[发明专利]一种宽带声学回声消除方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种语音通讯系统中的音频处理方法，尤其涉及一种语音通讯系统中的宽带声学回声消除方法。

背景技术

现有的手机或会议电视系统在通话过程中，通话系统对方传来的语音信号称为远端信号；通话系统的本方语音和回声(即对方语音经扬声器发送到本方室内经多重反射回麦克风后生成的声音)的混合音称为近端信号。声学回声消除(AEC，Acoustic Echo Cancellation)的任务就是估算出回声并将其从近端信号中消除，以得到纯净的本方语音。

现有的声学回声消除算法大多数只针对窄带(采样率为8K)语音编解码算法，比如G.711。随着用户对音质要求的不断提高，宽带(采样率为16K、32K)音频编解码算法，如G.722，G.722.1已开始应用到会议电视系统中。这给现有回声消除算法带来巨大的挑战。当采用宽带音频编解码算法时，一种做法是，直接采用窄带的回声消除算法。

但是，随着采样率的提高，处理同样的声学回声延时，需要处理的声学路径采样点数是与采样率成正比的；同时，采样率提高将导致同样一段时间内需要更新的点数与采样率成正比增加。这样采样率每提高1倍，回声消除算法的计算量将按平方比增加到4倍，内存消耗按正比增加到2倍。因此使用与窄带回声消除算法对采用宽带音频编解码算法进行编码的音频数据进行回声消除处理，所需的计算量和内存消耗将是大多数处理平台无法接受的。此外，声学路径的增加还会导致回声消除算法自适应滤波的效果变差，算法收敛慢，有残余回声，导致回声抑制比下降。这就需要研究高回声抑制比、低计算量和内存消耗的宽带声学回声消除算法。

对宽带音频数据进行回声消除算法的另一途径是将全频带划分子带，并在子带内使用自适应滤波器进行回声消除处理。

通常的声学回声消除算法都需要用到高阶自适应滤波器。自适应滤波器需要对未知系统(回声产生的声学路径)建模，而这个模型具有很长的冲激响应，在几千个采样点的数量级。因此，自适应滤波算法的计算量和内存消耗很大，另外，阶数很高也会对收敛速度产生影响。解决长冲激响应自适应滤波器问题的一种方法是在子带内利用滤波器。子带自适应滤波器通常比全带滤波器具有更短的冲激响应，有利于提高收敛速度。子带抽取能够减小计算复杂度，因此，合理的在子带中采用自适应滤波器，可以减小计算复杂度，同时提高自适应滤波算法的收敛速度。

通用的采用分析合成滤波器组的子带信号处理系统的结构如图1所示：

分析滤波器组由一系列低通/带通滤波器F_i(z)组成，信号经过分析滤波和L点的下采样(抽取)后得到M路子带信号；在各个子带完成信号处理任务，即用于回声消除的自适应滤波；合成滤波器组由一系列低通/带通滤波器G_i(z)组成，子带信号经过L点的上采样(插值)和合成滤波后全部相加得到全带处理后的信号。

从图1中可以看出，虽然信号处理任务在低采样率一侧进行，但是分析合成滤波还是在高采样率一侧进行的，计算量仍很大。

发明内容

本发明要解决的技术问题是，克服现有技术中声学回声消除方法的不足，提出一种适合对宽带音频数据进行回声消除的音频处理方法，减少宽带声学回声消除的计算量、提高计算速度，并改善回声消除的性能和效果。

为了解决上述问题，本发明提供一种宽带声学回声消除方法，其特征在于，该方法包含如下步骤：

步骤1：对长度为K的包含远端信号的输入移位寄存器和包含近端信号的输入移位寄存器中的数据通过M子带均匀IDFT多相分析滤波器组进行滤波，分别得到远端子带数据和近端子带数据；

步骤2：分别对上述远端子带数据和近端子带数据进行IDFT运算，并去除冗余数据，得到M/2+1个远端复子带数据和M/2+1个近端复子带数据；

步骤3：对上述远端复子带数据和近端复子带数据按子带分别进行自适应滤波及系数更新，得到复子带回声估计误差；

步骤4：对上述复子带的回声估计误差进行IDFT运算，得到M个回声估计误差；

步骤5：将上述回声估计误差分别送入M子带均匀IDFT多相合成滤波器组进行合成滤波，将滤波获得的滤波输出数据与长度为K的输出移位寄存器中的值相加，并使用相加获得的值更新输出移位寄存器；

步骤6：将上述输出移位寄存器中的前r点输出，后续K-r点依次前移r点的位置，最后r点位置补零；