与VoIP声码器结合的回声消除器

与VoIP声码器结合的回声消除器 技术分析?? 与声码器结合的回声消除器VoIP 吴雅婷胡海军张志军李 挥 , , , 深圳 北京大学 深圳研究生院 信息学院广东 510855) ( , 要摘算法是回声消除器中最常用的算法之一然而语音信号的强相关性使 归一化最小均方算【】NLMS , NLMS( ) 法的收敛速度变慢鉴于 给出了一种与声码器网络电话常用的低速率声码器大多基于 线性预测编码。VoIP( ) LP( ) , 结合的回声消除器通过利用从解码端获得的 系数和激励信号省去了对去相关滤波器系数的计算并且不再 , LP , , 同时又改善了回声消除器性能仿真结果表现出更高的收敛速度和回 , 。需要专门的前置滤波器为远端信号去相关 声抵消量。 线性预测声码器网络电话关键词回声消除 ( ) ; NLMS; ; VoIP【】; 中图分类号文献标识码【】TN912 【】B An Acoustic Echo Canceller Combined with VoIP WU Ya- ting, HU Hai- jun, ZHANG Zhi- jun, LI Hui ( Information Department, Shenzhen Graduate School, Peking University, Shenzhen 518055, China) 【Abstr act 】NLMS( normalized least mean square) algorithm is widely used in echo canceller. However, due to high correlation of speech signals, the performance of echo canceller based on NLMS is depressed. An echo canceller integrated with vocoder in voice over IP system is presented. The new echo canceller using LP parameters and ex- citation signals recieved from decoder leaves out the calculation of decorrelation filter coefficients and the prewhitening of the received signal separately. Simulating results show a significant improvement of the performance. 【Key wor ds】echo cancellation; VoIP; NLMS; linear prediction; vocoder 加运算量和结构复杂度的情况下使回声消除器性能得 引言1 到了改善。 在电话系统中当听筒扬声器播放出来的声音被 , 传声器拾取后发回远端时将产生回声如果回声的延 , 。自适应回声消除与 算法 2 NLMS 迟足够大人耳就能感觉到导致发话方在说话同时又 , , 回声消除器基本原理如图 所示为方便算法的 1 。能在听筒里听到自己的声音影响正常的通话, 。 算式描述下文中符号上添加 表示为估计值符号上 , ^ ; 与传统电路相比系统中的回声问题显得更 , VoIP 添加标记表示是去相关后的信号~。 为突显这是由于 的语音是以分组包的格式和其 。VoIP 在 为抽样间隔时刻接收端收到远端信号kT( T ) , 它数据一起在网络中传输传送的语音要经过编码压 , 、 缩打包等一系列处理这不仅造成回声路径的延迟较、, 信号 冲激响应矢量为 经过回声路径后产生X , ( H ) , k k 回声信号 故回声对语音质量影响很大同时延迟抖动也较大 , , 大因此在 系统中回声消除是不可缺少的重要。, VoIP , 模块。 笔者对算法是回声消除中最常用的算法NLMS , 提出算法受语音相关性影响的缺点作出改进NLMS , 了可应用于 系统的与声码器结合的回声消除器VoIP 。 详细阐述了新笔者以声码器标准 为例ITU- T G.729 , 回声消除器的原理仿真结果表明新结构在不明显增 。, 电声技术 2006-05 N- 1 T 远端信号和回声信号在送入自有回声消除器结构中 ,??( 1) y=?hx=HX ki=0 i k- i kk适应滤波器 前均已作了去相关处理分别由 逆滤1 , LP T &#$x, x,, x%中: X= , x=x kT ,"# k- kk- 1 N- 1 波器 和 逆滤波器 实现自适应滤波器 按照 1 LP 2 。