NO315539B1 - Fremgangsmåte ved ekko-kansellering, omfattende dualt adaptivt filter - Google Patents

Description

Teknisk område

Den foreliggende oppfinnelsen vedrører en fremgangsmåte for ekko-kansellering ved hjelp av et adaptivt dualt filter, og en fremgangsmåte for å fastslå et filterkvalitetsmål som blir benyttet i nevnte ekko-kanselleringsfremgangsmåte.

Bakgrunn for oppfinnelsen

Ekko er et problem vedrørende den oppfattede talekvaliteten i telefonsystemer med lange forsinkelser, for eksempel te-lefoni over lange distanser eller i telefonsystemer som benytter lange prosesseringsforsinkelser, slik som digitale celledelte systemer. Ekkoet oppstår i fire-til-to tråd om-dannelsen i PSTN/abonnent grensesnittet. For å fjerne dette ekkoet, blir ekko-kansellerere normalt tilveiebrakt i tran-sittsentraler for langdistansetrafikk, og i mobiltjeneste-svitsjesentre for celledelte applikasjoner.

På grunn av lokaliseringen av ekko-kansellereren er den laget adaptiv, idet den samme ekko-kansellereren blir benyttet for mange forskjellige abonnenter i PSTN. Denne tilpasningen er nødvendig, ikke bare mellom forskjellige samta-ler, men også under hver samtale, på grunn av den ikke-faste naturen for overføringsnettverket, for eksempel fase-slipp, tre-parts-samtale, og så videre.

Tilpasningen av ekko-kansellereren må bli styrt, da den må bli forhindret ved nærvær av nær-ende sidetale, da ekkoba-neestimatet ellers vil bli redusert. Dette fører til en konservativ strategi med et godt beskyttet estimat. Allikevel kan ikke tilpasningsstrategien være for konservativ, da dette vil redusere ytelsen for ekko-kansellereren når en rask omtilpasning er nødvendig på grunn av en endring i ek-kobanesløyfen. For å komme over dette optimaliseringsprob-lemet, det vil si rask omtilpasning når ekkobanen endres og stabilt ekkoestimat under dobbelt-tale, kan en konfigura-sjon med to ekkobaneestimat bli benyttet. Ekko-kansellerere som benytter to filtre for ekkoestimering har blitt beskrevet i [1, 2]. Et filter, normalt kjent som forgrunnsfiltret, er ikke-adaptivt og benyttet for å oppnå den virkelige ekko-kansellerer utgangen. Det andre filtret, normalt kjent som bakgrunnsfiltret, blir kontinuerlig oppdatert med en adaptiv algoritme, typisk en normalisert minste gjennom-snittskvadrat algoritme, {"normalized least mean square")

(NLMS). Koeffisientene fra det adaptive bakgrunnsfiltret blir så overført til forgrunnsfiltret hver gang bakgrunnsfiltret blir antatt å være bedre på noen måte.

Da konfigurasjonen beskrevet i [1, 2] kun bruker det ikke-adaptive forgrunnsfiltret for ekko-kansellerer utgangen, er det svært viktig at det adaptive bakgrunnsfiltret blir overført når det fungerer bedre. Allikevel, på grunn av problemer, delvis forårsaket av den konservative algoritmen som blir benyttet, kan det hende at dette ikke skjer, og at ekko-kanselleringen kan bli forhindret.

Sammenfatning av oppfinnelsen

Et mål for den foreliggende oppfinnelsen er å tilveiebringe en ny fremgangsmåte for å fastslå et filterkvalitetsmål som kan bli benyttet i utvelgelsen av det beste filtret i en dual-ekko-kansellerer.

Denne fremgangsmåten er karakterisert av trekkene i krav 1.

Et ytterligere mål for den foreliggende oppfinnelsen er en adaptiv dual-filter ekko-kanselleringsfremgangsmåte som er mindre konservativ en den tidligere kjente fremgangsmåten og som unngår problemene forbundet med denne fremgangsmåten.

Denne ekko-kanselleringsfremgangsmåten er karakterisert ved trekkene i krav 3.

