有限冲激响应滤波器系数矢量的可持续更新方法及装置制造方法及图纸
The method and device for the sustainable renewal of the coefficient vector of the finite impulse response filter
The invention provides a sustainable updating method and device for the coefficient vector of a finite impulse response filter, which relates to the field of signal processing technology. Finite impulse response FIR filter coefficient vector sustainable adaptive updating method, including: obtaining the FIR filter coefficient vector for the FIR filter coefficient vector iterative updating time-varying regularization factor preset signal processing; according to the time-varying regularization factor, the FIR filter coefficient vector is updated. \u4e0a\u8ff0\u65b9\u6848\uff0c\u901a\u8fc7\u83b7\u53d6\u7528\u4e8e\u8fdb\u884cFIR\u6ee4\u6ce2\u5668\u7cfb\u6570\u77e2\u91cf\u8fed\u4ee3\u66f4\u65b0\u7684\u65f6\u53d8\u6b63\u5219\u5316\u56e0\u5b50\uff0c\u4f9d\u636e\u8be5\u65f6\u53d8\u6b63\u5219\u5316\u56e0\u5b50\u5bf9FIR\u6ee4\u6ce2\u5668\u7cfb\u6570\u77e2\u91cf\u8fdb\u884c\u6301\u7eed\u81ea\u9002\u5e94\u66f4\u65b0\uff0c\u4ee5\u6b64\uff0c\u4fdd\u8bc1\u4e86FIR\u6ee4\u6ce2\u5668\u6027\u80fd\u7684\u7a33\u5b9a\u6027\uff0c\u63d0\u9ad8\u4e86\u4fe1\u53f7\u5904\u7406\u7684\u53ef\u9760\u6027\u3002
【技术实现步骤摘要】
有限冲激响应滤波器系数矢量的可持续更新方法及装置
本专利技术涉及信号处理
，特别涉及一种有限冲激响应滤波器系数矢量的可持续更新方法及装置。
技术介绍
声学回声抵消器(AEC)是全双工语音通信系统中一个关键部件，其主要作用是移去由扬声器(喇叭)耦合到麦克风(话筒)中的远端信号的回声信号。在AEC中，用一个有限冲激响应(FIR)线性滤波器对回声路径进行自适应地学习建模，并由此合成一个回波的有效估计，然后在麦克风的接收信号中减去该估计，从而完成回波抵消的任务。当近端发话语音信号出现时，由于它与远端语音信号统计上不相关，因而其行为犹如一个突发的噪声，使得这一滤波器的系数更新将偏离实际回波路径所对应的真值而发生发散现象，这便相应地增大了回波残留量，使AEC的性能恶化。鉴于此，人们首先需要用“双讲”检测器(DTD)对麦克风接收信号中是否含有近端发话语音信号(即“双讲”情形)进行及时而准确地检测，在麦克风接收信号中无近端发话语音信号(即“单讲”)情况下，线性滤波器系数的自适应学习持续进行；而在麦克风接收信号中含有近端发话语音信号(即“双讲”)时，线性滤波器系数的自适应学习...
