[發明專利]一種使用QR-RLS算法對多通道語音信號去混響方法

在審

• 申請號: 201711353578.5
• 申請日: 2017-12-15
• 公開（公告）號: CN108154885A
• 公開（公告）日: 2018-06-12
• 發明（設計）人: 孫旭光;周翊;王賢祥;黃張翼
• 申請（專利權）人: 重慶郵電大學
• 主分類號: G10L21/0208
• 分類號: G10L21/0208;G10L21/0224;G10L21/0232;G10L21/0308;G10L25/21;G10L25/27
• 代理公司: 北京同恒源知識產權代理有限公司 11275
• 代理人: 趙榮之

1.一種使用QR-RLS算法對多通道語音信號去混響方法，其特征在于，該方法具體包括以下步驟：

S1：使用麥克風在封閉房間內采集帶混響的語音信號；

S2：使用賽賓公式估計房間的混響時間T₆₀，即直達聲聲壓級下降60dB對應的時間，計算公式如下：

其中，α為房間吸聲系數，V和S分別為房間的體積和表面積；

S3：將采集得到的帶混響語音信號進行短時傅里葉變換，把信號由時域轉化為頻域，并在頻域對帶混響語音信號進行延遲處理得到延遲信號，信號延遲的階數由預測濾波器的長度決定；

S4：通過混響時間T₆₀計算混響語音信號的衰減常數Δ，從而估計出晚期混響信號和期望信號的功率譜密度，Δ的計算公式如下：

其中，T_d為語音早期反射成分的時間；

S5：根據S4得到的期望信號功率譜密度的估計值計算期望信號2范數的加權系數；

S6：將延遲信號和帶混響語音信號作為基于QR分解的RLS算法(QR-decomposition-based recursive least squares,QR-RLS)算法的輸入數據，對其進行迭代更新，最后輸出預測濾波器系數；

S7：將延遲信號與預測濾波器系數相乘得到晚期混響信號，帶混響語音信號減去晚期混響信號等于去混響后的期望信號，對去混響后的期望信號進行逆傅里葉變換，得到時域上的去混響后的期望信號。

2.如權利要求1所述的一種使用QR-RLS算法對多通道語音信號去混響方法，其特征在于，所述步驟S4中，采用間隔一定距離的麥克風對混響語音進行采集，產生帶混響語音數據，采用多通道線性預測(MCLP)模型對晚期混響信號進行建模，晚期混響信號成分u(n)即為延遲信號的和，即：

其中G(n)＝[g₁(n),…,g_M(n)]代表多輸入多輸出預測濾波器的預測系數，g_M(n)為第M個麥克風的預測系數，為延遲后的帶混響數據。

3.如權利要求1所述的一種使用QR-RLS算法對多通道語音信號去混響方法，其特征在于，所述步驟S4中，晚期混響信號和期望信號的功率譜密度的估計：

假設晚期混響信號的功率譜密度是基于指數衰減的模型，首先計算衰減系數Δ，估計房間的混響時間T₆₀、語音早期反射成分的時間T_d；然后估計晚期混響信號和帶混響語音信號的功率譜密度(power spectral density,PSD)，兩者相減得到期望信號的PSD；在期望信號PSD的計算中需要對其平滑處理。

4.如權利要求1所述的一種使用QR-RLS算法對多通道語音信號去混響方法，其特征在于，所述步驟S5中，所述期望信號2范數的加權系數計算為：

線性預測濾波器系數估計基于期望信號在時域的最大稀疏性，即期望信號的混合p范數；預測濾波器系數的最優化問題使用QR-RLS算法來解決，使用加權2范數來近似表示p范數，加權2范數的權系數依賴于期望信號PSD，則期望信號2范數的加權系數計算公式如下：

其中，M是麥克風的數量，ε是非常小的正數，p是范數，是期望信號的PSD估計值。

5.如權利要求1所述的一種使用QR-RLS算法對多通道語音信號去混響方法，其特征在于，所述步驟S6中，QR-RLS算法自適應計算預測濾波器的預測系數：

首先對QR-RLS算法中的參數進行初始化，對輸入數據的矩陣進行對角化，通過基本的Givens旋轉矩陣得到所有的三角化矩陣；計算Givens旋轉元素，將旋轉元素分別用于信息矩陣和期望的信息向量，應用Givens旋轉余弦元素計算誤差信號，最后通過迭代更新的方式得到預測濾波器的預測系數。