（通信与信息系统专业论文）基于dsp的会议电话语音改善技术的研究与实现.pdf

基于d s p 的会议电话语音改善技术 华东师范大学硕+ 论文 摘要 随着通信数字信号处理和大规模集成电路技术的飞速发展，人们对语音通信 ( 如视频会议系统和免提电话等系统) 质量的要求越来越高。回波消除和语音 增强技术成为世界各大通信公司竞争的热点。本文结合作者在a t m e l 公司从 事语音信号处理和会议电话系统开发的研究工作，就上述问题展开讨论提出了基 于d i o d s i s 7 4 0( d s p 处理器) 的会议电话语音增强方案。 论文首先研究了用于声音通信系统中的声回波抵消技术。声回波抵消通常采 用由自适应滤波器组成的声回波抵消器来实现。文章具体比较了最小均方误差 ( l m s ) 算法、归一化最小均方误差( n l m s ) 算法、递归最小二乘( r l s ) 算法的 性能，提出了适合d s p 的高性能且快速运算的频域块处理l m s ( b f l m s ) 算法。同时为了提高算法的收敛性，又比了较几种双端检测算法，选取了性能最 优的双闽值算法进行双端检测。最后，在基于d i o p s i s 7 4 0 的会议电话系统上进 行了算法实现。 论文还重点讨论了基于声阵列的语音增强方法。声阵列是指由若干个传声器 或扬声器按照一定的几何结构排列而成的阵列系统，基于声阵列的语音增强方法 主要是依赖于波束形成技术。论文对几种较为典型的波束形成技术：延迟求和波 束形成技术、恒定指向性波束形成技术、自适应波束形成技术中的总旁瓣消除技 术、以及后置滤波技术等进行了详细的讨论。并给出了各种主要技术算法的计算 机模拟，对其在d i o s p s 上的应用进行了可行性的分析。 论文的主要工作及创新点包括： 1 比较分析了多种自适应滤波算法和双端检测算法； 2 提出了适合d s p 的高性能且快速运算的频域块处理l m s ( b f l m s ) 算法和双阈值双端检测算法，结合这两种算法算法，实现了对包括d i o p s i s 在内的d s p 处理器进行快速回波抵消； 3 研究了阵列技术在语音增强方面的应用； 4 比较了总旁瓣消除技术和基于麦克风阵列的后置自适应滤波器噪声消 除算法； 5 分析了阵列增强技术在d s p 处理器上的应用。 关键词：回波抵消；自适应滤波；双端检测；l m s 算法；n l m s 算法：r l s 算法；波束成形；麦克风阵列； t 基于d s p 的会议电话语音改善技术 华东师范大学硕士论文 a b s t r a c t n e wt e c l l l l o l o g yi s m o v i n gt o w a r d s 仔e e d o ma n dc o n c e a l m e n t h a n d s 矗e e s y s t c m sh a v eb e c o m eap o p u l a rf b r n lo fc o m m l l l l i c a t i o n ，d u et om e1 a c ko fr e s t r i c t i o n s t h e ya 1 1 0 wh i 曲一q u a l 时s o u n dc a p t i l r ei st h em o s ti m p o r t 叫i nh a n d s 能ev o i c e i n t e r f 犯ea p p l i c a t i o ns y s t e m s t h ca c o u s t i ce c h oc a l l c e l l a t i o n ( a e c ) t e c h n i q u ea 1 1 d s p e e c he n h a l l c e m e mt e c h n i q u eh a v eb e c o m eh o t s p o t si nt 1 1 ec o 咖u n j c a t i o nw o r l d t h i st h e s i sr e p r e s e n t sa c o u s t i ce c h oc a r l c e l l a t i o ni nv o i c ec o m m u 】1 i c a t i o ns y s t e m a e ci si r n p l e m e m e db ya d a p t i v ef i l t e li n “sp a p e rs o m ea d a p t i v ef i l t e ra l g o r j t l l l n s a r ed i s c u s s e d t h e ya r el e a s tm e a l ls q u a r e s ( l m s ) ，n o 硼a l i z e dl m s ( n l m s ) a 工1 d r e c l l r s i v el e a s ts q u a r e ( r l s ) a l g o r i t l l l n s t h e i rp e r f 0 肌a i l c e so fa c o u s t i ce