用于处理频域中的信号的设备和方法技术

用于处理信号的设备包括：处理器级(120)，配置为：通过具有滤波器特性的滤波器(122)来对频域表示中出现的信号进行滤波，以获得滤波信号(123)，向所述滤波信号(123)或根据所述滤波信号推导出的信号(302)提供频域窗口函数(124、124a、124b、124c)，以获得加窗信号，其中，提供包括：将所述频域窗口函数的频域窗口系数与所述滤波信号(123)或根据所述滤波信号推导出的信号(302)的频谱值进行相乘，以获得相乘结果，并对所述相乘结果求和。此外，设备包括：转换器(130)，用于将所述加窗信号(125)或使用所述加窗信号确定的信号转换到时域，以获得处理信号。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本专利技术涉及处理信号，且具体地涉及处理频域中的音频信号。
技术介绍
本专利技术涉及处理信号，且具体地涉及频域中的音频信号。在很多信号处理领域中，滤波器特性在运行时必须改变。在此，为防止由切换(例如，在存在可听到的音频信号喀嗒假象(clickartifact)的情况下，信号路径中的不连续)造成的干扰，渐变的平滑过渡往往是必要的。这可通过滤波器系数的连续插值或由两个滤波器对信号同时滤波且之后逐渐地对滤波信号进行淡入淡出来执行。该两种方法提供相同结果。下面，该功能将被称为“淡入淡出”。当通过FIR滤波器进行滤波(也称为线性卷积)时，可使用快速卷积算法来实现性能的大量提高。这些方法在频域工作，且逐块地工作。频域卷积算法(例如重叠相加(Overlap-Add)和重叠保留(Overlap-save)([8]、[9]))仅将输入信号分段(Partition)，而不将滤波器分段，且因此使用较大的FFT(快速傅里叶变换)，在滤波时产生较高的延时。均匀分段([10]；[11])或非均匀分段([12]；[13]；[20])的分段卷积算法还将滤波器(或其脉冲响应)划分成较小的分段。通过向这些分段、对应延迟以及结果组合应用频域卷积，可实现所使用的FFT大小、延时和复杂度之间的良好折衷。然而，对于所有的快速卷积方法而言，共同点是它们仅非常难以与渐变滤波器淡入淡出相组合。一方面，这是由于这些算法的逐块操作模式。另一方面，在过渡的情况下出现的不同滤波器之间的中间值插值将会导致大量增加的计算负担，因为这些插值滤波器集合首先各自必须被转变为适于应用快速卷积算法的形式(这通常要求分段、零填充以及FFT操作)。对于“平滑的”淡入淡出，必须非常频繁地执行这些操作，由此极大地降低了快速卷积的性能优势。具体地，可在双耳合成领域中找到迄今描述的解决方案。因此，在时域卷积之后，对FIR滤波器的任一滤波器系数进行插值[5](注意：在该公开中，滤波器系数的渐变交换被称为“换向”)。[14]描述了在时域中的淡入淡出之后，通过应用两个快速卷积运算进行的FIR滤波器之间的淡入淡出。[16]处理在非均匀分段卷积算法中交换滤波器系数。因此，该两个用于已分段脉冲响应块的淡入淡出和交换策略(目标是渐变的淡入淡出)都被考虑到。从算法的观点来看(然而，针对不同应用)，[18]中描述用于对通过FFT获得的频谱进行后置平滑(post-smoothing)的方法与此处描述的解决方案最接近。在此，通过使用仅具有3个项的频域窗口函数进行的频域卷积来实现对特殊时域窗口(余弦类型，例如，Hann或Hamming窗)的应用。作为应用，在此不规定淡入淡出信号或淡入信号或淡出信号；此外，在此描述的方法基于固定3项频域窗口，该频域窗口基于DSP中已知的窗口，且为了调整复杂度和对预定窗口函数的近似的质量，该方法没有展现出灵活性(且因此，对于针对稀疏占用窗口函数的设计方法也是一样)。另一方面，[18]既没有考虑使用重叠保留方法，也没有考虑不必确定时域窗口函数的某些部分的缺省值的可能性。双耳合成使得可通过头戴式耳机真实再现复杂的声学场景，其应用于很多领域，例如，如拟真通信(immersivecommunication)[1]、听觉显示[2]、虚拟现实[3]或增强现实[4]。还考虑到收听者的动态头部移动的渲染动态声学场景极大地提高了双耳合成的定位质量、真实性和合理性，而且还增加了与渲染有关的计算复杂度。提高定位精确度和自然度的不同的通常应用的方式是添加空间反射和混响效果(例如，[1]、[5])，例如通过计算针对每个声音对象的离散反射的数量并将它们作为附加声音对象进行渲染。再次地，这样的技术极大地增加了双耳渲染的复杂度。这强调了用于双耳合成的高效信号处理技术的重要性。图4中示出了动态双耳合成系统的一般性信号流。