TW201608562A - 回音消除方法及其系統 - Google Patents

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Abstract

本發明提出一種回音消除方法及其系統。所述回音消除方法包括以下步驟。首先，建立包括複數個空間特徵向量之先驗知識矩陣。接著，以先驗知識矩陣與權重向量產生初始適應濾波向量。其後，將輸入訊號與初始適應濾波向量以迭代演算法估計原始訊號經由近端空間之空間脈衝響應所產生之脈衝響應訊號以調整權重向量，並更新初始適應濾波向量之係數。根據調整後之權重向量產生對應於脈衝響應訊號的近端適應濾波向量。最後，根據近端適應濾波向量對後續之輸入訊號進行濾波。

Description

回音消除方法及其系統
本發明是一種回音消除方法，特別是關於一種應用先驗知識之回音消除方法及其系統。
拜科技之賜，個人通訊技術的發展使得人們可以隨時隨地的與他人溝通。然而，在某些需要進行通訊的場合中並無法以手持式通訊裝置進行通訊。
舉例來說，像是駕駛者於行駛時係禁止使用手持式通訊裝置的；或是於會議中需以一對多的方式進行通訊時，手持式通訊裝置存在設備上的障礙或對使用者的困擾。因此，免手持(Hands-free)的通訊系統更是廣泛地被大眾使用，包括視訊會議、遠端教學、衛星通信系統、視訊電話、網路電話等雙邊談話或是多邊談話，都需要利用免手持系統。免手持系統意謂揚聲器與麥克風並不再同一裝置上，而是分別存在同空間中的不同兩固定位置。
然而，使用免手持系統仍會有一些問題產生。例如，在進行雙邊談話或是多邊通訊談話中，遠端者說話的聲音會因為近端的揚聲器輸出，並在近端空間所在的室內經過牆壁或是任何物體產生反射，部分的反射聲音與近端說話者的聲音一同進入近端的麥克風，導致遠端的人會聽到前一個時間點自己的聲音而產生回音現象(Acoustic Echo)，此回音現象亦即為多路徑干擾(Multipath Inference)。
語音傳輸中所造成之回音現象會影響到通訊品質，嚴重時更會使得遠端者無法辨認由近端者所傳送的訊息。因此，語音傳輸 的通訊品質仍存在許多問題待進一步改善。
有鑑於此，本發明提供一種回音消除方法及其系統來達到快速收斂達到真實空間的脈衝響應(Impulse Response)，以消除語音傳輸中所造成之回音現象。
本發明實施例提出一種適用於適應性濾波器回音消除方法。所述回音消除方法包括以下步驟。首先，建立包括複數個空間特徵向量(Vector Space)之先驗知識矩陣。接著，以先驗知識矩陣與權重向量產生初始適應濾波向量。其後，將輸入訊號與初始適應濾波向量以迭代演算法估計原始訊號經由近端空間之空間脈衝響應所產生之脈衝響應訊號以調整權重向量，並更新初始適應濾波向量之係數。根據調整後之權重向量產生對應於脈衝響應訊號的近端適應濾波向量。最後，根據近端適應濾波向量對後續之輸入訊號進行濾波。
本發明實施例提出一種回音消除系統。所述系統包括先驗知識產生器以及適應性濾波器。適應性濾波器耦接於先驗知識產生器。先驗知識產生器用以建立包括複數個空間特徵向量之先驗知識矩陣。適應性濾波器用以接收輸入訊號。其中適應性濾波器用以將先驗知識矩陣與權重向量產生初始適應濾波向量，並將輸入訊號以迭代演算法估計原始訊號經由近端空間之空間脈衝響應所產生之脈衝響應訊號以調整該權重向量，來更新適應濾波向量之係數。其中該適應性濾波器根據調整後之權重向量產生對應於脈衝響應訊號的近端適應濾波向量，並根據近端適應濾波向量對後續之輸入訊號進行濾波。
綜上所述，透過本發明所提出之回音消除方法及其系統，使用新的向量空間作為演算法之基礎，並使用映射函數來轉換空間用於自更新濾波器的係數，以增加雙方的有效性和估計過程的效 率。換句話說，也就是利用先前估測的空間脈衝響應來加速演算法收斂的速度。因此，相較於傳統之回音消除方法能表現出更快的收斂速度和更低的錯誤，有效提升因語音傳輸中所造成回音現象進而受影響的通訊品質。
為使能更進一步瞭解本發明之特徵及技術內容，請參閱以下有關本發明之詳細說明與附圖，但是此等說明與所附圖式僅係用來說明本發明，而非對本發明的權利範圍作任何的限制。
