CN1822709B - 一种麦克风回声消除系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种麦克风回声消除系统，包括：语音检测模块，检测判决远端或近端有声情况；两端同时有声检测模块，检测判决两端是否同时有声时；跟踪滤波模块，用于自适应滤波、调整自适应滤波器系数、以及控制自适应滤波器系数更新的步长；非线性处理模块，根据远端是否有声情况，开启或停止非线性处理模块消除非线性失真；控制模块，近端有声时，向跟踪滤波模块发送控制消息进行自适应滤波；在远端有声时，通知两端同时有声检测模块判断是否同时有声；当两端不是同时有声时，发送控制消息调整滤波系数；当两端同时有声时，发送控制消息，减小自适应系数更新的步长，调整滤波系数。使用本发明后，能够使自适应滤波达到有效消除回声的目的。

Description

一种麦克风回声消除系统

技术领域

本发明涉及一种回声消除系统，特别涉及一种麦克风回声消除系统。

背景技术

回声的产生是由于扬声器和麦克风之间存在声学回路。来自远端的声音信号，通过近端的扬声器放出，被麦克风采集到后传回远端，此时，远端的说话人就能听到自己的回声。因而严重的影响了通话质量。

由于从扬声器到麦克风的声学回路是未知并且时变的，因而在现行回声消除方案中，广泛的采用了自适应滤波的方法。图1为普通回声消除系统电路结构示意图，如图1所示，自适应滤波器W(n)以最小化残余回声e为目标，通过自适应地调整滤波器系数来跟踪扬声器到麦克风的声学回路g(n)，产生麦克风接收到的回声d的预测值y，当W(n)准确的跟踪到g(n)时，y非常接近d，从而使e＝d-y趋向于0。通过这个方法来实现消除回声的作用。

但在这种回声消除的方案中，却无法有效处理一些特殊情况，如：两端同时无声、两端同时说话、较强的背景噪声、扬声器和麦克风以及其他因素引起的信号非线性失真等情况。在有些方案中也采用VAD(Voice ActivityDetection，话音检测)，DTD(Double Talk Detection，两端同时有声检测)，NLP(Non-Linear Processor，非线性处理)等模块，但是由于缺乏对这些模块的准确控制，因而也难以达到预期的设想效果。例如：采用基于相关性分析的DTD时，难以处理背景噪声很大的情况，此时，系统会持续误判为DT(Double Talk，两端同时有声)状态，又如：采用NLP时，难以在有效抑制回声和保持近端语音质量中做出理想的折衷。

因此现有的利用自适应滤波进行回声消除的方法中，缺乏对自适应滤波的准确控制，因而在一些场合下，例如：两端无声，两端同时说话，较强的背景噪声等等时，自适应滤波不能稳定而高效的工作，甚至会系数发散。导致不能有效地消除回声，甚至人为引入噪声。

发明内容

本发明所解决的技术问题在于提供了一种麦克风回声消除系统，以达到通过准确控制自适应滤波以及其他辅助模块的协调工作，使得自适应滤波能够高效而稳定的工作，从而达到有效消除回声的目的。

为解决上述问题，本发明提供了一种麦克风回声消除系统，本系统包括：

语音检测模块、两端同时有声检测模块、非线性处理模块、跟踪滤波模块、控制模块，其中：

语音检测模块，用于在检测判决到远端或近端有声情况后，将有声情况通知控制模块；

两端同时有声检测模块，用于检测判决到远端与近端同时有声时，将同时有声消息通知控制模块；

跟踪滤波模块，用于按所述控制模块发送的控制消息，进行自适应滤波，调整自适应滤波器系数，以及控制自适应滤波器系数更新的步长；

非线性处理模块，用于根据所述控制模块发送的控制消息，启动或者停止消除反馈回路中信号的非线性失真以抑制回声；

控制模块，用于在收到近端有声情况后，向所述跟踪滤波模块发送控制消息进行自适应滤波；在收到远端有声情况后，通知所述两端同时有声检测模块，检测判断是否同时有声，同时开启所述非线性处理模块消除非线性失真；在没有收到远端有声情况时，停止所述非线性处理模块消除非线性失真；当所述两端同时有声检测模块判决出远端与近端不是同时有声时，向所述跟踪滤波模块发送控制消息调整滤波系数；当所述两端同时有声检测模块判决出远端与近端是同时有声时，向所述跟踪滤波模块发送控制消息，减小自适应系数更新的步长，然后调整滤波系数。