通过两只耳朵的头部相关传递函数(HRTF)对声音对象的信号进行滤波。这些贡献的累加提供了由头戴式耳机再现的左耳和右耳信号。HRTF映射从源位置到耳鼓的声音传播，并根据相对位置改变(取决于方位角、仰角，并在某个限度内还取决于距离[6])。因此，动态声音场景要求使用时变HRTF进行滤波。一般而言，为了实现这样的时变滤波器，需要两种相互相关但不同的技术：HRTF插值，以及滤波器淡入淡出。在该上下文中，插值指代针对通常由方位角和仰角坐标指示的某个源位置确定HRTF。由于通常在有限空间分辨率的数据库中提供HRTF(例如，[7])，这包括选择适合的HRTF子集以及这些滤波器之间的插值([3]、[6])。滤波器淡入淡出(在[5]中称为“换向”)允许在这些可能插入的HRTF之间的平滑过渡，该平滑过渡分布在某个过渡时间中。为了避免可听到的信号不连续(例如，如喀嗒噪声)，需要这样的渐进过渡。本文档关注于淡入淡出处理。由于通常大量的声音对象，HRTF对声音信号进行滤波极大地增加了双耳合成的复杂度。降低该复杂度的适合方式是应用频域(FD)卷积技术，例如，重叠相加或重叠保留方法[8]、[9]，或分段卷积算法，例如[10]到[13]。所有FD卷积方法的共同缺点是滤波器之间的滤波器系数交换或渐进过渡受到更强的限制，且与时域滤波器之间的淡入淡出相比通常要求更高的计算复杂度。一方面，这可归因于这些方法的基于块的操作模式。另一方面，对将滤波器转移到频域表示的要求随着频繁的滤波器改变必然带来性能的大量下降。因此，滤波器淡入淡出的典型解决方案包括使用不同滤波器并之后在时域淡入淡出输出的两个FD卷积处理。本专利技术的目的是允许处理频域中的信号的更高效的概念。
技术实现思路
该目的是由根据权利要求1的用于处理信号的设备、根据权利要求22的用于处理信号的方法、或根据权利要求23的计算机程序来实现的。本专利技术基于以下发现：特别是当无论如何要进行频域中的处理时，也可在该频域表示中执行加窗，该加窗实际上要在时域中发生，其逐项地与时域序列相乘，例如，如淡入淡出、获得增益或任何其他信号处理。因此，要牢记的是，这样的时域加窗在频域中要作为卷积来执行，且例如作为圆周卷积来执行。这具有与分段卷积算法相结合的具体优点，分段卷积算法被执行以通过频域中的乘法替换时域中的卷积。在这样的算法和其他应用中，时间-频率变换算法以及相反的频域-时域变换算法也复杂到使得使用频域加窗函数的频域卷积证明了该复杂度是必要的。具体地，在为了在之后实现时域加窗(例如，淡入淡出或增益改变)而使频率-时间变换将会是必要的多信道应用中，根据本专利技术，在频域中执行实际上针对时域提供的信号处理具有很大的优点，频域是已由分段卷积算法选择的域。当应用适合的频域加窗函数时，其所需的频域圆周(也称为循环或周期性)卷积在复杂度方面不是问题，因为在此可省去大量的频域-时域变换算法。通过这样的窗口函数，非常容易近似多个必要的时域加窗函数，这样的窗口函数的频域表示仅包括少量的非零系数。这意味着可以如此高效地执行圆周卷积，使得通过省去频域-时域变换所获得的好处超过频域圆周卷积的代价。在本专利技术的处理淡入、淡出、淡入淡出或改变音量的优选实施例中，具体地通过在频域中仅近似时域窗口函数，可以实现复杂度的极大降低，这是通过在频域中将系数的数量限制为例如小于18个系数来进行的。通过利用频域窗口函数的结构，可通过高效的圆周卷积计本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于处理离散时间信号的设备，包括：处理器级(120)，配置为：通过具有滤波器特性的滤波器(122)来对离散频域表示中出现的信号进行滤波，以获得滤波后的信号(123)，向所述滤波后的信号(123)或根据所述滤波后的信号推导出的信号(302)提供频域窗口函数(124、124a、124b、124c)，以获得加窗信号，其中，提供包括：将所述频域窗口函数的频域窗口系数与所述滤波后的信号(123)或根据所述滤波后的信号推导出的信号(302)的频谱值进行相乘，以获得相乘结果，并对所述相乘结果求和；以及转换器(130)，用于将所述加窗信号(125)或使用所述加窗信号确定的信号转换到时域，以获得处理后的信号。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2014.07.21 DE 102014214143.5;2014.03.14 EP 14159921.