专利名称：一种采样率差异估计与校正方法
技术领域：
本发明涉及多通道信号处理技术领域。更具体地说，本发明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。
背景技术：
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。
发明内容
本发明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。为实现上述发明目的，本发明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，本发明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。
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是本发明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。
具体实施例方式本发明提供了一种采样率差异估计与校正方法，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。本发明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发明做进一步地描述。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 =
Λ
Λ ~Λ
σ<σ0
Λ
(σ-σ^ + ^ σ0 <σ < σι
σ > 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)与y(n)之间的整数点采样率差异。for Δ f = -20 1 20f = fs+Af ；X1 = re samp Ie (χ, f, fs)；Rxy = Xcorr(X1J);d(Af+21) = max(Rxy)；end[max, index] = max (d)；
Il采样率差异范围定义为士20Hz以内
将χ从采样率fs重采样到f 计算X1和1的互相关函数 /求Rxy的最大值
5
采样率差异为Afs = index-21 ；其中，Index对应序列d中，最大值对应的时间序数，即序列d中第几个值是序列 的最大值。上述伪代码的含义是在标称采样率的士20Hz范围内，即从fs-20Hz到fs+20Hz 的范围内，以IHz为步长，对每一个频率，将信号χ从采样率fs重采样到该频率，然后计算 信号y与重采样之后的信号之间的互相关函数的最大值d(i)，i对应于坐标值，i = 1,2, 3···，对于这41个频率，会产生41个最大值d(i)构成的序列，找出d(i)中的最大值对应的 坐标，该坐标减去21，即得到两信号的整数点的采样率差异值。在求出整数点的采样率差异以后，如果需要更精确地确定两段信号之间的采样率 差异，本实施例中还进一步地提出了一种基于sine函数内插的方法，对IPHAT算法求出的 一系列R12(n)的最大值进行连续时间域的重构，得出由最大值序列重构的连续时间信号， 通过找出重构连续信号的最大值，从而确定更精确的最大值坐标，来找到分数阶的采样率 差异。计算公式如下设上述利用IPHAT算法求出的各个采样率下，两信号相关函数的最大值组成的序 列为d(n)，则重构连续时间信号的公式为 通过(4)式，求出重构的连续时间信号d(t)的最大值的坐标之后，该坐标与无采 样率差异时最大值应在的坐标作差，即可确定采样率差异。使用两段采样率差异为IHz的 测试信号，采用本实施例的方法进行采样率差异估计的结果如图8所示。在计算出两路信号之间的采样率差异以后，以fs为基准，对其中一路信号进行重 采样校正，重采样步骤可以利用polyphase滤波器组实现，(该技术可参见Α. V.奥本海姆， R. W.谢弗，J.R.巴克，“离散时间信号处理”，第二版，P146 P150)。之前说过，两路信号 的采样率可能都不是fs，这里假设两个采样率分别为f\，f2，两者之间的采样率差异为Af =f2~f,以fs为基准，根据估计出的采样率差异(这里默认估计准确)，把信号x(n)进行 采样率转换，转换后的采样率为f;=fx*{fs+M)!fs此时，重采样之后的χ (η)与y(n)之间的采样率差异为Δ/ = /2 - X = /2 - / * (fs + Af) / fs=(f2-fM-fr)/fs<<f2-fi式中“ <<”表示远远小于。以下是本实施例的采样率差异估计与校正方法的应用说明1、该方法默认不同设备的采样率差异在20Hz以内，或者说该方法仅对采样率差 异在20Hz以内的情况适用；2、采样率差异估计必须是针对相关信号的应用，比如说我们提出的BSS/ANC，进 行IPHAT的两路信号中，必须含有来自同一源的信号，而且，信号之间的延时差，不应超过进行分析的信号长度的1/3。3、为考察该方法的性能，在没有cross-talk的情况下，定义一个变量 ENR(errorto noise ratio) 其中，e为残余噪声，η为初始噪声这里给出针对语音信号，采样率从OHz变为IOHz时，ENR的变化，表 1OHz IHz 2Hz 3Hz 4Hz 5Hz 6Ηζ 7Ηζ 8Ηζ9ΗζENRl (dB) -37.28 -16.08 -11.18 -8. 11 -6. 18 -3.39 -2. 57 -2.29 -1.91-1.47ENR2 (dB) -37.28 -37. 34 -37.09 -37.26 -37.26 -37.16 -37.03 -37. 14-37. 03 -37. 15其中，ENRl代表未进行采样率差异调整时的值，ENR2代表进行采样率差异调整以 后的值。4、在实际环境中，带有cross-talk的情况下，考查ANC算法的性能，两路采用两种 设备录制，一个为电脑声卡，一个为爱国者录音笔，结果如下校正之前ENR= -12. 516dB校正之后，ENR=-16. 338dB。
权利要求
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。
2.根据权利要求1所述的采样率差异估计方法，其特征在于，所述步骤4)中，计算出 χ (η)与y(n)的互相关函数R12 (η)的方法如下 其中，σ代表相关信号χ(η)和y(n)的信噪比,
全文摘要
本发明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。
文档编号G10L19/00GK101894564SQ201010228768
公开日2010年11月24日 申请日期2010年7月9日 优先权日2010年7月9日
发明者付强, 覃波, 颜永红 申请人:中国科学院声学研究所