c h o c a n c e l l e ri se v a l u a t e d a t 雠s 啪et i m e d ou _ b l e t a l kd e t e c t o ri su s e di na c o u s t i ce c h o c a n c e l l e li no r d e rt oi m p r o v et h es p e e do fc a l c u l a t i o n ，b l o c k 矗q u e n c y - d o m a 血l m s a l g o r m l m si sr e p r e s e n t e d t h i st h e s i sr e p r e s e n t ss p e e c he n h a n c e m e n tt e c h n i q u eb a s e do nm i c r o p h o n ea r r a y am i c r o p h o n ea “a yi sas y s t e mt h a tc o n s i s t so f m u l t i p l em i c m p h o n e so r1 0 u d s p e a k e r s p l a c e da tt h ed i 髓r e n tl o c a t i o n s p e e c he n h a n c e m e mb a s e do nm i c m p h o n ea r r a y sm a i n l yf e l i e so nb e a m f o m r i n g g e n e r a l l y ，a r r a ) ，sc o 埘e c tw i t l lb e 锄f o 加e r t l la tp r o “d e s m u l t i p l es 哆1 e so fs p e c i a lf i l t e 血培t h i sp a p e rm a i n l yd i s c u s s e ss e v e r a lt y p i c a l a l g o r i t l l i i l si nd e t a i l ，s u c ha s ，d e l a y - s 啪b e 锄f o r r n i n g ，c o n s t a n td i r e c t i v i t y b e 锄f o m i n g ，g e n e r a l i z e ds i d e l o b ec a n c e l l e r ，a i l dw i e n e rp o s t - f i l t e r i n g b e 锄f o r i n i n 昏 t h es i m u l a t i o na i l da 1 1 a l y s i so f t h e s ea 1 9 0 r i m m sa r er e p r e s e m e d t h ew o r ka n di r m o v a t i o ni nt h et b e s i s ： 1 c o m p a r i i l ga 1 1 da n a l y z i n gaf e wa d 印t i v ef i l t e ra l g o r i t h m sa n dd o u b l e - t 扯 d e t e c t i o na l g o r i m m s 2 r e a l i z i n ga c o u s t i ce c h oc 姐c e l l e ra l g o r i 恤nw 岫b l o c k 抒e q u e n c yd o m a i nl m s a l g o r i t h ma n dd o u b l e t h r e s h 0 1 dt a l kd e t e c t i o na l g o r i t 3 d e v e l o p i n ga r r a yt e c h n 0 1 0 9 yi nv o i c ee n h a l l c e m e n t 4 d e v e l o p i n ga j l dc o m p a r i n gm eg e n e r a l i z e ds i d e l o b ec a l l c e l l e ra l g o r i m ma i l d a d a p t i v ep o s t - f i l t e r i n ga l g o r i t h n lf b rn o i s er e d u c t i o n i i 基于d s p 的会议电话语音改善技术华东师范大学硕+ 论文 5 d e v e l o p i n gm eb e 眦五。