一种采样率差异估计与校正方法技术

本发明专利技术提供了一种采样率差异估计方法，包括下列步骤：１）分别用两个不同的设备录制同一音源获得两个相关信号ｘ（ｎ）和ｙ（ｎ）；其中ｎ是整数；２）设定采样率差异范围；３）以一定步长，在所述采样率差异范围内进行遍历；４）假定当前采样率为ｘ（ｎ）的实际采样率，求出ｘ（ｎ）与ｙ（ｎ）的互相关函数Ｒ１２（ｎ），并记录对应于该当前采样率的互相关函数Ｒ１２（ｎ）；５）遍历结束后得出对应于最大互相关函数Ｒ１２（ｎ）的ｘ（ｎ）的采样率，进而得出ｘ（ｎ）与ｙ（ｎ）的采样率差异。本发明专利技术能够准确地进行采样率差异估计和校正，从而保证多通道信号处理中不同通道的音频信号流严格同步。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及多通道信号处理
更具体地说，本专利技术涉及一种用于多通道 信号处理中的采样率差异估计与校正方法。
技术介绍
当音频流从一个设备传输到另一个设备，在播放或者录制的过程中，总会存在一 个问题在两个设备的数模转换模块中，缺乏一个共同的时钟信号。这可能会导致信号的采 样率出现不一致的情况。导致采样率出现不一致现象的原因包括首先、产生时钟信号的晶 振存在一定频率范围内的容忍度，在一些商用的数字信号处理设备中，这个容忍度可以从 几十个PPM(parts per million)到上万个PPM ；其次，晶振的频率可能受到温度的影响，最 后，在一些便携设备中，其所需要的频率可能是从一个更高的频率通过分频得到的。由于诸 如以上的这些原因，一个标称为8000Hz采样的信号，其实际采样率可能为8002Hz，或者其 它步页率(可参见 EnriqueRobledo-Arnuncio, Ted S. Wada & Biing-Hwang (Fred) Juang,"On dealing withsampling rate mismatches in blind source separation and acoustic echo cancellation，，，2007IEEE Workshop on Application of Signal Processing to Audio and Acoustics, pp.34-37)。在现有技术中，比如说VOIP中，可以在那些不为人耳感知的语音段插入一些零值 样点或者删除一些样点，从而克服采样率差异的影响，进而保证音频信号流的同步。另外，在一些更为复杂的应用中，比如涉及到多路信号处理的应用中，如盲源信号 分离，自适应噪声消除等应用，仅仅保证信号的同步并不能满足算法的需要。当音频信号来 自多个不同的采样设备时，在经过算法处理之前，必须保证多路信号的采样率是一致的，而 现有的信号分离或者自适应噪声消除系统，并没有考虑采样率差异的影响。因此，迫切需要 一种能够进行采样率差异估计和校正的方法。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种能够进行采样率差异估计和校正的方法，进而保证多通 道信号处理中不同通道的音频信号流严格同步。为实现上述专利技术目的，本专利技术提供了一种采样率差异估计方法，包括下列步骤2、采样率差异估计方法，包括下列步骤1)分别用两个不同的设备录制同一音源获得两个相关信号x(n)和y(n)；其中η 是整数，表示相关信号χ (η)和y(n)的采样点编号；2)设定采样率差异范围；3)以一定步长，在所述采样率差异范围内进行遍历； 4)假定当前采样率为χ (η)的实际采样率，求出χ (η)与y (η)的互相关函数R12 (η)， 并记录对应于该当前采样率的互相关函数R12 (η)； 5)遍历结束后得出对应于最大互相关函数R12(Ii)的X(Ii)的采样率，进而得出χ (η)与y(n)的采样率差异。其中，所述步骤4)中，计算出X(n)与y(n)的互相关函数R12(Ii)的方法如下X1 (w) = FFT (χ (η))X2 (w) = FFT (y (η))Gu (w) = X1 (w)X*2 (w) 其中，σ代表相关信号x(n)和y(η)的信噪比。与现有技术相比，本专利技术能够准确地进行采样率差异估计和校正，从而保证多通 道信号处理中不同通道的音频信号流严格同步。