一种回声消除系统及方法技术方案

本发明专利技术涉及一种回声消除系统及方法，用于即时翻译过程中远距离声学回声消除，其方法包括以下步骤：获取即时翻译系统的输入信号，对输入信号进行处理，获取处理参数；根据处理参数对APA算法噪声进行量化，得量化模型；根据量化模型推导出统计量；将统计量代入变步长因子中，自动调整步长因子，构建改进APA算法，利用改进APA算法进行滤除干扰噪声。相对现有技术，本发明专利技术不但可以有效克服双端对讲干扰，消除噪声，而且在收敛速度、稳态失调等方面也有明显改善。

An echo cancellation system and method

The invention relates to a system and method for eliminating echo, for instant translation during long-range acoustic echo cancellation, the method comprises the following steps: obtaining input signal instant translation system, for input signal processing, acquisition and processing parameters; according to the processing parameter of APA algorithm to noise, quantization quantization model is derived according to the model; statistics; statistics will be substituted into the variable step size factor, adjust the step size factor, construct the improved APA algorithm, the improved APA algorithm is used to filter the noise. Compared with the existing technology, the invention can not only effectively overcome the two terminal talkback interference, eliminate the noise, but also improve the convergence speed and steady-state misalignment.

【技术实现步骤摘要】
一种回声消除系统及方法
本专利技术涉及信号处理
，特别涉及一种回声消除系统及方法。
技术介绍
随着中国经济的快速发展，人们的生活水平逐步提高，出境旅游人数大幅增加，但是绝大部分人都无法独自进行外语交流，一款便携式的即时翻译系统可以很好的解决这一问题。目前便携式即时翻译系统的研究应用中还存在许多问题，比如算法的收敛速度还无法满足实时性要求，现有的回声消除算法在双端对讲情况下经常存在发散的问题，使用户体验不佳。因此，创建能够克服双端对讲干扰且具有快速收敛性的回声消除算法是所追求的目标。传统的最小均方(LMS)算法和归一化最小均方(NLMS)算法因其结构简单、算法复杂度低，被广泛应用于回声消除中，但在远距离声学回声消除过程中，回声路径的冲激响应时间很长，且语音信号存在非平稳、强相关的特性，使得LMS算法和NLMS算法收敛速度减慢，稳态失调增加，无法满足实时处理的需求。为克服输入信号相关性的影响,Ozeki与Umeda提出仿射投影算法(AffineProjectionAlgorithm,APA)。APA是NLMS算法的多维推广，在输入数据具有强相关性的情况下提高算法的收敛速度。同LMS算法一样，APA需要选择合适的步长来取得收敛速度与稳态误差之间的折衷，当步长较大时，收敛速度将加快，但同时稳态误差也会增大；当步长较小时，稳态误差减小，而收敛速度会变慢。因此，可采用变步长解决以上问题，在算法未收敛时采用较大的步长，当算法收敛时采用较小的步长。APA算法通过为自适应系统引入记忆性,重复使用输入信号以提高算法收敛速度，在处理非平稳、强相关的语音信号时仍能保持其优异的算法性能。APA算法通过重复利用输入数据提高收敛速度。定义输入数据的重用次数为阶数，构造M阶APA如下：设N为FIR滤波器长度；H＝[h0，h1，...，hN-1]T为回声路径序列；分别记t时刻噪声信号、输入信号为v(t)、x(t)，可得t时刻输入信号向量为XN(t)，XN(t)＝[x(t)，x(t-1)，...，x(t-N+1)]T，其中下标N表示数组长度，上标T表示矩阵转置。期望信号d(t)满足：将t时刻前M个输入向量记为矩阵形式：XNM(t)＝[XN(t),XN(t-1),...,XN(t-M+1)]；(11)分别记V(t)、Y(t)、D(t)为t时刻前M个噪声、滤波器输出与期望信号构成的向量,得：V(t)＝[v(t),v(t-1),...,v(t-M+1)]T；(12)Y(t)＝XTNM(t)W(t)＝[y0(t),y1(t),...,yM-1(t)]T；(13)D(t)＝[d(t),d(t-1),...,d(t-M+1)]T；(14)分别定义t时刻先验误差、后验误差为：e(t)＝D(t)-XTNM(t)W(t)＝D(t)-Y(t)＝[e0(t),e1(t),...,eM-1(t)]T；(15)ε(t)＝D(t)-XTNM(t)W(t+1)；(16)APA以求解约束最优化问题为算法目标。