VoIP中一种基于WebRTC的回声消除改进算法

回声现象是语音通信系统中的常见问题,一直困扰和影响着通信质量。提出一种基于WebRTC(Web Real-Time Communication)开源框架的回声消除算法。该算法针对定点运算框架的局限性,采取浮点算法实现,提高了算法的效率和精度,同时还满足实时性要求。在移动设备上的仿真结果表明,所提算法在复杂度相当的前提下比原有算法有更高的回声返回损耗增益值,具备更好的回声消除性能。     

变速率更新自适应算法在回声抵消中的应用

通过对回声抵消的实际应用环境进行分析, 本文提出一种动态改变滤波器权系数更新速率的算法. 该算法在权系数的更新速率与误差信号之间建立一种非线性函数关系, 具有在环境突变阶段, 滤波器系数的更新速率自动变快, 而在稳态阶段更新速率很慢的特点, 可以极大地降低自适应滤波器算法的运算量. 理论分析和计算机仿真结果表明该算法具有良好的收敛性能和跟踪性能, 稳态误差的水平与传统算法保持一致.     

基于自适应神经网络滤波的噪声消除

设计的自适应神经网络噪声抵消系统不需要关于输入信号的先验知识,非线性映射能力强,具有自学习能力、计算量小、实时性好。利用该系统对含噪声的非线性信号建模,达到消除噪声的目的。通过LMS算法,对不同信噪比(SNR)的含噪信号进行滤波。仿真结果表明,该滤波器能有效地抑制噪声。     

采用变步长算法的无双端检测回声系统

提出了一种新型无双端检测的自适应回声消除系统,在与传统的回声消除系统比较过程中,本系统表现出了良好的性能,不但结构简单,计算量也小.模拟双端通信实验表明,该自适应滤波器工作正常,回声消除性能好,减少了采用传统的回声消除算法中双端检测错误造成语音切音现象和回声消除不干净的状况.     

基于高阶统计量的最小均方误差自适应回声消除算法

自适应算法的原理是选取一个误差标准,通过迭代过程使误差渐近最小,从而得到期望的优化值。基于二阶统计量的误差标准的自适应算法对附加噪声非常敏感,在有噪情况下估计值与期望值相差甚远,利用高阶统计量的对噪声不敏感的特性对适应算法加在改进,使得在有噪的情况下估计值与无噪情况下不相同。     

基于LMS算法的自适应滤波器在声学回声消除中的应用

阐述了自适应滤波器的基本原理,在介绍LMS自适应滤波算法的基础上,利用TMS320VC5402 DSK的软、硬件平台,进行LMS自适应滤波器的设计仿真,并对语音回声进行消除。实验表明,该算法在应用中具有良好的滤波性能,达到了较好的回波消除效果。     

一种使用双滤波器的回声消除算法

首先讨论了回声消除中的双端发声问题,指出传统的双端发声检测方法用于回声消除时,其不可避免的误检会导致回声消除系统性能严重恶化,使系统不稳定。本文提出一种使用双滤波器的回声消除算法。该算法使用自适应滤波器跟踪回声信道,使用一个辅助滤波嚣和自适应滤波器一起完成回声消除。实验结果表明．谊算法与传统算法相比,运算量相当;但在双端发声期间,该算法稳定性更高,回音往返损耗增强（Echo return loss enhancement,ERLE）有明显的改善。     

网格模型上基于线性插值的自适应保特征去噪算法

网格去噪是改善扫描设备所得数据并为后续数字几何处理提供理想模型的重要步骤.针对近年来涌现出的各种网格去噪算法难以平衡好时间消耗和去噪结果之间的关系,提出一种高效的基于线性插值的框架性保特征去噪算法,将体现结构特征的充分磨光模型与包含综合信息的噪声模型进行联合分析,通过自适应的线性插值算法逐步从噪声模型中提取出特征信息加到光滑模型中,从而实现保持不同程度特征(从显著特征到微弱特征)的去噪结果.同时提出迭代去噪算法的迭代终止判别条件,可为不同迭代去噪算法提供自动且可靠的终止条件.大量在不同复杂度和不同噪声程度的模型上的实验结果表明,与现有的局部迭代算法相比,该算法取得更好的视觉效果和较低的均方角度误差值,能够保持不同程度的特征且具有较好的时间性能.     

