CN109961798B - 回声消除***、方法、可读计算机存储介质、及终端 - Google Patents

回声消除***、方法、可读计算机存储介质、及终端 Download PDF

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CN109961798B CN201711437294.4A CN201711437294A CN109961798B CN 109961798 B CN109961798 B CN 109961798B CN 201711437294 A CN201711437294 A CN 201711437294A CN 109961798 B CN109961798 B CN 109961798B
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Abstract

本发明提供一种回声消除***，包括：自适应滤波器，用于跟踪回声传输信道；辅助滤波器，用于与所述自适应滤波器一同消除回声；回声消除控制器，用于控制所述自适应滤波器和辅助滤波器，从而实现消除回声。本发明的回声消除***可有效检测是否存在近端信号；在自适应滤波器收敛较好时利用自适应滤波器消除回声并保存其时变系数；在自适应滤波器发散时，可利用收敛的辅助滤波器消除回声；自适应滤波器作为主滤波器能够及时跟踪回声传输信道的突变情况，故本发明的回声消除***的适应性非常强，从而实现了存在近端信号时依然能够有效地消除回声的技术效果。

Description

回声消除***、方法、可读计算机存储介质、及终端
技术领域
本发明涉及语音通信领域，特别是涉及回声消除***、方法、可读计算机存储介质、及终端。
背景技术
在现代多媒体通信***中，语音业务占有着举足轻重的位置。无论在传统的固定电话业务还是在VOIP网络电话业务或者各种手持设备和免提电话***中，为提高通信质量，必须在通信设备中集成回声消除器以消除或抑制回声。
一般而言，回声消除算法通过自适应滤波来完成，其基本原理如图1所示。其中，远端声音x(k)通过回声传输信道h产生回声y(k)，近端信号d(k)是由回声y(k)和近端声音v(k)(可包含噪声信号)混合而成。通过使用自适应滤波器
Figure BDA0001526040320000011
来模拟回声传输信道h,可以使所得
Figure BDA0001526040320000012
逼近回声信号，进而达到回声消除的目的。由此可见，回声消除的关键是自适应地调整所述自适应滤波器
Figure BDA0001526040320000013
使其逼近回声传输信道h，以实现回声的消除。
但是，上述方法只在不存在近端声音v(k)的情况下才能得到满意的回声消除效果，当存在明显的近端声音v(k)时，自适应滤波器的性能将会恶化，甚至不能保证算法的收敛性。因此，如何有效地检测出是否存在近端声音，成为回声消除算法在实际应用中必须解决的关键问题。
检测是否存在近端声音也被称为双端发声检测，是回声消除的技术瓶颈。现有双端发声检测算法大致可以分为:能量比较法,相关计算法及其他方法。但是，这两种双端发声检测方法都会有一定的误检概率。若在误检之后停止自适应滤波器的迭代,则可能会使检测和自适应滤波陷入不能正常工作的状态,而无法恢复。
发明内容
鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供回声消除***和方法，用于解决现有技术中双端发声情况下因近端声的存在而导致自适应滤波器无法收敛回声无法消除的问题。
为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种回声消除***，包括：自适应滤波器，用于跟踪回声传输信道；辅助滤波器，用于与所述自适应滤波器一同消除回声；回声消除控制器，用于分析自适应滤波器输出信号与近端信号之间的关联程度，据以计算所述自适应滤波器的时变系数；将所述时变系数与预设阈值范围做比较，以判断所述时变系数是否满足收敛条件；若满足收敛条件，则通过所述自适应滤波器消除回声；若不满足收敛条件，则将缓存器中前一次保存的缓存系数载入辅助滤波器中，以通过所述辅助滤波器消除回声。
于本发明的一实施例中，所述分析自适应滤波器输出信号与近端信号之间的关联程度，具体包括：判断k是否为M的整数倍；其中，k为时间，M为预设向量长度；若k不为M的整数倍，则令k＝k+1直至k为M的倍数；若k为M的整数倍，则基于自适应算法对近端信号d(k)以及自适应滤波器输出信号
Figure BDA0001526040320000021
进行2M次自适应计算，以分别得到第一信号d′(k)和第二信号
