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语音通信系统中的自适应回声消除技术

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第３２卷第９期　计算机仿真　２０１５年９月　

文章编号：１００６—９３４８（２０１５）０９—０２０９—０５　

语音通　信系　统中的自适应回声消除技术　

台宏达　

（中国民航大学空中交通管理学院，天津３００３００）　

摘要：在回声消除系统的自适应滤波器优化过程中，由于时变的噪声环境，正则化参数的最优值难以确定。为解决上述问　题，提出了一种正则化参数随系统噪声功率大小进行调节的自适应回声消除技术。首先使用分析滤波器组将扬声器输出信　号和麦克风采集信号分成若干个频（子）带，扬声器输出信号作为自适应滤波器的输入信号，估计回声反馈信号，并从麦克风　采集信号中减去；在每个子带中，利用系统噪声抵消原理，得出了一种适用于子带自适应滤波器系数更新的变正则化参数算　法（ＶＲ—ＩＰＮＳＡＦ）。与已有的子带自适应滤波器系数更新算法相比，新算法在解决快速收敛和稳态失调之间矛盾的同时，克　服了正则化参数最优值的选取难题。仿真结果验证了所提算法的有效性，为语音通信优化提供了依据。　关键词：成比例归一化；子带滤波器；回声消除；变正则化参数；稀疏冲激响应　中图分类号：ＴＰ３０２．７　文献标识码：Ｂ　

Ａｄａｐｔｉｖｅ　Ｅｃｈｏ　Ｃａｎｃｅｌｌａｔｉｏｎ　Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ　ｉｎ　Ｓｐｅｅｃｈ　Ｓｙｓｔｅｍ　

ＴＡＩ　Ｈｏｎｇ－ｄａ　

（Ｓｃｈｏｏｌ　ｏｆ　Ａｉｒ　Ｔｒａｆｆｉｃ　Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ，Ｃｉｖｉｌ　Ａｖｉａｔｉｏｎ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　ｏｆ　Ｃｈｉｎａ，Ｔｉａｎｊｉｎ　３００３００，Ｃｈｉｎａ）　

ＡＢＳＴＲＡＣＴ：Ａｎ　ａｄａｐｔｉｖｅ　ｅｃｈｏ　ｃａｎｃｅｌｌａｔｉｏｎ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ｉｓ　ｐｒｅｓｅｎｔｅｄ　ｗｉｔｈ　ｔｈｅ　ｐａｒａｍｅｔｅｒ　ａｄｊｕｓｔｍｅｎｔ　ｏｆ　ｖａｒｉａｂｌｅ　ｒｅｇｕｌａｒｉ—　

ｚａｔｉｏｎ　ａｃｃｏｒｄｉｎｇ　ｔｏ　ｔｈｅ　ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ　ｓｙｓｔｅｍ　ｎｏｉｓｅ　ｐｏｗｅｒ．Ｔｈｅ　ｐｒｏｐｏｓｅｄ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ｄｅｒｉｖｅｓ　ａ　ｖａｒｉａｂｌｅ　ｒｅｇｕｌａｒｉｚａｔｉｏｎ　ｂｙ　ｓｅｔ—　

ｔｉｎｇ　ｔｈｅ　ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｐｏｓｔｅｒｉｏｒ　ｅｒｒｏｒ　ｅｎｅｒｇｙ　ｖｅｃｔｏｒ　ｔｏ　ｅｑｕａｌ　ｔｈａｔ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｎｏｉｓｅ　ｖａｒｉａｎｃｅ．Ｔｈｅ　ｃｏｍｐｕｔｅｒ　ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ　ｒｅ—　

ｓｕｉｔｓ　ｖｅｒｉｆｙ　ｔｈａｔ　ｔｈｅ　ｐｒｏｐｏｓｅｄ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ｗｉｔｈ　ａ　ｎｅｇｌｉｇｉｂｌｅ　ａｄｄｉｔｉｏｎａｌ　ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ　ｃｏｓｔ　ｃａｎ　ｓｏｌｖｅ　ｔｈｅ　ｐｒｏｂｌｅｍ　ｏｆ　ｔｒａｄｅｏｆｆ　

ｂｅｔｗｅｅｎ　ｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅ　ｒａｔｅ　ａｎｄ　ｓｔｅａｄｙ－ｓｔａｔｅ　ｍｉｓａｌｉｇｎｍｅｎｔ　ａｎｄ　ｉｍｐｒｏｖｅ　ｔｈｅ　ｗｈｏｌｅ　ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ　ｏｆ　ｔｈｅ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ．　

