[发明专利]基于背向瑞利散射的光纤监听语音增强技术

说明书

本发明公开了一种基于背向瑞利散射的光纤监听语音增强技术。针对光纤监听语音信噪比低、传统自适应滤波算法适应性差、输入信号高度相关时收敛速度慢等问题，本文从自适应滤波理论出发，在分析标准最小均方误差算法(LMS)原理以及性能的基础上，综合变步长LMS算法与解相关原理的优点，提出了一种改进的语音增强算法。该算法在利用箕舌线函数来更新自适应滤波步长因子的同时引入解相关原理来进行语音降噪处理。并比对该算法与他几种LMS传统算法的跟踪能力、计算复杂度以及语音的增强效果等方面都是较为优越，证明了本文提出的算法能有效改善传统算法适应性差、收敛速度慢、稳态误差大等问题，从而增强光纤监听的语音信号。

技术领域

本发明涉及光纤听音、安防领域，特别是涉及一种基于背向瑞利散射的光纤监听语音增强技术方法。

背景技术

光纤声音传感器作为一种新型的声音传感器,具有抗电磁和射频干扰、灵敏度高、安全可靠和保密性强等优点,特别适用于强电磁场、高射频、易燃易爆和军事安全等场合。然而目前的光纤声音传感器信噪比过低，导致实用性差，因此研究光纤声音传感器的语音增强的方法具有非常重要的理论价值和实际应用意义。

发明内容

本发明主要解决的技术问题是提供一种基于瑞利散射的反馈式光纤监听语音增强的方法。基于光纤中瑞利散射的反馈光的反射强度调制，提出了提出了一种基于自适应滤波技术的改进的解相关变步长LMS算法(DTCLMS)。语音增强的效果往往很难同时达到既充分改善音质，又最大限度的提升语音的可懂性，通常人们往往只能针对具体应用环境的不同而有所侧重。

为解决上述技术问题，更好的协调音质与可懂度的统一，实现对反馈型光纤监听带噪语音信号的最优增强。本发明采用的一个技术方案是：提出基于箕舌线函数与解相关原理的变步长LMS算法(DTCLMS)。

其中，所述基于箕舌线函数与解相关原理的变步长LMS算法设计的步骤包括：步长更新和输入向量之间的相关特性解除方法。首先，本发明为了使LMS算法在具有较小稳态误差的条件下仍能快速收敛，要求滤波系统在初始阶段或系统状态发生改变时具有较大的步长µ，在加快算法收敛速度的同时提升对时变系统的跟踪能力。当算法逐步进入收敛阶段时，适时的减小µ，以降低系统的稳态误差。即在滤波的过程中用一个变化的µ来更新权系数矢量，这就是变步长思想的核心。

其中。所述更新步长时所选调控机制，采用估计误差e(n)与滤波器权系数W(n)，因为其在整个迭代过程中是变化的，因此可直接作为步长更新的调控因子。以估计误差e(n)为例，采用如下几种变换方法来实现变步长LMS算法的步长更新。

1)使µ正比于e(n)；

2)建立µ与e²(n)瞬时值之间的关系；

3)令µ正比于e(n)和x(n)的互相关函数的估值；

4)用当前误差e(n)与上一步误差e(n-1)的自相关函数估值更新步长µ；

5)利用某一函数曲线来更新步长。

同时，为使算法的计算复杂度相对较低，用一个小的调整步长µ将权系数稳定于一个较小的邻域内，使滤波系统达到较小的稳态失调。当误差e(n)接近零时，会导致步长µ发生较大的改变。在这一点上，箕舌线函数恰好可以弥补Sigmoid函数的缺陷，在误差e(n)接近零时，步长µ以一个缓慢的速度而变化。同时该函数计算过程简单，没有涉及诸如Sigmoid函数的复杂运算，因而实用性强，被广泛应用于变步长LMS控制中。标准箕舌线函数表达式如式(1)。

(1)

a取0.5，并增加函数形状及幅度控制因子α、β，有如下步长更新表达式如式(2)。