專利名稱：用自適應(yīng)判決門限來完成通話重疊檢測(cè)的方法和裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及用于完成通話重疊檢測(cè)的方法和裝置，特別涉及用自適應(yīng)判決門限來完成通話重疊檢測(cè)的方法和裝置。
通信過程通常包括至少二個(gè)用戶方和相關(guān)的硬件。就一組硬件而言，來自與硬件共地點(diǎn)的用戶的語音被稱為近端語音，而來自另一用戶的語音稱為遠(yuǎn)端語音。常規(guī)的回波消除器(其可以供兩組硬件使用)使用自適應(yīng)濾波器，以估計(jì)回波路徑和合成估計(jì)的回波信號(hào)，該估計(jì)回波信號(hào)是從信號(hào)Sin減得的信號(hào)，目的是降低近端回波。

圖1表示傳統(tǒng)的回波消除器10，其包括完成規(guī)格化最小均方(NLMS)算法的自適應(yīng)FIR濾波器12，完成經(jīng)過語音檢測(cè)和比較的通話重疊檢測(cè)器14，以及混合器16。為了從輸入(回波消除器10的Rout通常與回波消除器10Rin信號(hào)相同)和輸出(回波消除器10的Sin)信號(hào)中正確地估計(jì)出實(shí)際回波路徑，該回波路徑的輸出一定要完全從輸入信號(hào)中產(chǎn)生。如果近端和遠(yuǎn)端用戶在同一時(shí)間只有一個(gè)說話，則自適應(yīng)FIR濾波器12很容易改進(jìn)為估計(jì)出回波路徑。當(dāng)兩用戶同時(shí)說話時(shí)，該種情況稱為“通話重疊”。在通話重疊期間，輸出信號(hào)不僅包含輸入信號(hào)的回波，而且還包含近端語音信號(hào)。
當(dāng)出現(xiàn)近端語音時(shí)，應(yīng)當(dāng)禁止濾波器12的適配性，否則將獲得回波路徑的錯(cuò)誤估計(jì)，其導(dǎo)致弱回波消除。通話重疊檢測(cè)器14的作用是當(dāng)回波被近端語音訛誤時(shí)進(jìn)行檢測(cè)，然后禁止濾波器12的適配性。由于在通話重疊情況時(shí)的發(fā)散問題，通話重疊檢測(cè)器104對(duì)回波消除器10的總體性能有大的影響。
已經(jīng)做了許多努力以完成通話重疊檢測(cè)，它們利用來源于近端和遠(yuǎn)端信號(hào)的譜特征或功率電平信息。例如，在D.L.Duttweiler的“A Twelve-ChannelDigital Echo Canceller”(IEEE Trans.Commun.,Vol.COM-26,PP.647-635,1978)中說明的Geigel算法(其遵循功率比較概念)做了一個(gè)基本假設(shè)，即回波具有比遠(yuǎn)端語音信號(hào)更低的功率電平。因此，如果近端信號(hào)功率比遠(yuǎn)端語音低一個(gè)確定的門限(通常為6dB)，則將近端信號(hào)考慮為回波，回波消除器設(shè)法消除它。否則，說明通話重疊并且禁止適配。Geigel算法是非常有效的(計(jì)算簡(jiǎn)單且成本低)和非常有用的(適用于很多應(yīng)用)。
但是，在下列情況下，Geigel算法的基本假設(shè)是不正確的(1)近端說話者以較低音量說話或者過度損耗被引入近端模擬電路；和(2)大音量回波可發(fā)生在移動(dòng)或免提電話或者在一些具有嚴(yán)重泄漏的混合器中。
在這些情況下，回波消除器可以將較低的近端語音弄錯(cuò)為回波并設(shè)法消除它，或者將強(qiáng)的回波弄錯(cuò)為近端語音并設(shè)法保持它。