ＫＥＹＷＯＲＤＳ：Ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎａｔｅ　ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ；Ｓｕｂ—ｂａｎｄ　ａｄａｐｔｉｖｅ　ｆｉｌｔｅｒ；Ｅｃｈｏ　ｃａｎｃｅｌｌａｔｉｏｎ；Ｖａｒｉａｂｌｅ　ｒｅｇｕｌａｒｉｚａｔｉｏｎ；ｓｐａｒｓｅ　

ｉｍｐｕｌｓｅ　ｒｅｓｐｏｎｓｅ　

１　引言　

回声现象普遍存在于语音设备中，它的干扰影响了受听　

者的舒适感。如在电话会议系统或车载免提通话系统中，远　

端的语音通过近端的扬声器放大，经过房间或车内的声学回　

声路径传播反射，被近端的麦克风重新采集，与近端的语音　

一同被送往远端的扬声器，这样，远端的使用者在通话中既　

听到了对方的声音，又听到了自己的声音，因此，为保证话音　

质量，在这些语音通信及处理系统中，必须采用回声消除技　术。　

应用自适应滤波器来消除回声是一种有效的方法　其通　

过自适应算法调整滤波器系数来估计实际的声学回声路径，　

模拟出回声信号，并从近端麦克风输入语音中减去，从而将　

回声消除。然而，回声路径模型往往具有很长的冲激响应，　

需要使用高阶自适应滤波器来建模回声路径。这会导致自　

适应滤波算法的计算量很大，而且收敛速度会变慢。由Ｌｅｅ　

收稿日期：２０１４—１０—２０修回日期：２０１４—１２—０３　和Ｇｅｎ提出的子带自适应滤波的方法较好地解决了这些问　题　Ｊ。在子带自适应滤波中，近端扬声器输出信号和近端麦　

