RU2735131C1 - Устройство и способ для подавления многоканальных взаимных помех - Google Patents

Устройство и способ для подавления многоканальных взаимных помех Download PDF

Info

Publication number
RU2735131C1
RU2735131C1 RU2019137027A RU2019137027A RU2735131C1 RU 2735131 C1 RU2735131 C1 RU 2735131C1 RU 2019137027 A RU2019137027 A RU 2019137027A RU 2019137027 A RU2019137027 A RU 2019137027A RU 2735131 C1 RU2735131 C1 RU 2735131C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
estimate
signal
interference
depending
interference signal
Prior art date
Application number
RU2019137027A
Other languages
English (en)
Inventor
Мария ЛУИС ВАЛЕРО
Эмануэль ХАБЕТС
Паоло АННИБАЛЕ
Антони ЛОМБАРД
Мориц ВИЛЬД
Марцель РУТА
Original Assignee
Фраунхофер-Гезелльшафт Цур Фердерунг Дер Ангевандтен Форшунг Е.Ф.
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Фраунхофер-Гезелльшафт Цур Фердерунг Дер Ангевандтен Форшунг Е.Ф. filed Critical Фраунхофер-Гезелльшафт Цур Фердерунг Дер Ангевандтен Форшунг Е.Ф.
Application granted granted Critical
Publication of RU2735131C1 publication Critical patent/RU2735131C1/ru

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G10MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10LSPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L21/00Speech or voice signal processing techniques to produce another audible or non-audible signal, e.g. visual or tactile, in order to modify its quality or its intelligibility
    • G10L21/02Speech enhancement, e.g. noise reduction or echo cancellation
    • G10L21/0208Noise filtering
    • G10L21/0216Noise filtering characterised by the method used for estimating noise
    • G10L21/0232Processing in the frequency domain
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04RLOUDSPEAKERS, MICROPHONES, GRAMOPHONE PICK-UPS OR LIKE ACOUSTIC ELECTROMECHANICAL TRANSDUCERS; DEAF-AID SETS; PUBLIC ADDRESS SYSTEMS
    • H04R3/00Circuits for transducers, loudspeakers or microphones
    • H04R3/02Circuits for transducers, loudspeakers or microphones for preventing acoustic reaction, i.e. acoustic oscillatory feedback
    • GPHYSICS
    • G10MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10LSPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L21/00Speech or voice signal processing techniques to produce another audible or non-audible signal, e.g. visual or tactile, in order to modify its quality or its intelligibility
    • G10L21/02Speech enhancement, e.g. noise reduction or echo cancellation
    • G10L21/0208Noise filtering
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04MTELEPHONIC COMMUNICATION
    • H04M9/00Arrangements for interconnection not involving centralised switching
    • H04M9/08Two-way loud-speaking telephone systems with means for conditioning the signal, e.g. for suppressing echoes for one or both directions of traffic
    • H04M9/082Two-way loud-speaking telephone systems with means for conditioning the signal, e.g. for suppressing echoes for one or both directions of traffic using echo cancellers
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04RLOUDSPEAKERS, MICROPHONES, GRAMOPHONE PICK-UPS OR LIKE ACOUSTIC ELECTROMECHANICAL TRANSDUCERS; DEAF-AID SETS; PUBLIC ADDRESS SYSTEMS
    • H04R3/00Circuits for transducers, loudspeakers or microphones
    • H04R3/005Circuits for transducers, loudspeakers or microphones for combining the signals of two or more microphones
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04RLOUDSPEAKERS, MICROPHONES, GRAMOPHONE PICK-UPS OR LIKE ACOUSTIC ELECTROMECHANICAL TRANSDUCERS; DEAF-AID SETS; PUBLIC ADDRESS SYSTEMS
    • H04R3/00Circuits for transducers, loudspeakers or microphones
    • H04R3/12Circuits for transducers, loudspeakers or microphones for distributing signals to two or more loudspeakers
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04RLOUDSPEAKERS, MICROPHONES, GRAMOPHONE PICK-UPS OR LIKE ACOUSTIC ELECTROMECHANICAL TRANSDUCERS; DEAF-AID SETS; PUBLIC ADDRESS SYSTEMS
    • H04R5/00Stereophonic arrangements
    • H04R5/04Circuit arrangements, e.g. for selective connection of amplifier inputs/outputs to loudspeakers, for loudspeaker detection, or for adaptation of settings to personal preferences or hearing impairments
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04SSTEREOPHONIC SYSTEMS 
    • H04S3/00Systems employing more than two channels, e.g. quadraphonic
    • H04S3/008Systems employing more than two channels, e.g. quadraphonic in which the audio signals are in digital form, i.e. employing more than two discrete digital channels
    • GPHYSICS
    • G10MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10LSPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L21/00Speech or voice signal processing techniques to produce another audible or non-audible signal, e.g. visual or tactile, in order to modify its quality or its intelligibility
    • G10L21/02Speech enhancement, e.g. noise reduction or echo cancellation
    • G10L21/0208Noise filtering
    • G10L2021/02082Noise filtering the noise being echo, reverberation of the speech
    • GPHYSICS
    • G10MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10LSPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L21/00Speech or voice signal processing techniques to produce another audible or non-audible signal, e.g. visual or tactile, in order to modify its quality or its intelligibility
    • G10L21/02Speech enhancement, e.g. noise reduction or echo cancellation
    • G10L21/0208Noise filtering
    • G10L21/0216Noise filtering characterised by the method used for estimating noise
    • G10L2021/02161Number of inputs available containing the signal or the noise to be suppressed
    • G10L2021/02166Microphone arrays; Beamforming
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04RLOUDSPEAKERS, MICROPHONES, GRAMOPHONE PICK-UPS OR LIKE ACOUSTIC ELECTROMECHANICAL TRANSDUCERS; DEAF-AID SETS; PUBLIC ADDRESS SYSTEMS
    • H04R25/00Deaf-aid sets, i.e. electro-acoustic or electro-mechanical hearing aids; Electric tinnitus maskers providing an auditory perception
    • H04R25/45Prevention of acoustic reaction, i.e. acoustic oscillatory feedback
    • H04R25/453Prevention of acoustic reaction, i.e. acoustic oscillatory feedback electronically
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04SSTEREOPHONIC SYSTEMS 
    • H04S2400/00Details of stereophonic systems covered by H04S but not provided for in its groups
    • H04S2400/01Multi-channel, i.e. more than two input channels, sound reproduction with two speakers wherein the multi-channel information is substantially preserved

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Acoustics & Sound (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Otolaryngology (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Cable Transmission Systems, Equalization Of Radio And Reduction Of Echo (AREA)
  • Circuit For Audible Band Transducer (AREA)
  • Telephone Function (AREA)
  • Noise Elimination (AREA)
  • Automatic Analysis And Handling Materials Therefor (AREA)

Abstract

Изобретение относится к акустике, в частности к устройствам для подавления многоканальных взаимных помех. Устройство содержит первый адаптивный фильтр, выполненный с возможностью формировать первую оценку первого сигнала взаимных помех в зависимости от опорного сигнала. Устройство содержит первое средство подавления взаимных помех, выполненное с возможностью формировать первый модифицированный аудиоканал из двух или более модифицированных аудиоканалов на основе первого принятого аудиоканала из двух или более принятых аудиоканалов в зависимости от первой оценки первого сигнала взаимных помех. Кроме того, устройство содержит второй адаптивный фильтр, выполненный с возможностью формировать вторую оценку второго сигнала взаимных помех в зависимости от первой оценки первого сигнала взаимных помех. Кроме того, устройство содержит второе средство подавления взаимных помех, выполненное с возможностью формировать второй модифицированный аудиоканал из двух или более модифицированных аудиоканалов на основе второго принятого аудиоканала из двух или более принятых аудиоканалов в зависимости от второй оценки второго сигнала взаимных помех. Технический результат – уменьшение взаимных помех. 3 н. и 12 з.п. ф-лы, 8 ил.

