CN1184855C - 助听器中的子带声反馈消除的方法及设备 - Google Patents

助听器中的子带声反馈消除的方法及设备 Download PDF

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Abstract

提出一种新的子带反馈消除方案，能够在不引入可听得到的非自然信号的情况下提供附加的静态增益。该子带反馈消除方案采用两个级联窄带滤波器Ai(Z)和Bi(Z)和一固定的延迟，而不是单个滤波器Wi(Z)和表示每个子带内反馈路径的延迟。第一滤波器，Ai(Z)被称作训练滤波器，其对第i个子带上的反馈路径的静态部分模型化，所述静态部分包括麦克风，接收器，耳道共振器和其它相对静态的参数。该训练滤波器可以被实现为一FIR滤波器或一IIR滤波器。该第二滤波器Bi(Z)被称作跟踪滤波器，其通常被实现为一FIR滤波器，其所具有的抽头少于训练滤波器。该第二滤波器跟踪由用户的颌运动或靠近用户耳朵的物体的运动引起的在第i个子带上的反馈路径的变化。

Description

助听器中的子带声反馈消除的方法及设备
技术领域
本发明涉及数字信号处理领域。更具体地，本发明涉及用于数字音频装置，例如助听器中的声反馈抑制的方法和设备。
背景技术
声反馈，其极易被感觉为高声调的笛音或啸叫，是典型地一直存在于具有相对高增益设置的音频装置中的非常烦人的问题，这些音频装置例如多种类型的助听器。图1是现有技术助听器的系统模型。示于图1中的该现有技术助听器模型100包括一数字采样输入序列X(n)110，其被加到反馈输出125以形成信号127，该信号127由听力损失补偿函数G(Z)130处理以形成一数字采样输入序列Y(n)140。如图1所示，在典型的助听器中，从接收器至麦克风的声音泄漏(由传递函数F(Z)150表示)使助听器用作一闭合环路系统。当增益G(Z)增加至使系统不稳定的值时，会出现反馈振荡。正如本专业技术人员所知的那样，为避免声反馈振荡，助听器的增益必需被限制在该值以下。作为该限制的直接结果，多数听力有障碍的个人无法获得他们预定的目标增益，低强度的语音信号仍然在他们的能听度阈值以下。而且，即使当该助听器的增益降低到足以避免不稳定性时，子振荡反馈会与输入信号X(n)相互干涉并使得该前向传递函数的增益Y(Z)/X(Z)不等于G(z)。对某些频率来说，Y(Z)/X(Z)远小于G(z)，且不会将该语音信号放大到该可听度门限以上。
用于声反馈控制的现有技术反馈消除方法或者典型地使用该补偿语音信号(即，图1中的Y(n)140)，或增加一白噪声探针作为该自适应滤波器的输入信号。
不使用噪音探针的宽带反馈消除方法基于图2所示的结构，这里相同的元件由相同的标号表示。如在图2的自适应反馈消除系统200所示，在输出140和反馈路径150之间引入一延迟170。此外，在该延迟170的输出位置提供一宽带反馈消除函数W(Z)160，且从输入序列X(n)110中减掉该宽带反馈消除函数W(Z)160的输出。该宽带反馈消除函数W(Z)160由误差函数e(n)190控制，其为从该输入序列X(n)110减去该宽带反馈消除函数W(Z)160的结果。尽管如图2所示的技术有时可能会附加6-10个dB的增益，该结构的递归特性仍可能会使该自适应滤波器发生分散。或者，在子带内的自适应滤波要求更少的抽头，以低得多的速率操作，且在某些情况下会更快地收敛。此外，在频域内的反馈消除似乎会比子带内的反馈消除工作地更好。本专业技术人员理解某些频域消除技术会允许“耳后”(BTE)助听器装置的静态增益增加20dB，而不会引起反馈或能够感觉到的失真。然而，这种频域方案要求在前向路径和反馈预测路径上都进行更加复杂的快速傅立叶变换(FFT)和快速傅立叶逆变换(IFFT)。
使用噪声探针的反馈消除方法基于对它们的自适应控制是连续的还是不连续的被分成两种。图3为使用噪声探针的现有技术中连续的自适应反馈消除系统300的方框图。如图3所示，噪声源N310在一求和接点320处将噪声注入听力损失补偿函数G(Z)130的输出。图3所示的连续自适应反馈消除系统的方框图可将静态增益增加10-15dB。然而，该系统的首要的不利之处在于该探针噪声很讨厌且会降低该处理语音的智能性。或者，在图4所示的不连续的自适应消除系统400中，正常的信号路径被中断，且噪声探针310仅在自适应期间被连接。仅当满足某些预定的条件时，才会触发自适应。然而，很难在不产生失真或引起讨厌的噪声的情况下设计决策规则触发自适应。
