（信号与信息处理专业论文）通信系统中回声消除的研究.pdf

独创性( 或创新性) 声明 本人声明所呈交的论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究 成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外，论文中不 包含其他人己经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得北京邮电大学或其他 教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任 何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。 申请学位论文与资料若有不实之处， 本人签名 孑蝴蕾 本人承担一切相关责任。 同期：迎鳋：玉二丝 关于论文使用授权的说明 学位论文作者完全了解北京邮电大学有关保留和使用学位论文的规定，即： 研究生在校攻读学位期问论文工作的知识产权单位属北京邮电大学。学校有权保 留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许学位论文被查阅和借 阅；学校可以公布学位论文的全部或部分内容，可以允许采用影印、缩印或其它 复制手段保存、汇编学位论文。( 保密的学位论文在解密后遵守此规定) 保密论文注释：本学位论文属于保密在年解密后适用本授权书。非保密论 文注释：本学位论文不属于保密范同，适用本授权书。 本人签名 导师签名 孕选蕴一几期：型口丘垃l 日期 通信系统中回声消除的研究 摘要 回声消除是现代通信系统中必须解决的问题，本文首先研究了通 信系统中存在的两种回声：线路回声( l i n ee c h o ) 和声学回声 ( a c o u s t i ce c h o ) ，介绍了它们产生的原因和需要解决的问题，其次， 研究了自适应回声消除算法中最基本也是最主要的l m s f l e a s tm e a n s q u a r e ) 算法。l m s 算法的主要缺点就是它的收敛行为依赖于输入信 号的功率谱密度，当输入信号有较大的功率波动时，l m s 算法的收 敛速度变慢。 归一化n l m s 算法解决了这个问题。n l m s 对于所有频率具有 相同能量的白噪声信号来说，效果很好，但是对于高频信号处理效果 并不好。而实际语音信号的能量分布并不均匀，低频处能量比高频处 能量多。因此，提出了一种新的算法，在回声消除器前端加一个预白 噪声化滤波器，使语音信号更加类似白噪声，即高频信号的能量与低 频信号的能量基本相等。这样，即可显著地提高n l m s 算法的处理 精度。最后，用c 语言和m a t l a b 进行了仿真，结果也验证了这一点。 关键词：自适应回声消除l m s 算法n l m s 算法预自噪声 化滤波器 s t u d yo ne c h oc a n c e l l a t i o nf o r t e l e c o m m u n i c a t i o ns y s t e m s a b s t r a c t e c h oc a n c e l l a t i o nh a s b e e nab o t t l e n e c ki nm o d e m t e l e c o m m u n i c a t i o ns y s t e m s t h i sp a p e r 丘r s t l yi m r o d u c e dt h ec a u s eo f t h e e c h o e sa n db a s i cp r i n c i p l e so ft w ok i n d s o fe c h o c a n c e l l a t i o n s t e c h n 0 1 0 9 i e s ，l i n ee c h oc a n c e l l a t i o n ( l e c ) a n da c o u s t i ce c h oc a n c e l l a t i o n ( a e c ) ， a sw e l la st h ed i s a d v a n t a g e so ft h e s e t w o t e c h n o l o g i e s s u b s e q u e m l y ，i tr e s e a r c h e do no n eo ft h em o s ti m p o r t a n tb a s i ca d 印t i v e a l g o r i t h mf o re c h oc a n c e l l a t i o n ， l m sa 1 9 0 r i t h n ，w h i c hi s协e a b b r e v i a t i o nn 蜘ef o rl e a s tm e a l ls q u a r ea l g o r i m m h o w e v e r ，l m s 。