Figure BDA0001526040320000022
将所述第一信号d′(k)和第二信号
Figure BDA0001526040320000023
分别依次进行频域变换、功率谱迭代值计算、以及互功率谱迭代值计算，据以得到关联系数
Figure BDA0001526040320000024
其中，所述关联系数
Figure BDA0001526040320000025
代表所述自适应滤波器输出信号
Figure BDA0001526040320000026
与近端信号d(k)之间的关联程度。
于本发明的一实施例中，所述自适应算法包括NLMS算法。
于本发明的一实施例中，基于自适应算法对所述近端信号d(k)以及自适应滤波器输出信号
Figure BDA0001526040320000027
进行2M次自适应计算，以分别得到第一信号d′(k)和第二信号
Figure BDA0001526040320000028
具体包括：d′(k)＝[d(k-2M)，d(k-2M+1)，...，d(k-M)，...，d(k-1)，d(k)]T；
Figure BDA0001526040320000029
2M,yk-2M+1，...，yk-M，...，yk-1,ykT。
于本发明的一实施例中，所述将所述第一信号d′(k)和第二信号
Figure BDA00015260403200000210
分别依次进行频域变换、功率谱迭代值计算、以及互功率谱迭代值计算，据以得到关联系数
Figure BDA00015260403200000211
具体包括：将所述第一信号d′(k)和第二信号
Figure BDA00015260403200000212
进行频域变换，以分别得到对应的第一频域信号Dk和第二频域信号Yk；其中，Dk＝FFT[d′(k)]T，
Figure BDA00015260403200000213
将所述第一频域信号Dk和第二频域信号Yk进行功率谱计算，以分别得到对应的近端信号d(k)的功率谱迭代值
Figure BDA00015260403200000214
以及自适应滤波器输出信号
Figure BDA00015260403200000215
的功率谱迭代值
Figure BDA00015260403200000216
Figure BDA00015260403200000217
其中，U为控制迭代估计时间常数的常量，D* k为所述第一频域信号Dk的共轭值，Y* k为所述第二频域信号Yk的共轭值；计算互功率谱迭代值
Figure BDA00015260403200000218
Figure BDA00015260403200000219
根据所述功率谱迭代值
Figure BDA00015260403200000220
功率谱迭代值Syk，以及互功率谱迭代值
Figure BDA00015260403200000221
计算所述关联系数
Figure BDA00015260403200000222
其中，
Figure BDA00015260403200000223
为所述互功率谱迭代值
Figure BDA00015260403200000224
的共轭值。
于本发明的一实施例中，所述根据所述输出信号与近端信号的关联程度计算所述自适应滤波器的时变系数，具体包括：根据所述关联系数
Figure BDA00015260403200000225
计算所述自适应滤波器的时变系数r，
Figure BDA0001526040320000031
于本发明的一实施例中，根据所述时变系数分析所述自适应滤波器与回声传输信道的逼近程度，据以判断所述时变系数是否满足收敛条件；若满足收敛条件，则将所述时变系数存入缓存器中以形成缓存系数；若不满足收敛条件，则将所述缓存器前一次保存的缓存系数载入辅助滤波器中，以通过所述辅助滤波器消除回声，具体包括：分别比较所述时变系数与第一阈值和第二阈值之间的大小关系；其中，所述第一阈值小于第二阈值；若所述时变系数大于所述第二阈值，则所述时变系数收敛到较好程度，回声消除误差
Figure BDA0001526040320000032
并且：判断所述时变系数与所述缓存器前一次保存的缓存系数的收敛程度；若所述时变系数的收敛程度高于所述缓存器前一次保存的缓存系数的收敛程度，则将所述时变系数存入所述缓存器中以作为此次保存的缓存系数；若所述时变系数小于所述第一阈值，则变所述时系数发散；将所述缓存器前一次保存的缓存系数载入辅助滤波器中，以通过所述辅助滤波器消除回声，所述回声消除误差
Figure BDA0001526040320000033
其中，
Figure BDA0001526040320000034
