一种改进的在自适应回波抵消中的双端对讲检测算法

福建省“电路与系统”重点学科资助项目,福建省青年人才(2007F3077)资助项目一种改进的在自适应回波抵消中的双端对讲检测算法蔡萍傅平/闽江学院电子系(福州·350108)摘要:在自适应回波抵消中常用的双端对讲检测技术是互相关检测技术。这种算法存在一个问题,就是在某些时刻,比如在近端干扰信号结束的时刻,干扰信号的能量陡然下降为零,由于算法中采用了遗忘因子,信号的能量估计是缓慢减小的,因此造成检测结果的延迟。本文提出的检测算法,改进了信号的能量更新公式,很好地解决了这种延迟问题,Matlab仿真模拟的结果也看出这种算法与其他算法相比较的优势。关键词:自适应回波抵消双端对讲互相关检被回声估计信号完全抵消,达到消除回声的目的。在双端对讲情况下,近端语音信号s(n)作为自适应算法的干扰,易导致自适应算法发散。双端对讲检测器的作用就是判断双端对讲的状态,当检测出无双端对讲时训练自适应滤波器的系数,否则暂停自适应滤波器系数的调整[2]。互相关检测技术是自适应回波抵消中常用的双端对讲检测技术。中图分类号:TN916.5文献标识码:A文章编号:1673-1131(2009)02-023-03一、概述自Widrow提出自适应算法以来,自适应滤波器在实践中获得了广泛的应用。如噪声抵消,回波抵消等。实用回声抵消系统[1]的基本结构如图1。二、基于相关原理的干扰检测算法由于近端信号y(n)=d(n)+s(n)是回声信号d(n)与近端语音信号s(n)之和,当存在近端语音信号(s(n)≠0)时近端信号y(n)与误差信号e(n)之间存在较强的相关性y(n)与e(n)之间的互相关系数接近于1;而当近端语音信号不存在(s(n=0))时,y(n)与e(n)之间的相关性大大减弱,它们的互相关系数接近于0。因此,我们只要设置合适的门限,就能检测出双端通话状态是否存在[3]。回声抵消器的基本思想是利用输入语音信号想x(n)和自适应滤波器W(z)产生一个与真实回声d(n)近似声估计信号,然后从返回信号y(n)中减去回声估计信号,进而产生传往本地的输出信号e(n)。若图1中的自适应滤波器W(z)与回声路径H(z)精确匹配,回声估计信号就是回声信号d(n)的精确估计。这样,x(n)产近端信号与误差信号的互相关系数向量定义为:(1)[4]实际应用中可以采用如下方法来估计产业cye(n)的值(2)(3)(4)图1实用回声抵消系统(5)三、改进的干扰检测算法其中,Cor表示近端信号与误差信号之间的互相关系数通过实验检验发现,如果我们取向量,和分别是对近端信号和误差信号的能量估计,(9)以上所述问题可以很好的解决。其中β为加权因子,根是对E[y(n)e(n)]的估计。α是遗忘因子,根据语音信号的据语音信号的特性可以取0到0.5之间的值。我们将(6),(9)特点,取值在0到0.05之间。式代入(7)式中,得到:当信号幅度变化不剧烈的时候,用式(3),(4),(5)估(10)计信号的能量还是相当理想的。但是当过去时刻的能量远大于当前时刻的能量,也就是信号幅度突然陡降,比这种算法既减小了过去时刻的能量估计对当前点估计的影如在近端干扰信号结束的时候,由于采用了遗忘因子,用响,又考虑到平滑的问题,因此显示出与同类算法比较的优以上公式估计的能量是缓慢减小的,这就造成了对信号势。能量的错误估计。利用这些能量计算得出的互相关系数向量也是缓慢变化的,从而造成双端检测结果的延迟。四、性能模拟与结论如果在这段延迟时间内回波路径发生了变化,就会对系最后我们比较传统的互相关检测算法,文献[3]提出的统及时更新滤波器系数造成很大的影响。去除过去时刻能量的算法,以及本文提出的改进算法的性我们对以上公式稍加变形就可以发现解决这个问题的方能。远端信号为女声“数字信号处理”,近端干扰信号为男法[4]。式(3),(4),(5)可以写成以下的形式,其中σ2表示第k的能k00声“八百”(之所以选这个词是因为语音结束时能量陡降),2量估计,△σkk表示从第k0+1点到第k点的平均能量。0语音发生期为[7000,11000]。近端干扰信号与远端信号的能量比为2:1。语音信号的采样率为8k,量化位数为8bit。遗(6)忘因子α取0.005,加权因子β取0.3,k-k0取200,判决门限为0.7。图2是仿真结果。其中,图(a),(c),(e)分别是传统的互相关...

1、当您付费下载文档后,您只拥有了使用权限,并不意味着购买了版权,文档只能用于自身使用,不得用于其他商业用途(如 [转卖]进行直接盈利或[编辑后售卖]进行间接盈利)。
2、本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺!文档内容仅供参考,付费前请自行鉴别。
3、如文档内容存在侵犯商业秘密、侵犯著作权等,请点击“举报”。

常见问题具体如下:

1、问:已经付过费的文档可以多次下载吗?

      答:可以。登陆您已经付过费的账号,付过费的文档可以免费进行多次下载。

2、问:已经付过费的文档不知下载到什么地方去了?

     答:电脑端-浏览器下载列表里可以找到;手机端-文件管理或下载里可以找到。

            如以上两种方式都没有找到,请提供您的交易单号或截图及接收文档的邮箱等有效信息,发送到客服邮箱,客服经核实后,会将您已经付过费的文档即时发到您邮箱。

注:微信交易号是以“420000”开头的28位数字;

       支付宝交易号是以“2024XXXX”交易日期开头的28位数字。

客服邮箱:

biganzikefu@outlook.com

所有的文档都被视为“模板”,用于写作参考,下载前须认真查看,确认无误后再购买;

文档大部份都是可以预览的,笔杆子文库无法对文档的真实性、完整性、准确性以及专业性等问题提供审核和保证,请慎重购买;

文档的总页数、文档格式和文档大小以系统显示为准(内容中显示的页数不一定正确),网站客服只以系统显示的页数、文件格式、文档大小作为依据;

如果您还有什么不清楚的或需要我们协助,可以联系客服邮箱:

biganzikefu@outlook.com

常见问题具体如下:

1、问:已经付过费的文档可以多次下载吗?

      答:可以。登陆您已经付过费的账号,付过费的文档可以免费进行多次下载。

2、问:已经付过费的文档不知下载到什么地方去了?

     答:电脑端-浏览器下载列表里可以找到;手机端-文件管理或下载里可以找到。

            如以上两种方式都没有找到,请提供您的交易单号或截图及接收文档的邮箱等有效信息,发送到客服邮箱,客服经核实后,会将您已经付过费的文档即时发到您邮箱。

注:微信交易号是以“420000”开头的28位数字;

       支付宝交易号是以“2024XXXX”交易日期开头的28位数字。

文秘专家
机构认证
内容提供者

1

确认删除?