最近已提出了一种不同的反馈消除设备和方法，包括在该消除路径上具有级联的两个宽带滤波器的反馈消除器。该方法涉及使用线性预测来确定无限脉冲响应(IIR)滤波器系数，其将共振电声反馈路径模型化。如本专业技术人员所知，线性预测被广泛地应用于语音的解码，这里该IIR-滤波器系数将该声道的共振模型化。在该系统中，在助听器的正常使用之前估计该IIR滤波器的系数，且该系数被用于定义该级连的宽带滤波器中的一个。另一个宽带滤波器是有限脉冲响应(FIR)滤波器，其在助听器的正常操作期间进行自适应。
发明内容
提出一种新的子带反馈消除方案，能够在不引入可听得到的非自然信号的情况下提供附加的静态增益。该子带反馈消除方案采用两个级联窄带滤波器Ai(Z)和Bi(Z)和一固定的延迟，而不是单个滤波器Wi(Z)和表示每个子带内反馈路径的延迟。第一滤波器，Ai(Z)被称作训练滤波器，其对第i个子带上的反馈路径的静态部分模型化，所述静态部分包括麦克风，接收器，耳道共振器和其它相对静态的参数。该训练滤波器可以被实现为一FIR滤波器或一IIR滤波器。该第二滤波器Bi(Z)被称作跟踪滤波器，其通常被实现为一FIR滤波器，其所具有的抽头少于训练滤波器。该第二滤波器跟踪由用户的颌运动或靠近用户耳朵的物体的运动引起的在第i个子带上的反馈路径的变化。
根据本发明的一方面，提供一种用于消除助听器中的声反馈的方法，包括以下步骤：
将一输入的声频信号数字化为一个数字声频采样序列；
将所述数字声频采样序列分离为多个子带信号；
使用降噪和听力损失补偿算法，将所述多个子带信号的每一个分别处理为多个被处理的数字子带声频信号；
将所述多个被处理的数字子带声频信号合成为一个被处理的宽带数字声频信号；
将所述被处理的宽带数字声频信号转换为一个输出的声频信号；
将所述被处理的宽带数字声频信号分离为多个子带反馈信号；
使用窄带训练滤波器，过滤所述多个子带反馈信号的每一个，该窄带训练滤波器对所述多个子带的每一个内的反馈路径的静态部分模型化，并提供其输出；
使用窄带跟踪滤波器，过滤所述窄带训练滤波器的每个所述输出，该窄带跟踪滤波器跟踪所述多个子带的每一个中的反馈路径的变化，并提供其输出；以及
从所述多个子带信号的相应的子带信号中减去每个所述窄带跟踪滤波器的所述输出。
根据本发明的另一方面，提供一种用于消除助听器中的声反馈的设备，包括：
模数转换器，用于将一输入的声频信号数字化为一个数字声频采样序列；
第一分析滤波器组，用于将所述数字声频采样序列分离为多个子带，其中所述多个子带的每一个输出一个相应的子带信号；
在所述多个子带的每一个内的减法器，其从在所述第一分析滤波器组的输出处的相应的子带信号中减去多个窄带跟踪滤波器的每一个的输出；
在所述多个子带的每一个内的数字信号处理器，其使用降噪和听力损失补偿算法将所述减法器的输出处理为多个被处理的数字子带声频信号；
合成滤波器组，用于将所述多个被处理的数字子带声频信号转换为一个被处理的宽带数字声频信号；
数模转换器，用于将所述被处理的宽带数字声频信号转换为一输出的声频信号；
第二分析滤波器组，用于将所述被处理的宽带数字声频信号分离为所述多个子带，其中所述多个子带的每一个输出一相应的子带反馈信号；
窄带训练滤波器，耦合到所述多个子带反馈信号的每一个，其对所述多个子带的每一个内的反馈路径的静态部分模型化，并提供其输出；和
窄带跟踪滤波器，耦合到每个所述窄带训练滤波器的输出，其跟踪所述多个子带的每一个上的反馈路径的变化，并向所述减法器提供一输出。
根据本发明的又一方面，提供一种用于消除助听器中的声反馈的设备，包括：
模数转换器，用于将一输入的声频信号数字化为一个数字声频采样序列；
第一分析滤波器组，用于将所述数字声频采样序列分离为多个子带，其中所述多个子带的每一个输出一个相应的子带信号；
在所述多个子带的每一个内的减法器，其从在所述第一分析滤波器组的输出处的相应的子带信号中减去多个窄带跟踪滤波器的每一个的输出；
在每一子带内的数字信号处理器，其使用降噪和听力损失补偿算法将所述减法器的输出处理为多个被处理的数字子带声频信号；
多个噪声匹配滤波器，其中，每个所述噪声匹配滤波器与所述被处理的数字子带声频信号的其中一个相关，并且其中所述多个噪声匹配滤波器被一噪声产生器激励；
合成滤波器组，具有耦合于所述合成滤波器组的输入的多路复用开关，其中，所述多路复用开关有选择地将所述被处理的数字子带声频信号的其中一个或者该相应的噪声匹配滤波器的输出耦合到所述合成滤波器组的输入，并且其中所述合成滤波器组将所述被处理的数字子带声频信号合并为一个被处理的宽带数字声频信号或者将所述噪声匹配滤波器的输出合并为一个被处理的宽带数字声频信号；