Description

Настоящее изобретение относится к обработке аудиосигналов и, в частности, к устройству и способу для сокращения сложности подавления многоканальных взаимных помех и для низкой сложности подавления многоканальных взаимных помех.
Современные устройства связи, применяемые со свободными руками, используют несколько сигналов микрофонов, например, для улучшения речи, выявления геометрии помещения или автоматического распознавания речи. Эти устройства находятся в диапазоне от активируемых голосом помощников, интеллектуальных бытовых устройств и интеллектуальных динамиков до смартфонов, планшетов или персональных компьютеров. Многие интеллектуальные устройства, такие как активируемые голосом помощники, смартфоны, планшеты или персональные компьютеры, оборудованы громкоговорителями. В таких устройствах, например, в устройстве, в котором интегрирован по меньшей мере один громкоговоритель, к выходу каждого микрофона применяется блок подавления акустических помех, чтобы сократить электроакустическую связь.
Подавление акустического эха (AEC) (см., например, [1]) является наиболее широко используемой методикой для сокращения электроакустической связи между громкоговорителем (громкоговорителями) и микрофоном (микрофонами) в оборудовании связи, применяемом со свободными руками. В таком оборудовании микрофоны в дополнение к целевой речи на ближнем конце захватывают акустическое эхо и фоновый шум. Технология AEC использует адаптивные методики фильтрации (см., например, [2]) для оценки акустических импульсных характеристик (acoustic impulse response; AIR) между громкоговорителем (громкоговорителями) и микрофоном (микрофонами). Затем вычисляются оценки акустического эха посредством фильтрации доступного сигнала громкоговорителей с помощью оценочных характеристик AIR. Наконец, оценочное акустическое эхо вычитается из сигналов микрофонов, в результате чего реализуется подавление акустического эха.
В частном случае подавления акустического эха (AEC) электроакустическая связь вызвана сигналом диктора на дальнем конце, который воспроизводится громкоговорителем. Также в упомянутых выше устройствах связи, применяемых со свободными руками, она может быть вызвана посредством собственной обратной связи устройства, музыки или голосового помощника. Наиболее непосредственное решение для сокращения электроакустической связи между громкоговорителем и микрофонами состоит в том, чтобы разместить блок подавления акустических взаимных помех на выходе каждого микрофона (см., например, [3]).
Относительные передаточные функции (relative transfer function; RTF) моделируют отношение между характеристиками AIR в частотной области, обычно обозначаемыми как акустические передаточные функции (acoustic transfer function; ATF). Функции RTF обычно используются в контексте улучшения речи с несколькими микрофонами (см., например, [5], [8], [12]). Что касается более соответствующих применений, оценка относительных передаточных функций разностного эха использовалась в [13], [14], чтобы оценить спектральную плотность мощности разностного эха, например, акустические компоненты эха, которые остаются после подавления первичного канала. Чтобы улучшить процесс оценки, используется второй сигнал микрофона. Предложенный в [13], [14] способ оценивает отношение между первичным сигналом после подавления и вторичным сигналом микрофона, обеспечивая отношение между ошибкой в оценке первичной характеристики AIR и вторичной характеристики AIR. Наконец, относительная передаточная функция разностного эха используется для вычисления спектральной плотности мощности первичного разностного акустического эха.
Что касается конкретного применения обработки массива микрофонов, были представлены несколько методик, которые нацелены на сокращение сложности всех речевых алгоритмов улучшения, например, пространственной фильтрации, объединенной с AEC. Например, использование единственного AEC, помещенного на выход пространственного фильтра, было сначала изучено в [3], [15]. Некоторые альтернативные методы, которые нацелены на объединение подавления акустического эха и обработку массива микрофонов, были предложены в [8], [16], [18].
Поскольку сложность блока подавления акустических взаимных помех с несколькими микрофонами пропорциональна количеству микрофонов, для многих современных устройств такое увеличение сложности является не достижимым.
Таким образом, будет высоко оценено обеспечение концепций с низкой сложностью для подавления многоканальных взаимных помех.
Задача настоящего изобретения состоит в том, чтобы обеспечить концепции с низкой сложностью для подавления многоканальных взаимных помех. Задача настоящего изобретения решается с помощью устройства по п. 1, способа по п. 14 и компьютерной программы по п. 15 формулы изобретения.
Обеспечено устройство для подавления многоканальных взаимных помех в принятом аудиосигнале, содержащем два или более принятых аудиоканалов, для получения модифицированного аудиосигнала, содержащего два или более модифицированных аудиоканалов, в соответствии с вариантом осуществления.
Устройство содержит первый блок фильтра, выполненный с возможностью формировать первую оценку первого сигнала взаимных помех в зависимости от опорного сигнала.
Кроме того, устройство содержит первый блок подавления взаимных помех, выполненный с возможностью формировать первый модифицированный аудиоканал из двух или более модифицированных аудиоканалов на основе первого принятого аудиоканала из двух или более принятых аудиоканалов в зависимости от первой оценки первого сигнала взаимных помех.
Кроме того, устройство содержит второй блок фильтра, выполненный с возможностью формировать вторую оценку второго сигнала взаимных помех в зависимости от первой оценки первого сигнала взаимных помех.
Кроме того, устройство содержит второй блок подавления взаимных помех, выполненный с возможностью формировать второй модифицированный аудиоканал из двух или более модифицированных аудиоканалов на основе второго принятого аудиоканала из двух или более принятых аудиоканалов в зависимости от второй оценки второго сигнала взаимных помех.
Варианты осуществления обеспечивают концепции, например, устройство и способ для подавления многоканальных взаимных помех с использованием относительных передаточных функций.
Например, для технологии AEC концепции в соответствии с вариантами осуществления используют оценку первичного сигнала акустического эха, чтобы вычислить оценки оставшихся, или вторичных, сигналов акустического эха. Чтобы сделать это, идентифицируется отношение между первичными акустическими импульсными характеристиками (AIR), например, характеристиками AIR между громкоговорителем и первичными микрофонами, и вторичными характеристиками AIR, например, характеристиками AIR между громкоговорителем и вторичными микрофонами. Затем вычисляются вторичные сигналы акустического эха посредством фильтрации первичного сигнала акустического эха с помощью оценочного отношения между характеристиками AIR. Наконец, подавление применяется к каждому сигналу микрофона. Если расстояние между микрофонами мало, эти отношения могут быть смоделированы с использованием относительно коротких фильтров. Таким образом, вычислительная сложность может быть сокращена.
Кроме того, обеспечен способ для подавления многоканальных взаимных помех в принятом аудиосигнале, содержащем два или более принятых аудиоканалов, для получения модифицированного аудиосигнала, содержащего два или более модифицированных аудиоканалов, в соответствии с вариантом осуществления.
Способ содержит:
- Формирование первой оценки первого сигнала взаимных помех в зависимости от опорного сигнала.
- Формирование первого модифицированного аудиоканала из двух или более модифицированных аудиоканалов на основе первого принятого аудиоканала из двух или более принятых аудиоканалов в зависимости от первой оценки первого сигнала взаимных помех.
- Формирование второй оценки второго сигнала взаимных помех в зависимости от первой оценки первого сигнала взаимных помех.
- Формирование второго модифицированного аудиоканала из двух или более модифицированных аудиоканалов на основе второго принятого аудиоканала из двух или более принятых аудиоканалов в зависимости от второй оценки второго сигнала взаимных помех.
Кроме того, обеспечена компьютерная программа, причем компьютерная программа выполнена с возможностью реализовывать описанный выше способ при ее исполнении на компьютерном процессоре или процессоре сигналов.
Далее варианты осуществления настоящего изобретения описаны более подробно со ссылкой на фигуры.
Фиг. 1a иллюстрирует устройство для подавления многоканальных взаимных помех в соответствии с вариантом осуществления,
Фиг. 1b иллюстрирует устройство для подавления многоканальных взаимных помех в соответствии с другим вариантом осуществления,
Фиг. 1c иллюстрирует устройство для подавления многоканальных взаимных помех в соответствии с дополнительным вариантом осуществления,
Фиг. 2 иллюстрирует методику AEC с несколькими микрофонами,
Фиг. 3 иллюстрирует методику AEC с несколькими микрофонами в соответствии с вариантом осуществления,
Фиг. 4 иллюстрирует методику AEC с несколькими микрофонами в области STFT,
Фиг. 5 иллюстрирует методику AEC с несколькими микрофонами в области STFT в соответствии с вариантом осуществления,
Фиг. 6 изображает результаты, соответствующие моделированиям с усеченными характеристиками AIR,
Фиг. 7 изображает сравнение методики AEC на основе функции AETF и функции RETF с
Figure 00000001
с и L=256 отводов, и
Фиг. 8 иллюстрирует сравнение между подходами AEC на основе функции AETF и функции RETF с
Figure 00000002
с и L=1024 отвода.
Фиг. 1a иллюстрирует устройство для подавления многоканальных взаимных помех в соответствии с вариантом осуществления.
Устройство содержит первый блок 112 фильтра, выполненный с возможностью формировать первую оценку
Figure 00000003
первого сигнала взаимных помех в зависимости от опорного сигнала
Figure 00000004
.
Кроме того, устройство содержит первый блок 114 подавления взаимных помех, выполненный с возможностью формировать первый модифицированный аудиоканал
Figure 00000005
из двух или более модифицированных аудиоканалов на основе первого принятого аудиоканала
Figure 00000006
из двух или более принятых аудиоканалов в зависимости от первой оценки
Figure 00000003
первого сигнала взаимных помех.
Кроме того, устройство содержит второй блок 122 фильтра, выполненный с возможностью формировать вторую оценку
Figure 00000007
второго сигнала взаимных помех в зависимости от первой оценки
Figure 00000003
первого сигнала взаимных помех.
Кроме того, устройство содержит второй блок 124 подавления взаимных помех, выполненный с возможностью формировать второй модифицированный аудиоканал
Figure 00000008
из двух или более модифицированных аудиоканалов на основе второго принятого аудиоканала
Figure 00000009
из двух или более принятых аудиоканалов в зависимости от второй оценки
Figure 00000007
второго сигнала взаимных помех.
Варианты осуществления основаны на обнаружении того факта, что первая оценка первого сигнала взаимных помех может использоваться для формирования второй оценки второго сигнала взаимных помех. Повторное использование первой оценки первого сигнала взаимных помех для определения второй оценки второго сигнала взаимных помех сокращает вычислительную сложность по сравнению с решениями, которые формируют вторую оценку второго сигнала взаимных помех посредством использования опорного сигнала вместо того, чтобы использовать первую оценку первого сигнала взаимных помех.
Некоторые варианты осуществления относятся к подавлению акустического эха (AEC).
В варианте осуществления первая оценка первого сигнала взаимных помех, например, может представлять собой первую оценку первого сигнала акустического эха, вторая оценка второго сигнала взаимных помех представляет собой вторую оценку второго сигнала акустического эха.
Первый блок 114 подавления взаимных помех, например, может быть выполнен с возможностью проводить подавление акустического эха на первом принятом аудиоканале (например, посредством вычитания первой оценки первого сигнала акустического эха из первого принятого аудиоканала) для получения первого модифицированного аудиоканала.
Второй блок 124 подавления взаимных помех, например, может быть выполнен с возможностью проводить подавление акустического эха на втором принятом аудиоканале (например, посредством вычитания второй оценки второго сигнала акустического эха из второго принятого аудиоканала) для получения второго модифицированного аудиоканала.
Фиг. 1b иллюстрирует устройство для подавления многоканальных взаимных помех в соответствии с другим вариантом осуществления.
По сравнению с устройством на фиг. 1a устройство на фиг. 1b дополнительно содержит третий блок 132 фильтра и третий блок 134 подавления взаимных помех.
В варианте осуществления на фиг. 1b принятый аудиосигнал содержит три или более принятых аудиоканалов, и модифицированный аудиосигнал содержит три или более модифицированных аудиоканалов.
Третий блок 132 фильтра выполнен с возможностью формировать третью оценку
Figure 00000010
третьего сигнала взаимных помех в зависимости от первой оценки
Figure 00000003
первого сигнала взаимных помех.
Третий блок 134 подавления взаимных помех выполнен с возможностью формировать третий модифицированный аудиоканал
Figure 00000011
из трех или более модифицированных аудиоканалов на основе третьего принятого аудиоканала
Figure 00000012
из трех или более принятых аудиоканалов в зависимости от третьей оценки
Figure 00000010
третьего сигнала взаимных помех.
Фиг. 1c иллюстрирует устройство для подавления многоканальных взаимных помех в соответствии с дополнительным вариантом осуществления.
По сравнению с устройством на фиг. 1a устройство на фиг. 1c дополнительно содержит третий блок 132 фильтра и третий блок 134 подавления взаимных помех.
В варианте осуществления на фиг. 1c принятый аудиосигнал содержит три или более принятых аудиоканалов, и модифицированный аудиосигнал содержит три или более модифицированных аудиоканалов.
Третий блок 132 фильтра выполнен с возможностью формировать третью оценку
Figure 00000010
третьего сигнала взаимных помех в зависимости от второй оценки
Figure 00000007
второго сигнала взаимных помех. Таким образом, вариант осуществления на фиг. 1c отличается от варианта осуществления на фиг. 1b тем, что формирование третьей оценки
