带残余回声处理的回声消除算法

提出一个能在实际环境中使用的回声消除算法,利用子带回声消除的特点,结合人耳听觉掩蔽效应,提出带有残余回声处理的回声消除算法.仿真数据和实际应用证明,该算法能够有效改善回声消除的效果.     

一种基于模糊逻辑推理的双端发声检测算法

为了提高双端发声检测算法的性能、减少切音现象,文中提出了一种基于双统计量模糊逻辑推理的双端发声检测算法,并在回声消除系统中加入了舒适噪声生成部分。文中对传统的双端发声检测算法进行了分析,指出了这些算法由于采用固定门限,不能处理双端发声检测统计量其固有的模糊性,造成了在给定的虚警概率下,漏警概率偏高的问题。算法分析和实验结果表明,该算法大大地提高了双端发声检测的性能,很好地解决了加入非线性处理后的切音问题。     

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.     

归一化LMS算法在IP电话回声消除的研究

自适应滤波是IP回声消除的核心。该文针对声学回声消除的原理、基本算法以及实现过程中的一些关键问题进行了讨论与研究,并提出了适用于计算机软件实现的一种改进的LMS算法,即归一化LMS算法,通过实验结果证明它能够提高收敛性能,改善通话质量。     

一种低延时双端发音检测方法

回声消除是提高通信中语音信号质量的关键技术。其主要难题是回声路径估计的自适应算法的控制逻辑。为了达到较好的回声消除效果,自适应滤波器需要在双端发音模式下缓慢更新或停止更新,而在其他模式快速学习。现有的双端发音检测算法没有考虑检测延时问题,使得滤波器在停止更新前已经发散,严重影响了回声消除的效果。针对该问题,在滤波器收敛时回声消除至少达到10 dB的假设前提下,对传统的能量比较法进行改进,提出低延时的解决方案。实验结果表明,该方法比相关比较法的检测延时减少了35毫秒以上。     

非高斯噪声下的回声消除算法研究

回声消除一直是信号处理领域的热门研究方向,其中自适应滤波器是在回声消除问题中最为广泛应用的技术,但自适应滤波算法主要是在基于高斯噪声条件下的应用,而现实环境广泛存在着非高斯的噪声,这严重影响了基于L2范数的自适应噪声滤波算法的噪声消除性能。为解决回声消除方法对非高斯噪声的适用性问题,根据回声路径具有明显的稀疏系统特性,结合比例矩阵的设计思想以及符号算法(SA),提出一种改进的MIPNSA算法。该滤波算法既能很好地适应于不同的背景噪声,同时也在较大程度上增强了对稀疏系统的适应能力。仿真测试结果表明,在高斯噪声和非高斯噪声条件下,本算法比现有的一些算法的回声消除效果更佳。     

机动目标跟踪双滤波器模型及自适应算法

现代机动目标跟踪的困难来自跟踪的快速生成精度在一定计算负荷约束下的协调难以令人满意,考虑依次处理快速性与精度的方案。采用滑动均值均匀分布描述目标的随机机动特性,分别采用宽带的均值预估滤波器和窄带的跟踪滤波器串联,实现机动速度大变动或突变的精确,快速跟踪,双滤波器的计算量适中,易于工程实现,对各种运动形式进行计算机模拟表明,这类算法对高度机动或弱机动或无机动均可给出较好的目标位置,速度及加速度估值。     

基于归一化互相关法的声学回声消除及仿真

全双工免提通信系统中,要获得好的声学回声消除效果,提高语音质量,关键要解决双端发声问题,双端发声检测的准确性直接影响声学回声消除效果。由于基于能量和基于互相关双端发声检测算法存在门限值设置难,以及检测统计量对回声信道变化敏感的问题。对归一化互相关法进行了研究,得出此算法理论上不存在以上问题,通过采集真实语音信号,计算机仿真,从实验证明了此方法确实可行,并具有非常好的声学回声消除效果。     

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。     

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。     

移动通信中回声消除算法的研究

对移动通信中回声消除算法的传统LMS算法和LMS/F组合算法进行研究后,提出了一种改进的LMS算法。这种算法在收敛初期收敛速度较快,而当趋于稳定时,稳态误差较小。该算法能够明显加快收敛速度,而且更加稳定。同时,与去相关技术相结合,使得最终的回声消除效果更好。     

基于改进仿射投影算法的数字助听器自适应回声消除

提出了一种改进的仿射投影算法。该算法建立了步长因子与误差能量之间一种新的非线性函数关系,根据误差能量的变化自动调整步长因子,以达到加快滤波器收敛速度、降低稳态失调的目的;在对误差能量的估计中提出了遗忘因子选择规则,提高了误差能量估计的准确性。对提出的算法进行的数学分析,为其快速收 敛性提供了理论依据。实验仿真表明,与传统的自适应算法以及固定步长的仿射投影算法相比,提出的改进仿射算法在收敛速度、稳态失调等方面有明显改善。     

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.