另一類通話重疊算法是交互相關(guān)或者基于相干的算法(這里表示為“CORR算法”)，正如在例如J.Benesty等人的“A New Class of Double-TalkDetectors Based on Cross-Correlation”(IEEE Trans.SignalProcessing,Vol.46,No.6,June 1998)和T.Gansler等人的“A Double-Talk Detector Based on Goherence”(IEEETrans.Commun.,Vol.44,pp.1421-1427,November1996)中所說明的，其基于假設(shè)來自不同用戶的語音信號(hào)在呼叫中是獨(dú)立的，然后使用在Rout和Sin信號(hào)之間的互相關(guān)系數(shù)向量用于通話重疊檢測(cè)。由于回波通常能夠近似為它們?cè)夹盘?hào)的衰減和延遲版本，因此在回波和它的原始信號(hào)之間的強(qiáng)相關(guān)應(yīng)當(dāng)存在。這使互相關(guān)系數(shù)向量成為通話重疊檢測(cè)的有效測(cè)量。與Geigel算法比較，為了可靠估計(jì)互相關(guān)函數(shù)，CORR算法引入了至少一個(gè)語音幀的額外判決延遲(通常為幾百個(gè)樣值)。作為滯后判決的結(jié)果，為了避免嚴(yán)重地消除插入近端語音的原始部分，適配性也一定要延遲。CORR算法還是更為復(fù)雜的計(jì)算，尤其是當(dāng)估計(jì)譜域中的相關(guān)函數(shù)時(shí)更是如此。
在K.Ochiai等人的“Echo Canceller with Two Echo Path Models,”(IEEE Trans.Commun.,Vol.COM-25,pp.589-595,June 1977)(其使用了具有二個(gè)回波路徑模型的回波消除器)中或者在C.Carlemalm等人的“OnDetection of Double-Tald and Change in the Echo Path Using a MarkovModulated Channel Model,”(Proc.Intl.Conf.ASSP,Munich,Germany,April20-24,1997,Vol.V,pp.3869-3872)(其使用Markov調(diào)制信道模型)中能夠發(fā)現(xiàn)解決通話重疊問題的其它努力。
上述檢測(cè)技術(shù)的任何一個(gè)具有至少一個(gè)共同特征；即由于語音電平，背景噪聲和回波路徑衰減的時(shí)間變化特性，適當(dāng)精度的門限是臨界的值這就提出固定判決門限不是合適的，而應(yīng)當(dāng)由自適應(yīng)判決門限來替換，其能夠在通話期間連續(xù)地跟蹤變化。而且，為了防止回波消除器中合成濾波器的發(fā)散，參數(shù)估計(jì)和通話重疊檢測(cè)算法一定要快。
本發(fā)明解決了利用傳統(tǒng)通話重疊檢測(cè)器和回波消除器所引起的問題，提供有通話重疊檢測(cè)器和實(shí)現(xiàn)通話重疊檢測(cè)的方法，以及回波消除器和實(shí)現(xiàn)回波消除的方法，其利用了自適應(yīng)門限。自適應(yīng)門限能夠連續(xù)地在電話通話期間跟蹤變化，并且允許通話重疊檢測(cè)器、回波消除器、及本申請(qǐng)方法調(diào)節(jié)到語音電平、背景噪聲和/或回波路徑衰減的時(shí)間變化特性。
在另一優(yōu)選實(shí)例中，本發(fā)明允許使用二個(gè)或多個(gè)互補(bǔ)通話重疊檢測(cè)算法。例如，一個(gè)通話重疊檢測(cè)算法可以是檢測(cè)算法，例如是簡(jiǎn)單低計(jì)算成本和非常有效的Geigel算法，而另一個(gè)算法可以是互相關(guān)或基于相干算法，其可為更精確但卻有更多計(jì)算上的復(fù)雜性。
在本發(fā)明的另一實(shí)例中，通話重疊、回波消除器及本申請(qǐng)的方法包括了基于幀的、基于樣值、或兩者組合的處理元件。