【技术保护点】
一种有限冲激响应FIR滤波器系数矢量的可持续自适应更新方法，其特征在于，包括：获取采用FIR滤波器系数矢量对预设信号处理时用于进行所述FIR滤波器系数矢量迭代更新的时变正则化因子；根据所述时变正则化因子，对所述FIR滤波器系数矢量进行更新。
【技术特征摘要】
1.一种有限冲激响应FIR滤波器系数矢量的可持续自适应更新方法，其特征在于，包括：获取采用FIR滤波器系数矢量对预设信号处理时用于进行所述FIR滤波器系数矢量迭代更新的时变正则化因子；根据所述时变正则化因子，对所述FIR滤波器系数矢量进行更新。2.根据权利要求1所述的可持续自适应更新方法，其特征在于，所述预设信号包括：声学回声抵消器AEC中输入的远端参考语音信号和近端麦克风接收的语音信号、自适应噪声抵消系统中噪声参考信号和系统输入信号、自适应干扰抵消系统中干扰参考信号和系统输入信号、自适应系统辨识中的激励输入信号和待辨识的未知系统输出信号的组合对中的一项。3.根据权利要求1所述的可持续自适应更新方法，其特征在于，所述预设信号包括AEC中输入的远端参考语音信号和近端麦克风接收的语音信号，所述获取采用FIR滤波器系数矢量对预设信号处理时用于进行所述FIR滤波器系数矢量迭代更新的时变正则化因子的步骤，包括：分别获取麦克风接收信号的功率和耦合因子的有效估计值；根据所述麦克风接收信号的功率和耦合因子的有效估计值，获取采用FIR滤波器系数矢量对预设信号处理时用于进行所述FIR滤波器系数矢量迭代更新的时变正则化因子。4.根据权利要求3所述的可持续自适应更新方法，其特征在于，所述麦克风接收信号的功率的获取方式为：根据公式：得到麦克风接收信号的功率；其中，为麦克风接收信号的功率；y(t)为麦克风接收信号；αa和αd为递归常量，且0≤αa<αd<1；t为数字信号时间索引序号。5.根据权利要求3所述的可持续自适应更新方法，其特征在于，所述耦合因子的有效估计值的获取方式为：根据互相关方法获取耦合因子的有偏估计值；获取用于所述耦合因子的有偏估计值补偿的修正因子；根据所述耦合因子的有偏估计值和所述修正因子，获取耦合因子的有效估计值。6.根据权利要求5所述的可持续自适应更新方法，其特征在于，所述根据互相关方法获取耦合因子的有偏估计值的步骤，包括：根据公式：获取耦合因子的有偏估计值；其中，为基于互相关技术的耦合因子的有偏估计值；x*(t-t1)为x(t-t1)的复共轭；t1＝0，1，2,…，Ts-1，Ts为用于进行估计时所使用的样本数目，且Ts＜＜L，L为FIR滤波器系数的个数；e(t-t1)为在t-t1信号样本时刻的AEC输出的误差信号，e(t)为t信号样本时刻AEC输出的误差信号；y(t)为t信号样本时刻麦克风接收信号；为的共轭转置矩阵；为远端参考信号矢量，且x(t-t2)为在t-t2信号样本时刻的远端参考信号；T为转置运算符；为FIR滤波器系数矢量，wt2(t)为t信号样本时刻FIR滤波器第t2+1个系数，t2＝0，1，2，…，L-1；t为数字信号样本时间索引序号。7.根据权利要求5所述的可持续自适应更新方法，其特征在于，所述获取用于所述耦合因子的有偏估计值补偿的修正因子的步骤，包括：获取AEC输出的误差信号与远端参考信号之间相关系数幅度平方的备选值；根据所述AEC输出的误差信号与远端参考信号之间相关系数幅度平方的备选值，获取AEC输出的误差信号与远端参考信号之间相关系数的有效幅度平方，并将此作为耦合因子的有偏估计值补偿的修正因子。8.