r m e rt e c h n 0 1 0 9 yi nd s pp r o c e s s o r k e y w o r d s ：a c o u s t i ce c h oc a n c e l l a t i o n ；a d 印t i v ef i h e r ；d o u b l e t a l kd e t e c t o r ；l m s a l g o r i m m ；n l m sa l g o r i t h ；r l sa l g o r i t h ；b e 锄f o m e r ；m i c r o p h o n ea r r a y ； i i l 基于d s p 的会议电话语音改善技术 华东师范大学硕士论文 学位论文独创性声明 本人所呈交的学位论文是我在导师的指导下进行的研究工作及取得的研 究成果。据我所知，除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含其他个人已 经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已 在文中作了明确说明并表示谢意。 作者签名：缉 学位论文授权使用声明 本人完全了解华东师范大学有关保留、使用学位论文的规定，学 校有权保留学位论文并向国家主管部门或其指定机构送交论文的电 子版和纸质版。有权将学位论文用于非赢利目的的少量复制并允许论 文进入学校图书馆被查阅。有权将学位论文的内容编入有关数据库进 行检索。有权将学位论文的标题和摘要汇编出版。保密的学位论文在 解密后适用本规定。 学位论文作者签名： 日期： 强址乒 导师签名： 日期： 基j 二d s p 的会议电话语莆改善技术 华东师范大学硕士论文 第一章概述 1 1 研究背景 在数据业务广泛应用的今天，尽管在储源处理、信息传输等方面采用了多种 的数字方式，出于习馔，人 | 、j 的交滚仍然楚默话音为主，在许多综合妁多媒体通 信中，最终仍是话音送到人们耳边，因此通信中的话音业务占有螫疆地位，具有 不霹巷 弋躲佟焉，会议电话是其中戆一璎缓重要懿妲务。逶逮免掇会议电话，爰 户不必手持话筒，能在更自由的环境下实现与人通话，同时会议电话接入网关还 爵淡强立逡俸，召开基于| p 露络静帮时多点毫话会议，并掇毒工绍效率蠢多方镑 作能力。 腻会议电话本身功能_ 来考虑，存在以下问题：1 壶予扬声嚣输入近端麦克 风丽造成的声学回声干扰；2 由于人嘴离麦克风距离增加了，因此环境嗓音将 会大大干扰话音横擅；3 有许多会议电话会因为技术条件限制，采用半双工 逶话以防业产生噱h ，困披采用兔提通话辩，妇鬃丽壤声蠢较大，对方声赘传不 过来；反之如果对方声音较大，本地声音传不过去。因此，需要一些更好的方法 改善会议逸诿的港瓷痿量。 随着数字信号处理理论的不断发展，裔频理论的不断究善，对于回声消除算 法静研究直院较活跃，潮外静大学和穰构主要怒稍餍已有的信号分耩方法，以 时间和频率作为参考、主要的研究集中在融适应算法和滤波器结构两个方丽，关 予自适应弊法的研究主要效力于算法的跟踪特性、收敛的速度和精度，舅法的稳 健蛙等方囊，滤波器结构的研究是在对于彝适应翼法稳定性鲍考虑上展开的，匿 的是尽量减少滤波器的阶数，从而减少运算的复杂度和收敛时间，但又能保持稳 定性。这溪个方嚣跫紧密糖连戆，姿1 l 磬弱秘究主要榘中在予沓塞邋应滤波器的磺 究上，包括滤波器组和小波的子带方法，致力于减少算法的延时，克服予带间混 这现象。墩有基予菲线注缩擒静螽透应滤波器的磷究。国海在这方霭懿磷究毙较 少，从公开的资料来看，东南大学讨论过“双向讲话检测”，华中理工大学对于 电话会议的回声消除算法及其实现作了磺究。国内学者酶研究主要集中程对于 l m s 算法的搜索效率的收敛速度的研究。：i 厦年来也有人开始对基于小波的自适应 基于d s p 的会议电话语背改善技术华东师范大学硕士论文 和基于子带的回声消除开始研究。 在1 9 s 5 年f l 蕊a g a 珏将麦竞最薄鳓萼 入裂太墅会议篱语音增强应瘸中莠开发遗 多种实际产品之后，s i l v e r n l a l l 和b r a n d s t e i n 将其应用于语音识别和声源定位中。 进入丸十年代以来，基于麦克风阵捌酶语音处理算法正逐渐成为一个新的研究热 点。近年来基于多麦克风的噪声抑制算法，由于其利用了噪声和语膏的产生在空 间上分离的特点，得到了越来越多的关注。知果噪声和语脊的产生在空间上是分 离浆，可以鄹用麦夷风阵列对含噪语音信号在空闰域上进行空阕滤波，并褥至毙 采用单麦兜风更好的噪声抑制能力。在会议电话系统中的噪声和语音信号的产生 主，谯是分瓷熬，爱强暴弱多麦交溅靛方式可以缓辫熬对噪声遴 亍簿涮。 嘻。2 本论文的主要王侔 第一章主器套缨了论文鲍礤究鸳爨及萁圜肉努发矮壤提及本论文躲主要王 乍。 第二章主要介绍在语音倍号处理中所涉及到的魑概念和基本理论，包括了回 泼豹基本概念，箨债号楚疆静基本源理嗣本系统秀荤采强懿狰s p ( 璜o p s i s 钳o ) 静 简介，为以后的工作做铺热。 第三章主要讨论了各稀裔遥应滤波算法。分析了最小均方误差( l m s ) 算法、归 化的最小均方误差( n l m s ) 算法和递归的最小二添( i 也s ) 爨法，并且结合声回波 抵消算法评估了它们的性能。为了提高其检测收敛性和声酗波抵消系统中的各种 实现闽题，又讨论了多； 申双端检测舞法。必了进一步降低声回波抵瀵算法蛉计算 复杂性，还提出了频域块l m s ( b f l m s ) 算法，最后介绍了在d i o p s i s 会议电 话系统上瓣露波抵灌算法瓣实现。 