（通信与信息系统专业论文）回波抵消算法及其实现研究.pdf

重庆邮电大学硕士论文 摘要 摘要 人们打电话时有时会听到自己的声音，这是由于通话中回波的存在。 回波是固定存在的，只是能量大小，时延长短有别。当它达到一定能量与 时延门限时，就会对通话造成千扰。随着人们对通话质量要求的不断提高， 如何消除回波便成为急待解决的问题。 论文首先介绍了国内外回波抵消技术的研究历史与现状，分析了回波 的种类与成因，阐述了回波抵消的原理及其包含的自适应滤波和双端发声 检测两大关键技术，介绍了回波抵消器的基本组成模块及功能。然后，较 为系统的研究了自适应滤波算法和双端发声检测算法的理论原理，并在 m a t l a b 6 5 仿真平台上进行了仿真分析。基于双滤波器法，提出了新的双 端发声检测算法一一系数缓存法，仿真表明它的性能与双滤波器法相差无 几，但它的计算量比后者的少近5 0 。最后，介绍了回波抵消模块在 t d - s c d m a 手机终端中的实现情况。 论文以理论研究为基础，通过仿真分析，选定n l m s ，系数缓存法作为 回波抵消模块的核心算法。算法仿真分析表明，所选取算法的性能达到 i t u t 中g 。1 6 7 ，g 1 6 8 对回波抵消器的性能指标要求。然后，在l s il o g i c 公司的z s p 5 0 0 芯片上进行了实现，并对其核心代码进行了优化。通过实 际通话环境中的测试表明，在存在回波的环境下，通话双方能清晰的对话 而听不到明显的回声，回波抵消效果令人满意。 关键词：回波抵消，自适应滤波，双端发声检测，m a t l a b 仿真 a b s t r a c t b e c a u s eo ft h ee x i s t e n c eo f e c h o ，p e o p l e so w nv o i c ew o u l db eh e a r e di n t e l e p h o n e w h i l ee c h oi sc o n s t a n t ，t h eo n l yd i f f e r e n c ei sp o w e ra n dd e l a vt i m e w h e nat h r e s h o l di sr e a c h e d ，c o m m u n i c a t i o nw i l lb ei n t e r f e r e d s o a st h e r e q u i r e m e n to fv o i c eq u a l i t yg r o w sc o n t i n u e s l y , i tb e c o m e sa ni m p o r t a n t p r o b l e mt oh o wt oc a n c e lt h ee c h o f i r s t l y , t h er e s e a r c hh i s t o r ya n da c t u a l i t yi na n da b o a r di sp r e s e n t e d t h e n t h ef o r m a t i o n 。c a u s ea n dc l a s so fe c h oi sa n a l y z e d ，t h e n ，t h eb a s i ct h e o f vo f a d a p t i v ef i l t e r i n ga n dd o u b l et a l kd e t e c t i o na r ed e m o n s t r a t e d i na d d i t i o n ab a s i c c o n s t r u c t i o no fe c h oc a n c e l l e ri si n t r o d u c e d f u r t h e r m o r e ，as y s t e m i cs t u d ya b o u tt h et h e o r yo fa d a p t i v ef i l t e r i n ga n d d o u b l et a l kd e t e c t i o na l g o r i t h m sh a v eb e e nd o n e ，a n ds o m es i m u l a t a t i o nh a v e b e e nd o n eo nm a t l a b6 5 b a s e d0 nt h et w a i n f i l t e ra l g o r i t h m s an e w m e t h o dt h a tc o e f f i c i e n tp r e - m e m o r ya l g o r i t h m si s a d v a n c e d c o m p a r i n gw i t h t w a i n - f i l t e r , i th a sn e a r l yt h es a m ep e r f o r m a n c ea n dt h eh a l fo fc a l c u l a t i o n