CN117241200A - 一种低延时自适应声反馈消除方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种低延时自适应声反馈消除方法及装置。该方法包括：首先，分别对扬声器信号和麦克风信号进行分帧处理，对每帧信号加分析窗后进行快速傅里叶变换，得到对应于每帧信号的N个子带的扬声器和麦克风频域信号，将第i个子带及其相邻的前后预设数目的子带各自最近若干个时间帧的所述扬声器频域信号，输入对应于所述第i个子带的自适应滤波器，得到估计的第i个子带的声反馈信号；从第i个子带的麦克风频域信号中消除所述估计的第i个子带的声反馈信号，得到所述第i个子带的误差信号。如此，可以实现具有较低延时的自适应声反馈消除，并且容易与其他的信号处理算法统一的集成在短时傅里叶变换框架下进行处理。

Description

一种低延时自适应声反馈消除方法及装置

技术领域

本说明书一个或多个实施例涉及音频信号处理技术领域，尤其涉及一种低延时的自适应声反馈消除方法及装置。

背景技术

在助听器、公共扩声系统等应用中，扬声器发出的信号被本地的麦克风重新拾取，麦克风接收到的信号在系统中被放大并再次经过扬声器播放出去，这就形成了一个闭合的回路。如果系统的增益足够大，某些频点的信号就会变的不稳定，严重的形成啸叫。因而，在这样的系统中，需要一些信号处理算法或者硬件电路来消除或者抑制声反馈信号，提升系统的扩声增益。

当前，已经有相当多的方法被提出来解决声反馈问题。在已有的解决方案中，自适应声反馈消除是一种很具有吸引力的方法。该方法通过自适应地辨识扬声器到麦克风之间的声反馈路径来估计出麦克风接收到的声反馈信号，然后从麦克风信号中把估计出的声反馈信号减掉。相比移频法和自适应陷波器法，自适应声反馈消除算法可以提供更多的额外增益且输出的声音具有较高的语音质量。时域、频域和子带的自适应滤波算法都可以用来辨识扬声器和麦克风之间的声反馈路径。但是跟回声抵消、自适应噪声抵消等应用不同的是，声反馈信号消除算法必须具有较低的延时。这是因为声反馈消除算法一般运行在需要实时(现场)扩声的系统，而这样的系统对输入和输出之间的延时非常敏感。一般的，助听器和公共扩声系统的延时需要小于12毫秒，否则就会给本地的说话人很不好的听觉感受。时域自适应滤波算法可以实现逐点处理，从而具有很低的延时，可以满足这类系统的延时要求，但是时域算法的计算复杂度比较高。频域自适应滤波算法需要收集一帧的数据后才开始处理，因而引入的延时比较大。无延时的频域自适应滤波算法可以降低延时；它采取的策略是在频域逐帧更新声反馈路径系数，但是在时域逐点估计出声反馈信号。子带自适应滤波算法是在分析滤波器组/合成滤波器组这一处理框架下进行的。系统的群延时由两组滤波器的长度决定。通过合理的选择这两组滤波器的长度，该架构可以满足系统延时的要求，因而也是常用的助听器信号处理算法架构。

另外，在助听器和公共扩声系统中，除了声反馈抑制，还需要完成语音增强、去混响、波束形成等一系列的信号处理算法。在实际中，将所有的信号处理算法在一个框架内完成有诸多益处。常用的信号处理框架包括短时傅里叶变换和基于分析滤波器组/合成滤波器组的结构。时域和频域自适应滤波算法显然不能集成到这两种框架中。无延时的频域自适应滤波器需要在时域处理和频域处理之间切换，这无疑增加了系统的复杂度。众所周知，短时傅里叶变换是最为常用的音频信号处理框架，把常用的信号处理算法都集成在这一框架下是令人期待的。