一种改进的NLMS算法及其在回声消除中的应用

针对回波抵消器中大量抽头系数需要更新的问题,提出了一种基于权系数局部迭代和集员滤波的NLMS算法。首先基于权系数瞬时梯度估计的Mmax系数局部迭代方法,在每次迭代中把幅度较大输入元素对应的权系数筛选出来进行更新。其次,为了进一步减少算法的运算量,引入了基于系数稀疏更新理论的集员滤波算法,该算法中只有当参数估计误差大于给定的误差门限时滤波器系数才进行迭代更新,从而有效地减少了滤波器系数的迭代次数。     

基于分段块频域自适应滤波算法的长延时回声消除

在网络电话、电话会议、车载电话、IP电话等免提电话系统以及其他一些通信系统中,要想得到高质量的回声消除效果,必须抑制声学回声、尤其是长延时回声.然而对于长延时回声的抑制,如果采用传统的基于LMS/NLMS的自适应算法,则会产生大而复杂的计算量,且收敛速度慢.为解决此问题,本文对分段块频域自适应滤波算法进行了研究,即首先对该算法进行了描述,然后通过录制两个语音信号进行仿真.仿真结果表明,该方法具有非常好的长延时声学回声消除效果.     

基于边缘敏感滤波的图像插值算法

本文提出了一种利用双三次样条函数插值的方法，对图像进行放大，并在插值后，采用边缘敏感滤波器对边缘部分进行处理，恢复图像的边缘特征。实验表明，采用本文方法进行图像插值，可以得到很好的效果。     

基于FM2010和WinCE平台的回音消除驱动设计

在对嵌入式系统设备语音通话中回声产生的机理进行分析的基础上,研究回声消除的原理,提出改进的PDA或者手机等音频设备的机构设计方案以减小回音产生的概率;针对FM2010芯片的特点,设计了回声消除驱动的软硬件实现方案以消除语音通话中的回音,该设计方案在实际项目得到了采用,并获得了良好的应用效果。     

基于FM2018-380的回音抵消器的设计

在对语音通话中回音产生机理进行分析的基础上,讨论了回音抵消的基本原理和基本方法。根据FM2018-380芯片的特性和μC/OS-Ⅱ操作系统平台,设计了回音抵消的软硬件实现方案。通过搭建实验环境,验证了回音抵消器的实用性。目前,已在电梯安全运行网关项目中得以应用实现。     

基于深神经网络的线性回波抵消与不完全传递函数的凸重构

开发了一种在时频域中工作算法,该算法假设只有在逼近信号不活跃的频率条件下,才能估计出各自的传递函数。该算法利用在混合信号上训练的深神经网络来检测逼近信号的活动,在未检测到任何活动频率情况下,使用常规频域最小二乘法估计声波传递函数。对于出现的传递函数(ITF)估计不完整问题,该算法通过模糊时间域内ITF最稀疏表示来完成,将软阈值函数应用于时间域,由软阈值函数自适应完成,同时使用过采样来提高精度。实验结果表明：在活跃频率为80%时,该算法比传统算法收敛速度快50%左右。语音实验中,改进ADMM算法耗时0.125s,明显优于传统算法。为语音传输业务中存在回声消除问题提供了新思路。     

自适应Catmull-Rom样条图像放大

针对Catmull-Rom样条图像插值放大不能保证图像内各物体之间边界清晰的问题,提出一种基于几何分类的自适应Catmull-Rom样条图像插值放大算法.通过对原图像的边缘进行几何分类,根据原图像的边缘几何类型插值目标图像中的未知像素点;若未知像素点为原图像中的边缘,则调整Catmull-Rom样条的切向方向和切向长度来计算未知像素值,得到边缘保持的目标图像.实验结果表明,应用该算法得到的目标图像边界清晰、细节模糊减少,忠实地反映了原图像的面貌.     