s c o n v e r g e n c eb e h a v i o rd 印e n d so nt h ep o w e rs p e c t i u mo l n p u ts l g n a l s t h eq u i c k e ri n p u ts i g n a l sn u c t u a t e ，t h es l o w e rt h el m sc o n v e 玛e s n o m a l i z e dl m sa l g o 打t h mc o u l dr e s o l v et h i sp r o b l e m f o rv ，h i t e n o i s es i g i l a l ，w h e r ea l l 矗e q u e n c i e sh a v et h es a m ee n e 培y ，t h en l m s p e r f o n n sw e l l b u tt h eh u m a ns p e e c hh a sm o r ee n e r g yi nl o w 抒e q u e n c l e s t h e ni nh i g hf e q u e n c i e s t h e r e f o r e ， an l m sp r o v i d e sg o o de c h o c a n c e l l a t i o nf o r1 0 wf r e q u e n c i e sa n dp o o re d h oc a n c e l l a t i o nf o rh i g h f r e q u e n c i e s ap r e w h i t e n i n gf i l t e r 协舶mo fm ee c h oc a i l c e l l a t i o nf i l t e r t r a n s f o m l sh u i l l a ns p e e c hi n t os o m e t m n gm o r e ”w h i t en o i s e ”a l i k e t h e e n e r g yo f h i 曲f r e q u e n c ys i 印a l si ss i m i l a rt om ee n e r g yo fl o w 矗e q u e n c y s i g n a l s t h ep r o c e s s i n ga c c u r a c yo fn l m s c a nt h e nb ei m p r o v e dg r e a t l y a tt h ee n do fm ep 印e r ，m es i m u l a t i o nw a sg i v e nw i mc1 a n g u a g ea 1 1 d m a t l a b ，w h i c hw e l lp r o v e dt h ev i e 、v p o i n ta b o v e k e v w o r d s a d 印t i v e e c h oc a n c e l l a t i o n ；l m s ；n l m s ； p r e w h i t e n i n gf i l t e r 4 第一章绪论 随着通信技术的日益发展，通信向着宽带化、综合化、移动化、个人化和智 能化方向发展，各种新业务也不断开展。但是话音业务仍在运营商的收入中占了 很大部分的比例。话音质量是影响用户满意度的主要因素，直接关系到运营商的 业务收入水平和未来的竞争力，因此运营商必须千方百计改善话音质量。 什么是话音质量，影响话音质量的因素有哪些? 就广义的话音质量而言，含义有三个方面：1 业务质量；2 声音质量；3 对 话质量。其中业务质量包括：业务种类、网络可用性、网络可靠性、成本：声音 质量包括：响度、失真、噪声、衰耗、串音；对话质量包括：响度、失真、噪声、 衰耗、串音、回声、端到端时延、静音抑制性能、回声消除器性能。就用户感觉 而言，对声音质量和对话质量的敏感程度高于业务质量，一般所言的话音质量， 也主要针对后两者而言。 影响话音质量的因素有许多方面，就分组网络提供话音业务而言，对话音质 量影响较大的因素，主要集中在以下三个方面：清澈度；端到端时延；回声。 延迟为1 6 m s 一2 0 m s 的回声叫做侧音，它甚至是所希望的，在谈话中听到侧 音是可以令人放心的。但是，延迟超过3 2 m s 的回声对谈话者来说是很烦人的， 极大地影响了通话质量，必须加以消除。 p s t n 本地通话中，回声延时很小，人耳感觉不到。而与传统的p s t n 网络 采用电路交换技术不同，口电话采用的是分组交换技术，充分利用i n t e m e t 来传 输语音数据，使得价格大大降低，从而取得了长足的发展。但是i p 电话也存在 一些弊端，比如语言质量比较差，导致这一弊端的因素很多，其中主要的因素就 是网络延时和算法延时，这主要是由于互联网的数据传输特点以及语音编解码耗 时较大导致的，总延时长达l o o m s 。根据经验，如果语音的延时超过了3 2 m s ， 那么人耳就可以鉴别出自己的回声，显然，i p 电话系统的回声是非常严重的， 鉴于此，国际电联( i t u t ) 也相应地制定了回声消除的国际规范，如g 1 6 5 、 g 1 6 8 。 而在移动通信中，也必须进行回声消除。