根据权利要求7所述的可持续自适应更新方法，其特征在于，所述获取AEC输出的误差信号与远端参考信号之间相关系数幅度平方的备选值的步骤，包括：根据公式：获取AEC输出的误差信号与远端参考信号之间相关系数幅度平方的备选值；其中，为AEC输出的误差信号与远端参考信号之间相关系数幅度平方的备选值；x(t-t1)为在t-t1信号样本时刻的远端参考信号；x*(t-t1)为x(t-t1)的复共轭；t1＝0，1，2,…，Ts-1，Ts为用于进行估计时所使用的样本数目，且Ts＜＜L，L为FIR滤波器系数的个数；e(t-t1)为在t-t1信号样本时刻的AEC输出的误差信号，e(t)为t信号样本时刻AEC输出的误差信号；y(t)为t信号样本时刻麦克风接收信号；为的共轭转置矩阵；为远端参考信号矢量，且x(t-t2)为在t-t2信号样本时刻的远端参考信号；T为转置运算符；为FIR滤波器系数矢量，wt2(t)为在t信号样本时刻FIR滤波器第t2+1个系数，t2＝0，1，2，…，L-1；t为数字信号样本时间索引序号。9.根据权利要求7所述的可持续自适应更新方法，其特征在于，所述根据所述AEC输出的误差信号与远端参考信号之间相关系数幅度平方的备选值，获取AEC输出的误差信号与远端参考信号之间相关系数的有效幅度平方的步骤，包括：根据公式：获取AEC输出信号与远端参考信号之间相关系数的有效幅度平方；其中，为AEC输出的误差信号与远端参考信号之间相关系数的有效幅度平方；为AEC输出的误差信号与远端参考信号之间相关系数幅度平方的备选值；t为数字信号样本时间索引序号。10.根据权利要求5所述的可持续自适应更新方法，其特征在于，所述根据所述耦合因子的有偏估计值和所述修正因子，获取耦合因子的有效估计值的步骤，包括：根据公式：获取耦合因子的有效估计值；其中，为耦合因子的有效估计值；为基于互相关技术的耦合因子的有偏估计值；为AEC输出的误差信号与远端参考信号之间相关系数的有效幅度平方；t为数字信号样本时间索引序号。11.根据权利要求3所述的可持续自适应更新方法，其特征在于，所述根据所述麦克风接收信号的功率和耦合因子的有效估计值，获取采用FIR滤波器系数矢量对预设信号处理时用于FIR滤波器系数矢量迭代更新的时变正则化因子的步骤，包括：根据公式：获取用于FIR滤波器系数矢量迭代更新的时变正则化因子；其中，δopt(t)为时变正则化因子；L为FIR滤波器系数的个数；为麦克风接收信号的功率；为耦合因子的有效估计值；为基于互相关技术的耦合因子的有偏估计值；为AEC输出的误差信号与远端参考信号之间相关系数的有效幅度平方；δmin为预设常量，且δmin>0；ρ0和ρ分别为预设的正则化因子常数，且ρ>0，ρ0>0；t为数字信号样本时间索引序号。12.根据权利要求3所述的可持续自适应更新方法，其特征在于，所述根据所述时变正则化因子，对所述FIR滤波器系数矢量进行更新的步骤，包括：根据公式：应用归一化最小均方NLMS算法对所述FIR滤波器系数矢量进行持续的自适应更新；其中，为更新后的FIR滤波器系数矢量；为更新前的FIR滤波器系数矢量；μ为预定的系数更新步长参数，且0<μ<2；为远端参考信号矢量，且x(t-t2)为在t-t2信号样本时刻的远端参考信号；T为转置运算符；为的共轭转置矩阵；δopt(t)为时变正则化因子；e*(t)为e(t)的复共轭；e(t)为t信号样本时刻AEC输出的误差信号；y(t)为t信号样本时刻麦克风接收信号；wt2(t)为t信号样本时刻FIR滤波器第t2+1个系数，t2＝0，1，2，…，L-1；t为数字信号样本时间索引序号。13.根据权利要求3所述的可持续自适应更新方法，其特征在于，所述根据所述时变正则化因子，对所述FIR滤波器系数矢量进行更新的步骤，包括：根据公式：应用仿射投影AP算法对所述FIR滤波器系数矢量进行持续的自适应更新；其中，为更新后的FIR滤波器系数矢量；为更新前的FIR滤波器系数矢量；μ为预定的系数更新步长参数，且0<μ<2；δopt(t)为时变正则化因子；Xstate(t)为L×P维状态矩阵，且为在t-t3信号样本时刻的远端参考信号矢量，且t3＝0，1，…，P-1，P为AP算法的阶数；为Xstate(t)的共轭转置矩阵；IP×P为P×P维单位矩阵；为的复共轭，且为P维误差矢量；为P维麦克风接收信号矢量，且y(t-t3)为在t-t3信号样本时刻的麦克风接收信号；wt2(t)为t信号样本时刻FIR滤波器第t2+1个系数，t2＝0，1，2，…，L-1；t为数字信号样本时间索引序号。