因此，非常有必要发展一种基于短时傅里叶变换域的自适应声反馈信号消除方法和装置。

发明内容

本发明描述一种低延时自适应声反馈消除方法及装置，可以解决上述技术问题。

根据第一方面，提供一种低延时自适应声反馈消除方法。该方法包括：分别对扬声器信号和麦克风信号进行分帧处理，其中每帧的采样点数为N，对每帧信号进行短时傅里叶变换，得到对应于每帧信号的N个子带的扬声器频域信号和麦克风频域信号；将第i个子带及其相邻的前后预设数目的子带各自最近若干个时间帧的所述扬声器频域信号，输入对应于所述第i个子带的自适应滤波器，得到估计的第i个子带的声反馈信号；从第i个子带的麦克风频域信号中消除所述估计的第i个子带的声反馈信号，得到所述第i个子带的误差信号。

在一个实施例中，所述短时傅里叶变换包括对所述每帧信号加分析窗并做快速傅里叶变换。

在一个实施例中，所述第i个子带的自适应滤波器将所述第i个子带及其相邻的前后各预设数目的子带的各自最近若干个时间帧的所述扬声器频域信号，分别和所述自适应滤波器的若干系数相乘，并把乘积结果进行累加后得到所述估计的第i个子带的声反馈信号。

在一个实施例中，所述方法还包括对N个子带的频域误差信号进行逆短时傅里叶变换，得到所述N个子带的时域误差信号。所述逆短时傅里叶变换包括逆快速傅里叶变换并加合成窗。

在一个实施例中，所述第i个子带的自适应滤波器的系数基于第i个子带的误差信号和第i个子带及其相邻的前后各预设数目的子带对应的扬声器频域信号得到。

在一个实施例中，所述第i个子带的自适应滤波器的系数更新规则包括：最小均方LMS算法、仿射投影算法、卡尔曼滤波算法。

在一个实施例中，所述分析窗和合成窗为对称或者非对称，且所述分析窗和合成窗的长度根据需要调整。

在一个实施例中，所述最近若干个时间帧数目为反馈路径长度除以帧移所得的整数。

根据第二方面，提供一种低延时自适应声反馈消除装置。该装置包括：至少一颗麦克风，用于采集近端语音信号；至少一只扬声器，用于播放经过处理后的扬声器信号；至少一个模数转换器A/D，用于将接收到的麦克风信号变为数字信号；若干短时傅里叶变换模块，用于将所述麦克风采集的近端语音信号和扬声器信号进行分帧处理，其中每帧的采样点数为N，对每帧信号进行短时傅里叶变换，得到对应于每帧信号的N个子带的麦克风频域信号和扬声器频域信号；声反馈消除模块，用于将第i个子带及其相邻的前后预设数目的子带各自最近若干个时间帧的所述扬声器频域信号，输入对应于所述第i个子带的自适应滤波器，得到估计的第i个子带的声反馈信号。

在一个实施例中，所述装置还包括：

其他信号处理模块，用于将消除声反馈后的信号进行包括语音增强、去混响操作；逆短时傅里叶变换模块，用于将经过声反馈消除模块后的子带信号变为时域信号；至少一个数模转换器D/A，用于将经过逆短时傅里叶变换模块后的数字信号转换成模拟信号。

在本说明书实施例提供的上述方法和装置中，利用短时傅里叶变换将麦克风信号和扬声器信号变换到子带；每一个子带配置一个独立的子带自适应滤波器来消除该子带的声反馈信号；子带自适应滤波器的输入信号包括当前子带及其相邻子带的扬声器信号；子带自适应滤波器的系数利用自适应滤波算法来更新；每个子带的麦克风信号去除该子带自适应滤波器的输出得到该子带的误差信号；对所有子带的误差信号做逆短时傅里叶变换得到时域误差信号；短时傅里叶变换和逆短时傅里叶变换采用对称或者非对称的分析窗和合成窗以降低系统的延时。本发明提供的声反馈消除方法基于低延时的短时傅里叶变换，容易跟其他信号处理算法集成在统一的处理框架下。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。

