The invention discloses an affine projection adaptive echo cancellation method based on zero attraction. The steps are as follows: A, remote signal processing, sampling the far-end signal from the far-end to obtain the discrete value x(n) of the far-end signal at the current time n, and then constructing the input vector X(n) of the adaptive filter at the current time and the affine projection matrix U(n); B, echo estimation, and input vector X(n) of the filter. (n) The output value y (n), i.e. the estimated value y (n) of echo, is obtained by adaptive filter; C, echo cancellation, and the near-e n d microphone picks up the near-e n d echo signal D (n) of the current time n, and subtracts the near-e n d echo signal D (n) of the current time n from the output value y (n) of the adaptive filter of the current time n to obtain the residual signal e (n), D, the construction of proportional affine projection matrix E, E; Zero attraction factor calculation; F, weight coefficient vector updating; G, repetition. The method has strong identification ability, fast convergence speed, low steady-state error and good echo cancellation effect.
【技术实现步骤摘要】
基于零吸引的仿射投影自适应回声消除方法
本专利技术属于通信的自适应回声对消
技术介绍
在以语音为主的通信系统(比如免提电话、电视电话会议系统等)中,语音质量通常会受到以声学回声为主的回声影响。以电视电话会议为例,因为扬声器和麦克风被置于同一空间,本地扬声器发出的远端语音被本地近端麦克风接收并传回远端,导致远端说话者听到自己的声音。由于回声对通信质量的严重影响,研究人员提出了多种方法来消除回声。其中,自适应回声消除技术成本低效果好,得到研究学者们的一致认可,是目前国际上公认的最有前景的回声消除技术,也是回声消除采用的主要技术。自适应回声消除技术是用自适应滤波器来估计回声,并在近端信号中减去回声的估计值以消除回声。自适应回声消除技术的核心是自适应回声消除算法,因此该研究领域最主要工作是找到性能卓越的自适应回声消除算法。在目前的自适应回声消除应用中,性能较好的自适应回声消除算法有文献1的方法:“AnEfficientProportionateAffineProjectionAlgorithmforEchoCancellation”(ConstantinPale ...
【技术保护点】
1.基于零吸引的仿射投影自适应回声消除方法,其步骤如下:A、远端信号处理将远端传来的远端信号采样得到当前时刻n的远端信号离散值x(n),将当前时刻n与之前的L‑1时刻的远端信号离散值x(n),x(n‑1),...,x(n‑L+1),构成当前时刻n的自适应滤波器输入向量X(n),X(n)=[x(n),x(n‑1),...,x(n‑L+1)]T,其中L=512,是滤波器抽头数;T代表转置运算;将当前时刻n与之前的p‑1时刻的自适应滤波器输入向量X(n),X(n‑1),...,X(n‑p+1)),构成当前时刻n的仿射投影输入矩阵U(n),U(n)=[X(n),X(n‑1),... ...
【技术特征摘要】
1.基于零吸引的仿射投影自适应回声消除方法,其步骤如下:A、远端信号处理将远端传来的远端信号采样得到当前时刻n的远端信号离散值x(n),将当前时刻n与之前的L-1时刻的远端信号离散值x(n),x(n-1),...,x(n-L+1),构成当前时刻n的自适应滤波器输入向量X(n),X(n)=[x(n),x(n-1),...,x(n-L+1)]T,其中L=512,是滤波器抽头数;T代表转置运算;将当前时刻n与之前的p-1时刻的自适应滤波器输入向量X(n),X(n-1),...,X(n-p+1)),构成当前时刻n的仿射投影输入矩阵U(n),U(n)=[X(n),X(n-1),...,X(n-p+1)],其中p为仿射投影阶数,p=2~8;B、回声估计将当前时刻n的滤波器输入向量X(n)通过自适应滤波器得到当前时刻n的输出值y(n),也即当前时刻n的回声的估计值y(n),y(n)=WT(n)X(n);其中,W(n)为当前时刻n的自适应滤波器的抽头权向量,W(n)=[w1(n),w2(n),...,wl(n),...,wL(n)]T;其长度为L,其初始值为零向量即W(0)=0,wl(n)为当前时刻n的自适应滤波器的第l个抽头权系数;C、回声抵消近端麦克风拾取出当前时刻n的带回声的近端信号d(n);将当前时刻n的带回声的近端信号d(n)与当前时刻n的自适应滤波器的输出值y(n)相减,得到当前时刻n的残差信号e(n),e(n)=d(n)-y(n);再将当前时刻n的残差信号e(n)回送给远端;D、成比例仿射投影矩阵的构建D1、归一化平滑变化率的计算将当前时刻n的平滑时间窗的近半段的第l个抽头权系数wl(n)的绝对值加和,得到当前时刻n的第l个抽头权系数的近半段记忆值Ql(n),Ql(n)=|wl(n)|+|wl(n-1)|+...+|wl(n-J/2+1)|;其中J为平滑时间窗的长度,其取值为10-20间的偶数;将当前时刻n的平滑时间窗远半段的第l个抽头权系数wl(n)的绝对值加和,得到当...
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