为所述辅助滤波器的输出信号；若所述时变系数大于等于第一阈值，且小于等于第二阈值，则判定为无所述近端信号，所述回声消除误差
Figure BDA0001526040320000035
于本发明的一实施例中，所述判断所述时变系数与所述缓存器前一次保存的缓存系数的收敛程度，具体包括：比较所述时变系数r的峰值rpeak与所述缓存器前一次保存的缓存系数r′的峰值r′peak，且比较所述时变系数r的峰值位置kpeak与缓存系数r′的峰值位置k′peak；若rpeak＞r′peak或者kpeak＜k′peak+to，则所述时变系数r的收敛程度甚于所述缓存系数，令r′peak＝rpeak，k＇peak＝kpeak；其中，to表示所述时变系数r最多维持峰值的有效时间。
为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种回声消除方法，应用于回声消除控制器，其包括：分析自适应滤波器输出信号与近端信号之间的关联程度；根据所述输出信号与近端信号之间的关联程度计算所述自适应滤波器的时变系数；根据所述时变系数分析所述自适应滤波器与回声传输信道的逼近程度，据以判断所述时变系数是否满足收敛条件；若满足收敛条件，则将所述时变系数存入缓存器中以形成缓存系数；若不满足收敛条件，则将所述缓存器前一次保存的缓存系数载入辅助滤波器中，以通过所述辅助滤波器消除回声。
于本发明的一实施例中，根据所述时变系数分析所述自适应滤波器与回声传输信道的逼近程度，据以判断所述时变系数是否满足收敛条件；若满足收敛条件，则将所述时变系数存入缓存器中以形成缓存系数；若不满足收敛条件，则将所述缓存器前一次保存的缓存系数载入辅助滤波器中，以通过所述辅助滤波器消除回声，具体包括：分别比较所述时变系数与第一阈值和第二阈值之间的大小关系；其中，所述第一阈值小于第二阈值；若所述时变系数大于所述第二阈值，则所述时变系数收敛到较好程度，回声消除误差
Figure BDA0001526040320000041
并且：判断所述时变系数与所述缓存器前一次保存的缓存系数的收敛程度；若所述时变系数的收敛程度高于所述缓存器前一次保存的缓存系数的收敛程度，则将所述时变系数存入所述缓存器中以作为此次保存的缓存系数；若所述时变系数小于所述第一阈值，则变所述时系数发散；将所述缓存器前一次保存的缓存系数载入辅助滤波器中，以通过所述辅助滤波器消除回声，所述回声消除误差
Figure BDA0001526040320000042
其中，
Figure BDA0001526040320000043
为所述辅助滤波器的输出信号；若所述时变系数大于等于第一阈值，且小于等于第二阈值，则判定为无所述近端信号，所述回声消除误差
Figure BDA0001526040320000044
于本发明的一实施例中，所述判断所述时变系数与所述缓存器前一次保存的缓存系数的收敛程度，具体包括：比较所述时变系数r的峰值rpeak与所述缓存器前一次保存的缓存系数r′的峰值r′peak，且比较所述时变系数r的峰值位置kpeak与缓存系数r′的峰值位置k′peak；若rpeak＞r＇peak或者kpeak＜k＇peak+to，则所述时变系数r的收敛程度甚于所述缓存系数，令r＇peak＝rpeak，k′peak＝kpeak；其中，to表示所述时变系数r最多维持峰值的有效时间。
为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现所述回声消除方法。
为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种回声消除终端，包括：处理器及存储器；所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于执行所述存储器存储的计算机程序，以使所述终端执行所述回声消除方法。
如上所述，本发明的回声消除***、方法、计算机可读存储介质、以及终端，具有以下有益效果：本发明的回声消除***可有效检测是否存在近端信号；在自适应滤波器收敛较好时利用自适应滤波器消除回声并保存其时变系数；在自适应滤波器发散时，可利用收敛的辅助滤波器消除回声；自适应滤波器作为主滤波器能够及时跟踪回声传输信道的突变情况，故本发明的回声消除***的适应性非常强，从而实现了存在近端信号时依然能够有效地消除回声的技术效果。
附图说明
图1显示为现有技术中回声消除***的示意图。
图2显示为本发明一实施例中回声消除***的示意图。
图3显示为本发明一实施例中回声消除***具体实施步骤的流程图。
图4显示为本发明一实施例中回声消除方法的流程图。
元件标号说明
21 自适应滤波器
22 辅助滤波器
23 回声消除控制器
24 回声传输信道
25 缓存器
