一种基于最小三次方绝对值的自适应偏差补偿回声消除方法

摘要

本发明属于自适应回声消除技术领域，公开了一种基于最小三次方绝对值的自适应偏差补偿回声消除方法，所述方法步骤如下：先对当前信号进行采样，处理采样信号后得到当前时刻n的噪声向量η(n)、残差信号e(n)；根据噪声向量η(n)、残差信号e(n)，以及当前时刻n的滤波器抽头权系数向量w(n)，得到当前时刻n的偏差补偿向量ρ(n)；判断通话是否结束，若否，根据当前时刻n的偏差补偿向量ρ(n)得到下一时刻n+1的滤波器抽头权系数向量w(n+1)，令n＝n+1，上述重复步骤；否则，停止重复。通过本发明，能够在实现快速收敛和低稳态失调的基础上，消除远端信号中的混杂噪声，本方法克服了传统回声消除方法在回声消除时存在较大偏差的情况，使得回声消除效果更好。

权利要求

1.一种基于最小三次方绝对值的自适应偏差补偿回声消除方法，其特征在于，所述方法步骤如下：步骤1：对当前信号进行采样，处理采样信号后得到当前时刻n的噪声向量η(n)、残差信号e(n)，其中所述残差信号e(n)被传送到滤波器；

步骤2：根据噪声向量η(n)，以及当前时刻n的滤波器抽头权系数向量w(n)，得到当前时刻n的偏差补偿向量ρ(n)；

步骤3：判断通话是否结束，若否，根据步骤2中当前时刻n的偏差补偿向量ρ(n)得到下一时刻n+1的滤波器抽头权系数向量w(n+1)，然后令n＝n+1,重复步骤1、2；若是，则停止重复。

2.根据权利要求1所述的一种基于最小三次方绝对值的自适应偏差补偿回声消除方法,其特征在于，所述步骤1包括以下步骤：步骤1.1：对当前信号进行采样，处理采样信号后得到当前时刻n的滤波器输入向量x(n)，并由x(n)及η(n)计算得到当前时刻n的含噪滤波器输入向量步骤1.2：由 处理得到滤波器当前时刻n的输出值，即当前时刻n的回声信号的估计向量y(n)；

步骤1.3：对当前信号进行采样，得到当前时刻n的带回声近端采样信号d(n)，并由d(n)及y(n)得到当前时刻n的残差信号e(n)。

3.根据权利要求2所述的一种基于最小三次方绝对值的自适应偏差补偿回声消除方法，其特征在于，所述步骤1.1中含噪滤波器输入向量 的计算公式为：其中，T表示转置，L为滤波器的抽头长度，

4.根据权利要求2所述的一种基于最小三次方绝对值的自适应偏差补偿回声消除方法，其特征在于，所述步骤1.2中估计向量y(n)的计算公式为：其中，w(n)的计算公式为：

w(n)＝[w1(n),w2(n),...,wl(n),...,wL(n)]T其初始值为零，wl(n)为当前时刻n的自适应滤波器第l个抽头权系数。

5.根据权利要求2所述的一种基于最小三次方绝对值的自适应偏差补偿回声消除方法，其特征在于，所述步骤1.3中残差信号e(n)的计算公式为：e(n)＝d(n)-y(n)。

6.根据权利要求1所述的一种基于最小三次方绝对值的自适应偏差补偿回声消除方法，其特征在于，所述ρ(n)的计算公式为：其中，μ为步长参数， 为当前时刻n的噪声向量η(n)的方差，π为圆周率。

7.根据权利要求1所述的一种基于最小三次方绝对值的自适应偏差补偿回声消除方法，其特征在于，获得下一时刻n+1的滤波器抽头权系数向量w(n+1)的计算方法为：其中， 为含噪滤波器输入向量，μ为步长参数，sign{e(n)}表示参数为e(n)的符号函数，当e(n)>0，其值为1，当e(n)≤0，其值为-1。

说明书

一种基于最小三次方绝对值的自适应偏差补偿回声消除方法

技术领域

[0001] 本发明属于自适应回声消除技术领域，尤其涉及一种基于最小三次方绝对值的自适应偏 差补偿回声消除方法。

背景技术

[0002] 在用户使用通信设备的免提功能或者召开多人网络音频会议时，经常会出现声学回声现 象，即通话者能听到自己声音。声学回声产生过程是麦克风和扬声器之间的空间距离使来 自扬声器的部分声音经过多重反射后进入麦克风，这部分声音被近端麦克风拾取，然后传 送到远端信号输出端，因而通话者听到了自己的声音。这会影响通话质量和用户体验，更 严重的还会形成震荡，产生啸叫，严重降低通话语音质量。因此，必须采取有效的措施来 抑制声学回声现象，提高语音通话质量。