图1示出本发明实施例提供的一种低延时自适应声反馈消除方法的流程示意图；

图2示出本发明实施例提供的一种低延时声反馈消除方法原理示意图；

图3示出本发明实施例提供的对称的分析窗和合成窗示意图；

图4示出了本发明实施例提供的非对称分析窗和合成窗示意图；

图5示出了本发明实施例提供的自适应滤波器示意图；

图6示出了本发明实施例提供的一种低延时自适应声反馈消除装置示意图。

具体实施方式

下面结合附图，对本说明书提供的方案进行描述。

为了使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图，对本申请实施例中的技术方案进行描述。

在本申请实施例的描述中，“示例性的”、“例如”或者“举例来说”等词用于表示作例子、例证或说明。本申请实施例中被描述为“示例性的”、“例如”或者“举例来说”的任何实施例或设计方案不应被解释为比其它实施例或设计方案更优选或更具优势。确切而言，使用“示例性的”、“例如”或者“举例来说”等词旨在以具体方式呈现相关概念。

在本申请实施例的描述中，术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，单独存在B，同时存在A和B这三种情况。另外，除非另有说明，术语“多个”的含义是指两个或两个以上。

此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。术语“包括”、“包含”、“具有”及它们的变形都意味着“包括但不限于”，除非是以其他方式另外特别强调。

本发明所描述的方法主要用于助听器、公共扩声系统等领域。例如，在助听器中，扬声器发出的声音会经过声学路径泄漏到麦克风而被麦克风重新采集，称为声反馈信号。该声反馈信号在系统中被处理并放大，然后送给扬声器播放，这就形成了一个闭合的回路。本发明提供的方法可以消除麦克风接收信号中的声反馈信号，避免该信号被重新放大而导致系统不稳定。

图1示出本发明实施例提供的一种低延时自适应声反馈消除方法的流程示意图，图2示出本发明实施例提供的一种低延时声反馈消除方法原理示意图。如图1和图2所示，该方法包括以下步骤：

步骤S110，分别对扬声器信号和麦克风信号进行分帧处理，其中每帧的采样点数为N，对每帧信号进行短时傅里叶变换，得到对应于每帧信号的N个子带的扬声器频域信号和麦克风频域信号。

本发明实施例将扬声器输出信号记为x(n)，麦克风接收到的信号记为d(n)，n表示离散时间，x(n)和d(n)采用离散信号表述。

本发明实施例工作在短时傅里叶变换域，采用帧处理的方式对扬声器信号和麦克风信号进行处理，所有处理和程序以帧为单位。实际操作中，当前帧的数据和前一帧的数据是有重叠的，重叠率一般设置为75％或者50％，分别对应25％及50％的帧移。

对扬声器信号x(n)进行缓存和分帧，短时傅里叶变换单元104接收N点的扬声器信号，对其加分析窗和做快速傅里叶变换得到N个子带的扬声器信号X_i(k)，其中i＝0,1,…,N-1表示子带的序号，k表示帧序号。

类似的，对麦克风接收信号d(n)进行缓存和分帧，短时傅里叶变换单元102接收N点的麦克风信号，并对其加分析窗和快速傅里叶变换得到N个子带的麦克风信号D_i(k)。

在传统的信号处理算法中，为了提高信号的频率分辨率，可选择比较长的分析窗和合成窗。例如对于采样率为16000Hz的音频处理系统，采用分析窗和和合成窗的长度都为N＝512，这引入了48毫秒的输入输出延时(包括缓存延时和算法延时)。该延时不能满足实时扩声系统的需求。例如在助听器中，系统延迟过大会导致诸如声音模糊、音色变化和自我讲话的回声效应等很多问题。一般认为，中度到重度听损患者可接受的系统延迟为10到15毫秒，而轻度听损患者可接受的系统延迟为5到10毫秒。因而，采用低延时的音频信号处理框架才能给助听器的使用者提供最佳的佩戴体验。