目前，手机终端上都加装了回声消 除器，i t u t 对手机也有声学回声返回损耗( a c o u s t i ce c h or e t u ml o s s ，a e r l 讨旨 标要求，但由于各种因素，如手机体积日益缩小，导致残余回声从听筒直接耦合 到话筒，声学回声问题始终存在，为保证用户的通话质量，运营商必须进行回声 抑制。 i 1 研究的背景和意义 回声消除是通信领域内的一个古老课题，从上世纪5 0 年代末首个同声抑制 设备的出现到现在已经半个多世纪了。首个回声抑制设备用于处理卫星电路中产 生的回声，其本质上是一个由语音激活控制的开关，它打开时传输语音，关闭时 阻i r 回声信号。尽管回声抑制器减少了由网络传输引起的回声，但是导致了削波 ( c l i p p i n g ) 。 回卢消除理论在二十世纪六十年代早期由a t & t 贝尔实验室首先提出，随后 c o m s a tr l e s v s t e m s ( 之前是c o m s a t 实验室的一个部门) 在六十年代术推出 了第一个回声消除系统。c o m a s t 设计了第一个模拟回声消除系统来证明卫星 通信网络的可行性和性能。但是，这些系统在商业上是不可行的，因为它们的体 积过于庞大并且制造成本很高。 到了二十世纪七十年代末，c o m s a tt e l e s y s t e m s 开发了第一个商、l k 模拟回 声消除器，它主要由数字设备组成，只不过连接网络的接口是模拟的。二十世纪 八十年代半导体技术的发展标志着通信网络从模拟向数字的转变。人们开发了更 加复杂的数字接口的、多通道回声消除器系统来解决与长途数宁电话系统相关的 新的回声问题。在专用集成电路( a s i c ) 技术的基础上，这些新的回卢消除器 使用了高速数字信号处理技术来建模回声，并从返回路径中减去模拟同声。结果 就产生了新一代的数字同声消除技术，它的性能远超过现有基于回声抑制的技 术，显著地改善了网络性能。 二十世纪九卜年代见证了无线通信行业的爆炸性增长。根据蜂窝电信工业协 会( c t n ) 的报告，新用户以每年百分之四十的速度促进无线市场的增氏。随 着无线电话的广泛应用以及无线运营商之间的竞争，语音传输质量和客户服务成 为用户评价运营商网络的关键因素。理解和解决与数字蜂窝网络相关的凹声问题 能使网络运营商和电话公司向用户提供需要的网络性能和语音质量。 回声消除的市场潜力非常大，因为几乎每个通信设备都需要进行同声消除。 所以进行回声消除研究，不仪具有理论意义，还能产生巨大的经济效益。 1 2 国内外的研究现状以及其发展趋势 国际电联也制定了相关的同声消除标准。g _ 1 6 4 定义了同声抑制器( 回声消 除技术的前驱) 的性能。g 1 6 4 还规定了在检测到2 1 0 0 h z 的音频( 在低速率调 制解调器之前出现) 时禁用回声抑制器。i t u t 标准g 1 6 5 定义了回声消除，并 提供了很多保证最低性能的目标测试。这些测试考察了回声消除器的收敛速度、 回声消除滤波器的稳定性、非线性处理器的性能，以及有限的双端讲话测试。用 于测试的信号为白噪声。另外，g 1 6 5 定义了在出现周期性相位反转的2 1 0 0 h z 信号时停止回声消除，以支持回声消除调制解调器技术( 比如v 3 4 ) 。 g 1 6 8 进行了更严格的测试，并满足更多的测试环境。在收敛测试时用伪语 音信号取代了白噪声。大部分回声消除算法使用了最小均方( l m s ) 算法。l m s 非常适合随机信号，但是对于像语音这样相关度很高的信号收敛较慢。使用伪语 音信号进行测试更加逼近真实情况。 国内外的很多公司都推出了自己的回声消除解决方案。最有代表性的是加拿 大的0 c t a s i c 半导体公司和美国的德州仪器公司( t i 公司) 。 0 c t a s i c 的最新产品o c t 9 6 0 0 支持： 2 5 6 4 0 3 2 通道的g 1 6 8 2 0 0 2 电路回声消除 1 2 8 m st a i l c h a n l l e l ( 所有通道) 声学回声控制 自适应降噪 自动传真调制解调器音检测 另外，公司德州仪器( t i ) 推出一整套基于数字信号处理器( d s p ) 的回声 消除解决方案，能够有效抵消多达5 1 2 个话音信道所产生的回声。该解决方案基 于t i 的1 m s 3 2 0 c 5 5 一d s p 平台及t e l i n n o v a t i o n 回声消除软件，与先前的产品 相比，该方案显著改进了回波抵消器的算法并大大提高了信道密度。2 0 0 3 年初， t i 宣布推出完全可编程的独立式回声消除器，它在t m s 3 2 0 c 5 4 x t ”d s p 平台上 可实现多达1 2 8 个信道的信道密度。新的解决方案通过采用c 5 5 xd s p ，可获得 多达5 1 2 个信道密度，t i 从而提供了目前市场上每信道占用空间最小且功耗最 低的回波抵消器解决方案。 t i 独立式t e l i l l i l o v a t i o n 回声消除器可为网络设备制造商提供整套回声消除 器系统，该系统采用了业界使用最广泛的回声消除技术。