[0003] 自适应回声消除技术不仅是自适应信号处理最活跃的研究领域之一，也是当前国际上回 声消除的主流技术。自适应回声消除技术的基本原理是远端信号经过未知回声路径后产生 一个回声估计值，然后，将回声估计值从话筒的输入信号中减去，从而达到回声消除效果。

[0004] 自适应回声消除技术中核心部分就是自适应回声消除算法，而自适应回声消除算法中的 自适应滤波算法需要在每次迭代时调整自身权系数，使滤波器系数最终准确逼近回声信道 的脉冲响应，这样也准确的对回声信道进行了建模。最后将回声估计值从话筒的输入信号 中减去,从而达到消除回声的目的。

[0005] 如何使得自适应滤波算法快速、准确的估计出回声信道值，是回声消除领域研究的重点。 目前，回声消除领域较为成熟的方法有以下两种：

[0006] (1)基于最小均方(LMS)算法的回声消除方法

[0007] 参考文献1“Fundamentals of adaptive filtering”(A.H.Sayed.Wiley IEEE Press；2003)。

[0008] 该方法是回声消除中使用最多的经典自适应滤波算法。该方法具有极低的计算复杂度， 具有一定的鲁棒性。但该算法仅考虑信号的二阶矩，忽略了实际信号中高阶矩的信息，使 得该方法收敛速度较慢，稳态误差偏高。

[0009] (2)基于最小均三次方绝对值算法(LMAT)算法的回声消除方法

[0010] 参考文献2“Performance of least mean absolute third(LMAT)adaptive algorithm in various noise environments,”(Y.H.Lee,J.D.Mok,S.D.Kim and S.H.Cho,Electronics Letters,vol.34, no.3,p.241–243,1998)。

[0011] 为了提高LMS算法的收敛速度,学者们提出了集元仿射投影(LMAT)算法。该方法考 虑了信号高阶矩情况，有效提升了算法性能。然而，当远端采样信号中混杂着噪声时，这 个混杂的噪声会使得传统的LMAT算法在回声消除时存在偏差，难以达到令人满意的回声 消除效果。

发明内容

[0012] 本发明的目的在于：通过一种基于最小三次方绝对值的自适应偏差补偿回声消除方法， 能够在实现快速收敛和低稳态失调的基础上，消除远端信号中的混杂噪声，本方法克服了 传统回声消除方法在回声消除时存在较大偏差的情况，使得回声消除效果更好。

[0013] 本发明采用的技术方案如下：

[0014] 一种基于最小三次方绝对值的自适应偏差补偿回声消除方法，所述方法步骤如下：

[0015] 步骤1：对当前信号进行采样，处理采样信号后得到当前时刻n的噪声向量η(n)、残差 信号e(n)；

[0016] 步骤2：根据噪声向量η(n)、残差信号e(n)，以及当前时刻n的滤波器抽头权系数向量 w(n)，得到当前时刻n的偏差补偿向量ρ(n)；

[0017] 步骤3：判断通话是否结束，若否，根据步骤2中当前时刻n的偏差补偿向量ρ(n)得到 下一时刻n+1的滤波器抽头权系数向量w(n+1)，然后令n＝n+1,重复步骤1、2；若是，则 停止重复。

[0018] 进一步，所述步骤1包括以下步骤：

[0019] 步骤1.1：对当前信号进行采样，处理采样信号后得到当前时刻n的滤波器输入向量x(n)， 并由x(n)及η(n)计算得到当前时刻n的含噪滤波器输入向量

[0020] 步骤1.2：由 处理得到滤波器当前时刻n的输出值，即当前时刻n的回声信号的估 计向量y(n)；

[0021] 步骤1.3：对当前信号进行采样，得到当前时刻n的带回声近端采样信号d(n)，并由d(n) 及y(n)得到当前时刻n的残差信号e(n)。

[0022] 进一步，所述步骤1.1中含噪滤波器输入向量 的计算公式为：

[0023]

[0024] 其中，T表示转置，L为滤波器的抽头长度，

[0025] 进一步，所述步骤1.2中估计向量y(n)的计算公式为：

[0026]

