[发明专利]一种组合函数链接型的核自应非线性回声消除方法

说明书

本申请提出一种组合函数链接型的核自应非线性回声消除方法，该方法基于组合函数链接以提升对回声消除的效果。本发明将远端信号进行核函数扩展处理，将处理过的信号和原信号分别通过自适应滤波器进行滤波，再将两个滤波器通过协同因子进行链接，并根据滤波结果更新自适应滤波器的权重；其中，协同因子的参数值基于自适应滤波结果来更新，本发明适用于非线性回声消除。

技术领域

本发明涉及回声消除技术领域，特别涉及一种组合函数链接型的核自适应非线性回声消除方法。

背景技术

近年来，通信和网络技术不断发展，使得人们对通信的质量提出了新的要求，其中最主要的就是语音通话质量。声学回声是降低语音通话质量的重要因素之一。以往对声学回声的理解大多指的是接收端的语音信号在扬声器里以声波形式被放出来的时候，由于在房间里多次传播和反射噪声的回声，同时由于绝大多数的通信系统都是全双工机制，所以接收端的回声又通过麦克风传送到发送端从而影响通话质量。但随着小型成本的设备在免提手机和视频会议中的广泛运用，这些设备中的放大器和扬声器使得回声路径带有明显的非线性特性，传统的线性回声消除器难以消除这种非线性回声，且回声路径的非线性也会限制自适应滤波器的性能，干扰回声脉冲响应的最佳估计，导致语音信号的感知质量下降。因此需要对回声路径中的非线性特性进行建模，提出有效的非线性回声消除方法。

目前的非线性回声消除的方法中，具有代表性的有以下两种：

(1)用于非线性回声消除的凸组合函数链接型自适应滤波器(CC-FLAF)

参考现有方法(1)“Combined functional link adaptive filter fornonlinear acoustic echo cancellation”(JitendraRaghuwanshi and Amit Mishra andNarendra Singh，Analog Integrated Circuits and Signal Processing,2020,105(prepublish):1-14)。该方法的特点是对输入信号进行非线性扩展，具体地说，是通过三角函数函数连接扩展，将未经过变换的信号和经过变换的信号分别用线性和非线性滤波器进行滤波，并将线性和非线性滤波器进行凸组合。这种方法可以根据非线性的程度来选择合适的滤波器模型，从而获得比FLAF更高的建模精度。

(2)用于非线性回声消除的核自适应滤波器(KAF)

参考现有方法有(2)“Nonlinear acoustic echo cancellation withkernelized adaptive filters”(Sanjana Sankar et al，Applied Acoustics,2020,166)。该方法也是对输入信号进行非线性扩展，但与方法(1)不同之处在于，该方法是通过核函数对输入信号作非线性变化，将未经过变换的输入信号和经过核函数变换后的信号分别通过两个滤波器进行滤波，以此达到同时对回声路径的线性和非线性特性建模的目的。这两种消除的方法运行时各自单独作用相比较，同时对回声路径的线性和非线性特性建模，这样算法的运算量大，收敛速度慢，且收敛稳定性低。

发明内容

为克服上述缺陷点，本申请的目的在于：提供一种组合函数链接型的核自适应非线性回声消除方法，用以提升回声对消的效果。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案：

一种组合函数链接型的核自适应非线性回声消除方法，其特征在于，回声消除方法包括：

S1、对回声路径中的远端信号进行采集，

S2、基于高斯核函数变换将采集到的远端信号进行核函数扩展，获得高维非线性输入信号的向量，

S3、基于自适应滤波器分别对S1中的信号X_L(n)和S2中的信号滤波得到滤波信号，所述自适应滤波器包括第一自适应滤波器及第二自适应滤波器，