Figure 00000010
третьего сигнала взаимных помех проводится в зависимости от второй оценки
Figure 00000007
второго сигнала взаимных помех, а не в зависимости от первой оценки
Figure 00000003
первого сигнала взаимных помех.
Третий блок 134 подавления взаимных помех выполнен с возможностью формировать третий модифицированный аудиоканал
Figure 00000011
из двух или более модифицированных аудиоканалов на основе третьего принятого аудиоканала
Figure 00000012
из двух или более принятых аудиоканалов в зависимости от третьей оценки
Figure 00000010
третьего сигнала взаимных помех.
В других вариантах осуществления (которые реализуют факультативную штриховую линию 199 на фиг. 1c) третий блок 132 фильтра выполнен с возможностью формировать третью оценку
Figure 00000010
третьего сигнала взаимных помех в зависимости от второй оценки
Figure 00000007
второго сигнала взаимных помех и в зависимости от первой оценки
Figure 00000003
первого сигнала взаимных помех.
Фиг. 2 иллюстрирует методику AEC с несколькими микрофонами в соответствии с предшествующим уровнем техники. В этом подходе предшествующего уровня техники первый блок 282 фильтра используется для формирования первой оценки
Figure 00000003
первого сигнала взаимных помех на основе опорного сигнала
Figure 00000004
.
Первый блок 284 подавления взаимных помех затем формирует первый модифицированный аудиоканал
Figure 00000005
на основе первого принятого аудиоканала
Figure 00000006
из двух или более принятых аудиоканалов в зависимости от первой оценки
Figure 00000003
первого сигнала взаимных помех.
В подходе предшествующего уровня техники на фиг. 2 второй блок 292 фильтра формирует вторую оценку
Figure 00000013
второго сигнала взаимных помех на основе опорного сигнала
Figure 00000004
, который также использовался первым блоком 282 фильтра.
Второй блок 294 подавления взаимных помех затем формирует второй модифицированный аудиоканал
Figure 00000014
на основе второго принятого аудиоканала
Figure 00000015
из двух или более принятых аудиоканалов в зависимости от второй оценки
Figure 00000013
второго сигнала взаимных помех.
Некоторые варианты осуществления сокращают сложность подавления акустического эха (AEC) с несколькими микрофонами, которое изображено на фиг. 2, посредством использования подхода на основе относительной передаточной функции (RTF), как изображено на фиг. 3. Относительные передаточные функции описаны в [4], [7].
Фиг. 3 иллюстрирует подавление акустического эха (AEC) с несколькими микрофонами в соответствии с вариантами осуществления. На фиг. 3 первый блок 312 фильтра используется для формирования первой оценки
Figure 00000003
первого сигнала взаимных помех на основе опорного сигнала
Figure 00000004
.
Первый блок 314 подавления взаимных помех затем формирует первый модифицированный аудиоканал
Figure 00000005
на основе первого принятого аудиоканала
Figure 00000006
из двух или более принятых аудиоканалов в зависимости от первой оценки
Figure 00000003
первого сигнала взаимных помех.
Устройство на фиг. 3 теперь отличается от фиг. 2 тем, что второй блок 322 фильтра формирует вторую оценку
Figure 00000013
второго сигнала взаимных помех в зависимости от первой оценки
Figure 00000003
первого сигнала взаимных помех, который был формирован первым блоком 312 фильтра.
Второй блок 324 подавления взаимных помех затем формирует второй модифицированный аудиоканал
Figure 00000014
на основе второго принятого аудиоканала
Figure 00000015
из двух или более принятых аудиоканалов в зависимости от второй оценки
Figure 00000013
второго сигнала взаимных помех.
Некоторые варианты осуществления сокращают сложность подавления акустического эха (AEC) с несколькими микрофонами, которое изображено на фиг. 2, посредством использования подхода на основе относительной передаточной функции (RTF), как изображено на фиг. 3. Относительные передаточные функции описаны в [4], [7].
Варианты осуществления используют оценку первичного сигнала взаимных помех для вычисления оценок оставшихся, или вторичных, сигналов взаимных помех. Чтобы оценить первичный сигнал взаимных помех, идентифицируется первичный фильтр, который описывает отношение между опорным сигналом и первичным принятым сигналом. Оценка первичного сигнала взаимных помех затем получается посредством фильтрации опорного сигнала с помощью оценки первичного фильтра. Затем идентифицируются вторичные фильтры, например, фильтры, которые описывают отношения между оценочным первичным сигналом взаимных помех и вторичными принятыми сигналами. Затем оценки вторичных сигналов взаимных помех вычисляются посредством фильтрации оценки первичного сигнала взаимных помех с помощью оценочных вторичных фильтров. Наконец, применяется подавление, чтобы сократить электроакустическую связь. Если расстояние между микрофонами мало, вторичные фильтры короче, чем первичные фильтры (см., например, [10], [19]), что приводит к сокращению вычислительной сложности.
Некоторые варианты осуществления используются для подавления акустического эха. С этой целью фиг. 3 изображает сценарий связи, применяемый со свободными руками, с одним громкоговорителем (одним передатчиком) и
Figure 00000016
микрофонами (приемниками). В данном случае опорный сигнал представляет собой сигнал громкоговорителя
Figure 00000004
, первичный сигнал микрофона представляет собой
Figure 00000006
, без потери общности, и
Figure 00000017
обозначает индекс дискретного времени. Кроме того, оценка первичного фильтра обозначена как
Figure 00000018
и является оценкой первичного сигнала акустического эха (взаимных помех)
Figure 00000003
и сигнала после подавления
Figure 00000019
. Как можно заметить, вторичный сигнал акустического эха
Figure 00000013
вычисляется посредством фильтрации оценки первичного сигнала акустического эха
Figure 00000003
с помощью оценки вторичного фильтра
Figure 00000020
. Следует отметить, что во вторичный сигнал микрофона вносится задержка из
Figure 00000021
отсчетов. Это делается, чтобы гарантировать, что оцениваются
Figure 00000022
необусловленных коэффициентов вторичных фильтров. В случае, если микрофоны должны быть синхронизированы, первичный сигнал после подавления также должен быть задержан на
Figure 00000022
отсчетов. Напротив, классические схемы подавления взаимных помех (как изображено на фиг. 2) вычисляют оценки
Figure 00000016
принятых сигналов посредством фильтрации опорного сигнала
Figure 00000004
с помощью
Figure 00000016
оцененных первичных фильтров.
Далее представлен поэтапный подход в соответствии с некоторыми вариантами осуществления.
1) Первичный сигнал взаимных помех оценивается с использованием опорного сигнала. В конкретном приложении подавления акустического эха первым из них является сигнал акустического эха, и вторым - сигнал громкоговорителей. Для этого:
1.1) первичный фильтр, который описывает отношение между опорным сигналом и первичным сигналом приемника, являющимся
(a) либо единственным сигналом приемника,
(b) либо линейной комбинацией сигналов приемника,
идентифицируется с использованием, например, методики адаптивной фильтрации;
1.2.) опорный сигнал фильтруется с помощью оценки первичного фильтра для вычисления оценки первичного сигнала взаимных помех;
1.3.) подавление взаимных помех применяется посредством вычитания оценки первичного сигнала взаимных помех из первичного принятого сигнала, являющимся
(a) либо единственным сигналом приемника,
(b) либо линейной комбинацией сигналов приемника.
2) Вторичный сигнал взаимных помех оценивается на основе оценки первичного сигнала взаимных помех. Для этого:
2.1) вторичный фильтр, который описывает отношение между оценкой первичного сигнала взаимных помех и вторичным принятым сигналом, идентифицируется, например, посредством
i) оптимизации функции стоимости или критерия ошибки (например, среднеквадратической ошибки, (нагруженной) ошибки наименьших квадратов и т.д.);
ii) методики адаптивной фильтрации во временной области, в частотной области или в области подполос;
с использованием вторичного сигнала приемника или вторичного сигнала после подавления и оценки первичного сигнала взаимных помех (вторичный фильтр, например, может рассматриваться как конфигурация фильтра);
2.2) оценка первичного сигнала взаимных помех фильтруется с помощью оценки вторичного фильтра для вычисления оценки вторичного сигнала взаимных помех;
2.3) подавление взаимных помех применяется посредством вычитания оценки вторичного сигнала взаимных помех из вторичного сигнала приемника.
3) Повторить пункт 2 для каждого вторичного сигнала взаимных помех.
4) Повторитесь пункты 1, 2 и 3. для каждого опорного сигнала.
5) Причем передатчиком является громкоговоритель, и приемником является микрофон.
6) Причем оценка вторичного сигнала взаимных помех может использоваться в качестве оценки первичного сигнала взаимных помех, что приводит к каскадной конфигурации.
7) Причем для более чем двух приемников могут быть определены подмножества приемников, каждое из которых имеет первичный приемник.
Дополнительные варианты осуществления применяют только некоторые из упомянутых выше этапов и/или применяют этапы в другом порядке.
Далее описываются варианты осуществления, которые используют адаптивные фильтры в области оконного преобразования Фурье (short-time Fourier transform; STFT).
В оборудовании связи, применяемом со свободными руками, с одним громкоговорителем и
Figure 00000016
микрофонами
Figure 00000023
-й сигнал микрофона может быть выражен в области STFT как
Figure 00000024
(1)
где
Figure 00000025
и
Figure 00000026
являются, соответственно, временным кадром и индексами частоты. Кроме того,
Figure 00000027
является сигналом на ближнем конце, который содержит речь на ближнем конце и фоновый шум, и
Figure 00000028
является
Figure 00000023
-м акустическим эхом. Последнее является результатом распространения сигнала громкоговорителя
Figure 00000029
через помещение и захвата
Figure 00000023
-м микрофоном. Его точным выражением в виде формулы в области STFT (см., например, [20]) является
Figure 00000030
(2)
где
Figure 00000031
, верхние индексы
Figure 00000032
и
Figure 00000033
обозначают транспонирование и сопряженное транспонирование, соответственно, и
Figure 00000034
является длиной преобразования. Кроме того,
Figure 00000035
-й раздел
Figure 00000023
-й передаточной функции акустического эха (acoustic echo transfer function; AETF) представляет собой
Figure 00000036
, который является вектором, содержащим все частотные зависимости
Figure 00000037
, где
Figure 00000038
Figure 00000039
.
Следует отметить, что функции AETF в области STFT, которые экстенсивно проанализированы в [20], являются необусловленными. Кроме того, количество разделов или входных кадров, которые необходимы для оценки
Figure 00000040
коэффициентов характеристики AIR, составляет
Figure 00000041
, где
Figure 00000042
обозначает сдвиг кадра между последующими входными кадрами. Вследствие не обусловленности функций AETF необходимы
Figure 00000043
упреждающих кадров
Figure 00000029
, чтобы вычислить сигналы эха.
Предположим, что частотная селективность окон анализа и синтеза преобразования STFT является достаточной, в результате чего частотными зависимостями можно пренебречь. Кроме того, для краткости записи в соответствии с вариантами осуществления предполагается, что задержка на
Figure 00000044
кадров внесена в путь воспроизведения, как изображено на фиг. 4. На практике вместо этого обычно задерживается путь захвата, см., например, [7], [20].
Сигналы на фиг. 4 являются сигналами в области преобразования. В частности, сигналы на фиг. 4 являются сигналами в области оконного преобразования Фурье (в области STFT). На фиг. 4 первый блок 312 фильтра используется для формирования первой оценки
Figure 00000045
первого сигнала взаимных помех на основе опорного сигнала
Figure 00000046
.
Первый блок 484 подавления взаимных помех затем формирует первый модифицированный аудиоканал
Figure 00000047
на основе первого принятого аудиоканала
Figure 00000048
из двух или более принятых аудиоканалов в зависимости от первой оценки
Figure 00000045
первого сигнала взаимных помех.
В подходе на фиг. 4 второй блок 492 фильтра формирует вторую оценку
Figure 00000049
второго сигнала взаимных помех на основе опорного сигнала
Figure 00000046
, который также использовался первым блоком 482 фильтра.
Второй блок 494 подавления взаимных помех затем формирует второй модифицированный аудиоканал
Figure 00000050
на основе второго принятого аудиоканала
Figure 00000051
из двух или более принятых аудиоканалов в зависимости от второй оценки
Figure 00000049
второго сигнала взаимных помех.
Фиг. 4 иллюстрирует методику AEC с несколькими микрофонами в области STFT. На практике вместо этого обычно задерживается путь захвата, см., например, [7], [20]. Теперь с использованием приближения сверточной передаточной функции (convolutive transfer function; CTF) (см., например, [7]) возможно написать
Figure 00000052
(3)
где
Figure 00000053
обозначает комплексное спряжение, и для краткости
Figure 00000054
. Адаптивными алгоритмами в методике AEC управляет сигнал ошибки после подавления, например,
Figure 00000055
(4)
где
Figure 00000056
используется для обозначения оценки,
Figure 00000057
и
Figure 00000058
. Верхний индекс
Figure 00000059
указывает Эрмитову матрицу. Большинство адаптивных фильтров, используемых в методике AEC, имеют тип градиентного спуска (см., например, [2]), таким образом, обобщенное уравнение обновления задано как
Figure 00000060
(5)
где
Figure 00000061
- матрица с размером шага адаптивного фильтра, выражение которой в виде формулы зависит от конкретного используемого адаптивного алгоритма.
Далее описывается использование относительных передаточных функций эха в соответствии с вариантами осуществления.
Вследствие ограничений вычислительной сложности реализация методики AEC с несколькими микрофонами, изображенная на фиг. 4, не всегда выполнима.
В соответствии с вариантами осуществления предложено сократить сложность посредством использования подхода на основе относительной передаточной функции эха (relative echo transfer function; RETF), изображенного на фиг. 5. Фиг. 5 иллюстрирует методику AEC с несколькими микрофонами в области STFT в соответствии с вариантом осуществления.
Снова сигналы на фиг. 5 являются сигналами в области преобразования. В частности, сигналы на фиг. 5 являются сигналами в области оконного преобразования Фурье (в области STFT).