11、21‧‧‧近端空間
12‧‧‧遠端空間
112、122、212‧‧‧揚聲器
111、121、211‧‧‧麥克風
110、120‧‧‧使用者
a‧‧‧訊號路徑
b‧‧‧反射路徑
22‧‧‧先驗知識產生器
23‧‧‧適應性濾波器
24‧‧‧加法器
S101~S107‧‧‧為方法步驟流程
圖1為本發明實施例之通訊系統回音現象產生之示意圖； 圖2為本發明實施例之回音消除系統之示意圖； 圖3為本發明實施例之回音消除方法之流程圖。
在下文將參看隨附圖式更充分地描述各種例示性實施例，在隨附圖式中展示一些例示性實施例。然而，本發明概念可能以許多不同形式來體現，且不應解釋為限於本文中所闡述之例示性實施例。確切而言，提供此等例示性實施例使得本發明將為詳盡且完整，且將向熟習此項技術者充分傳達本發明概念的範疇。在諸圖式中，可為了清楚而誇示層及區之大小及相對大小。類似數字始終指示類似元件。
請參閱圖1，圖1為本發明實施例之通訊系統回音現象產生之示意圖。圖1示出了使用者110與120分別於近端空間11、遠端空間12進行通訊的狀況。一般來說，通常可以將一個通訊系統簡化成兩個空間，一個為遠端空間12(Far-end Room)、一個為近端空間11(Near-end Room)，遠端空間12的使用者120假設為跟近端空間11通電話的人，近端房間11即為使用者110所處的空間並使用免手持系統進行通訊。近端空間11與遠端空間12分別包含了 麥克風111、121及揚聲器112、122，並且於圖1所示固定其設置位置。但是在使用者110與120使用免手持裝置進行通訊會有一些問題發生。舉例來說，在近端空間11與遠端空間12中之使用者110與120進行談話或是多邊通訊談話的過程中，使用者120說話的聲音會因為近端空間11的揚聲器112輸出，在近端空間11經由牆壁或是任何物體產生反射(如圖1中所示之反射路徑b)後，部分的反射聲音與使用者110所發出的聲音一同進入近端空間11的麥克風111並回傳，導致遠端空間12的使用者120會聽到前一個時間點使用者120自己的聲音。也就是說，在近端空間11的麥克風111傳輸給遠端空間12的揚聲器122時的訊號路徑a包含了乾淨的使用者110的原聲音與經由反射路徑b的前一個時間點使用者120的聲音，即為所述的回音現象產生的過程。相反的，於遠端空間12亦同樣會存在與上述近端空間11描述之問題。
請參閱圖2，圖2為本發明實施例之回音消除系統之示意圖。於圖2中，將以近端空間21進行說明。回音消除系統2包括近端空間21、先驗知識產生器22、適應性濾波器23以及加法器24。近端空間21包括麥克風211以及揚聲器212。適應性濾波器23耦接於先驗知識產生器22。
原始訊號x(n)為遠端空間傳來之訊號(如圖1中使用者120透過麥克風121傳送之音訊)。輸入訊號y(n)包含了揚聲器212所接收到之原始訊號x(n)與近端空間21中實際的空間脈衝響應h(n)之脈衝響應訊號。從數學形式來看，脈衝響應訊號為原始訊號x(n)經由空間脈衝響應h(n)摺積(convolution)後之訊號，亦即為h(n)*x(n)。更進一步地說，在應用上輸入訊號y(n)為經由實際上的空間脈衝響應h(n)之原始訊號x(n)以及位於近端空間21之使用者產生之音訊所組成(換句話說，輸入訊號y(n)包括了脈衝響應訊號與使用者產生之音訊)。適應濾波向量(n)為適應性濾波器23用以估計原始訊號x(n)經由近端空間21之空間脈衝響應h(n)所產 生之脈衝響應訊號之濾波模型。值得一提的是，透過多次迭代演算估計出之適應濾波向量(n)後，可將原始訊號x(n)經由近端空間21之空間脈衝響應h(n)產生之脈衝響應訊號濾除。因此，在實際應用上，適應濾波向量(n)越接近實際上的脈衝響應訊號，越能夠透過適應濾波向量(n)精準地將其濾除。輸出訊號e(n)為輸入訊號y(n)經由適應濾波向量(n)濾除後之訊號。更仔細地說，輸入訊號y(n)經由與每一次適應濾波向量(n)運算後，會產生新的輸出訊號e(n)以調整權重向量(將於後續說明)，並用以更新適應濾波向量(n)之係數，使更新後之適應濾波向量(n)趨漸近似於實際上的脈衝響應訊號。換句話說，輸出訊號e(n)會趨漸於位於近端空間21之使用者產生之真實音訊。
