一种基于系数差成比例子带凸组合自适应回声消除法，其步骤是：A、信号的分割，将输入向量U(n)经分析滤波器一分割成I个远端子带向量Ui(n)；B、信号的抽取，将远端输入子带向量Ui(n)经抽取器进行I抽取，得到滤波输入子带抽取向量；C、滤波器的输出，将滤波输入子带抽取向量Ui(k)通过凸组合自适应回声消除滤波器滤波后,分别得到大步长子带滤波值y1,i(k)和小步长子带滤波值y2,i(k)；并进行凸组合得到组合子带滤波值yi(k)；D、回声抵消，E、系数差成比例计算，F、凸组合的计算，G、滤波器抽头权向量的更新，H、迭代，令k＝k+1,重复A、B、C、D、E、F、G的步骤,直至通话结束。该方法对通信系统的声学回声消除具有明显的效果，同时能够获得较快的收敛速度和较低的稳态误差。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于通信的自适应回声对消
技术介绍
在通信系统中，噪声和回声的干扰一直不能被忽略掉。其中，最主要影响语音通话质量的是声学回声。声学回声是指用户在通信过程中能够反复听到自己的声音。回声时延短是察觉不到的，可理解为频谱失真的一种形式。反之，时延超过几十毫秒，回声就可单独觉察到。由于人耳对回声极其敏感，因此对消除声学回声方法的研究仍是一个热门的课题。在自适应回声消除方法中，被广泛用到的方法主要有传统最小均方(LMS)算法和仿射投影(APA)算法等。但是在回声信道中，大多数都是稀疏信道，这种稀疏系统的脉冲响值只有极少数不为零其余均为零或接近零。而在这种系统中LMS和APA算法的稳态误差就会变大、收敛速度变慢。所以这种情况下引入子带滤波器算法，就能很大的提高相关信号的处理能力，从而提高收敛速度，而且还能进一步缓解滤波器在收敛速度和稳态误差上的固有矛盾。目前，在系统辨识中较成熟的收敛性较好的回声消除方法有如下所示：文献1“Adaptivecombinationofsubbandadaptivefiltersforacousticechocancellation”(Ni,J.,&Li,F.,IEEETrans.ConsumerElectronics,vol.56,no.3,pp.1549–1555,Nov.2010)该方法能够很好的解决带边效应限制，同时可以获得较快的快速收敛和较小的稳态误差。但在稀疏系统中，该算法没有利用稀疏系统的特性，即大步长的步长就会变小从而导致收敛速度就会变慢而且小步长的步长变小导致稳态误差变差。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种基于系数差成比例子带凸组合自适应回声消除法，该方法对通信系统的声学回声消除具有明显的效果，同时能够获得较快的收敛速度和较低的稳态误差。本专利技术实现其专利技术目的所采用的技术方案是：一种基于系数差成比例子带凸组合自适应回声消除法，其步骤如下：A、信号的分割将当前时刻n到时刻n-L+1之间的采样远端信号构成当前时刻n的输入向量U(n)，U(n)＝[u(n),u(n-1),...,u(n-L+1)]T；L＝512是滤波器抽头数，上标T表示转置运算；输入向量U(n)经分析滤波器一分割成I个远端子带向量Ui(n)，Ui(n)＝[ui(n),ui(n-1),...,ui(n-L+1)]T；同时，将近端麦克风拾取到的当前时刻n的带回声的近端信号d(n)经分析滤波器二分割成I个近端子带信号di(n)；其中，i为远端子带向量或近端子带信号的序号，i＝1,2,...,I，I为远端子带向量或近端子带信号的总个数；B、信号的抽取将远端输入子带向量Ui(n)经抽取器进行I抽取；即将n＝k＝KI时刻的远端输入子带向量Ui(n)抽出，得到抽取时刻k的滤波输入子带抽取向量Ui(k),Ui(k)＝[ui(kI),ui(kI-1),...,ui(kI-L+1)]T；同样，也对近端子带信号di(n)经抽取器进行I抽取得到抽取时刻k的近