基于小波变换和自适应算法的声学回声消除理论与应用研究

【摘要】：随着多媒体通信技术的迅猛发展,免提式语音通信系统在VoIP (Voice over Internet Protocol),手持移动终端和远程会议系统中应用越来越广泛。人们在享受更为便捷、丰富和舒适的通信质量的同时,也经常会遇到由于扬声器和麦克风之间的耦合而产生的声学回声问题,这严重影响了语音的清晰度。 为了克服声学回声所造成的烦恼,改善语音通信质量,通常的做法是在通信系统中使用自适应回声消除器。自适应回声消除器的基本原理是用一个自适应滤波器来辨识并模拟回声路径以实现回声对消。由于通信系统及语音信号本身的不固定性,加上许多场合对自适应滤波器的特殊考虑,采用的自适应算法要符合快速收敛率,计算简单等要求。 本文详细讨论了各种常用的自适应滤波算法——-NLMS算法、APA算法,并通过理论分析和实验对比给出了各种算法存在的优缺点。其中NLMS算法计算复杂度比APA算法小；而APA算法的收敛速率却比NLMS算法快,尤其是输入相关性强的语音信号时,NLMS算法收敛速率更慢。如何处理输入信号的强相关性,以提高NLMS算法的收敛性能?如何在收敛速率提高的前提下,降低计算复杂度?如何综合考虑,发挥各种算法的优势,以达到更有效的声学回声消除?这是本文着手解决的重点工作。 为此,本文用小波变换的方法先对自适应滤波器的输入进行正交变换,将输入信号向量正交分解到多尺度空间,利用小波的时频局部特性,减小了自适应滤波器输入向量自相关阵特征值的分散程度,大大增加了算法的收敛步长,提高了NLMS算法的收敛速度和稳定性。此外,我们还发现,输入的语音信号在不同频段采样点不同,计算复杂度不同。即在低频段,计算复杂度较大,在高频段,计算复杂度较小。不同的频段若采用不同算法的自适应滤波器,则更能合理地分配有限的资源,进而达到节省资源、计算量及在一定程度上提高收敛速度的效果。综合上述两点,本文提出一种新的声学回声消除的改进算法——WL-APNLMS算法。经计算机仿真验证,该算法性能良好,其综合性能明显优于实际中常使用的NLMS和APA算法,具有一定的实用价值。 免提电话系统大多是喇叭——麦克风构成的多声道系统。多声道回声消除与单声道回声消除在原理上有本质的不同,但多声道与两路回声消除在原理上是一致的,仅是复杂度不同。在本文中,我们探索两路NLMS算法、两路APA算法、以及两路WL-APNLMS算法的性能表现。目前,两路回声消除(SAEC)已经成为国际研究的热点。

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