先驗知識產生器22用以建立先驗知識矩陣H。更仔細地說，先驗知識係指利用預先收集的資料以準確的計算我們所要處理的問題。在本發明實施例中，先驗知識矩陣H複數個空間特徵向量(Vector Space)所組成。而所述空間特徵向量為適應性濾波器23所適應多個參考空間所產生之多個向量。上述參考空間包括多個不同空間大小與形狀的區域，例如1平方公尺或2平方公尺或3平方空尺，本實施例不限制參考空間的形狀與大小。
一般來說，使用先驗知識通常分兩個階段，第一階段為建立先驗知識的集合。也就是說，要使用先驗知識必須要大量的訓練資料，例如是人造或是自然模擬之資料。第二階段為線上使用預先收集之資料。因此，於第一步的準備越完善，於第二階段上使用才能夠充分利用先前知識來解決問題。
適應性濾波器23將先驗知識矩陣H與權重向量產生初始之適應濾波向量(n)。接著，將輸入訊號y(n)與適應濾波向量(n)進行濾波運算。更仔細地說，輸入訊號y(n)與適應濾波向量(n)透過加法器24以迭代演算法估計實際原始訊號x(n)經由近端空間21之空間脈衝響應h(n)所產生之脈衝響應訊號以輸出訊號e(n)重新 調整權重向量，並更新初始之適應濾波向量(n)之係數。接著，適應性濾波器23根據調整後之權重向量產生對應於脈衝響應訊號的近端之適應濾波向量(n)，並且根據近端之適應濾波向量(n)對輸入訊號進行y(n)濾波。輸出訊號e(n)經由多次迭代運算的適應濾波向量(n)後，趨近於位於近端空間21之使用者產生之實際音訊。
值得一提的是，在本發明實施例中，權重向量為權重係數與初始向量所組成，而所述迭代演算為多維向量輸入演算法，例如為仿射投影演算法(Affine Projection Algorithm，APA)、成比的仿射投影演算法(Proportionate Affine Projection Algorithm，PAPA)或改良式成比的仿射投影演算法(Improvement Proportionate Affine Projection Algorithm，IPAPA)等等可應用於多維向量空間之迭代演算法。然而，本發明僅以此做為說明，並不以此做為限制。後續將進一步以上述之演算法為例進行說明。
(一)離線階段(Offline)：
建立先驗知識的集合，也就是先驗知識矩陣H如下數學式(1)。其中先驗知識矩陣H包括適應性濾波器23適應多個參考空間所產生的多個K個係數、、...……、。將這K個係數當成向量並放在一起，以得到一個向量的矩陣H=[h1...hK]。所述之係數亦即為空間特徵向量。
(二)上線階段(Online)：
然後，在這個先驗知識矩陣H後面加上一個L×L維的單位矩陣IL×L，可以得到一個新的矩陣S=[H|IL×L]如下數學式(2)。
透過S矩陣，進一步以權重向量(n)來計算適應濾波向量(n)。更仔細地說，權重向量(n)=[a(n)Tb(n)T]T為一個(L+K)維的向量，其中a(n)=[a1(n)...aK(n)]T是一個K維的權重向量，而b(n)=[b1(n)...bK(n)]T為一個L維的初始向量。因此，適應濾波向量(n)可以表示如下數學式(3)：
接著，後續將分別以仿射投影演算法與成比的仿射投影演算法進行說明。
(1)向量空間仿射投影演算法：
同樣為了計算(n)，將對數學式(4)和(5)使用拉格朗日乘數法(Lagrange)來解這類的優化問題以得到以下數學式(6)。
其中Λ=[Λ 0 Λ 1 …Λ P-1 ]是拉格朗日乘數法的一個向量，接著將數學式(6)對(n)取微分可以得到數學式(7)。
接著，令J=S T SS T 並且整理後，與數學式(5)合併可得數學式(8)。
令U=SJ -1 ，我們可以解得數學式(9)。
Λ=(X T (n)UX(n)) -1 2e(n) (9)
因此將數學式(9)帶回數學式(7)得到所欲目標更新(n)式子，也就是向量空間仿射投影演算法迭代的計算式如下數學式(10)。
其中 μ' 是步距， δ' 是一個很小的正歸化常數，以避免反矩陣為零。
(2)向量空間成比的仿射投影演算法