S301～S316 步骤
S401～S406 步骤
具体实施方式
以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。
需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，遂图式中仅显示与本发明中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。
本发明提供回声消除***及方法，用于在双端发声的情况下消除回声。
如图2所示，展示本发明一实施例中的回声消除***，其包括：自适应滤波器21、辅助滤波器22、以及回声消除控制器23。其中，所述自适应滤波器用于跟踪回声传输信道24；所述辅助滤波器22，用于辅助所述自适应滤波器21一同消除回声；所述回声消除控制器23，用于分析自适应滤波器21输出信号与近端信号之间的关联程度，根据所述输出信号与近端信号之间的关联程度计算所述自适应滤波器21的时变系数，并根据所述时变系数分析所述自适应滤波器21与回声传输信道24的逼近程度，据以判断所述时变系数是否满足收敛条件；若满足收敛条件，则将所述时变系数存入缓存器25中以形成缓存系数；若不满足收敛条件，则将所述缓存器25前一次保存的缓存系数载入辅助滤波器22中，以通过所述辅助滤波器22消除回声。
所述自适应滤波器21，是一种指根据环境的改变，使用自适应算法改变其参数和结构的滤波器；具体的，所述自适应滤波器21设有时变系数，所述时变系数由自适应算法更新，可自动连续地适应于给定信号，以获得期望响应。所述自适应滤波器21例如可选用FIR(Finite Impulse Response)非递归型滤波器，也可选用IIR(Infinite ImpulseResponse)递归型滤波器等等，下面以以FIR自适应滤波器以及FIR辅助滤波器为例，说明所述回声消除***的工作原理。
令所述FIR自适应滤波器的时变系数为r，则用rpeak代表所述时变系数r的峰值，用kprak代表峰值的位置，且用to代表峰值最多维持的有效时间。于该实施例中，设定所述时变系数r的第一阈值T1＝0.2，第二阈值T2＝0.8，所述时变系数r与T1、T2的大小关系即代表该FIR自适应滤波器收敛或发散的程度。需要说明的是，T1取0.2，T2取0.8只是本发明的其中一个实施例，而非限定T1和T2的取值。
如图3所示，展示本发明一实施例中所述回声消除***具体的执行步骤，实现消除回声。
S301：所述FIR自适应滤波器和FIR辅助滤波器接收输入信号x(k)，并分别计算N阶滤波的结果。其中，N阶滤波意为滤波器过滤谐波的次数；令所述FIR自适应滤波器的输出信号为
Figure BDA0001526040320000061
FIR辅助滤波器的输出信号为
Figure BDA0001526040320000062
k则代表时间。回声消除误差信号e(k)由回声消除控制器23控制，可选接所述FIR自适应滤波器或者FIR辅助滤波器。也即，回声消除误差信号
Figure BDA0001526040320000063
或者
Figure BDA0001526040320000064
图3中，用虚线代表所述回声消除控制器控制所述回声误差信号。
需要说明的是，为保证所述FIR自适应滤波器能够稳定且快速地跟踪所述回声传输信道，优选的，时变系数的更新不受所述回声消除控制器23的控制而持续进行更新。具体的，所述FIR自适应滤波器可基于NLMS自适应算法更新时变系数；所述NLMS自适应算法，全称为Normalized Least Mean Square，意为归一化最小均方算法；因NLMS自适应算法为现有技术，故不再赘述。
S302：判断k是否为M的整数倍。其中，M意为预设向量长度，于本实施例中M取值64。需要说明的是，M可取64但并不限定为64，在其他的实施例中也可取其他值作为预设向量长度，本发明对此不做限定。
S303：若k为M的整数倍，则基于NLMS自适应算法对近端信号d(k)以及自适应滤波器21输出信号
Figure BDA0001526040320000065
进行2M次自适应计算，以分别得到第一信号d′(k)和第二信号
Figure BDA0001526040320000066
其中，2M次自适应计算是指由M次自适应计算外加上一次迭代的M次自适应计算，共计2M次计算所得。
本发明选用2M次自适应算法，相比于现有技术的M次算法，不仅大大减少了算法的计算量还因自适应次数的加倍而大幅提升了计算精度。简单来说，M次自适应算法的基本原理是把一个M长的向量分解为两个M/2长的向量，再把M/2长向量分解为M/4长向量，再依次分解直至分解到长度为2的向量位置。在选取2M次算法的情况下，以M次历史信号作为输入，每迭代M次即计算一次相关值，不仅可大大减少计算复杂度，使傅里叶变换的计算量大为减少，还可大幅提升计算所得的相关值的精确度，减少误判的可能性。具体而言：