数模转换器，用于将所述被处理的宽带数字声频信号转换为一输出的声频信号；
第二分析滤波器组，用于将所述被处理的宽带数字声频信号分离为所述多个子带，其中所述多个子带的每一个输出一相应的子带反馈信号；
窄带训练滤波器，耦合到所述多个子带反馈信号的每一个，其对所述多个子带的每一个内的反馈路径的静态部分进行模型化，并提供其输出；
窄带跟踪滤波器，耦合于每个所述窄带训练滤波器的输出，其跟踪所述多个子带的每一个上的反馈路径的变化，并提供向所述减法器提供一输出。
附图说明
图1为现有技术中的助听器的系统模型。
图2为现有技术中不具有噪声探针的自适应反馈消除系统的方框图。
图3为现有技术中具有噪声探针的连续自适应反馈消除系统的方框图。
图4为现有技术中具有噪声探针的不连续自适应反馈消除系统的方框图。
图5为根据本发明的用于助听器的子带声反馈消除系统的第一
实施例的方框图。
图6为根据本发明的用于助听器的被配置为训练模式的子带声反馈消除系统的第一实施例的方框图。
图7为根据本发明的用于助听器的被配置为跟踪模式的子带声反馈消除系统的第一实施例的方框图。
图8为根据本发明的用于助听器的子带声反馈消除系统的第二
实施例的方框图。
图9为根据本发明的在户外的BTE助听器的反馈路径的频响图。
图10为根据本发明的用于助听器的子带声反馈消除系统的第三
实施例的方框图。
图11为根据本发明的用于助听器的子带声反馈消除系统的第四
实施例的方框图。
图12为根据本发明的用于助听器的子带声反馈消除系统的第五
实施例的方框图。
图13为根据本发明的对循环噪声探针求平均的自适应反馈消除的方框图。
图14为根据本发明的对循环噪声探针求平均的跟踪模式的反馈消除的方框图。
图15为根据本发明的用于助听器的子带声反馈消除系统的第六
实施例的方框图。
具体实施方式
本专业技术人员将会意识到本发明的以下描述仅用于示列的目的，而绝非用于限制。本专业技术人员将会在本发明公开内容的启示下，联想到本发明的其它实施例。
本发明公开了一种新的子带反馈消除方案，能够在不引入任何可听得到的非自然信号的情况下提供大于10dB的附加的静态增益。本发明采用了两个级联的窄带滤波器Ai(Z)和Bi(Z)和一固定的延迟，而不是单个滤波器Wi(Z)和表示每个子带内反馈路径的延迟，且这里
                    Wi(Z)＝Ai(Z)Bi(Z)
第一个滤波器，Ai(Z)，被称作训练滤波器，其对第i个子带上的反馈路径的静态部分模型化，包括麦克风，接收器，耳道共振器和其它相对静态的模型参数。该训练滤波器可被实现为FIR滤波器或IIR滤波器，但与FIR滤波器相比，IIR滤波器需要较少的抽头来表示传递函数。然而，如果在自适应过程中，其极点移出单位圆之外，则该IIR自适应滤波器会变得不稳定。该不稳定性必需通过在更新过程中限制该滤波器的加权来加以防止。此外，该使用面通常不是二次表面，且可能具有一局部最小值。最重要的是，FIR滤波器仅需要很少的抽头来表示子带中的反馈路径，因此IIR滤波器不会在子带中提供任何计算上的便利。因此，由于IIR自适应滤波的缺点，通常在子带中使用FIR自适应滤波器。
第二滤波器Bi(Z)被称为跟踪滤波器，通常被选为FIR滤波器，其所具有的抽头少于训练滤波器。其被用于跟踪由用户的颌运动或靠近用户耳朵的物体的运动引起的在第i个子带上的反馈路径的变化。如果该反馈路径内的子带变化主要影响声音泄漏数量的变化，则该跟踪滤波器仅需一个抽头。实验表明这是一个好的假设。
根据本发明实施例的反馈消除算法用两个步骤实现反馈消除：训练和跟踪。消除器常常被设定为跟踪模式，除非在检测预定情况时。在没有限制的情况下，这些情况可包括通电，切换，来自外部编程站的训练命令，或振荡。
因为该助听器的消除器在企图跟踪之前必需首先被训练，该跟踪滤波器Bi(Z)被限制为一单位脉冲，同时使用本专业技术人员所知的自适应信号处理技术对Ai(Z)进行估计。通过使用很短的突发噪声驱动该接收器来进行训练。由于该探测序列的延长时间相对较短(约300ms)，所以该反馈路径将会保持稳定。此外，由于该探测序列并非从麦克风输入导出，因此该自适应系统的配置是开环的，这意味着该使用面为二次面且该滤波器的系数会很快收敛为它们所期望的值。
一旦训练结束，Ai(Z)的系数被冻结，且该助听器的消除器被切换进跟踪模式。该跟踪滤波器的初始状态通常为一脉冲。在跟踪模式中未注入噪声。在该模式，根据本发明实施例的系统操作为一通常的助听器，被发送至接收器的补偿声音信号被用作该反馈消除滤波器级联的输入信号。