s f i n a l l y , t h ei m p l e m e n t a t i o no fe c h oc a n c e l l e ro nt d s c d m am o b i l e t e l e p h o n ei sp r e s e n t e d b a s e do nt h ea b o v et h e o r ys t u d y i n ga n ds i m u l a t i o na n a l y s e s ，n l m s a n dc o e f f i c i e n tp r e m e m o r ya l g o r i t h m sa r es e l e c t e da st h ek e ya l g o r i t h m sf o r e c h oc a n c e l l e rm o d u l e t h r o u g ht h ea n l a y s eo f s i m u l a t i o n i t si n d i c a t e dt h a t t h ee c h oc a n c e l l e r p e r f o r m a n c es a t i s f i e st h er e q u i r e m e n to ng 16 7 g16 8 t h e n ，i ti si m p l e m e n t e do nt h ec h i p s e to fz s p 5 0 0i n c l u d i n g s u f j f i c i e n t o p t i m a t i o n ，a n ds o m et e s t m e n ti na c t u a le n v i r o n m e n th a v eb e e nd o n et o t e s t t h ep e r f o r r a n c eo ft h ed e s i g n i t st e s t e dt h a ti nt h ee n v i o r e m e n tf u l lo f e c h o b o t ho ft a l k i n gc a nc o m m u n i c a t e sw i t h e a c ho t h e r c l e a r l yw i t h o u th e a r i n g o b v i o u se c h oa n dt h ee c h oc a n c e l l a t i o ni ss a t i s f i e d k e yw o r d s ：e c h oc a n c e l l a t i o n ，a d a p t i v ef i l t e r i n g ，d o u b l et a l kd e t e c t i o n ， m a t l a bs i m u l a t i o n i l 重庆邮电大学硕士论文 第一章绪论 第一章绪论 人们在打电话时有时会听到自己的声音，这是由于通话中回波的存在。回波 是固定存在的，只是能量大小，时延长短有别。当它达到一定能量与时延门限时 就会对通话造成干扰。 回波包括电学回波和声学回波。电学回波是由于p s t n ( 固定电话网) 本身的2 4 线转换混合线圈阻抗不匹配造成的“回波效应 ，即四线收端的信号没有完全 转换到二线，而部分泄漏到四线的发端造成的。电学回波解决起来相对容易一些， 技术也比较成熟，通常在g m s c 的交换侧增加面向p s t n 的e c ( 回波消除器) ，即可防 止当移动用户与固定用户通话时，移动用户听到电学回波。而声学回波比较复杂， 它是由手机终端中话筒和听筒间形成的回波环境造成的。假设a 和b 两个终端通 话，当a 说话时，从b 听筒出来的a 的语音经过多条路径传输或反射，有可能变成 具有不同时延和不同幅度的信号再次加载到b 话筒，这样a 就会听到自己的回波， 然后a 的残余回波信号会再次送入无线网络。残余回波在无线网络中经过多次编 解码及各种压缩方法处理，加大了残余回波的时延，时延越大，则a 感觉到的回波 就越明显。一般当回波信号时延大于3 0 m s ，人耳就能感觉到。文献 1 就以实际应 用为例，介绍了回波抵消器的缺失对用户通话质量造成的严重影响。由此可以看 到，随着人们对通话质量要求的不断提高，如何消除回波便成为急需解决的问题。 目前，手机上都加装了回波抵消器。i t u t 中g 1 3 1 嘲，g 1 6 7 n 1 ，g 1 6 8 h 1 对手 机也有声学回波返回损耗( a c o u s t i ce c h or e t u r nl o s s ，a e r l ) 的指标要求。 1 1 回波抵消技术的研究历史与现状 回波抵消这个课题从贝尔发明电话起就成为科学家和技术专家们要解决的问 题之一。电话发明初，由于通话距离一般很短，故回波危害并不严重，但随着电 子革命时代的来临电话在人们生活中扮演着越来越重要的角色，通话的距离也越 来越长，从国内长途到国际长途，近年来的无线接入网，卫星网等的广泛使用更 使信号延迟大大增加，从而回波现象也就更加严重。