本发明属于语音通信的自适应回声消除
技术领域：
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背景技术：
：在通信系统中，噪声和回声的干扰一直不能被忽略掉。其中，最主要影响语音通话质量的是声学回声。声学回声是指用户在通信过程中能够反复听到自己的声音。回声时延短是察觉不到的，可理解为频谱失真的一种形式。反之，时延超过几十毫秒，回声就可单独觉察到。由于人耳对回声极其敏感，因此对消除声学回声方法的研究仍是一个热门的课题。在自适应回声消除方法中，被广泛用到的方法主要有传统最小均方(lms)算法和仿射投影(apa)算法等。但是在回声信道中，大多数都是稀疏信道，这种稀疏系统的脉冲值只有极少数不为零其余均为零或接近零。而在这种系统中lms和apa算法的稳态误差就会变大、收敛速度变慢。同时，当系统存在冲激噪声时，上述算法会非常不稳定目前，在较成熟的收敛性较好且抗冲击干扰的回声消除方法有如下所示：文献1“adaptivefilteringunderavariablekernelwidthmaximumcorrentropycriterion”(fuyihuang,jiashuzhang,andshengzhang，ctransactionsoncircuitsandsystemsii:expressbriefs(2017))该方法利用了最大熵准则能够很好抗冲激干扰。但由于该算法没有考虑系统的稀疏性，因此在解决稀疏系统问题时性能会下降。技术实现要素：本发明的目的就是提出一种零吸引变核宽度的最大熵回声消除方法，采用该方法进行回声消除，能获得更快的收敛速度和更低的稳态误差。本发明实现其发明目的所采用的技术方案是，一种零吸引变核宽度的最大熵回声消除方法，其步骤如下：a、获取信号将远端传来的语音信号采样得到当前时刻n的远端信号离散值x(n)；同时，对近端麦克风收集到的回声信号采样得到当前时刻n的期望信号d(n)。b、计算自适应滤波器的输出y(n)将远端信号离散值x(n)在当前时刻n到时刻n-l+1的值构成当前时刻n的自适应滤波器输入向量x(n)，x(n)＝[x(n),x(n-1)...,x(n-l+1)]t，其中，l表示自适应滤波器抽头数，l＝512或1024，上标t代表转置；计算当前时刻n的自适应滤波器的输出信号y(n)，y(n)＝wt(n)x(n)，其中，w(n)为当前时刻n的自适应滤波器的抽头权向量，其长度等于l，初始值为零向量即w(1)＝0；c、回声抵消将当前时刻n的期望信号d(n)减去当前时刻n的自适应滤波器的输出信号y(n)，得到当前时刻n的误差信号e(n)作为当前时刻n消除回声后的近端信号再传送给远端，即e(n)＝d(n)-y(n)；d、权系数向量的更新d1、根据当前时刻n的误差信号e(n)，算出当前时刻n去冲激干扰的误差信号其中τ1表示误差信号估计量的平滑参数，取值为0.2；min(·)表示取最小值运算；的初始值为零，即nw为误差信号平方平滑估计的平滑窗口的大小，取值为10～20；d2、计算当前时刻n的核宽度σn：如果则当前时刻n的核宽度σn等于默认核宽度σ0，即σn＝σ0，其中kσ为限定常数，取值为20，默认核宽度σ0的取值为5～20；如果则当前时刻n的核宽度σn，由下式得出，d3、更新得到下一个时刻n+1的抽头权向量w(n+1)，其中，μ为步长参数，取值为0.1；exp[·]表示指数运算；sgn[·]表示取符号运算；ρ为零吸引因子，取值为0.000001；ε为正参数，取值为1～20；e、令n＝n+1，重复a、b、c、d的步骤,直至通话结束。与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明的熵核宽度σn的值是根据噪声环境的状态而变化的，当存在冲击噪声时，σn＝σ0。当不存在冲击噪声时，换句话说，当不存在冲激噪声时，更新公式中项为一个常数，算法类似于nlms。