主话筒，它用于接收来自讲话人的信号。话筒22，24，26分配给其他竞争者，他们的话音将不传送至输出端，话筒22，24，26也可以是位于三个不同空间位置用于接收信号的参考话筒。无疑本发明并不限于用三个话筒接收干扰信号。可能用一个话筒接收干扰信号已经足够了，但增加话筒数量可以提高噪声消除器的性能。话筒22，24，26后面分别相应地连接有自适应滤波器30，32，34。在减法器38中信号z[k]与来自自适应滤波器30，32，34的复合信号y[k]相减。为尽量减小减法器38的输出信号与其各输入信号的相关程度，须对自适应滤波器30，32，34单独调节。与图1中自适应滤波器10相同的算法也可以使用。频谱确定装置42用于确定加法器36中输出信号的频谱。所确定的频谱用来控制滤波器40从而对减法器38输出信号中的干扰成分进行附加抑制。

图3表示将话筒20，22，24，26用于图2装置所示的一种可能方案。该方案适用于多用户情况。由于每个话筒的方向性，话筒22，24，26不接收信号本身而只接收反射信号。这就导致了对噪声消除器输出信号中的干扰成分的抑制。如上所述，通过使用自适应滤波器30，32和34以及滤波器40，来自其他送话者的干扰信号由于以上原因得到了有效的抑制。

图4所示自适应滤波器的使用中，信号xi[k]加在频域自适应滤波器50的一个输入端和一个时域可编程滤波器的一个输入端。输入信号z[k]加在减法器58的第一个输入端和减法器56的第一个输入端。时域可编程滤波器54的输出端与减法器58的第二个输入端相连接。在减法器的输出端为输出信号。

频域自适应滤波器50的一个输出端与减法器56的第二个输入端相连接。减法器56的输出端与频域自适应滤波器50的第二输入端相连接。频域自适应滤波器的第二输出端与反向快速傅立叶变换器52的一个输入端相连接。频域自适应滤波器50的输出端载送该频域滤波器的参量。反向快速傅立叶变换器的输出端与时域可编程滤波器54的一个输入端相连接。

自适应滤波器50是在频域内实现的，这是由于对于实现必需宽度的脉冲响应，时域自适应滤波器要比频域自适应滤波器复杂得多。除此而外，时域自适应滤波器的缺点还在于：用于信号有很强的自相关性，因而调节信号回波路径的脉冲响应需要比频域自适应滤波器长很多的时间，频域自适应滤波器中的解相关技术易于实现。而时域自适应滤波器采用解相关技术要复杂得多。

在频域滤波器50中，对信号xi[k]和r”[k]的取样值进行正交变换，例如快速傅立叶变换得到信号xi[p；m]和R”[p；m]，其中P是归一化频率，m是码组编号。在频域滤波器50中相关度xi^*[p；m]·R”[p；m]计算可得。进而滤波器50的频域系数W[p；m]可依照LMS算法修正。频域系数可写为：

        W[p；m]＝W[p；m-1]-μ[p；m]·X_i ^*[p；m]·R″[p；m]    (1)

在(1)当中，μ为增益因数，它取决于xi[p；m]功率。通过将信号xi[p；m]与ω[p；m]相乘进行实际滤波。进而滤波后的信号再经快速傅立叶变换后得到时域滤波信号，该信号加在减法器56的第二个输入端。自适应滤波器50的频域系数变换为时域滤波系数。这些时域滤波系数加至时域可编程滤波器54上，该滤波器用于确定干扰成分的复制信号。滤波9是在时域中实现的，这是因为要滤波的信号未经过附加的延迟，而在频域滤波器中特定附加延迟是难以避免的。

如图5所示，用于确定干扰成分频谱的装置12与滤波器16相结合，信号y[k]加在窗处理器60上。窗处理器60的输出端与快速傅立叶变换器62的输入端相连接。窗处理器60与快速傅立叶变换器62相结合构成确定干扰成分频谱估计值的装置。快速傅立叶变换器的输出端与振幅探测器64相连接。振幅探测器64的输出端与计算器78的第一个输入端相连接。

信号y[k]加在窗处理器66的输入端。窗处理器66的输出端与快速傅立叶变换器68的输入端相连接。快速傅立叶变换器68的输出端与振幅探测器74的一个输入端以及计算器78的第二个输入端相连接。振幅探测器74的输出端与计算器78的第三个输出端相连接。

信号z[k]加在窗处理器70上。窗处理器70的输出端与快速傅立叶变换器72相连接。快速傅立叶变换器72与振幅探测器76相连接。振幅探测器76的输出端与计算器78的第四个输入端相连接。

计算器78的输出端与反向快速傅立叶变换器80的输出端相连接。反向快速傅立叶变换器80的输出端为输出信号r’[k]。

在窗处理器66中，由信号r[k]最近的128个取样值组成的码组及其其后128个取样值组成的码组一起存入能装256个取样值的缓存器。用所谓哈明窗对该缓存器的内容进行加窗处理。随后信号r[k]的最近128个取样值组成码组被存贮起来供下次加窗操作使用。窗处理器60、70的操作过程与窗处理器66的操作过程相同。

快速傅立叶变换器62，68和72对其各自输入信号进行256点快速傅立叶变换得到信号Y(ω)，R(ω)和Z(ω)。振幅探测器64、74和76用于确定频谱幅度，公式如下：

在公式(2)，(3)，(4)中，R{x}表示x的实部， 表示x的虚部。(2)(3)(4)频谱幅度的估算值用于简化运算。

计算器78从计算信号S的频谱幅度的第一个估算值开始。S的频谱幅度的一个可能表示式为：

       S_a(ω＝)MAX[(Z_a-γ(Y_a(ω))^α)^β]   (5)