图5示出本发明的第一实施例500。麦克风520和模数变换器(A/D)530将声压波510转换为一数字化的声音信号540。该数字声音信号540进一步被分析滤波器组分为M个子带。该相同的分析滤波器组550还被用于将该反馈路径分为M个子带。该分析滤波器组的输入为被处理的数字声音信号或噪声，其被发送到数模转换器(D/A)585和接收器586。在减法器560a-560m处，第i个子带内的数字声音信号Xi减掉对应第i个带中的所估计的反馈信号Yi。然后进一步由降噪和听力损失补偿滤波器570a-570m对子带声音信号Ei进行处理，以降低背景噪声并补偿该特定带内的个人听力的损失。通过采用合成滤波器组580，该被处理的数字子带声音信号被合并在一起得到一被处理的宽带数字声音信号。该被合成的信号在被输出之前需要由输出限制器582进行限制，以避免激发该接收器的非线性饱和。进行可能的限定后，该宽带数字声音信号最后由D/A585和接收器586转换回一声压波。
应当注意，在图5中输出限制器582被示于合成滤波器组580之后。尽管本发明的另一实施例中可能包括或者不包括输出限定器582，但假设包括一个输出限定器的话，则如果需要避免非线性饱和，它通常要位于该合成滤波器组之后。
通过级联的两个滤波器590和592模型化在每个子带内的反馈路径。该反馈消除方案工作在两种不同的模式：训练模式和跟踪模式。一个滤波器仅在训练模式被自适应性地更新，而另一个滤波器仅在跟踪模式被更新。助听器通常工作在跟踪模式，除非需要进行训练。图5所示的开关594a-594m的位置将反馈消除置于助听器的跟踪模式或正常操作模式。该实施例在跟踪模式下的方框图如图7所示。为使助听器工作在训练模式，可将开关594a-594m切换到另一个位置。图6所示为该实施例在训练模式下的方框图。一旦训练完成，该滤波器系数即被冻结，且该助听器回到跟踪模式。
用于自适应性地更新该滤波器系数的技术是本专业技术人员所熟知的，且可直接被应用于更新每个子带内的Ai(Z)和Bi(Z)。通过对性能和复杂性进行权衡，可将有符号之分的自适应算法用于更简化的实施，而将较复杂的自适应算法，例如众所周知的NLMS，可变步长LMS(VS)，快速仿射投影，快速卡尔曼滤波，快速牛顿频域算法，或转换域LMS算法，用于快速收敛或/和较不稳定状态系数的变化。
这里介绍一些专门用于更新子带助听器中的滤波系数的技术。
首先，由反馈路径588造成的衰减可引起任一子带内的声音输出信号降低到麦克风520或A/D转换器530的噪声层以下。在此情况下，子带信号Xi将不包括有关反馈路径的信息。在该子带内，声反馈环路被完全消除(该反馈路径被中断)且子带自适应滤波器应被冻结。结合在一子带版本的声音输出上所使用的平均器，由反馈路径提供的有关衰减的统计数字可被用于估计该子带信号Xi是否包含任何在统计上重要的反馈分量。
第二，该子带源信号附加地与需用于识别子带反馈路径的子带反馈信号相互干扰。该反馈失真探测信号与干扰子带源信号的比率可被看作是子带自适应滤波器的信噪比。在信噪比低的情况下，该自适应滤波器会倾向于随机地适应且不会收敛。由于前向路径和反馈路径中的延迟，该子带自适应滤波器的信噪比在说话或其它声音输入的开始期间会是最低的。当信噪比低时，该自适应滤波器应被冻结或该更新算法的步长应被降低。另一方面，该子带自适应滤波器的信噪比在说话或其它的声音输入结束时会变高。当信噪比高时，该自适应滤波器会倾向于收敛且该更新算法的步长应被升高。结合用于子带版本的声音输出和声音输入的平均器，由该反馈路径提供的有关衰减的统计数字可被用于估计每个子带自适应滤波器的信噪比。
第三，如果该子带助听器既能实现降噪又能实现适应反馈失真的补偿增益的输出声音信号的反馈消除器，则可使用附加的自适应控制。推荐该控制的原因是因为降噪电路通常将子带声音信号Xi(n)分解为短期静止分量和长期静止分量。该短期静止分量被看作是所期望的声频信号，长期静止分量被认为是不期望的背景噪声。短期静止声音信号中的功率和长期静止声音信号中的功率的比率被称作是该子带声频信号的信噪比。如果该子带信号的统计数字指示该信噪比低，则该降噪电路会降低该子带中的增益。该较低的增益可防止反馈，但也会降低该子带声频输出信号的能量。由于该声频信号在跟踪期间有助于探测该反馈路径，因此较低的增益会造成较差的跟踪性能。如果该子带声频输入Xi(n)大部分由不携带有关反馈路径的信息的长期静止背景噪声构成，则这一点尤其正确。该背景噪声会干扰反馈失真的增益补偿的输出噪声信号并产生传递函数Bi(Z)的随机变化。为避免这些随机变化，应降低步长(大约至0)。此外，当该子带声频信号的信噪比非常高时，其更易于与反馈失真的增益补偿的输出声音信号交叉相关。在这种情况下，该消除器的自适应会具有一个不期望的偏移。在前向路径中的去相关延迟应足够大以继续该情况下的自适应，但可降低该更新算法的步长以避免该偏移的影响。
