一种基于相关熵诱导的集员自适应回声消除方法与流程

本发明属于通信系统的回声消除
技术领域：
。技术背景自适应信号处理技术作为信息处理的分支，近些年来发展十分迅速，在通信领域有着广泛的应用。通信系统中的回声现象是指声音或信号经过延时或形变被反射回信号源。由于回声现象会严重影响人们的通话质量，因此如何对回声进行消除成为了人们关注的重点。通信回声可以通过系统辨识模型来进行自适应消除：所辨识系统为回声信道，系统辨识的输出为回声信号的估计，通过含回声信号的语音信号与回声信号的估计相减便可实现回声的消除。自适应回声消除技术具有成本低，收敛速度快，回声残差小的优点，所以得到了许多研究学者的关注，同时也在通信领域被认为是最有前景的回声消除技术。回声信道均具有稀疏的特性，即信道(系统)的大部分系数接近于零或等于零，仅有少数系数具有较大的幅值。在这种情况下，传统的自适应算法无法达到满意的效果。文献1"set-membershipaffineprojectionalgorithm"(werner,s.,anddiniz,p.s.r.,ieeesignalprocess.lett.,2001,8,(8),pp.231–235electronicsletters52.17(2016):1461-1463.)将集员理论与仿射投影方法相结合，提出来集员仿射投影算法。集员滤波是一类基于误差的递归估计步长的算法，寻求产生有界滤波输出误差的步长集合，改善了定步长自适应算法的收敛速度和稳态误差之间的固有矛盾，可保证滤波器具有较快的收敛速度和较低的稳态误差。但当系统为稀疏回声信道时，系统当前时刻n的抽头权向量w(n)中占大多数接近零或为零的项，受到背景噪声的干扰，使抽头权向量更新值w(n+1)的变化过大、导致其稳态误差偏大，回声消除效果有待提高。技术实现要素：本发明的目的是提供一种基于相关熵诱导的集员的自适应回声消除方法，该方法的的稳态误差小，收敛速度快，回声消除效果好。本发明实现其发明目的所采用的技术方案是，一种基于相关熵诱导的集员的自适应回声消除方法，其步骤是：a、远端信号采集对远端传来的信号进行采样，获得当前时刻n的远端输入信号的离散值x(n)；将当前时刻n和之前l-1个时刻的输入信号的离散值x(n)、x(n-1),...,x(n-l+1)，组成自适应滤波器的当前时刻n的输入向量x(n)，x(n)＝[x(n),x(n-1),...,x(n-l+1)]t，其中t代表转置运算，l＝512代表滤波器抽头数；b、回声信号估计将当前时刻n的输入信号向量x(n)通过自适应滤波器，得到自适应滤波器的当前时刻n的输出值，即回声信号的估计值y(n)y(n)＝xt(n)w(n)其中w(n)为自适应滤波器的当前时刻n的抽头权向量，w(n)＝[w1(n),w2(n),...,wl-1(n)]t，w(n)的初始值为零向量；c、回声消除对近端麦克风采样得到带回声的当前时刻n的近端信号d(n)，将其减去回声信号的估计值y(n)，得到当前时刻n的误差信号e(n)，再送回给远端，e(n)＝d(n)-y(n)；d、滤波器抽头权向量更新d1、计算输入信号仿射投影矩阵将当前时刻n与前p-1个时刻的输入向量x(n)，x(n-1),...,x(n-p+1)构成当前时刻n的输入信号仿射投影矩阵u(n)，u(n)＝[x(n),x(n-1),...,x(n-p+1)]；其中p表示仿射投影阶数，取值范围为2～9；d2、计算误差信号向量将当前时刻n与前p-1个时刻的误差信号e(n)，e(n-1),...,e(n-p+1)构成当前时刻n误差信号向量e(n)，e(n)＝[e(n),e(n-1),...,e(n-p+1)]t；d3、计算步长因子由下式算出当前时刻n的步长因子μ(n)：其中γ表示误差阈值参数，取值范围为0.0001～1；d4、计算相关熵诱导因子由自适应滤波器的当前时刻n的抽头权向量w(n)，计算出当前时刻n的相关熵因子c(n)：其中ρ为控制因数，取值范围为10-8～1；σ为核宽度,取值范围为0.001～2；exp(·)表示指数运算。d5、滤波器抽头权向量更新由下式得出下一时刻n+1的滤波器抽头权向量w(n+1)：w(n+1)＝w(n)+μ(n)u(n)(ut(n)u(n))-1e(n)-c(n)e、令n＝n+1，重复上述a、b、c、d的过程，直至通话结束。与现有的技术相比，本发明的有益效果是：在滤波器抽头权向量更新公式中加入相关熵诱导因子c(n)，作为减除项(步长调整项)。