Kort forklaring til figurene

Oppfinnelsen, sammen med ytterligere mål og fordeler derav, kan best bli forstått med referanse til den følgende beskrivelse sett sammen med de tilhørende tegninger, hvori: Figur 1 er et blokkskjerna av et ekko genereringssystem. Figur 2 er et blokkskjerna av et ekko kanselleringssystem. Figur 3 er et blokkskjema for en fra før kjent dual-filter ekko-kansellerer. Figur 4 er et blokkskjema for en dual-filter ekko-kansellerer som opererer i henhold til ekko-kanselleringsfremgangsmåten i henhold til den foreliggende oppfinnelsen. Figur 5 er et flytskjema som illustrerer en utførelsesform for dual-filter ekko-kanselleringsfremgangsmåten i henhold til den foreliggende oppfinnelsen. Figur 6 er en foretrukket utførelsesform for dual-filter ekko-kanselleringsfremgangsmåten i henhold til den foreliggende oppfinnelsen. Figur 7 er en annen foretrukket utførelsesform for dual-filter ekko-kanselleringsfremgangsmåten i henhold til den foreliggende oppfinnelsen.

Detaljert beskrivelse av de foretrukne utførelsesformer

Figur 1 illustrerer ekkogenereringsprosessen i et telefon-system. En abonnent A, kalt den fjerne-enden-abonnenten nedenfor, blir forbundet til en hybrid (en hybrid danner grensesnittet mellom en firetråds og en totråds forbindel-se, hvilket er velkjent i faget) over en totrådslinje. På samme måte blir en abonnent B, kalt den nære-enden-abonnenten nedenfor, forbundet til en annen hybrid over en totrådslinje. Totrådslinjene overfører både innkommende og utgående talesignaler. Utgående tale fra fjern-ende-abonnent A blir overført til nær-ende-abonnent B over den øvre totrådslinjen i figur 1. På samme måte blir utgående tale fra nær-ende-abonnent B overført til fjern-ende-abonnent A på den nedre totrådslinjen i figur 1. Allikevel inneholder den nedre totrådslinjen fra abonnent B til abonnent A også et ekko for utgående tale fra abonnent A, som hybriden ved abonnent B ikke var i stand til å undertrykke fullstendig. På samme måte inneholder den øvre totrådslinjen i figur l ekko fra utgående tale fra abonnent B.

Figur 2 illustrerer hvordan ekkoet tilbake til abonnent A blir kansellert ved nær-ende-siden {et lignende arrangement er fremskaffet ved fjern-ende-siden). Inngangssignalet x(n), hvor n betegner diskret tid, representerer tale fra abonnent A. Inngangssignalet x(n) blir dempet av hybriden, representert av et filter 10 med overføringsfunksjon Htq"<1>) og en summeringsenhet 14, og det resulterende ekkosignalet s(n) blir kombinert med nær-ende-signalet v(n), som kan eller ikke kan inneholde nær-ende-tale, i summeringsenheten 14. Dempningen for filtret 10 er representert av ekkobane-dempningen ERL (ERL = Echo Return Loss (Ekko Retur Tap)). Det resulterende utgangssignalet y(n) inneholder dermed både nær-ende-signalet og ekko fra fjern-ende-signalet. Videre blir inngangssignalet x(n) også videresendt til et adaptivt filter 12, som modellerer impulsresponsen for hybriden ved å justere dets filterkoeffisienter. Det resulterende estimatet for ekkosignalet s(n) blir betegnet s (n) . Dette estimatet blir i summeringsenheten 16 subtrahert fra utgangssignalet y(n) (ERLE = Echo Return Loss Enhancement (Ekko Retur Tap Forsterkning) som representerer den oppnåd-de forbedringen i ekkodempning), og det resulterende feil-signalet e{n) blir videresendt til det adaptive filtret 12 for justering av filterkoeffisientene og totrådslinjen tilbake til fjern-ende-abonnenten A.

Et problem med det enkle blokkskjemaet i figur 2 er at signalet y(n) kan inneholde, i tillegg til ekkosignalet s(n), et talesignal v(n) fra abonnent B. Denne situasjonen blir kalt dobbelttale. Under dobbelttale vil det adaptive filtret 12 prøve å modellere ikke bare ekkosignalet s(n), men også talesignalet v(n). Tilpasningen av filtret 12 må derfor bli styrt under dobbelttale.

