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声学回声广泛存在于网络电话及视频会议等通信系统中,它严重影响了语音通信的质量,使其丧失可懂度。因此,在对语音质量要求比较高的场合下,必须对回声做出抑制或消除。目前回声消除技术以软件处理的方式为主,其核心技术是自适应滤波方法。鉴于此,本文着重研究了回声消除中的自适应滤波方法。考虑到在不同场合下影响滤波算法性能的因素,本文旨在为不同环境背景下回声消除中的算法寻求新的解决方案,主要研究工作包括:(1)针对基本比例最小均方(IPNLMS)自适应滤波算法,在滤波器收敛时,固定参数会使得滤波器权值分配到较大的增量,造成稳态失调,且在近端语音信号存在的情况下算法的性能受到影响。对于这种情况,提出了一种改进的时变参数IPNLMS算法。该方法使用近端信号能量估计来构造中间变量,使得IPNLMS算法中能够精确地随滤波器所处状态自适应地改变和调整权值增量的参数值。(2)针对基本线性回声消除器难以消除的非线性回声,引入了两种滤波器组合的方案,并提出了一种协同样条自适应滤波器组合结构。该结构中线性和非线性样条自适应滤波器以类似于凸组合的方式协同组合,两滤波器使用不同的误差信号更新对应的权值系数。在非线性回声消除中,线性自适应滤波器用于模拟整个回声路径,样条自适应滤波器用于模拟回声路径引入的非线性做出补偿,以充分发挥两滤波器在不同场景下的优势。(3)针对在非高斯噪声场景下,以MMSE为误差准则的基本自适应滤波算法性能受限的问题,结合上述非线性回声消除的方法,提出一种在α-稳定分布噪声环境下的非线性回声消除方法。以协同函数链接型自适应滤波器为基本模型,采用归一化最小平均lp范数(NLMP)算法的思想更新两滤波器权值系数,以达到更好的回声消除效果。(4)针对多通道回声消除中出现的与单通道情况下截然不同的非唯一解及解失调的问题,研究了三种具有代表性的用于回声消除的多通道自适应滤波算法,并通过实验分析了三者之间的性能差异。