一种用于处理离散时间信号的设备，包括：处理器级(120)，配置为：通过具有滤波器特性的滤波器(122)来对离散频域表示中出现的信号进行滤波，以获得滤波后的信号(123)，向所述滤波后的信号(123)或根据所述滤波后的信号推导出的信号(302)提供频域窗口函数(124、124a、124b、124c)，以获得加窗信号，其中，提供包括：将所述频域窗口函数的频域窗口系数与所述滤波后的信号(123)或根据所述滤波后的信号推导出的信号(302)的频谱值进行相乘，以获得相乘结果，并对所述相乘结果求和；以及转换器(130)，用于将所述加窗信号(125)或使用所述加窗信号确定的信号转换到时域，以获得处理后的信号。2.根据权利要求1所述的设备，其中，所述处理器级还被配置为：通过具有另一滤波器特性的另一滤波器(122b)对频域中出现的信号进行滤波，以获得另一滤波后的信号，向所述另一滤波后的信号提供另一频域窗口函数(124b)，以获得另一加窗信号，以及将所述加窗信号和所述另一加窗信号进行组合(200)。3.根据权利要求1所述的设备，其中，所述处理器级(120)被配置为通过具有另一滤波器特性的另一滤波器(122b)对频域表示中出现的信号进行滤波，根据所述滤波后的信号和所述另一滤波后的信号形成(300)组合信号(302)，向所述组合信号提供频域窗口函数(124)，以获得加窗组合信号，以及将所述加窗组合信号与所述滤波后的信号或所述另一滤波后的信号进行组合(200)。4.根据前述权利要求中任一项所述的设备，其中，时域信号是音频信号，且频域中出现的信号是变换到频域的音频信号。5.根据前述权利要求中任一项所述的设备，其中，所述滤波器包括第一时间点处的所需滤波器特性，所述另一滤波器包括稍后的第二时间点处的所需滤波器特性，以及其中，第一频域窗口函数近似于时域中的淡出函数，且第二频域窗口函数近似于时域中的淡入函数。6.根据前述权利要求中任一项所述的设备，其中，所述频域窗口函数或所述另一频域加窗包括最多15个或最多8个非零系数。7.根据前述权利要求中任一项所述的设备，其中，所述处理器级(120)被配置为使用最大数量的非零频域窗口系数，其中，相等部分的频域窗口系数是实数，以及其中，与所述相等部分的索引相关的偶数索引的频域窗口系数是纯虚数，且与所述相等部分的索引相关的奇数索引的频域窗口系数是纯实数。8.根据前述权利要求中任一项所述的设备，其中，所述处理器级(120)被配置为使用以下等式提供频域窗口函数：Y[k]=X[k]W[0]+Σl∈CY(l)[k]]]>其中，如下计算Y(l)[k]项：Y(l)[k]=Wr[l]Xr+[k,l]-Wi[l]Xi-[k,l]+j(Wr[l]Xi+[k,l]+Wi[l]Xr-[k,l])]]>其中，k是频率索引，I是整数索引，C是索引集合，如果索引I不等于0且频域窗口函数的系数W[I]不等于0，索引I包含在集合C中，且Wr[l]是频域窗口函数的系数的实部，Wr[l]是频域窗口函数的系数的实部，Wi[l]是频域窗口函数的系数的虚部，X+[k，l]和X-[k，l]是通过以下等式计算的：X+[k，l]＝X[((k+l))L]+X[((k-l))L]X-[k，l]＝X[((k+l))L]-X[((k-l))L]，以及其中，((k))L意指对K取模L，L是FFT块的长度，且X[k]是频域中出现的信号的频谱系数。9.根据权利要求8所述的设备，其中，在窗口函数的值W[l]是纯实数的情况下，按照以下规则计算项Y(l)[k]：Y(l)[k]=Wr[l]Xr+[k,l]+jWr[l]Xi+[k,l]]]>或在窗口函数的值W[l]是纯虚数的情况下，按照以下规则计算项Y(l)[k]：Y(l)[k]=-Wi[l]Xi-[k,l]+jWi[l]Xr-[k,l]]]>10.根据前述权利要求中任一项所述的设备，其中，所述滤波器特性或所述另一滤波器特性是针对不同位置的HRTF滤波器，且频域表示中出现的信号是针对所述不同位置处的源的音频信号。11.根据前述权利要求中任一项所述的设备，还包括：转换器(110)，用于将信号转换为适于与重叠相加、重叠保留或分段卷积算法一起使用的频域表示，以及其中，所述用于将所述加窗信号或使用所述加窗信号确定的信号转换到时域的转换器(130)被配置为使用重叠相加算法、重叠保留算法或分段卷积算法来操作。12.根据前述权利要求中任一项所述的设备，其中，所述时域信号描述第一音频源，其中，另一时域信号描述第二音频源，其中，利用第一特性实现针对所述第一音频源的滤波器，且利用第二特性实现针对所述第一音频源的另一滤波器，其中，所述处理器级(120)还被配置为使用针对所述第二音频源的第三滤波器(614)和第四滤波器(6...

【专利技术属性】
技术研发人员：安德雷斯·弗兰克，
申请(专利权)人：弗劳恩霍夫应用研究促进协会，
类型：发明
国别省市：德国;DE