Figur 3 illustrerer et blokkskjema for en dual-filter ekko-kansellerer beskrevet i fl, 2] som er tiltenkt å løse dette dobbelttaleproblemet. Det adaptive filtret 12 blir kontinuerlig oppdatert enten det er dobbelttale eller ikke. Allikevel, i dette tilfellet blir utgangen fra summeringsenheten 16 kun videresendt til det adaptive filtret 12 og ikke til totrådslinjen tilbake til fjern-ende-abonnenten A. Istedenfor blir den virkelige ekko-kanselleringen utført av et programmerbart forgrunnsfilter 18, som videresender et ekkoestimat til en summeringsenhet 22, som videresender et resulterende feilsignal ef(n) til totrådslinjen tilbake til fjern-ende-abonnenten A. Koeffisientene fra det adaptive bakgrunnsfiltret 12 blir overført til det programmerbare forgrunnsfiltret 18 hver gang det adaptive bakgrunnsfiltret 12 blir antatt å være bedre enn det programmerbare for-grunnsf iltret 18. Dette forekommer vanligvis når det ikke er noe dobbelttale. Under dobbelttale blir koeffisientene som ble overført til det programmerbare forgrunnsfiltret 18 rett før dobbelttalesituasjonen inntraff lagret for ekko-kansellering under dobbelttaleperioden. Idet dobbelttalesituasjonen ikke lenger eksisterer og det adaptive bakgrunnsfiltret 12 blir fastslått for å gi bedre ytelse, blir på nytt filterkoeffisientene igjen overført fra filter 12 til filter 18.

Fremgangsmåten for å sammenligne ytelsen for de to filtrene beskrevet i [l, 2] kan bli oppsummert som følger. Hovedi-deen er å sammenligne gjenværende energi fra de to filtrene. Filterkoeffisientene blir dermed kun overført hvis: der E{.) betegner estimert gjenværende energinivå og u er en konstant, som er valgt til 7/8 i [1]. Por å få denne algoritmen til å funksjonere godt, er de følgende to forutsetninger nødvendig: der X er en konstant, som i [1] er lik 1/8 (svarende til - 18 dB). Hvis de tre ovenfor nevnte forutsetninger er oppfylt blir filterkoeffisientene for filter 12 overført til filter 18.

Ligning (1) over betyr at det gjenværende ekkoenerginivået fra bakgrunnsfiltret 12 skal være lavere (med en faktor u) enn den gjenværende energien fra forgrunnsfiltret 18. Betingelse (2) betyr at ekkoreturtapsforsterkningen (ERLE) må ha nådd en forhåndsbestemt terskel på -20 log X dB. Betingelse (3) betyr at det ikke skal være en opplagt dobbelttalesituasjon (hvis y(n) har mer energi enn x(n) må det inneholde noe mer i tillegg til ekkosignalet s(n), det vil si nær-ende-tale). Som en ytterligere betingelse kan det bli krevd at de tre ovenfor nevnte betingelser blir oppfylt samtidig for en forhåndsbestemt tidsperiode, for eksempel 48 ms.

Da konfigurasjonen for [1, 2] kun benytter det programmerbare forgrunnsfiltret 18 for virkelig ekko-kansellering, er det svært viktig at det adaptive filteret 12 alltid blir overført når det yter bedre. Allikevel, på grunn av problemene fremsatt nedenfor, kan det skje at dette ikke alltid forekommer.

Et problem forekommer hvis nær-ende-siden har et høyt bak-grunns støynivå. I dette tilfellet vil det gjenværende ekko ef(n) bli begravd i støy. Dette betyr at betingelsen (1) over blir blindet, det vil si det blir ikke gitt noe inci-tament for å overføre bakgrunnsfiltret til forgrunnsfilte-ret .

Et annet problem er at betingelsen (2) krever at ekkoreturtapsforsterkningen ERLE skal ha nådd 18 dB før noen overfø-ring av bakgrunnsfiltret kan forekomme. Allikevel kan det skje at denne situasjonen aldri blir nådd hvis bakgrunns-støynivået er høyt og ekkoreturtapet (ERL) også er høyt.

Et ytterligere problem er at ERLE kravet på 18 dB kanskje aldri kan bli innfridd hvis ekkobanen har en høy grad av ikke-linearitet.

Da det adaptive filtret 12 fra [1, 2] blir tillatt å til-passes kontinuerlig, vil det divergere fra sitt optimale under dobbelttale.

Denne divergensen blir ikke gjenopprettet, hvilket betyr at det adaptive filtret trenger en ny konvergensperiode etter hver dobbelttalesituasjon før det når den samme ytelsen som det programmerbare filtret. Dette medfører at konvergens-prosessen for ekko-kansellereren vil bli svært lite effek-tiv i en raskt endrende duplekssituasjon.