克风输入信号被滤波器组分割并抽取，形成若干个频（子）带　

信号。然后，自适应滤波在子带中进行。文献［１］中，采用了　

归一化最小均方误差算法（ＮＬＭＳ）对每个子带自适应滤波器　

系数进行更新，然而在网络回波路径的冲激响应向量中大多　数元素较小，只有部分元素较大　Ｊ。因此让那些活跃的系数　

有更大的更新速度可以加快收敛速度，ＮＬＭＳ算法由于未利　

用回声路径的稀疏特性，收敛速度会变得缓慢。文献［３］提　

出的改进成比例归一化算法（ＩＰＮＳＡＦ）通过让每个滤波器系　

数的权重正比于估计得到的回声路径冲击响应的幅度，加快　

了子带自适应滤波器系数更新算法的收敛速度。　在ＩＰＮＳＡＦ算法中，为了克服数值计算困难，需要使用　

正则化参数，一般情况下，该参数为一个很小的正常数。此　

外，在ＩＰＮＳＡＦ中，存在着收敛速度和稳态失调之间的矛盾，　

当选择较大的步长或很小的正则化参数时，ＩＰＮＳＡＦ算法收　

敛较快，但其稳态失调较高；反之，若选择较小的步长或较大　

的正则化参数时，ＩＰＮＳＡＦ算法的稳态失调较低，但其收敛较　

．．．．——２０９．．．

——　慢。为了解决ＩＰＮＳＡＦ算法中存在的收敛速度和稳态失调之　

间的折中问题，文献［４］提出了采用变步长参数的ＩＰＮＳＡＦ　

算法（ＶＳＳ—ＩＰＮＳＡＦ），但ＶＳＳ—ＩＰＮＳＡＦ算法中正则化参数最　

优值难以确定，且由文献［５］可知自适应滤波器中系数更新　

算法的渐近解独立于步长参数，使得算法的渐近解与最小均　

方解的偏差不能最小化。因此变步长参数算法只能最小化　

超量均方误差，但不能最小化由最小均方解确定的稳态最小　

均方误差。而文献［６］指出通过对正则化参数进行优化可使　算法稳态最小均方误差达到最小。基于此考虑，本文将系统　

干扰噪声考虑进算法的系数更新过程中，通过后验误差去补　

偿系统噪声的影响，并利用先验误差与后验误差之间的联　

系，提出了适用于子带自适应滤波器系数更新的变正则化参　数ＩＰＮＳＡＦ算法（ＶＲ—ＩＰＮＳＡＦ）。相对于已有的ＶＳＳ—ＩＰＮＳＡＦ　

算法，所提算法在解决收敛速度和稳态失调之间矛盾的同　时，克服了正则化参数最优值的选取难题，此外，由于变正则　

化参数方法能够使得算法的渐近解与最小均方解的偏差最　

小化，因此相对于已有的ＶＳＳ—ＩＰＮＳＡＦ算法，新算法的稳态　

性能得到了进一步改善。仿真的结果验证了算法的有效性。　

２　自适应回声消除原理　

图１是采用自适应滤波技术的回声消除系统的原理框　

图，图中远端语音通过近端扬声器放大输出的信号　（ｎ）＝　

［　（ｎ）　（ｎ一１）…　（ｎ—　＋１）ｒ经由房间或车内的回声　

路径ｈ（ｎ）产生回声ｙ（ｎ），回声　（ｎ）混和近端的干扰信号　

（ｎ）得到麦克风采集到的信号ｄ（ｎ）。声回波消除即通过　

使用ＦＩＲ自适应滤波器Ｗ（ｎ）来模拟回波路径ｈ（ｎ），并利用　扬声器输出信号　（ｎ）作为滤波器的输入信号来产生一个同　

回声Ｙ（ｎ）尽量相似的信号Ｙ（ｎ），然后将Ｙ（ｎ）从ｄ（ｎ）中减　

去，从而达到回声消除的目的。ｄ（ｒｔ）与Ｙ（ｎ）的差ｅ（ｎ）为传　

送到远端的残差语音信号或称误差信号，其值越小，回声消　除效果越好。　

．　Ｉ　

，　—　

图１中Ｗ（ｎ）＝［　（ｎ）　。（ｎ）．．．．　Ｗ　（　）］为自适　

应滤波器系数向量；　表示滤波器长度，其越长，收敛速度越　慢，为了解决滤波器长度增加导致的问题，Ｌｅｅ和Ｇｅｎ将横向　

自适应ＦＩＲ滤波器扩展到子带方法，提出了采用子带自适应　

滤波技术的回声消除系统。其组成如图２所示，在该系统　

中，扬声器输出信号　（ｎ）和麦克风采集到的信号ｄ（ｎ）经分　

一２１０一　析滤波器Ｆ　（　）分割成Ⅳ个子带信号，分别用　（ｎ）和ｄ　（ｎ）　

表示，ｉ＝０，１，…，Ｎ一１。子带信号　（ｎ）通过自适应滤波器　

Ｗ（　，ｎ）后，生成自适应滤波器的子带输出信号Ｙ　（ｎ），然后　

滤波器组将信号ｄ　（ｎ）和Ｙ　（１７，）进行Ⅳ倍抽取，生成抽取后的　

子带信号ｄ　（ｋ）和Ｙ　（ｋ），然后在每个子带上分别进行自　适应信号处理，再把处理后的信号通过综合滤波器组Ｇ　（Ｚ）　

合成为全频带信号进行输出。　图中Ｗ（　，ｎ）＝　

∑Ｉ　Ｖｌ－：Ｌ。　（ｎ）　一表示系统中自适应滤波器的传输函数，　Ⅳ　

和ＴⅣ分别表示对信号进行Ⅳ倍抽取和Ⅳ倍内插。　

图２　基于子带自适应滤波技术的回声消除系统　

对于图２所示的回声消除系统，其自适应滤波器Ｗ（ｚ，ｎ）　

快速的收敛速度意味着回声信号能被迅速消除，同时意味着　

当回声路径发生变化后，系统能快速跟踪回声路径的变化。　

除了收敛速度之外，较低的稳态失调也是一个重要的性能指　

标。在基于子带自适应滤波技术的回声消除系统中，自适应　

滤波算法决定了系统中自适应滤波器Ｗ（　，ｎ）系数更新的方　

式，是影响回声消除器收敛速度和稳态失调的重要因素。对　

