[發(fā)明專利]一種自適應(yīng)消除噪聲的方法和裝置

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201210330475.8
• 申請(qǐng)日: 2012-09-07
• 公開（公告）號(hào): CN102820036A
• 公開（公告）日: 2012-12-12
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 吳鳳梁;職振華
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 歌爾聲學(xué)股份有限公司
• 主分類號(hào): G10L21/02
• 分類號(hào): G10L21/02;H04R3/00
• 代理公司: 北京市隆安律師事務(wù)所 11323
• 代理人: 權(quán)鮮枝

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及信號(hào)處理領(lǐng)域，特別涉及一種自適應(yīng)消除噪聲的方法和裝置。

背景技術(shù)

現(xiàn)有技術(shù)的LMS（Least?Mean?Square，最小均方）算法采用單濾波器結(jié)構(gòu)，如圖1所示。其原理如圖2所示，對(duì)其中一路麥克風(fēng)接收到的信號(hào)進(jìn)行濾波，濾波后的信號(hào)與另一路麥克風(fēng)接收到的信號(hào)進(jìn)行相減得到降噪后的語音。該單濾波器結(jié)構(gòu)的濾波器僅在噪聲段進(jìn)行更新，在帶噪語音段，濾波器保持不變。

標(biāo)準(zhǔn)的時(shí)域LMS算法，對(duì)于卷積的非加性干擾噪聲，其計(jì)算復(fù)雜度比較大，為了減小計(jì)算復(fù)雜度，F(xiàn)errara提出了FBLMS（Fast?Block?LMS，快速塊最小均方）算法，該算法采用的是時(shí)頻域結(jié)合的方法，即將原來在時(shí)域進(jìn)行的卷積運(yùn)算變換成頻域的乘積運(yùn)算，從而大大減小了計(jì)算的復(fù)雜度。

以下對(duì)現(xiàn)有技術(shù)中的單濾波器結(jié)構(gòu)LMS算法存在的缺陷進(jìn)行說明。

通過分析單濾波器結(jié)構(gòu)中濾波器的理論最優(yōu)解來闡述單濾波器結(jié)構(gòu)存在的缺陷。由于在頻域可以清晰地分析出濾波器的最優(yōu)解，因此對(duì)濾波器理論最優(yōu)解的分析計(jì)算在頻域進(jìn)行。

如圖3所示，為單濾波器結(jié)構(gòu)中濾波器頻域最優(yōu)解的分析示意圖。圖3中S1代表信號(hào)源，S2代表噪聲源。由于FIR（Finite?Impulse?Response，有限脈沖響應(yīng)）濾波器可以較為準(zhǔn)確的表征信源到麥克風(fēng)的傳遞函數(shù)，因此在分析中，采用FIR濾波器分別模擬信號(hào)源與第一麥克風(fēng)間的信道傳遞函數(shù)H11，噪聲源與第一麥克風(fēng)間的信道傳遞函數(shù)H12，信號(hào)源與第二麥克風(fēng)間的信道傳遞函數(shù)H21，噪聲源與第二麥克風(fēng)間的信道傳遞函數(shù)H22。第一麥克風(fēng)接收到的信號(hào)是X1，第二麥克風(fēng)接收到的信號(hào)是X2，W為濾波器，Y1是降噪后的信號(hào)。

可以獲得如下公式：

X1＝S1×H11+S2×H12????????????????????????????????公式1

X2＝S1×H21+S2×H22????????????????????????????????公式2

Y1＝X1-X2×W＝(S1×H11+S2×H12)-(S1×H21+S2×H22)×W?

?????????????????????????????????????????????????????????公式3

＝S1×(H11-H21×W)+S2×(H12-H22×W)

由于當(dāng)W取最優(yōu)解時(shí)，噪聲源S2將被完全消除，從而可以推出W的最優(yōu)解如公式4所示。

H12-H22×W=0⇒W=H12/H22]]>公式4

Y1＝S1×(H11-H21×W)＝S1×(H11-H21×H12/H22)????????????公式5

由公式5可知Y1是S1經(jīng)過某種濾波后的形式，并不含S2的任何分量。

從上面得到的W＝H12/H22最優(yōu)解的形式可以得知，W的最優(yōu)解并不是FIR濾波器，但在實(shí)際應(yīng)用中為了保證濾波器的穩(wěn)定且易實(shí)現(xiàn)性，通常采用FIR濾波器，這就會(huì)引入較大的誤差，其原因是使用一個(gè)FIR濾波器不能很好的去逼近一個(gè)非FIR濾波器。

標(biāo)準(zhǔn)單濾波器結(jié)構(gòu)LMS算法中濾波器的最優(yōu)解是非FIR濾波器，而該結(jié)構(gòu)中的濾波器在實(shí)際應(yīng)用中通常采用FIR濾波器去逼近這個(gè)最優(yōu)解，從而會(huì)引入較大的誤差，造成噪聲消除效果較差。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明提供了一種自適應(yīng)消除噪聲的方法和裝置，以解決現(xiàn)有技術(shù)由于使用一個(gè)FIR濾波器無法逼近消除噪聲的最優(yōu)解而導(dǎo)致消除噪聲效果較差的問題。

本發(fā)明公開了一種自適應(yīng)消除噪聲方法，所述方法包括：

使用第一濾波器對(duì)第一麥克風(fēng)接收的信號(hào)進(jìn)行濾波，使用第二濾波器對(duì)第二麥克風(fēng)接收的信號(hào)進(jìn)行濾波，將濾波后的信號(hào)相減得出降噪后信號(hào)；

其中，在噪聲段，使用降噪后信號(hào)分別對(duì)第一濾波器的系數(shù)和第二濾波器的系數(shù)進(jìn)行更新，使得第一濾波器濾波后的信號(hào)中包含的噪聲分量和第二濾波器濾波后的信號(hào)中包含的噪聲分量趨于相同；并且，