Figur 4 illustrerer en ekko-kansellerer som benytter en fremgangsmåte i henhold til den foreliggende oppfinnelsen. I ekko-kansellereren i figur 4 er filteret 12 et adaptivt filter og filter 18 er et programmerbart filter, som i ekko-kansellereren fra kjent teknikk i figur 3. Allikevel, i ekko-kansellereren fra figur 4, blir de to filtrene benyttet fullstendig i parallell, det vil si gjenværende signaler ea(n) og ep(n) blir skaffet for begge filtre, og en bestemmelseslogikk 24 bestemmer hvilket signal som skal velges som det virkelige utgangssignalet e(n). Videre, som indikert av den doble pilen 21, kan begge filtre bli over-ført eller kopiert.

I henhold til den foreliggende oppfinnelsen benytter be-stemmelses logikken 24 kvalitetsmålet:

der i = a, p, for å bestemme hvilket gjenværende signal ea(n) eller ep(n) som skal benyttes som det virkelige ut-gangs signalet . Dette valget av kvalitetsmål vil nå bli for-klart .

Betrakt signalet

der s(n) representerer ekkosignalet og v(n) representerer nær-ende støy og tale. Fra (5) kan det bli sett at telleren fra (4) er en korrelasjon mellom det estimerte ekko og det sanne ekko, med nær-ende tale og støy lagt til. Denne kor-relasjonen vil være høy hvis filtret er godt tilpasset til ekkobanen. Siden si (n) er uavhengig av v(n) , vil ikke telleren for qi forsvinne når bakgrunnsstøynivået er høyt. Allikevel, siden Eef( n) blir benyttet som nevner, vil q± avta ved nærvær av nær-ende tale og støy. En passende betingelse for bestemmelseslogikken 24 for å velge det gjenværende signal ea(n) som det "beste" signalet, blir dermed å kreve at er oppfylt. Her er A en forhåndsbestemt faktor og B er en forhåndsbestemt forskyvelse. For å unngå å velge det adaptive filtret under en opplagt dobbelttalesituasjon, kan det også bli krevd at den følgen-de betingelse er oppfylt før det adaptive filtret blir valgt som det beste filtret. Her representerer C en forskyvelse som er større enn forskyvelsen B. Videre er a en faktor og NL er det målte støynivået ("Noise Level"). Figur 5 illustrerer en utførelsesform for fremgangsmåten i henhold til den foreliggende oppfinnelsen hvori kvalitetsmålet (4) blir benyttet til å fastslå det beste filtret. I trinn 500 blir det neste utvalg ("sample") brukt til å beregne nye kvalitetsmål i trinn 510 og 520. Trinn 530 utfører testen i henhold til betingelse (6). Hvis betingelse (6) blir oppfylt, tester trinn 540 den første delen av betingelse (7). Hvis denne testen mislykkes, blir den al-ternative grenen 550 inkludert den andre delen av betingelse (7) testet. Hvis verken test 540 eller 550 er vellykket, fortsetter algoritmen til trinn 560. Dette trinnet tester om den følgende betingelse er oppfylt

der P er en forhåndsbestemt faktor. Dette trinnet tester om det programmerbare filtret har en lavere gjenværende signalenergi enn det adaptive filtret. Hvis dette ikke er tilfellet, blir det adaptive filtret valgt som utgangsfiltret, og dette filtret blir brukt til å lage det virkelige utgangssignalet e(n). På den annen side, hvis testen 560 indikerer at det programmerbare filtret virkelig har en mindre gjenværende signalenergi, vil dette filtret bli brukt til å lage utgangssignalet i trinn 580. På samme måte vil det programmerbare filtret bli brukt hvis testen i trinn 530 mislykkes, og hvis begge testene 540 og 550 mislykkes.

I en foretrukket utførelsesform for fremgangsmåten illustrert i figur 5, har følgende verdier blitt brukt for de forskjellige forhåndsbestemte konstanter.

A=2

B=0

C=l

a=10

P-l

Med disse verdiene kan det bli sett at betingelse (6) er mindre konservativ enn betingelsene i [1, 2]. For eksempel, C=l medfører at i det stasjonære tilfellet skal ERLE være høyere enn 0 dB. Dette er langt lavere enn verdien 18 dB i [1, 2]. Denne betingelsen blir ytterligere redusert til qa

> 0 når Ey2 (n) faller under støynivået.