d′(k)＝[d(k-2M)，d(k-2M+1)，...，d(k-M)，...，d(k-1)，d(k)]T；
Figure BDA0001526040320000071
S304：将所述第一信号d′(k)和第二信号
Figure BDA0001526040320000072
进行频域变换。所谓频域变换，是指将所述第一信号d′(k)和第二信号
Figure BDA0001526040320000073
进行FFT快速傅氏变换，以分别得到第一频域信号Dk和第二频域信号Yk。具体的，Dk＝FFT[d′(k)]T，
Figure BDA0001526040320000074
S305：将所述第一频域信号Dk和第二频域信号Yk进行功率谱计算，以分别得到
Figure BDA0001526040320000075
和
Figure BDA0001526040320000076
所述
Figure BDA0001526040320000077
为近端信号d(k)的功率谱迭代值，Syk为自适应滤波器21输出信号
Figure BDA0001526040320000078
的功率谱迭代值。具体的，
Figure BDA0001526040320000079
Syk＝(1-U)Syk-1+UYkY* k。
S306：计算互功率谱迭代值
Figure BDA00015260403200000710
所述互功率谱迭代值
Figure BDA00015260403200000711
用于表示所述第一频域信号Dk和第二频域信号Yk之间的关联性。具体的，
Figure BDA00015260403200000712
其中，U为控制迭代估计时间常数的常量，例如可取值0.9，D* k为所述第一频域信号Dk的共轭值，Y* k为所述第二频域信号Yk的共轭值。
S307：根据所述功率谱迭代值
Figure BDA00015260403200000713
功率谱迭代值Syk，以及互功率谱迭代值
Figure BDA00015260403200000714
计算所述关联系数
Figure BDA00015260403200000715
所述关联系数
Figure BDA00015260403200000716
代表所述自适应滤波器21输出信号
Figure BDA00015260403200000717
与近端信号d(k)之间的关联程度。具体的，
Figure BDA00015260403200000718
为所述互功率谱迭代值
Figure BDA00015260403200000719
的共轭值。
S308：根据所述关联系数
Figure BDA00015260403200000720
计算所述FIR自适应滤波器的时变系数r，
Figure BDA00015260403200000721
其中，所述时变系数r为(M+1)个关联系数的平均值，所述时变系数r用于与第一阈值T1和第二阈值T2做比较，以判断该时变系数的收敛或者发散程度。
S309：判断时变系数r是否满足r>T2。
S310：若满足r>T2，则判定时变系数r收敛到较好的程度，则无需FIR辅助滤波器的辅助，所述FIR自适应滤波器自身即能完成消除回声，故回声消除误差
Figure BDA00015260403200000722
S311：判断时变系数r的收敛程度是否甚于缓存器25前一次保存的缓存系数的收敛程度。具体而言，比较所述时变系数r的峰值rpeak与所述缓存器25前一次保存的缓存系数r′的峰值r′peak，且比较所述时变系数r的峰值位置kpeak与缓存系数r′的峰值位置k′peak；判断时变系数r是否满足：rpeak＞r′peak或者kpeak＜k′peak+to，to表示所述时变系数r最多维持峰值的有效时间。
S312：若满足rpeak＞r′peak或者kpeak＜k′peak+to，则所述时变系数r的收敛程度甚于所述缓存系数的收敛程度，将所述时变系数r存入所述缓存器25中，以待后续时刻中出现FIR自适应滤波器发散时供FIR辅助滤波器使用。其中，将所述时变系数r存入所述缓存器25中，具体是指：令r′peak＝rpeak，k′peak＝kpeak。
S313：若时变系数r不满足r>T2，则判断时变系数r是否满足r<T1。
S314：若时变系数r满足r<T1，则说明时变系数r已经发散，此时所述FIR自适应滤波器已经发散，需要所述FIR辅助滤波器的辅助才能实现消除回声。具体而言，所述回声消除控制器23将缓存器25前一次保存的缓存系数载入所述FIR辅助滤波器中，且控制回声消除误差接通所述辅助滤波器22，以使所述回声消除误差