目标函数：约束条件:ε(t)＝0M1；(18)式(18)中0M1表示M×1零向量。物理意义为：在强制后验误差ε(t)为零的条件下，更新后的向量W(t+1)应尽可能与当前向量W(t)保持接近。应用拉普拉斯乘子法可得式(17)、(18)解为：W(t+1)＝W(t)+XNM(t)(XTNM(t)XNM(t))-1e(t)；(19)由于各种环境噪声及测量噪声的存在,强迫后验误差为零，使算法对不相关的干扰信号进行补偿,最终导致稳态失调增加。因此需引入收敛步长μ(0<μ<2)以取得稳态失调与收敛速度的折衷。标准APA算法如下：W(t+1)＝W(t)+μXNM(t)(XTNM(t)XNM(t))-1e(t)(20)APA算法在远距离回声消除过程中，回声路径的冲激响应时间很长，但是普通参数可调横向滤波器阶数比真实的回声路径阶数短，因此在实际应用中模型噪声普遍存在，将模型噪声进行量化并处理是必要的。在处理非平稳、强相关的语音信号时，APA算法能保持较高的收敛速度以及较低的稳态失调量，但未考虑到双端对讲与回声路径突变的区别，所以无法有效克服双端对讲带来的干扰。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种回声消除系统及方法，所要解决的技术问题是：APA算法在远距离回声消除过程中，回声路径的冲激响应时间很长，但是普通参数可调横向滤波器阶数比真实的回声路径阶数短；无法有效克服双端对讲带来的干扰。本专利技术解决上述技术问题的技术方案如下：一种回声消除方法，用于即时翻译过程中远距离声学回声消除，包括以下步骤：步骤S1.获取即时翻译系统的输入信号，对输入信号进行处理，获取处理参数；步骤S2.根据处理参数对APA算法噪声进行量化，得量化模型；根据量化模型推导出统计量；步骤S3.将统计量代入变步长因子中，自动调整步长因子，构建改进APA算法，利用改进APA算法进行滤除干扰噪声。本专利技术的有益效果是：处理模块、量化统计模块和构建模块协调运作，构建改进APA算法，改进APA算法不但可以有效克服双端对讲干扰，消除噪声，而且在收敛速度、稳态失调等方面也有明显改善。在上述技术方案的基础上，本专利技术还可以做如下改进。进一步，所述步骤S1中获取即时翻译输入信号具体包括：获得t时刻输入信号向量为：XN(t)＝[x(t)，x(t-1)，...，x(t-N+1)]T；其中N表示数组长度，上标T表示矩阵转置。进一步，所述步骤S1中，获取处理参数的具体步骤包括：对信号向量XN(t)进行处理，获取t时刻前M个噪声信号向量V(t)、滤波器输出信号向量Y(t)和期望信号向量D(t)，以及t时刻先验误差e(t)、后验误差ε(t)。进一步，所述步骤S2中根据处理参数对APA算法噪声进行量化的具体步骤包括以下：步骤S21.获取即时翻译系统输入信号的回声路径有限冲激响应和滤波器的有限冲击响应；步骤S22.对回声路径有限冲激响应和滤波器的有限冲击响应进行处理，得出回声信号；对处理参数和回声信号进行处理，得麦克风信号和滤波器输出信号；步骤S23.利用麦克风信号和滤波器输出信号对模型噪声进行量化。进一步，所述步骤S2中，根据量化模型推导出统计量具体包括以下步骤：选用高斯白噪声信号为输入信号时，采用指数窗方法对处理参数和量化模型进行处理，获取近端信号能量统计量和滤波器收敛程度统计量ψ(t)。进一步，所述步骤S3中，改进APA算法具体为：W(t+1)＝W(t)+μ(t)XNM(t)(XTNM(t)XNM(t))-1e(t)；其中变步长因子为：为近端信号能量统计量，ψ(t)为滤波器收敛程度统计量。本专利技术解决上述技术问题的另一技术方案如下：一种回声消除系统，用于即时翻译过程中远距离声学回声消除，包括：处理模块，用于获取即时翻译系统的输入信号，对输入信号进行处理，获取处理参数；量化统计模块，用于根据处理参数对APA算法噪声进行量化，得量化模型；根据量化模型推导出统计量；构建模块，用于将统计量代入变步长因子中，自动调整步长因子，构建改进APA算法，利用改进APA算法进行滤除干扰噪声。本专利技术的有益效果是：处理模块、量化统计模块和构建模块协调运作，构建改进APA算法，改进APA算法不但可以有效克服双端对讲干扰，消除噪声，而且在收敛速度、稳态失调等方本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种回声消除方法，用于即时翻译过程中远距离声学回声消除，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1.获取即时翻译系统的输入信号，对输入信号进行处理，获取处理参数；步骤S2.根据处理参数对APA算法噪声进行量化，得量化模型；根据量化模型推导出统计量；步骤S3.将统计量代入变步长因子中，自动调整步长因子，构建改进APA算法，利用改进APA算法进行滤除干扰噪声。

