[發(fā)明專利]基于連續(xù)混合最大熵的回聲消除方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201810547810.7
• 申請日: 2018-05-31
• 公開（公告）號: CN108877830B
• 公開（公告）日: 2019-09-24
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 趙海全;施龍
• 申請（專利權(quán)）人: 西南交通大學(xué)
• 主分類號: G10L21/0216
• 分類號: G10L21/0216;G10L21/04
• 代理公司: 成都博通專利事務(wù)所 51208
• 代理人: 陳樹明

本發(fā)明公開了一種基于連續(xù)混合最大熵的回聲消除方法，其步驟包括：A、采集遠(yuǎn)端輸入信號u(n)和近端期望信號d(n)；B、將輸入信號離散值u(n)輸入自適應(yīng)濾波器，得到輸出信號y(n)；C、用d(n)減去y(n)進行回聲消除，將誤差信號e(n)傳送給遠(yuǎn)端；D、當(dāng)前時刻n的變步長μ(n)可由下式計算：再更新自適應(yīng)濾波器的抽頭權(quán)值w(n)；E、令n＝n+1，重復(fù)步驟A、B、C、D，直至通話結(jié)束。該方法避免了核寬度的選擇問題，保證了算法具有良好的抗沖擊能力和估計精度，回聲消除效果好。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于通信中的回聲消除技術(shù)領(lǐng)域。

背景技術(shù)

自適應(yīng)信號處理作為信息技術(shù)的重要分支，在通信領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用。而在通訊領(lǐng)域中，回聲消除是一個頗具關(guān)注度和挑戰(zhàn)性的熱點。聲音在封閉空間中經(jīng)過多次反射會形成回聲；此外，由于傳輸介質(zhì)中阻抗不匹配也會在信號傳輸中形成回聲。通信回聲可以通過系統(tǒng)辨識模型來消除：所辨識系統(tǒng)為聲學(xué)回聲信道，系統(tǒng)辨識的輸出為回聲信號的估計，通過含回聲信號的語音信號與回聲信號的估計相減便可實現(xiàn)回聲的消除，這就是自適應(yīng)回聲消除的原理。

歸一化最小均方(NLMS)算法作為一種經(jīng)典的自適應(yīng)濾波算法已經(jīng)被成功地應(yīng)用到回聲消除領(lǐng)域，其優(yōu)點主要體現(xiàn)在計算復(fù)雜度低和實施過程簡單。在一些實際應(yīng)用場合，回聲信道往往存在沖擊噪聲(幅值較大)。而在沖擊噪聲環(huán)境下，NLMS算法的性能會出現(xiàn)明顯的下降，甚至算法表現(xiàn)出發(fā)散的不穩(wěn)定現(xiàn)象。為此，B.Chen提出了最大熵算法(B.Chen,J.Wang,H.Zhao,N.Zheng,and J.C.Principe,Convergence of a Fixed-Point Algorithmunder Maximum Correntropy Criterion[J],IEEE Signal Processing Letters.,2015,22(10),pp.1723-1727)，簡稱MCC算法。它是將回聲估計的誤差e相對于核寬度σ的倍數(shù)的指數(shù)(熵)進行擬合，得到變步長的增量，其變步長的增量的具體指數(shù)函數(shù)是exp(-e²/(2σ²))。進而利用指數(shù)函數(shù)(高斯核函數(shù))對沖擊噪聲進行了有效的抑制，克服了沖擊噪聲發(fā)生時誤差信號過大的缺陷，從而提升了算法的性能。然而，MCC算法中的核寬度σ為人為事先確定，實際應(yīng)用中，選擇的核寬度，很難同時兼顧抗沖擊能力和估計精度，導(dǎo)致回聲消除效果差。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的就是提供一種基于連續(xù)混合最大熵的回聲消除方法，該方法避免了核寬度的選擇問題，保證了算法具有良好的抗沖擊能力和估計精度，回聲消除效果好。

本發(fā)明實現(xiàn)其發(fā)明目的所采用的技術(shù)方案是，一種基于連續(xù)混合最大熵的回聲消除方法，其步驟如下：

A、信號采集

將遠(yuǎn)端傳來的遠(yuǎn)端信號采樣得到當(dāng)前時刻n的輸入信號離散值u(n)，對近端信號采樣得到帶有回聲的當(dāng)前時刻n的期望信號離散值d(n)；

B、回聲信號估計

將輸入信號離散值u(n)在n到n-L+1時刻的值u(n),u(n-1)...,u(n-L+1)，構(gòu)成當(dāng)前時刻n的輸入向量U(n)，U(n)＝[u(n),u(n-1)...,u(n-L+1)]^T，其中，L表示自適應(yīng)濾波器的長度，L＝512或1024，上標(biāo)T代表轉(zhuǎn)置；

將輸入信號離散值u(n)輸入自適應(yīng)濾波器，得到當(dāng)前時刻n的輸出信號y(n)，y(n)＝w^T(n)U(n)；其中，w(n)為當(dāng)前n時刻自適應(yīng)濾波器的權(quán)值向量，其長度等于L，初始值為零向量；

C、回聲消除

將步驟A中得到的當(dāng)前時刻n的期望信號離散值d(n)，減去當(dāng)前時刻n的輸出信號y(n)，得到當(dāng)前時刻n的誤差信號e(n)，即e(n)＝d(n)-y(n)；并將當(dāng)前時刻n的誤差信號e(n)，作為消除回聲后的純凈信號傳送給遠(yuǎn)端；