过滤噪声的计算高效方法

过滤噪声的计算高效方法
【专利摘要】提供一种用于以计算上高效的方式从输入信号中滤除噪声的系统和方法。一种方法，包括：产生表示输入信号的原始噪声矩阵，其中，所述原始噪声矩阵的每个元素表示输入信号的一部分，初始化去噪矩阵等于原始噪声矩阵，以及更新所述去噪矩阵。更新所述去噪矩阵包括迭代卷积去噪矩阵的当前版本与内核以产生卷积矩阵，以及部分基于卷积矩阵的值修改去噪矩阵。
【专利说明】
过滤噪声的计算高效方法
[0001] 相关申请的交叉引用
[0002] 本申请要求来自的2013年12月23日提交、题为"SMOOTHING TIME-FREQUENCY SOURCE SEPARATION MASKS"的美国临时专利申请61/919851的权益和优先权，这是通过将 其全部引入本文作为参考。
技术领域
[0003] 本发明涉及信号处理领域，尤其涉及减少噪声。
【背景技术】
[0004] 处理信号（例如音频信号）以从原始信号选择或提取感兴趣的信号的一种方法是 强原始信号分解成分量，然后确定具有数值或布尔掩码值的掩模以使得每个掩码值对应于 分量之一。然后根据掩模值通过缩放或选择原始信号的分量来确定感兴趣的信号。在一些 示例中，所述分量具有紧凑的时间和频率的支持(例如，时间在10毫秒程度和频率在1 〇赫兹 范围），但可以使用除了时间与频率仓的其它分解方法。
[0005] 信号的源分离的一种方法涉及从采集信号的麦克风提取具有所需源相关联的感 兴趣信号，例如在特定方向上。使用多个麦克风取得音频信号，以及方向到达(DOA)信息计 算作为时间和频率的函数，例如，根据设定的离散时频分量。许多技术可用于生成在每个时 频窗口表示所需的信号源是否存在的掩码值。这些掩码值可以是二元的（例如，零或一)或 连续的（例如，范围为零到一的实数）。掩模值随后可用于选择输入信号的期望分量，以形成 表示来从兴趣源的期望信号的输出信号。许多技术使用输入信号的相对局部处理，因此具 有局部错误或偏差，结果是输出信号具有不希望的特性，如音频伪像。
[0006] 处理产生掩模中的错误和/或局部处理的方法是(例如，在时间-频率空间的卷积） 执行掩模的平滑，例如通过二维滤波。另一种方法是查看输入掩码值为二进制马尔可夫随 机场(MRF)的嘈杂意见，例如作为产生每个输入掩码值的独立产生观察。MRF的特征在于:基 于在相邻的位置的掩模值，在一个时间-频率位置的掩码值的条件分布，例如，根据在时频 掩模的四个或八个最接近邻居。在一些示例中，条件分布是明确定义的，而在一些示例中， 潜在的功能诱导条件分布函数。从所述噪声输入掩码值推断隐含掩模值形成输出掩模，其 用于提取或选择所需信号。输出掩码可以认为是MRF的隐藏值(例如，输出掩码的贝叶斯估 计)的。该掩码值的平滑集合可以通过Gibbs采样的方法获取，其中执行迭代，其中在每次迭 代中，一个时间-频率位置被认为是根据其相邻值和迭代获得的随机值更新。同时更新过程 掩码值的很大一部分通常是不可能的，并保持等同于常规Gibbs采样的顺序更新处理。

【发明内容】

[0007] 在一方面，提供了一种用于以计算上高效的方式从输入信号滤波噪声的方法。该 方法包括:生成表示所述输入信号的原始噪声矩阵，其中，所述生噪声矩阵的每个元素表示 输入信号的一部分，初始化所述去噪矩阵等于原始噪声矩阵，以及更新所述去噪矩阵。去噪 矩阵由迭代卷积去噪矩阵的当前版本与内核更新，以产生卷积矩阵，以及部分基于卷积矩 阵的值修改所述去噪矩阵。
[0008] 在一些实施方式中，该方法进一步包括:基于所述原始噪声矩阵的元素的置信水 平，产生置信加权噪声矩阵。在进一步的实施方式中，更新所述去噪矩阵进一步包括:加入 卷积矩阵和置信加权噪声矩阵，以产生概率强度矩阵。在一些示例中，更新步骤进一步包 括:通过将非线性函数应用于概率强度矩阵的元素，基于所述概率强度矩阵产生概率的矩 阵，以产生概率矩阵，以及基于概率的矩阵的元素的子集修改所述概率矩阵。根据一些示 例，所述非线性函数是S形函数。
[0009] 在各种实施方式中，更新所述去噪矩阵进一步包括:选择在概率强度矩阵中元素 的子集，以及基于在概率矩阵的相应元素的概率，使用新值替换去噪矩阵中相应元素的值。
[0010] 在一些实施方式中，该方法进一步包括:产生加权矩阵，其中所述权重矩阵的大小 和原始噪声矩阵相同，以及其中，所述加权矩阵的每个元素表示原始噪声矩阵的相应元素 的置信水平，以及基于所述原始噪声矩阵和权重矩阵产生置信加权噪声矩阵。在一些示例 中，组合包括逐元素将加权矩阵乘以噪声矩阵。
[0011] 在一些实施方式中，该方法进一步包括输出所述去噪矩阵。在一些示例中，该方法 进一步包括:平均每个在更新迭代产生的多个去噪矩阵，并输出所述多个去噪矩阵的平均 值。
[0012] 在一些示例中，输入信号是音频信号，和原始噪声矩阵元素各自具有基于在选定 的分析帧和频率的信息的值。该方法可以进一步包括使用快速傅立叶变换处理输入信号， 并且其中噪矩阵的当前版本和内核的卷积是在频域中。
[0013] 在一些实施方式中，该方法包括:生成原始噪声矩阵包括产生多个平行的原始噪 声矩阵，多个原始噪声矩阵的每个代表输入信号的一部分，并产生加权矩阵，产生置信加权 噪声矩阵，初始化所述去噪矩阵，以及更新所述去噪矩阵包括产生多个平行的加权矩阵，产 生多个平行的置信加权噪声矩阵，并行初始化多个去噪矩阵，并且并行更新多个去噪矩阵， 多个去噪矩阵的每个对应于多个原始噪声矩阵中的一个。