【技术特征摘要】
1.一种回声消除方法，用于即时翻译过程中远距离声学回声消除，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1.获取即时翻译系统的输入信号，对输入信号进行处理，获取处理参数；步骤S2.根据处理参数对APA算法噪声进行量化，得量化模型；根据量化模型推导出统计量；步骤S3.将统计量代入变步长因子中，自动调整步长因子，构建改进APA算法，利用改进APA算法进行滤除干扰噪声。2.根据权利要求1所述一种回声消除方法，其特征在于，所述步骤S1中获取即时翻译输入信号具体包括：获得t时刻输入信号向量为：XN(t)＝[x(t)，x(t-1)，...，x(t-N+1)]T；其中N表示数组长度，上标T表示矩阵转置。3.根据权利要求2所述一种回声消除方法，其特征在于，所述步骤S1中，获取处理参数的具体步骤包括：对信号向量XN(t)进行处理，获取t时刻前M个噪声信号向量V(t)、滤波器输出信号向量Y(t)和期望信号向量D(t)，以及t时刻先验误差e(t)、后验误差ε(t)。4.根据权利要求1至3任一项所述一种回声消除方法，其特征在于，所述步骤S2中根据处理参数对APA算法噪声进行量化的具体步骤包括以下：步骤S21.获取即时翻译系统输入信号的回声路径有限冲激响应和滤波器的有限冲击响应；步骤S22.对回声路径有限冲激响应和滤波器的有限冲击响应进行处理，得出回声信号；对处理参数和回声信号进行处理，得麦克风信号和滤波器输出信号；步骤S23.利用麦克风信号和滤波器输出信号对模型噪声进行量化。5.根据权利要求4所述一种回声消除方法，其特征在于，所述步骤S2中，根据量化模型推导出统计量具体包括以下步骤：选用高斯白噪声信号为输入信号时，采用指数窗方法对处理参数和量化模型进行处理，获取近端信号能量统计量和...

【专利技术属性】
技术研发人员：周萍，吴雷，杨海燕，苏欣欣，
申请(专利权)人：桂林电子科技大学，
类型：发明
国别省市：广西,45