Figure BDA0001526040320000081
由此可知，本发明保证了在自适应滤波器发生发散的情况下能够利用保存有收敛系数的辅助滤波器进行回声的消除，解决了自适应滤波器在周围环境中存在近端信号时性能恶化而无法保证算法收敛性的技术难题。
S315：若时变系数r不满足r<T1，也即T1<r<T2，则判定回声误差***无近端信号，所述自适应滤波器的误差
Figure BDA0001526040320000082
S316：若k不为M的整数倍，则令k＝k+1，返回至步骤S302。
如图4所示，展示本发明提供的一种回声消除方法，应用于回声消除控制器。所述回声消除方法具体包括：
S401：分析自适应滤波器输出信号与近端信号之间的关联程度；
S402：根据所述输出信号与近端信号之间的关联程度计算所述自适应滤波器的时变系数；
S403：根据所述时变系数分析所述自适应滤波器与回声传输信道的逼近程度；
S404：判断所述时变系数是否满足收敛条件；
S405：若满足收敛条件，则将所述时变系数存入缓存器中以形成缓存系数；
S406：若不满足收敛条件，则将所述缓存器前一次保存的缓存系数载入辅助滤波器中，以通过所述辅助滤波器消除回声。所述回声消除方法的具体实施方式与回声消除***的实时方式雷同，故不再赘述。
本领域普通技术人员可以理解：实现上述各方法实施例的全部或部分步骤可以通过计算机程序相关的硬件来完成。前述的计算机程序可以存储于一计算机可读存储介质中。该程序在执行时，执行包括上述各方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本发明还提供一种回声消除终端，包括处理器和存储器，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于执行所述存储器存储的计算机程序，以使所述终端执行所述回声消除方法。上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(CentralProcessingUnit，简称CPU)、网络处理器(NetworkProcessor，简称NP)等；还可以是数字信号处理器(DigitalSignalProcessing，简称DSP)、专用集成电路(ApplicationSpecificIntegratedCircuit，简称ASIC)、现场可编程门阵列(Field－ProgrammableGateArray，简称FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
综上所述，本发明提供的回声消除***、方法、可读计算机存储介质、以及终端，可有效检测是否存在近端信号；在自适应滤波器收敛较好时利用自适应滤波器消除回声并保存其时变系数；在自适应滤波器发散时，可利用收敛的辅助滤波器消除回声；自适应滤波器作为主滤波器能够及时跟踪回声传输信道的突变情况，故本发明的回声消除***的适应性非常强，从而实现了存在近端信号时依然能够有效地消除回声的技术效果。所以，本发明有效克服了现有技术中的种种缺点而具高度产业利用价值。
上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。

Claims (12)

1.一种回声消除***，其特征在于，包括：
自适应滤波器，用于跟踪回声传输信道；
辅助滤波器，用于与所述自适应滤波器一同消除回声；
回声消除控制器，用于分析自适应滤波器输出信号与近端信号之间的关联程度，据以计算所述自适应滤波器的时变系数；将所述时变系数与预设阈值范围做比较，以判断所述时变系数是否满足收敛条件；若满足收敛条件，则通过所述自适应滤波器消除回声；若不满足收敛条件，则将缓存器中前一次保存的缓存系数载入辅助滤波器中，以通过所述辅助滤波器消除回声；
其中，所述分析自适应滤波器输出信号与近端信号之间的关联程度，具体包括：
判断k是否为M的整数倍；其中，k为时间，M为预设向量长度；
若k不为M的整数倍，则令k＝k+1直至k为M的倍数；
若k为M的整数倍，则基于自适应算法对近端信号d(k)以及自适应滤波器输出信号
Figure FDA0002999847690000011
分别进行2M次自适应计算，以得到对应的第一信号d′(k)和第二信号
Figure FDA0002999847690000012
将所述第一信号d′(k)和第二信号
Figure FDA0002999847690000013
分别依次进行频域变换、功率谱迭代值计算、以及互功率谱迭代值计算，据以得到关联系数
Figure FDA0002999847690000014