回波抵消的好坏目前已成为 世界各大通讯公司产品质量竞争的一个重要指标，这种市场需求反过来大大促进 了回波抵消技术的发展。 二十世纪六十年代以前，由于技术及客观条件的限制，人们只能采用一种叫 1 重庆邮电大学硕士论文 第一章绪论 回波抑制器的方法来实现回波抵消。回波抑制器其实就是在从近端到远端的话路 中设置一个开关，当检测到只有远端用户在讲话时，开关断开，于是任何信号都 无法传回远端，自然也就没有回波了。当只有近端用户讲话时，开关合上，于是 近端用户的话音可以毫不受损地传向远端。但当远端和近端用户同时讲话时，回 波抑制器就无能为力了。所以安装回波抑制器的电话系统只能工作在半双工状态， 这种限制显然不能令客户满意。六十年代后，以自适应滤波理论为先导，d s p 技 术为基础的回波抵消器的广泛应用，使人们有可能以较低廉的成本享受到真正的 全双工、无回波的电话服务。 国内很多大学，通信设备制造商都投入了相当的精力进行了研究，如清华， 北邮，华南理工，大连理工，华为，中兴等。到现在，很多相关的研究论文已在 国内各大学术刊物上发表【5 1 - 2 引，许多技术也已经达到了相当的水平，并投入商用。 在国外，对回波抵消技术的研究较国内早，有6 0 年左右的历史，存在一些成 熟的应用，尤其对算法的研究上已经有了相当多的成果【2 4 h 5 趴。该领域的研究热点 已转向更大回波尾长下，更低的m i p s ，以及多路回波消除等。 回波抵消的研究重点集中在对其两大关键技术：1 ) 自适应滤波算法；2 ) 双 端发声检测算法的研究上。两大关键技术的研究进展直接决定着回波抵消技术的 发展。 1 1 1 自适应滤波研究现状 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 适应滤波器包括自适应v o l t e r m 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功能。但是，由于非线性自适应滤波器的计算复 杂度高，在实用中用得最多的仍然是线性自适应滤波器。下面的讨论和本文的研 究工作只集中于线性自适应滤波器。 按照自适应滤波器传递函数的零极点分布，自适应滤波器可以分为f i r 自适 应滤波器和i i r 自适应滤波器，i i r 自适应滤波器的最大优点是计算复杂度。i i r 自适应滤波器可以用较少的滤波器系数模拟一个很长的冲激响应函数。但是，i i r 自适应滤波器不能保证滤波器的稳定性，收敛速度慢，而且容易低速收敛到局部 最小值。这三个缺点限制了它的实际应用，因此，f i r 线性自适应滤波器的应用最 为广泛。 针对i i r 自适应滤波器的缺点，文献【5 2 】和【5 3 】提出了两种基于遗传算法的i i r 自适应滤波算法。遗传算法是一种非线性并行全局优化算法。利用遗传算法可以 2 重庆邮电大学硕士论文第一章绪论 保证i i r 自适应滤波器收敛到全局最优值。如果i i r 滤波器采用级联结构或者并联 结构，可以根据三角形判据保证i i r 自适应滤波器的稳定性。 根据自适应滤波器的结构形式，自适应滤波器还可以分为自适应横向滤波器 和格型自适应滤波器。自适应横向滤波器由直接形式的f i r 滤波器构成，格型自 适应滤波器由格型的f i r 滤波器构成。格型滤波器具有较好的模块结构，有利于 硬件实现。但是，与自适应横向滤波器相比，格型自适应滤波器一般相对复杂。 此外，从格型滤波器的反射系数不能直接得到f i r 滤波器的系数，必须经过转换。 根据自适应滤波算法的优化准则，自适应算法可以分为两类最基本的算法。 最小均方误差( l m s ) 算法和递推最小二乘( r l s ) 算法。 基于最小均方误差准则，l m s 算法使滤波器的输出信号与期望输出信号之间 的均方误差值e e 2 ( 七) 】最小。在l m s 算法中，直接取e 2 ( 七) 作为均方误差研e 2 ( 七) 】的 瞬时估计值，并利用最陡梯度下降法迭代求解权系数向量w ( k ) 。因此，l m s 算法 为一随机逼近梯度型算法，其迭代公式为： y 。( 七) = w 1 ( 七- 1 ) x ( k ) ( 1 1 ) p ( 七) = y ( 七) - y ( 七) ( 1 2 ) w ( 七) = w ( k 一1 ) + 2 p x ( k ) e ( k ) ( 1 3 ) 式中： x ( 尼) = x ( 七) ，x ( k 1 ) 取七一+ 1 ) 】1 w ( 七) = 【m 奄( 尼) ，( 后) 吃一( 七) 】 x ( k ) 为输入信号向量，n 为自适应滤波器的阶数，为步长因子，控制算法的 稳定性和收敛速度。 l m s 算法的优点是结构简单，鲁棒性强，其缺点是收敛速度很慢。l m s 算法 的收敛速度依赖于输入信号自相关矩阵的特征值发散度k 。，输入信号的相 关性越强，自相关矩阵的特征值发散度就越大，算法的收敛速度也就越慢。 步长因子是l m s 算法中最难把握的一个参数，小的值可以减少梯度噪声， 但收敛速度慢。大的值可以加快收敛速度，但同时增加了梯度噪声和稳态失调。 针对这一缺点，人们提出了能量归一化最小均方误差( n l m s ) 算法和变步长的l m s 算法。