区间自适应算法与回声抵消

本文提出了一种新的自适应算法-"区间自适应算法",给出了"区间自适应参数约束条件",并对该"约束条件"进行了严格的数学证明."区间自适应算法"大大减少了自适应滤波器的计算量.本文还论述了"区间自适应算法"在回声抵消器理论与实践中的应用.     

回声抵消:现状和挑战

回声抵消是通信系统中必须要解决的问题之一。回声抵消的研究已经有50多年的时间。简要综述了回声抵消的研究历史和研究现状,并指出了存在的问题和未来的研究方向。     

一种简化的自适应回声抵消算法及其应用分析

声学回声抵消器可视为一横向自适应滤波器,声学回声抵消技术在现代信号处理中得到越来越广泛的应用。在讨论了声学回声抵消基本原理后,提出了一种基于自适应滤波技术的声学回声抵消简化频域FDAF—MDFTP算法,并对该算法特性以及对声学回声返回损失增加度的影响进行了分析。最后,基于该频域算法对室内声学回声抵消进行了模拟计算,可得到很好的回音抵消效果。     

无双端会话检测回声抵消系统

提出一种无双端会话检测自适应回声抵消系统,这种系统突破了当前自适应回声抵消器必须进行双端会话检测的限制。仿真结果表明这种无双端会话检测回声抵消器在所有工作模式下均能取得理想的回声抵消效果。     

简化仿射投影算法在回声抵消中的应用

针对通信中的回声抵消,介绍了一种简化的仿射投影算法,通过对仿射投影的简化,减小了算法复杂度,并对算法进行了鲁棒性设计,提高了算法的抗干扰能力和对近端语音的鲁棒性.仿真表明,算法在保持APA算法的收敛速度和信道跟踪能力的同时,具有较高的稳定性和可靠性.     

结合房间声学特点的子带自适应滤波声学回音抵消算法

子带自适应滤波算法是处理长阶声学回声抵消问题的重要方法之一。结合房间声学的特点,对各子带采用不同长度的FIR滤波器进行滤波,将有限的资源进行更合理的分配,节省了资源和计算量,并在一定程度上提高了收敛速度。     

集成多种自适应滤波算法的回声消除器

如何选择自适应算法的步长,从而有效解决收敛速度和稳态失调之间的矛盾是回声消除中的一个重要问题。论文提出一种集成多种自适应滤波算法的回声消除框架,以挖掘不同自适应滤波算法以及不同步长选择之间的互补性,来获得稳定的消除效果。所提算法可以分析同一时刻不同算法的误差,并始终选择一种最好的算法。通过对LMS、NLMS、PNLMS和IPNLMS这四种自适应算法的结合实验,显示了该算法可以集合各种算法以及步长选择的优点,具有更快的收敛速度和良好的稳态特性。     

基于IPNLMS算法的回声抵消器的设计

主要针对电话系统中的线路回声进行研究,分析了线路回声的基本原理与抑制方法,深入研究、设计并实现了基于IPNLMS自适应算法的回声抵消算法。测试结果表明,所设计算法能够很好地抵消延迟长达120 ms以内的回声信号,语音质量的PESQ得分值由回声抵消前的2.2分左右提高到回声抵消后的3.5分以上。     

能量比检测与连续学习速率结合的改进双话处理算法

利用连续可变学习速率处理回声抵消双话情况时,随着近端语音能量的提高,学习速率的估计偏差增大,导致残留回声增加.提出了一种利用短时能量比显示检测与连续学习速率相结合的改进双话处理算法.该算法利用近端与远端语音的短时能量比,对学习速率估计中的泄露因子参数进行自适应修正,从而调整连续学习速率.实验证明,该算法使得回声抵消双话情况下,自适应滤波器发散程度下降,语音质量得到提升.在近远端能量比-6～6dB范围内,回声返回损失增加度(ERLE)提高0～11 dB,平均意见得分(MOS)提高0.02～ 0.45分.     

基于多相滤波器组的非线性回声抵消

在免提通话系统和移动通信设备中，扬声器常常工作在较高的音量下，容易发生过载现象，从而产生明显的非线性声学回声，这在小微型扬声器中更加常见。常用的线性AEC(Acoustic Echo Cancellation)算法无法消除此类非线性回声，因此通话质量受到严重影响。非线性回声主要表现为额外的高频谐波分量，这些分量使得全带系统不再满足线性关系，而通常的AEC算法都是基于最小化全带误差推导而来，因此性能很容易受到非线性失真的影响。本文提出了一种基于多相滤波器组的子带AEC算法，把全带误差变成了各个子带的误差，因而把谐波失真成分变成了某些子带内的加性噪声，这使得谐波失真较小的那些子带依然能够正常收敛。通过仿真和实测实验，当出现非线性失真时，新方法的ERLE(Echo Return Loss Enhancement)明显高于经典的全带时域和频域方法，对于非线性失真明显的语音信号，ERLE提升约10 dB。      