Figur 6 illustrerer en foretrukket utførelsesform for fremgangsmåten i henhold til den foreliggende oppfinnelsen. I denne foretrukne utførelsesformen er trinnene 500-560 de samme som i utførelsesformen i figur 5. Allikevel, istedenfor å bruke det valgte filteret direkte for å lage et ut-gangssignal, lager denne foretrukne utførelsesformen en myk overgang fra et filter til det andre ved å lineært kombinere de gjenværende signalene fra de to filtrene i henhold til trinn 620. Hver gang det adaptive filtret blir valgt som det beste filtret, blir en filterstatusvariabel FS økt i henhold til trinn 600. På samme måte, hver gang det programmerbare filtret blir valgt som det beste filtret, blir filterstatusvariabelen FS redusert i henhold til trinn 610. Den beregnede filterstatusvariabelen FS blir så benyttet i trinn 620 for å danne en lineær kombinasjon mellom gjenværende signaler ea(n) og ep(n). Her representerer variabelen x en overgangstid, for eksempel 128 utvalgsperioder. Som det kan bli sett fra trinn 620 vil delen av et valgt filter øke, mens delen av et ikke valgt filter vil reduseres. Når et filter har blitt sammenhengende valgt i x utvalgsperioder, har den myke overgangen blitt fullendt.

Trinn 620 utfører en lineær kombinasjon av ea(n) og ep(n) . Allikevel er ikke dette absolutt nødvendig. For eksempel er det også mulig å bruke ikke-lineære veiefaktorer, selv om den lineære kombinasjonen sannsynligvis er optimal.

En for tiden foretrukket utførelsesform for fremgangsmåten illustrert i figur 6 bruker de samme verdiene for de forhåndsbestemte konstantene A, B, C, a, p som i den foretrukne utførelsesformen fra figur 5.

Fremgangsmåtene illustrert i figurene 4 og 5 vedrører ut-velgelse og bruk av riktig filter for å frembringe det virkelige utgangssignalet e{n). Allikevel, som indikert av den doble pilen 21 i figur 4, kan hvert filter også bli over-ført eller kopiert til det andre filtret. For eksempel hvis det adaptive filtret er gjennomgående bedre enn det programmerbare filtret, kan det være å foretrekke å kopiere koeffisientene fra det adaptive filtret til det programmerbare filtret. På den annen side, etter en dobbelttalesituasjon, hvori det adaptive filtret har divergert, er det sannsynligvis en god ide å overføre koeffisientene fra det programmerbare filtret til det adaptive filtret, siden det estimerte ekko for det programmerbare filtret sannsynligvis er bedre enn ekkoestimatet for det divergerte adaptive filtret (det estimerte ekko før dobbelttalesituasjonen er sannsynligvis et godt startpunkt for en tilpasning til et nytt ekkoestimat etter dobbelttalesituasjonen).

Figur 7 illustrerer en foretrukket utførelsesform for fremgangsmåten for overføring av filterkoeffisienter fra et filter til det andre, som er basert på den samme algoritmen som filterutvelgelsesfremgangsmåtene for figur 5 og 6. Trinnene 500 - 550 er derfor de samme som i figurene 5 og 6. Hvis det adaptive filtret har blitt valgt som det beste filtret, blir en teller COUNT inkrementert i trinn 700. Trinn 710 tester om COUNT overskrider en forhåndsbestemt konstant T (for eksempel 2047). Hvis COUNT overskrider T, betyr dette at det adaptive filtret har blitt valgt T ganger. Det adaptive filtret blir derfor kopiert til det programmerbare filtret (trinn 730) og telleren COUNT blir tilbakestilt til null (trinn 720). Hvis det adaptive filtret blir sammenhengende valgt, vil det dermed bli overført til det programmerbare filtret.

På den annen side, hvis det programmerbare filtret har blitt valgt som det mest hensiktsmessige filtret, tester trinn 740 om de følgende to betingelser begge er oppfylt.

Disse betingelsene impliserer at det adaptive filtret yter signifikant dårligere (styrt av faktoren (i) enn det programmerbare filtret og at den gjenværende energien må over-skride en bestemt terskel y<2> for å unngå å ta avgjørelser på lave ikke-signifikante energinivåer. Passende verdier er P=Vé og y=-40 dBmO. Hvis trinn 740 er vellykket blir det programmerbare filtret kopiert til det adaptive filtret (trinn 760) og telleren COUNT blir tilbakestilt til null (trinn 750).

