基于塊稀疏成比例重用權系數(shù)仿射投影的回聲消除方法
【技術領域】
[0001 ]本發(fā)明屬于通信的自適應回聲對消技術領域。
【背景技術】
[0002] 隨著科技的發(fā)展，多功能多種類的通信應用一直層出不窮，用戶在享受著便利的 同時也會遇到通信中的回聲問題所帶來的困擾。根據(jù)回聲產(chǎn)生的機理，回聲可以分為聲學 回聲和電學回聲。電學回聲通常比較小，因此，當前回聲消除研究的重點已轉向了聲學回聲 消除。通信過程中，聲學回聲產(chǎn)生的機理是遠端說話人的聲音在近端揚聲器播放出來后又 被麥克風接受又傳播到遠端的說話人，使之又聽到了自己的聲音，從而形成了聲學上的回 聲。聲學回聲會讓通信用戶覺得非常不適應，嚴重時還會影響通話質量。因此，如何采取有 效的方法來消除聲學回聲成為了信號處理領域熱門課題之一?；芈曄夹g的難點主要是 由于要消除的電聲反饋信號中有大量通過室內(nèi)反射聲途徑產(chǎn)生的電聲反饋，它們是無限多 的、連續(xù)不斷的、無規(guī)則延時的、來自各個方向的反射聲信號。一般說來，在已投入使用的回 聲抑制器中或仍在研究、開發(fā)的相關技術中，均采取了適當?shù)淖赃m應辨識方案來消除回聲。
[0003] 在處理語音信號時，仿射投影技術(APA)算法可看作歸一化最小均方算法(NLMS) 算法的時域擴展，仿射投影技術(APA)比傳統(tǒng)的NLMS算法具有更快的收斂速度，但APA的穩(wěn) 態(tài)誤差性能變差，在高噪聲下，APA的估計波動極大。針對上述問題，Clark和Shynk均提出對 輸入數(shù)據(jù)序列通過串-并變換器被分成L點的塊，而且這樣產(chǎn)生的輸入數(shù)據(jù)塊被一次一塊地 加到長度為M的有限沖擊響應(FIR)濾波器。在收集到每一塊數(shù)據(jù)樣值后，進行濾波器抽頭 權值的更新，使得濾波器的自適應一塊一塊地進行，而不是像傳統(tǒng)LMS濾波器那樣一個樣值 的進行，減少計算復雜性。基于此基礎上，之后又有許多新的有效算法被提出。但是，通信中 的大多數(shù)回聲信道都是稀疏信道，這種稀疏信道的脈沖響應大多很小，而階數(shù)又比較長。傳 統(tǒng)自適應濾波器在這種稀疏信道下的回聲消除收斂慢，穩(wěn)態(tài)誤差大。針對這種情況引入成 比例濾波器，可以提高算法的收斂速度。目前，回聲消除應用中，性能較好的算法有：
[0004] (1)基于重用權系數(shù)的仿射投影回聲消除方法
[0005] 參考文獻"A noise-resilient affine projection algorithm and its convergence analysis'，（Seong-Eun Kim，Signal Processing,vol .121 ,pp.94-101,2016) 該方法將重用權系數(shù)方法引入仿射投影算法，提高了自適應濾波器的收斂速度和跟蹤性 能。但是，由于在稀疏系統(tǒng)下該算法沒有利用稀疏系統(tǒng)的特性，因此仍表現(xiàn)出收斂速度慢的 缺陷。
[0006] (2)基于塊稀疏的成比例仿射投影回聲消除方法
[0007] 參考文南犬"Proportionate Adaptive Filtering for Block-sparse System Identification"（IEEE/ACM Transactions on Audio,Speech,and Language Processing，Vol .24,pp.623-630,April .2016)該算法將塊稀疏算法引入仿射投影算法。在 塊稀疏系統(tǒng)中，該方法具有較快的收斂速度和較小的穩(wěn)態(tài)誤差。然而，在低信噪比系統(tǒng)下， 由于沒有使用重用權系數(shù)方法去消除高噪聲對系統(tǒng)的影響，該方法的收斂速度仍然較慢。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0008] 本發(fā)明的目的就是提供一種基于塊稀疏成比例的重用權系數(shù)仿射投影方法。該方 法對回聲消除效果好，收斂速度快，穩(wěn)態(tài)誤差小。