第四章主腰介绍阵列的基本概念以及几种不同的阵列形式，对其中的线性阵列、 予簿疑和澎晌阵列的凡个闲素俸了详细讨论。撵爨了辐关功率谱穰位算法延送求 和算法并进行了计算机仿真实验。在此基础上进一步讨论了自适应波束形成技 术，对线能约束最小方差的总旁瓣消除算法进行饼真实验。对后謦滤波波束形成 技术深入讨论和仿真，对其消噪& 力加以分析。最后分析比较了总旁瓣消除算法 和后置滤波波束形成算法的优缺点以及在d i o p s i s 上的可行性。 基于d s p 的会议电话语音改善技术 华东师范大学硕士论文 第二章语音信号处理基本理论和d i o p s i s 7 4 0 的主要介绍 2 1 语音信号处理基础 2 1 1 语音特性的简单归纳：【1 】 1 语音是时变的、非平稳的随机过程 人类发音系统的生理结构的变化速度是有一定限度的。在一段时间内 ( 1 0 3 0 m s ) ，人的声带和声道形状是相对稳定的，可以认为其特征是不变的。 因而语音的短时谱具有相对稳定性。在语音分析中，可以利用短时谱的这种平稳 性。 2 语音可分为清音和浊音两大类 浊音在时域上呈现出明显的周期性；在频域上有共振峰结构，而且能量 大部分集中在较低频段内。而清音端没有明显的时域和频域特征，类似于自噪声。 在语音增强研究中，可利用浊音的周期性特征，采用梳状滤波器提取语音分量或 抑制非语音信号，而清音则难以与宽带噪声区分。 3 语音信号可以用统计分析特性 由于语音是非平稳的随机过程，所以长时间的时域统计特性在语音增强的研 究中意义不大。语音的短时谱幅度的统计特性是时变的，只有当分析帧长趋于无 穷大时，才能近似认为其具有高斯分布。高斯分布模型是根据中心极限定理得到 的。将高斯模型应用于有限帧长只是一种近似的描述 2 。在宽带噪声污染的语 音增强中，可将这种假设作为分析的前提 2 】。 4 语音感知对语音增强研究有重要作用 人耳对语音的感知主要是通过语音信号频谱分量幅度获得的。它相对于相位 谱则不敏感。人耳对频率高低的感受近似于与该频率的对数值成正比。共振峰对 语音的感知十分重要，特别是第二共振峰比第一共振峰更为重要。人耳在两个人 以上的说话环境中，有能力分辨出需要聆听的声音。 基于d s p 的会议电话语青改善技术 华东师范大学硕士论文 2 1 2 噪声特性f 1 1 噪声来源于实际的应用环境，因而其特性变化无穷。噪声可以是加性的，也 可以是j 宓霜牲静。考虑至l 翻往噪声疑普遍叠易于分橱翊题，并置对予菲热毪噪声， 有魑可以通过变换转变为加性噪声，例如，乘积性噪声或卷积性噪声可以通过同 态变换而成为加性嗓声。这里我们仅讨论加性噪声。加性噤声大致可分为周期性 噪声、冲激噪声、宽带噪声和语誊于扰。 1 ) 周期性噪声 周期魅嗓声黪特点是移诲多褰数翦窄滋峰，它往往寒瀑予发动援等媛期运转 的机械。如5 0 或6 0 h z 交流声会引起周期性噪声。周期性噪声引起的问题可以通 过功率谱发现，著逶遘滤波或交捺技术将箕去捧。 2 ) 冲激噪声 冲激嗓声表现为时域波形中突然出现的窄脉冲，它通常是放电豹结莱。消除 这种噪声，可以根据带噪语音信号幅度的平均值确定闽值。当信号幅度超过这一 阂值时，判为冲激噪声，然后进彳子消除。 3 1 宽沓噪声 宽带噪声的来源很多，热噪声、气流f 如风、呼吸等) 噪声及各种随机躁声源， 鳖住噪声瞧可撬为宽荣喋声。壶予宽带噪声与语喾绩号奁时城和毅蠛上突全重 叠，因而消除它最为困难。这种噪声只有在语音间歇期才单独存在。对于乎稳的 宽带磉声，通常可戳认为怒白色嵩新噪声。不其有岛色频谱静噪声，可 三i 先送行 白化处理。对于非平稳的宽带噪声，情况就更为复杂一些。 4 1 语音干扰 人耳可以在两个人以上讲话环境中分辨邋所需骚的声齑，这种分辨能力来源 于人的双耳输入效应，称为“鸡尾酒会效应”。 2 1 3 带噪声语音模型 1 嗓声是加性的。 2 噪声是局部乎稳鳇。局部平稳是 鹭一段带噪鸯语音中鲍噪声，具有孝曩语音 段开始前那段噪声相同的统计特性，且在憋个语静段中保持不变。也就是说，可 4 基于d s p 的会议电话语裔改善技术 华东师范大学硬士论文 以根据语音开始前那段噪声来估计语音中所叠加的噪声统计特性。 3 噪声与语誊统计猿支或不稳关。 y ( n ) 。s ( n ) + d ( n ) ；( 2 1 ) 2 1 。4 语音增强的研究历史 语音增强随着数字年处理理论的成熟，7 0 8 0 年代问曾形成一个研究高潮， 并取褥了一些基磷往成果。如；1 9 7 8 年，l i m 移。p p 强h e i m 据密了语音增强的维 纳滤波方法【3 】 4 】；1 9 7 9 年，b 0 1 l 提如了谱相减方法来抑制噪声 2 】；1 9 8 0 年，m 眦a y 和m 甜p a s s 提出了软判决嗓声抑制方法【5 】；1 9 8 4 年，e p h r 韪i m 和m a l a h 提出熬于 m m s e 短时幅度估计的语蠢增强方法【6 】。 8 0 年代以后，随着v l s i 及高速d s p 的发展，使语音增强的实时实现成为可能。 语密增强逐濒走囊实 鼋，阏时毅款语砉增强方法又灞理基寒，熟基于夺波变换黪 方法【7 ，旗于人耳掩蔽效废的方法等 8 】。 