1 kkT $, ,, %算法更新系数最后将系数拷贝至滤波器 远 hhhNLMS , 2, = 。 0k 1k N- 1k 端信号与滤波器 的冲激响应卷积后得到估计回声2 。 回声消除器采用一个自适应 滤波器来建模回FIR 可以看出算法对回声消除器性能的 , Filtered- X LMS 路径从而产生估计回声信号, 改善是以明显增加运算量和结构复杂度为代价的。 N- 1 T ! ! !( 2) =h?x=H?Xy !ki k- i kki=0 ! 将估计回声从含有回声的近端信号中减去就 y, k ! 实现回声的消除通过对 滤波器系数 的自适。FIR Hk ! 更新使与 精确匹配回声信号 就能很好地 , HH , y k k k ! 其估计值所抵消因此回声消除器的核心是自适 y。, k 滤波器系数更新算法。 [1]以最小化真实回声与估计回声间误差 的NLMSe k ! 方值为准则来更新自适应滤波器的系数并对步 H, k 作归一化处理 ! e=y- y( 3) kkk 新的回声消除器4 Xe !kk! H=H+μ( 4) k+1 k2 与 声码器的结合4.1 VoIP ‖X‖ k为充分利用网络带宽资源采用较高压缩比 , VoIP 算法具有算法简单运算量小的优点但其NLMS 、, 的语音编码方式来降低语音在网络中的流量线 L。PC( 敛速度和输入信号的协方差矩阵的特征值密切相 性预测语音编码是最基本的低速率混合编码方法在) , [1,3]即收敛速度不仅依赖于 滤波器的阶数也严 , FIR , 依赖于输入信号的自相关性基于 的传统回 。NLMS 语音信号是由激励信号通过自适应它的语音模型中 ,消除器对于低相关的类似于白噪声的输入信号工作 滤波器合成的激励参数和线性预测滤波器即 LPC ) , ( 很好但对于高相关的语音信号收敛速度明显变, , 参数每隔一固定时间更新一次在文献提出的与。[7] 以致不能有效地消除回声因此需要对 算 , 。, NLMS 其思想是将语音信号编码结合的回声消除器中LPC , 做进一步改进。 由时域映射到 域但回声信号与其估计值的 LPC , LPC 参数之间误差的加权值难以确定故很难付诸实施, 。 [8]采用的是共轭结构代数码本激励线性预测 G.729最小去相关滤波( Filtered- X LMS- 算法是基于 线性预测语音编码的 ( CS- ACELP) , LPC( ) 均方差算法) 一种变体可将经过采样的 话音压缩至, G.729 64 kb/s 为克服上述 算法收敛速度随语音信号的强NLMS 由 于 低 比 特 率 和 较 高 的 语 音 质 量 在8 kb/s。 , G.729 在将信号输入到自适应滤波器关性而恶化的缺点 , 电 话 及 电 话 网 关 得 到 广 泛 的 应 用 它 也 是VoIP IP , [4,6]前先将信号输入到前置去相关滤波器进行预处 , 中有关音频编码的标准H.323 。 去除信号的相关性去相关滤波器可采用 线性 , 。LP( 测滤波器其系数可由 递归算法 ) , Levinson- Durbin 中对于每一帧语音在编码端原语音信号G.729 , , 得滤波器的阶数越高经滤波后得到的预测误 。LP , 经过线性预测分析后得到激励信号 因为激x( n) u( n) 。 的相关性越小算法的收敛速度改善越大运 , NLMS , 并且激励励信号是语音信号去掉短时相关性的结果 ,量也越大。 信号是由随机码本信号在解码端通过基音合成滤波器 重构生成的相当于 白化去掉相关性后的, u( n) x( n) ( ) 在这种带有前置去相关滤波器的现如图 所示2 , 表征为自适应码本和随机码本的索引值和增益同时。 !’Xe kk !! 提取出的 模型参数还包括 线性预测参数CELP LP( ) 。 =H+α( 9) H k+1 k2 ’ 在解码端如图 所示用这些参数来重建激励信 , 3 , X‖‖k 号并获得 合成滤波器的参数LP 。 其中 T T T ) ! ’! ! ) ’’% $ - HH y( 10) e=y- =HX- HX= X kk kkkkkkkk 将式对比式( 10) ( 3) T ! ! ! 是 的线性预测误e可知e e=y- y= %$X, H - Hkkkk k k k k ! 差用 滤波器还原的相关性就可得到 , LP eek k M ! e=e+ae( 11) " kkik- ii=1 前面已提到为提高 算法的收敛速度和深, NLMS 系统描述 4.3 算法如可以采用预去相关pre- whitened) NLMS ( 度 ,%%$$由于激励信号 已是接收到的远端信号 u n x n 算法将 白化后再送入自适应滤波filtered- X LMS x( n) 因此没有必要用专门的前置 滤波器的去相关输出LP , 器这里可不用设计专门的滤波器对 进行去相 。