对于这款最新推出的产 品，该回波抵消器还针对无线应用在话音质量方面做了一系列改进，其中包括： 自适应降噪( a n r ) ，采用专为无线应用定制的高精度噪声控制算法： 回声控制，消除手机所产生的回声； 自动电平控制( a l c ) ，可编程范围为介于一2 3 至一1 5d b m o ( g 1 6 9 ) 之 间； 自适应监听器增强功能，提高手机的目标a l c 电平，以响应手机所产 生的噪声； 无串联操作( t f o ) 检测。 随着硬件技术的发展，回声消除器也向着大容量、高精度、高速度和低成本 的方向发展。下表列出了回声消除器在最近十年间的发展状况。 表1 1回声消除器近十年的发展趋势 上世纪9 0 年代初上世纪9 0 年代末 2 1 世纪初 f 每个板上的回声 1 2 2 42 4 - 2 5 66 4 。6 7 2 消除通道数 每个通道的功率 1 2 0 m w1 0 2 5 m w5 1 5 m w 每个通道的成本 $ 2 0 2 5$ 4 5$ 2 主要市场长距离p o t s 网络长距离p o t s 网 蜂窝网络：分组语 ( 包括卫星卜、行络：蜂窝网络 音网 链路) 其他市场蜂窝网络分组语音网长距离p o t s 网络 另外，随着电话会议等新业务的兴起，人们不再仅满足于单调的低速率尊声 道话音了，立体声成为一个新的选择。立体声回声消除也随之成为新的研究课题。 但是立体声回声消除与单通道声学回声消除有着很大的区别。首先，立体声回声 消除的计算复杂度是单声道的两倍，因为它还需要第二个回声消除器。其次，立 体声的两个声道的高相关性会给补偿滤波器的自适应过程带来严重问题。这都需 要研究者采用新的思路和方法，在原有研究的基础上，取得更大的进展。 1 3 本论文结构及主要工作 本课题的核心是研究声学同声消除的算法，也即自适应滤波算法，并将其实 现。本人完成的主要工作有： l 、研究回声消除的基本原理。 2 、研究各种自适应滤波算法，比较它们的优缺点。 3 、在n l m s 算法的基础上，做了一些改进工作，最后将其实现并进行仿真。 本论文共分为五章，第一章为绪论，介绍了回声消除的背景和意义。第二章， 介绍了回声的种类、产生原因，并且介绍了回声消除的原理。第二章介绍了自适 应滤波器以及算法，重点介绍了i m s 算法。第四章，介绍了基于n l m s 的各种 算法，如p n l m s ，p n l m s 一+ 等。最后提出了一种基于n l m s 的新的改进算法， 并且用c 语言进行了实现。最后一章，研究了回声消除中的关键问题，比如双 端讲话检测和舒适音添加等，并展望了回音消除的发展方向。 第二章通信系统中的回声消除 电话线上的用户在一段延迟之后昕到的自己的声音就叫做回声。在电话网 中，不管是有线还是无线，回声总是存在的。然而，回声也不总是妨碍通信。回 声延迟时间和音量的大小决定了回声是否可知以及是否有害。距离、传输手段以 及网络类型都会影响延迟。 2 1 回声的分类 通信系统中存在两种回声：电路回声( 也叫线路回声或转换回声) 和声学回 声。 2 1 1 电路回声 电路回声是由于模拟本地环路中的阻抗不匹配造成的。如图2 1 所示。举例 来说，如果使用了混合规格的电线，或者存在未使用的分接头和负载线圈( 用于 延长信号传输距离的装置) ，则会产生电路回声。在公共交换电话网( p s t n ) 中， 电路回声主要是由于转换器造成的。 图2 1 电路回声 转换器将2 线本地环路分接成两对独立的线。一对用于发送路径，另一对用 于接收路径。转换器传递了大部分信号。但是，2 线环路与4 线设备之间的差别 导致了接收信号的一小部分“泄漏”到发送路径上。由于远端在接收信号的同时 又返回了一部分信号，因此说话者听到自己说话的回声。 电路回声在本地呼叫上不成为问题，这是因为相对较短的路径不会产生严重 的时间延迟。在过去完全是电路交换的公共网中，转换回声是最重要的回声源。 由于在电路交换中转换器以及导致阻抗不匹配的其他大部分因素的位置都是已 知的，所以很容易进行回声控制。 在今天的数字网络中，2 线分接成4 线的位置通常也是模数转换的地方。无 论转换器或者模数转换是在同一台设备还是两台不同设备中进行，二四线转换 造成阻抗不匹配，因而导致回声。 电路网声基本上是线性的。线性意味着，可以构建一个简单的数学模型( 基 于最小二乘法) 来描述特定的回声信号。首先对描述回声信号的数学表示取反， 然后将其加到实际返回的回声信号上。结果为两个完全相反( 几乎) 信号之和， 从而将吲声消除。由于技术方面的限制，数学模型存在缺陷。这种不完整性根植 于源信号的来回转换或“a ”法则格式，而不是数学模型。使用非线性处理器 ( n l p ) ，可以将源自这种不完整性的残余同声消除掉，n i 。p 能像丌关一样有议 地工作，形成一个单向连接，阻断任何信号( 包括残余的回声信号) 正向通过该 连接，如图2 2 所示。 图2 2 电路回声的处理 电路回声是稳定的。稳定意味着，与语音信号相关的脉冲响应是不变的，在 一个特定呼叫的全过程中，在回声消除器内创建的数学模型只会出现很微小的漂 移。这种行为要求回声消除器存在一种自我训练机制，能根据特定的频率作出响 应。训练是一项耗时的进程，对于每个呼叫，短可以少于1 0 0 毫秒，长会超过 1 秒。训练时间通常称为呼叫启动过程中的会聚时间。 