对于强相关的信号，如语音信号，l m s 算法的收敛性能很差。通过正交或 近似正交变换方法，并对不同的频率分量进行能量归一化可以改善输入信号自相 关矩阵的特征值发散度，提高l m s 算法的性能。利用格型滤波器也可以实现解相 关。因此，在输入信号是强相关信号的场合，格型梯度自适应滤波算法收敛速度 比l m s 算法快。 基于最小二乘准则，r l s 算法决定滤波器的权系数向量w 使估计误差的加 权平方和： 3 重庆邮电大学硕士论文 第一章绪论 f ( 七) = 力卜1 口2 ( f ) ( 1 4 ) 。j = l 最小，因此，权系数向量w ( 1 【) 的解为： w ( k ) = z3 , - i x ( i ) x r ( 【x ( f ) y ( f ) 】 = r x x - 1 ( 七) k ( 七) ( 1 5 ) 利用矩阵求逆引理，r l s 算法的迭代公式可以表示为： g ) ：翼型墼 ( 1 6 ) g 【纠2 万i 丽话面丽 内 p ( 七) = y ( k ) - w 2 ( 七- 1 ) x ( k ) ( 1 7 ) w ( 七) = w ( k - 1 ) 一g ( 七) p ( j | ) ( 1 8 ) p ( 尼) = 2 。1 p ( k - 1 ) - 2 。1 9 ( k ) x r ( k ) p ( k - 1 ) ( 1 9 ) 式中，p ( k ) 表示r 。( 七) 的逆矩阵。 r l s 算法的收敛速度明显优于l m s 算法，而且收敛性能与输入信号的频谱特 征无关，但在运算上却比l m s 算法复杂得多。为了减小计算复杂度，并保留r l s 算法的收敛性能，人们提出了一些改进的r l s 算法。如快速r l s ( f a s tr l s ) 算法， 快速递推最小二乘格型算法等。这些算法把r l s 算法的计算复杂度从o ( n 2 ) 降为 d ( ) 。但是，这些快速算法都存在数值稳定性问题。在有限精度运算条件下，由 于计算误差的积累，这些算法会出现发散现象。快速递推最小二乘格型算法的数 值稳定性比快速r l s 算法略好一些。为了改善f r l s 算法的数值稳定性，文献 5 5 】 提出了增益归一化的f r l s 算法，文献 5 4 】提出采用误差反馈方法稳定快速r l s 算法。但是这些方法都不能完全解决问题。 基于q r 分解的递推最小二乘( q r d e c o m p o s i t i o nr l s ) 算法直接对输入信号矩 阵进行递推更新，而不是对输入信号的自相关矩阵进行操作，中间变量的数值动 态范围比r l s 算法小，输入信号矩阵的条件数也要比自相关矩阵的小。因此， q r d r l s 算法具有良好的数值稳定性。q r d r l s 算法的快速算法f a s tq r d - r l s 算法的计算复杂度为o f n ) 量级，但是比各种快速r l s 算法高。自适应牛顿算法和 l m s 算法都属于梯度型算法。自适应牛顿算法的性能介于l m s 算法和r l s 算法 之间。它的迭代公式可以表示为： w ( k ) = w ( k - 1 ) + 2 , u r 职( 后) x ( 七) p ( 七) ( 1 1 0 ) 式中，最盯- 1 ( 妁表示估计的输入信号自相关矩阵。自适应牛顿算法的收敛速度 比l m s 算法快，并且对输入信号的相关性不敏感，但是计算较复杂。共扼梯度自 适应算法是另外一种梯度算法。共扼梯度自适应算法阵不需要r l s 算法中的矩阵 运算，也没有某些快速r l s 算法存在的不稳定问题，收敛性能也比l m s 算法好。 在回波消除应用中，输入信号为语音信号，我们可以根据语音信号的先验知 4 重庆邮电大学硕士论文第一章绪论 识简化自适应牛顿算法和快速r l s 算法。语音信号可以用a r ( p ) 过程建模，p 一 般不超过1 6 。在快速r l s 算法中，预测部分的阶数与自适应滤波器的阶数相同， 而且预测部分的计算量占了相当大的比重。因此，当滤波器阶数n 非常大时，如 果预测部分用a r ( p ) 模型，即使p 小于n 也能取得很好的预测结果。在快速牛顿 横向滤波器( f a s tn e w t o nt r a n s v e r s a lf i l t e r ) 算法中，预测部分采用低阶的a r ( p ) 模型 代替a r ( n ) 模型。相应的矩阵r 。1 ( 七) 也可以由低阶自相关矩阵外推得到。仿射投 影算法【蚓- f 5 8 】利用了同样的先验知识，通过p 阶( p n ) 欠定最小二乘方程组求解自 适应滤波器的权系数向量。快速牛顿横向滤波器算法和仿射投影算法同样存在 f r l s 算法中的数值稳定性问题。 在声学回波消除应用中，由于滤波器的阶数上千甚至更多，即使l m s 算法的 计算仍显得太复杂。为了减小计算量，人们提出了频率域分组l m s ( f r e q u e n c y d o m a i nb l o c kl m s ) 算法和基于子带分解的自适应滤波器( s u b - b a n da d a p t i v ef l i t o r ) 。 