本系统可以进一步包括预处理模块，用于去除直流噪声。

使用本发明后，能够通过准确控制自适应滤波以及其他辅助模块的协调工作，使得自适应滤波能够高效而稳定的工作，从而达到有效消除回声的目的。

附图说明

图1为普通回声消除系统电路结构示意图；

图2为本发明实施例中所述系统的电路结构示意图；

图3为本发明实施例中所述非线性处理模块非线性处理前后的回声与判决电平关系示意图；

图4为本发明实施例中所述跟踪滤波模块结构示意图；

图5为本发明实施例中所述控制模块的工作流程示意图。

具体实施方式

图2为本发明实施例中系统的电路结构示意图，如图所示，在系统中包块以下模块：预处理模块LP、语音检测模块VAD、两端同时有声检测模块DTD、非线性处理模块NLP、跟踪滤波模块和控制模块。跟踪滤波模块是最主要的模块，用来跟踪反馈回路，预测回声，它含有前台滤波器、自适应滤波器和系数监测单元。控制模块是整个系统的智能模块，通过分析系统所处的状态，指导跟踪滤波器如何工作，同时协调其他各个模块协同工作。以下分别介绍各个模块的工作原理以及如何实施本发明。

一、预处理模块，在本实施例优选的是一个带通滤波器，通带为200～3400Hz，这样在语音信号基本不受影响的同时，可以有效地去除直流噪声。这对于提高VAD、DTD和自适应滤波的性能很有好处。

二、语音检测模块，当两端同时无声时，跟踪滤波模块中的自适应滤波器由于缺少参考信号，不能正常工作，从而容易出现错误的跟踪，导致系数发散。同时，由于DTD模块是通过计算近端和远端信号的相关性来作出判决的，因而如果有任何一端无声，DTD模块也不能正常工作，这将导致DTD模块的错误判决，所以在VAD检测到两端无声时，必须将系统状态及时通知控制模块，由控制模块采取相应的措施。VAD检测时通过采用将信号短时平均幅值与噪声电平比较来进行判决。

NearSignal_avg＝(1-a)·NearSignal_avg+a·|NearSignal|，

如果NearSignal_avg＞NoiseFloor，则判决近端有声，否则无声。

FarSignal_avg＝(1-a)·FarSignal_avg+a·|FarSignal|，

如果FarSignal_avg＞NoiseFloor，则判决远端有声，否则无声。

其中，a在0～1之间，NoiseFloor是估计的噪声电平。

三、两端同时有声检测模块，当两端同时有声时，近端的麦克风采集的信号不仅包含远端信号的回声，还包括近端信号。强烈的近端信号将干扰自适应滤波器正确的跟踪反馈回路，从而有可能导致自适应滤波器的错误跟踪甚至系数发散。所以在DT状态时，必须暂时冻结自适应滤波器系数更新。

DTD检测的方法有很多，本实施例中优选采用互相关判决法，定义判决指数：

$\mathrm{\ρ}\left(n\right)=\frac{\left|\underset{k=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}d(n-k)y(n-k)\right|}{\underset{k=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}\left|d(n-k)y(n-k)\right|},$ 其中d，y如图2所示。

显然，当只有远端有声时，麦克风信号d只包含远端信号的回声，y作为d的估计，将很接近d，则ρ(n)趋向于1；当两端同时说话时，d不仅包含远端信号的回声，同时包含近端声音信号，此时y与d会有很大不同，ρ(n)值较小。因此我们可以设置一个判决电平threshold，threshold为一个0～1之间的数，这个判决电平可以通过实验获得。

如果ρ(n)＜threshold  那么就检测出系统处在DT状态。

以上的方法在背景噪声不强的环境下判决是很准的，但是在较强的背景噪声下是有问题的，原因在于，在较强的背景噪声下，即使近端不说话，麦克风信号d中也含有大量的噪声信号，ρ(n)会持续保持一个较低的值，这样自适应滤波器系数会一直被冻结，从而自适应滤波将失效，无法消除回声。

实施例中采用的方法是，当检测到DT状态时，只是在一定程度上，减小自适应滤波器系数更新的步长，这样一方面，在较强的背景噪声环境下，自适应滤波仍然能够工作，起到回声消除的作用；另一方面，滤波器系数更新步长的减小，可以使自适应滤波在含有大量噪声的条件下，更加精确的跟踪反馈回路。当然，自适应滤波器系数发散的隐患仍然存在，控制模块还将会进一步采用下面所介绍的其他一些方法来消除可能的隐患。

