基于通道聚合度频域回声消除方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN105957536A(43)申请公布日2016.09.21(21)申请号201610260050.2(22)申请日2016.04.25(71)申请人南京奇音石信息技术有限公司地址211100江苏省南京市江宁区东麒路33号(72)发明人唐明(74)专利代理机构无锡华源专利商标事务所(普通合伙)32228代理人聂汉钦(51)Int.Cl.G10L21/0232(2013.01)H04M9/08(2006.01)权利要求书4页说明书10页附图2页(54)发明名称基于通道聚合度频域回声消除方法(57)摘要本发明公开了一种基于通道聚合度频域回声消除方法，包括以下步骤：步骤1、麦克风通道聚合度评估，去除冗余信息；步骤2、回声响应函数估计及回声消除；步骤3、系统噪声消除及目标语音增强。本发明采用频域滤波器，可以适应于长混响情况下，回声残留能量低，语音扭曲小；可以同时抑制多通道回声和系统的平稳噪声，语音通讯质量更高；增加了语音扭曲抑制模块，可以处理双端说话人同时说话的应用场景，语音纯净度更高。CN105957536ACN105957536A权利要求书1/4页1.一种基于通道聚合度频域回声消除方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、麦克风通道聚合度评估；设定共有M路扬声器信号，N个近场麦克风信号；M路扬声器参考信号由远场同一点源信号所发出；假设从第一帧开始，一直到第lS＝50帧，一直没有目标语音，1<<L<<ls；则对每一个频带k，计算参考信号的自相关矩阵的特征值分解；之后对特征值λ进行降序排列，构造N个近场麦克风信号中各语音通道的聚合度评估函数：根据如下准则评估聚合度及冗余信息：J(I)>0.95,J(I-1)<0.95，即只保留前I个特征向量所构成的自相关矩阵，剩余信息作为冗余信息；步骤2、回声响应函数估计及回声消除；对所有的N个麦克风，构造回声预测滤波器为：上式中，是参考信号向量在前I个特征空间的投影向量的自相关矩阵，ΓPY,i是投影向量与麦克风接收信号的互相关向量；i＝1,2,...,N；在每一个麦克风上估计回声并消除回声，信号输出为：步骤3、系统噪声消除及目标语音增强；构造语音拾取滤波器：上式中，Hi为房间冲击响应估计；构造噪音拾取滤波器组：计算目标语音估计：上式中，ΓU为噪音拾取自相关估计，ΓU,DS为语音拾取互相关估计。2.如权利要求1所述的基于通道聚合度频域回声消除方法，其特征在于，所述步骤1具体为：设定共有M路扬声器参考信号，N个近场麦克风信号；M路扬声器参考信号由远场同一点源信号所发出，分别表示为r1(t),r2(t),...,rM(t)；N个麦克风采集到的信号记为y1(t),y2(t),...,yN(t)，可以表示为：式(1)中，hi,m(t)代表扬声器m到麦克风i的房间冲击响应，gi(t)代表目标语音到麦克风i的房间冲击响应，ui(t)代表系统白噪声和环境噪声，“*”代表卷积运算；2CN105957536A权利要求书2/4页步骤10、参考信号r1(t),r2(t),...,rM(t)写缓冲区，缓冲区大小为M个1024B，其中每一个参考信号通道为1024个浮点数据；步骤11、对每一个通道数据进行加窗傅里叶变换，窗函数w(t)为1024长度的汉明窗,T＝1024：式(2)中，l和k分别代表时间帧和频带；步骤12、对每一个频带，当前帧及前L帧组成向量：式(3)中上标“T”代表转置算子；步骤13、假设从第一帧开始，一直到第lS＝50帧，一直没有目标语音，迭代更新参考信号的自相关矩阵：式(4)中，α为平滑因子，上标‘H’代表共轭转置算子；即重复步骤10至步骤13,直至lS＝50，再进行步骤14；步骤14、每一个频带k，计算其自相关矩阵的特征值分解：式(5)中，ΡR,k是特征向量构成的矩阵，为特征值构成的对角矩阵，特征值与特征向量一一对应；步骤15、对特征值进行降序排列，构造各通道聚合度评估函数：步骤16、根据如下准则评估聚合度及冗余信息：J(I)>0.95,J(I-1)<0.95，(7)即只保留前I个特征向量所构成的自相关矩阵，剩余信息作为冗余信息；步骤17、选择前I个特征值对应的特征向量构造新的自相关矩阵：3.如权利要求1所述的基于通道聚合度频域回声消除方法，其特征在于，所述步骤2还包括行Double-Talk监测步骤，监测准则如下所示：如果ψi(l)>3则表示目标语音为0，不属于Double-Talk情况；否则，目标语音不为0，判断为Double-Talk情况；如果为Double-Talk时间帧，计算语音扭曲控制因子：3CN105957536A权利要求书3/4页更新目标语音估计如下：4.如权利要求1所述的基于通道聚合度频域回声消除方法，其特征在于，所