传统的固定步长和固定正则化参数算法，快的收敛速度和低　

的稳态失调是一对相互矛盾的要求，故可通过对步长和正则　

化参数进行优化来改善回声消除系统的性能，但由于自适应　

滤波算法的渐近解独立于步长参数，使得优化步长算法的渐　

近解与最小均方解的偏差不能最小化，因此变步长参数算法　

只能最小化超量均方误差，但不能最小化由最小均方解确定　

的稳态最小均方误差。而自适应滤波算法的稳态最小均方　

误差可通过优化正则化参数来达到最小。基于上述考虑，本　

文选择对正则化参数进行优化来提高回声消除系统的收敛　

和稳态性能。　

３　ＩＰＮＳＡＦ算法　

为描述ＩＰＮＳＡＦ算法的系数更新过程，首先定义图２中　

自适应滤波器Ｗ（　，ｎ）在ｎ＝ｋＮ时刻的系数向量为Ｗ（ｋ）＝　

［Ｗ。（ｋ）Ｗ　（ｋ）…Ｗ　（ｋ）］　，ｎ＝ｋＮ时刻的第ｉ个子带输入信　

号　向　量　为　（ｋ）　

［　（ｋＮ）　（ｋＮ一１）…　（　Ⅳ一　＋１）］

　。并定义子带误差

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pbfdaf回声消除算法 -回复

pbfdaf回声消除算法 -回复

pbfdaf回声消除算法 -回复

[pbfdaf回声消除算法]：基本原理与应用

引言：

随着通信技术的发展，回声消除成为了一项重要的技术需求。回声指的是信号在传输过程中沿途的反射导致的噪声，尤其是在电话通信中容易出现。为了解决这个问题，人们提出了各种回声消除算法。在本文中，将介绍一种被广泛使用的回声消除算法，即pbfdaf回声消除算法的基本原理与应用。

一、回声的产生原理

回声是由于语音信号从发送端被发送到接收端后，在接收端的喇叭或扬声器上同时发出，再回到麦克风上产生的。这个现象是由于声音在传输过程中遇到障碍物而产生的反射所导致的。由于信号传输是双向的，因此会出现“回声”现象。

二、常见的回声消除方法

目前，已经有很多回声消除方法被提出和应用，包括滤波器法、自适应滤波法、频域法等等。在这些方法中，pbfdaf回声消除算法因其高效性和性能稳定性而被广泛使用。

三、pbfdaf回声消除算法原理 1. 时域双声道模型

pbfdaf回声消除算法是基于时域双声道模型的。时域双声道模型描述了从发送端到接收端的信号传输过程。受限于篇幅，这里不再详述，感兴趣的读者可以阅读相关文献进行深入了解。

2. 参数估计

在pbfdaf回声消除算法中，关键的一步是参数估计。通过对接收端信号和发送端信号进行分析和处理，可以得到各种参数，如回声延迟、回声增益等。这些参数将用于计算滤波器来消除回声。

3. 回声消除滤波器

基于参数估计结果，可以计算出一个回声消除滤波器。这个滤波器是用来抵消回声的，使得接收端的信号不再包含回声。具体的滤波器设计算法将根据实际需求而定，可以是自适应的，也可以是固定的。

四、pbfdaf回声消除算法的应用

pbfdaf回声消除算法在实际的通信系统中得到了广泛应用，尤其是在语音通信领域。以下是该算法的一些主要应用场景：

1. 电话通信

在电话通信中，回声消除是非常重要的。通过使用pbfdaf回声消除算法，可以有效减少通话中的回声噪声，提高通话质量。

详解低延时高音质：回声消除与降噪篇

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在实时⾳频互动场景中，除了我们上⼀篇讲到的编解码会影响⾳质与体验，在端上，降噪、回声消除、⾃动增益模块同样起着重要作⽤。在

本篇内容中我们将主要围绕回声消除和降噪模块，讲讲实时互动场景下的技术挑战，以及我们的解决思路与实践。

回声消除的三⼤算法模块优化

在语⾳通信系统中，回声消除（Echo Cancellation）⼀直扮演着核⼼算法的⾓⾊。⼀般来说，回声消除的效果受诸多因素的影响，包括：声学环境，包括反射，混响等；通话设备本⾝声学设计，包括⾳腔设计以及器件的⾮线性失真等；

系统性能，处理器的计算能⼒以及操作系统线程调度的能⼒。

声⽹回声消除算法在设计之初，就将算法性能、鲁棒性和普适性作为最终的优化⽬标，这⼀点对于⼀个优秀的⾳视频 SDK 来说⾄关重要。

⾸先，回声是怎么产⽣的？简单来讲，就是你的声⾳从对⽅的扬声器发出，这个声⾳⼜被他的麦克风给收录了进去，这个被麦克风收录的声

⾳⼜传回到你这⼀端，你就听到了回声。为了消除回声，我们就要设计⼀个算法将这个声⾳信号从麦克风信号中去除掉。

那么声学回声消除模块（AEC, Acoustic Echo Cancellation）是如何消除回声的呢？具体的步骤见如下简图所⽰：

第⼀步需要找到参考信号/扬声器信号（蓝⾊折线）跟麦克风信号（红⾊折线）之间的延迟，也就是图中的 delay=T。第⼆步根据参考信号估计出麦克风信号中的线性回声成分，并将其从麦克风信号中减去，得到残差信号（⿊⾊折线）。

