残留回声消除方法和装置的制造方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及语音处理技术领域，尤其涉及一种残留回声消除方法和装置。
【背景技术】
[0002] 声学回声消除（AcousticEchoChancellor;以下简称：AEC)技术是智能语音通 话与语音交互系统中不可缺少的一部分。在语音通话中，特别是免提模式下，扬声器播放出 来的声音经空气传播后又被麦克风录入进而传向对方，用户频频听到自己的回声会有不舒 适的感觉。在车载导航等智能语音交互系统中，用户希望通过语音来控制导航"搜索目的 地"或者"播报天气"等，在交互过程中导航的从文本到语音（TexttoSpeech;以下简称： TTS)会干扰用户的命令，如果TTS被当作指令来识别更会造成导航的误操作，使得智能导 航不再智能。因而AEC的性能直接影响到语音产品的体验。
[0003]自适应滤波加后滤波是目前AEC系统中普遍采用的方法，但是现有的方法对语音 识别的性能较差，近端语音失真严重，语音听起来断断续续，用户体验度不好。
【发明内容】
[0004] 本发明的目的旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。
[0005] 为此，本发明的第一个目的在于提出一种残留回声消除方法，该方法通过在自适 应滤波的输入信号中引入近端语音的第一次估计值，使得滤波器的调整总是跟向麦克风信 号中的回声成分，减少了近端语音估计的失真，从而可以获得更好的语音识别性能以及音 频通讯质量。
[0006] 本发明的第二个目的在于提出一种残留回声消除装置。
[0007] 为了实现上述目的，本发明第一方面实施例的残留回声消除方法，包括：通过滤波 器对麦克风信号进行滤波，获得近端语音的第一次估计值；利用所述第一次估计值和所述 麦克风信号对所述滤波器进行更新，获得更新后的滤波器；通过所述更新后的滤波器对所 述麦克风信号进行滤波，获得所述近端语音的第二次估计值。
[0008] 本发明实施例的残留回声消除方法，通过滤波器对麦克风信号进行滤波，获得近 端语音的第一次估计值，然后利用第一次估计值和麦克风信号对上述滤波器进行更新，获 得更新后的滤波器，最后通过更新后的滤波器对上述麦克风信号进行滤波，获得近端语音 的第二次估计值。上述方法通过在自适应滤波的输入信号中引入近端语音的第一次估计 值，使得滤波器的调整总是跟向麦克风信号中的回声成分，减少了近端语音估计的失真，从 而可以获得更好的语音识别性能以及音频通讯质量。
[0009] 为了实现上述目的，本发明第二方面实施例的残留回声消除装置，包括：滤波模 块，用于通过滤波器对麦克风信号进行滤波，获得近端语音的第一次估计值；更新模块，用 于利用所述滤波模块获得的第一次估计值和所述麦克风信号对所述滤波器进行更新，获得 更新后的滤波器；所述滤波模块，还用于通过所述更新模块更新后的滤波器对所述麦克风 信号进行滤波，获得所述近端语音的第二次估计值。
[0010] 本发明实施例的残留回声消除装置，滤波模块通过滤波器对麦克风信号进行滤 波，获得近端语音的第一次估计值，然后更新模块利用第一次估计值和麦克风信号对上述 滤波器进行更新，获得更新后的滤波器，最后滤波模块通过更新后的滤波器对上述麦克风 信号进行滤波，获得近端语音的第二次估计值。上述装置通过在自适应滤波的输入信号中 引入近端语音的第一次估计值，使得滤波器的调整总是跟向麦克风信号中的回声成分，减 少了近端语音估计的失真，从而可以获得更好的语音识别性能以及音频通讯质量。
[0011] 本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变 得明显，或通过本发明的实践了解到。
【附图说明】
[0012] 本发明上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变 得明显和容易理解，其中：
[0013] 图1为本发明残留回声消除方法一个实施例的流程图；
[0014] 图2为本发明残留回声消除方法另一个实施例的实现方框图；
[0015] 图3为本发明残留回声消除装置一个实施例的结构示意图。
【具体实施方式】
[0016] 下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终 相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考 附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。相反， 本发明的实施例包括落入所附加权利要求书的精神和内涵范围内的所有变化、修改和等同 物。