总之，电路回声是线性的、稳定的，很容易通过线性方法实现。本文将主要 讨论的是非线性、不稳定的声学回声消除。 2 1 2 声学回声 声学回声也称为“多径回声”，它是由电话机扬声器与话筒之间的声学耦合 问题导致的。如图2 3 所示。在无线电话和有线电话，或者在扬声器电话的免捉 设备中都会出现这种同声。这些问题是由低质量的手机、周围环境中的回卢( 例 如在汽车、旅馆或工j 一中) 或者电话听筒串话造成的。甚至高质量的手机也会出 现声学回声，因为话音信号会通过用户的脸颊反射回麦克风。 图2 3 声学回声 在电路交换有线网络中回声只影响长途通话。而在所有无线网络中由于分组 技术固有的延迟都会出现回声。 2 2 各种通信系统中的回声 通信从最初的无线电报，到后来的电话网，再到今天的移动通信网络。传输 媒介从最初的无线电波，到同轴电缆，再到光纤。交换技术从电路交换到分组交 换。通信技术发生了翻天覆地的变化，但是回声消除是自始至终伴随它的一个问 题。 我们下面就讨论一下各种通信系统中的回声。 2 2 1p s t n 网络中的回声 如前所述，回声只有在语音往返延迟超过3 2 m s 时才有问题。在p s t n 中， 大部分延迟由传输介质( 也即长途中继的传输设备) 的传播时间引起。这种延迟 叫做“网络延迟”或“传播延迟”。北美长途电话的典型网络延迟范围从1 到5 0 毫秒。传输系统的速度在决定是否能感觉到回声中扮演了很重要的角色。这就是 在本地p s t n 通话中很难听到回声的原因。 2 2 2 无线移动网络中的回声 在目前的无线领域中，语音质量成为吸引客户的最重要的因素。这使得回音 消除比以往任何时候都更加关键。无线移动回声带来了新的挑战。无线网络从模 拟向数字的演变使回声在大部分无线通话中变得不可忽视。与电路交换的长途电 话网相比，无线移动网中的处理延迟要大得多。无线接入网的单向延迟为9 0 毫 秒。 图2 4 说明了移动网络和有线网络( p s t n ) 间呼叫面临的延迟要比有线呼 叫大得多。电路回声延迟的增加是因为移动交换中心( m s c ) 中存在处理延迟。 该延迟需要在有线网络中进行回声消除。但是，由于线路回声消除器安装在m s c 上，拖尾长度类似于传统有线网络中使用的长度。 图2 4 数字无线网络中回声 声学回声的处理在数字无线网络中是一个难题。当一个人在路上开车用免提 电话与另一个通过扩音器收听的人通话时，话音被手持机的麦克风直接拾取，同 时经过车内的层层反射之后又间接被麦克风拾取。反射越多，声学回声源就越多。 便宜、低质量的电话不能很好地处理手持机的声学回声，但是这些用户仍然 希望移动通话中有很高的话音质量。在高质量的手持机中，声学回声可在本地处 理，不需要无线网络进行声学回声消除。然而，由于手持机质量的参差不齐再加 上客户对通话质量的需求，迫使运营商在网络中安装回声消除器。 长时间的处理延迟( 单向延迟可达9 0 m s ) 使消除声学回声更加困难。这需 要声学回声消除器能适应很长的回声拖尾。另外，由于回声消除器必须对被编解 码器和传输媒介扭曲的信号收敛，所以处理这些信号更加有挑战性。只有高性能 的回声消除器可以检测到这些非线性( 和低幅度) 同声。低质量的回声消除器检 测不到这样的短回声，但是用户仍然能感觉到这些烦人的声音。 无线网络中的非线性加剧了处理回声的难度，因为它们不能轻易地通过自适 应滤波器建模。这些包括m s c 上的处理、线路上的误码率、小区切换以及非连 续传输( d t x ) 。d t x 是一个需要更多解释的问题。 移动电话只在用户讲话时才传输语音，从而减少了耗电量。在这种状态下， 交换系统生成“舒适音”，这样即使在双方都沉默时线路听上去仍然是活动的。 舒适音没有回声，所以回声消除器必须能够精确辨别它接收到的是舒适音、背景 噪声还是语音信号，并且根据需要灵活地添加背景噪声或者舒适音。 图2 5 显示了数字无线网络中的回声消除器。其中背对背地部署了两个回声 消除器。一个用于消除电路回声，另一个用于消除声学回声。 图2 5 数字无线网络中回声消除 在无线电话话筒处进入的声学回声随后将被送至声码器( 语音编码器) ，声 码器将按照处理有效语音信号的相同方式处理声学回声信号。也就是说，声学回 声信号将被语音压缩技术处理，该技术改变了信号的特征，与此同时，还在源信 号和声学回声的处理结果之间创建了一种非线性关联。 非线性意味着，在数字无线环境中实施相对简单的数学模型( 基于最小二乘 法估算，就像在线性电路回声消除中所采用的那样) ，将其作为消除或减少声学 回声的手段完全不适合。这是一种错误的方法，它会引入额外的、不希望出现的 副作用( 以信号失真，回声增加，和噪音形式出现) 。这就是在处理声学回声时 需要面对的情形。因此，试图使用采用了标准线性卷积算法的回声消除器来控制 无线声学回声既昂贵且效率低下 由于声学回声是声波自固态物体反弹而导致的结果，改变这些固态物体与无 线电话耳机的相对位最会改变声学回声的特性。例如，头部或手部的移动，边走 边讲话，以及在会话过程中公共场所内人员或物体的移动，都会产生不同的，不 稳定的声学回声效应。 不稳定性意味着，与语音信号相关的脉冲响应( 即回声) 从本质上讲是一种 “移动的对象”。因此，在呼叫全过程中，标准电路回声消除器中采用的数学模 型会不断改变回声的特征。