На фиг. 5 первый блок 312 фильтра используется для формирования первой оценки
Figure 00000045
первого сигнала взаимных помех на основе опорного сигнала
Figure 00000046
.
Первый блок 514 подавления взаимных помех затем формирует первый модифицированный аудиоканал
Figure 00000047
на основе первого принятого аудиоканала
Figure 00000048
из двух или более принятых аудиоканалов в зависимости от первой оценки
Figure 00000045
первого сигнала взаимных помех.
Устройство на фиг. 5 теперь отличается от фиг. 4 тем, что второй блок 522 фильтра формирует вторую оценку
Figure 00000049
второго сигнала взаимных помех в зависимости от первой оценки
Figure 00000045
первого сигнала взаимных помех, который был формирован первым блоком 512 фильтра.
Второй блок 524 подавления взаимных помех затем формирует второй модифицированный аудиоканал
Figure 00000050
на основе второго принятого аудиоканала
Figure 00000051
из двух или более принятых аудиоканалов в зависимости от второй оценки
Figure 00000049
второго сигнала взаимных помех.
В вариантах осуществления второй блок 122 фильтра, например, может быть выполнен с возможностью определять конфигурацию фильтра в зависимости от первой оценки первого сигнала взаимных помех и в зависимости от второго принятого аудиоканала, и второй блок 122 фильтра, например, может быть выполнен с возможностью определять вторую оценку второго сигнала взаимных помех в зависимости от первой оценки первого сигнала взаимных помех и в зависимости от конфигурации фильтра.
Например, второй блок 122 фильтра выполнен с возможностью определять конфигурацию фильтра посредством минимизации функцию стоимости или минимизации критерия ошибки, например, минимизации среднеквадратической ошибки.
Далее такими конфигурациями фильтров, которые должны быть определены, например, могут являться
Figure 00000062
, и/или
Figure 00000063
, и/или
Figure 00000064
. Формулировка задачи выведена в предположении, что фильтры независимы от времени, в то время как оценки изменяются во времени.
Конкретный пример для такого варианта осуществления приведен далее.
Без потери общности первичный сигнал эха обозначен как
Figure 00000065
- определен, как в уравнении (3). Со сделанными ранее предположениями о частотных зависимостях возможно написать
Figure 00000066
(6)
где
Figure 00000062
-
Figure 00000067
-й раздел
Figure 00000023
-й относительной передаточной функции эха (RETF). При условии, что расстояние между первичными и вторичными микрофонами относительно мало, возможно предположить, что необусловленными разделами
Figure 00000062
Figure 00000068
можно пренебречь. Следует отметить, что несколько необусловленных коэффициентов во временной области тем не менее смоделированы посредством
Figure 00000069
. С таким предположением упреждение не является необходимым, и, следовательно, дополнительная задержка не вносится.
Наконец, использование приближения функции CTF приводит к
Figure 00000070
(7)
где
Figure 00000071
- количество разделов функции RETF.
Поскольку
Figure 00000065
не является наблюдаемым, в соответствии с вариантами осуществления предлагается заменить
Figure 00000065
на
Figure 00000045
в формуле (7), которая может быть получена с использованием существующий уровень техники методики AEC. Чтобы оценить
Figure 00000062
Figure 00000072
, в соответствии с вариантами осуществления сигнал ошибки минимизируется:
Figure 00000073
(8)
где
Figure 00000074
-
Figure 00000023
-й составной вектор разделов функции RETF, и
Figure 00000075
. Оптимальный фильтр в смысле среднеквадратической ошибки, который получен посредством минимизации квадрата функции стоимости
Figure 00000076
, равен
Figure 00000077
(9)
где
Figure 00000078
- ковариационная матрица для
Figure 00000079
, и
Figure 00000080
- вектор взаимной корреляции между
Figure 00000079
и
Figure 00000081
, например,
Figure 00000082
где
Figure 00000083
обозначает математическое ожидание. Следует отметить, что
Figure 00000084
в предположении, что
Figure 00000085
. Это означает, что
Figure 00000064
моделирует отношение между оценочной первичной функцией AETF и
Figure 00000023
-й вторичной. Например, в тривиальном случае
Figure 00000086
, когда
Figure 00000087
, аппроксимация мультипликативной передаточной функции (см., например, [21]), при условии, что
Figure 00000023
-я оценочная функция RETF равна
Figure 00000088
(10)
когда блок подавления первичного акустического эха сошелся, равна
Figure 00000089
, как определено в уравнении (7).
По сравнению с задачей оценки функций RTF на основе наблюдений шума (см., например, [4], [7], [22]) в нашей формулировке нет дополнительного смещения вследствие шумовых компонентов, которые коррелированы по каналам.
Кроме того, поскольку сигнал громкоговорителей известен, реализация детекторов голосовой активности (voice activity detector; VAD) для управления процессом оценки значительно упрощена. Напротив, детектор одновременного разговора необходим вследствие того, что на практике
Figure 00000090
аппроксимируется посредством
Figure 00000091
, и, следовательно, ранее сделанное предположение о статистическом отношении между
Figure 00000079
и
Figure 00000027
не всегда является верным.
Далее представлены варианты осуществления, которые используют адаптивную оценку функции RETF.
В таких вариантах осуществления второй блок 522 фильтра на фиг. 5, например, может быть выполнен с возможностью определять конфигурацию фильтра для второго индекса времени с использованием матрицы с размером шага. Например, второй блок 522 фильтра на фиг. 5 может быть выполнен с возможностью определять конфигурацию фильтра в зависимости от конфигурации фильтра для первого индекса времени, который предшествует второму индексу времени, в зависимости от первой оценки первого сигнала взаимных помех для первого индекса времени и в зависимости от отсчета второго модифицированного аудиоканала для первого индекса времени.
В конкретных вариантах осуществления второй блок 522 фильтра, например, может быть выполнен с возможностью определять конфигурацию фильтра для второго индекса времени в соответствии с
Figure 00000092
где
Figure 00000093
указывает второй индекс времени,
Figure 00000025
указывает первый индекс времени,
Figure 00000026
указывает индекс частоты,
Figure 00000094
- конфигурация фильтра для второго индекса времени,
Figure 00000095
- конфигурация фильтра для первого индекса времени,
Figure 00000079
- первая оценка первого сигнала взаимных помех для первого индекса,
Figure 00000096
- второй модифицированный аудиоканал для первого индекса времени,
Figure 00000097
- матрица с размером шага (например, инверсия ковариационной матрицы
Figure 00000079
).
В более подробном описании адаптивные фильтры могут использоваться, чтобы отслеживать медленно изменяющиеся во времени функции RETF. Вследствие того, что
Figure 00000079
является оценкой сигнала эха, захваченного первичным микрофоном, нельзя предположить, что он не коррелирован по времени. Более точно, находящимися вне диагоналей элементами из
Figure 00000078
нельзя пренебрегать, если окна преобразования STFT являются короткими, или если наложение между ними является большим. Принимая это во внимание, способ Ньютона (см., например, [2]),
Figure 00000098
(11)
гарантирует быструю и стабильную конвергенцию к оптимальному фильтру. В уравнении (11)
Figure 00000099
является фиксированным размером шага, который используется для управления процессом адаптации. На практике ковариационная матрица
Figure 00000078
аппроксимируется посредством усреднения по времени, например, с использованием рекурсивного фильтра первого порядка:
Figure 00000100
где средние значения по времени обозначены
Figure 00000101
, и
Figure 00000102
- коэффициент забывания.
Далее описана оценка рабочих характеристик.
Чтобы оценить предложенный подход, проводились три набора экспериментов, для которых модельное оборудование было разработано следующим образом. Сигналы эха генерировались посредством свертки чистого речевого сигнала со смоделированными характеристиками AIR. Последние были сгенерированы с использованием способа образа (см., например, [23]) для помещения размером
Figure 00000103
м3 и временем реверберации
Figure 00000001
с и
Figure 00000104
с. Длина моделируемых характеристик AIR составляла L=4096 отводов с частотой дискретизации
Figure 00000105
кГц. Характеристики AIR были сгенерированы для оборудования с двумя микрофонами и одним громкоговорителем. В базовом оборудовании использовалось расстояние между громкоговорителем и первичным микрофоном
Figure 00000106
см, и между микрофонами
Figure 00000107
см. Расстояние между громкоговорителем и вторичным микрофоном составляло
Figure 00000108
см. Также было проанализировано воздействие этих параметров на рабочие характеристики. С этой целью также были оценены расстояния
Figure 00000109
см и
Figure 00000110
см.
Сигналы были преобразованы в области STFT с использованием анализа Хэмминга и окна синтеза длиной K=512 с 75%-м наложением, таким образом
Figure 00000042
=128 отсчетов. Адаптивным алгоритмом, использованным для оценки обеих функций AETF (5) и RETF (11), являлся способ Ньютона. Таким образом, матрица с размером шага в уравнении (5)
Figure 00000111
. Поскольку реалистично предположить, что сигнал громкоговорителей не коррелирован по времени, его ковариационная матрица была упрощена:
Figure 00000112
где סּ обозначает поэлементное умножение, и
Figure 00000113
- единичная матрица
Figure 00000114
. Следует отметить, что несмотря на это упрощение, коэффициенты нормализации по-прежнему зависят от раздела.
Коэффициентами с размером шага были
Figure 00000115
и
Figure 00000116
, и коэффициентом забывания был
Figure 00000117
. Кроме того, адаптивные фильтры и ковариационные матрицы не обновлялись во время речевых пауз, и использовалась регуляризация, чтобы гарантировать не вырожденность ковариационных матриц. Наконец, белый Гауссовский шум был добавлен к сигналам микрофона, чтобы смоделировать фиксированное сегментное отношение эха к шуму (SegENR). Чтобы сделать различие рабочих характеристик заметным, использовался SegENR=60 дБ. Были проведены три набора экспериментов:
1. Характеристики AIR, сформированные для моделирования
Figure 00000001
с, были усечены до длины 256 отводов и использованы для генерации сигналов эха. Длина оценочной первичной характеристики AIR составляла L=256.
2. Моделируемая среда с
Figure 00000001
с, с длиной оценочной первичной характеристики AIR L=256 отводов.
3. Моделируемая среда с
Figure 00000002
с, с длиной оценочной первичной характеристики AIR L=1024 отвода.
Следует напомнить, что количество разделов функции AETF, которые необходимы, чтобы полностью оценить L коэффициентов характеристики AIR, составляет
Figure 00000118
, таким образом, также частично оцениваются по меньшей мере
Figure 00000034
последующих коэффициентов фильтра.
Во всех моделированиях были оценены
Figure 00000119
разделов первичной функции AETF, в то время как вторичные функции AETF и RETF были оценены с использованием разного количества разделов
Figure 00000120
и
Figure 00000071
, соответственно. Вторичные сигналы эха были затем получены посредством свертки в области STFT вторичных функций AETF с сигналом громкоговорителей, и функций RETF с оценочным первичным сигналом эха. Улучшение потерь на отражение эха (ERLE) использовалось для измерения сокращения эха вторичного канала, где
Figure 00000121
(12)
где
Figure 00000122
является
Figure 00000123
-нормой, и
Figure 00000124
-
Figure 00000025
-й кадр вторичного акустического эха во временной области. Результат этих моделирований изображен на фиг. 5-7, где меры ERLE были усреднены более чем по 60 кадрам для ясности. На них предложенная методика AEC на основе функции RETF сравнивается с методикой AEC существующего уровня техники с использование
Figure 00000119
и
Figure 00000125
разделов для оценки функции AETF. Последнее условие включено, чтобы показать сравнение с методикой AEC на основе функции AETF с использованием меньшего количества обусловленных разделов функции CTF, что также сократило бы полную вычислительную сложность.
Фиг. 6 изображает результаты, соответствующие моделированиям с усеченными характеристиками AIR. В частности, фиг. 6 изображает сравнение между методиками AEC на основе функции AETF и функции RETF с усеченными характеристиками AIR и L=256 отводов. Сокращение эха, полученное с
Figure 00000071
=1 и 2, на левой и правой частях фигуры показано для всех испытательных условий. Можно заметить, что для
Figure 00000071
=1 подход на основе функции RETF сходится к более высокому значению ERLE, чем подход на основе функции AETF с
Figure 00000126
разделами, например, только с
Figure 00000071
обусловленными разделами.
Кроме того, эти рабочие характеристики лишь умеренно хуже, чем рабочие характеристики подхода на основе функции AETF с
Figure 00000119
разделами. Для
Figure 00000127
все испытательные условия выполняются аналогичным образом.
Сравнение производительности для
Figure 00000001
с показано на фиг. 7. В частности, фиг. 7 изображает сравнение между методиками AEC на основе функции AETF и функции RETF с
Figure 00000001
с и L=256 отводов. Результаты, изображенные на верхней левой и верхней правой частях фигуры, соответствуют
Figure 00000071
=1 и 2 для базового оборудования. Можно заметить, что для
Figure 00000071
=1 подход на основе функции RETF выигрывает у подхода на основе функции AETF с тем же самым количеством обусловленных разделов. Для
Figure 00000071
=2 рабочие характеристики подхода на основе функции AETF явно улучшается, и преимущество, полученное с использованием подхода на основе функции RETF, уменьшается.
Тем не менее, подход на основе функции RETF по-прежнему вдет себя лучше и почти так же, как подход на основе функции AETF с
Figure 00000119
=9 разделами. Внизу представлено сравнение для разного модельного оборудования для
Figure 00000071
=1. Слева показаны результаты с разными расстояниями между микрофонами. В то время как справа оценены разные расстояния между громкоговорителем и первичным микрофоном. Можно заметить, что для всех испытательных условий увеличение любого из этих параметров отрицательно влияет на рабочие характеристики блока подавления. Следует отметить, что увеличение расстояния между микрофонами оказывает более сильное влияние на предложенный подход, и что в целом
Figure 00000128