[0014] 根据一些实施方式，上述的矩阵可以是一维矩阵，只包括一列和/或一行。该方法 可使用阵列来执行，包括多维阵列。
[0015] 根据另一方面，提供了一种用于以计算上高效的方式从输入信号中滤除噪声的系 统。该系统包括用于接收输入信号的接收器，以及被配置为生成表示所述输入信号的原始 噪声矩阵的计算机实施方式的处理模块，其中，所述原始噪声矩阵的每个元素表示输入信 号的一部分，初始化去噪矩阵等于原始噪声矩阵，并更新去噪矩阵。更新包括迭代地卷积去 噪矩阵的当前版本与内核产生卷积矩阵，以及部分基于卷积矩阵的值修改所述去噪矩阵。
[0016] 在一些实施方式中，计算机实施方式的处理模块包括多个并行计算机实施方式的 处理模块，每个模块配置成生成并行的原噪声矩阵，其中所述多个平行的原始噪声矩阵的 每个表示输入信号的一部分，并且初始化和更新所述并行去噪矩阵，其中所述多个平行去 噪矩阵的每个对应于所述多个平行的原始噪声矩阵中的一个。在进一步的实施方式中，所 述多个并行计算机实施方式的处理模块更新相应的平行去噪矩阵的单个元素。
[0017]在其他实施方式中，计算机实施方式的处理模块包括多个并行计算机实施方式的 处理模块，每个模块配置为并行选择去噪矩阵的元素，并并行更新去噪矩阵的各个元素。每 个并行的计算机实施方式的处理模块选择不同的元素。
[0018] 在另一方面，提供了一种用于以计算上高效的方式从输入信号滤波噪声的方法。 该方法具有一定的相关GibbS采样，并且可以平行、连续或以混合并行和连续的模式对多个 更新位置执行。根据各种实施方式，更新方法可以在音频输入信号，视频输入信号，或者其 它输入信号一起使用。根据一个示例，该方法可有效地平滑时频掩模，用于源分离。
[0019] 在一些示例中，MRF是同质的，并且并行更新使用按照固定内核的位置不变卷积来 计算在所有位置的值。然后在位置的值的一个子集在常规的吉布斯更新中被更新（即，从由 并行更新计算出的分布提取随机值）。在一些示例中，卷积是在变换域（例如，傅立叶变换 域)中实施方式。
[0020] 在另一方面，在一般情况下，采样方法用于使用马尔可夫随机场通过在每次迭代 更新时间-频率值的随机选择部分的平滑时频掩模。
[0021] 在另一方面，一般来说，一种随机采样马尔可夫随机场的方法涉及:计算当前设定 的时间-频率值与内核的卷积，并对于每个时间-频率值的选定部分，根据该值和随机值的 卷积的结果的组合更新这些值。在一些示例中，所述卷积计算在变换域，例如傅里叶变换 域。在一些示例中，时间-频率值的部分随机选择。
[0022] 在一些示例中，上面指出的方法用于平滑根据方向到达信息确定的的输入时频掩 模的目的，平滑掩模然后用于选择对应于在特定方向的源的信号。
[0023] 一个或多个方面的一个优点是:相对噪声的输入掩码值的有效组合的所希望的信 号的改进选择，以形成提供适于人类或机器处理的选择的信号的输出掩码。改进可通过所 选择的信号的改进的感知和/或信息保持特性和/或通过减少计算需求表现，以执行该选 择。平滑化处理可高效率地实施方式，由此使得适合某些有限的资源实施方式(例如，在实 施方式有限的计算容量的电路中）。
[0024] 从以下的描述以及权利要求，本发明的其它特征和优点是显而易见的。
【附图说明】
[0025] 为了提供对本公开内容和特征和优点的更完整的理解，结合附图参考下面的描 述，其中，类似的参考数字表示相同的分量，其中：
[0026] 图1是示出根据本公开的一些实施例，以计算上有效的方式从输入信号滤波噪声 的方法的流程图；
[0027] 图2是示出根据本公开的一些实施例，以计算上有效的方式从输入信号滤波噪声 的更详细方法的流程图；
[0028] 图3是示出根据本公开的一些实施例，以计算上高效的方式从音频输入信号滤波 噪声的方法的流程图；
[0029] 图4是示出根据本公开的一些实施例，包括邻居的元素矩阵的图；
[0030] 图5A是示出具有椒盐噪声的图像的示意图；
[0031] 图5B是示出根据本公开的一些实施例，以计算上有效的方式过滤噪声图5A的图象 的不意图；和
[0032] 图6是示出根据本公开的一些实施例，以计算上有效的方式从输入信号滤波噪声 的系统的框图。
【具体实施方式】
[0033] 提供了用于以计算上高效的方式从输入信号中滤除噪声的系统和方法。图1是示 出根据本公开的一些实施例用于以计算上有效的方式从输入信号滤波噪声的方法100的流 程图。该输入信号可以是音频信号、视频信号、一维信号、RF信号、雷达信号或任何其它类型 的信号。在一个示例中，一维的输入信号可以是源是否是开或关的指示。该源可以是目标信 号，诸如语音，或者它可以是噪声信号，诸如风噪声、发动机噪音、键盘打字或其他背景噪 声。在一些实施方式中，该方法100开始于接收或获取输入信号。例如，可以在麦克风接收音 频信号，并且视频信号可以在照相机接收。
