小波域回聲消除算法研究.pdf

1、隨著時代的進步，科技的發(fā)展為各大通信設(shè)備商帶來機遇的同時也帶來了挑戰(zhàn)。隨著通信設(shè)備種類的增多，用戶對設(shè)備中語音質(zhì)量要求也越來越高。一個通信設(shè)備能夠擁有清晰的聲音也是作為語音通信產(chǎn)品最基本的條件，然而由于人們的生活環(huán)境的復(fù)雜化，在通話過程中，大多數(shù)的語音信號都會受到不同程度不同類型的回聲信號的干擾，影響語音通話的質(zhì)量，如何有效進行通信設(shè)備的回聲消除就顯得尤為重要。文章通過對常見聲學(xué)回聲消除方法的研究，分別對自適應(yīng)回聲消除系統(tǒng)中的兩個主要模

2、塊：自適應(yīng)回聲消除模塊與雙端檢測模塊，分別做了研究與改進。
　　(1)雙端通話檢測算法的研究：首先列舉了常見的雙端通話檢測算法，針對所列舉算法的不足，本文在傳統(tǒng)的雙端通話檢測算法的基礎(chǔ)上提出了一種改進的小波域多特征值雙端通話檢測算法。改進算法將自適應(yīng)濾波器的輸入信號與參考信號進行小波分解，對分解后的小波子帶信號進行小波閾值去噪處理，再對去噪后的低頻小波子帶進行雙閾值能量判斷，判斷出語音信號所處的不同狀態(tài)：靜音態(tài)，活躍態(tài)與通話態(tài)。當(dāng)

3、判定為靜音態(tài)與通話態(tài)時，自適應(yīng)濾波器根據(jù)其判定的狀態(tài)做出相應(yīng)的處理；而活躍態(tài)的語音信號由于能量的增加較少，無法一次性判定出其所處的狀態(tài)，需要對活躍態(tài)語音信號的基因周期進行比較，進而判斷出活躍態(tài)的通話狀態(tài)，以便自適應(yīng)濾波器做出相應(yīng)的處理。
　　(2)針對自適應(yīng)回聲消除算法：本文首先列舉了常見的自適應(yīng)濾波算法，針對所列舉算法的不足，提出了一種改進的自適應(yīng)混合共軛梯度迭代算法，該算法將均值算法與混合共軛梯度迭代算法相結(jié)合，并應(yīng)用到自適應(yīng)