向量空間成比的仿射投影演算法的推導其實也跟向量空間仿射投影演算法非常相似，由上述數學式(6)條件式變成
其中Λ' 是新的拉格朗日乘數法， G(n)是一個L×L的主對角矩陣， g l (n),l=0,...,L-1表示主對角矩陣內的元素，因為乘上了一個對角的矩陣是係數倍，所以我們要做拉格朗日乘數法時，是乘上一個新的拉格朗日乘數 G(n)。同樣對(11)微分，我們可以得到
令J=S T SS T 並且整理後，並與數學式(5)合併可得數學式(13)。
令U=SJ -1 ，我們可以解得數學式(14)。
Λ'=(X T (n)UG(n)X(n)) -1 2e(n) (14)
將新的拉格朗日乘數解出之後，因此將數學式(14)帶回數學式(12)我們得到我們目標更新(n)式子，也就是向量空間成比的仿射投影演算法迭代的計算式
其中 μ' 是步距， δ' 是一個很小的正歸化常數，以避免反矩陣為零。
接著，請參閱圖3，圖3為本發明實施例之回音消除方法之流 程圖。回音消除方法包括以下步驟：在步驟S101中，透過先驗知識產生器建立包括複數個空間特徵向量之先驗知識矩陣；在步驟S103中，適應性濾波器以先驗知識矩陣與權重向量來產生初始適應濾波向量；在步驟S105中，適應性濾波器將輸入訊號與適應濾波向量以迭代演算法估計原始訊號經由近端空間之空間脈衝響應所產生之脈衝響應訊號以調整權重向量，並更新初始適應濾波向量之係數；在步驟S107中，適應性濾波器根據調整後之權重向量產生對應於脈衝響應訊號的近端適應濾波向量，並根據近端適應濾波向量對後續之輸入訊號進行濾波。
請同時參閱圖2與圖3。在步驟S101中，透過先驗知識產生器22建立先驗知識矩陣H。於實際情況中，在適應性濾波器23實際進行濾波之前(亦即上述之離線階段)，先透過適應性濾波器23收集大量的訓練資料來建立先驗知識。也就是說，先驗知識係在進行通訊過程之前，預先以適應性濾波器23所適應出多個關於空間之單位向量(亦即上所述之參考空間)的空間特徵向量。一般來說，普通的濾波器都會自適應更新濾波器的係數，而本發明所提出的向量空間適應濾波器係透過所建立包含複數個空間特徵向量之先驗知識矩陣H來提高更新與收斂之速度。
接著，於步驟S103中，適應性濾波器23以先驗知識矩陣H與權重向量來產生一個初始之適應濾波向量(n)。更仔細地說，可以透過權重向量與這些空間特徵向量來模擬出近端空間21之空間脈衝響應。在本發明實施例中，結合了向量空間於適應性濾波器23中。接著，進入步驟S105。
於步驟S105中，適應性濾波器23將輸入訊號y(n)與初始之適應濾波向量適應濾波向量(n)透過加法器24以迭代演算法估計原始訊號x(n)經由近端空間21之空間脈衝響應h(n)所產生之脈衝響應訊號以調整權重向量，並更新適應濾波向量適應濾波向量(n)之係數。值得一提的是，更新適應濾波向量適應濾波向量(n) 的方法並不限定為向量空間之方式。更仔細地說，亦可以輸入單一向量，例如最小方均根(Least Mean Square，LMS)以及正歸化最小均方(Normalize Least Mean Square，NLMS)。在本發明實施例中，以多維向量輸入來實施以優化收斂速度的主動和非活動區域，但並不以此做為限制。
於步驟S107中，適應性濾波器23根據調整後之權重向量產生對應於脈衝響應訊號的近端適應濾波向量。在估計近端空間21之空間脈衝響應的過程中能夠獲得調整空間脈衝響應的權重向量之資訊，並且用以調整權重向量來更新初始適應濾波向量之係數，進而再次產生新的近端適應濾波向量。接著，後續之輸入訊號y(n)則利用此近端適應濾波向量進行濾波，並再次重新產生近端適應濾波向量(所述之動作即為迭代演算法之過程)。更仔細地說，在本發明實施例以迭代演算法的計算過程中，在步驟S105進行更新適應濾波向量適應濾波向量(n)之係數後，後續之輸入訊號y(n)於步驟S105中會以更新後近端之適應濾波向量適應濾波向量(n)進行濾波而輸出訊號，且同時再次於步驟S105中進行更新適應濾波向量適應濾波向量(n)之係數。在經過多次的輸入訊號y(n)更新適應濾波向量適應濾波向量(n)後，會使得近端適應濾波向量適應濾波向量(n)近似於實際的脈衝響應訊號。因此在實際應用上，輸出訊號e(n)會因為收斂之效果而趨近近端空間21中使用者所產生之音訊。換句話說，能夠以產生之近端適應濾波向量適應濾波向量(n)去除實際上原始訊號x(n)經由近端空間21之空間脈衝響應h(n)之脈衝響應訊號。