基于纹理特征的自适应插值

在传统有理插值函数的基础上构造出一种新的混合插值模型.该混合插值模型是有理函数与分形插值函数的有机整体,可由形状参数和尺度因子唯一确定.由于分形是刻画图像复杂度的有效工具,引入分形维数描述纹理的复杂程度.首先,提出一种基于局部分形维数的自适应阈值选取的方法,将整幅图像划分为纹理区域和非纹理区域.在纹理区域采用有理分形函数插值,在非纹理区域采用有理函数插值.尤其在有理分形插值模型中,提出一种基于分形维数的精确计算尺度因子的方法.最后,通过优化形状参数进一步提高插值图像质量.实验结果表明：提出的基于图像特征的混合插值模型与当前经典算法相比,尤其是在处理纹理图像方面,具有明显优势.     

基于L0-IPNLMS的低复杂度数字助听器回声消除算法

针对数字助听器中回声消除算法计算复杂度高的问题,提出了一种基于集员滤波（Set membership filtering, SMF）理论的变步长基于L0范数的改进比例归一化最小均方误差算法（L0-norm constrained improved proportional NLMS, L0-IPNLMS）算法。该算法将集员滤波的时变步长引入到L0-IPNLMS算法中,不仅提高了系统的收敛特性,而且充分利用了集员滤波理论的数据选择更新特性,在误差幅度有界的前提下进行滤波器系数的更新,减少了不必要的迭代次数,降低了数字助听器的功耗。仿真实验表明,与L0-IPNLMS算法相比,结合集员滤波和L0范数的改进比例归一化最小均方误差算法（L0-Norm constrained improved proportional NLMS based on set membership filtering theory, SM-L0-IPNLMS）算法在保留稀疏性的同时,计算复杂度降低了15.3%,在以随机信号和真实语音作为输入信号时收敛速度分别提高了28%、32.8%,失调量分别降低了1 dB、3 dB,均方误差分别降低了0.66 dB和1.68 dB,回声损失值则分别提升了0.7 dB和1.79 dB。此外,算法在低信噪比的输入条件下也具有较强的鲁棒性。     

基于增量维纳滤波的图像插值算法辨识

针对数码相机中颜色滤波阵列和插值算法的辨识问题,提出基于增量维纳滤波的联合辨识方法。建立数码相机插值过程的近似模型,根据迭代增量维纳滤波的迭代误差和迭代维纳解联合估计颜色滤波阵列模式和插值系数,利用估计的插值系数实现插值算法的辨识。实验结果证明了该方法的有效性。     

一种基于插值预测的新型电流滤波方法

在常规的死区补偿方法中,大多是建立在预先知道输出电流极性的基础上。但是由于谐波的干扰,输出电流在零点附近会出现振荡反复的现象,从而让常规的死区补偿方法出现错误补偿现象。所以,为了实现死区效应的正确补偿,滤除输出电流的零点振荡与毛刺是必要的。鉴于此点,本文提出了一种新型的电流滤波方法,很好的消除了输出电流的毛刺与零点振荡。     

基于自适应陷波的干扰抵消技术分析

基于自适应滤波技术,从中频和射频两方面分析了干扰抵消技术的基本原理,给出了仿真结果,验证了算法的有效性,并对射频和中频两种干扰抵消技术进行了比较。自适应滤波技术在语音信号处理、噪声抵消,系统模型识别和医学信号处理等领域已得到大量应用,它是以最小均方误差为准则的最佳滤波器。在滤波过程中,它能自适应地调整滤波系数,其计算量小,算法简单,尤其适合于对实时信号要求较高的场合。