发明名称 一种基于M估计的归一化子带自适应回声消除方法
摘要 一种基于M估计的归一化子带自适应回声消除方法,其步骤如下:A、获取子带信号;B、自适应滤波,将采样时刻n=kM的第m个自适应滤波器输入向量X<sub>m</sub>(k)通过自适应滤波器得到采样时刻n=kM的第m个滤波器输出值y<sub>m</sub>(k),<img file="DDA0000988101190000011.GIF" wi="437" he="70" />C、回声抵消,将第m个近端子带信号的第k时段抽取值<img file="DDA0000988101190000012.GIF" wi="123" he="63" />与采样时刻n=kM的第m个滤波器输出值y<sub>m</sub>(k)相减得到采样时刻n=kM的第m个子带残差e<sub>m</sub>(k),<img file="DDA0000988101190000013.GIF" wi="495" he="71" />D、滤波器抽头权向量更新,使用基于M估计的归一化子带的方法,得出自适应滤波器在n=(k+1)M时刻的抽头权向量w(k+1):<img file="DDA0000988101190000014.GIF" wi="868" he="150" />E、令k=k+1,重复B、C、D步的操作,直至通话结束。该方法对通信系统的声学回声的消除效果好,收敛速度快,稳态误差小。
申请公布号 CN106161822A 申请公布日期 2016.11.23
申请号 CN201610313143.7 申请日期 2016.05.12
申请人 西南交通大学 发明人 赵海全;郑宗生
分类号 H04M9/08(2006.01)I;G10L21/0208(2013.01)I 主分类号 H04M9/08(2006.01)I
代理机构 成都博通专利事务所 51208 代理人 陈树明
主权项 一种基于M估计的归一化子带自适应回声消除方法,其步骤如下:A、获取子带信号将远端传来的远端信号采样得到在采样时刻n的远端信号离散值x(n),通过分析滤波器组得到采样时刻n的M个远端子带信号x<sub>1</sub>(n),x<sub>2</sub>(n),...x<sub>m</sub>(n),...x<sub>M</sub>(n),其中,m为子带序号,x<sub>m</sub>(n)为第m个远端子带信号,M为子带数目,其取值为2、4、8、16、32;将近端麦克风拾取的带回声的近端信号采样得到在采样时刻n的近端信号离散值d(n),通过分析滤波器组得到采样时刻n的M个近端子带信号d<sub>1</sub>(n),d<sub>2</sub>(n),...d<sub>m</sub>(n)...,d<sub>M</sub>(n);其中,d<sub>m</sub>(n)为第m个近端子带信号;在采样时刻n=kM时,将该时刻的第m个近端子带信号d<sub>m</sub>(n)=d<sub>m</sub>(kM)记为第m个近端子带信号的第k时段抽取值<img file="FDA0000988101160000011.GIF" wi="154" he="63" />其中,k为抽取时段序号;B、自适应滤波将采样时刻n=kM及其前L‑1个时刻的第m个远端子带信号x<sub>m</sub>(n),构成自适应滤波器的第m个输入向量X<sub>m</sub>(k),X<sub>m</sub>(k)=[x<sub>m</sub>(kM),x<sub>m</sub>(kM‑1),...,x<sub>m</sub>(kM‑L+1)]<sup>T</sup>,其中L为自适应滤波器抽头数,其取值为32、64、128、256、512、1024,T代表转置运算;将采样时刻n=kM的第m个输入向量X<sub>m</sub>(k)通过自适应滤波器得到采样时刻n=kM的第m个输出值y<sub>m</sub>(k),<img file="FDA0000988101160000012.GIF" wi="429" he="71" />其中,w(k)为采样时刻n=kM的自适应滤波器的抽头权向量,w(k)=[w<sub>1</sub>(k),w<sub>2</sub>(k),…w<sub>l</sub>(k)...,w<sub>L</sub>(k)]<sup>T</sup>,w<sub>l</sub>(k)为采样时刻n=kM的自适应滤波器的第l个抽头权系数,w(k)的初始值为零向量;C、回声抵消将第m个近端子带信号的第k时段抽取值<img file="FDA0000988101160000013.GIF" wi="122" he="63" />与采样时刻n=kM的第m个滤波器输出值y<sub>m</sub>(k)相减得到采样时刻n=kM的第m个子带残差e<sub>m</sub>(k),<img file="FDA0000988101160000014.GIF" wi="502" he="64" />将时刻n=kM的各个子带残差e<sub>m</sub>(k)通过综合滤波器组得到时刻n=kM的残差e(kM);并将时刻n=kM的残差e(kM)传送给远端;在时刻n=kM+M';时,令时刻n=kM+M'的残差e(kM+M')=e(kM),并将时刻n=kM+M'的残差e(kM+M')传送给远端;其中M'=1,2,3,…M‑1;D、滤波器抽头权向量更新D1、子带残差方差的计算由下式算出第m个子带残差的方差<img file="FDA0000988101160000021.GIF" wi="155" he="70" /><maths num="0001"><math><![CDATA[<mrow><msubsup><mi>&sigma;</mi><mi>m</mi><mn>2</mn></msubsup><mrow><mo>(</mo><mi>k</mi><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><msubsup><mi>&lambda;&sigma;</mi><mi>m</mi><mn>2</mn></msubsup><mrow><mo>(</mo><mi>k</mi><mo>-</mo><mn>1</mn><mo>)</mo></mrow><mo>+</mo><mn>2.13</mn><mrow><mo>(</mo><mn>1</mn><mo>-</mo><mi>&lambda;</mi><mo>)</mo></mrow><mi>m</mi><mi>e</mi><mi>d</mi><mrow><mo>(</mo><mo>&lsqb;</mo><msubsup><mi>e</mi><mi>m</mi><mn>2</mn></msubsup><mo>(</mo><mi>k</mi><mo>)</mo></mrow><mo>,</mo><msubsup><mi>e</mi><mi>m</mi><mn>2</mn></msubsup><mrow><mo>(</mo><mi>k</mi><mo>-</mo><mn>1</mn><mo>)</mo></mrow><mo>,</mo><mo>...