第三步通过⾮线性的处理将残差信号中的残余回声给彻底抑制掉。与以上的三个步骤相对应，回声消除也由三个⼤的算法模块组成：

延迟估计（Delay Estimation）

线性⾃适应滤波器（Linear Adaptive Filter）

⾮线性处理（Nonlinear Processing）

其中「延迟估计」决定了AEC的下限，「线性⾃适应滤波器」决定了 AEC 的上限，「⾮线性处理」决定了最终的通话体验，特别是回声抑

AEC回声原理及消除

AEC回声原理及消除

AEC回声原理及消除

AEC的原理基于自适应滤波算法，通过分析音频信号的特征以及不同采样时刻的音频数据来估计回声路径，并产生一个和回声相等但振幅相反的信号进行抵消。AEC通常由以下几个步骤组成：

1.回声路径估计：AEC首先通过麦克风接收到的扬声器声音和自己已经发出的声音来估计回声路径。估计过程中会考虑声音传播的时间延迟、衰减以及声音频率响应等因素。

2.回声抵消：根据回声路径估计的结果，AEC生成一个与回声相等但振幅相反的信号，通过扬声器输出，从而抵消回声。

3.双向滤波：为了进一步提高抵消效果，AEC还采用双向滤波器对输入信号和输出信号进行处理。双向滤波器可以提高回声抵消的效果，并减少对输入信号的颜色损失。

4.自适应更新：由于回声路径可能会随着时间的变化而改变，AEC需要通过自适应更新来适应回声路径的变化。通过监测输入信号和输出信号之间的差异，AEC可以动态地更新滤波器参数，以实时调整回声抵消的效果。

为了进一步提高AEC的效果，还可以结合其他技术和算法，如噪声抑制、立体声处理等。噪声抑制可以削弱环境噪声对回声抵消的影响，提高回声的辨识度；立体声处理可以更好地分离扬声器和麦克风之间的声音，进一步提升回声抵消的效果。

尽管AEC技术已经相对成熟，但仍然存在一些挑战和限制。首先，AEC需要高性能的处理器和存储资源，以实时处理音频信号并更新滤波器参数。其次，AEC的效果受到回声响应的影响。如果回声路径非常复杂或时间延迟较大，AEC可能无法完全消除回声，从而影响通信质量。此外，AEC还可能将非回声信号误判为回声，从而导致输出信号的失真。因此，在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的AEC参数和算法，以平衡回声抵消和信号失真之间的关系。

回声抑制器工作原理

回声抑制器工作原理

回声抑制器工作原理

引言：

回声抑制器是一种常见的音频信号处理器，用于减少音频信号中的回声。在电话会议、语音通信和音频录制等场景中，回声是一个常见的问题，会影响语音的清晰度和可理解性。回声抑制器的工作原理是通过分析输入信号和输出信号之间的差异，识别并消除回声信号，从而提高音频的质量。本文将详细介绍回声抑制器的工作原理及其相关技术。

一、回声产生的原因

回声是由于音频信号在传输过程中遇到的反射而产生的。当我们在一个封闭的房间里说话时，声音会被墙壁、家具等物体反射，一部分反射声音再次回到我们的耳朵，形成回声。在电话通信中，回声是由于话筒接收到的扬声器输出的信号再次传回到对方的扬声器产生的。

二、回声抑制器的基本原理

回声抑制器的目标是减少或消除回声信号，使得接收到的音频信号更加清晰。其基本原理是通过识别回声信号并将其与输入信号进行相消，从而达到抑制回声的效果。

1. 回声检测

回声抑制器首先需要检测回声信号。它通过分析输入信号和输出信号之间的差异来判断是否存在回声。一般来说，回声抑制器会通过对输入信号进行采样并与输出信号进行比较，从而判断是否存在回声。

2. 回声消除

一旦检测到回声信号，回声抑制器就会采取相应的措施来消除回声。最常用的方法是使用自适应滤波器。自适应滤波器会根据回声信号的特征自动调整滤波器的参数，以便尽可能地消除回声信号。它通过对输入信号进行处理，生成一个与回声信号相反的信号，从而在输出信号中消除回声。

3. 回声回路

为了更好地抑制回声，回声抑制器通常还会建立一个回声回路。回声回路会将输出信号中的一部分作为反馈信号输入到输入信号中，从而进一步抑制回声。回声回路通常会根据输入信号和输出信号之间的差异来调整反馈信号的参数，以实现更好的抑制效果。

三、回声抑制器的实现技术

在实际应用中，回声抑制器往往需要结合多种技术来实现更好的效果。

1. 自适应滤波器

自适应滤波器是回声抑制器中最常用的技术之一。它可以根据回声信号的特征自动调整滤波器的参数，从而实现更好的回声抑制效果。