[发明专利]基于一范数零吸引的最小均三次方绝对值的回声消除方法在审

专利信息
申请号: 201710822965.2 申请日: 2017-09-13
公开(公告)号: CN107610714A 公开(公告)日: 2018-01-19
发明(设计)人: 赵海全;尹凯丽 申请(专利权)人: 西南交通大学
主分类号: G10L21/0216 分类号: G10L21/0216;H04M9/08
代理公司: 成都博通专利事务所51208 代理人: 陈树明
地址: 610031 四*** 国省代码: 四川;51
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摘要:
搜索关键词: 基于 范数 吸引 最小 次方 绝对值 回声 消除 方法
【说明书】:

技术领域

发明涉及一种基于一范数零吸引的最小均三次方绝对值的回声消除方法。

背景技术

在语音通信系统中,例如IP电话、卫星电话、可视电话及数字蜂窝电话系统中,回声会严重影响通信质量,因此,必须采取有效的措施来抑制回声信号,消除其影响,提高语音通话质量。在众多回声消除方法中,自适应回声消除技术具有逐步调节性能,应用成本低,收敛速度快,回声残差小;是目前国际上公认的最具前景的回声消除技术,也是回声消除目前采用的主流技术。

自适应回声消除技术的本质是通过自适应滤波器来估计回声,并在近端信号中减去回声信号的估计值以消除回声。自适应回声消除技术的核心是自适应回声消除算法。因此,如何完善和研究新的性能卓越的自适应回声消除算法是回声消除领域的主要研究方向。

最流行的自适应回声消除算法之一是最小均方算法(LMS)。然而,其步长的收敛范围取决于输入信号向量的总功率,并且随着功率的增大而减小。但是,LMS步长的选择必须要在收敛速度、稳态失调和跟踪性能中取折中。基于高阶误差功率标准的一类自适应滤波算法就是对以上问题作出的改进,如最小均四次方算法(LMF)和最小均三次方绝对值算法(LMAT)。此类算法的代价函数由误差的二次方的平均(均方)变为误差的三次方绝对值的平均或四次方的平均,误差值得到了明显的放大,使其收敛速度更快、稳态失调也更低。但是它们的步长范围依然敏感于输入信号的功率,抗冲激能力有待提高。

发明内容

本发明的目的就是提供一种基于一范数零吸引的最小均三次方绝对值的回声消除方法,该方法能够获得更快的收敛性,更低的稳态失调,回声消除效果更好。

本发明实现其发明目的所采用的技术方案是,一种基于一范数零吸引的最小均三次方绝对值的回声消除方法,其步骤如下:

A、远端信号采样

对远端传来的远端信号采样得到当前时刻n的远端信号离散值x(n),将当前时刻n及之前的L-1个时刻的远端信号离散值x(n),(n-1),…,x(n-L+1),组成当前时刻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,上标T表示转置,L为自适应滤波器的抽头长度,其取值为128;

B、回声信号估计

将当前时刻n的自适应滤波器输入向量X(n)通过自适应滤波器得到当前时刻n的输出值y(n),也即回声信号的估计值y(n),即

y(n)=W(n)X(n)

其中,W(n)=[w1(n),w2(n),...,wl(n),...wL(n)]为当前时刻n的自适应滤波器抽头权向量,其初始值为零,wl(n)为当前时刻n的自适应滤波器的第l个抽头权系数;

C、回声信号消除

对近端信号采样得到当前时刻n的带回声近端采样信号d(n);将当前时刻n的带回声近端采样信号d(n),与自适应滤波器的当前时刻n的回声信号的估计值y(n)相减,得到当前时刻n的残差信号e(n),e(n)=d(n)-y(n);再将当前时刻n的残差信号e(n)回送远端;

D、滤波器抽头权系数更新

D1、代价值的梯度值计算

由当前时刻n的残差信号e(n),得到当前时刻n的代价值J(n),其中,|·|表示绝对值运算;

再求出当前时刻n的代价值J(n)对W(n)的导数,作为当前时刻n的代价值的梯度值v(n),其中表示偏导数运算,sign(·)表示符号函数;

D2、代价值的梯度值归一化计算

将当前时刻n的代价值的梯度值v(n)进行归一化运算,得到当前时刻n的代价值的归一化梯度值s(n),其中σ为正则化参数,取值0.001;

D3、零吸引因子的计算

由当前时刻n的自适应滤波器抽头权系数向量W(n),计算出当前时刻n的零吸引因子ρ(n),ρ(n)=b×signW(n),其中b为零吸引因子的比例参数,取值为10-7~10-6

D4、抽头权系数向量的更新

由下式得出,下一时刻n+1的自适应滤波器抽头权系数向量W(n+1),W(n+1)=W(n)-μ×sT(n)-ρ(n),其中,μ为步长参数,其取值为0.135;

E、重复

令n=n+1,重复步骤A、B、C、D的操作,直至通话结束。

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