其中，所述关联系数
Figure FDA0002999847690000015
代表所述自适应滤波器输出信号
Figure FDA0002999847690000016
与近端信号d(k)之间的关联程度。
2.根据权利要求1所述的回声消除***，其特征在于，所述自适应算法包括NLMS算法。
3.根据权利要求1所述的回声消除***，其特征在于，基于自适应算法对所述近端信号d(k)以及自适应滤波器输出信号
Figure FDA0002999847690000017
分别进行2M次自适应计算，以分别得到第一信号d′(k)和第二信号
Figure FDA0002999847690000018
具体包括：
d′(k)＝[d(k-2M),d(k-2M+1),…,d(k-M),…,d(k-1),d(k)]T；
Figure FDA0002999847690000019
4.根据权利要求1所述的回声消除***，其特征在于，将所述第一信号d′(k)和第二信号
Figure FDA00029998476900000110
分别依次进行频域变换、功率谱迭代值计算、以及互功率谱迭代值计算，据以得到关联系数
Figure FDA00029998476900000111
具体包括：
将所述第一信号d′(k)和第二信号
Figure FDA00029998476900000112
进行FFT卷积计算，以分别得到对应的第一频域信号Dk和第二频域信号Yk；其中，Dk＝FFT[d′(k)]T，
Figure FDA00029998476900000113
将所述第一频域信号Dk和第二频域信号Yk进行功率谱迭代值计算，以分别得到对应的近端信号d(k)的功率谱迭代值
Figure FDA00029998476900000114
以及自适应滤波器输出信号
Figure FDA00029998476900000115
的功率谱迭代值Syk，
Figure FDA00029998476900000116
Syk＝(1-U)Syk-1+UYkY* k；其中，U为控制迭代估计时间常数的常量，D* k为所述第一频域信号Dk的共轭值，Y* k为所述第二频域信号Yk的共轭值；
计算互功率谱迭代值
Figure FDA0002999847690000021
Figure FDA0002999847690000022
根据所述功率谱迭代值
Figure FDA0002999847690000023
功率谱迭代值
Figure FDA0002999847690000024
以及互功率谱迭代值
Figure FDA0002999847690000025
计算所述关联系数
Figure FDA0002999847690000026
Figure FDA0002999847690000027
其中，
Figure FDA0002999847690000028
为所述互功率谱迭代值
Figure FDA0002999847690000029
的共轭值。
5.根据权利要求4所述的回声消除***，其特征在于，所述根据所述输出信号与近端信号的关联程度计算所述自适应滤波器的时变系数，具体包括：根据所述关联系数
Figure FDA00029998476900000210
计算所述自适应滤波器的时变系数r，
Figure FDA00029998476900000211
6.根据权利要求1所述的回声消除***，其特征在于，所述将所述时变系数与预设阈值范围做比较，以判断所述时变系数的收敛程度，具体包括：
分别比较所述时变系数与第一阈值和第二阈值之间的大小关系；其中，所述第一阈值小于第二阈值；
若所述时变系数大于所述第二阈值，则所述时变系数收敛到较好程度，回声消除误差
Figure FDA00029998476900000212
并且：
判断所述时变系数与所述缓存器前一次保存的缓存系数的收敛程度；
若所述时变系数的收敛程度高于所述缓存器前一次保存的缓存系数的收敛程度，则将所述时变系数存入所述缓存器中替代所述前一次保存的缓存系数；
若所述时变系数小于所述第一阈值，则所述时变系数发散；将所述缓存器前一次保存的缓存系数载入辅助滤波器中，以通过所述辅助滤波器消除回声；所述回声消除误差
Figure FDA00029998476900000213
其中，
Figure FDA00029998476900000214
为所述辅助滤波器的输出信号；
若所述时变系数大于等于第一阈值，且小于等于第二阈值，则判定为无所述近端信号，所述回声消除误差
Figure FDA00029998476900000215
7.根据权利要求6所述的回声消除***，其特征在于，所述判断所述时变系数与所述缓存器前一次保存的缓存系数的收敛程度，具体包括：