2 1 5 语音增强方法简述 1 噪声对消法 4 】 9 噪声对溃法懿基本潦莲是跌荣嗓避海中壹羧减去噪声( 觚簇域或隧域蚜 可) 。其最大特点楚需要采集背景噪声作为参考信号( 大部分需要一个或多个麦 克风滚便采集背豢噪声数据) ，参考信号准确与否瘫接决定着噪声对清静毪麓。 在采集背祭噪声时，往往采用自遥应滤波技术，以便使参考信号尽可能接j 履带噪 语音中的噪声分量。 2 。谐波增强法( 自适应梳状滤波) 【4 】【l o 】 语音中的浊音部分能量很大，往往占据一段语音的大部分能量，同时它具 鸯明曼戆溺麓牲。这静周期反映到频域中粼隽一系列分别鼹应基频( 基害) 及其 谐波的一个个峰值分量，这些频率分量占据了整个频段的大部分能量，利用这种 髑麓性。胃采臻爨适应棱状滤波器来提取蒺音及藜滢渡分霪，蘩铡其谴嚣麓注噪 声和非周期的宽带噪声。由于语音是时变的，语鬻的基音周期也是不断变化的， 能否准确壹瞧估计鏊音周期融及能否及时躐踪基音交亿，是这种基予谐波增强法取 得成效的关键。 基于d s p 的会议电话语音改善技术华东师范大学硕士论文 3 幅度谱相减法【2 1 1 对带噪声语音进行傅立叶变换，在频域中从带噪语音的幅度谱上减去噪声的 幅度谱作为语音信号的幅度谱。利用人耳对语音相位的不敏感性，语音相位谱则 近似用带噪的相位谱代替。 4 功率谱相减法 4 】 这种方法是从带噪语音功率谱中减去噪声的功率谱，从而得到语音信号的功 率谱，进而决定语音信号各频谱分量增益，最终得到语音信号的估计。 5 维纳滤波【4 6 维纳滤波法是为得到语音信号的时域波形，在最小均方误差准则下得到的最 优估计器。实际应用中，多采用非因果维纳滤波器的频域实现形式。 6 语音参数模型法 1 2 1 3 语音的发声过程可以建模为一个线性时变滤波器。对不同类型的语音采用 不同的激励源。例如对于浊音，可以使用周围与基音周期相同的脉冲串来模拟激 励；而对于清音，则可以使用高斯白噪声来模拟。在语音的生成模型中，应用最 广泛的是全极点模型。基于语音生成模型可以得到一系列语音增强方法，比如时 变参数维纳滤波及卡尔曼滤波方法。卡尔曼滤波就是基于语音生成模型的一种有 效语音增强方法，它能有效消除有色噪声。 近些年，又涌现出一些新的语音增强方法，如隐性马尔可夫方法、神经网 络方法、信号子空间方法【1 6 等。此外，人们还尝试在进行语音增强时更多地考 虑人耳听觉特性【1 7 】。 2 2 回波的基本概念 回波存在于通信网络中，一般把回波分为电学回波和声学回波。电学回波是由 于混合变换器中的阻抗不匹配，输入信号经过混合变换器后泄露而产生的。声学 回波是由于声波反射以及麦克风与扬声器间的声学耦合引起的，这种回波影响对 话的自然性，严重时甚至会产生刺耳的啸叫声。图2 t 2 1 、图2 2 2 显示不同回波情 况下的回波消除器。图2 2 1 中，回波产生于起二线、四线转换作用的混合变换器 中由于阻抗不匹配，输入信号经过混合变换器后泄漏到接收端。由近端混合变换 器引起的回波称为近端回波，相应地由远端混合变换器引起的回波称为远端回 6 基于d s p 的会议电话语裔改善技术 华东师范大学硕士论文 波。图2 2 2 是声学回波消除器示意图，图中声学回波是由于声波反射以及囊克风 与扬声器阙酶声擎辍合雩| 越静。这释蘑波彩璃对话豹套然注，严重时会弓| 越壤鸿 声。 图2 2 1 电学回波消除器 图2 2 2 声学回波消除器 2 2 1 回波消除主要技术【1 8 】 目前，无论是在理论探讨方面还是在技术实现上，对声学回波消除措施的寻求 仍然是一个热门鲍研究课题。归缆起来，声攀回波消除技术主要鸯：( 1 ) 移频技术； ( 2 ) 子带中心削波技术；( 3 ) 话音控制开关技术；( 4 ) 梳状滤波技术；( 5 ) 话筒阵列 技术；( 6 ) 爨透痊题波对港技术。1 ；誊5 穆蘩藏或尝卡分暴爨，或者封嚣户进行了袋 制，或者带来话音质量的下降，存在诸多弊端。自适应回波对消技术是目前圈际上 公议静最有前景的技术，也跫霞波酒豫采麓的主要羧术。这释技术的基本辩想是 估计回波路径的特征参数，以产生一个估计的回波信号，从接受信号中减去该信号， 实现回波的消除。由于回波路径通常是未知的和时交的，所以一般采用自适应滤 波器作为回波消除器( 图2 。2 3 ) 来模拟回波鼹径。棂据具体的应用和性能要求的 不同，采用网波消除器的形式及算法可有多种选择，其主要目的是准确地估计回波 路经特援参数，莠逐速垃跟黥其变化。豢零耱銎渡湾臻器鸯f l 戳鸯疆渖激嚷废) 滤 波器和i 琅( 无限冲激响应) 滤波器。i i r 滤波器可比系数相同的f i r 滤波器获得 癸荮耱往筑。一个獒有足够徐数静鑫逶应l 淑滤波器霹以漆确逢摇述一令泰舞斡 零极点系统，而自邋应f i r 滤波器只能近似地描述这样的系统。为了得到同一性 能i i r 滤波器只需要使掰比自适藏f i r 滤波器少得多的系数。虽然i i r 滤波器 展现了良好的前景，但对i l r 滤波器的研制还很不成熟，存猩稳定性问题。 基于d s p 的会议电话语啬改善技术华东师范大学硕士论文 2 2 ，3 自适应单路阐波消除器 2 3 阵列信号处理原理【19 】 时空信号可以通过一个阵列获得，阵利是一组传感器按一定的方式布凝在空 间不同的饿置上组成的。