为降低系统输入输出之间的延时，本发明实施例提供两种方案。

第一种方案采用对称的分析窗和合成窗，但是其长度设置的比较短以满足系统时延的限制。图3示出本发明实施例提供的对称的分析窗和合成窗示意图，如图3所示，采样率16000Hz的系统，采用N＝128点的分析窗和合成窗，帧移设置为50％，那么输入输出之间的延时为12毫秒。该设置满足助听器这样的扩声系统的时延要求，是实际可用的。

第二种方案采用非对称的分析窗和合成窗。图4示出了本发明实施例提供的非对称分析窗和合成窗示意图。如图4所示，分析窗和合成窗长度都为N＝512，其中分析窗的前面448点为长度为896点的汉明窗的前半部分的平方根，分析窗的后面64点为长度为128的汉明窗的后半部分的平方根。合成窗的有效长度为128点，即合成窗的前面384点的值都为零，而合成窗的后面128点需要利用完美重构条件推算出来。该计算方法是本领域的公知常识，本发明不再赘述。

对于采样率16000Hz的系统，帧移设置为50％，第二种方案中输入输出之间的延时为12毫秒，该延时可以满足助听器类应用的实际需求。由于采用较长的分析窗，系统具有足够高的频率分辨率。

本发明实施例中，更低的延时设置可以通过修改合成窗的有效值的点数而得到。

本发明实施例中，同时，分析窗的长度也可以设置为更小的值，带来更低延时的音频信号处理框架，给助听器的使用者提供最佳的佩戴体验。

目前仅有利用非对称的分析窗和合成窗来降低诸如语音增强类算法的延时，但是尚没有利用非对称的分析窗和合成窗来降低声反馈抑制算法的延时，这是本发明实施例的重要改进点。

如上所述，两种分析窗和合成窗的设置方案都是可行的。实际系统可根据其算力、期望的性能等因素选择适合的方案。

步骤S120，将第i个子带及其相邻的前后预设数目的子带各自最近若干个时间帧的所述扬声器频域信号，输入对应于所述第i个子带的自适应滤波器，得到估计的第k帧第i个子带的声反馈信号。

其中，帧移表示相邻两帧的起始位置，自适应滤波器的反馈路径长度在系统设置好之后自动确定。

优选的，选取的若干个时间帧的数目约为反馈路径长度除以帧移所得的整数。时间帧数目的设置方法不限于上述设置方法，其值设置稍大稍小都可以，相应的系统性能有些变化，可以根据实际需要设置。获得N个子带的扬声器信号X_i(k)和N个子带的麦克风信号D_i(k)后，本发明在每一个子带进行声反馈信号的消除。以第i个子带为例，第i个子带的麦克风信号D_i(k)、第i-B至i+B个子带的扬声器信号X_i-B(k)-X_i+B(k)输入到子带处理单元106，经过子带信号处理获得子带处理单元106的输出，即为第i个子带的误差信号E_i(k)。其中B≥0为可设置的参数。

对于大多数应用来说，取B＝0,1,2可满足需求。所述子带处理单元106包括自适应滤波单元108、滤波器系数更新单元110和减法器单元112。

所述自适应滤波单元106的输入为2B+1个子带的扬声器信号X_i-B(k)-X_i+B(k)以及这些信号的历史帧，输出为估计的第i个子带的声反馈信号

所述减法器单元112利用第i个子带的麦克风信号D_i(k)减去估计的第i个子带的声反馈信号得到第i个子带的误差信号E_i(k)。

所述滤波器系数更新单元110利用第i个子带的误差信号E_i(k)和第i-B至i+B个子带的扬声器信号X_i-B(k)-X_i+B(k)及其历史帧来更新第i个子带的自适应滤波器系数。第i个子带的自适应滤波器的系数更新规则包括但不限于：最小均方算法(LMS)、仿射投影算法、卡尔曼滤波算法。