[0034] 在方法100的步骤102,生成一个原始噪声矩阵。原始噪声矩阵表示输入信号，以及 原始噪声矩阵的每个元素表示输入信号的一部分。在步骤104,初始化去噪矩阵等于原始噪 声矩阵。接着，去噪矩阵通过在步骤106开始的迭代过程更新。在步骤106,去噪矩阵的当前 版本和内核卷积，以产生卷积矩阵。在步骤108，部分基于卷积矩阵的值修改去噪矩阵。如在 下面关于图2的更详细描述中，卷积矩阵可以进一步处理以产生用于修改去噪矩阵的值。在 步骤108之后，在步骤110,确定迭代循环是否完成和去噪矩阵的更新是否完成，或是否重复 步骤106和108,进一步更新所述去噪矩阵。在一些示例中，迭代循环重复预定次数(例如，约 25次、约50次、约100次，或100次以上）。
[0035] 一旦方法100完成后，修改去噪矩阵已经结束，并最终的去噪矩阵可以被输出。在 其他实施方式中，作为从各步骤108的多次迭代的输出的去噪矩阵的多个版本进行平均，以 产生平均去噪矩阵，和平均去噪矩阵可以被输出。
[0036] 根据一些实施方式，在方法100中的矩阵包括只有一行或一列。因此，在一些实施 方式中，矩阵是阵列。在一些实施方式中，矩阵是多维阵列。在进一步的实施方式中，矩阵包 括只有一个元素。
[0037]根据一些优点，方法100提供了比传统的噪声滤波方法(如传统的Gibbs采样)从信 号有效过滤的噪声的更有效和更快速的过程。
[0038] 图2是说明根据本公开的一些实施例用于以计算上有效的方式从输入信号滤波噪 声的更详细方法的流程图。如图2中所示，方法200开始于步骤202通过产生表示输入信号的 原始噪声矩阵。在一个示例中，处理模块(如处理器)生成矩阵。原始噪声矩阵的每个元素表 示输入信号的一部分。在一些示例中，每个元素表示从该输入信号在特定频率或频率范围 的时间帧。因此，例如，特定时间框架可以由多个元素各自代表多个频率(或频率范围）中的 一个表示。在一个示例中，每个元素的值表示在各时间帧的相应频率是开启还是关闭。在一 些示例中，由于输入信号是噪声，值将指示所述时间-频率位置是否可能开或关。例如，可以 +1.0表示"可能打开"，而-1.0可表明"可能关闭"。在一些实施方式中，值是二进制的，而在 其他实施方式中，值是连续的。
[0039] 根据一些实施方式，原始噪声矩阵的每个元素的值基于相对相位信息确定。在其 它实施方式中，每个元素的值基于到达信息方向确定。在进一步的实施方式中，该值是根据 大小来确定。根据各种实施例，该值可以基于任何接收到的信息来确定。在一些应用中，代 替原始噪声矩阵，该系统可以产生原始噪声矩阵。在进一步的应用中，系统生成多个并行矩 阵，其并行处理来过滤噪声。
[0040] 一旦原始噪声矩阵已经产生，在步骤204中产生加权矩阵。加权矩阵的大小和原始 噪声矩阵相同，以及加权矩阵的每个元素表示原始噪声矩阵的相应元素的置信水平。在一 个示例中，在音频应用中，时间-频率频段中是否应包含在掩模中的置信水平使用在时间_ 频率窗口的能量的函数被确定。举例来说，较弱的段更可能给出到达方向（DOA)信息错误。 错误信息然后可以使用本文中所描述，根据本公开内容的方法和系统校正。
[0041] 可以基于最近邻居分析测定加权矩阵的元素的置信水平。特别是，对于选定的矩 阵位置，相邻位置的值可以被考虑确定选择位置的置信水平。在一般情况下，比如果许多、 大多数或所有近邻具有从在所选择的位置的值的不同值，如果所有近邻具有相似的值，所 选择位置的值更可能是正确的(并接收更高的置信水平值）。
[0042] 在步骤206,使用原始噪声矩阵和权重矩阵产生置信加权噪声矩阵。在一个示例 中，原始噪声矩阵与加权矩阵相乘，以产生置信加权噪声矩阵。
[0043]在步骤208,去噪声矩阵初始化为等于原始噪声矩阵。去噪矩阵然后经由步骤210、 212、214和216多次迭代更新。在一些实施方式中，步骤216之后，更新的去噪矩阵被返回作 为方法200的输出。在其它实施方式中，作为步骤216的多次迭代输出的去噪矩阵的多个版 本进行平均，以产生平均去噪矩阵，用于输出。
[0044] 更新去噪矩阵开始于步骤220,其中该去噪矩阵的当前版本与内核卷积，以产生卷 积矩阵。在一些示例中，内核是预定的。在各种实施方式中，内核可以是任何低通滤波器。在 许多实施方式中，中心值内核(〇，〇)= 〇。内核的带宽决定输出是如何光滑。在一些示例中， 内核中非零值的位置由有关的信号处理考虑确定，这些考虑噪声段很可能涉及到哪些嘈杂 段。例如，不同的STFT参数诱导时间分辨率、频率分辨率和拖尾现象的不同权衡。在一些示 例中，内核值被确定为涉及第一段与一个或多个其它选定段，其中从第一段的能量很可能 已被被涂到一个或多个其它选择的段，和/或从一个或多个其它选定段的能量很可能已经 涂抹到第一段。在一些实施方式中，内核的设计可以包括确定哪些产生性能良好的经验过 程。在一些实施方式中，内核中非零元素的模式反映了例如图4中所示的邻域结构，并在下 面更详细地讨论。
[0045] 在步骤212,卷积矩阵被加入到置信加权噪声矩阵，以产生概率强度矩阵。在一些 示例中，概率强度矩阵的元素指示概率强度值。在其它示例中，概率强度矩阵的元素是 Iogit0
[0046] 在步骤214,基于所述概率强度矩阵生成概率的矩阵。在一些实施方式中，S形函数 被应用到概率强度矩阵中的值，以生成概率的矩阵。在其它实施方式中，另一种非线性函数 应用于概率强度矩阵中的所述值，以生成概率的矩阵。