时空信号经过适当的自适应信号处理提取所需蛇傣号源 和信号的桶性等信息，包括辐射信号源的数目、方向、幅度等。传感器阵列按传 感嚣单元凌空润分毒的不阁，可以分为线性阵和隧形疼、蟛匀簿与 鸯匀麓、平 面阵与共形阵等。在空间往往存在多个相同频带的信号叠加在一起，时域滤波已 不缆涛它们分开，餐这些遴常来鑫不圈匏位置移方涵，释_ 秘荨空域翡鑫适应簿捌处 理就能实现空域滤波提取所需目标信号。自适应阵列处理的重要内容是自邋应波 象形成，要求鲁适寝形成一个狠窄的主波，以自动对准所臻观测的目标；两在干 扰信号的方向上自动形成零陷，以使干扰惯号得到最大限度的抑制。波束形成系 统鼹由空域的若干个传感器组成阵歹i ，从每个阵元输入信号进行采样得到的时间 序列再进行线性缝合爱，褥到一个标量辕凑。如豳2 。3 1 鼹暴。波康形成器实质上 是一个多输入单输出的多维空域滤波系统。 1 1 待赶 感 器 商i 刘w j _ 图2 3 1 多输入单输出的多维空域滤波系统 基于d s p 的会议电话语街改善技术 华东师范大学瑚士论文 2 3 1 单麦克风 单麦克风系统只需要一路语音信号，在处理时需要信号距离囊克风很近，这 样癌予距离影晦产生的衰减狠小。通过在话音静脊阶段估诗噪音予扰的颓港，并 在话音不占用的范围内将噪音严格抑制，这可进步增强s n i r 即信号与干扰的 噤声比，这种算法复杂性较小，硬件要求低。 这个方法的缺点在于用户必须帮着或持一个麦克风，并且不可移动，舔则麦 克风也将记录下迸动的颤动，并且在车载电话、视频会议系统中，还存在环境噪 声，恧置鸯回声裁混响阉题。 如果再采用另一个没有采到话音频谱的远距离麦克风，并用来更好地估计噪 音帮于魏懿频谱，覆不是等德静警熬话，这裁震簧嗓音手撬送入瀵两个麦赢疑， 而话音信号则不能被第二个麦克风采到，返对于实际的项目环境来说，是不易实 瑰的。 2 3 2 麦克甄阵剜 为了解决萃麦亮鼹豹阏题，入们提出了麦克风薄燹语费增强方法。巍溺空润 上分离的几个麦克风可以得到空间和时间上的差异性，通过研究到达信号的细微 差舜，可潋估计稃至0 信号到达的角度，房间反射效果和声源的距离。 麦克风波束成澎的概念是从天线阵对予雷达和后来的无线通信设计和处理 中借鉴来得。麦克风阵的处理相对于天线阵的处理来说要照困难，原因在于： 天线跨处理既是搴带瓣频售号露麦竟鼹阵处理瓣是宽繁音频痿号 天线阵处理的是远场的平面波而麦克风阵处理的是近场的球面波 天线簿处理鲍灵是延辩环凌，然嚣麦瘫风阵癸处理翡蹩多路篓| 达隧毯 2 4d i o 泌l s 7 露o 的主要介绍 o 粥l s7 4 0 麓一令双棱c p u 娃理器，它集成了一个浮点m a 茧ev l l w 耠s p 窝 一个a r m 7 t d m ir i s cm c u ，以及1 9m e g a b i t 的r a m 。系统将a r m 7r i s c 控制 器蠡每灵活性帮浮点d s p 静极高毪煞结台在了一起。其系统缭稳鼙懿图2 4 。l 辑示。 d i o p s i s7 4 0 处理器能够处理广泛使用复杂域算法的现代信号处理算法。这炎算法 9 基于d s p 的会议电话语青改善技术华东师范大学硕士论文 还包括使用短时傅立叶变换或复杂子波的薄法，诸如音频与会话处理、频谱分析 锺是巍、振动努褥譬就疆予踅类算法。双棱心结稔龛诲设诗骞对任务邃芎亍分区并 将其映射到核心上，从而获得最好的性能和代码密度。该产品面向复数域、浮点、 裔稽度的嵌入式系统应孺，饲如专泣缀音频、非手持话筒酌声音处理、基于雷达 的自动防撼、机械设备声学探测诊断以及艇于软件的超声扫描等。 m a g i c 是删飘l 的高性能v l l wd s p ，其结构图如图2 4 2 所示。在1 0 0 m h z 蛉时睾申频零下它每秒可以执行l g 次的浮点运算。它可以在一个霹键鼹期璧执行 1 0 个算术运算，从而实现单周期的f f tb u 他m y 运辣。由于结构的特性，它可以 缀磐遮支撩复数运簿敷及肉量s l 醚d 运算。往位懿汇编器蝰霆户铁繁重熬舞法莠 行化中解脱出来，极大地简化了代码开发。这种d s p 内核的浮点计算单元的精度 为4 0 位，麸丽实琥算法至l 代码静畿攘转挟。其原因楚大垄计算辊上酌开发常焉的 浮点算法可以直接编译到m a g i cd s p 上。凰然m a g i c 内核使用1 2 8 授v l l w ，但是 一种a 咖e l 调度算法的使确简化了内核编程。这种算法自动分析逻辑和时间数据 的依赖性。然后，它通过调度操作寒优化资源使用君曩管道深度，以获褥最麓执行 吞吐量。 越过娃7 t d l 楚a r 磁豢族嚣一个或炅，霹噬提馔镶毫懿性和缀低蛉凌耗。 除此而外，丰富的外设和片内3 2 k 字节的存储器共同提供了一个高度灵活的、集 袋豹系统方寨。 l o 基于d 辨的会议电话语音潋蒋技术华东师范大学硕士论文 图2 4 1d i o p s i s 7 4 0 的整体结构图 图2 4 2m a g i c ( d s p ) 部分的结构图 基于d s p 的会议电话语啻改蔷技术 华东师范大学礤士论文 第三章自适应回声抵消算法 3 1 自适应滤波基本概念【19 】 双迤绥的( 或离散的) 输入数攥中滤除噪音釉干扰以撼取有髑信息酌_ i 童程稼 为滤波，相应的装置称为滤波器。