以下详细描述所述自适应滤波单元106，图5示出本发明实施例提供的子带自适应滤波器结构示意图。如图5所示，每输入一个子带信号X_i(k)，自适应滤波器通过一个延迟线对应的输出一个信号，自适应滤波器由三个基本单元组成，即单位延迟单元、乘法器和加法器，其中z^-1表示延时一个时钟周期。

所述自适应滤波单元106接受第i个子带及其相邻的左右各B个子带的扬声器信号X_i-B(k)-X_i+B(k)，对于输入的每个子带的扬声器信号都配置一个延迟线来获得这些子带信号的历史帧数据。例如第i-B个子带的扬声器信号的延迟线具有L-1个延迟单元，输入数据X_i-B(k)经过延迟单元202获得X_i-B(k-1)；X_i-B(k-1)馈给延迟单元204，延迟单元204的输出为X_i-B(k-2)；以此类推，该延迟线的最后一个延迟单元206的输出为X_i-B(k-L+1)。L为可设置的参数，该值与反馈路径长度和帧移有关。

示例的，L大约等于反馈路径的长度除以帧移所得的整数。

乘法器208实现X_i-B(k)和对应的滤波器系数W_i,-B,0(k)的相乘运算；乘法器210实现延迟单元202的输出X_i-B(k-1)与对应滤波器系数W_i,-B,1(k)的相乘运算；乘法器212实现延迟单元204的输出X_i-B(k-2)与对应滤波器系数W_i,-B,2(k)的相乘运算；以此类推，最后，乘法器214实现延迟单元206的输出X_i-B(k-L+1)与对应滤波器系数W_i,-B,L-1(k)的相乘运算。乘法器208和乘法器210的输出信号馈给加法器216；加法器216的输出信号和乘法器212的输出信号馈给加法器218；以此类推，最后，加法器220接受它前面一个加法器的输出信号和乘法器214的输出信号，输出结果为第i-B个子带扬声器信号的延迟线的所有数据与对应的自适应滤波器系数的乘积之和。对第i-B+1个子带至第i+B个子带做类似的操作，加法器242接受加法器220至加法器240的输出信号，输出为第i个子带的声反馈信号的估计值

需要指出的是，所述滤波器系数更新单元110用来更新所述自适应滤波单元106的2B+1条延迟线的扬声器子带信号对应的滤波器系数。例如，如图5所示，第i-B个子带的扬声器信号的延迟线对应的滤波器系数为W_i,-B,0(k)...W_i,-B,L-1(k)，第i+B个子带的扬声器信号的延迟线对应的滤波器系数为W_i,B,0(k)...W_i,B,L-1(k)。这些滤波器系数的更新准则需要根据实际的计算开销、滤波器的收敛速度等综合考虑。

在一个具体的实施例中，采用最小均方(Least Mean Square，LMS)算法，则系数W_i,b,l(k)更新方程是

其中μ为可调剂的步长参数。本发明并不限制此处所用的自适应滤波算法，其他自适应滤波算法，例如仿射投影算法、卡尔曼滤波算法等，都可以用来更新所述的子带自适应滤波器系数。

在步骤S110中若使用非对称窗和合成窗，因为非对称的分析窗的阻带衰减不够大，这导致利用短时傅里叶变换进行子带分解的信号中，第i个子带的信号会泄漏到其相邻的子带中。针对本发明所涉及的场景，第i个子带的麦克风信号会泄漏到其相邻的子带中；同时，也有相邻子带的麦克风信号会不可避免的泄露到第i个子带的麦克风信号中。为缓解该缺陷，依据本发明所提供的方法，所述自适应滤波单元106中第i个子带的声反馈信号的估计不仅需要第i个子带的扬声器信号，还需要第i个子带的相邻的左右各B个子带的扬声器信号。