</mo><mo>,</mo><msubsup><mi>e</mi><mi>m</mi><mn>2</mn></msubsup><mrow><mo>(</mo><mi>k</mi><mo>-</mo><msub><mi>K</mi><mi>w</mi></msub><mo>+</mo><mn>1</mn><mo>)</mo></mrow><mo>&rsqb;</mo><mo>)</mo></mrow>]]></math><img file="FDA0000988101160000022.GIF" wi="1462" he="71" /></maths>其中,λ为遗忘因子,其取值范围为0.800~0.999,函数med(·)表示取向量中间值,K<sub>w</sub>为时间段估计窗的值,其取值范围为2~20,子带残差<img file="FDA0000988101160000023.GIF" wi="125" he="69" />的初始值为零;D2、计算M估计核函数由下式计算出第m个子带残差的M估计核函数值ψ(e<sub>m</sub>(k)):<maths num="0002"><math><![CDATA[<mrow><mi>&psi;</mi><mrow><mo>(</mo><msub><mi>e</mi><mi>m</mi></msub><mo>(</mo><mi>k</mi><mo>)</mo><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><mfenced open = "{" close = ""><mtable><mtr><mtd><mrow><msub><mi>e</mi><mi>m</mi></msub><mrow><mo>(</mo><mi>k</mi><mo>)</mo></mrow><mo>,</mo></mrow></mtd><mtd><mrow><mo>|</mo><msub><mi>e</mi><mi>m</mi></msub><mrow><mo>(</mo><mi>k</mi><mo>)</mo></mrow><mo>|</mo><mo>&lt;</mo><mn>2.576</mn><msub><mi>&sigma;</mi><mi>m</mi></msub><mrow><mo>(</mo><mi>k</mi><mo>)</mo></mrow></mrow></mtd></mtr><mtr><mtd><mrow><mn>0</mn><mo>,</mo></mrow></mtd><mtd><mrow><mo>|</mo><msub><mi>e</mi><mi>m</mi></msub><mrow><mo>(</mo><mi>k</mi><mo>)</mo></mrow><mo>|</mo><mo>&GreaterEqual;</mo><mn>2.576</mn><msub><mi>&sigma;</mi><mi>m</mi></msub><mrow><mo>(</mo><mi>k</mi><mo>)</mo></mrow></mrow></mtd></mtr></mtable></mfenced></mrow>]]></math><img file="FDA0000988101160000024.GIF" wi="853" he="159" /></maths>D3、滤波器抽头权向量更新使用基于M估计的归一化子带的方法,得出自适应滤波器在n=(k+1)M时刻的抽头权向量w(k+1):<maths num="0003"><math><![CDATA[<mrow><mi>w</mi><mrow><mo>(</mo><mi>k</mi><mo>+</mo><mn>1</mn><mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><mi>w</mi><mrow><mo>(</mo><mi>k</mi><mo>)</mo></mrow><mo>+</mo><mi>&mu;</mi><munderover><mo>&Sigma;</mo><mrow><mi>m</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>M</mi></munderover><mfrac><mrow><msub><mi>X</mi><mi>m</mi></msub><mrow><mo>(</mo><mi>k</mi><mo>)</mo></mrow></mrow><mrow><mo>|</mo><mo>|</mo><msub><mi>X</mi><mi>m</mi></msub><mrow><mo>(</mo><mi>k</mi><mo>)</mo></mrow><mo>|</mo><msubsup><mo>|</mo><mn>2</mn><mn>2</mn></msubsup></mrow></mfrac><mi>&psi;</mi><mrow><mo>(</mo><msub><mi>e</mi><mi>m</mi></msub><mo>(</mo><mi>k</mi><mo>)</mo><mo>)</mo></mrow></mrow>]]></math><img file="FDA0000988101160000025.GIF" wi="838" he="143" /></maths>其中,||·||<sub>2</sub>表示2范数,μ为自适应滤波器的步长因子,其取值范围为(0,2];E、令k=k+1,重复A、B、C、D步的操作,直至通话结束。
地址 610031 四川省成都市二环路北一段111号
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