幽滤波器的输出为输入的线性函数时，该滤波 器称为线性滤波器，孬则就称为非线性滤波器。棂据滤波器的参数是否随时闻变 纯，又可褥滤渡器分为对变的翻菲时交静。滤波器是电子设备的最基本的部件， 人们对戴已进行了广泛的研究。滤波器研究的一个基本课题就是：如何设计和制 造最佳的或最优的滤波器。所谓最馕滤波器是撂缝够根据某一鼹佳准则进行滤波 的滤波瓣。上世纪滔十年代，缭绸赞定了关予鬣往滤波器磷究的基础。假定线性 滤波器的输入为有用傣号和噪音之和，两者均为广义平稳过穰且已知它们的二阶 统计特性，维纳根据最小均方误差准则( 滤波嚣的输出信号与需要信号之麓的均 方谴最小) ，求得了辍往线牲滤波器的参数。这种滤波器被称为维纳滤波瓣。它 获得了极其广泛的应用。在维纳研究的基础上，人们还研究了根据最大输出信噪 比准则、统计检测准则以及其它最馕准则求得救最佳线性滤波器。已经发瑷，在 一定条彳牛下，这些最俺滤波器与维纳滤波器是等价的。因而，讨论线性滤波嚣时， 一般均以维纳滤波器作参考。要实现维纳滤波，就要求：( 1 ) 输入过程是广义平稳 的；( 2 ) 辕入过程的绞计特性是已知黪。棂据其它最佳准则的滤波亦有圊榉要求。 然而，嬲于输入过程取决予矫界的信号、干扰环境这种环境的统计特性常常是未 知的、变化的，因而不能满足上述两个要求。这就促使人们研自适应滤波器是这 样的处壤嚣，它在输入过程的统计特性未知时，溅是输入过程的统计特性变化时， 能够荫熬自己韵参数，以满足菜种最佳准更| j 的黉浓。当输入过程酶统计特征未知 时，自邋应滤波器调熬自己参数的过程称为“学习过程”。而当输入过程的统计 特征交化露，鸯适应滤波器调整蠢己参数的过程称为“跟踪过程”。自适应滤波 器包括翻适应时域滤波和自适应空域滤波( 又称智能天线、自适应天线、囱适应 阵列、囱适应波束形成等) 。它和信息论、优化理论、检测与估计理论等密切相 关，是j 曩二卡多年采发震起来懿售患科学的一个霪要分支，势在逶售、霉达噬及 许许多多领域获得应厢。 基于d s p 的尝议电话语胬改善技术华东师范大学碳_ j 论文 自适应空域滤波器( 智能天线、自适腹天线或自适应阵列) 处理系统利用信 号帮于撬熬受方两不同苏实现对于撬装害露铡。空鬻舞方南胃筏为空霜角额率，信 号在空间各角方向的功率分布可视为空间功率谱戡所谓角功率谱。所以，自适应 空域滤波怒和爝信号和于抗的空阔角谱不嗣来实现对干扰翔制的。 空域处理比时域处理复杂得多。时域处理为单输入系缆，其信号参量仅包含 幅度、频率和相位。而空域处理则是多参墩、多输入系统。空域她理是多维信号 处理，空城信号涉及多个参量。距壤、方位、部蹩、极化及信号的砖频内容。由 于多径影响，不同到来角( 不同空间频率) 的信号可能是相关的。虽然很多时候 空域采撵楚缘匀采徉，毽怒篷寿不少 盘嚣楚j 均匀聚襻。空蠛豹备薄元豹噙应移 位覆对滤波器的总影响很大。因此，空域处理代表更一般的问题，需要更一般的 设计稻楚瀵结稳。 3 2 回声抵消算法 回声抵消算法( a c o u s t i ce c h oc a l l c e l e r ) 消除了在全双工工作模式下的兔提电 话从粥叭邋回到囊克风的溺声信号。这个羝消算法是基于霹声通路、摔激响应模型 并使用自趱应有限冲激响艨( f i r ) 滤波器将回声信号从麦克风输出信号中滤除e 基本a e c 框图如图3 2 1 所示。 3 2 1 信号模型【2 0 l 3 。2 1 基本a e c 捱圈 远端话音信号x 通过回声通路( 用滤波嚣h 表示) 与近端话音信号v 和噪音信 基予d s p 的会议电话谱蕾改善技术 华糸师范大学獭士论文 号n 一起相加，得到麦克风信号d ： 矗( 露) 黛南x ( 毒) + v ( 露) + 鼯( | j ) ( 3 1 ) 这墨： h - 【w 捧，h 。 】t x 0 0 = 【x ( k ) x ( k 1 ) x 0 ( n + 1 ) 】1 m 是强声逶路响应的长度，误簸信号定义为： e = d ( 是) 一w 7 x ( 站= 触7 x ( | j ) 十v ( 女) 十 ( 七) ( 3 。2 ) 这里： w = 降。w l w h l 】 这里自适应滤波器的祭数长度为n 并且： 矗= 矗一w ( 3 3 ) 3 2 2 自适应滤波算法 3 2 2 1l m s 算法( t h el e a s tm e a ns q u a r ea i g or i t h m ) 算法原理1 1 9 l ，【2 l 】 l m s 算法是基于最小均方误差准则( m m s e ) 维纳滤波器和最陡下降法提出 的。均方误差性能函数： 喜= 列e 吩 f 3 。、 根据最小均方箍准则，为了求得w 的最佳值应使估计谡差均方值为最小。 设x ( n ) 秘d ( n ) 为广义平穗过程，并定义x ( n ) 静鑫辐关蘧数为 k ( f ) = e x ( ) x 0 一f ) ) f 3 5 1 x ( n ) 和d ( n ) 的互相关函数为： 麓( 0 m 耍缸0 ) 菇+ 翻一玲 f 3 ，& 将其代入式3 4 得 基于d s p 的会议电话语音改善技术 华东师范火学硕士论文 善= e l 已( 订) 1 2 ) = e p ( 九) p + ( 玎) ) = 酬d ( ) 1 2 卜w r i d 一( w l k ) + w r 。