频率域分组l m s 算法是分组l m s ( b l o c kl m s ) 算法的一种频域等价形式，它利用 f f t 计算线性卷积和线性相关，降低了算法的计算复杂度。在频率域分组l m s 算 法中，如果对不同的频率分量进行能量归一化。可以进一步改善算法的收敛性能。 频率域分组l m s 算法的缺点是处理延迟比较大，会严重影响通话的质量。基于子 带分解的自适应滤波器由于对信号进行了抽取，计算量大大减小。但是，基于子 带分解的自适应滤波器同样存在处理延迟大的问题。此外，由于子带分解引起的 混迭失真会影响自适应滤波器的性能。 1 1 2 双端发声检测研究现状 d l d u t t w c i l c r 于1 9 7 8 年提出的g c i g e l 5 1 】算法是一种最基本的双端发声检测 算法，它用先前远端n 个采样点中最大幅值的信号乘以乘积因子0 5 ，如果大于当 前远端采样点的信号幅值，则判定为双端发声。算法的理论基础是，在典型的网 络回波抵消应用中，回波路径损耗为6 d b 这一经验事实，n 值的确定取决于回波 路径的时延。在电回波抵消应用中，回波信道环境相对固定，通过测定一个固定 的回波路径损耗值，就能很好的模拟信道，因而算法有很好的效果。但是它的局 限性是不能应用于信道环境不断变化的声回波场合。g d g e l 算法是能量比较法的一 种，它们的不同仅在于比较参数的选取上。 h y e 和b x w u 用参考信号和误差信号的互相关作为比较参数，提出了改 进的算法一相关检测法【3 6 j 。当双端发声时，自适应滤波器能够很好地逼近回波 信道，这时该相关值会很大，所以用它作为比较参数，当它为非o 时，判定为双 5 重庆邮电大学硕士论文 第一章绪论 端发声。然而，由于回波信道的不断变化，很可能出现互相关值为非0 ，但是滤波 器仍处在收敛的情况。因而，该算法也不适合声回波抵消的场合。 t g a n s l e r 提出了一种基于参考信号和话筒输入信号相关性的算法【3 5 】。它的缺 点是不能充分的对相关值进行归一化。因而，使得门限值的设定极大的取决于输 入信号的统计特性和回波路径特性。 利用固定门限来判定双端发声，j b e n e s t y 提出了一种基于回波信号和近端信 号归一化互相关值的方法m 】。虽然能较好的应用于大多数场合，但和上面提到的 算法一样，近端噪声的加入仍然会影响它的判决精确度。 上述算法的一个共同缺点是不能适应声回波抵消环境中回波信道不断变化的 特性。于是，出现了一种新的算法一双滤波器法【1 9 1 。它引入的辅助滤波器和系 数缓存的概念。这种结构中含有两个滤波器，信道的跟踪由自适应滤波器完成， 而回波抵消则由自适应滤波器和辅助滤波器共同完成。主滤波器系数的更新过程 一直进行，不受基于双端发声检测的回波抵消控制器的控制。当双端发声使得自 适应滤波器系数发散时，通过回波抵消控制器的控制，使用辅助滤波器的滤波结 果，从而保证回波抵消性能；当发生信道变化时，由于自适应滤波器的系数更新 过程一直进行，保证了自适应滤波器能够快速跟踪信道的变化，同时根据自适应 滤波器在信道变化后的收敛程度决定此时选择自适应滤波器的输出结果y ( k ) ，还是 辅助滤波器的滤波结果y o ( k ) 。显然，在以上两种情况下，辅助滤波器体现的是在 自适应滤波器系数发散前对信道的一个较好的逼近或估计。所以为了判定什么时 刻自适应滤波器系数是信道的一个较好的逼近，以便于以此刻的自适应滤波器系 数构造辅助滤波器，首先要定义一个数值量来反映自适应滤波器系数逼近信道程 度，可以用相关检测法中的归一化互相关值来估计。 由上可以看出，虽然双滤波器法仍然存在门限值的选定，对噪声的敏感等问 题，而会引起滤波器的发散，但是它引入了备用策略，辅助滤波器的系数定期保 存着当前对信道的最佳逼近。所以，当主滤波器发散时，马上用辅助滤波器进行 回复，使得整个回波抵消装置不至于崩溃。但是，该算法的计算量偏大。 为了克服双滤波器法计算复杂度高的问题，我们改进后提出了新的算法 系数缓存法。系数缓存法采用延后一帧更新滤波器系数的策略，只需要计算一个 自适应滤波器的滤波结果，计算量降低近一半，仿真分析表明其检测精度与双滤 波器法相差无几。 上述算法都只是单纯从算法性能上进行考虑的，于是出现了一种新的算法一 _ v a d 算法，它充分利用了系统中已经存在着的资源，这样可以大大降低双端发 声检测的计算复杂度。v a d 模块( 话音激活检测) 在现有通信系统中的编解码模 式中广泛存在，如t d s c d m a 系统中的a m r - n b 语音编解码模式等。v a d 实际 6 重庆邮电大学硕士论文第一章绪论 上就是对接收到的语音帧是否存在话音进行判断的一套算法，它与d t d 模块的作 用类似，因而可以被用来代替d t d 的功能。 1 2 论文主要工作 1 、对自适应滤波，双端发声检测算法的理论原理进行了较为系统的研究。 2 、在m a t l a b 仿真平台上，仿真分析比较了各个算法的性能，为实际实现 时的算法选择提供了依据。最终，选定自适应算法：n l m s ，双端发声检测算法： 系数缓存法作为回波抵消模块的实现算法，在实际系统中予以实现。