四、非线性处理模块。由于一般的扬声器都有5％～10％的非线性失真。而自适应滤波只能跟踪线性系统，因而反馈回路中信号的非线性失真是无法预测和消除的。本实施例中采用了中心削波的方法来抑制残余回声。图3为实施例中非线性处理模块非线性处理前后的回声与判决电平关系示意图，其中：

$e^{\&prime;}=\left\{\begin{array}{c}e-T,\mathrm{if}\left(E\right[e]>T)\\ 0,\mathrm{if}(-T\&le;E[e]\&le;T),\\ e+T,\mathrm{if}\left(E\right[e]<-T)\end{array}\right.$

其中，e和e’为经过NLP模块前后的回声、E[]为取短时平均幅度、T为判决电平，判决电平需要仔细挑选，太小不足以有效抑制残余回声，太大会严重影响近端声音质量。

NLP模块受到控制模块的控制，当VAD检测到远端无声时，控制模块将暂停NLP模块，因为此时不再需要抑制残余回声，可以让近端声音不受畸变的传送出去。

五、跟踪滤波模块实际包含三个部分：前台滤波器、自适应滤波器和系数监测单元。图4为实施例中跟踪滤波模块结构示意图，跟踪滤波模块结构如图所示。

在这个结构中，用前台滤波器和自适应滤波器两个滤波器分别模拟反馈回路，其中前台滤波器不是自适应的。当控制模块判断到自适应滤波器消除回声表现好于前台滤波器时，就将自适应滤波器的系数复制给前台滤波器，否则，就用前台滤波器进行回声消除。这样做的原因是，自适应滤波器的表现差于前台滤波器，很可能是因为自适应滤波器错误跟踪，这样可以避免做出错误的预测。实际上，前台滤波器可以看作是自适应滤波器最好状态的暂存器。

e_b_avg＝(1-a)·e_b_avg+a·|e_b|，

e_f_avg＝(1-a)·e_f_avg+a·|e_f|，

(当e_f_avg＞e_b_avg，即视为自适应滤波器表现好于前台滤波器，此时复制系数给前台滤波器。

自适应滤波器系数更新在本实施例中采用了NLMS(归一化最小均方误差，Normalized Least mean Square)算法。

y(n)＝W^H(n-1)U(n)

e(n)＝d(n)-y(n)，

$W\left(n\right)=W(n-1)+\mathrm{\&mu;}\frac{U\left(n\right)}{U^H\left(n\right)U\left(n\right)}e\left(n\right)$

系数检测单元，用来在每次自适应滤波器系数更新后，检测其滤波系数的合理性。当自适应滤波器正常工作，处在收敛状态时，所有滤波器系数应该在-1～1之间，当系数检测单元判断到系数跳出这个范围时，表明此时滤波器已经发散。采取的措施是强制压缩滤波器系数到合理范围以内。该方法为避免自适应滤波器的发散提供了保障。

六、控制模块是整个系统的智能模块，用来协调其他各个模块协同工作。通过综合分析VAD、DTD的判决结果和残余回声的输入，来控制VAD、DTD、NLP、跟踪滤波和自适应滤波器系数更新模块何时工作、何时停止以及如何工作。图5是实施例中控制模块的工作流程示意图，如图所示，控制模块的工作流程是：

步骤501、在收到近端有声情况后，向跟踪滤波模块发送启动自适应滤波消息；在没有收到近端有声的情况时，因为不必向远端发送任何信号，所以输出e’＝0；

步骤502、自适应滤波器消除回声；

步骤503、在收到远端有声情况后，通知两端同时有声检测模块检测判断是否同时有声；在没有收到远端有声的情况时，因为不必进行自适应滤波以及其他信号处理，只需要输出近端信号d，考虑到一定的系统延时，此时输出e’＝d-y，因为远端无声，此时y很小；

步骤504、当两端同时有声检测模块判决出远端与近端不是同时有声时，转向步骤506，当两端同时有声检测模块判决出远端与近端是同时有声时，转向步骤505；

步骤505、向跟踪滤波模块发送控制消息，减小自适应系数更新的步长；

步骤506、调整滤波系数；

步骤507、非线性处理模块作非线性处理。

对于一个回声消除的解决方案，不仅仅包含自适应滤波，而是一个包含很多模块协同工作的系统。所以有效而准确的控制是一个回声消除系统在实际中稳定高效工作的关键。

使用本发明后，能达到的性能为：

回声压缩：50～60dB；

收敛时间：＜50ms；

支持的反馈回路延迟时间：可调。在采样率为8K，滤波其长度128时，支持16ms延迟；

在两端同时说话状态下，能有效消除回声，同时滤波器保持稳定。

在较强环境噪声下，能有效消除回声，同时滤波器保持稳定。

Claims (9)