w 2 到d ( 珂) 陪2 r e w l r i d ) + w r 。w ( 3 7 ) 其中 ，0 = e x ( 胛) d + ( 订) 饧( o ) 饧( 一1 ) 为x ( n ) 与d ( n ) 得互关矢量；而 r 料= e x ( 行) x 。( 玎) k ( o ) k ( 一1 ) k ( 1 ) k ( 0 ) k ( m 一1 ) k ( m 一2 ) k ( 1 一 f ) k ( 2 一m ) k ( 0 ) ( 3 8 ) 为x ( n ) 的自相关矩阵。 根据式3 7 ，均方误差性能函数亭为w 的二次函数，且其矩阵r x x 为正定或半 正定，可知它一定有最小值。由它对w 的梯度为零，所以取最小值时w o p t 应该满 足v w 善2 2 + 2 j 0 w 2 o ( 3 9 ) ，当r x x 为满秩时，可以得到唯一解： 。疋k o ) 根据上式，由输入x ( n ) 和d ( n ) 得到r x x 和r x d 的估计值可以计算出最佳权矢量 w 叩t 。但是由于设计求逆运算，运算量大，这种方法显然不太实用。 最佳权矢量w 。t 可以由另一个重要方法求得，即最陡梯度下降法。按照这种 方法，每次迭代令权矢量w ( n ) 沿着梯度v w 善的负方向修正，亦即如果第n 次迭代 的权矢量为w ( n ) ，则第n + 1 次迭代的权矢量等于 矽( ”+ 1 ) = ( ”) 一胛w 善 ( 3 1 1 ) 其中“为常数并被称为步长因子或收敛因子。亭的梯度v w 孝常常缺乏计算的条 件。在l m s 算法中可以用瞬时平方误差v w 8 2 ( n ) 】来代替均方误差的梯度 v 。善= v 。 p 2 ( n ) 】得到v 。p 2 ( ”) 】_ _ 2 p ( 肝) x ( 川。这样l m s 算法的更新权矢量的递推 公式为： 基于d s p 的会议电话语脊改善技术华东师范大学坝士论文 w ( n + 1 ) 2 w ( n ) + 2 x ( n ) p ( ”) ( 3 1 2 ) 8 ( ) = d ( m ) 一w 1 ( n ) n ) ( 3 1 3 ) 计算机仿真 分析采用了如图3 2 2 所示的一个识别测试系统。输入信号x ( n ) 是一串分布 均匀麴隧熊数字。预期输入壤号为d ( 曩) ，是鑫x ( 藏) 逶过其毒狰激稍痤h 熬f l r 滤波器产生的。在自适应调整权矢最w 后，比较其能否识别滤波器响应h 。 x p 口 3 2 。2l m s 识别测试系统 鲁适澎滤波嚣鹣爨瑟棘准是箕输出功率，倍诗误差系数，收敛速度齑每次迭 代的计算凝。误差输出功率仅仅用误差信号e ( n ) 的功率表示，理想值应该收敛 至零。误麓估计系数定义为h ( n ) 与w 的距离范式： l ! h ( n ) 一w ( n ) l 误差估计系数： h ( n ) ( 3 1 4 ) 收敛逡疫螅定义为要达到最优鼹爨蔫要迭代煞次数。每次迭钱戆计算爨毪是 很熏要的一个参数，它密切关系到执行的代价。酋先通过改变参数“来研究l m s 冀法静注貔。系统滤波器帮s 滤波器鑫 0 个系数缝箴。毛m s 滤波器翡系数w 翡 初始化值为0 向量。为了分析的简单，输入信号是一= 1 的臼噪声。 茎 一 一r。，；t 基于d s p 的会议电话语音改善技术 华求师范大学硕士论文 3 2 4 农不同的步长困予蚌下鸵功率竣蹬 3 + 2 5 在不同的步长因子“下的误慧估计系数输出 如图3 2 4 和3 2 5 所示在小步长“= o 0 2 时，收敛速度相对于“= o 1 比较慢，然 磷，收敛聪误差相对比较稳定。对于“= o 。1 6 来说，算法处于不稳定的临界点， 而且输出功率的的收敛速度慢。因此，为了获得最好的l m 8 滤波器，步长应该在 允谗鲍收敛时润内玻褥足够懿大，惶是应该小于不稳定态涎蝰赛杰。结鬃表明， 愈是靠近不稳定态的临界点将增加收敛周期。在阶数为3 2 ，u = 0 1 6 的情况下， 会爨褒羹鬻3 2 6 懿情况 基于d s p 的会议电话语音改善技术华东师范火学碗士论文 3 。2 6 在除数为3 2 ，不同黥步长爨予珏下的误差髂诗系数输出 因此，l m s 滤波器阶数愈高，步长因予p 和输入信号功率越大，就使失调系 数愈大。为了解决这个问题，提出了归一化l m s 算法，也就是n i 。m s 算法。 3 2 2 2n l m s 算法n o r m a i i s e dl m s ) h 9 】，f 2 1 】 n l m s 算法是被广泛使用的一种i ，m s 算法的改进算法。其基本思想是使用参 考输入信号功率米鳃一亿一个固定步长，褥到步长因子公式蚌( n ) ； 。南。j 5 这恩卢是步长因子，0 犀1 ，妒是小正常数，为了防止分母为o 的情况。这就被 称为归一化l m s 算法。这个算法的酋要优煮是如巢声满足收敛调节的话对予任意 输入信号，该算法都能收敛。缺点是对于蠢色噪声，收敛速度较慢。 3 2 1 2 -