算法仿真分 析表明，所选算法的性能满足r r u tg 1 6 7 ，( 2 1 6 8 对回波抵消器的性能指标要求。 3 、在l s il o g i c 公司的z s p s 0 0 芯片上实现了回波抵消模块，对实现算法进 行了优化以提高实时性能。在实际通话环境中进行了测试，该模块能达到较好的 回波抵消效果。 1 3 论文各章安排 论文共分为六章，各章安排如下： 第一章：绪论 介绍了国内外回波抵消技术的研究历史与现状。列出了论文的主要工作。 第二章：回波抵消器的基本原理 分析了回波的种类与成因，阐述了回波抵消的原理及其包含的两大关键技术， 介绍了回波抵消器的基本组成模块及功能。 第三章：自适应滤波算法 较为系统的研究了多种自适应滤波算法的理论原理，并进行了仿真分析。 第四章：双端发声检测算法 较为系统的研究了多种双端发声检测算法的理论原理，并进行了仿真分析。 第五章：硬件实现 介绍了回波抵消模块在t d s c d m a 手机终端中的实现情况。 第六章：结论和未来的工作 提出了未来继续研究的方向和目标。 7 重庆邮电大学硕士论文 第二章回波抵消器的基本原理 第二章回波抵消器的基本原理 在通信系统中，回波按其产生原因不同，分为电学回波和声学回波。 2 1 回波的种类与成因 2 1 1 电学回波 电学回波产生的机理如图2 1 所示。在普通公用电话交换网( p s t n ) e e ，为实 现用户端二线和交换机中四线间的转换，交换机中用了一种叫做混合变换器的装 置。理想情况下，混合变换器会把远端用户的信号完全传送到近端用户。但是由 于通话两端的阻抗不匹配而引起语音信号叠加反射，在端到端时延较大的口网络 中，回波干扰的影响尤为明显。所以，在远端混合线圈阻抗不匹配造成的回波， 在发送端可清晰地听到。在p b x 或局端程控交换机侧，有少量电能未被充分转换 而沿原路返回，形成回波。如果打电话者离p b x 或程控交换机不远，回波返回很 快，人耳辨别不出来。但是当回波返回时间超过1 0 m s 时，人耳就可听到明显的回 波了。在手机终端里，如果话筒和听筒间的位置设定得不好，他们之间产生直接 耦合的话，也会出现回波。总之，电学回波是由于通信系统中硬件的电气特性造 成的。 0 * - - - - - - - - - - 一 远端混合厂 近端混合 远端 变换器( 回波 j 变换器 + 卜 # 卑 一 2 1 2 声学回波 图2 1 电学回波产生原理 声学回波的产生机理如图2 2 所示。远端信号通过本地扬声器放出的声音， 8 重庆邮电大学硕士论文第二章回波抵消器的基本原理 经过外部声学系统后，又传回到话筒上，和本地用户的声音信号一起，通过混合 变换器传回远端用户，形成声学回波。声学回波是由于扬声器与麦克风之间的声 学藕合引起的，它受外部环境的影响很大。 图2 2 声学回波产生原理 2 2 回波抵消的基本原理 x ( k ) 图2 3 回波抵消原理图 回波抵消的基本原理如图2 3 所示。远端信号x ( k ) 通过声学回波信道h 产生回 波信号y ，然后混合近端语音信号，( 七) 得到滤波器输入信号d ( 后) 。通过使用自 适应滤波器h 来模拟信道h ，使得夕( 七) 逼近回波信号y ( k ) 。回波抵消的输出 e ( k ) = d ( k ) 一夕( 后) 删+ ) r ( k ) 一夕( 七) ，于是，当夕( 忌) - y 时，e ( 1 【) ：、r ( k ) ，输出信号中只 包含需要保留的近端语音信号，而回波被完全的消除掉。因而，自适应滤波器矗越 逼近真实回波信道的h ，则回波就被消除得越彻底。 由上述原理可以消除一个误区，当通话一方听到自己的回声时，表明对方通 话终端的回波抵消性能不好，而不是本方终端的问题。 9 重庆邮电大学硕士论文 第二章回波抵消器的基本原理 2 3 回波抵消的关键技术 自适应滤波和双端发声检测是回波抵消中两大关键技术。 2 3 1 自适应滤波算法 在回波抵消应用中，自适应滤波的核心是通过误差信号的反馈，跟踪信道的 变化，使滤波器系数不断逼近真实回波信道环境，模拟回波信号，来实现回波抵 消。现有的自适应滤波算法有很多种，如：维纳滤波类的l m s ，n l m s 算法，r l s 类的f t f 算法，介于两者之间的a p ，f a p 算法等。它们都是在计算复杂度和算法 性能之间进行权衡。 2 3 2 双端发声检测 在实际通话中，往往存在电话两端同时讲话的现象，据统计，这种情况占到 实际通话情况的2 0 。这时近端信号中加入了与远端信号毫不相关的信号，如果 再用此时的近端信号作为自适应滤波器权值更新的误差信号的话，势必造成其发 散。如果系统不能及时检测出这种情况，回波抵消器就无法正常工作。 随着自适应滤波算法的越发成熟，双端发声检测算法已成为制约整个技术发 展的瓶颈。人们不断的寻求能够精确检测出双端发声状态的算法，如：能量比较 法m 【4 5 1 ，双滤波器法【1 9 1 ，相关检测澍2 8 】【3 6 】【4 3 】【拍1 ，系数缓存法等。 