[发明专利]基于块稀疏成比例重用权系数仿射投影的回声消除方法有效
申请号: | 201610263756.4 | 申请日: | 2016-04-26 |
公开(公告)号: | CN105721729B | 公开(公告)日: | 2019-01-15 |
发明(设计)人: | 赵海全;刘倩倩 | 申请(专利权)人: | 西南交通大学 |
主分类号: | H04M9/08 | 分类号: | H04M9/08 |
代理公司: | 成都博通专利事务所 51208 | 代理人: | 陈树明 |
地址: | 610031 四*** | 国省代码: | 四川;51 |
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摘要: | 一种基于块稀疏成比例重用权系数仿射投影的回声消除方法,其步骤主要是:A、远端信号滤波,将滤波器输入向量X(n)通过自适应滤波器得到输出值y(n);B、回声抵消,将近端麦克风拾取到当前时刻带回声的近端信号d(n)与滤波器输出值y(n)相减后的误差为残差信号e(n),e(n)=d(n)‑y(n),并送回给远端;C、滤波器抽头权向量更新;D、令n=n+1,重复A、B、C的步骤,直至通话结束。该方法对稀疏系统的语音通信的回声消除能力强,收敛速度快,稳态误差小;回声消除效果好。 | ||
搜索关键词: | 基于 稀疏 比例 重用 系数 投影 回声 消除 方法 | ||
【主权项】:
1.一种基于块稀疏成比例重用权系数仿射投影的回声消除方法,其步骤如下:A、远端信号滤波A1、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),远端信号离散值x(n)在n到n‑L+1时刻的值x(n),x(n‑1),...,x(n‑L+1)构成当前时刻n的滤波器输入向量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;A2、将滤波器当前时刻n的输入向量X(n)通过自适应滤波器得到当前时刻n的滤波器输出值y(n),y(n)=XT(n)w(n);其中w(n)为自适应回声消除滤波器当前时刻n的抽头权系数向量,w(n)=[w1(n),w2(n),...wl(n),...,wL(n)]T,其长度为L,初始值为零向量,wl(n)为抽头权系数向量w(n)中的第l个元素;将n到n‑M+1时刻的滤波器输出值y(n)进行平滑,得到当前时刻n的滤波器输出平滑值![]()
M为重用权向量的个数,其取值为2,4,6;A3、将当前时刻n和前K‑1个时刻的滤波器输入向量X(n),X(n‑1),...,X(n‑K+1)组合,得到滤波器仿射投影输入向量U(n),U(n)=[X(n),X(n‑1)...X(n‑K+1)],其中K代表仿射投影阶数,K=4,8,16;B、回声抵消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)与当前时刻n的滤波器输出平滑值
的差值,作为当前时刻n的残差信号![]()
并送回给远端;C、滤波器抽头权向量更新C1、残差向量的组成:将时刻n到时刻n‑K+1的残差信号
组成当前时刻n的残差向量![]()
C2、欧几里德2,1范数的计算:将A2步的当前时刻n的抽头权系数向量w(n)均分成I=L/P个分组,每组的抽头权系数个数为P,得到当前时刻n第i组抽头权系数向量w[i](n),w[i](n)=[w((i‑1)P+1),w((i‑1)P+2),...w((i‑1)P+p),...,w((i‑1)P+P)],进而得到当前时刻n第i组抽头权系数向量w[i](n)的欧几里德2,1范数||w[i](n)||2,
其中,p为第i组抽头权系数向量中的元素w((i‑1)P+p)的序号,p=1,2,...,P;C3、欧几里德范数的修定:求出各组抽头权系数向量w[i](n)的欧几里德2,1范数||w[i](n)||2与抽头权系数设定阈值q间的最大值,将该最大值与设定加权系数ρ的积作为当前时刻n的范数下限值λ(n),λ(n)=ρmax{q,||w[1](n)||2,||w[2](n)||2,...,||w[i](n)||,...,||w[I](n)||2},其中,max表示取最大值运算,加权系数ρ的取值为0.01‑0.05;再由下式得出当前时刻n第i组抽头权系数向量w[i](n)的欧几里德2,1范数修定值γi(n),γi(n)=max{λ(n),||w[i](n)||2},C4、成比例矩阵的计算:由下式算出当前时刻n第i组抽头权系数向量w[i](n)的范数归一化值γ'i(n),
将当前时刻n各组抽头权系数向量w[i](n)的范数归一化值由下式扩展组成抽头权系数向量w[i](n)的范数归一化值矩阵Γ(n),Γ(n)=[γ'1(n)·1P,γ'2(n)·1P,..γ'i(n)·1P.,γ'I(n)·1P]T,式中,1P表示长度为P的元素全为一的行向量,·表示向量的点乘;再由当前时刻n的抽头权系数向量w[i](n)的范数归一化值矩阵Γ(n)和当前时刻n的滤波器输入向量X(n),算出当前时刻n的成比例矩阵G(n),G(n)=[Γ(n)⊙X(n),G‑1(n)]其中,⊙表示两个矩阵的各个元素相乘,G‑1(n)表示n‑1时刻成比例矩阵的前K‑1列,初始时为零矩阵;C5、滤波器抽头权向量更新计算下一时刻n+1的自适应回声消除滤波器的抽头权系数向量w(n+1);
其中,μ为自适应滤波器的步长,其取值范围为0<μ<2,δ为防止矩阵求逆计算困难的常数,其取值为0.001~0.01,IK为K×K的单位矩阵;D、令n=n+1,重复A、B、C的步骤,直至通话结束。
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