[0009] 本發(fā)明實現(xiàn)其發(fā)明目的所采用的技術方案是，一種基于塊稀疏成比例的重用權系 數(shù)仿射投影方法，其步驟如下：
[0010] A、遠端信號濾波
[0011] A1、將遠端傳來的遠端信號采樣得到當前時刻n的遠端信號離散值x(n)，遠端信號 離散值x(n)在n到n-L+1時刻的值x(n)，x(n-l)，. . .，x(n-L+l)構成當前時刻n的濾波器輸入 向量父(1〇，父(11)=[以11)，以11-1)，...，奴11-1+1)]7，其中1 = 512是濾波器抽頭數(shù)，1'代表轉置 運算；
[0012] A2、將濾波器當前時刻n的輸入向量X(n)通過自適應濾波器得到當前時刻n的濾波 器輸出值y(n)，y(n) =XT(n)w(n);其中w(n)為自適應回聲消除濾波器當前時刻n的抽頭權 系數(shù)向量，w(n) = [wi(n)，W2(n)，. . .wi(n)，. . .，WL(n)]T，其長度為L,初始值為零向量，wi(n) 為抽頭權系數(shù)向量w(n)中的第1個元素；
[0013]將n到n-M+l時刻的濾波器輸出值y(n)進行平滑，得到當前時刻n的濾波器輸出平 滑值
為重用權向量的個數(shù)，其取值為2,4,6;
[0014] B、回聲抵消
[0015] 將近端麥克風拾取到的當前時刻n的帶回聲的近端信號d(n)與當前時刻n的濾波 器輸出平滑值滅《)的差值，作為當前時刻n的殘差信號，^(?)=外《)-只》)，并送回給 遠端；
[0016] C、濾波器抽頭權向量更新
[0017] C1、殘差向量的組成:將時刻n到時刻n-K+1的殘差信號一),一--1)，..., 一-[ + 1) 組成當前時刻n的殘差向量豆(")它(/2) = f⑷；(/2- 1).....~e{n-K + \)\ ;
[0018] C2、歐幾里德2，1范數(shù)的計算:將A2步的當前時刻n的抽頭權系數(shù)向量w(n)均分成I = L/P個分組，每組的抽頭權系數(shù)個數(shù)為P，得到當前時刻n第i組抽頭權系數(shù)向量W[1](n)， w[i](n) = [w((i-i)p+i)，w((i-i)p+2), ? ? .w((i-i)p+P), ? ? ?，w((i-i)p+p)]，進而得到當前時刻n第i組抽 頭權系數(shù)向量w[i](n)的歐幾里德2，1范數(shù)| |w[i](n) | h
其中，p 為第i組抽頭權系數(shù)向量中的元素 w((i-：〇p+P)的序號，p=l，2,. . .，P;
[0019] C3、歐幾里德范數(shù)的修定:求出各組抽頭權系數(shù)向量W[1](n)的歐幾里德2，1范數(shù)| wwU) | |2與抽頭權系數(shù)設定閾值q間的最大值，將該最大值與設定加權系數(shù)P的積作為當 前時刻n的范數(shù)下限值Mn)，人(n)=pmax{q, | |w[i](n) | 丨2, | |w[2](n) | 丨2,…，| |w[i](n) ，...，||?[1](11)||2}，其中，11^表示取最大值運算，加權系數(shù)0的取值為〇.〇1-〇.〇5;
[0020] 再由下式得出當前時刻n第i組抽頭權系數(shù)向量W[1](n)的歐幾里德2，1范數(shù)修定值 T i(n),
[0021] y i(n)=max{A(n)，| |w[i](n) | I2}，
[0022] C4、成比例矩陣的計算：