имеет более сильное влияние на рабочие характеристики блока подавления. Однако для параметров, используемых в этих моделях, предложенный подход может выигрывать у подхода AEC на основе функции AETF с равным количеством обусловленных разделов.
Наконец, результаты, показанные на фиг. 8, соответствуют модельному оборудованию с
Figure 00000002
с. В частности, фиг. 8 иллюстрирует сравнение между подходами AEC на основе функции AETF и функции RETF с
Figure 00000002
с и L=1024 отвода. Результаты, полученные с
Figure 00000071
=1 и 4 разделами, изображены на левой и правой частях фигуры.
Можно заметить, что предложенный способ выигрывает в обоих тестовых сценариях в подходе на основе функции AETF с одинаковым количеством обусловленных разделов. Кроме того, для
Figure 00000071
=4 он выполняется лишь умеренно хуже, чем подход AEC на основе функции AETF с
Figure 00000119
=15.
Таким образом, было показано, что предложенный подход может выигрывать у подхода AEC на основе функции AETF существующего уровня техники с равным количеством обусловленных разделов. Кроме того, было продемонстрировано, что посредством использования подхода AEC на основе функции RETF количество оценочных разделов может быть сокращено за счет умеренного снижения рабочих характеристик.
Далее описано использование адаптивных фильтров в частотной области в соответствии с вариантами осуществления.
В частности, описание обеспечено с использованием адаптивных фильтров в частотной области с разделением на блоки (partitioned-block frequency-domain adaptive filter: PB-FDAF) (см., например, [24]). В частности, эффективное внедрение адаптивных фильтров в частотной области (frequency-domain adaptive filter; FDAF) (см., например, [24], [26]), которые являются частотным аналогом для блочных адаптивных фильтров во временной области (см., например, [27], [28]), сильно отличается от использования фильтров в области STFT. Для получения дополнительной информации об этом см., например, [20] и ссылки.
В соответствии с некоторыми вариантами осуществления два или более принятых аудиоканалов и два или более модифицированных аудиоканалов, например, могут являться каналами в частотной области с разделением на блоки, причем каждый из двух или более принятых аудиоканалов и двух или более модифицированных аудиоканалов содержит множество разделов. Опорный сигнал и первый и второй сигналы взаимных помех, например, могут являться сигналами в частотной области с разделением на блоки, причем каждый из опорного сигнала и первого и второго сигналов взаимных помех содержит множество разделов.
В некоторых вариантах осуществления второй блок 122; 322; 522 фильтра, например, может быть выполнен с возможностью определять конфигурацию фильтра в зависимости от первой оценки первого сигнала взаимных помех и в зависимости от второго принятого аудиоканала. Кроме того, второй блок 122; 322; 522 фильтра, например, может быть выполнен с возможностью определять вторую оценку второго сигнала взаимных помех в зависимости от первой оценки первого сигнала взаимных помех и в зависимости от конфигурации фильтра. Кроме того, второй блок 122; 322; 522 фильтра, например, может быть выполнен с возможностью определять конфигурацию фильтра для второго индекса времени в зависимости от конфигурации фильтра для первого индекса времени, который предшествует второму индексу времени, в зависимости от первой оценки первого сигнала взаимных помех для первого индекса времени и в зависимости от отсчета второго модифицированного аудиоканала для первого индекса времени.
Далее изложено описание вариантов осуществления, использующих фильтры PB-FDAF, с использованием методики наложения с сохранением (см., например, [25], [29]). Представление в виде формулы частотной области с разделением на блоки для сигнала микрофона:
Figure 00000129
(13)
где сигнал эха в частотной области получен после линеаризации результата круговой свертки длины
Figure 00000034
:
Figure 00000130
(14)
где
Figure 00000131
- матрица дискретного преобразования Фурье (DFT) размера
Figure 00000132
, и представлением в частотной области
Figure 00000035
-го раздела характеристики AIR задано как:
Figure 00000133
где
Figure 00000134
- длина раздела, и
Figure 00000135
- длина заполнения нулями. Кроме того, входной сигнал громкоговорителей представлен как диагональная матрица
Figure 00000132
формы (см., например, [25]),
Figure 00000136
Следует отметить, что общее количество линейных компонентов, получающихся в результате круговой свертки в уравнении (14), равно
Figure 00000137
, но чтобы упростить последующие выводы, в соответствии с вариантами осуществления, выбрано
Figure 00000138
линейных компонентов в уравнении (14). Теперь возможно вывести, что
Figure 00000135
- длина кадра выходного сигнала, и что
Figure 00000139
- длина охватывающей ошибки, в результате чего общее представление в частотной области выходных сигналов
Figure 00000140
:
Figure 00000141
где отсчеты сигнала во временной области обозначены
Figure 00000142
, где
Figure 00000017
обозначает индекс дискретного времени. Для краткости записи в соответствии с вариантами осуществления определено:
Figure 00000143
которые являются, соответственно, составной матрицей входных матриц в частотной области и составным вектором разделов характеристики AIR в частотной области. После этого возможно кратко представить уравнение (14) как
Figure 00000144
, где
Figure 00000145
- матрица ограничения круговой свертки в частотной области.
Применение последнего эквивалентно применению обратного DFT, отклонению круговых компонентов во временной области посредством умножения результата круговой свертки на окно ограничения круговой свертки
Figure 00000146
и преобразованию результата линеаризации обратно в частотную область. Важно подчеркнуть, что представление в частотной области является обусловленным, поскольку нет необходимости учитывать упреждение для оценки функций AETF. В частотной области сигнал ошибки после подавления представляет собой:
Figure 00000147
(15)
и обобщенное уравнение обновления фильтра PB-FDAF:
Figure 00000148
(16)
где
Figure 00000149
и
Figure 00000150
обозначает матрицу ограничения круговой корреляции, где
Figure 00000151
- окно ограничения круговой корреляции во временной области, и оператор
Figure 00000152
формирует диагональную матрицу с элементами
Figure 00000153
на ее главной диагонали.
Аналогичным образом для представления с использованием функций RETF можно определить сигналы вторичного эха как
Figure 00000154
(17)
где без потери общности
Figure 00000155
- первичный, или опорный, сигнал эха, и
Figure 00000156
и
Figure 00000157
определены по аналогии с
Figure 00000158
и
Figure 00000159
.
Следует помнить, что в отличие от представления в области STFT функции AETF и RETF в частотной области являются обусловленными, например,
Figure 00000160
и
Figure 00000161
не моделируют необусловленные коэффициенты. Однако в зависимости от относительной позиции первичного микрофона относительно вторичных микрофонов функции RETF могут быть обусловленными или необусловленными. Следовательно, упреждение разделов
Figure 00000162
первичного сигнала эха необходимо для учета возможной не обусловленности функций RETF в частотной области
Figure 00000163
.
На практике это может быть преодолено с помощью задержки вторичных сигналов микрофона, как изображено на фиг. 3, во временной или частотной области. Для синхронизации первичный сигнал ошибки после подавления также должен быть задержан. Для краткости написания в соответствии с вариантами осуществления теперь предполагается, что
Figure 00000164
.
Как в уравнении (8), в соответствии с вариантами осуществления
Figure 00000156
аппроксимируется посредством
Figure 00000165
, чтобы вычислить оценки вторичных сигналов эха:
Figure 00000166
(18)
Сигнал ошибки после подавления тогда равен
Figure 00000167
(19)
и минимизация функции стоимости
Figure 00000168
приводит к следующему выражению для оптимальных функций RETF в частотной области:
Figure 00000169
(20)
Следовательно, способ Ньютона принимает следующую форму
Figure 00000170
(21)
если формулируется адаптивный алгоритм в частотной области с разделением на блоки, где
Figure 00000171
(22)
В более общем варианте осуществления второй блок 122; 322; 522 фильтра выполнен с возможностью определять конфигурацию фильтра в частотной области с разделением на блоки в соответствии с
Figure 00000172
где
Figure 00000093
указывает второй индекс времени,
Figure 00000025
указывает первый индекс времени, и
Figure 00000026
указывает индекс частоты, где
Figure 00000173
- конфигурация фильтра для второго индекса времени, и
Figure 00000174
- конфигурация фильтра для первого индекса времени, где
Figure 00000165
- первая оценка первого сигнала взаимных помех для первого индекса времени, где
Figure 00000175
- матрица с размером шага,
Figure 00000176
- второй модифицированный аудиоканал для первого индекса времени, и
Figure 00000177
- матрица ограничения круговой свертки.
Далее рассматриваются реализация и аспекты синхронизации вариантов осуществления.
В частности, обеспечено подробное описание необусловленных (
Figure 00000178
) реализаций в соответствии с вариантами осуществления.
Вследствие возможной не обусловленности фильтров RETF необходимо выполнить задержку вторичных сигналов микрофона, как изображено на фиг. 3, чтобы гарантировать, что необусловленные коэффициенты также моделируются оценочными функциями RETF в частотной области (с разделением на блоки). Для этого существует две стратегии:
- Буферизация входных сигналов вторичных микрофонов на основе отсчетов, например, во временной области. Это позволяет пользователю поддерживать наименьшую возможную задержку. Однако для синхронизации первичный сигнал после подавления должен быть соответствующим образом задержан, и это подразумевает необходимость преобразовать
Figure 00000179
обратно во временную область.
- Буферизация входных сигналов вторичных микрофонов в частотной области. Следовательно, они должны быть задержаны на основе кадров, что приводит к большей задержке по сравнению с задержкой, внесенной во временной области. Преимущество этого варианта состоит в том, что нет необходимости преобразовывать первичный сигнал во временную область после подавления. Следовательно, блок подавления многоканальных взаимных помех может быть присоединен непосредственно к постпроцессору в частотной области.
Далее подробно описываются две возможные реализации.
Сначала рассматриваются варианты осуществления с задержанными вторичными сигналами микрофона.
Из уравнения (17) очевидно, что задержка из
Figure 00000162
разделов, добавленных ко всем вторичным сигналам микрофона, позволяет оценить потенциальные не обусловленности функций RETF
Figure 00000163
. Соответствующая реализация сходна с изображенной на фиг. 3 с
Figure 00000022
, являющейся целым кратным размера раздела
Figure 00000134
. Таким образом, первые
Figure 00000162
разделов адаптивного фильтра используются для моделирования
Figure 00000180
необусловленных коэффициентов RETF. С помощью этого простого подхода требуются по меньшей мере 2 раздела, чтобы оценить и обусловленные, и необусловленные коэффициенты RETF, в этом простом случае первый раздел фильтра моделирует необусловленные коэффициенты
Figure 00000181
.
Теперь рассматриваются варианты осуществления с ограничением симметричного градиента.
Улучшение описанного выше способ учитывает модификацию ограничения градиента
Figure 00000177
, чтобы сохранить максимум
Figure 00000182
обусловленных коэффициентов, а также
Figure 00000182
необусловленных коэффициентов круговой корреляции во временной области. С этой целью в соответствии с вариантами осуществления ограничение
Figure 00000183
из уравнения (16) аппроксимируется следующим образом
Figure 00000184
(23)
Чтобы гарантировать выходные данные без смешанных эффектов после фильтрации, также должно быть соответствующим образом модифицировано ограничение свертки в уравнении (14):
Figure 00000185
(24)
Следует отметить, что приведенное выше ограничение отбрасывает
Figure 00000182
прошедших отсчетов, а также самые последние
Figure 00000182
выходных отсчетов круговой свертки, чтобы обеспечить выходные данные линейной свертки, это вызывает задержку из
Figure 00000182
отсчетов в оценках вторичных сигналов эха.
Эти симметричные ограничения представляют собой лишь первоначальные ограничения
Figure 00000186
и
Figure 00000187
во временной области, циклически сдвинутые на
Figure 00000182
отсчетов. Таким образом, соответствующее представление в частотной области представляет собой
Figure 00000188
и
Figure 00000189
, соответственно, где постоянная матрица
Figure 00000190
(25)
является эквивалентом в частотной области для циклического сдвига. Для практической реализации приведенная выше матрица не представляет интереса, поскольку ограничения обычно накладываются во временной области.
Тем не менее, аналогичная матрица
Figure 00000191
может быть определена для манипуляции сигналами в частотной области до и после обычных ограничений с получением того же самого выбора линейных коэффициентов, обеспеченных уравнениями (23) и (24). Например, требуемое обновление весового коэффициента с использованием способа Ньютона, может быть получено как
Figure 00000192
(26)
Посредством использования приведенной выше формулы в соответствии с вариантами осуществления достигается гибкость, поскольку выбор линейных коэффициентов задается определением
Figure 00000191
. Фактически
Figure 00000191
может быть приспособлен к очень конкретным случаям, например, он может реализовать сдвиг короче, чем
Figure 00000182
, посредством сокращения количества необусловленных коэффициентов и, следовательно, системной задержки.
Теперь подводятся итоги для подходов реализации, использующих фильтр PB-FDAF.
Выбор реализации для использования зависит от сценария применения. Очевидно, что без предположений об относительных позициях микрофона-источника необходимо внесение некоторой задержки для достижения высококачественных выходных данных фильтра. Следующая таблица обобщенно представляет методы реализации.
Подход Добавленная задержка Минимальное количество разделов Примечание реализации
Задержка вторичных сигналов микрофонов ≥ Q 2 Первоначальный PB-FDAF
Симметричное ограничение фильтра ≤ Q/2 1 Сокращенная задержка
Далее описывается анализ сложности для конкретного случая, в котором имеется 1 первичный канал и
Figure 00000193
вторичных каналов.
Сначала рассматривается временная область.