因而，针对特定频率响应的训l 练技术即无效率且毫无 用处。此外，训练是项耗时的进程，对于每一次呼叫，其时间从少于1 0 0 毫秒 到超过1 秒。在这种情况下，截止回声消除器完成训练时( 即收敛时) ，它可能 还停留在某一信号上，无法对当前的声学回声做出响应。其结果是，该方法可能 会弊大于利( 即，引入讨厌的信号失真，降低语音质量，带来噪音等) 。 总之，试图使用采用了标准线性技术的回声消除器来控制无线声学回声既昂 贵且效率低下。 2 2 3 分组语音网中的回声 分组语音网有几种延迟：处理延迟、排队延迟和传输延迟。 在电路交换信号和分组之问进行互相转换时必须进行一些处理：压缩解压 缩、编码解编码和分组解分组。所有这些都需要时间，从而导致处理延迟。分 组在被发送之前要在每个交换点上排队。当捌塞较少时，通过节点的延迟只有几 毫秒。当捌塞很明显时，由于排队而引起的延迟仍然只有数毫秒，但是在进行洲 际连接日寸延迟可能升至数百毫秒。与排队延迟相比，传输延迟可以忽略。 分组在交换机中排队时，会遇到各种延迟。为了解决该问题，必须将被延迟 的分组在适当的位置合并到语音流中。如果不用缓冲来吸收抖动，语音流中的元 素存重建流时将会丢失，从而出现嘶嘶声。但是，这种额外的缓冲在电路中增加 了延迟，回声消除器必须对此做出补偿。 如果由于网络拥塞，分组延迟时间过长或者被丢弃，语音流中的，i 素就会丢 失，用户会感觉到停顿。处理该问题的最佳方法是“分组丢失隐藏( d a c k e ti o s s c o n c e a l m e m ) ”，利用信号的近似值制作出替代分组。 图2 6 显示了典型的语音分组网中回声消除器的位置。 2 3 回声的度量 圆2 6 分组网中的回声消除器 回声可用它的弥散( d i 8 p e r s i o n ) 即反射时间来部分表征。图2 7 显示了具有 各种弥散值的回声。网声的弥散值可由同声的“拖尾”( t a i l ) 一一从讲话者说话 到回声结束之间的毫秒数来精确衡量。拖尾长度主要取决于端对端的传输延 迟。 原始信号住3 0 m s )电路回声话m 鳓拖尾) 声学回声0 t o m 啪拖尾) 图2 7 回声的弥散值 表2 1 各种传榆设备的网络延迟 传输设备网络延迟( 毫秒) 区域性光纤链路1 洲际光纤链路 1 5 卫星链路 2 5 0 2 4 回声消除原理 用于进行回声消除的设备称之为回声消除器( e c h oc a n c e l l e r ) ，它在近端上 检测和消除来自远端的回声信号。 在电路交换长途网中，回声消除器位于连接长途网的城市中心局上。这些回 声消除器消除了长途网中由延迟而变得不容忽视的电路回声。 当声音延迟超出可接受范围时，运营商就会提供两个回声消除器，每端一个。 每个都防止远端接收到从本地端产生而又送回网络的回声。 图2 8 回声消除器 图2 8 所示的是电路交换长途网中的回声消除器。该【旦_ | 声消除器监控来自远 端的语音( r 。到比。) 。它使用该信息来估计回声，然后从发送路径中( s n 到 s 。) 减去该估计值。 回声消除器“指向”回声源的方向( 转换器) ，背向从回声消除器中获益的 一方。也就说，回声消除器是一个利人不利己的设备，装在近端的能让远端听不 到凹】声，反之亦然。所以要想让双方都听不到回声，需要安装两个回卢消除器。 回声消除器由三个主要部分组成： 自适应滤波器 非线性滤波器 音调检测器 自适应滤波器 自适应滤波器是回声消除器的核心部件，它由一个回声估计器和一个减法器 组成。同声估计器监控接收路径，并动态构建回声路径的数学模型。该模型与接 收路径上的语音流进行卷积，生成回声的估计值，然后将该值送给减法器。减法 器在将估计的回声从发送路径中减去。 i 司声消除器需要有确定同声的弥散值并处理各种长度回声的熊力。如前所 述，拖尾的长度很大程度上取决于回声消除器和回声点之问的传输延迟以及回声 的弥散。白适应滤波器计算出来的回声值是个近似值，它与真实值之间的误差我 们称之为残留回声。 非线性处理器 非线性处理器估计出残留同声，将所有信号抑制到一定的范围内，并将它们 用听起来很自然的仿真背景噪声代替。 音调检测器 音调检测器允许用户设备利用特定音调禁用回声消除器。比如，在数据和传 真传输期间就必须停止回声消除器的工作。调制解调器开始工作时发出的高调音 告诉回声消除器不要对随后的数据流进行处理。 2 5 回声消除器质量的衡量 回声消除器的质量是由以下几个主要参数决定： 收敛时间回声消除器适应被监测电路，提供足够的回声减少量所需 要的时问。 消除深度所达到的回声强度的消减，以d b 来度量。 双谈话健壮性当双端同时谈话时，回声消除器的消除功能并不丧 失。 在选择一种回声消除器之前，用户需要检验一些重要的参数。其中之一是收 敛时间。收敛时间是设备以特定的速率开始回声消除所需要的时间，也就是说， 是反馈回到回声消除器的错误降至最小所需的时间。错误的最小化意味着该设备 已经“发现”了回声信号，并且将它作为目标“锁定”。收敛时间越短，设备就 越好。当网络中出现大延迟时，它将变为一个关键的参数。可接受的回声消除器 的收敛时间约为5 0 6 0 m s 。 最大回声拖尾需要和网络中的延迟相匹配。回声拖尾越长，回声消除器能处 理的延迟就越大。