l o 重庆邮电大学硕士论文 第二章回波抵消器的基本原理 2 4 回波抵消器的基本构成 2 4 1 回波抵消器的组成 r i n ：从远端来的信号， r o u t ：传向近端的信号； s i n ：从近端来的信号， s o u t ：传向远端的信号； 图2 4 回波抵消器组成框图 其离散采样值记为x ( n ) ； 其离散采样值为y ( n ) ； h ： 混合线圈的单位脉冲响应； g ：远端信号经过混合线圈后产生的回波，其离散采样值为d ( n ) ； s ： 近端用户声音信号，其离散采样值为s ( n ) ； n ： 近端背景噪声，其离散采样值为n ( n ) ； h ：自适应滤波器的单位脉冲响应； g ： 自适应滤波器产生的模拟回波； e ：抵消后的残留回波，其离散采样值为e ( n ) 。 远端来的信号x ( 1 1 ) 经过混合变换器形成回波d ( n ) 。d ( n ) 与近端用户信号混 合形成y ( n ) ，即： ) ，( n ) ：s ( n 舯( n ) + d ( n )( 2 1 ) 远端信号x ( n ) 作为回波抵消器的输入，通过自适应滤波器形成回波信号的估 值d ( n ) 。用y ( n ) 减去d ( ，1 ) ，得到残留回波e ( n ) ，即 e ( 疗) = y ( n ) - d ( n ) = s ( 冗) + 以( 万) + d ( 疗) 一d ( ，1 )( 2 2 ) 当自适应滤波器能很好的模拟回波通道的传输函数时，d ( 疗) 一d ( n ) 将很小。 从而有： d 刀) 搿j ( 疗) + 刀( 甩) ( 2 3 ) 此时回波基本被抵消，只剩下近端信号和近端背景噪声。 重庆邮电大学硕士论文 第二章回波抵消器的基本原理 上图中，回波抵消器的各个组成模块功能如下： 自适应滤波器( a d a p t i v ef i l t e r ) 自适应滤波器的作用是产生一个与真实回波相类似的模拟回波，带有回波的 输入信号与模拟回波相减后，即达到了回波抵消的效果。自适应滤波器的权系数 是不停更新的，以逼近真实的回波信道。 语音信号检测器v d ( v o i c ed e t e c t o r ) 不存在外部干扰信号以及噪声影响时，自适应滤波能很快的将回波信号抵消 掉。但是，实际环境中干扰和噪声是不可避免的，因而需要语音信号检测器来检 测通话状态，并根据状态的不同做相应的处理： 近端讲话：既不进行滤波也不进行系数更新。 远端讲话：既进行滤波也进行系数更新。 双端讲话：不进行系数更新但是要进行滤波。 双端无话：既进行滤波也进行系数更新。 非线性处理器n l p ( n o n l i n e a rp r o c e s s o r ) 经过自适应滤波后，由于种种原因造成回波不能被完全消除，比如：滤波器 采用f i r 形式，回波路径存在非线性因素，噪声的存在等等，还需要对信号进一 步处理，以进一步提高回波抵消性能。非线性处理器的工作机制是：当信号大于 某个门限时，让信号完全通过，否则将信号部分或全部截断。此部分工作受到双 端通话检测的影响，当判断为双端发声时，非线性处理将停止工作。因而门限的 选择和d t d 部分的检测精度十分重要。 该技术也存在缺点，如果近端信号很弱，非线性处理部分也会将信号阻断， 例如在开始通话和通话块结束时，声音被突然截断了，这就是进行非线性处理造 成的。现在出现了一种后滤波器用来代替非线性处理，但它的计算复杂度高，要 求较高的系统可以考虑。 舒适噪声产生器( c o m f o r tn o i s eg e n e r a t o r ) 对残留回波进行非线性处理后，常常给远端听者造成一种完全寂静的感觉， 远端听者会误认为对方己经挂机。为避免这种情况发生，需给远端听者提供一个 与近端背景噪声电平相适应的噪声，该噪声称为舒适噪声。 其它模块 根据不同的应用场合和需求还可以加入其它的一些模块。比如在自适应滤波 器前加入自适应噪声消除模块( a n c ) ，它能够降低自适应滤波器的输入噪声干扰， 提高稳态收敛性能。 1 2 重庆邮电大学硕士论文 第二章回波抵消器的基本原理 2 4 2 回波抵消器的主要性能指标 回波抵消器主要性能指标有： 稳态残留回波 自适应滤波器收敛到稳态后的滤波输出误差信号，最小均方误差( m s e ，即多 个采样点误差信号赋值平均值的平方的d b 值) 是它的平滑d b 形式。稳态残留回波 用来衡量收敛速度。 在回波抵消中，由于输入信号为非平稳的语音信号，可以定义另外一个性能 指标回波返回损耗增强( e c h or e t u r nl o s se n h a n c e m e n te r l e ) 来衡量收敛速 度。 厂 ，- 11 i d 2 ( j | ) l e 眦( 忌) = 1 0 1 0 9 l o l 缸l l p 2 ( 七) i li = 0j ，e ( k ) 分别表示自适应滤波器输入信号和滤波输出误差信号。 收敛速度 衡量自适应滤波器的权系数向量收敛到未知系统的真实特征参数的速度。在 回波消抵消中，收敛速度描述了估计的回波信号匹配真实回波信号所需时间的长 短。收敛速度可以定义为均方误差或者e r l e 收敛到某一个值时所需要的迭代次 数。收敛应尽可能快，使正常通话开始后，通话者很快就听不到明显回波存在。 算法复杂度 完成一次迭代所需要的运算( 乘法、除法或加法) 次数。对于不同的实现平台， 计算复杂度有不同的衡量指标，一般采用每次迭代所需的乘法次数作为性能指标。 