[0027] 其中，w(n)的计算公式为：

[0028] w(n)＝[w1(n),w2(n),...,wl(n),...,wL(n)]T

[0029] 其初始值为零，wl(n)为当前时刻n的自适应滤波器第l个抽头权系数。

[0030] 进一步，所述步骤1.3中残差信号e(n)的计算公式为：

[0031] e(n)＝d(n)-y(n)。

[0032] 进一步，所述残差信号e(n)被传送到滤波器。

[0033] 进一步，所述ρ(n)的计算公式为：

[0034]

[0035] 其中，μ为步长参数， 为当前时刻n的噪声向量η(n)的方差，π为圆周率。

[0036] 进一步，所述获得下一时刻n+1的滤波器抽头权系数w(n+1)的计算方法为：

[0037]

[0038] 其中，sign{e(n)}表示参数为e(n)的符号函数，当e(n)>0，其值为1，当e(n)≤0，其值为-1。

[0039] 综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：

[0040] 1、本发明中，通过将偏差补偿向量ρ(n)作为权系数向量更新时的一个减项，该减项可 以根据权系数向量的变化做出调整，在更新的初始阶段，权系数向量较大，该减项值也较 大，使得本发明可以获得一个很快的初始收敛速度，而接近稳态时减项值变小，使得权系 数向量更新速度在接近稳态时也相应变小，保持了较好的稳定性，克服了传统回声消除方 法在回声消除时存在较大偏差的情况，使得回声消除效果更好。

[0041] 2、将残差信号e(n)传送到滤波器，滤波器根据残差信号e(n)调节下一时刻的权值对回 声进行控制，从而实现跟踪效果。

附图说明

[0042] 为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简 单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围 的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些 附图获得其他相关的附图。

[0043] 图1为当输入为高斯白噪声时，LMS方法、LMAT方法和本发明的归一化稳态失调曲 线对比图。

[0044] 图2为当输入为真实语音信号时，LMS方法、LMAT方法和本发明的归一化稳态失调 曲线对比图。

[0045] 图3为实施例1中回声消除示意图。

具体实施方式

[0046] 为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本 发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不 用于限定本发明，即所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。 通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设 计。

[0047] 因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本 发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明的实施例，本领域技术人员 在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

[0048] 需要说明的是，术语“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与 另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实 际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包 含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包 括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要 素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述 要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

[0049] 一种基于最小三次方绝对值的自适应偏差补偿回声消除方法，所述方法步骤如下：

[0050] 步骤1：对当前信号进行采样，处理采样信号后得到当前时刻n的噪声向量η(n)、残差 信号e(n)；

[0051] 步骤2：根据噪声向量η(n)、残差信号e(n)，以及当前时刻n的滤波器抽头权系数向量 w(n)，得到当前时刻n的偏差补偿向量ρ(n)；

[0052] 步骤3：判断通话是否结束，若否，根据步骤2中当前时刻n的偏差补偿向量ρ(n)得到 下一时刻n+1的滤波器抽头权系数向量w(n+1)，然后令n＝n+1,重复步骤1、2；若是，则 停止重复。

[0053] 所述步骤1包括以下步骤：

[0054] 步骤1.1：对当前信号进行采样，处理采样信号后得到当前时刻n的滤波器输入向量x(n)， 并由x(n)及η(n)计算得到当前时刻n的含噪滤波器输入向量

[0055] 步骤1.2：由 处理得到滤波器当前时刻n的输出值，即当前时刻n的回声信号的估 计向量y(n)；

[0056] 步骤1.3：对当前信号进行采样，得到当前时刻n的带回声近端采样信号d(n)，并由d(n) 及y(n)得到当前时刻n的残差信号e(n)。

[0057] 所述步骤1.1中含噪滤波器输入向量 的计算公式为：

[0058]

[0059] 其中，T表示转置，L为滤波器的抽头长度，

[0060] 所述步骤1.2中估计向量y(n)的计算公式为：

[0061]

[0062] 其中，w(n)的计算公式为：

[0063] w(n)＝[w1(n),w2(n),...,wl(n),...,wL(n)]T

[0064] 其初始值为零，wl(n)为当前时刻n的自适应滤波器第l个抽头权系数。

[0065] 所述步骤1.3中残差信号e(n)的计算公式为：

[0066] e(n)＝d(n)-y(n)。

[0067] 所述残差信号e(n)被传送到滤波器。

[0068] 所述ρ(n)的计算公式为：

[0069]

[0070] 其中，μ为步长参数， 为当前时刻n的噪声向量η(n)的方差，π为圆周率。

[0071] 所述获得下一时刻n+1的滤波器抽头权系数向量w(n+1)的计算方法为：

[0072]

