自适应滤波方法和自适应滤波器技术

本申请公开了自适应滤波方法和自适应滤波器。该方法的一具体实施方式包括：自适应滤波器接收输入的语音信号；对语音信号进行滤波；根据噪声分量和语音分量，分别构建第一滤波器系数更新影响项和第二滤波器系数更新影响项；基于第一滤波器系数更新影响项、第二滤波器系数更新影响项，对自适应滤波器的滤波器系数进行更新。实现了将语音失真程度作为滤波器系数迭代更新的约束条件，使得自适应滤波器在正常工作的同时，兼顾语音失真程度，限制语音信号失真的大小。从而在确保语音信号增强的同时降低语音失真程度，进而消除在语音识别过程中，因语音信号过度失真而对语音识别效果的影响。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及计算机领域，具体涉及语音信号处理领域，尤其涉及自适应滤波方法和自适应滤波器。
技术介绍
自适应滤波器被广泛应用于语音识别系统中。例如，在远场语音识别系统中，可利用自适应滤波器消除远场语音信号中的噪声、混响等干扰，改善语音质量，提高语音识别系统的识别性能。自适应滤波器根据特定准则，实时更新滤波器系数，自动连续的工作于某个给定的输入信号，得到期望输出。目前，自适应滤波器通常采用的更新滤波器系数的方式为：以整个误差信号作为参数，对滤波器系数进行更新。然而，当采用上述自适应滤波器进行滤波时，在消除语音信号中的干扰分量的同时，也损伤了语音信号本身，造成有效语音信号产生了失真。语音失真的结果使得语音信号与语音识别模型不匹配，导致语音识别率下降。
技术实现思路
本申请提供了自适应滤波方法和自适应滤波器，用于解决上述
技术介绍
部分存在的技术问题。第一方面，本申请提供了自适应滤波方法，该方法包括：自适应滤波器接收输入的语音信号，所述语音信号包括：噪声分量、语音分量；对所述语音信号进行滤波；根据所述噪声分量和语音分量，分别构建第一滤波器系数更新影响项和第二滤波器系数更新影响项，所述第一滤波器系数更新影响项指示噪声对自适应滤波器的滤波器系数的更新过程的影响，第二滤波器系数更新影响项指示语音信号失真对自
适应滤波器的滤波器系数的更新过程的影响；基于所述第一滤波器系数更新影响项、第二滤波器系数更新影响项，对自适应滤波器的滤波器系数进行更新。第二方面，本申请提供了自适应滤波器，该自适应滤波器包括：输入单元，配置用于接收输入的语音信号，所述语音信号包括：噪声分量、语音分量；滤波单元，配置用于对所述语音信号进行滤波；构建单元，配置用于根据所述噪声分量和语音分量，分别构建第一滤波器系数更新影响项和第二滤波器系数更新影响项，所述第一滤波器系数更新影响项指示噪声对自适应滤波器的滤波器系数的更新过程的影响，第二滤波器系数更新影响项指示语音信号失真对自适应滤波器的滤波器系数的更新过程的影响；更新单元，配置用于基于所述第一滤波器系数更新影响项、第二滤波器系数更新影响项，对自适应滤波器的滤波器系数进行更新。本申请提供的自适应滤波方法和自适应滤波器，通过自适应滤波器接收输入的语音信号；对语音信号进行滤波；根据噪声分量和语音分量，分别构建第一滤波器系数更新影响项和第二滤波器系数更新影响项；基于第一滤波器系数更新影响项、第二滤波器系数更新影响项，对自适应滤波器的滤波器系数进行更新。实现了将语音失真程度作为滤波器系数迭代更新的约束条件，使得自适应滤波器在正常工作的同时，兼顾语音失真程度，限制语音信号失真的大小。从而在确保语音信号增强的同时降低语音失真程度，进而消除在语音识别过程中，因语音信号过度失真而对语音识别效果的影响。附图说明通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：图1示出了根据本申请的自适应滤波方法的一个实施例的流程图；图2示出了根据本申请的自适应滤波方法的另一个实施例的流程图；图3示出了根据本申请的自适应滤波器的一个实施例的结构示意