Далее обеспечивается иллюстративный анализ сложности с точки зрения сложений и умножений. С этой целью обозначим длину оценочного первичного фильтра как
Figure 00000040
и длину
Figure 00000193
оценочных вторичных фильтров как
Figure 00000071
и предположим, что первичный и вторичные фильтры оцениваются с использованием методики адаптивной фильтрации. Сложность на каждый отсчет входного сигнала адаптивного фильтра во временной области:
Figure 00000194
где
Figure 00000195
, и сложность уравнения обновления
Figure 00000196
зависит от используемого адаптивного алгоритма и во многих случаях также от длины фильтра. Следовательно, если
Figure 00000016
адаптивных фильтров используются параллельно (один на каждый микрофон), алгоритмическая сложность методики AEC с несколькими микрофонами составляет
Figure 00000197
.
Предложенный способ может сократить алгоритмическую сложность посредством сокращения длины адаптивных фильтров. Тогда сокращение алгоритмической сложности задано отношением
Figure 00000198
(27)
В целом, если один и тот же адаптивный алгоритм используется для оценки и первичного, и вторичных фильтров, то отношение задано как
Figure 00000199
(28)
Наиболее простой пример: если алгоритм наименьших средних квадратов (LMS) (см., например, [2]) используется для первичного и вторичных блоков подавления эха,
Figure 00000200
не зависит от длины фильтра, и отношение задано как
Figure 00000201
(29)
Если разные адаптивные фильтры используются для оценки первичного и вторичных фильтров, следует тщательно рассматривать вычислительную сложность индивидуальных алгоритмов.
Теперь рассмотрим область STFT
Далее анализируется сложность с точки зрения сложений и умножений. С этой целью сначала изучим сложность на каждый раздел адаптивного фильтра в области STFT:
Figure 00000202
где
Figure 00000203
,
Figure 00000204
- сложность быстрого преобразования Фурье (FFT),
Figure 00000205
- сложность комплексного умножения с длиной
Figure 00000034
(см., например, [30]), и сложность уравнения обновления
Figure 00000206
зависит от используемого адаптивного алгоритма. Следовательно, если
Figure 00000016
адаптивных фильтров используются параллельно (один на каждый микрофон), алгоритмическая сложность методики AEC с несколькими микрофонами на каждый раздел составляет
Figure 00000197
.
Предложенный способ может сократить алгоритмическую сложность, если
Figure 00000207
. Тогда сокращение алгоритмической сложности задано отношением
Figure 00000208
Следовательно, если один и тот же адаптивный фильтр используется для первичного и вторичных блоков подавления эха, отношение задано как
Figure 00000209
Если разные адаптивные фильтры используются для оценки функций AETF и RETF, следует тщательно рассматривать вычислительную сложность индивидуальных алгоритмов.
Конкретные применения вариантов осуществления, например, могут реализовать решения с малой сложностью методики MC-AEC для следующих применений:
- Смартфоны, планшеты и персональные компьютеры.
- Активируемые голосом помощники, интеллектуальные динамики и интеллектуальные бытовые устройства.
- Интеллектуальные телевизоры.
Хотя некоторые аспекты были описаны в контексте устройства, ясно, что эти аспекты также представляют описание соответствующего способа, где модуль или устройство соответствуют этапу способа или признаку этапа способа. Аналогичным образом аспекты, описанные в контексте этапа способа, также представляют описание соответствующего модуля, или элемента, или признака соответствующего устройства. Некоторые или все этапы способа могут быть исполнены посредством (или с использованием) аппаратного устройства, такого как, например, микропроцессора, программируемого компьютера или электронной схемы. В некоторых вариантах осуществления один или более из самых важных этапов способа могут быть исполнены таким устройством.
В зависимости от некоторых требований реализации варианты осуществления изобретения могут быть реализованы в аппаратных средствах или в программном обеспечении, или по меньшей мере частично в аппаратных средствах, или по меньшей мере частично в программном обеспечении. Реализация может быть выполнена с использованием цифрового запоминающего носителя, например гибкого диска, DVD, Blu-ray, CD, ПЗУ (ROM), ППЗУ (PROM), СППЗУ (EPROM), ЭСППЗУ (EEPROM) или флэш-памяти, имеющих сохраненные на них читаемые в электронном виде управляющие сигналы, которые взаимодействуют (или способны взаимодействовать) с программируемой компьютерной системой, в результате чего выполняется соответствующий способ. Таким образом, цифровой запоминающий носитель может являться машиночитаемым.
Некоторые варианты осуществления в соответствии с изобретением содержат носитель данных, имеющий читаемые в электронном виде управляющие сигналы, которые способны взаимодействовать с программируемой компьютерной системой, в результате чего выполняется один из способов, описанных в настоящем документе.
Обычно варианты осуществления настоящего изобретения могут быть реализованы как компьютерный программный продукт с программным кодом, программный код выполнен с возможностью выполнения одного из способов, когда компьютерный программный продукт исполняется на компьютере. Программный код, например, может быть сохранен на машиночитаемом носителе.
Другие варианты осуществления содержат компьютерную программу для выполнения одного из способов, описанных в настоящем документе, сохраненных на машиночитаемом носителе.
Другими словами, вариант осуществления способа изобретения, таким образом, представляет собой компьютерную программу, имеющую программный код для выполнения одного из способов, описанных в настоящем документе, когда компьютерная программа исполняется на компьютере.
Дополнительный вариант осуществления способов изобретения, таким образом, представляет собой носитель данных (или цифровой запоминающий носитель, или машиночитаемый носитель), содержащий записанную на нем компьютерную программу для выполнения одного из способов, описанных в настоящем документе. Носитель данных, цифровой запоминающий носитель или носитель с записанными данными обычно является материальными и/или долгого хранения.
Дополнительный вариант осуществления способа изобретения, таким образом, поток данных или последовательность сигналов, представляющих компьютерную программу для выполнения одного из способов, описанных в настоящем документе. Поток данных или последовательность сигналов могут, например, быть выполнен с возможностью быть перенесенными сквозное отверстие соединение обмена данными, например, сквозное отверстие Интернет.
Дополнительный вариант осуществления содержит средство обработки, например компьютер или программируемое логическое устройство, выполненное с возможностью или адаптированное для выполнения одного из способов, описанных в настоящем документе.
Дополнительный вариант осуществления содержит компьютер, имеющий установленную на нем компьютерную программу для выполнения одного из способов, описанных в настоящем документе.
Дополнительный вариант осуществления в соответствии с изобретением содержит устройство или систему, выполненную с возможностью переносить (например, в электронном или оптическом виде) компьютерную программу для выполнения одного из способов, описанных в настоящем документе, к приемнику. Приемник, например, может являться компьютером, мобильным устройством, запоминающим устройством и т.п. Устройство или система, например, могут содержать файловый сервер для переноса компьютерной программы к приемнику.
В некоторых вариантах осуществления программируемое логическое устройство (например, программируемая пользователем вентильная матрица) может использоваться для выполнения некоторой или всей функциональности способов, описанных в настоящем документе. В некоторых вариантах осуществления программируемая пользователем вентильная матрица может взаимодействовать с микропроцессором для выполнения одного из способов, описанных в настоящем документе. Обычно способы предпочтительно выполняются любым аппаратным устройством.
Устройство, описанное в настоящем документе, может быть реализовано с использованием аппаратного устройства, или с использованием компьютера, или с использованием комбинации аппаратного устройства и компьютера.
Способы, описанные в настоящем документе, могут быть выполнены с использованием аппаратного устройства, или с использованием компьютера, или с использованием комбинации аппаратного устройства и компьютера.
Описанные выше варианты осуществления являются лишь иллюстрацией принципов настоящего изобретения. Подразумевается, что модификации и вариации размещений и подробностей, описанных в настоящем документе, будут очевидны для других специалистов в области техники. Таким образом, подразумевается, что изобретение ограничено только объемом последующей патентной формулы изобретения, а не конкретными подробностями, представленными посредством описания и разъяснения представленных в настоящем документе вариантов осуществления.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
[1] E. Hänsler and G. Schmidt, ʺAcoustic Echo and Noise Control: A practical Approachʺ New Jersey, USA: Wiley, 2004.
[2] S. Haykin, ʺAdaptive Filter Theoryʺ, 4th ed. New Jersey, USA: Prentice-Hall, 2001.
[3] W. Kellermann, ʺStrategies for combining acoustic echo cancellation and adaptive beamforming microphone arrays", in Proc. IEEE ICASSP, Munich, Germany, Apr. 1997, pp. 219-222.
[4] O. Shalvi and E. Weinstein, ʺSystem identification using nonstationary signals", IEEE Trans. Signal Process., vol. 44, no. 8, pp. 2055-2063, 1996.
[5] S. Gannot, D. Burshtein, and E. Weinstein, ʺSignal enhancement using beamforming and nonstationarity with applications to speech," IEEE Trans. Signal Process., vol. 49, no. 8, pp. 1614-1626, Aug. 2001.
[6] I. Cohen, ʺRelative transfer function identification using speech signals," IEEE Trans. Speech Audio Process., vol. 12, no. 5, pp. 451-459, Sep. 2004.
[7] R. Talmon, I. Cohen, and S. Gannot, ʺRelative transfer function identification using convolutive transfer function approximation," IEEE Trans. Audio, Speech, Lang. Process., vol. 17, no. 4, pp. 546-555, May 2009.
[8] G. Reuven, S. Gannot, and I. Cohen, ʺJoint noise reduction and acoustic echo cancellation using the transfer-function generalized sidelobe canceller," Speech Communication, vol. 49, no. 7-8, pp. 623-635, Aug. 2007.
[9] R. Talmon, I. Cohen, and S. Gannot, ʺConvolutive transfer function generalized sidelobe canceler," IEEE Trans. Audio, Speech, Lang. Process., vol. 17, no. 7, pp. 1420-1434, Sep. 2009.
[10] T. Dvorkind and S. Gannot, ʺSpeaker localization in a reverberant environment," in Proc. the 22nd convention of Electrical and Electronics Engineers in Israel (IEEEI), Tel-Aviv, Israel, Dec. 2002, pp. 7-7.
[11] T. G. Dvorkind and S. Gannot, ʺTime difference of arrival estimation of speech source in a noisy and reverberant environment," Signal Processing, vol. 85, no. 1, pp. 177-204, Jan. 2005.
[12] X. Li, L. Girin, R. Horaud, and S. Gannot, ʺEstimation of the direct-path relative transfer function for supervised sound-source localization," IEEE Trans. Audio, Speech, Lang. Process., vol. 4, no. 11, pp. 2171-2186, Nov. 2016.
[13] C. Yemdji, M. Mossi Idrissa, N. Evans, C. Beaugeant, and P. Vary, ʺDual channel echo postfiltering for hands-free mobile terminals," in Proc. IWAENC, Aachen, Germany, Sep. 2012, pp. 1-4.
[14] C. Yemdji, L. Lepauloux, N. Evans, and C. Beaugeant, ʺMethod for processing an audio signal and audio receiving circuit," U.S. Patent 2014/0 334 620, 2014.
[15] W. Kellermann, ʺJoint design of acoustic echo cancellation and adaptive beamforming for microphone arrays," in Proc. Intl. Workshop Acoust. Echo Noise Control (IWAENC), London, UK, 1997, pp. 81-84.
[16] W. Herbordt and W. Kellermann, ʺGSAEC - acoustic echo cancellation embedded into the generalized sidelobe canceller," in Proc. European Signal Processing Conf. (EUSIPCO), vol. 3, Tampere, Finland, Sep. 2000, pp. 1843-1846.
[17] W. Herbordt, W. Kellermann, and S. Nakamura, ʺJoint optimization of LCMV beamforming and acoustic echo cancellation," in Proc. European Signal Processing Conf. (EUSIPCO), Vienna, Austria, Sep. 2004, pp. 2003-2006.
[18] K.-D. Kammeyer, M. Kallinger, and A. Mertins, ʺNew aspects of combining echo cancellers with beamformers," in Proc. IEEE ICASSP, vol. 3, Philadelphia, USA, Mar. 2005, pp. 137-140.
[19] Y. Avargel and I. Cohen, ʺAdaptive system identification in the short-time fourier transform domain using cross-multiplicative transfer function approximation," IEEE Trans. Audio, Speech, Lang. Process., vol. 6, no. 1, pp. 162-173, Jan. 2008.
[20] ʺSystem identification in the short-time Fourier transform domain with crossband filtering," IEEE Trans. Audio, Speech, Lang. Process., vol. 15, no. 4, pp. 1305-1319, May 2007.
[21] ʺOn multiplicative transfer function approximation in the short-time fourier transform domain," IEEE Signal Process. Lett., vol. 14, no. 5, pp. 337-340, May 2007.
[22] I. Cohen, ʺSpeech enhancement using a noncausal a priori SNR estimator," IEEE Signal Process. Lett., vol. 11, no. 9, pp. 725-728, Sep. 2004.
[23] J. B. Allen and D. A. Berkley, ʺImage method for efficiently simulating small-room acoustics," J. Acoust. Soc. Am., vol. 65, no. 4, pp. 943-950, Apr. 1979.
[24] P. C. W. Sommen, ʺPartitioned frequency-domain adaptive filters," in Proc. Asilomar Conf. on Signals, Systems and Computers, 1989, pp. 677-681.
[25] J. J. Shynk, ʺFrequency-domain and multirate adaptive filtering," IEEE Signal Process. Mag., vol. 9, no. 1, pp. 14-37, Jan. 1992.
[26] S. Haykin, ʺAdaptive Filter Theoryʺ, 4th ed. Prentice-Hall, 2002.
[27] M. Dentino, J. McCool, and B. Widrow, ʺAdaptive filtering in the frequency domain," Proc. of the IEEE, vol. 66, no. 12, pp. 1658-1659, Dec. 1978.
[28] G. A. Clark, S. R. Parker, and S. K. Mitra, ʺA unified approach to time- and frequency-domain realization of FIR adaptive digital filters", IEEE Trans. Acoust., Speech, Signal Process., vol. 31, no. 5, pp. 1073-1083, Oct. 1983.
[29] A. Oppenheim and R. W. Schafer, ʺDigital Signal Processingʺ, 2nd ed. Prentice-Hall Inc., Englewood Cliff, NJ, 1993.
[30] R. M. M. Derkx, G. P. M. Engelmeers, and P. C. W. Sommen, ʺNew constraining method for partitioned block frequency-domain adaptive filters", IEEE Trans. Signal Process., vol. 50, no. 3, pp. 2177-2186, 2002.