因此算法可以得到很快的收敛速度；当存在冲击噪声时，项接近于零，算法不更新。因此算法具有很好的抗冲击噪声的能力。当系统为稀疏系统时，本发明中零吸引项可以很好的区分系统中非零元素，即，当元素为零时，零吸引项很大，加快收敛速度。当元素为零时，零吸引项为零。所以当语音信道为稀疏时，本发明的收敛速度很快。总之，本发明的方法，只要算法偏离稳态，就能得到大步长，从而很快收敛；同时只要算法达到稳态，就能得到小步长，实现很小的稳态误差，从而能在在应用条件发生变化或应用条件不稳定的情况下，保证系统具有良好的回声消除性能。下面结合附图和具体实施方式对本发明进行详细说明附图说明图1是本发明仿真实验的信道图。图2是文献1(vkw-mcc)方法和本发明在真实语音信号为输入信号时，仿真实验的归一化稳态失调曲线。具体实施方式实施例本发明的一种具体实施方式是，一种零吸引变核宽度的最大熵回声消除方法，其步骤如下：a、获取信号将远端传来的语音信号采样得到当前时刻n的远端信号离散值x(n)；同时，对近端麦克风收集到的回声信号采样得到当前时刻n的期望信号d(n)。b、计算自适应滤波器的输出y(n)将远端信号离散值x(n)在当前时刻n到时刻n-l+1的值构成当前时刻n的自适应滤波器输入向量x(n)，x(n)＝[x(n),x(n-1)...,x(n-l+1)]t，其中，l表示自适应滤波器抽头数，l＝512或1024，上标t代表转置；计算当前时刻n的自适应滤波器的输出信号y(n)，y(n)＝wt(n)x(n)，其中，w(n)为当前时刻n的自适应滤波器的抽头权向量，其长度等于l，初始值为零向量即w(1)＝0；c、回声抵消将当前时刻n的期望信号d(n)减去当前时刻n的自适应滤波器的输出信号y(n)，得到当前时刻n的误差信号e(n)作为当前时刻n消除回声后的近端信号再传送给远端，即e(n)＝d(n)-y(n)；d、权系数向量的更新d1、根据当前时刻n的误差信号e(n)，算出当前时刻n去冲激干扰的误差信号其中τ1表示误差信号估计量的平滑参数，取值为0.2；min(·)表示取最小值运算；的初始值为零，即nw为误差信号平方平滑估计的平滑窗口的大小，取值为10～20；d2、计算当前时刻n的核宽度σn：如果则当前时刻n的核宽度σn等于默认核宽度σ0，即σn＝σ0，其中kσ为限定常数，取值为20，默认核宽度σ0的取值为5～20；如果则当前时刻n的核宽度σn，由下式得出，d3、更新得到下一个时刻n+1的抽头权向量w(n+1)，其中，μ为步长参数，取值为0.1；exp[·]表示指数运算；sgn[·]表示取符号运算；ρ为零吸引因子，取值为0.000001；ε为正参数，取值为1～20；e、令n＝n+1，重复a、b、c、d的步骤,直至通话结束。仿真实验为了验证本发明的有效性，进行了仿真实验，并与现有的文献1的方法进行了对比。仿真实验的采样频率为8khz。背景噪声是30db信噪比的零均值高斯白噪声。回声信道脉冲响应在长6.25m，宽3.75m，高2.5m，温度20℃，湿度50％的安静密闭房间内获得，脉冲响应长度即滤波器的抽头数l＝512。按照以上实验条件，用本发明方法与现有的文献一方法进行回声消除实验。各种方法的实验最优参数取值如表1。表1各方法的实验最优参数取值文献一(vkw-mcc)κ＝0；ε＝0.0001；δ＝0.01；n＝4本发明fl(0)＝0.001；δ＝0.01；n＝4；σ0＝20；k0＝20图1是实验用的安静密闭房间构成的通信系统的信道图。图2是文献一(vkw-mcc)的方法和本发明方法，在真实语音信号为输入信号时，仿真实验得到的归一化稳态失调曲线。从图2可以看出：本发明在约10000个采样时刻(0.8s)收敛，稳态误差约在-36db；而文献1则在约10000个采样时刻(0.8s)收敛，稳态误差约在-18db；本发明的稳态误差比文献1的稳态误差减小了近两倍。当前第1页12