[0047] 在步骤216,是基于概率的矩阵元素的子集修改去噪矩阵。在一些实施方式中，在 去噪矩阵中的位置的子集被选择，以及在去噪矩阵中那些位置的值使用根据概率矩阵的对 应位置的概率选择的独立样本的值替代。在一些示例中，随机选择位置子集。在其它示例 中，基于确定性图形选择位置子集。
[0048] 在步骤218,确定所述迭代步骤210,212,214和216是否完成，以及该方法200是否 完成。如果该方法没有完成，则返回到步骤210以开始迭代另一个循环。
[0049]如以上所描述的图1的方法100,一旦方法200完成，修改去噪矩阵已经结束，以及 可以输出最终的去噪矩阵。在其他实施方式中，作为从各步骤216的多次迭代的输出的去噪 矩阵的多个版本进行平均，以产生平均去噪矩阵，以及输出平均去噪矩阵。
[0050]根据一些实施方式，图1和2的方法100和200可用于从音频信号过滤噪声。信号（例 如使用多个麦克风获取的音频信号)源分离的一种方法是使用方向到达(DOA)信息计算作 为时间和频率函数，例如，根据一组离散的时间-频率箱。许多技术可用于在每个时频窗口 表示所需的信号源是否存在以产生输入掩码值，例如使用二进制(例如，零或一)或连续(例 如，在范围零至一的实数）。这些技术的示例包括在一个或多个以下描述的，其每一个通过 引用并入本文：
[0051 ] ?于 2014年 9 月24 日提交的题为"TIME-FREQUENCY FACTORIZATION FOR DIRECTIONAL SOURCE SEPARATION" 的美国专利申请 14/494838
[0052] ?于2013年12月23日提交的题为"SIGNAL SOURCE SEPARATION"的美国专利申请 号14/138587
[0053] ?于2013年9月17 日提交的题为"SOURCE SEPARATION USING A CIRCULAR MODEL，" 的国际申请PCT/US2013/060044。
[0054] 在以上描述的一种或多种方法确定的时间-频率位置的输入掩码值可具有本地错 误或偏差。这样的错误或偏差具有潜在的结果:从掩码信号构成的输出信号具有不希望的 特性，如音频人为噪声。
[0055] 另外，如上所述，一个总类的方法来"平滑"或以其他方式处理掩码值利用二进制 马尔可夫随机场有效地处理输入掩码值，作为真实但不知道（即，实际所需的）输出掩码值 的"噪声"观察。下面描述的许多技术解决二进制掩模的情况下，但是应当理解，这些技术可 直接适用，或者可以适于非二进制(例如，连续或多值)掩模的情况。例如，基础MRF可是二进 制的，掩码值表示一比零的相应字段值的确定性的概率或措施。在又其它实施例中，马尔可 夫随机场本身可以用更多于两个值的值确定(例如，从不连续或连续的集合）。在许多情况 下，使用吉布斯算法或相关的方法逐次更新可能在计算上令人望而却步。可用的并行更新 程序可无法使用，因为马尔可夫随机场的邻域结构不允许位置以这样的方式划分，以使当 前并行更新程序。例如，条件对在时间-频率网格的八个邻居的每个值的模型是不适合于划 分确切并行更新的位置子集。
[0056] 在本文中公开另一种方法，其中用于吉布斯状算法的并行更新是根据多个更新位 置的子集选择，认识到对于并行更新的许多位置地点，可能破坏条件独立性假设。虽然这可 能意味着该采样的分布不是准确对应于MRF，在实践中，这方法提供了有用的结果。
[0057] 因此，本文提出的过程反复更新周期序列。在每一个更新周期，随机选择(例如，选 择随机部分，诸如一半)位置的子集（即，掩模的时间-频率分量），根据确定的图案，或在一 些示例中形成整套位置。
[0058] 根据一个实施方式，当在其中底层MRF是均匀的情况中并行更新时，根据固定内核 的位置不变卷积用于计算在所有位置的值，然后在更新的位置的值的子集以常规吉布斯更 新被使用（例如，提取随机值，并在至少一些示例中在每个更新位置相比较）。在一些示例 中，所述卷积是在变换域(例如，傅立叶变换域）中实施。变换域和/或固定卷积方法的使用 也可应用于其中选择更新的合适图案(例如，棋盘图案)的精确的情况，例如，因为计算规律 性提供胜过值的计算最终被未使用的优势。
[0059] 图3是示出根据本公开的一些实施例，用于以计算上高效的方式从音频输入信号 滤波噪声的方法的流程图。注意，步骤的特定次序可以在一些实施方式中改变，并且可以使 用不同的数学公式，而不改变该方法的基本方面。首先，在步骤302,在多个传感器(例如，麦 克风)获得多个音频信号。在步骤304,以不同的频率进行分析信号的帧。在至少一些实施方 式中，确定在连续的分析帧(η)和频率(f)的相对相位信息。基于这种分析，在步骤306，确定 在每个时间-频率位置的原始掩模M(f，η)。在一个示例中，对于每个时间-频率位置，确定-1.0(即，代表"可能关闭"的数值量)和+1.0(即，代表"可能打开"的数值量)之间的值。作为 原始(或输入)掩码M(f，n)。在其它应用中，以除了根据相或到达信息方向之外的方式来确 定输入掩模。方法300的输出是平滑的掩模S (f，η)。平滑的掩模S (f，η)被初始化为等于对原 始掩模(步骤308)。执行进一步的步骤迭代的序列来更新平滑掩模S(f，n)。在一些例子中， 该序列在迭代(例如，50次迭代）的预定数量后终止。每次迭代开始于步骤310,卷积当前平 滑掩模与本地内核以形成过滤的掩模。在一些示例中，该内核在时间和频率延伸正负一个 样本，具有权重：