图；图4是适于用来实现本申请实施例的自适应滤波器的计算机系统的结构示意图。具体实施方式下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关专利技术，而非对该专利技术的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关专利技术相关的部分。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。请参考图1，其示出了根据本申请的自适应滤波方法的一个实施例的流程100。该方法包括以下步骤：步骤101，自适应滤波器接收输入的语音信号。在本实施例中，可以由自适应滤波方法运行在的终端上的输入设备(例如麦克风)接收用户输入的语音信号。用户输入的语音信号包括：噪声分量、语音分量。步骤102，对语音信号进行滤波。在本实施例中，在通过步骤101接收输入的语音信号之后，可以利用自适应滤波器对接收到的语音信号进行滤波，滤除语音信号中的噪声。步骤103，根据噪声分量和语音分量，分别构建第一滤波器系数更新影响项和第二滤波器系数更新影响项。在本实施例中，可以根据输入的语音信号中的噪声分量和语音分量，分别构建出第一滤波器系数更新影响项和第二滤波器系数更新影响项。第一滤波器系数更新影响项指示噪声对自适应滤波器的滤波器系数的更新过程的影响，第二滤波器系数更新影响项指示语音信号失真对自适应滤波器的滤波器系数的更新过程的影响。步骤104，基于第一滤波器系数更新影响项、第二滤波器系数更
新影响项，对自适应滤波器的滤波器系数进行更新。在本实施例中，在通过步骤103根据噪声分量和语音分量，分别构建第一滤波器系数更新影响项和第二滤波器系数更新影响项之后，可以利用构建出的第一滤波器系数更新影响项和第二滤波器系数更新影响项构建出自适应滤波器的滤波器系数更新公式。然后，可以利用该滤波器系数更新公式对滤波器系数进行更新。在本实施例中，通过包含第一滤波器系数更新影响项和第二滤波器系数更新影响项构建出自适应滤波器的滤波器系数更新公式对自适应滤波器的滤波器系数进行更新，从而将语音失真和噪声对滤波器的系数的更新过程的影响进行量化，使得语音失真和噪声对滤波器的更新过程的影响分别对应滤波器的系数更新公式中的一项，共同决定滤波器的系数的更新过程。进而可以根据语音失真程度对自适应滤波系数更新的过程进行调整。由于将语音失真程度作为滤波器迭代更新的约束条件，使得自适应滤波器在正常工作的同时，兼顾语音失真程度，限制语音信号失真的大小。从而既能够保证滤波器正常工作，消除干扰信号，又能够限制语音信号的失真程度，保证语音信号增强的同时语音失真程度最低，防止语音信号过度失真而影响识别性能。请参考图2，其示出了根据本申请的自适应滤波方法的另一个实施例的流程200。该方法包括以下步骤：步骤201，自适应滤波器接收输入的语音信号。在本实施例中，语音信号包括：噪声分量、语音分量。步骤202，对语音信号进行滤波。步骤203，根据噪声分量和语音分量，分别构建第一滤波器系数更新影响项和第二滤波器系数更新影响项。步骤204，采用包含第一滤波器系数更新影响项和第二滤波器系数更新影响项的滤波器系数更新公式更新滤波器系数。在本实施例中，可以采用以下时域滤波器系数更新公式对自适应滤波器的滤波器系数进行更新：w(n+1)＝w(n)+2μ(en(n)xn(n)-αes(n)xs(n))；其中，w(n)表示在时域中接收输入的第n个语音信号时自适应滤波器的滤波器系数矩阵，w(n+1)表示在时域中接收输入的第n个语音信号，对自适应滤波器的滤波器系数更新后的滤波器系数矩阵；μ表示迭代步长；en(n)xn(n)表示在时域中接收输入的第n个语音信号时第一滤波器系数更新影响项，第一滤波器系数更新影响项可以用于表示指示噪声对自适应滤波器的滤波器系数的更新过程的影响。en(n)＝E[d(n)-xnT(n)w(n)]2，xn(n)表示在时域中第n个输入的语音信号中的噪声分量，d(n)表示在时域中第n个输入的语音信号对应的期望的输出本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种自适应滤波方法，其特征在于，所述方法包括：自适应滤波器接收输入的语音信号，所述语音信号包括：噪声分量、语音分量；对所述语音信号进行滤波；根据所述噪声分量和语音分量，分别构建第一滤波器系数更新影响项和第二滤波器系数更新影响项，所述第一滤波器系数更新影响项指示噪声对自适应滤波器的滤波器系数的更新过程的影响，第二滤波器系数更新影响项指示语音信号失真对自适应滤波器的滤波器系数的更新过程的影响；基于所述第一滤波器系数更新影响项、第二滤波器系数更新影响项，对自适应滤波器的滤波器系数进行更新。