第四，该NLMS和VS算法均是LNS算法的简单的变形，其可提高消除器的收敛速度。导出该NLMS算法用于优化该自适应滤波器的瞬时误差的降低，该瞬时误差呈现为一高度相关的探测序列。由于对于跟踪而言，该探测序列最好为语音，且由于语音是高度相关的，因此，NLMS被认为具有切实可行的优点。另一方面，VS算法是基于以下这样一个观点，即当误差表面的梯度的估计值一贯为异号时，最佳解就在附近。在这种情况下，步长被降低。同样，如果该梯度估计一贯为同号，则估计当前系数值远离于该最佳解，且步长被增加。在反馈消除中，该反馈路径的非静态会使得该最佳解动态地变化。由于它们基于不同的观点操作，且由于它们都完美地适合与使用传统的LMS算法用于反馈消除相关的问题，因此建议采用NLMS-VS组合的方案。该NLMS算法将基于连续抽样来控制步长，以调节信号的变化，而该VS算法将周期性地补偿反馈路径上的变化。
下面采用传统的LMS自适应算法作为例子来导出更新方程式。用其它自适应算法来估计训练滤波器或跟踪滤波器也应很简单。使用两种模式的传统的LMS算法估计子带传递函数的过程由以下两个等式所述：
训练：i＝0，Λ，M-1
      Ti(n)＝Ai(n)Ni(n)，
      Ei(n)＝Xi(n)-Ti(n)，
      Ai(n+1)＝Ai(n)+μei(n)Ni(n)。
跟踪：i＝0，Λ，M-1
      Ti(n)＝Ai(n)Ni(n)，
      Ei(n)＝Xi(n)-Bi(n)Ti(n)，
      Bi(n+1)＝Bi(n)+μei(n)Ti(n)。
这里，Ai(n)为第i个带内的训练滤波器的系数向量，而Ni(n)为相应带内的训练滤波器的输入向量。变量μ为步长，Bi(n)为该子带跟踪滤波器的系数向量。
为描述该静态反馈路径，该相应的宽带训练滤波器A(Z)通常需要超过64个抽头。如果该分析滤波器组以16为来因子分解并下采样该信号，象在本发明的某些实施例中那样，则每个子带内的训练滤波器仅需4个抽头和一固定的延迟(例如所示延迟588a-588m)。
如前所述，用于更新系数向量Bi(n)的信号为被处理的语音而非白噪声。由于该语音频谱不是平的，因此该信号的自相关矩阵中的本征值的相应的扩散倾向于减慢该自适应过程。因为白噪声在其它环境中可能是所希望的，所以提供白噪声产生器583，并且可以通过开关584有选择地切换白噪声产生器583。
此外，该子带自适应滤波器的信噪比通常较低，因此该子带声源信号和反馈失真增益补偿输出声音信号之间的相关程度有可能较高。而且，该跟踪模式中的系统是递归的，且该使用面可具有局部最小值。这些考虑表明该跟踪滤波器应尽可能地短，同时还应提供足够数量的自由度以对该反馈路径的子带变化进行模型化。
如果该反馈路径上的子带变化主要影响声音泄漏的数量的变化，则该跟踪滤波器仅需要一个抽头。如果该抽头被限制为是实的，则该滤波器会精细地简化为有关训练滤波器的子带反馈估计的一自动增益控制(AGC)。即使在每个子带中仅使用单个实抽头，该系统的递归特性仍表明如果信噪比很低，如果输入和输出的相关程度太高，或如果反馈路径急剧地变化，则可能会出现不稳定情况。此外，即使该自适应消除器保持稳定，该递归系统仍可出现局部最小值。为避免不稳定性和局部最小值，应将该跟踪滤波器的系数限制在一个与该反馈路径的正常变化一致的范围内。正象本专业技术人员所知的那样，限制抽头的方法可包括在其超出范围时，重置或暂时地冻结该跟踪滤波器。
图8示出本发明的第二实施例800。该实施例具有相同的反馈消除方案，只是它采用了不同的机构来注入噪音，用于训练。具体地，如图8所示，由一平行滤波器组810a-810m对白噪声产生器583进行处理，该滤波器组使每个子带内的噪声信号的谱特征与该子带的频率范围相匹配。通过开关820a-820m有选择地切换处理的白噪声。由于该注入噪声通常是由听力受损用户来进行检测，其延长时间和强度都应被降至最小。试验表明，该训练滤波器的收敛速度正比于该注入噪声的平均强度级。还应观察到，由于该白噪声在光谱上未被偏移，它是最适合用于训练的白噪声类型。然而，该分析滤波器组在光谱上形成任何输入，其意味着注入该最后数字声频输出的白噪声(如图5所示)会在到达该自适应滤波器输入时被变为彩色噪声。