[0023] 由下式算出當前時亥Ijn第i組抽頭權系數(shù)向量w[i](n)的范數(shù)歸一化值y 'i(n)，
[0025] 將當前時刻n各組抽頭權系數(shù)向量W[1](n)的范數(shù)歸一化值由下式擴展組成抽頭權 系數(shù)向量w[i](n)的范數(shù)歸一化值矩陣r (n)，
[0026] r (n) = [y 'i(n) ? lp，y，2(n) ? lp，.. y 'i(n) ? lp.，y 'i(n) ? lp]T，式中，lp 表示 長度為P的元素全為一的行向量，?表示向量的點乘；
[0027] 再由當前時刻n的抽頭權系數(shù)向量w[i](n)的范數(shù)歸一化值矩陣r (n)和當前時刻n 的濾波器輸入向量X(n)，算出當前時刻n的成比例矩陣G(n)，
[0028] G(n) = [ r (n) 0 X(n) ,G-i(n)]
[0029] 其中，〇表示兩個矩陣的各個元素相乘，G-Kn)表示n-1時刻成比例矩陣的前K-l 列，初始時為零矩陣；
[0030] C5、濾波器抽頭權向量更新
[0031]將A1步的當前時刻n和前K-1個時刻的濾波器輸入向量X(n)，X(n-l)，. . .，X(n-K+ 1)組合，得到濾波器仿射投影輸入向量1](1〇，1](11)=[父(11)，父(11-1)...父(11-1(+1)]，其中1(代 表仿射投影階數(shù)，K = 4,8，16;
[0032]計算下一時刻n+1的自適應回聲消除濾波器的抽頭權系數(shù)向量w(n+l);
[0034]其中，y為自適應濾波器的步長，其取值范圍為0<y<2，S為防止矩陣求逆計算困 難的常數(shù)，其取值為0.001~0.01，Ik為K XK的單位矩陣；
[0035] D、令n = n+1，重復A、B、C的步驟，直至通話結束。
[0036] 與現(xiàn)有技術相比，本發(fā)明的有益效果是：
[0037] -、本發(fā)明引入重用權系數(shù)仿射投影方法，通過對前M個時刻的濾波器輸出值進行 平滑處理作為當前時刻濾波器輸出值，對相關信號的解相關作用強，增強了對信號的抗干 擾能力，其收斂速度快，穩(wěn)態(tài)誤差小，回聲消除效果好。
[0038] 二、權系數(shù)更新時，通過對當前濾波器抽頭權系數(shù)向量進行分組，即分塊投影計算 各塊抽頭權系數(shù)向量的當前時刻成比例值，再和當前時刻濾波器輸出值相乘，修正得到下 一時刻濾波器抽頭權系數(shù)向量更新值。通過這樣塊稀疏成比例仿射投影算法，使濾波器能 夠更快速、準確的跟蹤非零信號集中成塊(塊稀疏)的聲音通信信號，也使其收斂速度快，穩(wěn) 態(tài)誤差小，回聲消除效果好。
[0039]下面結合附圖和【具體實施方式】對本發(fā)明進行詳細說明
【附圖說明】
[0040] 圖1是本發(fā)明仿真實驗的塊稀疏信道圖。
[0041] 圖2和圖3分別是文獻1、文獻2和本發(fā)明在一階相關信號為輸入信號時仿真實驗的 歸一化穩(wěn)態(tài)失調(diào)曲線。 實施例
[0042]本發(fā)明的一種【具體實施方式】是，一種基于塊稀疏成比例重用權系數(shù)仿射投影的回 聲消除方法，其步驟如下：
[0043] A、遠端信號濾波
[0044] A1、將遠端傳來的遠端信號采樣得到當前時刻n的遠端信號離散值x(n)，遠端信號 離散值x(n)在n到n-L+1時刻的值x(n)，x(n-l)，. . .，x(n-L+l)構成當前時刻n的濾波器輸入 向量父(1〇，父(11)=[以11)，以11-1)，...，奴11-1+1)]7，其中1 = 512是濾波器抽頭數(shù)，1'代表轉置 運算；
[0045] A2、將濾波器當前時刻n的輸入向量X(n)通過自適應濾波器得到當前時刻n的濾波 器輸出值y(n)，y(n) =XT(n)w(n);其中w(n)為自適應回聲消除濾波器當前時刻n的抽頭權 系數(shù)向量，w(n) =