Claims (62)

1. Устройство для подавления многоканальных взаимных помех в принятом аудиосигнале, содержащем два или более принятых аудиоканалов, для получения модифицированного аудиосигнала, содержащего два или более модифицированных аудиоканалов, причем устройство содержит:
первый блок (112; 312; 512) фильтра, выполненный с возможностью формировать первую оценку первого сигнала взаимных помех в зависимости от опорного сигнала,
первый блок (114; 314; 514) подавления взаимных помех, выполненный с возможностью формировать первый модифицированный аудиоканал из двух или более модифицированных аудиоканалов на основе первого принятого аудиоканала из двух или более принятых аудиоканалов в зависимости от первой оценки первого сигнала взаимных помех,
второй блок (122; 322; 522) фильтра, выполненный с возможностью формировать вторую оценку второго сигнала взаимных помех в зависимости от первой оценки первого сигнала взаимных помех, и
второй блок (124; 324; 524) подавления взаимных помех, выполненный с возможностью формировать второй модифицированный аудиоканал из двух или более модифицированных аудиоканалов на основе второго принятого аудиоканала из двух или более принятых аудиоканалов в зависимости от второй оценки второго сигнала взаимных помех.
2. Устройство по п. 1,
в котором первая оценка первого сигнала взаимных помех представляет собой первую оценку первого сигнала акустического эха,
в котором вторая оценка второго сигнала взаимных помех представляет собой вторую оценку второго сигнала акустического эха,
в котором первый блок (114; 314; 514) подавления взаимных помех выполнен с возможностью проводить подавление акустического эха на первом принятом аудиоканале для получения первого модифицированного аудиоканала, и
в котором второй блок (124; 324; 524) подавления взаимных помех выполнен с возможностью проводить подавление акустического эха на втором принятом аудиоканале для получения второго модифицированного аудиоканала.
3. Устройство по п. 1, в котором два или более принятых аудиоканалов и два или более модифицированных аудиоканалов являются каналами области преобразования и в котором опорный сигнал и первый и второй сигналы взаимных помех являются сигналами области преобразования.
4. Устройство по п. 1, в котором два или более принятых аудиоканалов и два или более модифицированных аудиоканалов являются каналами области оконного преобразования Фурье и в котором опорный сигнал и первый и второй сигналы взаимных помех являются сигналами области оконного преобразования Фурье.
5. Устройство по п. 1,
в котором второй блок (122; 322; 522) фильтра выполнен с возможностью определять конфигурацию фильтра в зависимости от первой оценки первого сигнала взаимных помех и в зависимости от второго принятого аудиоканала и
в котором второй блок (122; 322; 522) фильтра выполнен с возможностью определять вторую оценку второго сигнала взаимных помех в зависимости от первой оценки первого сигнала взаимных помех и в зависимости от конфигурации фильтра.
6. Устройство по п. 5,
в котором второй блок (122; 322; 522) фильтра выполнен с возможностью определять конфигурацию фильтра посредством минимизации функцию стоимости или минимизации критерия ошибки.
7. Устройство по п. 5,
в котором второй блок (122; 322; 522) фильтра выполнен с возможностью определять конфигурацию фильтра
Figure 00000210
в соответствии с
Figure 00000211
где в
Figure 00000212
- ковариационная матрица для
Figure 00000213
,
где
Figure 00000214
- вектор взаимной корреляции между
Figure 00000213
и
Figure 00000215
,
где
Figure 00000213
указывает первую оценку первого сигнала взаимных помех,
где
Figure 00000215
указывает второй принятый аудиоканал,
где
Figure 00000216
обозначает индекс времени, и
Figure 00000217
указывает индекс частоты.
8. Устройство по п. 1,
в котором второй блок (122; 322; 522) фильтра выполнен с возможностью определять конфигурацию фильтра для второго индекса времени в зависимости от конфигурации фильтра для первого индекса времени, который предшествует второму индексу времени, в зависимости от первой оценки первого сигнала взаимных помех для первого индекса времени и в зависимости от отсчета второго модифицированного аудиоканала для первого индекса времени.
9. Устройство по п. 8,
в котором второй блок (122; 322; 522) фильтра выполнен с возможностью определять конфигурацию фильтра для второго индекса времени в соответствии с
Figure 00000218
где
Figure 00000219
указывает второй индекс времени,
Figure 00000216
указывает первый индекс времени, и
Figure 00000217
указывает индекс частоты,
где
Figure 00000220
- конфигурация фильтра для второго индекса времени, и
Figure 00000221
- конфигурация фильтра для первого индекса времени,
где
Figure 00000213
- первая оценка первого сигнала взаимных помех для первого индекса времени,
где
Figure 00000222
- второй модифицированный аудиоканалом для первого индекса времени,
где
Figure 00000223
- матрица с размером шага.
10. Устройство по п. 1,
в котором два или более принятых аудиоканалов и два или более модифицированных аудиоканалов являются каналами частотной области с разделением на блоки, причем каждый из двух или более принятых аудиоканалов и двух или более модифицированных аудиоканалов содержит множество разделов, и
в котором опорный сигнал и первый и второй сигналы взаимных помех являются сигналами частотной области с разделением на блоки, причем каждый из опорного сигнала и первого и второго сигналов взаимных помех содержит множество разделов.
11. Устройство по п. 10,
в котором второй блок (122; 322; 522) фильтра выполнен с возможностью определять конфигурацию фильтра в зависимости от первой оценки первого сигнала взаимных помех и в зависимости от второго принятого аудиоканала,
в котором второй блок (122; 322; 522) фильтра выполнен с возможностью определять вторую оценку второго сигнала взаимных помех в зависимости от первой оценки первого сигнала взаимных помех и в зависимости от конфигурации фильтра,
в котором второй блок (122; 322; 522) фильтра выполнен с возможностью определять конфигурацию фильтра для второго индекса времени в зависимости от конфигурации фильтра для первого индекса времени, который предшествует второму индексу времени, в зависимости от первой оценки первого сигнала взаимных помех для первого индекса времени и в зависимости от отсчета второго модифицированного аудиоканала для первого индекса времени.
12. Устройство по п. 11,
в котором второй блок (122; 322; 522) фильтра выполнен с возможностью определять конфигурацию фильтра в частотной области с разделением на блоки в соответствии с
Figure 00000224
где
Figure 00000219
указывает второй индекс времени,
Figure 00000216
указывает первый индекс времени, и
Figure 00000217
указывает индекс частоты,
где
Figure 00000225
- конфигурация фильтра для второго индекса времени, и
Figure 00000226
- конфигурация фильтра для первого индекса времени,
где
Figure 00000227
- первая оценка первого сигнала взаимных помех для первого индекса времени,
где
Figure 00000228
- матрица с размером шага,
где
Figure 00000229
- второй модифицированный аудиоканал для первого индекса времени, и
где
Figure 00000230
- матрица ограничения круговой свертки.
13. Устройство по п. 1,
в котором принятый аудиосигнал содержит три или более принятых аудиоканалов и в котором модифицированный аудиосигнал содержит три или более модифицированных аудиоканалов,
причем устройство дополнительно содержит третий блок (132) фильтра и третий блок (134) подавления взаимных помех,
в котором третий блок (132) фильтра выполнен с возможностью формировать третью оценку третьего сигнала взаимных помех в зависимости по меньшей мере от одной из первой оценки первого сигнала взаимных помех и второй оценки второго сигнала взаимных помех,
в котором третий блок (134) подавления взаимных помех выполнен с возможностью формировать третий модифицированный аудиоканал
Figure 00000231
из трех или более модифицированных аудиоканалов на основе третьего принятого аудиоканала
Figure 00000232
из трех или более принятых аудиоканалов в зависимости от третьей оценки
Figure 00000233
третьего сигнала взаимных помех.
14. Способ для подавления многоканальных взаимных помех в принятом аудиосигнале, содержащем два или более принятых аудиоканалов, для получения модифицированного аудиосигнала, содержащего два или более модифицированных аудиоканалов, способ содержит этапы, на которых:
формируют первую оценку первого сигнала взаимных помех в зависимости от опорного сигнала,
формируют первый модифицированный аудиоканал из двух или более модифицированных аудиоканалов на основе первого принятого аудиоканала из двух или более принятых аудиоканалов в зависимости от первой оценки первого сигнала взаимных помех,
формируют вторую оценку второго сигнала взаимных помех в зависимости от первой оценки первого сигнала взаимных помех, и
формируют второй модифицированный аудиоканал из двух или более модифицированных аудиоканалов на основе второго принятого аудиоканала из двух или более принятых аудиоканалов в зависимости от второй оценки второго сигнала взаимных помех.
15. Машиночитаемый носитель, содержащий компьютерную программу для реализации способа по п. 14 при ее исполнении на компьютерном процессоре или процессоре сигналов.
RU2019137027A 2017-04-20 2018-04-19 Устройство и способ для подавления многоканальных взаимных помех RU2735131C1 (ru)