De to situasjonene beskrevet så langt er situasjonene hvori filterkoeffisientene virkelig blir kopiert. Allikevel, hvis test 710 mislykkes, vil algoritmen fortsette til trinn 790, som medfører at ingen filterkoeffisienter blir kopiert. Dette forekommer når den variable telleren ennå ikke har nådd verdien T.

En annen situasjon hvori ingen filterkoeffisienter blir kopiert, er når test 740 mislykkes. I denne situasjonen fortsetter algoritmen til trinn 770. Trinn 770 tester om den følgende betingelse

er oppfylt. Trinn 770 tester dermed om signal y(n) overskrider støynivået. Hvis dette er tilfellet, er det sann-

synligvis en dobbelttalesituasjon, da signalet y(n) sannsynligvis inneholder tale og det adaptive filtret ikke yter signifikant bedre enn det programmerbare filtret. Dermed

blir det variabelen COUNT tilbakestilt til null i trinn 780 for å indikere at det virkelig ikke er tiden for å overføre det adaptive filtret til det programmerbare filtret. På den annen side, siden trinn 740 mislyktes, er ikke det programmerbare filtret signifikant bedre enn det adaptive filtret. Dermed blir ingen av filtrene overført (trinn 790).

Til slutt, hvis trinn 770 mislykkes, indikerer dette at ingen avgjørelser kan bli tatt, og tilstanden forlates som den er (ingen filter blir kopiert, COUNT blir ikke endret).

I en foretrukket utførelsesform av fremgangsmåten illustrert i figur 7, blir de følgende konstanter benyttet:

A=l

B=0,125

C=l

Ct=10

y<2>=-40 dBmO

Det vil bli forstått av de som er kjent med faget at forskjellige modifikasjoner og endringer kan bli gjort med den foreliggende oppfinnelsen uten å fjerne seg fra ideen og rammen for denne, som er definert av de vedhengte krav.

Referanser

[1] K. Ochiai med flere, "Echo Canceller with Two Echo Path Models", IEEE Transactions on Communications, 25(6}:589-594, Juni 1977

[2] US, A, 3 787 645

Claims (12)

1. Fremgangsmåte for å fastslå et kvalitetsmål som representerer ytelsen for et filter i en adaptiv ekko-kansellerer, idet fremgangsmåten er karakterisert ved trinnene: å estimere et korrelasjonsmål mellom et ekkoinneholdende signal (y(n)) og et ekkoestimeringssignal (s(n)) frembrakt av nevnte filter, å estimere et effektmål for et gjenværende signal (e(n)) dannet av forskjellen mellom nevnte ekkoestimeringssignal (s(n)) og nevnte ekkoinneholdende signal (y(n)), og å beregne nevnte kvalitetsmål (q) ved å dividere nevnte estimerte korrelasjonsmål med nevnte estimerte effektmål .

2. Fremgangsmåte i henhold til krav l, karakterisert ved at nevnte ekkoinneholdende signal (y(n)) kan inneholde, i tillegg til ekko, støy-og talesignaler frembrakt nært nevnte ekko-kansellerer.

3. Fremgangsmåte for ekko-kansellering av dobbeltfilter-type, hvori et adaptivt og et programmerbart filter {12, 18) begge blir benyttet for å estimere et ekkosignal, idet fremgangsmåten er karakterisert ved trinnene: å estimere et første korrelasjonsmål mellom et ekkoinneholdende signal (y(n)) og et ekkoestimeringssignal (sa(n)) fra det adaptive filter, å estimere et første effektmål for et første gjenværende signal {ea(n)) dannet av forskjellen mellom nevnte ekkoestimeringssignal (sa(n)) fra det adaptive filteret og nevnte ekkoinneholdende signal (y(n)), å fastslå et kvalitetsmål (qa) for det adaptive filteret ved å dividere nevnte estimerte første korrelasjonsmål med nevnte estimerte første effektmål, å estimere et andre korrelasjonsmål mellom nevnte ekkoinneholdende signal (y(n)) og et ekkoestimeringssignal (Sp(n)) for det programmerbare filteret, å estimere et andre effektmål for et andre gjenværende signal (ep{n)) dannet av forskjellen mellom nevnte ekkoestimeringssignal (åp(n)) for det programmerbare filteret og nevnte ekkoinneholdende signal (y(n)), å fastslå et kvalitetsmål (qp) for det programmerbare filteret ved å dividere nevnte estimerte andre korrelasjonsmål med nevnte estimerte andre effektmål, å sammenligne kvalitetsmålet (qa) for nevnte adaptive filter med kvalitetsmålet (qp) for det nevnte programmerbare filteret for å fastslå om nevnte adaptive filter eller nevnte programmerbare filter gir det beste estimatet for nevnte ekkosignal,