〔本發明可能之功效〕
綜上所述，透過本發明所提出之回音消除方法及其系統，使用新的向量空間作為演算法之基礎，並使用映射函數來轉換空間用於自更新濾波器的係數，以增加雙方的有效性和估計過程的效率。換句話說，也就是利用先前估測的空間脈衝響應來加速演算 法收斂的速度。因此，相較於傳統之回音消除方法能表現出更快的收斂速度和更低的錯誤，有效提升因語音傳輸中所造成回音現象進而受影響的通訊品質。在另一方面，在廣泛使用麥克風與喇叭之環境中(例如SKYPE、車上免手持系統...等網路通訊)，快速的收斂速度避免發話者因回音現象而失真，更能夠使聆聽者獲得較佳音質之收聽。
以上所述，僅為本發明最佳之具體實施例，惟本發明之特徵並不侷限於此，任何熟悉該項技藝者在本發明之領域內，可輕易思及之變化或修飾，皆可涵蓋在以下本案之專利範圍。
S101~S107‧‧‧為方法步驟流程

Claims (10)

  1. 一種回音消除方法，適用於一適應性濾波器，包括：建立包括複數個空間特徵向量之一先驗知識矩陣；以該先驗知識矩陣與一權重向量產生一初始適應濾波向量；將一輸入訊號與該初始適應濾波向量以一迭代演算法估計一原始訊號經由一近端空間之一空間脈衝響應所產生之一脈衝響應訊號以調整該權重向量；根據調整後之該權重向量產生對應於該脈衝響應訊號的一近端適應濾波向量；以及根據該近端適應濾波向量對後續之該輸入訊號進行濾波。
  2. 如請求項1所述之回音消除方法，其中在建立包括該些空間特徵向量之該先驗知識矩陣的步驟中，該適應性濾波器適應多個參考空間以產生該些空間特徵向量，該些空間特徵向量對應於該些參考空間。
  3. 如請求項1所述之回音消除方法，其中在以該先驗知識矩陣與該權重向量產生該適應濾波向量的步驟中，該權重向量由一權重向量與一初始向量所組成。
  4. 如請求項1所述之回音消除方法，其中在將該輸入訊號與該初始適應濾波向量以該迭代演算法估計該原始訊號經由該近端空間之該空間脈衝響應所產生之該脈衝響應訊號以調整該權重向量適應濾波向量適應濾波向量的步驟中，該迭代演算法為一多維向量輸入演算法。
  5. 如請求項4所述之回音消除方法，其中在將該輸入訊號與該初始適應濾波向量以該迭代演算法估計該原始訊號經由該近端空間之該空間脈衝響應所產生之該脈衝響應訊號以調整該權重向量適應濾波向量適應濾波向量的步驟中，該迭代演算法為一仿射投影演算法(Affine Projection Algorithm，APA)、一成比的仿射投影演算法(Proportionate Affine Projection Algorithm， PAPA)或一改良式成比的仿射投影演算法(Improvement Proportionate Affine Projection Algorithm，IPAPA)。
  6. 一種回音消除系統，包括：一先驗知識產生器，用以建立包括複數個空間特徵向量之一先驗知識矩陣；以及一適應性濾波器，耦接於該先驗知識產生器，用以將該先驗知識矩陣與一權重向量產生一初始適應濾波向量，並將一輸入訊號以一迭代演算法估計一原始訊號經由一近端空間之一空間脈衝響應所產生之一脈衝響應訊號以調整該權重向量；其中該適應性濾波器根據調整後之該權重向量產生對應於該脈衝響應訊號的一近端適應濾波向量，並根據該近端適應濾波向量對後續之該輸入訊號進行濾波。
  7. 如請求項6所述之回音消除系統，其中該些空間特徵向量對應於多個參考空間。
  8. 如請求項6所述之回音消除系統，其中該權重向量由一權重向量與一初始向量所組成。
  9. 如請求項6所述之回音消除系統，其中該迭代演算法為一多維向量輸入演算法。
  10. 如請求項9所述之回音消除系統，其中該迭代演算法為一仿射投影演算法、一成比的仿射投影演算法或一改良式成比的仿射投影演算法。
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