[發明專利]基于線性預測與子帶自適應濾波的聲反饋抑制算法

有效

• 申請號: 202110552960.9
• 申請日: 2021-05-20
• 公開（公告）號: CN113347536B
• 公開（公告）日: 2023-05-26
• 發明（設計）人: 陳霏;陰運超
• 申請（專利權）人: 天津大學
• 主分類號: H04R3/02
• 分類號: H04R3/02;H04R25/00;G10L21/0264
• 代理公司: 天津市三利專利商標代理有限公司 12107
• 代理人: 韓新城

1.基于線性預測與子帶自適應濾波的聲反饋抑制方法，其特征在于，通過線性預測單元接收外部輸入音源進行嘯叫抑制，通過自適應濾波單元接收所述線性預測單元處理過的信號，對聲學環境進行建模，對聲反饋中的回聲信號進行抵消，消除回聲；最終實現同時去除聲反饋中的窄帶嘯叫信號和寬頻譜回聲信號；

所述線性預測單元屬于自適應譜線增強器的逆應用，用于對聲反饋中的窄帶嘯叫信號進行抑制；線性預測單元等效為一個可以根據嘯叫頻點自適應的陷波器；等效為陷波器的線性預測單元可收斂至嘯叫頻點；若輸入的信號y(n)不含有嘯叫分量，線性預測單元體現為全通濾波器；線性預測單元輸出的信號z(n)與輸入的信號y(n)之間僅間隔一次減法操作；

所述線性預測單元通過對過去信號的線性組合，對當前信號內的窄帶分量預測，將預測的窄帶信號從當前信號中剔除，再輔以自適應算法，依據已經剔除窄帶分量的誤差信號調整線性預測器的權重，使線性預測單元依窄帶信號的變化而變化，最終表現為可自適應的窄帶陷波器；

所述自適應算法包括最小均方算法LMS、歸一化最小均方算法NLMS及最小均方算法LMS、歸一化最小均方算法NLMS所衍生的算法；

所述自適應濾波單元引入了自適應濾波器來對聲學環境進行建模，通過使用子帶自適應算法，計算出回聲信號的估計，得出輸入信號與回聲估計的差值，恢復出原始語音；

所述子帶自適應算法一方面對輸入信號劃分子帶，以解除原始語音和回聲信號之間的相關性，加快自適應濾波器的收斂速度；另一方面各個子帶信號抽樣至預定的低的采樣率處理；

所述子帶自適應算法包括最小均方算法LMS、歸一化最小均方算法NLMS及最小均方算法LMS、歸一化最小均方算法NLMS所衍生的算法。