一种稀疏路径的回声消除方法
【专利摘要】本发明涉及一种针对稀疏系统的回声消除技术，属于信号处理【技术领域】。包括步骤：一、采样产生一个采样序列且其为一维信号；二、获得滤波器输出信号：两个独立的自适应滤波器均采用改进的比例仿射投影方法；三、获得组合滤波器的输出信号：利用组合系数将步骤二中的输出信号进行凸组合；四、进行组合系数的更新：采用EG法计算新的组合系数，为进一步迭代做准备。本发明采用凸组合的方式，将两个不同参数的IPAPA算法进行结合，提高了其对系统不同稀疏特性的适应性，也使其在收敛速度和估计精度方面达到了更好的折中。同时，采用EG准则进行组合参数的更新，使得计算量有所减少。本发明适用于回声消除等各种隶属于系统辨识的领域。
【专利说明】一种稀疏路径的回声消除方法
[0001]【技术领域】:本发明涉及一种针对稀疏系统的回声消除技术，基于凸组合和梯度下降的原理、采用自适应滤波方法实现对稀疏路径的辨识，属于信号处理【技术领域】。
[0002]【背景技术】:在车载电话、视频会议等免提通话系统中，远端话音会被受话器捕获并传回给对方，形成回声，干扰正常通话。在回路中采用自适应滤波器，对远端语音信号传输的路径进行建模，则其输出信号就是回声信号的一个复本，从近端信号中将这个复本减掉，即可实现回声消除。因此，回声消除技术的核心是采用何种自适应滤波方法有效地实现回声路径的建模，其实质是系统辨识问题。
[0003]目前回声消除技术面临的问题之一是很多系统的时间响应很长，相应地要求自适应滤波器也要具有足够的长度，从而导致其收敛速度、稳态失调等性能有所下降。但该类系统往往具有一种特殊的稀疏性，即只有一小部分的系统冲激响应分量具有较大幅值，其它的分量均很小甚至为零。如VoIP (Vioce over IP)网络中，传输时延是不确定的，且存在较大的抖动范围，从而使得网络回声路径的长度变得特别大，但其回声路径中大系数却很少；又如一般办公室或会议室环境里，由于地板墙壁等设施的吸音系数小，而导致混响时间达到64ms甚至128ms，却只有很少的非零系数。这些系统的这种特殊性有力地推动了系数比例自适应滤波方法的发展。该类方法通过对滤波器的不同权系数分配不同的步长，来保证每个权均独立地进行更新。同时要求该步长与所估计的滤波器权值成比例，即冲激响应中占主导地位的、较大的系数获得较大的步长，以加快整体收敛速度。第一个系数比例自适应滤波方法是由Duttweiler针对网络回声消除提出的PNLMS (Proportionate NormalizedLeast Mean Square),此后其改进方法被相继提出。例如,针对车载电话、电话会议等系统中声环境的温度和压力变化或者电话持有者的位置变化会导致系统的稀疏性在一个较大的范围内变化，人们提出了对不同系统稀疏度均适用的IPNLMS (Improved PNLMS)方法。将IPNLMS中比例系数的思想直接应用于APA (Affine Projection Algorithm)中，得到了IPAPA (Improved Proportionate Affine Projection Algorithm),这种方法同时具有 APA的快速收敛速度和IPNLMS对系统稀疏度的广泛适用性，且对于相关性很高的语音信号尤其有效。但该类方法一方面需在收敛速度和收敛精度这两个方面进行慎重地折中选择，另一方面针对不同稀疏度的系统也必须进行谨慎的参数选择，从而限制了方法的灵活性。
【发明内容】
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[0004]发明目的:本发明一种稀疏路径的回声消除方法，其目的是为了克服现有IPAPA方法的不足，提供一种基于凸组合和EG (EG:Exponentiated Gradient)法的自适应滤波方法，以简化参数选择和计算量，并同时提高收敛和跟踪性能。
[0005]技术方案:本发明是通过以下技术方案实施的:
[0006]一种稀疏路径的回声消除方法，其特征在于:该方法包括以下步骤:
[0007]步骤一、获得一个采样序列X (η),其中n = 1,2，…，N, N为采样序列χ (η)的采样点数量；所述的采样序列x(n)是一维信号，且其中包含N个采样点；
[0008]步骤二、获得滤波器输出信号:采用所得到的采样序列χ (η)，根据误差信号e (η)，应用比例仿射投影算法，在每一离散时间点上进行迭代，对未知的回声路径h进行估计和更新调整，分别计算出两个自适应滤波器的输出4(?)和&(?) ?
[0009]步骤三、获得组合滤波器的输出信号:利用组合系数λ (η)，将两个输出信号4(/0
和Λ(/ι)进行组合，得到--(/?) = 2(/,)4(Λ) + [1-2(?)]i2(/7)，且 λ (n) e [O, I]；
[0010]步骤四、组合系数的更新:采用EG法计算新的组合系数；这样利用组合参数和l(n) ^ ‘(》)得到组合自适应滤波器的输出；当自适应滤波器收敛后，该输出信号即为回声信号的一个复制，将其从期望信号d(n)中减去便可消除回声。
[0011]步骤二中应用比例仿射投影算法是在每一离散时间点上进行迭代时，其更新过程为:
【权利要求】
1.一种稀疏路径的回声消除方法，其特征在于:该方法包括以下步骤步骤一、获得一个采样序列X (η)，其中η = 1，2，…，N，N为采样序列χ(η)的采样点数量；所述的采样序列x(n)是一维信号，且其中包含N个采样点；步骤二、获得滤波器输出信号:采用所得到的的采样序列X (η)，根据误差信号e (η)，应用比例仿射投影算法，在每一离散时间点上进行迭代，对未知的回声路径h进行估计和更新调整，分别计算出两个自适应滤波器的输出和i2(?);步骤三、获得组合滤波器的输出信号:利用组合系数λ (η)，将两个输出信号&⑷和J2(Ii)进行组合，得到20) = 1(行)4(行)+ [1—1(?)]220),且 λ (n) e [O, I]；步骤四、组合系数的更新:采用自适应滤波法计算新的组合系数；这样利用组合参数和J2(?)得到组合自适应滤波器的输出；当自适应滤波器的收敛后，该输出信号即为回声信号的一个复制，将其从期望信号d(n)中减去便可消除回声。
2.根据权利要求1所述的稀疏路径的回声消除方法，其特征在于:步骤二中应用比例仿射投影算法是在每一离散时间点上进行迭代时，其更新过程为:
3.根据权利要求1所述的稀疏路径的回声消除方法，其特征在于:步骤四中进行凸组合自适应滤波方法的组合系数更新时，更新过程定义为:
4.根据权利要求1或3所述的稀疏路径的回声消除方法，其特征在于:组合系数更新过程等价于求满足下式的λ值:
5.根据权利要求1或3所述的稀疏路径的回声消除方法，其特征在于:所述的组合系数更新过程，其特征在于通过定义1 这就是组合系数完整的更新迭代过程。 ，得到
【文档编号】H04M9/08GK103561185SQ201310566770
【公开日】2014年2月5日 申请日期:2013年11月12日 优先权日:2013年11月12日
【发明者】郭莹, 侯明云, 周琳 申请人:沈阳工业大学