最近的标准化活动将几年以前在语音电话中还听不到的声音划 分为可接受的延迟。所以，长回声拖尾必须尽可能地匹配包语音电话中的单向延 迟。基于d s p 的回声消除的一个缺点是回声拖尾的长度，它会在1 2 8 m s 的范围 内，但是不会更多。1 2 8 m s 以上的回声消除需要a s i c 方法。当分组语音工作组 把1 5 0 m s 划分为“可接收的”延迟时，这个问题就清楚了。而且，普通的d s p 实现不可能完全地减小或消除声学上的回声。 分组语音的最大回声拖尾 = 1 2 8 m s 决定回声消除过程是否有效的参数是回声返回损失( e c h or e t u 玎ll o s s ， e r l ) 。e r l 越大，回声消除器就越好。好的e r l 在6 d b 范围。对e r l 的增强 可以将损失增加到3 0 3 5 d b 的范围( 引入更多的回声损失) 。回声消除器正确 工作的基本要求是，回声路径是线性的，而且是时不变的，这样才能保证正确及 时的收敛。 2 6 小结 不可否认，在过去的三十多年里，回声消除技术获得了很大发展，并且人们 从中获益颇丰，但是算法实现并没有根本变化。只不过随着半导体工艺的发展， 将算法在速度更快、体积更小的硬件，比如d s p 和a s c i 上实现，极大降低了成 本并显著提高了叫声消除的质量和性能。 所有回声消除器的核心部分都是一个自适应滤波器。在回音消除中，输入信 号和参考信号都是未知的，就不能采用固定的时不变滤波器，需要采用自适应滤 波器。自适应滤波器是具有学习能力的滤波器，即随着输入信号的变化，滤波器 可按照某种误差算法来自动调整其系数，以获得希望的输出。 常见的自适应滤波算法有l m s 算法和r l s 系列算法等。 第三章自适应滤波器及算法 3 1 自适应滤波器概述 凡是有能力进行信号处理的装置都可以称为滤波器。在近代电信设备和各类 控制系统中，滤波器应用极为广泛；在所有的电子部件中，使用最多，技术最为 复杂的要算滤波器了。 一般而言，滤波器按处理信号类型分类，可分为模拟滤波器和离散滤波器两 大类。其中模拟滤波器又可分为有源、无源、异类三个分类；离散滤波器又可分 为数字、取样模拟、混合三个分类。当然，每个分类又可继续分下去，例如数字 滤波器可分为自适应滤波器、复数滤波器、多维滤波器、窄带滤波器等等。 自适应滤波器是近3 0 年来发展起来的关于信号处理方法和技术的滤波器， 其设计方法对滤波器的性能影响很大。维纳滤波器等滤波器设计方法都是建立在 信号特征先验知识基础上的。遗憾的是，在实际应用中常常无法得到信号特征先 验知识，在这种情况下，自适应滤波器能够得到比较好的滤波性能。当输入信号 的统计特性未知，或者输入信号的统计特性交化时，自适应滤波器能够自动地迭 代调节自身的滤波器参数，以满足某种准则的要求，从而实现最优滤波。因此， 自适应滤波器具有“自我调节”和“跟踪”能力。 自适应滤波器可以分为线性自适应滤波器和非线性自适应滤波器。非线性自 适应滤波器包括v o h e r r a 滤波器和基于神经网络的自适应滤波器。非线性自适应 滤波器具有更强的信号处理能力，但是，由于非线性自适应滤波器的计算复杂度 高，实际用得最多的仍然是线性自适应滤波器。 最优控制、自适应控制和自学习控制都涉及到多参数、多变量的复杂控制系 统，都属于现代控制理论研究的课题。自适应滤波器具有很强的自学习、自跟踪 功能。它在雷达和声纳的波束形成、缓变噪声干扰的抑制、噪声信号的处理、通 信信道的自适应均衡、远距离电话的回声抵消等领域获得了广泛的应用，促进了 现代控制理论的发展。 3 2 自适应滤波器的基本原理 3 2 1 线性最优滤波器 滤波器可分为线型滤波器和非线性滤波器两种。若滤波器输出端滤波、平滑 或预测的量是它的输入观测量的线型函数，则认为它是线性的；否则，认为它是 非线性的。 在解线性滤波器问题的统计方法中，通常假定已知有用信号及其附加噪声的 某些统计参数，而且需要设计含噪数据作为其输入的线性滤波器，使得根据某种 统计准则噪声对滤波器的影响最小。实现该滤波器优化的一个有用方法是使误差 信号的均方差最小。对于平稳输入，其解决办法被称为维纳滤波器。其误差性能 曲面的极小点即为维纳解。 维纳滤波器不适合输入信号或噪声非平稳时的情况。这时就需要用到卡尔曼 滤波器。 3 2 2 自适应滤波器 数字滤波器是利用数字的方法，按预定的要求对信号进行变换，把输入的信 号变成一定的输出信号，从而达到改变信号频谱的目的。从某种意义卜讲，数宁 滤波器是具有某种“算法”的数字处理过程。按照滤波器结构可将数字滤波器分 为： ( 1 ) 无限冲激响应滤波器( i 取) ( 2 ) 有限冲激响应滤波器( f i r ) f i r 滤波器的差分方程是： y ( n ) = ( ) x ( 月一) 在许多d s p 的应用场合，由于无法预先知道信号和噪卢的特性或者它们是 随时间变化的，仅仅用f m 和i 氓两种具有同定滤波系数的滤波器无法实现最优 滤波。在这种情况下，必须设计自适应滤波器，以跟踪信号和噪声的变化。 自适应滤波器的特性变化是由自适应算法通过调整滤波器系数来实现的。一 般而言，自适应滤波器由两部分组成，一是滤波器结构，二是调整滤波器系数的 自适应算法。