, x( n) %$为 去相关新回声消除器图 可省去现有系统 x n , ( 4) 关操作而是可以直接用解码端得到的激励信号 , u( n) 图 中的 逆滤波器 从解码器获得的 同时( 2) LP 1。, LP 作为白化了的 用于自适应滤波器系数的更新以 x( n) , 参数可以用来对回声信号和误差信号分别进行去相关 估计回声路径。 和恢复相关滤波不需使用图 中单独的 系数计算 , 2 LP 器进行计算此外图 中的滤波器 也可省去这样。, 2 2 。, 基 于 这 一 点 传 统 的 预 去 相 关 , ( pre - whitened) 算法中去相关滤波器的构造及参数计算与更新NLMS 节省了一个前置滤通过共享解码器计算获得的参数 ,均可被避免从而大大减小了计算量, 。 波器和 系数运算器的开销大大减小了运算量和存LP , 算法描述4.2 储量结构也得到了简化同时因对输入信号进行了 , ; , 在将信号输入到自适应滤波器前, 先去除信号的去相关操作的收敛性能也得到了明显改善, NLMS 。 相关性将远端信号 和回声信号 分别用 逆滤波。xyLP kk 去相关为线性预测系数即有, a, i M ! ( 5) x=x- ax "kkik- ii=1 M ! y=y- ay( 6) " kkik- ii=1 将式带入式得( 1) ( 6) M M T T ! y=y- ay=H?X- a#$=""?H X kkik- i kki k k- i i=1 i=1 M T T ’HH X= ( 7) %X- aX& "k k k kik- i i=1 比较式和式语音信号 和回声信号 的关系( 1) ( 7) , Xy k k ’ 仿真结果! 5 与其各去相关后的信号与之间的关系是完全相同 Xyk k 仿真测试时采用基于 的声码器G.729 , 室内回声 ’! 的因此可采用和来估计回声路径 。, Xyk k 路径的冲激响应如图 所示为测试回声消除器在回5 。 T ! !声路径突然改变时的适应能力在第 回声路径由!, 8 s y =H( 8) Xk k k 变为 HH。 12 电声技术 2006-05 结论6 笔者提出一种可应用于 的新型回声消除器VoIP , 它与声码器结合在不明显增加运算量和结构复杂度, 的情况下加快 算法的收敛速度从而改善回声 NLMS , 消除器的性能笔者给出了算法的理论依据仿真结果 。, 表明了新算法与 算法相比的有益效果NLMS 。 参考文献 [1] HAYKIN S. Adaptive Filter Theory[M]. 4th ed. New York: Prentice Hall, 2002. [2] BREINING C, DREISEITEL P. Accoustic echo control, an application of very- high- order adaptive filters[J]. IEEE Signal Processing Magazine, 1999( 7) : 42- 69. [3] HOMER J , BITMEAD R R , MAREELS I. Quantifying the effects of dimension on the convergence rate of the 回声消除器的性能由其自适应滤波器的收敛速度 LMS adaptive FIR estimator[J]. IEEE Trans. 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A combined LPC- based speech coder and filtered - X LMS algorithm for acoustic echo cancellation[C]. Proc. IEEE ICASSP, 2004 ( 4) : 125- 128. 2 2 作者简介 "!( 12) ERLE k =10 lg E #$/E %&( ’y e k k 吴雅婷硕士主要研究方向为通信领域的信号处理, , ; 也称为系统距离失调反映的是回声( 2) , ( DIST) , 胡海军硕士主要研究方向为信号处理与语音编码, , ; 张志军硕士工程 师主 要 从 事 网 络 协 议及 多 媒 体网 , , , VoIP ! 除器中自适应 滤波器对真实回声路径 的 FIR HH k k ; 络应用方面的研究 近程度李挥博士副教授硕士生导师主要研 究方 向 为 通信 系 统 , , , , 及芯片设计宽带交换理论, 。2 ! - H ‖ ‖H k k 收稿日期[] 2006- 01- 09 "!( 13) DIST k =10 lg !" 2 ‖H‖ k