当为稀疏系统的回声信道时，系统当前时刻n的抽头权向量w(n)中接近零或为零的项通常占大多数，由相关熵诱导因子表达式可以看出，当w(n)越接近零，减除项的相关熵诱导因子越大，与已有的加法项(步长项)抵消调整后，抽头权向量更新值w(n+1)更接近零；实现接近零或为零的抽头权向量的适当小步长更新，从而能够有效的降低背景噪声对抽头权向量更新的影响，稳态误差小，回声消除效果好；相反，当前时刻n的抽头权向量w(n)中存在的非零项，作为减除项的相关熵诱导因子的值小，对加法项(步长项)的抵消小，能充分利用当前时刻非零抽头权向量w(n)中的有用信息，实现大步长的快速更新抽头权向量更新值w(n+1)；加快收敛速度，并减少了稳态误差。下面结合附图和具体实施方式对本发明做进一步的详细说明。附图说明图1是文献1和本发明方法的仿真实验得到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例是，一种基于相关熵诱导的集员的自适应回声消除方法，其步骤是：a、远端信号采集对远端传来的信号进行采样，获得当前时刻n的远端输入信号的离散值x(n)；将当前时刻n和之前l-1个时刻的输入信号的离散值x(n)、x(n-1),...,x(n-l+1)，组成自适应滤波器的当前时刻n的输入向量，x(n)，x(n)＝[x(n),x(n-1),...,x(n-l+1)]t，其中t代表转置运算，l＝512代表滤波器抽头数；b、回声信号估计将当前时刻n的输入信号向量x(n)通过自适应滤波器，得到自适应滤波器的当前时刻n的输出值，即回声信号的估计值y(n)y(n)＝xt(n)w(n)其中w(n)为自适应滤波器的当前时刻n的抽头权向量，w(n)＝[w1(n),w2(n),...,wl-1(n)]t，w(n)的初始值为零向量；c、回声消除对近端麦克风采样得到带回声的当前时刻n的近端信号d(n)，将其减去回声信号的估计值y(n)，得到当前时刻n的误差信号e(n)，再送回给远端，e(n)＝d(n)-y(n)；d、滤波器抽头权向量更新d1、计算输入信号仿射投影矩阵将当前时刻n与前p-1个时刻的输入向量x(n)，x(n-1),...,x(n-p+1)构成当前时刻n的输入信号仿射投影矩阵u(n)，u(n)＝[x(n),x(n-1),...,x(n-p+1)]；其中p表示仿射投影阶数，取值范围为2～9；d2、计算误差信号向量将当前时刻n与前p-1个时刻的误差信号e(n)，e(n-1),...,e(n-p+1)构成当前时刻n误差信号向量e(n)，e(n)＝[e(n),e(n-1),...,e(n-p+1)]t；d3、计算步长因子由下式算出当前时刻n的步长因子μ(n)：其中γ表示误差阈值参数，取值范围为0.0001～1；d4、计算相关熵诱导因子由自适应滤波器的当前时刻n的抽头权向量w(n)，计算出当前时刻n的相关熵因子c(n)：其中ρ为控制因数，取值范围为10-8～1；σ为核宽度,取值范围为0.001～2；exp(·)表示指数运算。d5、滤波器抽头权向量更新由下式得出下一时刻n+1的滤波器抽头权向量w(n+1)：w(n+1)＝w(n)+μ(n)u(n)(ut(n)u(n))-1e(n)-c(n)e、令n＝n+1，重复上述a、b、c、d的过程，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，并将参考文献的方法与本发明进行对比。仿真实验的远端信号x(n)为有色信号，它是高斯白噪声通过一阶自回归过程t(z)＝1/(1-0.95z-1)产生的，采样频率为8000hz，采样点数为5000。回声信道脉冲响应在宽3.75m，高2.5m，长6.25m，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抽头数l＝32。实验的背景噪声为高斯白噪声v(n)，信噪比为30db。将上述的远端信号和相应的近端信号用本发明的方法与文献1中的方法进行回声消除。两种方法的最优参数取值如表1。表1实验两种方法的最优参数近似取值文献1γ＝0.07，p＝4本发明γ＝0.07，p＝4，σ＝0.35，ρ＝6×10-6仿真实验通过独立运行50次得到仿真结果。图1是文献1的方法与本发明方法的归一化稳态失调曲线图。从图1中可以看出在稀疏系统中，文献1的稳态误差大约稳定在-58db，而本发明方法的稳态误差大约稳定在-66db；说明本发明方法的稳态误差较低，有更好的回声消除效果。当前第1页12