[發(fā)明專利]一種基于熵吸引的最大熵子帶回聲消除方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201710551228.3
• 申請日: 2017-07-07
• 公開（公告）號(hào): CN107369458B
• 公開（公告）日: 2019-09-24
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 趙海全;劉倩倩
• 申請（專利權(quán)）人: 西南交通大學(xué)
• 主分類號(hào): G10L21/0208
• 分類號(hào): G10L21/0208;G10L21/0264;H04M9/08
• 代理公司: 成都博通專利事務(wù)所 51208
• 代理人: 陳樹明

一種基于熵吸引的最大熵子帶回聲消除方法，其步驟是：A、信號(hào)的采樣與處理，遠(yuǎn)端信號(hào)構(gòu)成當(dāng)前時(shí)刻n分析濾波器一的輸入向量U(n)，輸入向量U(n)經(jīng)分析濾波器一分割成I個(gè)遠(yuǎn)端子帶向量U_i(n)，將遠(yuǎn)端信號(hào)濾波輸入向量U(n)經(jīng)分析濾波器分割成子帶信號(hào)U_i(n)；B、信號(hào)的抽取，將U_i(n)經(jīng)抽取器進(jìn)行N抽取，得到抽取后的輸入信號(hào)U_i(k)；C、濾波器的輸出，D、回聲抵消，將近端子帶抽取信號(hào)d_i(k)與輸出子帶信號(hào)y_i(k)相減得到誤差信號(hào)e_i(k)，E、權(quán)系數(shù)向量的更新：E1、計(jì)算抽取時(shí)刻k的熵吸引量P(k)；E2、更新得到下一個(gè)抽取時(shí)刻k+1的權(quán)系數(shù)向量W(k+1)；F、令n＝n+1，重復(fù)A、B、C、D的步驟,直至通話結(jié)束。該方法的收斂速度快、穩(wěn)態(tài)誤差低，回聲消除效果明顯。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于語音通信的自適應(yīng)回聲消除技術(shù)領(lǐng)域。

背景技術(shù)

目前，回聲消除器就是通過核心部件—自適應(yīng)濾波器來估計(jì)回聲，并在近端信號(hào)中減去回聲的估計(jì)值以達(dá)到回聲消除的效果。自適應(yīng)回聲消除技術(shù)因其成本低、效果好，得到一致認(rèn)可，也是目前國際上公認(rèn)的最有前景的回聲消除技術(shù)之一。

從回聲消除的基本原理看，利用聲學(xué)回聲消除器來實(shí)現(xiàn)回聲消除，其中最核心的部分就是自適應(yīng)濾波器。自適應(yīng)系統(tǒng)中最常用的最小均方(LMS)算法往往在回聲消除應(yīng)用中不能獲得較好的效果。為此，為了解決這一難點(diǎn)歸一化子帶自適應(yīng)濾波器方法被提出，該種方法將輸入信號(hào)經(jīng)過分析濾波器按頻率分割為多個(gè)子帶信號(hào)，由于輸入信號(hào)的頻率與回聲的相關(guān)度高，對不同的子帶信號(hào)自適應(yīng)的進(jìn)行不同的回聲消除，再進(jìn)行歸一化處理，能從整體上降低回聲消除的難度，從而可以獲得較好的收斂速度。在目前的自適應(yīng)回聲消除應(yīng)用中，較成熟的子帶回聲消除方法為歸一化子帶類的自適應(yīng)濾波算法，如有文獻(xiàn)1“TwoImproved Normalized Subband Adaptive Filter Algorithms with Good RobustnessAgainst Impulsive Interferences”(Yu,Y.,&Zhao,H.,Circuits Syst Signal Process(2016)35:4607–4619)的(MCC‐SAF)方法，該方法是將最大熵思想加入子帶(SAF)算法，以減少?zèng)_激噪聲對算法的影響，該方法因沒有考慮到系統(tǒng)的稀疏性，而沒有區(qū)分系統(tǒng)沖激響應(yīng)的幅值大小；因此，在系統(tǒng)為稀疏系統(tǒng)時(shí)該算法的性能降低。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的就是提出一種基于熵吸引的最大熵子帶回聲消除方法，該方法進(jìn)行回聲消除，具有較好的收斂速度和更低的穩(wěn)態(tài)誤差。

本發(fā)明實(shí)現(xiàn)其發(fā)明目的所采用的技術(shù)方案是，一種收縮變步長子帶回聲消除方法，其步驟如下：

A、信號(hào)的采樣與處理

將當(dāng)前時(shí)刻n到時(shí)刻n-L+1之間的采樣遠(yuǎn)端信號(hào)u(n),u(n-1),...,u(n-L+1),構(gòu)成當(dāng)前時(shí)刻n分析濾波器一的輸入向量U(n)，U(n)＝[u(n),u(n-1),...,u(n-L+1)]^T；L＝512是濾波器抽頭數(shù)，上標(biāo)T表示轉(zhuǎn)置運(yùn)算；

分析濾波器一將輸入向量U(n)按頻帶分割成I個(gè)遠(yuǎn)端子帶向量U_i(n)，U_i(n)＝[u_i(n),u_i(n-1),...,u_i(n-L+1)]^T；

同時(shí)，分析濾波器二將近端麥克風(fēng)拾取到的當(dāng)前時(shí)刻n的帶回聲的近端信號(hào)d(n)按頻帶分割分割成I個(gè)近端子帶信號(hào)d_i(n)；

其中，i為遠(yuǎn)端子帶向量或近端子帶信號(hào)的序號(hào)，i＝1,2,...,I，I為遠(yuǎn)端子帶向量和近端子帶信號(hào)的總個(gè)數(shù),其取值為2、4、6、8；