4. Fremgangsmåte i henhold til krav 3, karakterisert ved valg av nevnte adaptive filter som det filtret som gir det beste estimatet for nevnte ekkosignal kun hvis den følgende betingelse (530) er oppfylt: (i) kvalitetsmålet (qa) for nevnte adaptive filter overskrider summen av en første forhåndsbestemt forskyvelse ("offset") (B) og produktet av kvalitetsmålet (qp) for nevnte programmerbare filter og en forhåndsbestemt første faktor (A), og valg av nevnte programmerbare filter som det filtret som gir det beste estimatet for nevnte ekkosignal hvis betingelsen (i) ikke er oppfylt.

5. Fremgangsmåte i henhold til krav 4, karakterisert ved valg av nevnte adaptive filter som det filtret som gir det beste estimatet for nevnte ekkosignal kun hvis i det minste én av de følgende ytterligere betingelsene (540, 550) er oppfylt: (ii) kvalitetsmålet (qa) for nevnte adaptive filter er større enn en andre forhåndsbestemt forskyvelse (C), som er større enn nevnte forhåndsbestemte første forskyvelse (B), og (iii) kvalitetsmålet (qa) for nevnte adaptive filter er større enn nevnte første forhåndsbestemte forskyvelse (B), og et estimert tredje effektmål for nevnte ekkoinneholdende signal (y(n)) er mindre enn produktet av et målt støynivå (NL) og en andre forhåndsbestemt faktor (a), og valg av nevnte programmerbare filter som det filtret som gir det beste estimatet for nevnte ekkosignal hvis ingen av betingelsene (ii) og (iii) er oppfylt.

6. Fremgangsmåte i henhold til krav 5, karakterisert ved valg av nevnte adaptive filter som det filtret som gir det beste estimatet for nevnte ekkosignal kun hvis den følgende ytterligere betingelse (560) ikke er oppfylt: (iv) det estimerte andre effektmål (q„) er mindre enn produktet av det estimerte første effektmålet og en tredje forutbestemt faktor (G), og valg av nevnte programmerbare filter som det filtret som gir det beste estimatet for nevnte ekkosignal hvis betingelse (iv) er oppfylt.

7. Fremgangsmåte i henhold til krav 4, 5 eller 6, karakterisert ved å bruke (570, 580) det valgte filtret til å estimere nevnte ekkosignal.

8. Fremgangsmåte i henhold til krav 4, 5 eller 6 karakterisert ved å kombinere (620) nevnte første og andre gjenværende signaler ((ea(n), (ep(n)), å øke den delen av det gjenværende signalet som svarer til det valgte filtret og redusere den delen av det gjenværende signalet som svarer til det ikke-valgte filtret.

9. Fremgangsmåte i henhold til krav 7 eller 8, karakterisert ved at første forhåndsbestemte faktor er lik 2, nevnte første forhåndsbestemte forskyvelse er lik 0, og nevnte andre forhåndsbestemte forskyvelse er lik l.

10. Fremgangsmåte i henhold til krav 5, karakterisert ved å kopiere (760) nevnte programmerbare filter til nevnte adaptive filter hvis nevnte programmerbare filter har blitt valgt og begge følgende betingelser (740) er oppfylt: (iv) nevnte estimerte andre effektmål er mindre enn produktet av nevnte estimerte første effektmål og en tredje forhåndsbestemt faktor (p) , (iv) nevnte estimerte første effektmål er større enn en forhåndsbestemt konstant (y2) .

11. Fremgangsmåte i henhold til krav 10, karakterisert ved å telle (COUNT) hver gang nevnte adaptive filter har blitt valgt, og å kopiere (730) nevnte adaptive filter til nevnte programmerbare filter når det har blitt valgt et forhåndsbestemt antall (T) ganger.

12. Fremgangsmåte i henhold til krav 11, karakterisert ved at nevnte første forhåndsbestemte faktor er lik 1, nevnte første forhåndsbestemte forskyvelse er lik 0,125, og nevnte andre forhåndsbestemte forskyvelse er lik i.