[0060]
[0061 ] 在步骤312，形成更新的过滤掩码F(f，η)，其值范围为0.0到1.0。由恒定的α乘以原 始掩模，形成更新后的过滤掩码F，添加乘积到过滤掩码的当前值，并传递通过S形1/( 1+exp (-X))。在一个示例中，alpha = 2.0。在步骤314,随机选择或可替代地根据确定的图案(f，n) 位置的一小部分h，例如h = 0.5。在一些示例中，所有的位置都被选中。对于每个选择的位置 (每个时间-频率段）中的新样本是独立设置的。迭代地或并行地，在这些随机位置被平滑的 掩模S，在步骤316概率地进行更新，以使得选择更新的位置(f，n)被设定为具有概率F(f，n) 的+1.0和具有概率(1-F(f，n))的-1.0。
[0062 ] 在步骤310-316每次迭代的结束，在步骤318，判断是否继续进行的步骤310、312、 314和316的另一个集成，或者是否结束方法300。在一个示例中，方法300重复迭代的预定数 量。
[0063] 根据一些实施方式，可选地执行进一步的计算（图3中的流程图中未示出），以确定 平滑的过滤掩码SF(f，n)。该掩模被计算为施加到平均计算在迭代尾随范围，例如经过滤的 掩模的S形函数，以计算在50迭代的后40计算的平均，以得到具有在范围0.0到1.0的大量掩 模。
[0064] 图4是示出根据本公开的一些实施例，包括邻居的元素的矩阵400的示图。在矩阵 400中包括元素40 la-412a的四行和三列。此外，矩阵400包括第三维，元素40 lb-412b对应于 每个元素401a_412a。
[0065] 该矩阵400示出元素和邻居，其中邻居的值可以在上面描述的方法的卷积步骤中 使用。特别是，如第一元素405a的元素具有以北的第一邻居402a，以东的第二近邻406a，以 南的第三邻居408a和以西的第四邻居404a。在一个示例中，当产生第一元素405A的值的卷 积时，考虑每一个这些邻居402a，406a，408a和404a的值。
[0066] 第三维度元素401b-412b表示原始噪声矩阵的观测值。当方法100(或方法200)迭 代，以及更新去噪矩阵的值，元素401a-412a仍链接到在元素401b-412b的原始观测值，其继 续被考虑以确保在矩阵中的这些值的元素400不偏离原始信号。因此，在矩阵400的每个单 元401a-412a同时考虑其最近的邻居，以及相应元素401b-412b的原始观测值。
[0067] 在一个示例中，具有象图4的北、南、东、西连接的图对应于内核，诸如：
[0068] 〇 Xn 〇
[0069] Xw 〇 Xe
[0070] 〇 xs 〇
[0071] 其中，1"，1|，1(3和13表示非零值。其中也有东北，东南，西北，西南连接的图具有内 核，诸如：
[0072] Xnw Xn Xne
[0073] Xw 〇 Xe [0074] Xsw Xs Xse
[0075]只要使用内核，矩阵400的邻域结构被隐式调用。具有更远范围连接的矩阵将使用 更大的内核，并考虑从中间元素的元素。
[0076]图5A是示出椒盐噪声的图像500的示意图。如图像500中所示，椒盐噪声通常是单 个像素的噪声。根据一个示例，在此公开的方法和系统处理图像500之后，产生图5B的图像 550。图5B是示出根据本公开的一些实施例，与滤出的椒盐噪声的图5A的图像的示意图。在 不同的示例中，图像500可以根据图1的方法100以生成图像500,或根据图2的方法200以生 成图像500进行处理。
[0077] 图6是示出用于以计算上高效的方式从输入信号中滤除噪声的系统600的图。该系 统600包括处理器602、存储器604、本地存储器606、输入设备608和输出设备610。在一些示 例中，输入装置608是用于接收音频信号的一个或多个麦克风。处理器602可以执行在此所 讨论的方法，以及可以使用存储器604和本地存储器606中的一个或两个处理过程中存储的 矩阵。系统600可以包括一种或多种缓冲器。在一些实施方式中，系统600包括用于执行涉及 本文公开方法的计算的一个以上的处理器602,并且处理器可以并行执行方法，提高效率。 输出设备610可以是扬声器，视频屏幕，或者用来传送或通信数据从系统600的任何其他输 出设备。在一些实施方式中，系统600被连接到网络，它可以被连接到云云存储以及其他云 服务。
[0078] 应当理解，除了选择音频信号的时间和索引分量(例如，频率），上述用于平滑输入 掩码以形成输出掩模的所描述的方法适用于更广泛的应用范围。例如，相同的方法可用于 平滑图像处理的空间掩模，并可在信号处理的领域之外使用。该方法可用于的另一领域包 括医疗/保健相关的应用，包括成像和声学应用，诸如超声心动图、心电图、心跳检测和记 录、超声波和MRI。可使用方法的进一步应用是汽车技术，诸如过滤车发动机和风噪和成像 车辆的周围。该方法可以适用的一些示例包括雷达、激光雷达和计算机视觉。
[0079]上文描述的方法的实施方式可以被集成到信号处理设备，例如，耦合或并入多话 筒设备(例如，如题为"Signal Source Separation"的临时申请61/788521所述，其通过引 用并入本文）。该方法可以在软件中实施，例如，具有存储在有形非临时性计算机可读介质 上的指令(例如，计算机磁盘或半导体存储器），用于使处理器(例如，通用微处理器、信号处 理器等)执行上述的步骤。在一些示例中，一些步骤可以使用硬件执行，例如专用集成电路。
