基于语音稀疏性的频域声回波对消算法研究

本文提出一种新的基于语音稀疏性的频域声回波对消算法.新算法首先利用短时傅里叶变换(STFT)将远端和近端信号变换到时频域,然后基于语音在时频域具有近似稀疏分布的特点,将远端信号每个时频单元与预先设置的高低能量门限进行比较,判断相对应的近端信号的时频单元信噪比高低,进而决定频域自适应滤波器权系数的调整方式,最后在频域完成回波抵消.本文所提新算法与NLMS算法、DLMS算法相比,具有计算量小、适应环境变化能力强、不需要双端话音检测等优点.     

应用粒子群优化器的立体声回波消除算法(英文)

把三阶累积量和粒子群优化器应用于立体声回波消除.首先,把三阶累积量误差用作调整自适应滤波器系数的准则而提出了一个新的代价函数;然后,通过利用改进的粒子群优化器来优化新的代价函数而获得了一个用于立体声回波消除的累积量域自适应滤波算法.模拟结果显示:利用三阶累积量和粒子群优化器的立体声回波消除算法是可行和有效的,并有好的收敛性能.     

立体声回波对消的算法性能实验研究及DSP实现的可行性分析

将自适应算法应用于实时立体声回波对消,以提高电话会议的通信质量．探讨了房间冲激响应为上百ms时,实时声回波对消自适应算法的收敛速度和立体声回波对消中的非唯一解问题．实验研究了输入为白噪声或语音信号、学习过程中发送房间冲激响应突变时,立体声回波对消自适应算法的失配和均方误差．比较了该算法的运算复杂度和采用DSP实现所需的指令周期．从DSP实时处理的可行性角度举例说明了选择适当DSP芯片的方法,为工程应用中构建以DSP为核心的声回波对消器提供了参考指标。     

自适应声回波对消器系统的研制

报道了自主开发的基于快速LMS／Newton算法2047个权的实用自适应声回波对消器系统。该系统实时实现了LRM（扬声器－房间－麦克风）系统中声回波的自适应对消，效果良好。着重研究了系统的实现算法，硬件与软件的设计及系统性能测试结果。     

基于信噪比的改进变步长LMS算法及应用

在无线直放站反馈干扰抵消的过程中,自适应滤波器的误差信号可以接收目标信号与残余回波的混合,是阻碍滤波器根据残余回波强度,快速调整抽头系数.利用误差信号的特点,给出了一种基于信噪比的改进变步长最小均平方(least mean square,LMS)自适应算法.该算法利用误差信号和滤波器的输出信号作为目标信号和反馈干扰信号的估计,根据目标与干扰信号的功率比值来调整自适应滤波器的步长.计算机仿真结果表明,该算法具有快速的初始收敛速率和较小的超量均方误差.在稳态情况下,对于干扰的突变能够快速地再次收敛,表明该算法在反馈干扰抵消方面的性能优于已有的算法.     

对多通道声回波对消直接求解法的探索

针对多通道声回波对消中自适应算法难以找到真实解的问题，通过非线性变换预处理的方法来构造相关矩阵的满秩估计数据阵，从而对利用正则方程求解滤波器系数的直接求解（DS）法进行了深入的探索.在相同的实验条件下比较了DS法与RLS和NLMS算法的性能，实验结果表明，DS法具有更快的收敛速度，能够得到更精确的解.     

一种改进的自适应滤波算法及其在回波对消中的应用

提出一种改进的自适应滤波算法，它通过选择自适应滤波器的系数更新时间间隔，在系统的收敛速度与计算量之间取得折衷；算法在每次系数更新时，利用了系统过去时刻数据并将频域批处理技术运用到算法计算中,大大加快了算法的收敛速度并且降低了计算复杂度,从而克服了LMS算法收敛速度慢以及仿射投影算法(APA)、递归最小二乘算法(RLS)计算量大的缺点.将所提算法应用于声回波对消中,仿真实验结果证实了其优点.     

用于语音识别的鲁棒自适应麦克风阵列算法

对现实环境中存在的混响以及非平稳干扰语音信源等因素导致的算法性能下降,提出了一种用于语音识别的鲁棒旁瓣对消算法。讨论了旁瓣对消算法在自适应麦克风阵列中的应用,分析了算法在不同的混响条件下、不同的干扰源的噪声抑制能力。该算法通过分帧处理将输入信号划分为一系列短时平稳的信号片段。根据当前帧的信噪比决定自适应滤波器的权系数更新方式。采用一定的范数约束来限制自适应滤波器权系数的误调整。实验结果表明该麦克风阵列在混响的现实环境中能够有效抑制平稳噪声源和交叠谈话背景干扰,提高了语音识别器的抗噪性能。     

直接序列扩频通信中基于循环累积量的自适应干扰对消技术

在可以获得与干扰强相关的参考信号的扩频通信系统中，自适应干扰对消器是常用的抗干扰技术．为在保证对消器性能的同时，减少运算量，提出了一种基于二阶循环累积量(SOCS)自适应干扰对消器(AIC-SOCS)，利用源信号和参考信号的循环二阶累积量，自适应调整对消器中滤波器系数．与基于四阶累积量的自适应干扰对消器(AIC-FOS)相比，乘法次数减少50％，加法次数减少60％．仿真实验表明，AIC-SOCS的性能和AIC-FOS的干扰抑制性能相当，表现出比基于二阶累积量的自适应干扰对消器(AIC-SOS)更优良的干扰抑制性能．     