基于LMS算法的自适应滤波及在回声消除中的应用

介绍NLMS和NVLMS两种算法控制步长的思想。在此基础上，提出了新的变步长算法，同时使用误差积累和误差控制步长变化，并构建了基于自适应滤波算法的回声消除系统，将三种算法分别在此系统中应用，仿真验证了提出的算法具有更快的收敛速度和更小的稳态误差。并且在发生系统跳变时也能快速收敛。     

一种新NLMS自适应滤波算法及其在多路回波消除中的应用

提出一种NLMS改进算法并对其收敛性进行了证明。该算法计算复杂度低于Sankaran(1997)所提出的带有正交改正因子的归一化算法(NLMS-OCF)和仿射投影算法(APA),并具有易于实现等特点。仿真结果表明,以单路语音信号作输入时,新算法具有比NLMS-OCF算法更好的收敛速度和精度,而在收敛速度和精度相当的情况下,新算法比APA算法所占用的CPU时间少。将新算法扩展成两路算法后,扩展算法仍然保持了这些特点,与Sankaran(1999)两路NLMS-OCF及Benesty(1996)所提多路仿射算法(APA-MC)相比,新算法更适合于应用到多路回波消除等实时性要求高的场合。1     

移动通信中的回波抵消算法分析

移动通信领域中巳广泛采用自适应回波抵消技术，自适应回波抵消算法是该技术的核心，算法的优劣直接影响自适应回波抵消效果，同时它对降低硬件复杂度和产品成本也有特殊意义。文章对自适应回波抵消的NLMS算法、双端讲话（DT）的检测算法及后处理的NLP算法进行了分析和讨论。     

通信系统中自适应回波抵消的一种新方法

语音分组传输系统的出现，对回波抵消技术提出了新的挑战。在回波抵消中一个关键的问题是需要快速有效地估计延迟时间。基于直接计算输入信号互相关函数的延迟估计方法，在实际应用中回波消除性能差，运算量大。为此提出了基于混合模型的延时估计方法，对输入信号进行带通滤波和降低抽样率抽样，使其具有白噪声特性，然后快速计算互相关函数的估计值。理论分析和实验结果证明新的延迟估计方法有很好的回波消除性能和较少的运算量，在实际通信系统中有较好的应用前景。     

一种利用人耳听觉特性的双声道回波抵消改进算法

本文提出了一种利用人耳听觉特性的双声道回波抵消改进算法.在该系统中,利用人耳的听觉特性给输入信号加上一个小的扰动来改善输入信号的自相关特性和条件数,从而达到改善系统收敛特性的作用.本文讨论了在双声道回波抵消系统中遇到的输入信号强相关从而引起系统性能恶化的问题,提出了采用输入信号加扰来改善系统性能的算法.并且利用人耳听觉特性使这种扰动信号隐藏在语音信号中,使其对语音信号的干扰最小.从本文的仿真试验来看,该方法对双声道回波抵消系统的性能有一定的改善.     

回声消除基于NLMS改进算法的研究

为了提高VoIP的通信质量,减少回声干扰,对LMS算法、NLMS算法进行阐述,基于NLMS提出了一种运算量小并且提高收敛性能的改进的自适应滤波算法。通过在Matlab下的仿真研究和对误差曲线的分析,证明了该改进算法的收敛速度快,均方误差小。用改进的算法对语音回声信号进行消除,仿真得到消除回声后的信号效果明显,为IP电话中回声消除的自适应滤波问题提供了一个较好的算法。     

一种自适应电话会议回波抵消系统

文中给出一种基于去相关最小均方(DLMS)算法和迭代最大长度序列相关(IMLC)算法的电话会议回声抵消系统。鉴于DLMS算法在远端会话期间具有好的工作性能，而IMLC算法在双端会话期间具有良好的工作效果，这种新的回声抵消系统在远端会话期间用DLMS算法估计回声路径，而在双端会话期间用IMLC算法估计回声路径。计算机仿真表明，这种新的回声抵消系统在远端会话和双端会话情况下均能提供较好的回声路径估计。     

基于自适应滤波与非线性谱相减算法的联合降噪技术研究

讨论了在强噪声环境下将自适应滤波算法与非线性谱相减算法相结合的语音增强方法。仿真结果表明,在大大消除背景噪声的同时,该方法还有效地抑制了“音乐噪声”,运算量小,适用于强噪声环下的有声／无声检测。