[0080] 变型和实施方式
[0081] 在上述的实施方式的讨论中，为了适应特定的电路需要，任何分量可以容易地被 替换、取代或以其它方式修改。此外，应该指出，使用互补的电子设备、硬件、软件等提供用 于实施本公开的教导的同样可行的选择。
[0082] 在一个示例实施例中，图的任何数量的电路的可在相关联的电子设备的电路板来 实现。该板可以是一般的电路板，可以装在电子设备的内部电子系统的各种组件，并进一步 为其他外围设备提供连接器。更具体地，电路板可以提供电连接，通过其该系统的其它部件 可电通信。根据特定的配置需求、处理需求、计算机设计等，任何合适的处理器(包括数字信 号处理器、微处理器、支撑芯片组等）、计算机可读非临时性存储元件等可以被适当地联接 到所述板。其他组件(诸如，外部存储、另外的传感器、用于音频/视频显示器的控制器以及 外围设备)可以通过电缆被连接到电路板插入式卡，或集成到板本身。在各种不同的实施例 中，本文中所描述的功能可以在仿真形式的软件或固件内布置，其在支持这些功能的结构 的一个或多个可配置(如可编程)元件运行来实现。软件或固件提供仿真可以提供在包括指 令的非临时性计算机可读存储介质上以允许处理器执行这些功能。
[0083] 在另一不例实施例中，图的电路可以被实现为单独的t旲块(例如，具有相关联的部 件和电路被配置为执行特定的应用程序或功能的设备)或实现为插件模块到应用电子设备 的特定硬件。需要注意，本公开的具体实施例可以容易地包括在芯片上(SOC)包的系统中， 无论是在部分或全部。SOC表示计算机或其它电子系统的组件集成到单个芯片的1C。它可以 包含数字、模拟、混合信号以及经常射频功能:所有这些都可以在单个芯片衬底上提供。其 他实施例可以包括多芯片模块(MCM)，具有多个位于单一的电子封装内并配置成彼此通过 电子封装密切相互作用独立的1C。在各种其它实施例中，控制电路可以在一个或多个硅芯， 被实现在专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)和其他的半导体芯片。
[0084] 此外，还必须要注意，所有的规格、尺寸以及且本文所概述的关系（例如，处理器， 逻辑运算，数量等）只被提供用于示例和教学的目的。这样的信息可以变化相当大，而不脱 离本公开的精神，或所附权利要求的范围。说明书只适用于非限制性示例，因此，它们应被 理解为这样。在前面的描述中，示例实施例已经参考特定的处理器和/或部件安排描述。可 以对这样的实施方式进行各种修改和改变，而不脱离示例和所附权利要求的范围。说明书 和附图相应地应被视为说明性的而不是限制性的意义。
[0085] 需要注意，上面参考附图讨论的活动是适用于涉及信号处理的任何集成电路，尤 其是那些能够执行专门的软件程序或算法，其中一些可与处理数字化的实时数据相关联。 某些实施例可涉及到多DSP信号处理、浮点处理、信号/控制处理、固定功能处理、单片机应 用等。
[0086] 在某些情况下，本文所讨论的特征可以适用于医疗系统、科学仪器、无线和有线通 信、雷达、工业过程控制、音频和视频设备、电流检测、仪表(其可以是高度精确的）和其他基 于数字处理的系统。
[0087]此外，以上所讨论的某些实施例可以提供在数字信号处理技术，用于医学成像、患 者监护、医疗仪器和家庭医疗保健提供。这可包括肺监测器，加速度计，心脏速率监视器，起 搏器等。其他应用程序可以包括安全系统的汽车技术(例如，稳定控制系统，驾驶辅助系统， 制动系统，信息娱乐和任何类型的内部应用）。此外，动力系统（例如，在混合动力汽车和电 动汽车)可以使用在电池监测，控制系统，报告控制，维护活动等高精度数据转换产品。 [0088]在另外的其它示例方案中，本公开的教导可以适用于工业市场，包括过程控制系 统，以帮助驱动效率、能量效率和可靠性。在消费者应用中，以上所讨论的信号处理电路的 教导可用于图像处理，自动对焦以及图像稳定(例如，用于数字静态相机、摄像机等）。其他 消费应用可以包括家庭影院系统，DVD录像机和高清电视的音频和视频处理器。然而其他消 费应用可以涉及先进的触摸屏控制器(例如，用于任何类型的便携式媒体设备）。因此，这种 技术可以很容易成为智能手机、平板电脑、安防系统、个人电脑、游戏技术、虚拟现实、模拟 训练等的一部分。
[0089]注意，利用本文提供的许多例子，相互作用可以在两个、三个、四个或更多个电部 件来描述。然而，这已只为清楚和示例的目的进行。但是应当理解，该系统可以以任何合适 的方式合并。沿着类似的设计方案，任何示出的组件、模块和图的元件可以以各种可能的配 置相结合，所有这些显然在本说明书的范围之内。在某些情况下，可能会更容易通过只引用 电元件的有限数量来描述一个或多个一组给定流的功能。但是应当理解的是，图和其教导 的电路是容易可扩展的，并且可以容纳大量的组件，以及更复杂/精密的安排和配置。因此， 提供的示例不应该限制范围或抑制电路的广泛教导为可能应用于其它架构无数。