14.根据权利要求1所述的可持续自适应更新方法，其特征在于，所述预设信号包括AEC中输入的近端麦克风接收的语音信号的子带谱和远端参考语音信号的子带谱，所述FIR滤波器系数矢量为子带域FIR滤波器系数矢量，所述时变正则化因子为子带域时变正则化因子，所述获取采用FIR滤波器系数矢量对预设信号处理时用于进行所述FIR滤波器系数矢量迭代更新的时变正则化因子的步骤，包括：分别获取麦克风接收信号的子带功率谱和子带域耦合因子的有效估计值；根据所述麦克风接收信号的子带功率谱和子带域耦合因子的有效估计值，获取采用子带域FIR滤波器系数矢量对预设信号处理时用于进行所述子带域FIR滤波器系数矢量迭代更新的子带域时变正则化因子。15.根据权利要求14所述的可持续自适应更新方法，其特征在于，所述麦克风接收信号的子带功率谱的获取方式为：根据公式：得到麦克风接收信号的子带功率谱；其中，为麦克风接收信号的子带功率谱；Y(k,n)为麦克风接收信号子带谱；αa和αd为递归常量，且0≤αa<αd<1；k为子带索引变量，k＝0，1，2，…，K-1，且K为总子带数；n为信号帧时间索引变量。16.根据权利要求14所述的可持续自适应更新方法，其特征在于，所述子带域耦合因子的有效估计值的获取方式包括：根据互相关方法获取子带域耦合因子的有偏估计值；获取用于所述子带域耦合因子的有偏估计值补偿的修正因子；根据所述子带域耦合因子的有偏估计值和所述修正因子，获取子带域耦合因子的有效估计值。17.根据权利要求16所述的可持续自适应更新方法，其特征在于，所述根据互相关方法获取子带域耦合因子的有偏估计值的步骤，包括：根据公式：获取子带域耦合因子的有偏估计值；其中，为子带域耦合因子的有偏估计值；X*(k,n-n1)为X(k,n-n1)的复共轭；n1＝0，1，2,…，Ns-1，Ns为用于进行估计时所使用的信号帧数目，且Ns＜＜Ls，Ls为每个子带中FIR滤波器系数的个数；E(k,n-n1)为在n-n1信号帧时刻的AEC输出误差信号子带谱；E(k,n)为在n信号帧时刻AEC输出误差信号子带谱；Y(k,n)为在n信号帧时刻麦克风接收信号子带谱；为的共轭转置矩阵；为远端参考信号子带谱矢量，且X(k,n-n2)为在n-n2信号帧时刻的远端参考信号子带谱；T为转置运算符；为子带k中FIR滤波器系数矢量，Wn2(k,n)为n信号帧时刻子带k中FIR滤波器第n2+1个系数，n2＝0，1，2，…，Ls-1；k为子带索引变量，k＝0，1，2，…，K-1，且K为总子带数；n为信号帧时间索引变量。18.根据权利要求16所述的可持续自适应更新方法，其特征在于，所述获取用于所述子带域耦合因子的有偏估计值补偿的修正因子的步骤，包括：获取AEC输出误差信号子带谱与远端参考信号子带谱之间相关系数幅度平方的备选值；根据所述AEC输出误差信号子带谱与远端参考信号子带谱之间相关系数幅度平方的备选值，获取AEC输出误差信号子带谱与远端参考信号子带谱之间相关系数的有效幅度平方，并将此作为子带域耦合因子的有偏估计值补偿的修正因子。19.根据权利要求18所述的可持续自适应更新方法，其特征在于，所述获取AEC输出误差信号子带谱与远端参考信号子带谱之间相关系数幅度平方的备选值的步骤包括：根据公式：获取AEC输出误差信号子带谱与远端参考信号子带谱之间相关系数幅度平方的备选值；其中，为AEC输出误差信号子带谱与远端参考信号子带谱之间相关系数幅度平方的备选值；X*(k,n-n1)为X(k,n-n1)的复共轭；n1＝0，1，2,…，Ns-1，Ns为用于进行估计时所使用的帧数目，且Ns＜＜Ls，Ls为每个子带中FIR滤波器系数的个数；E(k,n-n1)为在n-n1信号帧时刻的AEC输出误差信号子带谱；E(k,n)为在n信号帧时刻AEC输出误差信号子带谱；Y(k,n)为麦克风接收信号子带谱；为的共轭转置矩阵；为远端参考信号子带谱矢量，且X(k,n-n2)为在n-n2信号帧时刻的远端参考信号子带谱；T为转置运算符；为子带k中FIR滤波器系数矢量，Wn2(k,n)为n信号帧时刻子带k中FIR滤波器第n2+1个系数，n2＝0，1，2，…，Ls-1；k为子带索引变量，k＝0，1，2，…，K-1，且K为总子带数；n为信号帧时间索引变量。