端子带抽取信号di(k)，di(k)＝di(KI)；其中，K为抽取的序号，k为第K次抽取的抽取时刻；C、滤波器的输出将抽取时刻k的滤波输入子带抽取向量Ui(k)通过凸组合自适应回声消除滤波器滤波后,分别得到抽取时刻k的大步长子带滤波值y1,i(k)，y1,i(k)＝w1(k)TUi(k)和抽取时刻k的小步长子带滤波值y2,i(k)，y2,i(k)＝w2(k)TUi(k)；其中，w1(k)和w2(k)分别为抽取时刻k的凸组合滤波器中的大步长滤波器的抽头权向量和小步长滤波器的抽头权向量，其初始均值为零；将抽取时刻k的大步长子带滤波值y1,i(k)和抽取时刻k的小步长子带滤波值y2,i(k)进行凸组合得到抽取时刻k的组合子带滤波值yi(k)，yi(k)＝λ(k)y1,i(k)+(1-λ(k))y2,i(k)其中，λ(k)是抽取时刻k的大步长滤波器的权重，其表达式为e为自然常数，a(k)为抽取时刻k的混合参数，其初始值为0；.D、回声抵消把抽取时刻k的近端子带抽取信号di(k)与抽取时刻k的组合滤波输出值yi(k)相减后得到抽取时刻k的总残差信号ei(k)，ei(k)＝di(k)-yi(k)，，并将抽取时刻k的总残差信号ei(k)送回给远端；E、系数差成比例计算计算出抽取时刻k的大步长滤波器的第i个抽头权向量w1,i(k)的步长g1,i(k)，g1,i(k)＝max{ρ,|w1,i(k)-w1,i(θM)|本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种基于系数差成比例子带凸组合自适应回声消除法，其步骤如下：A、信号的分割将当前时刻n到时刻n‑L+1之间的采样远端信号构成当前时刻n的输入向量U(n)，U(n)＝[u(n),u(n‑1),...,u(n‑L+1)]T；L＝512是滤波器抽头数，上标T表示转置运算；输入向量U(n)经分析滤波器一分割成I个远端子带向量Ui(n)，Ui(n)＝[ui(n),ui(n‑1),...,ui(n‑L+1)]T；同时，将近端麦克风拾取到的当前时刻n的带回声的近端信号d(n)经分析滤波器二分割成I个近端子带信号di(n)；其中，i为远端子带向量或近端子带信号的序号，i＝1,2,...,I，I为远端子带向量或近端子带信号的总个数；B、信号的抽取将远端输入子带向量Ui(n)经抽取器进行I抽取；即将n＝k＝KI时刻的远端输入子带向量Ui(n)抽出，得到抽取时刻k的滤波输入子带抽取向量Ui(k),Ui(k)＝[ui(kI),ui(kI‑1),...,ui(kI‑L+1)]T；同样，也对近端子带信号di(n)经抽取器进行I抽取得到抽取时刻k的近端子带抽取信号di(k)，di(k)＝di(KI)；其中，K为抽取的序号，k为第K次抽取的抽取时刻；C、滤波器的输出将抽取时刻k的滤波输入子带抽取向量Ui(k)通过凸组合自适应回声消除滤波器滤波后,分别得到抽取时刻k的大步长子带滤波值y1,i(k)，y1,i(k)＝w1(k)TUi(k)和抽取时刻k的小步长子带滤波值y2,i(k)，y2,i(k)＝w2(k)TUi(k)；其中，w1(k)和w2(k)分别为抽取时刻k的凸组合滤波器中的大步长滤波器的抽头权向量和小步长滤波器的抽头权向量，其初始均值为零；将抽取时刻k的大步长子带滤波值y1,i(k)和抽取时刻k的小步长子带滤波值y2,i(k)进行凸组合得到抽取时刻k的组合子带滤波值yi(k)，yi(k)＝λ(k)y1,i(k)+(1‑λ(k))y2,i(k)其中，λ(k)是抽取时刻k的大步长滤波器的权重，其表达式为e为自然常数，a(k)为抽取时刻k的混合参数，其初始值为0；.D、回声抵消把抽取时刻k的近端子带抽取信号di(k)与抽取时刻k的组合滤波输出值yi(k)相减后得到抽取时刻k的总残差信号ei(k)，ei(k)＝di(k)‑yi(k)，，并将抽取时刻k的总残差信号ei(k)送回给远端；E、系数差成比例计算计算出抽