此外，如图9的频响图所示，该反馈路径不会在整个频谱范围内提供等量的衰减。典型地，最大的衰减出现在高频区域和低频区域。这些区域内的衰减表明收敛所需的噪声强度在一特定的时间周期内。对于同样的收敛而言，中频区域(中心频率在3-4KHz)处不需要象谱边沿处那样强的探测。由于听者对在3-4KHz范围内的高强度声音更敏感，因此这里的噪声探测的强度可能会较低。使用表明每个子带内的平均衰减量的统计数据，可导出用于每个子带内的白噪声的适合的加权因子。这种子带噪声的缩放比例会最大化对反馈路径的识别，同时最小化助听器佩戴者的烦恼。(因为该噪声突发很短而且不经常发生，因此其屏蔽特性无需考虑。)
图10所示为本发明的第三实施例1000。如图10所示，该消除滤波器考虑了滤波器组，使得该反馈消除方案不需要第二分析滤波器组。替换地，通过开关1020a-1020m有选择地切换探测序列1010a-1010m，以及如图所示利用延迟1030a-1030m。在第三实施例1000中，如本专业技术人员所知，该训练滤波器需要更多抽头且交叉干扰必定是可以忽略的。
图11示出本发明的第四实施例1100。在该实现中，子带估计值Y0-YM-1由合成滤波器组580组合在一起。然后从数字化的输入X540中减掉该合成的估计值1120，随后被经过分析滤波器组550过滤，以产生M个误差信号用于这些自适应滤波器。该系统相对于图5的系统的优点是该算法的降噪和听力损失补偿部分可使用不同的分析滤波器组。例如，如果发现16个子带足够用于听力损失补偿，而最好使用32个子带对该反馈路径进行精确跟踪，则使用两个不同的滤波器组550，1110可能会有用。如果两个滤波器组550，1110具有不同的延迟特性，则有可能必需在前向或反馈路径中插入一大的延迟。该配置可能有用的第二实施例是是否该反馈消除器与一宽带模拟或数字助听器结合使用。注意：在此实施例中，只有一个降噪和听力损失补偿滤波器1130。
图12示出本发明的第五实施例1200。在该实施例中，训练滤波器1210被在宽带内实现。该方法的优点是克服了由该分析滤波器组550形成的探测序列。因此，该自适应滤波器的输入可以是白的，且即使使用传统的LMS算法，也将会很快收敛。缺点是该训练滤波器1210必需以高速率进行操作，而不是以十中抽一的速率进行操作。通过开关1220，训练滤波器1210连接到第二分析滤波器组1260或者通过开关1240连接到输入加法连接点1250。进一步，训练滤波器可以通过开关1230接收第二输入信号。
如前所述，在使用噪声信号583作为用于自适应反馈消除器的训练信号583中的常见的问题是它必需是低强度的信号，以便对听者来说它不至于引起不愉快。然而，低强度训练信号可能会被周围的声音所覆盖使得该训练信号的信噪比会很低。这会引起较差的训练效果。
图13为根据本发明的对循环噪声探针求平均的自适应反馈消除的方框图1300。为克服训练信号信噪比低的问题，可利用探测序列是周期性的这一事实。首先，选择一相对短的序列，但要长于最长的反馈分量。接着，当该输出序列Y(n)1395穿过反馈路径(1392，1398，588和1325)并且与输入序列S(n)1310合成以产生X(n)1330后对其进行同步检测。对该序列内对应的采样进行平均。例如，来自该序列的每个周期的第一个采样被在一起进行平均。同样，对第二个采样一起进行平均，等等。本专业技术人员可使用两个换向器1340和1360和一套平均器1350a-1350L来增加所期望的序列。从训练滤波器A(Z)1390的输出1375减去所期望的序列，以产生误差估计e(n)1380。
该序列的平均周期一起会增加训练信号的幅度并同时降低周围声音的幅度，假设该周围声音的平均值为0。该平均序列会增加至由反馈路径失真的探测序列。该平均序列变为该自适应结构的所需的信号(X[n]-S[n])。由自适应滤波器对该探测序列进行滤波产生该反馈失真的估计。用于在子带中进行训练的结构如图13所示，这里变量L表示该探测序列的长度。
另外，如果可料到该周围声音的幅度是抖动的，则可仅在该周围声音的声级较低的时间期间对该探测序列进行平均。这可以进一步提高该自适应消除器的信噪比。
图14为根据本发明的对循环噪声探针求平均的跟踪模式的反馈消除的方框图1400。图14示出如何在子带内进行这种训练。每个子带具有一所需的长度为L的序列。注入宽带探测序列的长度将为M*L。由于平均器(1410a-1410m，1420a-1420m和1430a-1430m)以下采样速率被更新，因此将该相应的所需序列存储为一组子带序列会节省功率。