[0090] 注意，在本说明书中，包含在"一个实施例"、示例实施例"、"实施例"、"另一实施 例"、"一些实施例"、"各种实施例"、"其他实施例"、"替代实施例"等中引用的各种特征(例 如，元件、结构、模块、组件、步骤、操作、特性等）旨在表示，任何这样的功能都包含在本公开 内容的一个或多个实施例，而是可或可以在相同的实施例被组合。
[0091] 同样重要的是要注意，涉及处理音频信号的功能只示出了一些可能由图中所示电 路中进行或内的可能功能。其中的一些操作可在适当情况下被删除或移除，或这些操作可 以相当被修改或改变，而不脱离本公开的范围。另外，这些操作的定时可以大大改变。前面 的操作流程已经提供了用于示例和讨论的目的。极大的灵活性通过在此描述的实施例提 供，可以提供任何合适的布置、年表、配置和定时机制，而不脱离本公开的教导。
[0092] 许多其它改变，替代、变化、改变和修改可以领域技术人员确定，它的目的是，本发 明包括落入实施例和所附的权利要求的范围内的所有这样的改变、替换、变化、改变和修 改。为了协助美国专利商标局(USPTO)以及本申请发布的任何专利的任何读者解释所附权 利要求书，
【申请人】希望指出本申请：（a)不打算任何所附权利要求书援引35USC第112条第六 (6)，因为它存在于申请的公布日期，除非"装置，用于"或"步骤，用于"专门用于特定权利要 求;和(b)不打算由本说明书中的任何陈述以否则不体现在所附的权利要求的任何方式来 限制本公开内容。
[0093] 其它注释，示例和实施
[0094]需要注意，上面描述的装置的所有可选特征也相对于本文描述的所述方法或过程 来实施，和示例中的细节可以在一个或多个实施例中的任何地方使用。
[0095]在第一示例中，提供了一种系统(其可以包括任何适当的电路、分频器、电容器、电 阻器、电感器、模数转换器、DFFS、逻辑门、软件、硬件、链接等)可以是任何部分类型的计算 机，它可以进一步包括耦合到多个电子分量的电路板。该系统可以包括装置，用于使用第一 时钟计时从数字核心到宏的第一数据输出的数据，所述第一时钟是宏时钟;装置，用于使用 第二时钟计时从宏的第一数据输出进入物理接口的数据，所述第二时钟是物理接口时钟； 装置，用于使用宏时钟计时从数字核心的第一复位信号到所述宏的复位输出，第一复位信 号输出用作第二复位信号;装置，用于利用第三时钟采样第二复位信号，它提供比所述第二 时钟的速率更大的时钟速度，以产生采样的复位信号;和装置，用于响应于所采样的复位信 号的过渡，复位物理接口的第二时钟到预定状态。
[0096] 在这些情况下（见上文），'装置，用于'可包括使用本文所讨论的任何适当的分量， 以任何合适的软件、电路、集线器、计算机代码、逻辑、算法、硬件、控制器(但不限于）、接口、 链路、总线、通信通道等。在第二示例中，该系统包括存储器，其还包含机器可读指令，当执 行时导致系统执行上面讨论的任何活动。
[0097] 应当理解，前述描述旨在说明而不是限制本发明的范围，它由所附权利要求的范 围限定。其他实施例在以下权利要求的范围之内。
【主权项】
1. 一种用于以计算上高效的方式从输入信号中滤除噪声的方法，包括： 产生代表所述输入信号的原始噪声矩阵，其中所述原始噪声矩阵的每个元素表示输入 信号的一部分； 初始化去噪矩阵等于所述原始噪声矩阵； 迭代更新所述去噪矩阵： 卷积所述去噪矩阵的当前版本与内核，以产生卷积矩阵， 部分基于卷积矩阵的值修改所述去噪矩阵。2. 如权利要求1所述的方法，进一步包括:基于所述原始噪声矩阵的元素的置信水平， 生成置信加权噪声矩阵；3. 权利要求2所所述的方法，其中，更新所述去噪矩阵进一步包括:加入卷积矩阵和置 信加权噪声矩阵，以产生概率强度矩阵。4. 权利要求3所述的方法，其中，更新步骤进一步包括:通过将非线性函数应用于概率 强度矩阵的元素，基于所述概率强度矩阵生成概率的矩阵，产生概率矩阵，以及 其中，所述去噪矩阵基于概率的矩阵中的元素的子集修改。5. 如权利要求4所述的方法，其中，所述非线性函数是S形函数。6. 如权利要求3所述的方法，其中，更新所述去噪矩阵进一步包括： 选择概率强度矩阵中元素的子集，以及 基于在概率矩阵中的相应元素的概率，使用新值替换去噪矩阵中相应元素的值。7. 如权利要求6所述的方法，其中，该子集是随机选择的。8. 如权利要求1所述的方法，进一步包括： 生成加权矩阵，其中，所述权重矩阵和原始噪声矩阵大小相同，以及其中，所述加权矩 阵的每个元素表示原始噪声矩阵的相应元素中的置信水平;和 基于原始噪声矩阵和权重矩阵产生置信加权噪声矩阵。9. 如权利要求8所述的方法，其中，组合包括乘加权矩阵的逐个元素和原始噪声矩阵。10. 如权利要求1所述的方法，进一步包括输出所述去噪矩阵。11. 如权利要求1所述的方法，进一步包括： 平均在更新迭代每个产生的多个去噪矩阵，以及 输出所述多个去噪矩阵的平均值。12. 如权利要求1所述的方法，其中，所述输入信号是音频信号，和原始噪声矩阵元素各 自具有基于在选择的分析帧和频率的信息的值。13. 如权利要求1所述的方法，进一步包括:使用快速傅立叶变换处理输入信号，并且其 中去噪矩阵的当前版本和内核的卷积是在频域中。14. 如权利要求1所述的方法，其中，产生原始噪声矩阵，初始化去噪矩阵和更新去噪矩 阵包括以下至少一项： 平行生成多个原始噪声矩阵，多个原始噪声矩阵的每个表示输入信号的一部分， 并行初始化多个去噪矩阵，并 并行更新所述多个去噪矩阵， 其中，所述多个去噪矩阵的每个对应于所述多个原始噪声矩阵中的一个。