Applications Claiming Priority (5)

Application Number Priority Date Filing Date Title
EP17167304.9 2017-04-20
EP17167304 2017-04-20
EP17196416.6A EP3393140A1 (en) 2017-04-20 2017-10-13 Apparatus and method for multichannel interference cancellation
EP17196416.6 2017-10-13
PCT/EP2018/060006 WO2018193028A1 (en) 2017-04-20 2018-04-19 Apparatus and method for multichannel interference cancellation

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2735131C1 true RU2735131C1 (ru) 2020-10-28

Family

ID=60190566

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2019137027A RU2735131C1 (ru) 2017-04-20 2018-04-19 Устройство и способ для подавления многоканальных взаимных помех

Country Status (10)

Country Link
US (1) US20200051581A1 (ru)
EP (2) EP3393140A1 (ru)
JP (1) JP7003153B2 (ru)
KR (1) KR102369613B1 (ru)
CN (1) CN110915233B (ru)
BR (1) BR112019021967A2 (ru)
CA (1) CA3060916C (ru)
ES (1) ES2950574T3 (ru)
RU (1) RU2735131C1 (ru)
WO (1) WO2018193028A1 (ru)

Families Citing this family (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10867615B2 (en) * 2019-01-25 2020-12-15 Comcast Cable Communications, Llc Voice recognition with timing information for noise cancellation
EP3771226A1 (en) * 2019-07-23 2021-01-27 FRAUNHOFER-GESELLSCHAFT zur Förderung der angewandten Forschung e.V. Acoustic echo cancellation unit
US11107488B1 (en) * 2019-10-24 2021-08-31 Amazon Technologies, Inc. Reduced reference canceller
CN111312269B (zh) * 2019-12-13 2023-01-24 天津职业技术师范大学(中国职业培训指导教师进修中心) 一种智能音箱中的快速回声消除方法
CN111599372B (zh) * 2020-04-02 2023-03-21 云知声智能科技股份有限公司 一种稳定的在线多通道语音去混响方法及系统
CN112397080B (zh) * 2020-10-30 2023-02-28 浙江大华技术股份有限公司 回声消除方法及装置、语音设备及计算机可读存储介质
TWI778502B (zh) * 2021-01-22 2022-09-21 威聯通科技股份有限公司 回聲延時估計方法及回聲延時估計系統

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO1997023068A2 (en) * 1995-12-15 1997-06-26 Philips Electronic N.V. An adaptive noise cancelling arrangement, a noise reduction system and a transceiver
WO2000041330A1 (en) * 1999-01-07 2000-07-13 Signalworks, Inc. Acoustic echo canceller with fast volume control compensation
US7062038B1 (en) * 2002-12-17 2006-06-13 Cisco Technology, Inc. System and method of using two coefficient banks in an adaptive echo canceller
EP2890154A1 (en) * 2013-12-27 2015-07-01 GN Resound A/S Hearing aid with feedback suppression

Family Cites Families (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5828756A (en) * 1994-11-22 1998-10-27 Lucent Technologies Inc. Stereophonic acoustic echo cancellation using non-linear transformations
EP2574082A1 (en) * 2011-09-20 2013-03-27 Oticon A/S Control of an adaptive feedback cancellation system based on probe signal injection
US9768829B2 (en) * 2012-05-11 2017-09-19 Intel Deutschland Gmbh Methods for processing audio signals and circuit arrangements therefor
US20140016794A1 (en) * 2012-07-13 2014-01-16 Conexant Systems, Inc. Echo cancellation system and method with multiple microphones and multiple speakers
US9100466B2 (en) 2013-05-13 2015-08-04 Intel IP Corporation Method for processing an audio signal and audio receiving circuit
JP5762479B2 (ja) * 2013-07-10 2015-08-12 日本電信電話株式会社 音声スイッチ装置、音声スイッチ方法、及びそのプログラム
JP6019098B2 (ja) * 2013-12-27 2016-11-02 ジーエヌ リザウンド エー/エスGn Resound A/S フィードバック抑制
US9997151B1 (en) * 2016-01-20 2018-06-12 Amazon Technologies, Inc. Multichannel acoustic echo cancellation for wireless applications

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO1997023068A2 (en) * 1995-12-15 1997-06-26 Philips Electronic N.V. An adaptive noise cancelling arrangement, a noise reduction system and a transceiver
WO2000041330A1 (en) * 1999-01-07 2000-07-13 Signalworks, Inc. Acoustic echo canceller with fast volume control compensation
US7062038B1 (en) * 2002-12-17 2006-06-13 Cisco Technology, Inc. System and method of using two coefficient banks in an adaptive echo canceller
EP2890154A1 (en) * 2013-12-27 2015-07-01 GN Resound A/S Hearing aid with feedback suppression

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Analysis of Acoustic Feedback/Echo Cancellation in Multiple-Microphone and Single-Loudspeaker Systems Using a Power Transfer Function Method, IEEE TRANSACTIONS ON SIGNAL PROCESSING, VOL. 59, NO. 12, DECEMBER 2011. *
Renе M. M. Derkx New Constraining Method for Partitioned Block Frequency-Domain Adaptive Filters // IEEE TRANSACTIONS ON SIGNAL PROCESSING, VOL. 50, NO. 9, SEPTEMBER 2002. *
Renе M. M. Derkx New Constraining Method for Partitioned Block Frequency-Domain Adaptive Filters // IEEETRANSACTIONS ON SIGNAL PROCESSING, VOL. 50, NO. 9, SEPTEMBER 2002. *

Also Published As

Publication number Publication date
WO2018193028A1 (en) 2018-10-25
EP3613220B1 (en) 2023-05-10
JP7003153B2 (ja) 2022-02-04
CA3060916A1 (en) 2018-10-25
BR112019021967A2 (pt) 2020-05-05
CA3060916C (en) 2023-05-02
JP2020519070A (ja) 2020-06-25
KR102369613B1 (ko) 2022-03-03
US20200051581A1 (en) 2020-02-13
ES2950574T3 (es) 2023-10-11
EP3393140A1 (en) 2018-10-24
EP3613220A1 (en) 2020-02-26
KR20200015490A (ko) 2020-02-12
CN110915233B (zh) 2022-06-24
CN110915233A (zh) 2020-03-24

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2735131C1 (ru) Устройство и способ для подавления многоканальных взаимных помех
US8014519B2 (en) Cross-correlation based echo canceller controllers
Enzner et al. Acoustic echo control
TWI463488B (zh) 包含晚期混響成分模型化之回聲抑制技術
US9768829B2 (en) Methods for processing audio signals and circuit arrangements therefor
TWI388190B (zh) 用於回聲抑制的濾波器係數的計算設備和方法
US8705759B2 (en) Method for determining a signal component for reducing noise in an input signal
US8958572B1 (en) Adaptive noise cancellation for multi-microphone systems
US20020054685A1 (en) System for suppressing acoustic echoes and interferences in multi-channel audio systems
US8682006B1 (en) Noise suppression based on null coherence
US8019075B2 (en) Hybrid echo canceller controllers
US8081753B2 (en) Hybrid echo canceller controllers
Valero et al. Multi-microphone acoustic echo cancellation using relative echo transfer functions
Thiergart et al. An informed MMSE filter based on multiple instantaneous direction-of-arrival estimates
Halimeh et al. Efficient multichannel nonlinear acoustic echo cancellation based on a cooperative strategy
EP4016977A1 (en) Apparatus and method for filtered-reference acoustic echo cancellation
Valero et al. Coherence-aware stereophonic residual echo estimation
Emura et al. A method for posterior frequency-domain multi-channel residual echo canceling
Hänsler et al. Single-channel acoustic echo cancellation
Dinakaran SINGLE CHANNEL SPEECH DEREVERBERATION FOR ACOUSTIC SIGNALS
Talmon et al. Identification of the relative transfer function between sensors in the short-time Fourier transform domain
Benisty Dereverberation and Noise Suppression of Multichannel Speech Signals
BASAVA Microphone Array Wiener Beamforming with modeling of SRP-PHAT for Speaker Localization
Liang Optimal Algorithms for Blind Source Separation-Application to Acoustic Echo Cancellation
Bispo et al. Acoustic echo cancellation based on cesptral analysis