20.根据权利要求18所述的可持续自适应更新方法，其特征在于，所述根据所述AEC输出误差信号子带谱与远端参考信号子带谱之间相关系数幅度平方的备选值，获取AEC输出误差信号子带谱与远端参考信号子带谱之间相关系数的有效幅度平方的步骤，包括：根据公式：获取AEC输出误差信号子带谱与远端参考信号子带谱之间相关系数的有效幅度平方；其中，为AEC输出误差信号子带谱与远端参考信号子带谱之间相关系数的有效幅度平方；为AEC输出误差信号子带谱与远端参考信号子带谱之间相关系数幅度平方的备选值；n为信号帧时间索引变量。21.根据权利要求16所述的可持续自适应更新方法，其特征在于，所述根据所述子带域耦合因子的有偏估计值和所述修正因子，获取子带域耦合因子的有效估计值的步骤，包括：根据公式：获取子带域耦合因子的有效估计值；其中，为子带域耦合因子的有效估计值，为子带域耦合因子的有偏估计值；为AEC输出误差信号子带谱与远端参考信号子带谱之间相关系数的有效幅度平方；n为信号帧时间索引变量。22.根据权利要求14所述的可持续自适应更新方法，其特征在于，所述根据所述麦克风接收信号的子带功率谱和子带域耦合因子的有效估计值，获取采用子带域FIR滤波器系数矢量对预设信号处理时用于进行所述子带域FIR滤波器系数矢量迭代更新的子带域时变正则化因子的步骤，包括：根据公式：获取采用子带域FIR滤波器系数矢量对预设信号处理时用于进行所述子带域FIR滤波器系数矢量迭代更新的子带域时变正则化因子；其中，δopt(k,n)为子带域时变正则化因子；为麦克风接收信号的子带功率谱；为子带域耦合因子的有效估计值，为子带域耦合因子的有偏估计值；为AEC输出误差信号子带谱与远端参考信号子带谱之间相关系数的有效幅度平方；δmin为预设常量，且δmin>0；ρ0和ρ分别为预设的正则化因子常数，且ρ>0，ρ0>0；n为信号帧时间索引变量。23.根据权利要求14所述的可持续自适应更新方法，其特征在于，所述根据所述时变正则化因子，对所述FIR滤波器系数矢量进行更新的步骤，包括：根据公式：应用归一化最小均方NLMS算法对所述子带域FIR滤波器系数矢量进行持续的自适应更新；其中，为更新后的子带k中FIR滤波器系数矢量；为更新前的子带k中FIR滤波器系数矢量；μ为预定的系数更新步长参数，且0<μ<2；为远端参考信号子带谱矢量，X(k,n-n2)为第n-n2信号帧时刻远端参考信号子带谱；n2＝0，1，…，Ls-1，Ls为每个子带中FIR滤波器系数的个数，T为转置运算符；为的共轭转置矩阵；E*(k,n)为E(k,n)的复共轭；E(k,n)为在n信号帧时刻AEC输出误差信号子带谱，且Y(k,n)为在n信号帧时刻麦克风接收信号子带谱；Wn2(k,n)为n信号帧时刻子带k中FIR滤波器第n2+1个系数；δopt(k,n)为子带域时变正则化因子；k为子带索引变量，k＝0，1，2，…，K-1，且K为总子带数；n为信号帧时间索引变量。24.根据权利要求14所述的可持续自适应更新方法，其特征在于，所述根据所述时变正则化因子，对所述FIR滤波器系数矢量进行更新的步骤，包括：根据公式：应用仿射投影AP算法对子带域FIR滤波器系数矢量进行持续的自适应更新；其中，为更新后的子带k中FIR滤波器系数矢量；为更新前的子带k中FIR滤波器系数矢量；μ为预定的系数更新步长参数，且0<μ<2；δopt(k,n)为子带域时变正则化因子；Xstate(k,n)为子带k中L×P维状态矩阵，且为在n-n3信号帧时刻的远端参考信号子带谱矢量，且n3＝0，1，…，P-1，P为AP算法的阶数；为Xstate(k,n)的共轭转置矩阵；IP×P为P×P维单位矩阵；为的复共轭，且为P维误差信号子带谱矢量；为P维麦克风接收信号子带谱矢量，且Y(k,n-n3)为在n-n3信号帧时刻的麦克风接收信号；Wn2(k,n)为n信号帧时刻子带k中FIR滤波器第n2+1个系数，n2＝0，1，…，Ls-1，Ls为每个子带中FIR滤波器系数的个数；k为子带索引变量，k＝0，1，2，…，K-1，且K为总子带数；n为信号帧时间索引变量。