在(5)中，α、β为值介于0.5和2之间的常数．γ为值在1左右或者大于1的常数。一个适当的值为1.5。(5)中的函数MAX是为了防止频谱幅度出现负值。实验表明通过选择常数α、β等于1对公式(5)进行简化不会造成可听度下降。因此(5)变为

        S_a(ω)＝Max[0，Z_a(ω)-γ·Y_a(ω)]   (6)

在自适应滤波器10提供对干扰成分足够的抑制的情况下，为减小根据(6)的滤波作用，公式(6)中采用了频谱基底。如下：_ω：S_a(ω)=MAX[S_a(ω)，C·Z_a(ω)] (7)

在(7)中，C为值约等于0.003的常数。

因为滤波信号γ’[k]的频谱幅度R’(ω)≈s(ω)等于H(ω)·Ra(ω)，由于H(ω))可写为：H(ω)=Sa(ω)/Ra(ω)。为限定H(ω)的最大值，将H((ω)设定为MIN(1，Sa(ω)/Ra(ω)。在将H(ω)用于滤波信号r[k]之前，依下面导出平滑型H(ω)。

在(8)中m是码组编号，μ是值等于0.7的常数。

        H_m(ω)＝μH_m-1(ω)+(1-μ)H(ω)        (8)信号Y’[k]的频谱由下式决定

        R′(ω)＝R(ω)·H_m(ω)                 (9)

256点反向快速傅立叶变换器80将计算器78的输出信号转换到时域。反向快速傅立叶变换的前128点与已经计算好的反向傅立叶变换的后128点相加。当前反向快速傅立叶变换的最后128点存贮起来并与下次反向快速傅立叶变换的前面128点进行加法运算。

在设备5中，信号Y_a(ω)由自适应滤波器10的输出信号y[k]直接确定。但获得更好的Y_a(ω)的估算值是可能的。通常自适应滤波器的脉冲响应的长度将被限定。结果信号Z[k]中包含的回波信号将显示一个拖尾，它并不是由自适应滤波器重现形成的。但是，可以将该拖尾包含在Y_a(ω)的估算式中，下面将做出解释。

由于回波信号的频谱幅度可以写为：

                 Y_α(ω)＝Y_af(ω)+Y_tail(ω)         (10)

在(10)中，Y_af(ω)是自适应滤波器的输出信号的频谱幅度，Y_tail(ω)是残余回波的频谱幅度。如果假定回波途径的脉冲响应按指数衰减，残余回波信号的频谱幅度可由自适应滤波器的输出信号按下式估算出来：

  Y_tail[m](ω)＝α·Y_tail[m-1](ω)+β·Y_af[m-p](ω) (11)

在(11)中，α和β为常数，m为指示随后确定的频谱幅度Y_af(ω)的标志，P是表现在大量Y_af(ω)的更新周期中的自适应滤波器的长度。在信号Y是固定的情况下，(11)可以概略表示为：

  Y_tail[m](ω)＝α·Y_tail[m-1](ω)+β·Y_af[m](ω)  (12)

对于具有1024个取样值的脉冲响应的滤波器，如果将128个取样的更新周期用于Y_af(ω)，则α和β的适当的值为0.79和0.04。

在用于估算干扰成分的频谱的装置12与滤波器16的组合中，信号y[k]加在线性预测分析器84上。线性预测分析器确定多个预测系数a[i]。变换器86对预测系数进行变换，例如a’[i]＝a[i]·δⁱ所示的带宽扩展，其中δ为小于1的数。转换的预测系数用于控制滤波器16，用以抑制含有显著能量的干扰成分的频率成分。一个合适的滤波器应具有传递函数：

$H\left(z\right)=\frac{1-\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{p}^i\·a\left[i\right]z^{-i}}{(1+\mathrm{\μ}\·z^{-i})\·(1-\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{q}^i\·z^{-i})}---\left(13\right)$

在(10)中，p·q和μ为小于1的常数，而且p小于q。(10)是基于用于语音编码的后置滤波器的反向传输函数。后置滤波器的目的是增强语音信号所在的那部分频谱，并且抑制不含语音信号成分的那部分频谱的噪声成分。通过使用具有反向传输函数的滤波器，不含干扰成分的那部分频谱得到增强，而包含很强干扰成分的那部分频谱受到衰减。

Claims (6)

1.用于抑制音频输入信号z[k]中干扰成分e[k]的设备，该设备包括获取干扰成分估计值ê[k]的装置，还包括用于从输入信号和干扰成分的估计值确定差值信号的减法装置(14)，其特征在于该设备包括确定干扰成分e[k]频谱估计值的装置(12)，还在于该设备包括一个对干扰成分的频谱内至少一个频段具有缩减传输函数的滤波器(16)。

2.根据权利要求1的设备，其特征在于滤波器用于从差值信号中获取输出信号。

3.根据权利要求1或2的设备，其特征在于用来确定干扰成分频谱估计值的装置被配置用于由干扰成分的估计值中导出干扰成分频谱的估计值。

4.根据以上权利要求之一的设备，其特征在于滤波器的传输系数为一个绝对值，该绝对值由输入信号的频谱幅度与干扰信号估计值的频谱幅度之间的差值决定。

5.根据权利要求1，2或3其中之一的设备，其特征在于用来确定干扰成分频谱估计值的装置被配置用于确定频谱范围内至少一个峰值的频率，还在于滤波器被配置用于衰减至少一个峰值两端频段范围内的成分。

6.包括权利要求1，2，3，4或5其中之一的设备的扬声器电话。

Images