最后，由于该反馈消除器被用于具有听力损失的个人，因此有可能在助听器的正常操作期间注入衰减版本的探测序列1440。通过将该序列周期在一起进行平均，均值为0的反馈滤波语音的幅度将会被降低，正如均值为0的周围声音那样。因此，即使当与正常语音输出混合时，该平均序列仍然代表被反馈路径失真的训练信号。如前所建议的那样，应在这些子带内对平均序列进行计算以利用下采样。为使用该平均子带序列用于在助听器的正常操作期间来更新该训练滤波器，需要第三分析滤波器组和第二套子带训练滤波器，如图15所示。
图15所示为本发明的第六实施例1500。在图15中，仅示出用于一个子带的分量。用于其它M个子带的分量是相同的。如图所示，通过将探测序列1440直接穿过第三分析滤波器组1570可得到该第二组训练滤波器1540的输入。同样，该第二组训练滤波器1540的输出被同时从该平均子带序列(1410a，1420a和1430a)中减掉，并用作误差估计来更新该滤波器1540。探测序列1440也与合成滤波器组580的输出合成。
当满足某些预定的条件时，在第i个子带内的第二训练滤波器Ai(Z)1540的系数被复制到第一训练滤波器Ai(Z)1550内。之后，应将跟踪滤波器Bi(Z)1560复位到一脉冲。该预定的条件可以是：该Ai(Z)1540和Ai(Z)1550之间的相关系数是否降低到一门限以下，计数器是否触发一预定的更新，或是否检测到该反馈振荡。在第i个子带内的第一训练滤波器Ai(Z)1550可以被初始适配为如图6或图14所示。至第一训练滤波器1550的输入是第二分析滤波器1580的输出。从分析滤波器550的输出减去跟踪滤波器1560的输出，并用作误差估计，以更新跟踪滤波器1560。该新的结构将有助于反馈消除器跟随该反馈路径的平均统计数据的变化而不会干扰正常的声音流，也不会引入可由听力受损的个人注意到的失真。
与现存的负反馈消除方法相比，该发明更简单且易于实现。其非常适用于数字子带助听器。此外，本发明的实施例可提供超过10dB的附加增益而不会引起失真或可听到的噪音。
尽管已示出并描写了本发明实施例和应用，很明显，对本专业技术人员来说，可根据本发明公开的内容，在不脱离本发明构思的情况下，进行更多的修改。因此，本发明仅由附加的权利要求的精神来限定。

Claims (24)

1.一种用于消除助听器中的声反馈的方法，包括以下步骤：
将一输入的声频信号数字化为一个数字声频采样序列；
将所述数字声频采样序列分离为多个子带信号；
使用降噪和听力损失补偿算法，将所述多个子带信号的每一个分别处理为一相应的被处理的数字子带声频信号；
将所述多个被处理的数字子带声频信号合成为一个被处理的宽带数字声频信号；
将所述被处理的宽带数字声频信号转换为一个输出声频信号；
将所述被处理的宽带数字声频信号分离为多个子带反馈信号；
使用窄带训练滤波器，过滤所述多个子带反馈信号的每一个，该窄带训练滤波器对所述多个子带的每一个内的反馈路径的静态部分模型化，并提供其输出；
使用窄带跟踪滤波器，过滤所述窄带训练滤波器的每个所述输出，该窄带跟踪滤波器跟踪所述多个子带的每一个中的反馈路径的变化，并提供其输出；以及
从所述多个子带信号的相应的子带信号中减去每个所述窄带跟踪滤波器的所述输出。
2.根据权利要求1的方法，其中，每个所述训练滤波器为一有限脉冲响应滤波器且每一个所述跟踪滤波器为一有限脉冲响应滤波器。
3.根据权利要求1的方法，其中，每个所述训练滤波器为一无限脉冲响应滤波器，且每个所述跟踪滤波器为一有限脉冲响应滤波器。
4.一种用于消除助听器中的声反馈的设备，包括
模数转换器，用于将一输入的声频信号数字化为一个数字声频采样序列；
第一分析滤波器组，用于将所述数字声频采样序列分离为多个子带信号，其中，每个所述子带输出一个相应的子带信号；
在所述多个子带内的多个减法器，每个从在所述第一分析滤波器组的输出处的相应的子带信号中减去相应的窄带跟踪滤波器的输出；
在所述子带内的多个降噪和听力损失补偿滤波器，每个使用降噪和听力损失补偿算法将相应的减法器的输出处理为一被处理的数字子带声频信号；
合成滤波器组，用于将所述多个被处理的数字子带声频信号转换为一个被处理的宽带数字声频信号；
数模转换器，用于将所述被处理的宽带数字声频信号转换为一输出的声频信号；
第二分析滤波器组，用于将所述被处理的宽带数字声频信号分离为所述多个子带，其中所述多个子带的每一个输出一相应的子带反馈信号；
多个窄带训练滤波器，每个耦合到所述子带反馈信号的其中一个，其对所述多带的每一个内的反馈路径的静态部分模型化，并提供其输出；和
多个窄带跟踪滤波器，每个耦合于所述窄带训练滤波器的相应的输出，其跟踪所述相应的子带上的反馈路径的变化，并分别向所述减法器提供一输出。
5.根据权利要求4的设备，其中，每个所述训练滤波器为一有限脉冲响应滤波器，且每一个所述跟踪滤波器为一有限脉冲响应滤波器。