一种优化型自适应滤波器结构

各种自适应算法的性能除了与其自身的特性有关外,还与外部信号环境密切相关。本文针对LMS算法易受外部噪声的影响,产生权失调,从而影响到算法的性能,提出了一种优化型自适应滤波器的结构(OPAF),该结构提高了算法的抗噪声性能。并以此结构实现了噪声抵消(ANC)与回波抵消(EC),实验结果表明,其抗噪声性能指标优于传统结构的自适应滤波器。     

一种基于部分信道估计的DTD算法

在声学回声消除(acoustic echo cancellation,AEC)系统中,双讲(doubletalk,DT)信号和信道突变都导致滤波器误差变大,然而AEC系统需要分别对这2种情况做出不同的反映。因此,常见的基于误差信号及其函数的双讲检测(doubletalk detection,DTD)算法在信道突变情况下容易产生误判。为此,利用声学回声信道的特殊性和归一化最小均方(normalized least mean square,NLMS)算法的跟踪特性,提出了一种新型的基于部分信道估计的DTD算法。该算法采用累加信道估计尾部的值作为判决条件,能够区分出通话过程中的双讲时段并且忽略回声信道突变的影响。该算法具有计算复杂度小和检测DT信号速度快的优点。仿真结果表明,在实验条件下该算法优于常见的DTD算法。     

Double-Talk Detection Algorithm Based on the l_2 Norm

0　IntroductionInmultimediacommunicationsystems,thecomplexcouplingbetweenaloudspeakerandamicrophonecanproduceechowhichwillseriouslycutdownthecommunicationquality .Soitiscrucialtocanceltheechowithsomeeffectivemethods.Acousticechocancellers(AEC)areusuallyusedtoeliminatelongdelayechointerferences.Typicalapplicationsareinlongdistancetelephonecircuitsorinterminalswherelongprocessingdelayexists.Fig .1showsthebasicstructureofanadaptivevoiceechocanceller.Fig .1　Thebasicstructureofanadaptivevoiceec…     

改进的相位梯度法解电离层相位污染的方法

为了修正由电离层时变特性而引起电波信号相位的污染,研究人员开发了大量的算法对回波信号进行去污染。相位梯度法解相位污染是目前一种主要的解电离层相位污染的算法,但是该算法在提取一阶Bragg峰的问题上缺乏自适应的提取算法。在相位梯度法的基础上利用局部熵最小算法和基于功率比的滑窗自适应信号提取算法来其进行优化,利用仿真信号对两种改进算法和原有相位梯度算法进行验证比较。结果表明两种改进后的算法提升了解电离层相位污染的性能,同时提升了整个解相位污染方法的自适应性。此外,根据仿真实验的结果,当信号离Bragg峰更近时,功率比算法优于局部最小熵算法,当信号远离Bragg峰时,两者效果基本一致。     

Double-Talk Detection Algorithm Based on the Ι2 Norm

Echo canceller generally needs a double-talk detector which is used to keep the adaptive filter from diverging in the appearance of near-end speech. In this paper we adopt a new double-talk detection algorithm based on ι2 norm to detect the existence of near-end speech in an acoustic echo canceller. We analyze this algorithm from the point of view of functional analysis and point out that the proposed double-talk detection algorithm has the same performance as the classic one in a finite Banach space. The remarkable feature of this algorithm is its higher accuracy and better computation complexity. The fine properties of this algorithm are confirmed by computer simulation and the application in a multimedia communication system.     

D型单路回波抵消器的研制

该回波抵消器以TMS320C25 DSP芯片作为核心,采用横向滤波器形式的分块修正LMS算法,具有双向通话时中止参数修正功能.在回波抵消到某一个固定门限时将残余误差置0.最大尾电路延迟时间达32ms.     

用于回声消除系统的自适应延时估计算法研究

为避免回声消除系统中滤波器过长导致的各种缺陷,提出一种单滤波器结构的自适应延时估计(delay estimation,DE)算法,并与现有的两种双滤波器延时估计算法S-DE、PHT-DE进行对比研究。先阐述自适应延时估计算法的原理,并对三种算法进行理论研究,然后采用高斯白噪声作为输入信号,以稀疏回声路径为实验条件,对算法进行计算机仿真。仿真结果表明,与PHT-DE相比,S-DE算法计算复杂度较低而稳定性较弱,但两种算法均为双滤波器结构,因此存在信息冗余而导致计算复杂度浪费。新算法为单滤波器结构,可有效避免双滤波器结构的信息冗余,其性能与计算复杂度均优于S-DE、PHTDE,是各种DE算法里实用性最强的算法。最后指出该算法的改进方向是进行统计学建模,为参数设置提供理论指导公式。     

模糊大脑情感学习的自适应噪声抵消方法

提出一种以模糊大脑情感学习(fuzzy brain emotional learning, FBEL)模型作为自适应噪声抵消器的噪声抵消方法,应用于信号处理问题。该方法通过FBEL模拟经非线性通道传输后的噪声信号,将噪声信号从含噪信号中过滤掉,达到消噪的目的;根据自适应学习算法,利用奖励信号和梯度下降法对FBEL模型的权重及参数进行在线更新,以适应噪声的变化。选取均方根误差和计算时间2个性能指标,采用自适应噪声抵消方法在不同网络中进行仿真比较,结果表明,应用该方法可以获得更好的滤波性能。