1.一种麦克风回声消除系统，其特征在于，包括语音检测模块、两端同时有声检测模块、非线性处理模块、跟踪滤波模块、控制模块，其中：

语音检测模块，用于在检测判决到远端或近端有声情况后，将有声情况通知控制模块；

两端同时有声检测模块，用于检测判决到远端与近端同时有声时，将同时有声消息通知控制模块；

跟踪滤波模块，用于按所述控制模块发送的控制消息，进行自适应滤波，调整自适应滤波器系数，以及控制自适应滤波器系数更新的步长；

非线性处理模块，用于根据所述控制模块发送的控制消息，启动或者停止消除反馈回路中信号的非线性失真以抑制回声；

控制模块，用于在收到近端有声情况后，向所述跟踪滤波模块发送控制消息进行自适应滤波；在收到远端有声情况后，通知所述两端同时有声检测模块，检测判断是否同时有声，同时开启所述非线性处理模块消除非线性失真；在没有收到远端有声情况时，停止所述非线性处理模块消除非线性失真；当所述两端同时有声检测模块判决出远端与近端不是同时有声时，向所述跟踪滤波模块发送控制消息调整滤波系数；当所述两端同时有声检测模块判决出远端与近端是同时有声时，向所述跟踪滤波模块发送控制消息，减小自适应系数更新的步长，然后调整滤波系数；

其中，所述述跟踪滤波模块包括前台滤波器、自适应滤波器、系数检测单元：

所述自适应滤波器，在近端有声情况时，在接收到所述控制模块发送的系数调整消息后，进行自适应滤波；远端与近端同时有声时，在接到所述控制模块发送控制消息后，控制自适应系数更新的步长，然后调整滤波系数，如果自适应滤波器消除回声表现好于前台滤波器时，将自身的滤波器系数复制给前台滤波器后，进行回声消除；

所述前台滤波器，在所述自适应滤波器消除回声表现差于前台滤波器时，前台滤波器进行回声消除；

所述系数检测单元，用于在所述自适应滤波器系数更新后，检测滤波系数的合理性，当检测到所有滤波器系数不在-1～1之间时，采取措施强制压缩滤波器系数到-1～1之间。

2.如权利要求1所述的系统，其特征在于，进一步包括预处理模块，用于除去直流噪声，并将除去直流噪声的语音信号传输给所述语音检测模块。

3.如权利要求2所述的系统，其特征在于，所述预处理模块，是通带为200～3400Hz的带通滤波器。

4.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述语音检测模块，是通过将检测到的信号短时平均幅值与噪声电平比较进行判决的。

5.如权利要求4所述的系统，其特征在于，所述语音检测模块，在检测到信号短时平均幅值与噪声电平时，

NearSignal_avg＝(1-a)·NearSignal_avg+a·|NearSignal|

如果NearSignal_avg＞NoiseFloor，则判决近端有声，否则无声；

FarSignal_avg＝(1-a)·FarSignal_avg+a·|FarSignal|

如果FarSignal_avg＞NoiseFloor，则判决远端有声，否则无声；

其中，a为0～1之间常数，NearSignal_avg为近端信号短时平均幅值、FarSignal_avg为远端信号短时平均幅值、NoiseFloor是估计的噪声电平。

6.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述两端同时有声检测模块，是采用互相判决法判决的，其中：

ρ(n)为判决指数，d为麦克风信号，y为d的估计值，当设置判决电平threshold为一个0～1之间的数时，当ρ(n)＜threshold时，判断出系统处在两端同时发音状态。

7.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述非线性处理模块，是通过中心削波的方法来消除非线性失真的，其中：

e和e’为经过非线性处理模块前后的回声，E[]为取短时平均幅度，T为判决电平。

8.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述自适应滤波器，在当e_b_avg＝(1-a)·e_b_avg+a·|e_b|、e_f_avg＝(1-a)·e_f_avg+a·|e_f|时，如果e_f_avg＞e_b_avg，即认为自适应滤波器表现好于所述前台滤波器，复制自身的滤波器系数给所述前台滤波器，其中：e_b_avg为e_b的短时均值、e_b为自适应滤波器消除回声后的残差信号、a为0～1之间的常数、e_f_avg为e_f的短时均值、e_f为前台滤波器消除回声后的残差信号。

9.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述自适应滤波器，在系数更新时采用归一化最小均方误差算法进行更新。

Images