步骤S130，从第k帧第i个子带的麦克风频域信号中消除所述估计的第k帧第i个子带的声反馈信号，得到所述第k帧第i个子带的误差信号。

逆短时傅里叶变换单元114接受所有N个子带的误差信号E_i(k)，并对其做逆快速傅里叶变换，然后加合成窗，得到所述时域误差信号e(n)。

本发明实施例提供一种自适应声反馈消除方法，该方法具有很低的延时，并且容易与其他的信号处理算法统一的集成在一个框架下面。

本发明在短时傅里叶变换域进行。助听器和公共扩声系统中不仅要处理啸叫这个基本问题，也需要进行语音增强、去混响、波束形成等提高语音清晰度和可懂度。而所有这些处理都经常在短时傅里叶变换域完成，因此本发明提供的声反馈抑制方法可以很容易的跟其他的时频域信号处理算法集成在一个框架下。而之前的基于时域或频域自适应滤波的声反馈抑制方法则需要在时域和频域之间来回切换。

本发明利用短时傅里叶变换将麦克风信号和扬声器信号分别变换到子带，得到相应的子带信号。

本发明使用了对称的或者非对称的分析窗和合成窗。为降低延时，对称的分析窗和合成窗的长度较短；非对称的分析窗和合成窗中，合成窗的有效长度较短。因而，本发明所提供的方法具有很低的输入输出延时，可以很好满足助听器、公共扩声类应用对系统延时的苛刻需求。

本发明所提供的基于自适应滤波算法的声反馈抑制方法，该方法在每个子带同时估计声反馈信号的幅度和相位。这样做降低了语音的损伤，因而输出语音具有很好的可懂度和语音质量。为消除当前子带的声反馈信号，本发明同时利用当前子带及其相邻子带的各自最近L帧扬声器信号作为子带自适应滤波算法的输入。

子带自适应滤波器的输出是利用该子带自适应滤波器的所有输入乘以该子带自适应滤波器的系数，并把所有这些乘积相加得到该子带自适应滤波器的输出。

每个子带的麦克风信号减去该子带的自适应滤波器的输出得到该子带的误差信号。

每个子带的自适应滤波器的系数是利用该子带的输入信号和该子带的误差信号进行更新的。最小均方算法LMS算法、仿射投影算法、卡尔曼滤波算法等可以用来完成所述子带自适应滤波器系数的更新，本发明不对滤波器系数更新规则做进一步的约束。

需要说明的，本发明实施例利用短时傅里叶变换将扬声器信号和麦克风信号划分到一系列的均匀子带中。也可以利用“频点”、“频率柜”、“频带”等词来代替“子带”。这些词在本专利中表达的是相同的含义，本专利也不对它们进行区分。还需要说明的是，在很多文献中，子带信号是利用一组分析滤波器对输入信号进行滤波得到，并利用合成滤波器进行信号重构。所述分析滤波器组/合成滤波器组可以实现信号的完美重构。这不同于本文所述的子带。

与本发明提供的上述方法相对应的，本发明还提供一种装置。图6示出本说明书实施例提供的一种低延时自适应声反馈消除装置的结构示意图。如图6所示，该装置600包括：

至少一颗麦克风302，用于采集近端语音信号；

至少一只扬声器318，用于播放经过处理后的扬声器信号；

至少一个模数转换器A/D 304，用于将接收到的麦克风信号变为数字信号；

若干短时傅里叶变换模块306/312，用于将所述麦克风信号和扬声器信号进行分帧处理，其中每帧的采样点数为N，对每帧信号进行短时傅里叶变换，得到对应于每帧信号的N个子带的麦克风频域信号和扬声器频域信号；

声反馈消除模块308，用于将第i个子带及其相邻的前后预设数目的子带各自最近若干个时间帧的所述扬声器频域信号，输入对应于所述第i个子带的自适应滤波器，得到估计的第k帧第i个子带的声反馈信号。

装置600还包括：

其他信号处理模块310，用于将消除声反馈后的信号进行包括语音增强、去混响操作；

逆短时傅里叶变换模块314，用于将经过声反馈消除模块后的子带信号变为时域信号；

至少一个数模转换器D/A 316，用于将经过逆短时傅里叶变换模块后的数字信号转换成模拟信号。

需要说明的是，其他信号处理模块310不限于使用语音增强、去混响操作。

需要说明，对图6中装置的描述，还可以参见对前述方法的描述。

根据另一方面的实施例，还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序在计算机中执行时，令计算机执行结合图1所描述的方法。

