[发明专利]改善音频通话质量的系统及方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种改善音频通话质量的系统及方法。

背景技术

Voip目前已经广泛应用在互联网中，其语音通信质量也就成为了一个关键的因素，而回声噪声的消除技术更是成为关注的焦点。

通常，回声的产生是由于扬声器和麦克风之间存在着声学回路，即来自通话一端的信号经过通话另一端的扬声器播放后，同时会被该端的麦克风采集传回至通话一端，由此导致通话一端的说话者能够听到自己的回声，进而严重影响了通话质量。此外，来源于麦克风周边环境产生的稳态或非稳态的噪声信号也对通话质量有着很大的影响。

目前解决回声的最有效方法是采用自适应滤波器来构造声学回声消除系统，请参见图1，其为通过自适应滤波器模拟声学回声路径，使其冲击响应和实际回声路径相似，从而预测出麦克风所采集到的来自扬声器的回声信号(即远端信号)，进而在将麦克风采集的音频信号d(n)中的回声予以去除而形成无回声的音频信号e(n)，由此来实现回声的消除。此外，其还设置有一外双工检测器(Double talk detection，DTD)，用于当通话双方同时说话时，自动冻结滤波器的系数更新，从而达到既能消除回声又能保证本地输入信号的正确性和完整性。

现有常见的自适应滤波器采用的算法主要包括：最小平方准则(Least mean square，LMS)算法及变体(Normal LMS，NLMS)算法；最小二乘法准则(Recursive Least square，RLS)算法；仿射投影(Affine projection algorithm，APA)算法；块自适应算法(Block-adaptivealgorithm)等等。其中，作为使用最为普遍的NLMS算法，具备运算量小、易于在不同嵌入式平台实现的优点。但是其滤波器收敛速度与输入信号的协方差矩阵的特征值分布成反比，因此收敛速度受输入信号影响较大，进而会存在滤波器自适应收敛速度慢和不稳定的问题；基于RLS的自适应滤波器具有最优秀的回声抑制性能，但是其运算量往往是其他算法的6-20倍，所以无法在实际应用中使用，常常只是作为测试最优效果的方法；基于BLMS(Block Least MeanSquare Algorithm)的块延迟频域自适应滤波器是在LMS、NLMS基础上扩展而来的，常见的有MDF(Multidelay Adaptive Filters)和GMDF算法，具备良好的收敛性能和相对适中的算法复杂度，因而目前在噪音消除和回音消除中使用比较广泛。尽管如此，自适应滤波器的选择最终还是需要根据硬件的环境和系统设计的要求来决定。

虽然现有将自适应滤波器、DTD、非线性处理模块(Non-Linear Processor，NLP)等组合能实现较好的回声消除功能，但现有的双工检测算法都会不同程度的出现误判的问题，从而导致本地信号的失真，反而降低了语音的质量。在现有常用的回声消除方案中，无法处理一些特殊情况包括：通话双方同时说话、通话一方处于较强的背景噪音的环境中、麦克风或者扬声器及其他因素带来的信号非线性失真等情况。在这些情况下进行通话，一则自适应滤波器难以正常工作，容易出现滤波器发散、系数更新错误等状况，最终导致回声不能消除；再则麦克风采集的音频信号中还会带入噪音和非线性失真的信号，如此会严重影响语音质量。

因此，如何解决现有音频信号中的回声及噪音等问题，提高音频通话质量实已成为本领域技术人员亟待解决的技术课题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种改善音频通话质量的系统，以有效消除通话中的回声。

本发明的另一目的在于提供一种改善音频通话质量的系统，以有效消除通话中的噪音。