目适应滤波器的结构采用f i r 或i 工r 结构均可，由二i i r 滤波器存 在稳定性闯题，因此一般采用f i r 滤波器作为自适应滤波器的结构。图3 1 示出 了自适心滤波器的一般结构。 d r k 、 图3 1 自适应滤波器的一般结构 上图中，x ( k ) 为输入信号，y ( k ) 为输出信号，d ( k ) 为参考信号或期望信号，e ( k ) 则是d ( k ) 和y ( 1 【) 的误差信号。自适应滤波器的滤波器系数受误差信号e ( k ) 控制， 根据e ( k ) 的值和自适应算法自动调整。 3 3 自适应算法 自适应滤波器的基本目标，是以某种方式调整其参数6 k ) ，让滤波器的输出 尽可能使包含参考信号的某个特定的目标函数最小化。通常而言，目标函数f 是输入信号、参考信号和自适应滤波器输出信号的一个函数，即 f = f 1 ) ( ( k ) ，d ( k ) ，y ( k ) j 。在自适应过程中，自适应算法试图使函数f 最小化，从而 使得y ( k ) 与d ( k ) 近似相等，收敛到吼。其中氏为导致目标函数最小化的最 优系数构成的集合。 解释目标函数的另一种形式，是将其视为某个普通误差信号e ( k ) 的直接函数， 而该误差信号又是信号k ) ，y ( k ) 和d ( k ) 的某个函数。利用这种结构，我们可认 为一个自适应算法由三个基本要素构成：最小化算法的定义、目标函数形式的定 义和误差信号的定义。 1 ) 对函数f 最小化算法的定义：它从本质上会影响自适应过程的收敛速度 和计算复杂度。在自适应信号处理领域，应用最广泛的最优化方法有： 牛顿方法：该方法寻找目标函数的二阶近似的最小值，其参数向量的迭 代更新公式为： 臼( k + 1 ) = 目( k ) 一心。1 f e ( k ) k 。 f e ( k ) 其中，p 是算法的步长控制因子，它决定了参数向量变化的快慢。f l e ( k ) l 的 二阶导数矩阵h 。 f c ( k ) b 是目标函数的h e s s i a n 矩阵，且g 。 f 【e ( k ) 是目标函 数相对于自适应滤波器系数的梯度。 拟牛顿方法：是上述方法的简化形式。它通过递归计算来估计h e s s i a n 矩阵的逆矩阵，使目标函数达到最小化，即 日( k + 1 ) = 占( k ) 一s ( k ) g 。 f 【e ( k ) b 其中，s ( k ) 是h 。a f 【e ( k ) 】 的估计值，使得舰s ( k ) = h _ 1 。 f e ( k ) 。 最陡下降方法：这类方法沿着与目标函数梯度向量相反的方向，搜索目 标函数的极小值点。凶此，其更新方程为： 臼( k + 1 ) = 目( k ) 一倡目 f 【e ( k ) j j 最陡下降方法通常也叫梯度方法。通常而言，梯度方法更易实现。但是， 采用牛顿方法达到最小值点的邻域所需的迭代次数更少。在很多情况 下，可将拟牛顿方法作为计算效率高的梯度方法和快速收敛的牛顿方法 的折中，但是，拟牛顿方法稳定性不足。 需要指出的是，对于任一种最小化方法，收敛因子“控制着整个自适应 过程的稳定性、收敛速度以及残差的某些特征。该参数的选择要依赖予 使用者的需要，因此不存在普适解。在实际中，计算机仿真起着重要作 用，是用于解决这个问题的最常用工具。 2 ) 目标函数f 【e ( k ) 的定义：目标函数的定义会影响梯度向量和h e s s i a l l 矩阵 的计算复杂度。如果利用算法的计算复杂度作为定义准则，则可列出在推导自适 应算法过程中最广泛使用的一些目标函数形式。 均方误差( m s e ) ：f 【e ( k ) 】= e k k ) 川 最小二乘( l s ) ：f e ( k ) 】= 击孙( k i ) i 2 加权最小二乘( w l s ) ：f e ( k ) _ ：。爿j e ( k i ) ：2 ，其中z 为小于1 的常 数 瞬时平方值( i s v ) ：f e ( k ) = f e ( k ) 2 严格意义i ：说，此时得到的m s e 只是理论值，因为它要求测量无穷多的信 息，实际上，这个理想的目标函数可用另外三个目标函数束近似。l s 、w l s 和 i s v 的实现复杂度和收敛性各不相同。一般而言，i s v 实现更容易，但它存在噪 声收敛特性，因为它表示的是简化了很多的目标函数。l s 适用于平稳环境，而 w l s 适应于缓慢变化的环境。 3 ) 误差信号e ( k ) 的定义：误差信号的选取对于算法的定义很重要，因为它 不仅影响整个算法的很多特征( 包括计算复杂度、收敛速度、健壮性等) ，且更 重要的是，对于i 喂自适应滤波情形，它会影响到有偏解和多个解的出现。 上述的最小化算法、目标函数和误差信号，为我们提供了解释、分析和研究 自适应算法的结构化方法。实际卜，几乎所有已知的自适应算法都可以归类于该 形式，或者是该结构稍加变化的结果。最小化算法和目标函数会影响到自适应过 程的收敛速度。选择适当的误差信号是定义一个自适应算法的关键，因为它会直 接影响收敛过程。 自适应算法的选择取决于如下一个或多个因素： 收敛速率它定义为算法在响应平稳输入时足够接近地收敛于均方误 差意义上的最优维纳解所需的迭代次数。快速收敛允许算法快速自适应 于统计意义上的未知的平稳环境。