[0017] 图1为本发明残留回声消除方法一个实施例的流程图，如图1所示，该残留回声消 除方法可以包括：
[0018] 步骤101，通过滤波器对麦克风信号进行滤波，获得近端语音的第一次估计值。
[0019] 步骤102,利用第一次估计值和上述麦克风信号对上述滤波器进行更新，获得更新 后的滤波器。
[0020] 具体地，利用第一次估计值和上述麦克风信号对上述滤波器进行更新，获得更新 后的滤波器可以为：将上述麦克风信号与第一次估计值的差值作为输入信号，利用回声信 号作为参考信号对上述滤波器进行更新，获得更新后的滤波器。上述更新后的滤波器可以 为：
[0021]
，其中，e(K) = [X(K)_S' （K) ]_Ht' *(K)R(K); (1)
[0022] 式⑴中，H't+1⑷为更新后的滤波器，H't(K)为更新前的滤波器，R⑷为回声 信号，X(K)为麦克风信号，S' (K)为第一次估计值，y为更新步长；表示共轭运算。
[0023] 步骤103,通过更新后的滤波器对上述麦克风信号进行滤波，获得上述近端语音的 第二次估计值。
[0024] 具体地，通过更新后的滤波器对上述麦克风信号进行滤波，获得上述近端语音的 第二次估计值可以为：根据上述更新后的滤波器计算残留回声，并对上述麦克风信号进行 二次滤波，获得近端语音的第二次估计值。上述近端语音的第二次估计值可以为：
h
[0026] 式⑵中，S" (K)为近端语音的第二次估计值，H' t+1⑷为更新后的滤波器， //二(&)/?(/〇为残留回声，R(K)为回声信号，X(K)为所述麦克风信号，表示共轭运算， E{*}表示数学期望。
[0027] 本实施例中的滤波器可以为后滤波器，例如维纳滤波器，本实施例对此不作限定。
[0028] 上述残留回声消除方法，通过滤波器对麦克风信号进行滤波，获得近端语音的第 一次估计值，然后利用第一次估计值和麦克风信号对上述滤波器进行更新，获得更新后的 滤波器，最后通过更新后的滤波器对上述麦克风信号进行滤波，获得近端语音的第二次估 计值。上述方法通过在自适应滤波的输入信号中引入近端语音的第一次估计值，使得滤波 器的调整总是跟向麦克风信号中的回声成分，减少了近端语音估计的失真，从而可以获得 更好的语音识别性能以及音频通讯质量。
[0029] 本发明在获取残留回声的传递函数的过程中，将近端语音的第一次估计值作为最 小均方算法（LeastMeanSquareAlgorithm;以下简称：LMS)自适应滤波的一个输入信号， 可以达到保护近端语音的目的。此时将收敛好的传递函数带入第二个维纳滤波器就可以估 计出近端语音。
[0030] 图2为本发明残留回声消除方法另一个实施例的实现方框图，图2以频域信号为 例对信号模型进行说明。图2中，S(K)为近端语音，即期望信号；R(K)为回声信号，即参考 信号；X(K)为麦克风信号，即观测信号；Ht(K)为扬声器到麦克风的路径传递函数。
[0031]S' (K)与S" (K)分别为S(K)的第一次估计值和第二次估计值，H' t+1⑷为 H't(K)在引入近端语音的第一次估计值S' (K)后的一次更新。
[0032] 麦克风信号是近端语音与残留回声的叠加，可以表示为：
[0033]X(K) =S(K)+H*(K)R(K)
[0034] (3)
[0035] 其中，表示共轭运算。于是，根据维纳滤波的计算公式可以获得近端语音的第 一次估计值：
[0037] 式（4)中，RXX(K)为麦克风信号的协方差函数，RSX(K)为麦克风信号与近端语音的 互协方差函数。
[0038]Ht⑷与S(K)之间会相互制约，HJK)的估计不准会导致对S(K)的估计变差，反过 来S(K)的估计又会影响Ht(K)的收敛性能。如果将麦克风信号与近端语音的差值作为输 入信号，回声信号R(K)作为参考信号，通过LMS自适应滤波的方法跟踪回声，就会减少残留 回声估计中所包含的近端语音泄漏，那么第二次的维纳滤波便可获得更加可靠的近端语音 估计值。于是，可以将第一次估计值s' (K)带入LMS自适应滤波器，由此可以获取一个收 敛性能改善的H' t+1 (K)，再将H' t+1 (K)用于第二个维纳滤波器就可获得近端语音的第二 次估计值S" (K)。其中，更新后的LMS滤波器可以如式（1)所示，在此不再赘述。
[0039] H't+1(K)是一个收敛性能更好的滤波器，可以较好地跟踪到麦克风信号中的残留 回声。在获得H't+1⑷后，再将H' t+1⑷用于第二个维纳滤波器就可获得近端语音的第 二次估计值S" (K)，如式⑵所示。
[0040] 本发明提供的残留回声消除方法结合两次维纳滤波与一次LMS自适应滤波来实 现，通过在LMS滤波器的输入信号中引入近端语音的第一次估计值，使得滤波器的调整总 是跟向麦克风信号中的回声成分，减少