跟踪性能 当系统工作在变化的环境时，跟踪性能描述了自适应滤波器跟踪系统的统计 特性变化的能力。 数值稳定性 在实际应用中，自适应滤波器只能在有限精度条件下实现。一些递归自适应 算法在有限精度运算条件下，舍入误差的积累容易导致算法的不稳定。数值稳定 性描述了自适应算法在有限精度运算条件下的稳定程度，一个数值稳定性好的自 适应滤波算法可以用更短的字长甚至定点运算实现。 重庆邮电大学硕士论文 第二章回波抵消器的基本原理 2 4 3 回波抵消器的主要应用场合 电学回波抵消器：凡是存在2 - _ 4 线转换的通信系统。 声学回波抵消消器： 免提蜂窝电话 桌面通信 对讲机 电话会议系统 上述主要应用场合是基于对回波产生原理的分析得出的。电气回波是由线路 特性产生的，相对固定。上面提到的应用都采用的是免体形式，原因是这种场合 下扬声器发出更高强度的声音，使得通过回波信道传到话筒端的回波，具有更高 的强度和延迟时间，如果达到有害回波的门限就会对通话质量造成严重影响。 1 4 重庆邮电大学硕士论文 第三章自适应滤波算法 第三章自适应滤波算法 自适应滤波算法是回波抵消中的一项关键技术，算法的性能好坏直接的影响 着回波抵消器的性能。在进行算法选择时，既要保证足够小的稳态残留误差又要 考虑到收敛速度，还要考虑算法的计算复杂度以保证算法能够正常的进行和降低 滤波器的成本等因素。 从二十世纪六十年代以前。人们只能采用一种叫回波抑制器的方法来实现回 波抵消开始，( 回波抑制器其实就是在从近端到远端的话路中设置一个开关。当检 测到只有远端用户在讲话时，开关断开，于是任何信号都无法传回远端，自然也 就没有回波了；当只有近端用户讲话时，开关合上，于是近端用户的话音可以毫 不受损地传向远端。但当远端和近端用户同时讲话时，回波抑制器就无能为力了。 所以安装回波抑制器的电话系统只能工作在半双工状态，这种限制显然不能令客 户满意) 到现在这个科学技术已经相当发达的今天，对回波抵消的算法已经有了 近五十年的历史了，目前已经提出了多种自适应算法，如：最小均方( l m s ) 算 法，归一化最小均方( n l m s ) 算法，递归最小二乘( r l s ) 算法，基于a f f i n ep r o j e c t i o n 的算法，基于f a s tn e w t o n 的算法，基于c o n j u g a t eg r a d i e n t 的算法等。而且研究 的范围也较广，不只限于电学回波，在声学回波，会议电视，及全双工数据通讯 中的回波等方面，也有较深入的研究。各种算法分别有着各自的优缺点，如l m s 算法，算法简单但是收敛速度慢，对噪音敏感；n l m s 算法虽然收敛速度有所提 高，但是他牺牲的是跟踪性能，使整个系统的收敛速度下降，他也同样改变不了 对噪音的敏感。另一个极端是以k a l m a a 和r l s 为代表的f t f 等算法，它们的运 算量很大，但收敛速度却很快。介于l m s 和r l s 之间的是近些年来兴起的a p 、 c g 等算法，这些算法在运算量和收敛速度之间可以作适当折衷，并且出现了很多 快速简化算法，如：f a p 等，它们用微小的性能损失换取了计算量的大大降低， 从而也获得了广泛应用。 没有最好的算法，只有最适合的算法。在不同的实际应用中，应该根据不同 的需要选择相应的算法。 1 5 重庆邮电大学硕士论文第三章自适应滤波算法 3 1 最优维纳滤波 线形自适应滤波理论中有两个很好的度量性能的准则：最小均方误差准则和 最小二乘估计准则。它们产生的性能指标是滤波器系数的二次函数，所以具有一 个唯一的最小值。w i e n e r 滤波就是一种最小均方误差准则下的最优滤波。在实际 实现中，滤波器可以采用f i r 和i i r 两种结构，但到目前为止最实际和最广泛使用 的是f i r 滤波器。因为f i r 滤波器只有可调的零点，所以不存在稳定性问题。饿 l i p , 滤波器同时具有可调的零点和极点，在设计时就总需要考虑稳定性问题。 假设输入数据序列为x ( n ) ，其自相关序列为： r 。( m ) = e ( x ( n ) x ( n - m ) ) ( 3 1 ) 让其通过一个系数为h ( n ) 的m 阶f i r 滤波器后，形成理想输出序列d ( n ) 的估 计值序列d ( 甩) ： f l 0 ( 万) = h ( k ) x ( n - k ) ( 3 2 ) k - - - 0 其中，估计误差定义为： p ( 刀) = d ( 刀) 一d ( 刀) = d ( 刀) 一h ( ，) r 出( ，) ( 3 3 ) k = o 均方误差作为滤波器系数的函数，为： e u = 研i p ( 刀) 1 2 】 j i ，- i = e l id ( n ) - h ( k ) x ( n - k ) 门 k - - o ，1m - im = 刃- 2 r e h ( ，) r 出( ，) + j j i 。( 七) r 舡( t - k ) t 卸k = 0k = 0 ( 3 4 ) 其中，定义刃= 研id ( n ) 1 2 】， m s e 是滤波器系数的二次函数，所以对滤波器系数求e u 的最小化，将产生一 组m 个线形方程