令所述时变系数为r；比较所述时变系数r的峰值rpeak与所述缓存器前一次保存的缓存系数r′的峰值r′peak，且比较所述时变系数r的峰值位置kpeak与缓存系数r′的峰值位置k′peak；
若rpeak>r′peak或者kpeak<k′peak+to，则所述时变系数r的收敛程度甚于所述缓存系数，令r′peak＝rpeak，k′peak＝kpeak；其中，to表示所述时变系数r最多维持峰值的有效时间。
8.一种回声消除方法，其特征在于，应用于回声消除控制器，所述方法包括：
分析自适应滤波器输出信号与近端信号之间的关联程度；
根据所述输出信号与近端信号之间的关联程度计算所述自适应滤波器的时变系数；
根据所述时变系数分析所述自适应滤波器与回声传输信道的逼近程度，据以判断所述时变系数是否满足收敛条件；
若满足收敛条件，则将所述时变系数存入缓存器中以形成缓存系数；
若不满足收敛条件，则将所述缓存器前一次保存的缓存系数载入辅助滤波器中，以通过所述辅助滤波器消除回声；
其中，所述分析自适应滤波器输出信号与近端信号之间的关联程度，具体包括：
判断k是否为M的整数倍；其中，k为时间，M为预设向量长度；
若k不为M的整数倍，则令k＝k+1直至k为M的倍数；
若k为M的整数倍，则基于自适应算法对近端信号d(k)以及自适应滤波器输出信号
Figure FDA0002999847690000031
分别进行2M次自适应计算，以得到对应的第一信号d′(k)和第二信号
Figure FDA0002999847690000032
将所述第一信号d′(k)和第二信号
Figure FDA0002999847690000033
分别依次进行频域变换、功率谱迭代值计算、以及互功率谱迭代值计算，据以得到关联系数
Figure FDA0002999847690000034
其中，所述关联系数
Figure FDA0002999847690000035
代表所述自适应滤波器输出信号
Figure FDA0002999847690000036
与近端信号d(k)之间的关联程度。
9.根据权利要求8所述的回声消除方法，其特征在于，根据所述时变系数分析所述自适应滤波器与回声传输信道的逼近程度，据以判断所述时变系数是否满足收敛条件；若满足收敛条件，则将所述时变系数存入缓存器中以形成缓存系数；若不满足收敛条件，则将所述缓存器前一次保存的缓存系数载入辅助滤波器中，以通过所述辅助滤波器消除回声，具体包括：
分别比较所述时变系数与第一阈值和第二阈值之间的大小关系；其中，所述第一阈值大于第二阈值；
若所述时变系数大于所述第一阈值，则所述时变系数收敛到较好程度，所述回声消除误差
Figure FDA0002999847690000037
并且：
判断所述时变系数与所述缓存器前一次保存的缓存系数的收敛程度；
若所述时变系数的收敛程度高于所述缓存器前一次保存的缓存系数的收敛程度，则将所述时变系数存入所述缓存器中以作为此次保存的缓存系数；
若所述时变系数小于所述第二阈值，则所述时变系数发散；将所述缓存器前一次保存的缓存系数载入辅助滤波器中，以通过所述辅助滤波器消除回声，所述回声消除误差
Figure FDA0002999847690000041
其中，
Figure FDA0002999847690000042
为所述辅助滤波器的输出信号；
若所述时变系数大于等于第二阈值，且小于等于第一阈值，则判定为无所述近端信号，所述回声消除误差
Figure FDA0002999847690000043
10.根据权利要求9所述的回声消除方法，其特征在于，所述判断所述时变系数与所述缓存器前一次保存的缓存系数的收敛程度，具体包括：
比较所述时变系数r的峰值rpeak与所述缓存器前一次保存的缓存系数r′的峰值r′peak，且比较所述时变系数r的峰值位置kpeak与缓存系数r′的峰值位置k′peak；
若rpeak>r′peak或者kpeak<k′peak+to，则所述时变系数r的收敛程度甚于所述缓存系数，且令r′peak＝rpeak，k′peak＝kpeak；其中，to表示所述时变系数r最多维持峰值的有效时间。
11.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求8至10中任一项所述的回声消除方法。
12.一种回声消除终端，其特征在于，包括：处理器及存储器；
所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于执行所述存储器存储的计算机程序，以使所述终端执行权利要求8至10中任一项所述的回声消除方法。
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