15. 如权利要求1所述的方法，其中，所述输入信号是音频信号，和原始噪声矩阵要素是 时间频率箱。16. -种用于以计算上高效的方式从输入信号中滤除噪声的系统，包括： 接收器，用于接收输入信号； 计算机实施方式的处理模块，被配置为： 生成表示所述输入信号的原始噪声矩阵，其中所述原始噪声矩阵的每个元素表示输入 信号的一部分； 初始化去噪矩阵等于原始噪声矩阵； 迭代更新去噪矩阵： 卷积去噪矩阵的当前版本与内核，以产生卷积矩阵， 部分基于卷积矩阵的值修改去噪矩阵。17. 如权利要求16所述的方法，其中，所述计算机实施方式的处理模块包括多个并行计 算机实施方式的处理模块的系统中，每个被配置为： 产生平行生噪声矩阵，其中所述多个平行的原始噪声矩阵的每个表示输入信号的一部 分，以及 初始化和更新并行去噪矩阵，其中所述多个平行去噪矩阵的每个对应于所述多个平行 始噪声矩阵中的一个。18. 如权利要求17所述的系统，其中，所述多个并行计算机实施方式的处理模块的每个 更新相应的平行去噪矩阵的单个元素。19. 如权利要求16所述的系统，其中，所述计算机实施方式的处理模块包括多个并行计 算机实施方式的处理模块，每个被配置为： 并行地选择去除噪声矩阵的元素，以及 并行地更新所述去噪矩阵的各个元素， 其中，每个并行计算机实施方式的处理模块选择不同的元素。20. 如权利要求16所述的系统，其中，所述接收器是麦克风，和所述输入信号是音频信 号。21. -种用于以计算上高效的方式从输入信号中滤除噪声的方法，包括： 接收输入信号； 产生代表所述输入信号的原始矩阵，其中，所述矩阵的每个元素表示输入信号的一部 分； 通过复制原始形成矩阵的平滑矩阵； 迭代更新所述平滑矩阵： 卷积所述平滑矩阵和内核，以产生卷积矩阵，并 基于所述卷积矩阵的分量，修改所述平滑矩阵。22. 如权利要求21所述的方法，其中，所述输入信号是音频信号和原始矩阵元素各自具 有基于在选择的分析帧和频率相对相位的信息的值。23. 如权利要求22所述的方法，进一步包括:使用快速傅立叶变换处理输入信号，以及 其中所述平滑矩阵的卷积和内核是在频域中。24. 如权利要求21所述的方法，其中，所述输入信号包括目标信号和噪声信号，并且进 一步包括使用所述平滑矩阵从噪声信号分离目标信号。25. 如权利要求24所述的方法，其中，使用所述平滑矩阵从噪声信号分离目标信号包 括： 组合平滑矩阵值和原始矩阵值，以确定所述目标信号的分量，并 组合目标信号的分量，以产生滤波的目标信号。26. 如权利要求21所述的方法： 产生原始矩阵包括并行产生多个原始矩阵，多个原始矩阵代表输入信号的一部分，以 及 形成和更新平滑矩阵包括平行形成并更新多个平滑矩阵，多个平滑矩阵的每个对应于 所述多个原始矩阵中的一个。27. 如权利要求21所述的方法，其中，更新所述平滑矩阵包括选择卷积矩阵分量的子 集，以及其中修改所述平滑矩阵包括在对应于选择的卷积矩阵的分量的位置修改所述平滑 矩阵。28. 如权利要求27所述的方法，其中，该子集是随机选择的。29. 如权利要求21所述的方法，其中，所述噪声是椒盐噪声。30. -种用于以计算上高效的方式从输入信号中滤除噪声的系统，包括： 接收器，用于接收输入信号； 计算机实施方式的处理模块，被配置为： 生成表示所述输入信号的原始矩阵，其中，所述矩阵的每个元素表示输入信号的一部 分； 通过复制原始矩阵形成平滑矩阵； 迭代更新平滑矩阵： 卷积所述平滑矩阵和内核，以产生卷积矩阵，以及 基于所述卷积矩阵的分量修改所述平滑矩阵。31. 如权利要求30所述的系统，其中，所述输入信号是音频信号，接收器是麦克风，以及 所述原始矩阵元素各自具有基于在选择的分析帧和频率的相对相位信息的值。32. 如权利要求31所述的系统，其中，所述计算机实施方式的处理模块进一步配置为处 理使用快速傅立叶变换的输入信号，以及其中，所述平滑化矩阵的卷积和内核在频域中发 生。33. 如权利要求30所述的系统，其中，该输入信号包括目标信号和噪声信号，并且其中 所述计算机实施方式的处理模块被进一步配置成使用所述平滑矩阵从噪声信号分离目标 信号。34. 如权利要求33所述的系统，其中，所述计算机实施方式的处理模块使用平滑矩阵以 从噪声信号分离目标信号： 组合平滑矩阵值和原始矩阵值来确定所述目标信号的分量，以及 组合目标信号的分量，以产生滤波的目标信号。35. 如权利要求30所述的方法，其中，所述计算机实施方式的处理模块包括多个并行计 算机实施方式的处理模块，每个被配置为： 生成并行原始矩阵，其中所述多个平行的原始矩阵中的每个表示输入信号的一部分， 并 并行形成和更新平滑矩阵，其中所述多个平行的平滑矩阵的每个对应于所述多个平行 的原始矩阵中的一个。36.如权利要求30所述的系统，其中，所述计算机实施方式的处理模块通过选择卷积矩 阵分量的子集来更新所述平滑矩阵，并通过修改在对应于选择的卷积矩阵的分量的位置的 平滑矩阵而修改所述平滑矩阵。
【文档编号】H04B15/00GK105849804SQ201480070249
【公开日】2016年8月10日
【申请日】2014年12月22日
【发明人】N·D·斯泰因
【申请人】美国亚德诺半导体公司