[0073] 其中，sign{e(n)}表示参数为e(n)的符号函数，当e(n)>0，其值为1，当e(n)≤0，其值为-1。

[0074] 以下结合实施例对本发明的特征和性能作进一步的详细描述。

[0075] 本发明较佳实施例提供的一种基于最小三次方绝对值的自适应偏差补偿回 声消除方法，如图3所示，v(n)为回声信号，wo为未知系统的脉冲响应，对远 端信号采样得到当前时刻n的远端信号离散值x(n)，将当前时刻n及之前的L-1 个时刻的远端信号离散值x(n),x(n-1),...,x(n-L+1)，组成当前时刻n的自适应 滤波器输入向量x(n)，x(n)＝[x(n),x(n-1),...,x(n-L+1)]T，上标T表示转置，L 为自适应滤波器的抽头长度，本实施例中其取值为128。

[0076] 计算得到当前时刻n的噪声向量η(n)，η(n)＝[η(n),η(n-1),...,η(n-L+1)]T，然后将噪 声向量η(n)与自适应滤波器输入向量x(n)叠加，通过计算得到含噪自适应滤波器输入向量

[0077] 将 通过自适应滤波器得到当前时刻n的输出值y(n)，即回声信号的估计向量y(n)，  其中，w(n)＝[w1(n),w2(n),...,wl(n),...,wL(n)]T为当前时刻n的自适应滤 波器抽头权向量，其初始值为零，wl(n)为当前时刻n的自适应滤波器第l个抽头权系数。

[0078] 对近端信号采样得到当前时刻n的带回声近端采样信号d(n)，将当前时刻n的带回声 近端采样信号d(n)，与自适应滤波器的当前时刻n的回声信号的估计值y(n)相减，得到当 前时刻n的残差信号e(n)，e(n)＝d(n)-y(n)，再将当前时刻n的残差信号e(n)回送远端。

[0079] 通过计算得到偏差补偿向量ρ(n)，并使自适应滤波器抽头权向量更新。其中，由当前 时刻n的自适应滤波器抽头权系数向量w(n)，计算出当前时刻n的偏差补偿向量ρ(n)， 其中μ为步长参数，其取值为0.004， 为当前时刻n的噪声 向量η(n)的方差，π为圆周率。判断通信是否结束，如果没有结束，则计算下一时刻n+1 的自适应滤波器抽头权系数向量w(n+1)， 其 中，
sign{e(n)}为参数e(n)的符号函数，当e(n)>0，其值为1，当e(n)≤0，其值为-1。

[0080] 然后，令n＝n+1，重复步骤上述操作。当判断通话结束时，不再重复上述操作。

[0081] 图1及图2为当输入分别为高斯白噪声、真实语音信号时，LMS方法、LMAT方法和 本发明的归一化稳态失调曲线对比图，由图中可以看出，本发明的优点显而易见。

[0082] 在获得图1及图2的仿真实验中，自适应滤波器抽头长度L为128，远端的输入信号采 用一阶自回归(AR(1))信号，在房间为长6.25m、宽3.75m、高2.5m，温度20℃，湿度50％ 的安静密闭房间内，将接收到的远端信号经扬声器播放后，在房间中用麦克风按采样频率 为8000Hz。

[0083] 实验中各方法的参数具体取值如下表：

[0084] 各方法仿真实验的参数

[0085] LMS方法 μ＝0.5LMAT方法 μ＝0.01
本发明 μ＝0.004

[0086] 仿真结果通过独立运行100次平均得到。

[0087] 从图1可以看出，在相同收敛速度的情况下，本发明的稳态失调约为-22dB，明显低于 LMS方法的-16dB和LMAT方法的-18dB。

[0088] 从图2可以看出，当输入信号为真实语音信号时，本发明稳态失调明显低于LMS方法 和LMAT方法。

[0089] 本发明公开了一种基于最小三次方绝对值的自适应偏差补偿回声消除方法，该方法通 过偏差补偿向量ρ(n)， 并将该补偿向量作为权系数向量更新时 的一个减项，该减项可以根据权系数向量的变化做出调整，在更新的初始阶段，权系数向 量较大，该减项值也较大，使得本发明可以获得一个很快的初始收敛速度，而接近稳态时 减项值变小，使得权系数向量更新速度在接近稳态时也相应变小，保持了较好的稳定性。

[0090] 本发明较佳实施例提供的一种基于最小三次方绝对值的自适应偏差补偿回声消除方法， 自适应滤波器的抽头长度还可以为512或者1024等。

[0091] 以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原 则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。