【技术特征摘要】
1.一种自适应滤波方法，其特征在于，所述方法包括：自适应滤波器接收输入的语音信号，所述语音信号包括：噪声分量、语音分量；对所述语音信号进行滤波；根据所述噪声分量和语音分量，分别构建第一滤波器系数更新影响项和第二滤波器系数更新影响项，所述第一滤波器系数更新影响项指示噪声对自适应滤波器的滤波器系数的更新过程的影响，第二滤波器系数更新影响项指示语音信号失真对自适应滤波器的滤波器系数的更新过程的影响；基于所述第一滤波器系数更新影响项、第二滤波器系数更新影响项，对自适应滤波器的滤波器系数进行更新。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述第一滤波器系数更新影响项、第二滤波器系数更新影响项，对自适应滤波器的滤波器系数进行更新包括：计算时域中的当前滤波器系数与时域更新参数之和，得到更新后的时域中的滤波器系数；其中，所述时域更新参数为时域中的第一滤波器系数更新影响项与第二滤波器系数更新影响项之差和迭代步长之积的两倍，所述第一滤波器系数更新影响项包括：时域中的因噪声估计的误差而生成的余量信号与当前输入的语音信号中的噪声分量之积，所述第二滤波器系数更新影响项包括：时域中的因语音失真而生成的余量信号与当前输入的语音信号中的语音分量和影响程度参数之积，所述影响程度参数指示第二滤波器系数更新影响项的取值对自适应滤波器的滤波器系数的更新过程的影响程度。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述第一滤波器系数更新影响项、第二滤波器系数更新影响项，对自适应滤波器的
\t滤波器系数进行更新包括：计算频域中的当前滤波器系数与频域更新参数之和，得到更新后的频域中的滤波器系数；其中，所述频域更新参数为频域中的第一滤波器系数更新影响项与第二滤波器系数更新影响项之差与迭代步长和时域自适应滤波转换为频域自适应滤波时的频域约束矩阵之积的两倍，所述第一滤波器系数更新影响项包括：频域中的当前输入的语音信号中的噪声分量的共轭与因噪声估计的误差而生成的余量信号之积，所述第二滤波器系数更新影响项包括：频域中的当前输入的语音信号中的语音分量的共轭与因语音失真而生成的余量信号和影响程度参数之积，所述影响程度参数指示第二滤波器系数更新影响项的取值对自适应滤波器的滤波器系数的更新过程的影响程度。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：计算第一矩阵与第二矩阵的转置矩阵和频域中的误差信号之积，得到频域中的因噪声估计的误差而生成的余量信号；其中，所述第一矩阵为行数和列数均为滤波器长度的两倍的傅里叶矩阵，所述第二矩阵包括零矩阵与单位矩阵，所述误差信号为频域中的当前输入的语音信号对应的期望的输出信号与频域输出信号之差，所述频域输出信号为所述第一矩阵的逆矩阵与第二矩阵和频域中的当前输入的语音信号对应的输出信号之积；计算频域中的当前输入的语音信号对应的最小均方误差与所述频域中的因噪声估计的误差而生成的余量信号之差，得到频域中的因语音失真而生成的余量信号；计算频域中的当前输入的语音信号与当前输入的语音信号的噪声分量之差，得到频域中的当前输入的语音信号的语音分量。5.根据权利要求2-4之一所述的方法，其特征在于，影响程度参数大于零。6.一种...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋辉，魏建强，
申请(专利权)人：百度在线网络技术北京有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11