声学回声抵消技术的研究

声学回声抵消技术的研究

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1、声学回声抵消技术的研究声学回声抵消技术的研究 1引言    随着通信技术的发展,视频会议和电话会议是近年来发展较快的一项新业务。在这种场合中提供了免提功能。在使用免持电话房间中,从远方传送来的信号(即远端信号)通过电话的扬声器播放出来,声波被墙壁、地板和天花板等反射,这些反射波和直达波都会被电话的传声器拾取,作为近端信号发送给远端,形成回声。这种回声有一定的延迟,当延迟超过50毫秒并且没有衰减或只有很小衰减的时候,人们就会感觉到清晰的回声,这种回声是通过声学途径产生的,称之为声学回声(AcousticEcho)。  回声会严重影响

2、语音通话质量和系统的稳定性。到此为止最好的解决办法是贝尔实验室的Kelly,Logan和Sondhi于1960年发明的。这种方法就是利用一个自适应滤波器来辨识混合装置产生回声的通道,从而抵消回声,这种技术就是所谓的回声抵消(echocancellation)。作为提高通信质量的一个重要环节,声回声抵消器的自主研发、改进和生产具有十分重要的现实意义。    2声学回声产生的机理      上图表示了声学回声的产生机理。  图中的语音通信系统(如视频会议系统等)在理想情况下,应该仅将远端用户的信号完全传送到近端用户,把近端用户的信号完

3、全传送到远端用户。但是在实际情况中,特别是在全双工通信的情况下,近端扬声器播放出来的远端声音信号总会有一部分通过话筒又传回远端,这样远端用户就又听到了自己的声音,这就是声学回声。  2.1声学回声抵消器的原理  声学回声抵消目前常用的方法是使用声学回声抵消器(AcousticEchoCanceller,AEC),AEC是以扬声器信号与由它产生的多路径回声的相关性为基础,建立远端信号的语音模型。利用它对回声进行估计,并不断地修改滤波器的系数,使估计值更加逼近真实的回声。然后,将回声估计值从话筒的输入信号中减去,从而达到抵消回声的目的

4、。AEC还将话筒的输入与扬声器过去的值相比较,从而消除延迟的多次反射的声学回声。根据存储器存放的过去的扬声器的输出值,AEC可以消除各种延迟的回声。(如图所示)    其中:声学回声抵消器产生的回波抵消预测信号为:实际声学回声信号为r(n),预测误差信号为e(n)。用公式表达声学回声抵消的过程为:      由上图可知,声学回声抵消的核心是一个自适应滤波器。自适应滤波器使用中要考虑的重要问题是优化调整滤波器参数的准则,该准则不仅要对滤波器性能提供有意义的度量,而且必须导出可实现的算法。对自适应算法的要求是收敛速度快,计算复杂度低,

5、稳定性好,失调误差小。    2.2自适应抵消算法  自适应算法有许多种,但目前最受欢迎的算法是LMS[1](leastmeansquare)算法,它大约是在1960被引入作为自适应开关的。LMS算法的收敛速度依赖于输入信号的自相关矩阵的本征值分布,如果输入信号是语音信号,它的自相关矩阵的本征值分布很大,LMS算法的收敛速度就会有很大的波动。抑制这种波动的一种方法就是白化语音信号(也就是使自相关矩阵的本征值都相等和恒定)。语音是不稳定的信号,它的频谱特性的变化比回声路径的变化快。因此除了对应回声路径的自适应外,白化语音还需要一个快

6、速的自适应。而NLMS[2]就是其中的一种算法。然而本征值的变化能很容易地估计,本征值的变化是对应信号幅度变化的,既然本征值是与输入信号的能量成比例的,所以可以用梯度除以信号的能量。回声抵消算法中除了LMS和NLMS算法外还有:步长和滤波器权值成比例的成比例NLMS算法(PLMS)[3];最小二乘法(LS);递归最小二乘法(RLS)[4];仿射投影法(APA)。LMS算法和NLMS算法是目前采用的几种典型算法中最典型的算法。公式(3)和公式(4)分别为LMS算法和NLMS算法的滤波器权系数的叠代公式。    以上两种算法具有收敛速

7、度快,计算复杂度低,稳定性好,失调误差小的的优点。    3结束语    回声抵消器在电话会议系统、视频会议系统中占有非常重要的地位,本文研究了回声产生的原因,回声抵消器的的原理、算法。回声抵消器的实现可采用TLC320AD50C音频CODEC芯片及其外围电路来进行音频A/D和D/A转换;采用性价比较高的定点DSP芯片TMS320VC5402完成回声抵消算法及相关控制功能;外部EPROM采用29EE010芯片构成1M的存储空间。作者设计方案中采用了NLMS算法,利用TI公司的16位定点DSPTMS320C5402作为处理单元设计用

8、作回声抵消的自适应滤波器,软件设计所用到的几个模块算法用C54X的汇编语言实现,并在DSP集成开发环境CCS上调试通过,效果良好。若要进一步提高回声抵消器的性能,在软件方面可更改其它更优良的算法,硬件方面用DSP6000系列效果更佳。

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