25.一种有限冲激响应FIR滤波器系数矢量的可持续自适应更新装置，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序；其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：获取采用FIR滤波器系数矢量对预设信号处理时用于进行所述FIR滤波器系数矢量迭代更新的时变正则化因子；根据所述时变正则化因子，对所述FIR滤波器系数矢量进行更新。26.根据权利要求25所述的可持续自适应更新装置，其特征在于，所述预设信号包括：声学回声抵消器AEC中输入的远端参考语音信号和近端麦克风接收的语音信号、自适应噪声抵消系统中噪声参考信号和系统输入信号、自适应干扰抵消系统中干扰参考信号和系统输入信号、自适应系统辨识中的激励输入信号和待辨识的未知系统输出信号的组合对中的一项。27.根据权利要求25所述的可持续自适应更新装置，其特征在于，所述预设信号包括AEC中输入的远端参考语音信号和近端麦克风接收的语音信号，计算机程序被处理器执行时还可实现如下步骤：分别获取麦克风接收信号的功率和耦合因子的有效估计值；根据所述麦克风接收信号的功率和耦合因子的有效估计值，获取采用FIR滤波器系数矢量对预设信号处理时用于进行所述FIR滤波器系数矢量迭代更新的时变正则化因子。28.根据权利要求27所述的可持续自适应更新装置，其特征在于，计算机程序被处理器执行时还可实现如下步骤：根据公式：得到麦克风接收信号的功率；其中，为麦克风接收信号的功率；y(t)为麦克风接收信号；αa和αd为递归常量，且0≤αa<αd<1；t为数字信号时间索引序号。29.根据权利要求27所述的可持续自适应更新装置，其特征在于，计算机程序被处理器执行时还可实现如下步骤：根据互相关方法获取耦合因子的有偏估计值；获取用于所述耦合因子的有偏估计值补偿的修正因子；根据所述耦合因子的有偏估计值和所述修正因子，获取耦合因子的有效估计值。30.根据权利要求29所述的可持续自适应更新装置，其特征在于，计算机程序被处理器执行时还可实现如下步骤：根据公式：获取耦合因子的有偏估计值；其中，为基于互相关技术的耦合因子的有偏估计值；x*(t-t1)为x(t-t1)的复共轭；t1＝0，1，2,…，Ts-1，Ts为用于进行估计时所使用的样本数目，且Ts＜＜L，L为FIR滤波器系数的个数；e(t-t1)为在t-t1信号样本时刻的AEC输出的误差信号，e(t)为t信号样本时刻AEC输出的误差信号；y(t)为t信号样本时刻麦克风接收信号；为的共轭转置矩阵；为远端参考信号矢量，且x(t-t2)为在t-t2信号样本时刻的远端参考信号；T为转置运算符；为FIR滤波器系数矢量，wt2(t)为t信号样本时刻FIR滤波器第t2+1个系数，t2＝0，1，2，…，L-1；t为数字信号样本时间索引序号。31.根据权利要求29所述的可持续自适应更新装置，其特征在于，计算机程序被处理器执行时还可实现如下步骤：获取AEC输出的误差信号与远端参考信号之间相关系数幅度平方的备选值；根据所述AEC输出的误差信号与远端参考信号之间相关系数幅度平方的备选值，获取AEC输出的误差信号与远端参考信号之间相关系数的有效幅度平方，并将此作为耦合因子的有偏估计值补偿的修正因子。32.