附图说明图1是采样率差异估计和校正应用于BSS (盲源信号分离)/ANC (自适应噪声消 除)系统的示意图；图2是无采样率差异时，噪声信号在自适应噪声消除前后的对比示意图；图3是采样率差异为IHz时，噪声信号在自适应噪声消除前后的对比示意图；图4是采样率差异为2ΗΖ时，噪声信号在自适应噪声消除前后的对比示意图；图5是采样率差异为5ΗΖ时，噪声信号在自适应噪声消除前后的对比示意图；图6是本专利技术一个实施例中的采样率差异估计与校正方法的流程图；图7是用以进行采样率差异估计时的两段信号的波形图，下面一段信号被噪声干 扰，信噪比为-IOdB;图8是采样率差异估计结果图，结果等于虚线坐标与实线坐标之差。具体实施例方式本专利技术提供了，图1是采样率差异估计和校正应 用于BSS(盲源信号分离)/ANC(自适应噪声消除)系统的示意图，图中两路信号的标称采 样率相同，均为fs，但实际上，两者的真实采样率却不是fs，在这种情况下，进行多通道信 号处理的时，多通道信号处理算法的性能会受到影响。图2、3、4、5中给出了当采样率存在 各种差异和不存在差异时，自适应噪声消除算法的性能表现，可以发现，当存在采样率差异 时，自适应噪声消除存在非常大的噪声残差，并且，采样率差异越大，残余的噪声越多。本专利技术进行采样率差异估计的原理如下同样长度的两相关信号，当它们之间的 采样率差异越大时，它们的相关性就越小，表现为R12(H)的值就越小；反之，它们的相关性 就越大，R12 (η)的值越大(R12Oi)在下文中的公式2中有详细说明)。所以当两路相关信号 的采样率一致时，其互相关函数的最大值取得最大值。为此，选取两路信号中的其中一路， 将它从标称的采样率向某个范围的采样率重新采样，每次重采样之后，与另一路信号求互相关函数，记录每次互相关函数的最大值。在这些最大值构成的序列中，最大值对应的目标 采样率作为信号的真实采样率。下面结合附图和具体实施例对本专利技术做进一步地描述。如图6所示，χ (η)和y(n)是由两个不同的设备录制同一音源获得的用于多通道 信号处理的两个相关信号，二者标称的的采样率均为fs，而实际的采样率可能并不一致，而 且，x(n)和y(n)中还可能混入了干扰噪声，表达式如下式(1)所示。 其中，Sl(n)，S2 (η)是同一音源到达不同设备被录制的信号，Ii1 (η)，η2 (η)是到达录 音设备的干扰信号。由于噪声的影响，直接计算χ (η)和y(n)时域的互相关函数，其最大值往往不能准 确反映S1(Ii), S2(Ii)的相关性，尤其在噪声II1 (η)，II2 (η)也具有较强的相关性时，时域相关 函数的最大值可能反应的是噪声之间的相关性。本实施例中提出了一种改进的相位变换算法(IPHAT)，用于计算两段相关信号的 互相关函数的最大值及其对应坐标。IPHAT算法的完整描述如下X1 (w) = FFT (χ (η))X2 (w) = FFT (y (η))Gu(w) = X,(w)X*2(w)1 +r Gn(W) Jwn^^12C") =2π_1\ Gn(w)(2) λ =ΛΛ ~Λσ<σ0Λ(σ-σ^ + ^ σ0 <σ < σισ > σ,这里σ代表信噪比。也就是互相关信号χ (η)和y (η)的信噪比。λ是计算两相关信号互相关函数公式的一个参数，它与信号的信噪比有关。入0 表示λ的下限值，入1表示λ的上限值；ο 0表示σ的下限值，σ 表示σ的上限值。 入0、λ 1、σ0、ο 1是根据经验得出的。在一个优选实施例中，λ0 = 0. 35 ； λ 1 = 0. 85 ； σ 0 = OdB ； σ 0 = 20dB。利用IPHAT算法计算出x(n)与y (η)的互相关函数R12(Ii)以后，由下面的方法计 算χ(η本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种采样率差异估计方法，包括下列步骤：１）分别用两个不同的设备录制同一音源获得两个相关信号ｘ（ｎ）和ｙ（ｎ）；其中ｎ是整数；２）设定采样率差异范围；３）以一定步长，在所述采样率差异范围内进行遍历；４）假定当前采样率为ｘ（ｎ）的实际采样率，求出ｘ（ｎ）与ｙ（ｎ）的互相关函数Ｒ↓［１２］（ｎ），并记录对应于该当前采样率的互相关函数Ｒ↓［１２］（ｎ）；５）遍历结束后得出对应于最大互相关函数Ｒ↓［１２］（ｎ）的ｘ（ｎ）的采样率，进而得出ｘ（ｎ）与ｙ（ｎ）的采样率差异。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：付强，颜永红，覃波，
申请(专利权)人：中国科学院声学研究所，
类型：发明
国别省市：11[中国|北京]