基于自適應(yīng)濾波原理的聲學(xué)回波消除器(Acoustic Echo Canceller,AEC)是消除通信系統(tǒng)中回波的主要方法,然而,AEC技術(shù)仍然存在著一些未能得到很好解決的問題,非線性聲學(xué)回波路徑的辨識便是其中之一。隨著小尺寸及低成本聲學(xué)器件的大量使用,通信系統(tǒng)中的非線性特征越來越顯著,導(dǎo)致原來基于線性自適應(yīng)濾波器的AEC方法的性能降低,繼而影響通話質(zhì)量。另外,噪聲是所有通信系統(tǒng)中無法避免的問題。除了普遍存在的高斯噪聲外,現(xiàn)實生活中廣泛存在著非高斯噪聲,這些噪聲的沖擊特性破壞了歸一化最小均方(Normalized Least Mean Square,NLMS)等基于l_2范數(shù)優(yōu)化準(zhǔn)則的自適應(yīng)濾波算法。同時,在免提通話、視頻會議等通信場合中的回波路徑往往具有明顯的稀疏特性,可以結(jié)合系統(tǒng)稀疏性和比例項權(quán)重的關(guān)系,使自適應(yīng)濾波算法的性能進一步提升。因此,針對以上問題,本文采用了將無記憶非線性濾波器和線性有限長脈沖響應(yīng)(Finite-length Impulse Response,FIR)濾波器進行級聯(lián)的非線性聲學(xué)回波消除方案。首先,在非線性濾波器部分,采用基于泰勒級數(shù)的無記憶多項式濾波器對非線性系統(tǒng)進行建模;其次,在線性濾波器部分,考慮到現(xiàn)實生活中廣泛存在的非高斯噪聲以及回波路徑的稀疏特性,將比例矩陣的思想與符號算法(Sign Algorithm,SA)相結(jié)合,提出了一種修正的改進比例歸一化符號算法(Modified Improved Proportionate Normalized Sign Algorithm,MIPNSA),該算法不僅能適應(yīng)于不同的背景噪聲,還增強了對稀疏系統(tǒng)的適應(yīng)能力,從而實現(xiàn)了不同噪聲背景下非線性聲學(xué)回波的消除,并對其收斂性做出了較為詳細(xì)的理論分析。大量的仿真結(jié)果表明,與現(xiàn)有的Volterra方法相比,所采用的非線性聲學(xué)回波消除方法具有計算量更小、設(shè)計更靈活的特點;同時,與歸一化符號算法(Normalized SA,NSA)、改進比例歸一化符號算法(Improved Proportionate NSA,IPNSA)等傳統(tǒng)算法相比,所提出的新算法具有更好的收斂性和穩(wěn)健性。
【學(xué)位單位】：沈陽工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TN713
【部分圖文】：

圖 1.1 不同特征指數(shù)條件下的概率密度函數(shù)1.1 The probability density function under different conditions characteristic1 可以看出，當(dāng) α =2時，S S概率密度函數(shù)曲線實質(zhì)上是均分布，由此可以看出，高斯分布所具有的很多特征，S S概率，比如單峰分布、鐘形、關(guān)于中值對稱、曲線光滑等。然而，的，即S S概率密度函數(shù)的拖尾要比高斯分布更厚重，也就是其拖尾就越厚重，即大幅值樣本發(fā)生的概率越大。因此，S 類似高斯分布卻有很強沖擊性的非高斯分布。信號處理的研究現(xiàn)狀處理領(lǐng)域中，存在著很多具有稀疏特性的信號和系統(tǒng)。所謂稀和系統(tǒng)中大部分元素取值為零或接近于零，僅有很少數(shù)的元素回波信道、數(shù)字電視傳輸信道的沖擊響應(yīng)、非高斯噪聲自身就交變換后的語音和圖像信號同樣具有稀疏特性。由于有限的正

分別采用兩種形式的輸入信號進行 MATLAB 仿真，即隨機隨機信號采用均值為零的高斯白噪聲，真實語音信號采度為 20000 的非平穩(wěn)語音信號。在仿真實驗中，非線性濾波器的長度和聲學(xué)回聲路徑的長度一致，均為 128。無記 0, 0.1, 0.33T、 21.0, 0.12, 0.3Ta 。在初始化時，a ( n)與 h( ，而 初始化為 (0) 1 ,0, ,0 Ta 。聲學(xué)回波路徑回波路徑[54]可以由式（5.1）產(chǎn)生：1( ) ( ) ( )32nh n r n exp i n i 0,1, , L 1， L 為脈沖響應(yīng)長度， r ( n) 為 0 .2,0.2 的文中 取 128。如圖 5.1 所示。此外，遠端房間中麥克風(fēng)（5.1）得到，如圖 5.2 所示。

圖 5.2 麥克風(fēng)的沖擊響應(yīng) gFig.5.2 A impulse response g of the microphones噪聲3 表示的是不同特征指數(shù)下 -穩(wěn)定分布的時域圖，當(dāng) 文中采取 =1.5時的穩(wěn)定分布噪聲作為非高斯干擾噪聲，作為高斯干擾噪聲[49]，在不同噪聲環(huán)境下將各個算法的性

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本文編號：2831777