根据权利要求31所述的可持续自适应更新装置，其特征在于，计算机程序被处理器执行时还可实现如下步骤：根据公式：获取AEC输出的误差信号与远端参考信号之间相关系数幅度平方的备选值；其中，为AEC输出的误差信号与远端参考信号之间相关系数幅度平方的备选值；x(t-t1)为在t-t1信号样本时刻的远端参考信号；x*(t-t1)为x(t-t1)的复共轭；t1＝0，1，2,…，Ts-1，Ts为用于进行估计时所使用的样本数目，且Ts＜＜L，L为FIR滤波器系数的个数；e(t-t1)为在t-t1信号样本时刻的AEC输出的误差信号，e(t)为t信号样本时刻AEC输出的误差信号；y(t)为t信号样本时刻麦克风接收信号；为的共轭转置矩阵；为远端参考信号矢量，且x(t-t2)为在t-t2信号样本时刻的远端参考信号；T为转置运算符；为FIR滤波器系数矢量，wt2(t)为在t信号样本时刻FIR滤波器第t2+1个系数，t2＝0，1，2，…，L-1；t为数字信号样本时间索引序号。33.根据权利要求31所述的可持续自适应更新装置，其特征在于，计算机程序被处理器执行时还可实现如下步骤：根据公式：获取AEC输出信号与远端参考信号之间相关系数的有效幅度平方；其中，为AEC输出的误差信号与远端参考信号之间相关系数的有效幅度平方；为AEC输出的误差信号与远端参考信号之间相关系数幅度平方的备选值；t为数字信号样本时间索引序号。34.根据权利要求29所述的可持续自适应更新装置，其特征在于，计算机程序被处理器执行时还可实现如下步骤：根据公式：获取耦合因子的有效估计值；其中，为耦合因子的有效估计值；为基于互相关技术的耦合因子的有偏估计值；为AEC输出的误差信号与远端参考信号之间相关系数的有效幅度平方；t为数字信号样本时间索引序号。35.根据权利要求27所述的可持续自适应更新装置，其特征在于，计算机程序被处理器执行时还可实现如下步骤：根据公式：获取用于FIR滤波器系数矢量迭代更新的时变正则化因子；其中，δopt(t)为时变正则化因子；L为FIR滤波器系数的个数；为麦克风接收信号的功率；为耦合因子的有效估计值；为基于互相关技术的耦合因子的有偏估计值；为AEC输出的误差信号与远端参考信号之间相关系数的有效幅度平方；δmin为预设常量，且δmin>0；ρ0和ρ分别为预设的正则化因子常数，且ρ>0，ρ0>0；t为数字信号样本时间索引序号。36.根据权利要求27所述的可持续自适应更新装置，其特征在于，计算机程序被处理器执行时还可实现如下步骤：根据公式：应用归一化最小均方NLMS算法对所述FIR滤波器系数矢量进行持续的自适应更新；其中，为更新后的FIR滤波器系数矢量；为更新前的FIR滤波器系数矢量；μ为预定的系数更新步长参数，且0<μ<2；为远端参考信号矢量，且x(t-t2)为在t-t2信号样本时刻的远端参考信号；T为转置运算符；为的共轭转置矩阵；δopt(t)为时变正则化因子；e*(t)为e(t)的复共轭；e(t)为t信号样本时刻AEC输出的误差信号；y(t)为t信号样本时刻麦克风接收信号；wt2(t)为t信号样本时刻FIR滤波器第t2+1个系数，t2＝0，1，2，…，L-1；t为数字信号样本时间索引序号。37.根据权利要求27所述的可持续自适应更新装置，其特征在于，计算机程序被处理器执行时还可实现如下步骤：根据公式：应用仿射投影AP算法对所述FIR滤波器系数矢量进行持续的自适应更新；其中，为更新后的FIR滤波器系数矢量；为更新前的FIR滤波器系数矢量；μ为预定的系数更新步长参数，且0<μ<2；δopt(t)为时变正则化因子；Xstate(t)为L×P维状态矩阵，且为在t-t3信号样本时刻的远端参考信号矢量，且t3＝0，1，…，P-1，P为AP算法的阶数；为Xstate(t)的共轭转置矩阵；IP×P为P×P维单位矩阵；为的复共轭，且为P维误差矢量；为P维麦克风接收信号矢量，且y(t-t3)为在t-t3信号样本时刻的麦克风接收信号；wt2(t)为t信号样本时刻FIR滤波器第t2+1个系数，t2＝0，1，2，…，L-1；t为数字信号样本时间索引序号。38.根据权利要求25所述的可持续自适应更新装置，其特征在于，所述...
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