6.根据权利要求4的设备，其中，每个所述训练滤波器为一无限脉冲响应滤波器，且每一个所述跟踪滤波器为一有限脉冲响应滤波器。
7.根据权利要求4的设备，还包括一输出限制器，耦合到所述合成滤波器组的输出。
8.根据权利要求7的设备，其中，每个所述训练滤波器为一有限脉冲响应滤波器，且每一个所述跟踪滤波器为一有限脉冲响应滤波器。
9.根据权利要求7的设备，其中，每个所述训练滤波器为一无限脉冲响应滤波器，且每一个所述跟踪滤波器为一有限脉冲响应滤波器。
10.根据权利要求4的设备，还包括一多路复用开关，耦合到所述数模转换器的输入，其中，所述多路复用开关有选择地将所述合成滤波器组的输出或一噪声产生器的输出耦合到所述数模转换器的输入。
11.根据权利要求10的设备，其中，每个所述训练滤波器为一有限脉冲响应滤波器，且每一个所述跟踪滤波器为一有限脉冲响应滤波器。
12.根据权利要求10的设备，其中，每个所述训练滤波器为一无限脉冲响应滤波器，且每一个所述跟踪滤波器为一有限脉冲响应滤波器。
13.根据权利要求7的设备，还包括一多路复用开关，耦合到所述数模转换器的输入，其中，所述多路复用开关有选择地将所述输出限制器的输出或一噪声产生器的输出耦合到所述数模转换器的输入。
14.根据权利要求13的设备，其中，每个所述训练滤波器为一有限脉冲响应滤波器，且每一个所述跟踪滤波器为一有限脉冲响应滤波器。
15.根据权利要求13的设备，其中，每个所述训练滤波器为一无限脉冲响应滤波器，且每一个所述跟踪滤波器为一有限脉冲响应滤波器。
16.根据权利要求13的设备，还包括多个延迟元件，分别耦合于每一个所述训练滤波器的输入，并且分别耦合于所述第二分析滤波器组的输出。
17.根据权利要求16的设备，其中，每个所述训练滤波器为一有限脉冲响应滤波器，且每一个所述跟踪滤波器为一有限脉冲响应滤波器。
18.根据权利要求16的设备，其中，每个所述训练滤波器为一无限脉冲响应滤波器，且每一个所述跟踪滤波器为一有限脉冲响应滤波器。
19.一种用于消除助听器中的声反馈的设备，包括
模数转换器，用于将一输入的声频信号数字化为一个数字声频采样序列；
第一分析滤波器组，用于将所述数字声频采样序列分离为多个子带信号，其中每个所述子带输出一个相应的子带信号；
在所述子带内的多个减法器，每个从在所述第一分析滤波器组的输出处的相应的子带信号中减去相应的窄带跟踪滤波器的输出；
在所述子带内的多个降噪和听力损失补偿滤波器，每个使用降噪和听力损失补偿算法将相应的减法器的输出处理为一被处理的数字子带声频信号；
多个噪声匹配滤波器，其中每个所述噪声匹配滤波器与所述被处理的数字子带声频信号的其中一个相关，并且其中所述多个噪声匹配滤波器被一噪声产生器激励；
合成滤波器组，具有耦合于所述合成滤波器组的输入的多路复用开关，其中，所述多路复用开关有选择地将所述被处理的数字子带声频信号的输出或者该相应的噪声匹配滤波器的输出耦合到所述合成滤波器组的输入，并且其中所述合成滤波器组将所述被处理的数字子带声频信号合并为一个被处理的宽带数字声频信号或者将所述噪声匹配滤波器的输出合并为一个被处理的宽带数字声频信号；
数模转换器，用于将所述被处理的宽带数字声频信号转换为一输出的声频信号；
第二分析滤波器组，用于将所述被处理的宽带数字声频信号分离为所述多个子带，其中所述多个子带的每一个输出一相应的子带反馈信号；
窄带训练滤波器，耦合到相应的子带反馈信号，其对所述多个子带的每一个内的反馈路径的静态部分进行模型化，并提供其输出；以及
窄带跟踪滤波器，耦合于所述相应的窄带训练滤波器的输出，其跟踪所述相应的子带上的反馈路径的变化，并向所述减法器提供一输出。
20.根据权利要求19的设备，其中，每个所述训练滤波器为一有限脉冲响应滤波器，且每一个所述跟踪滤波器为一有限脉冲响应滤波器。
21.根据权利要求19的设备，其中，每个所述训练滤波器为一无限脉冲响应滤波器，且每一个所述跟踪滤波器为一有限脉冲响应滤波器。
22.根据权利要求19的设备，还包括多个延迟元件，每个分别耦合于每个所述训练滤波器的输入并且耦合于所述第二分析滤波器组的输出。
23.根据权利要求22的设备，其中，每个所述训练滤波器为一有限脉冲响应滤波器，且每一个所述跟踪滤波器为一有限脉冲响应滤波器。
24.根据权利要求22的设备，其中，每个所述训练滤波器为一无限脉冲响应滤波器，且每一个所述跟踪滤波器为一有限脉冲响应滤波器。
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