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自适应声学回声抑制算法研究及其VLSI芯片设计

毕云龙  
【摘要】:自适应滤波器由于具有在未知环境下良好运行并跟踪输入数据统计量随时间变化的能力,被广泛应用于通信、雷达、声纳以及生物医学工程等领域。在语音通信过程中,声学反馈的存在严重影响语音质量,采用自适应滤波器进行声音反馈抑制是非常有效的方法。 本文给出了声音反馈抑制的数学模型,并针对声音反馈抑制中的两个典型应用——远距离声学回声消除和近距离声反馈抑制这两个问题的各自特点,给出解决各自问题的算法设计,并根据近距离声反馈抑制要求实时性强的特点,进行了声反馈抑制算法芯片设计的研究。 本文主要研究内容包括以下几个方面: 首先,提出远距离声学回声消除算法。在远距离声学回声消除过程中,双方对讲和模型噪声同时存在,严重干扰回声消除算法。目前,单独克服其中一种干扰的研究已经较为成功,而同时克服上述两种干扰的回声消除算法尽我们所知只有一篇文献报道,且该文献将双方对讲的时间限制在2秒钟以内,不能满足实际需要。本文在充分研究现有文献的基础上,对现有算法进行改进,提出了能够同时克服双方对讲与模型噪声干扰的远距离声学回声消除算法——VSS-NLMS-UMDT算法。该算法对双方对讲时间没有长度限制,具有很强的实用价值。 其次,提出高收敛精度高收敛速度的最小均方误差(Least Mean Square, LMS)算法。现有文献中报道的LMS类算法均采用瞬时梯度,在对LMS类算法进行改进的过程中都集中在对算法步长的改进。本文在首先构造了物理含义明确的极值为零的目标函数基础上,提出了零极值目标函数系统辨识算法的理论迭代表达式。在实际应用转化过程中采用对算法梯度进行在线求平均值的方式,减小了梯度噪声的影响。算法获得较高收敛精度和收敛速度。此外,算法对输入数据存储量很少,计算过程中数据流规整,并行性高,只包含有加法和乘法操作,便于超大规模集成电路实现,为近距离声反馈抑制算法的提出从理论与实践两方面奠定了基础。 最后,通过对零极值目标函数系统辨识算法进行进一步改进,提出声反馈抑制算法,并对声反馈抑制算法进行了VLSI芯片设计,得到芯片的版图设计结果。声反馈抑制算法继承了零极值目标函数系统辨识算法高收敛精度高收敛速度的优点,并且具有更强的并行性。在VLSI芯片设计过程中,在充分挖掘算法内在并行性的基础上,对其中的固定系数乘法转化为移位操作,充分挖掘和利用算法中的数据可重用性。VLSI芯片设计结果显示,所获得的VLSI芯片设计性能完全可以满足实际应用中的吞吐率要求,具有实际应用价值。


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