根据再一方面的实施例，还提供一种计算设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有可执行代码，所述处理器执行所述可执行代码时，实现结合图1所描述的方法。本领域技术人员应该可以意识到，在上述一个或多个示例中，本发明所描述的功能可以用硬件、软件、固件或它们的任意组合来实现。硬件平台可以是现场可编程门阵列FPGA、可编程逻辑器件PLD或其他专用集成电路ASIC。软件平台包括数字信号处理DSP、ARM或其他微处理器。软件和硬件的组合例如部分模块用DSP软件来实现，部分模块用硬件加速器来实现。当使用软件实现时，可以将这些功能存储在计算机可读介质中或者作为计算机可读介质上的一个或多个指令或代码进行传输。

以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的技术方案的基础之上，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包括在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种低延时自适应声反馈消除方法，其特征在于，所述方法包括：

分别对扬声器信号和麦克风信号进行分帧处理，其中每帧的采样点数为N，对每帧信号进行短时傅里叶变换，得到对应于每帧信号的N个子带的扬声器频域信号和麦克风频域信号；

将第i个子带及其相邻的前后预设数目的子带各自最近若干个时间帧的所述扬声器频域信号，输入对应于所述第i个子带的自适应滤波器，得到估计的第i个子带的声反馈信号；

从第i个子带的麦克风频域信号中消除所述估计的第i个子带的声反馈信号，得到所述第i个子带的误差信号。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述短时傅里叶变换包括对所述每帧信号加分析窗并做快速傅里叶变换。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第i个子带的自适应滤波器将所述第i个子带及其相邻的前后各预设数目的子带的各自最近若干个时间帧的所述扬声器频域信号，分别和所述自适应滤波器的若干系数相乘，并把乘积结果进行累加后得到所述估计的第i个子带的声反馈信号。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对N个子带的频域误差信号进行逆短时傅里叶变换，得到所述N个子带的时域误差信号；所述逆短时傅里叶变换包括逆快速傅里叶变换并加合成窗。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第i个子带的自适应滤波器的系数基于第i个子带的误差信号和第i个子带及其相邻的前后各预设数目的子带对应的扬声器频域信号得到。

6.根据权利要求3或5所述的方法，其特征在于，所述第i个子带的自适应滤波器的系数更新规则包括：最小均方LMS算法、仿射投影算法、卡尔曼滤波算法。

7.根据权利要求2或4所述的方法，其特征在于，所述分析窗和合成窗为对称或者非对称，且所述分析窗和合成窗的长度根据需要调整。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述最近若干个时间帧数目为反馈路径长度除以帧移所得的整数。

9.一种低延时自适应声反馈消除装置，其特征在于，所述装置包括：

至少一颗麦克风，用于采集近端语音信号；

至少一只扬声器，用于播放经过处理后的扬声器信号；

至少一个模数转换器A/D，用于将接收到的麦克风信号变为数字信号；

若干短时傅里叶变换模块，用于将所述麦克风采集的近端语音信号和扬声器信号进行分帧处理，其中每帧的采样点数为N，对每帧信号进行短时傅里叶变换，得到对应于每帧信号的N个子带的麦克风频域信号和扬声器频域信号；

声反馈消除模块，用于将第i个子带及其相邻的前后预设数目的子带各自最近若干个时间帧的所述扬声器频域信号，输入对应于所述第i个子带的自适应滤波器，得到估计的第i个子带的声反馈信号。

10.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

其他信号处理模块，用于将消除声反馈后的信号进行包括语音增强、去混响操作；

逆短时傅里叶变换模块，用于将经过声反馈消除模块后的子带信号变为时域信号；

至少一个数模转换器D/A，用于将经过逆短时傅里叶变换模块后的数字信号转换成模拟信号。