取时刻k的大步长滤波器的第i个抽头权向量w1,i(k)的步长g1,i(k)，g1,i(k)＝max{ρ,|w1,i(k)‑w1,i(θM)|}，同时，计算出抽取时刻k的小步长滤波器的第i个抽头权向量w2,i(k)的步长g2,i(k)，其中，max{}表示取最大值，M是时间窗的宽度，取值范围为100～300；|·|表示取绝对值，ρ为一个大于零的常数、取值范围为0.001～0.1；表示向下取整数；将抽取时刻k的大步长滤波器的所有抽头权向量w1,i(k)的步长g1,i(k)构成抽取时刻k的对角化的大步长矩阵G1(k)，G1(k)＝diag{g1,1(k),g1,2(k),...,g1,i(k)...,g1,L(k)}；将抽取时刻k的小步长滤波器的所有抽头权向量w2,i(k)的步长g2,i(k)构成抽取时刻k的对角化的小步长矩阵G2(k)，G2(k)＝diag{g2,1(k),g2,2(k),...,g2,i(k)...,g2,L(k)}；其中，diag{}表示形成对角化矩阵；F、凸组合的计算将抽取时刻k的大步长滤波器的抽头权向量w1,i(k)、抽取时刻k的小步长滤波器的抽头权向量w2,i(k)，进行凸组合得到抽取时刻k的凸组合滤波器的抽头权向量wi(k)wi(k)＝λ(k)w1,i(k)+(1‑λ(k))w2,i(k)G、滤波器抽头权向量的更新G1、抽头权向量的更新将抽取时刻k的近端子带抽取信号di(k)分别与抽取时刻k的大步长子带滤波值y1,i(k)和抽取时刻k的小步长子带滤波值y2,i(k)相减，得到抽取时刻k的大步长子带残差信号e1,i(k)、抽取时刻k的小步长子带残差信号e2,i(k)，即：e1,i(k)＝di(k)‑y1,i(k)，e2,i(k)＝di(k)‑y2,i(k)；计算下一个抽取时刻k+1的大步长滤波器的抽头权向量w1,i(k+1)和小步长滤波器的抽头权向量w2,i(k+1)：当抽取时刻k的混合参数a(k)≥4时：w1,i(k+1)=w1,i(k)+μ1Σi=0N-1G1(k)ui(k)uiT(k)G1(k)ui(k)+δe1,i(k)]]>w2,i(k+1)=wi(k)+μ2Σi=0N-1G2(k)ui(k)uiT(k)G2(k)ui(k)+δe2,i(k)]]>当抽取时刻k的混...
【技术特征摘要】
1.一种基于系数差成比例子带凸组合自适应回声消除法，其步骤如下：A、信号的分割将当前时刻n到时刻n-L+1之间的采样远端信号构成当前时刻n的输入向量U(n)，U(n)＝[u(n),u(n-1),...,u(n-L+1)]T；L＝512是滤波器抽头数，上标T表示转置运算；输入向量U(n)经分析滤波器一分割成I个远端子带向量Ui(n)，Ui(n)＝[ui(n),ui(n-1),...,ui(n-L+1)]T；同时，将近端麦克风拾取到的当前时刻n的带回声的近端信号d(n)经分析滤波器二分割成I个近端子带信号di(n)；其中，i为远端子带向量或近端子带信号的序号，i＝1,2,...,I，I为远端子带向量或近端子带信号的总个数；B、信号的抽取将远端输入子带向量Ui(n)经抽取器进行I抽取；即将n＝k＝KI时刻的远端输入子带向量Ui(n)抽出，得到抽取时刻k的滤波输入子带抽取向量Ui(k),Ui(k)＝[ui(kI),ui(kI-1),...,ui(kI-L+1)]T；同样，也对近端子带信号di(n)经抽取器进行I抽取得到抽取时刻k的近端子带抽取信号di(k)，di(k)＝di(KI)；其中，K为抽取的序号，k为第K次抽取的抽取时刻；C、滤波器的输出将抽取时刻k的滤波输入子...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵海全，刘倩倩，
申请(专利权)人：西南交通大学，
类型：发明
国别省市：四川;51
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