【技术实现步骤摘要】
一种变核宽度的最大熵子带回声消除方法
本专利技术属于语音通信的自适应回声消除
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。子带滤波器算法,根据不同频率子带的信号变化不同,而采取不同的处理,能很大的提高相关信号的处理能力,从而提高收敛速度,也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子带回声消除方法有如下所示:文献1“TwoImprovedNormalizedSubbandAdap ...
【技术保护点】
一种变核宽度的最大熵子带回声消除方法,其步骤如下:A、信号的采样与处理将当前时刻n到时刻n‑L+1之间的采样远端信号u(n),u(n‑1),...,u(n‑L+1),构成当前时刻n分析滤波器一的输入向量U(n),U(n)=[u(n),u(n‑1),...,u(n‑L+1)]
【技术特征摘要】
1.一种变核宽度的最大熵子带回声消除方法,其步骤如下:A、信号的采样与处理将当前时刻n到时刻n-L+1之间的采样远端信号u(n),u(n-1),...,u(n-L+1),构成当前时刻n分析滤波器一的输入向量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;分析滤波器一将输入向量U(n)按频带分割成I个远端子带向量Ui(n),Ui(n)=[ui(n),ui(n-1),...,ui(n-L+1)]T;同时,分析滤波器二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)按频带分割分割成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为远端子带向量和近端子带信号的总个数,其取值为2、4、6、8;B、信号抽取将远端子带向量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的远端子带抽取向量Ui(k),Ui(k)=[ui(k),ui(k-1),...,ui(k-L+1)]T;其中,K为抽取的序号;对近端子带信号di(n)也经抽取器进行I抽取,即将n=k=KI时刻的近端子带信号di(n)抽出,得到抽取时刻k的近端子带抽取信号di(k),di(k)=di(KI);C、滤波器的输出将抽取时刻k的远端子带抽取向量Ui(k)通过自适应回声消除滤波器中的子带滤波器得到抽取时刻k的输出子带信号yi(k),其中W(k)为子带滤波器在抽取时刻k的权系数向量,W(k)=[w1(k),w2(k),..wl(k).,wL(k)]T;wl(k)为权系数向量W(k)中的第l个权系数,l=1,2,...,L为权系数wl(k)的...
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