圖1表示傳統(tǒng)的回波消除器；圖2表示在本發(fā)明一個(gè)示例性實(shí)例中的回波消除器；圖3(a)和3(b)表示在本發(fā)明一個(gè)實(shí)例中示例性混合器的幅值響應(yīng)和相位響應(yīng)；圖4表示在本發(fā)明另一示例性實(shí)例中的回波消除器；圖5(a)-5(f)和6(a)-6(f)表示圖1和2示例性回波消除器實(shí)例的仿真結(jié)果；圖7是概述由本發(fā)明回波消除器和通話重疊檢測(cè)器完成之處理的框圖。
圖2表示在本發(fā)明一個(gè)實(shí)例中包括通話重疊檢測(cè)器的回波消除器100的框圖。回波消除器100包括用于實(shí)現(xiàn)NLMS算法的元件120，通話重疊檢測(cè)器140，混合器160，加和器170和延遲180。通話重疊檢測(cè)器140還包括二個(gè)取樣計(jì)數(shù)器R計(jì)數(shù)102和S計(jì)數(shù)104，幀計(jì)數(shù)器F計(jì)數(shù)106，二個(gè)數(shù)據(jù)輸入緩存器Rout-in緩存器108和Sin緩存器110(這二個(gè)都是先進(jìn)先出)，以及二個(gè)通話重疊計(jì)算緩存器Xn-緩存器112和Yn-緩存器114，其用于存儲(chǔ)和分段輸入數(shù)據(jù)流為重疊幀。R計(jì)數(shù)102和S計(jì)數(shù)104分別用于計(jì)數(shù)Rout和Sin數(shù)據(jù)取樣。當(dāng)接收了S樣值時(shí)，R計(jì)數(shù)102(或者S計(jì)數(shù)104)發(fā)出使能信號(hào)X使能116(或者Y使能118),X使能116(或Y使能)允許通話重疊檢測(cè)器完成修改使能，即使能Xn緩存器112(或Yn緩存器114)，用存儲(chǔ)在Rout緩存器108(或者Sin緩存器110)中S最新到來的樣值左移和右填充；清零取樣計(jì)數(shù)器，即清零取樣計(jì)數(shù)器R計(jì)數(shù)102(S計(jì)數(shù)104)并且在接收S樣植之后重新啟動(dòng)。X使能116(或者Y使能108)還用作時(shí)鐘信號(hào)，用于增加幀計(jì)數(shù)器。
以逐幀為基礎(chǔ)，在Xn緩存器112或Yn緩存器114中的數(shù)據(jù)修改程序可表達(dá)為下述步驟Xn-r=Xn-r+1,…,Xn-2=Xn-1,Xn-1=Xn,Xn=Xn+1；Yn-r=Yn-r+1,…,Yn-2=Yn-1,Yn-1=Yn,Yn=Yn+1；這里n=n+1，(在數(shù)據(jù)修改完成之后幀計(jì)數(shù)器指向下一幀)。
在修改程序成之后，語音活動(dòng)檢測(cè)器122,124和通話重疊檢測(cè)器算法由DT使能信號(hào)120初始化，并且通話重疊檢測(cè)器140的結(jié)果對(duì)于相同幀中最新S樣值用于控制(如果通話重疊則禁止)元件120中的NLMS適配。由于重疊在相鄰幀中，對(duì)于每一幀，只有最后的S樣值用于NLMS適配和錯(cuò)誤信號(hào)計(jì)算。
一旦接收了每個(gè)S樣值，就修改Xn緩存器112和Yn緩存器114，并且如果Xn(i)=Rout(n.S+i-M)是接收-輸出信號(hào)的第n幀和Yn(i)=Sin(n.S+i-M)是從近端(回波路徑側(cè))返回的發(fā)送-輸入信號(hào)序列，這里S是連續(xù)幀之間的移動(dòng)步長(zhǎng)，M是幀長(zhǎng)度且通常是S的倍數(shù)，i=1,2,…,M，則在基于逐幀的每個(gè)S樣值就初始化通話重疊檢測(cè)計(jì)算?；ハ嚓P(guān)向量Rxy(n,k),k=0,1,2,…M-1，信號(hào)能量Ex(n),Ey(n)，以及第n幀φxy(n)的最大值|Rxy(k)|可用下式計(jì)算(為了簡(jiǎn)單)省略了Rxy中的幀指數(shù)n)。注意Xn(i-S)=Xn-1(i),Yn(i-S)=Yn-1(i),Rxy(k)=Σi=1M-kxn(i)·yn(i+k)---(1)]]>Ex(n)=Rx(0)=Σi=1Mxn2(i)---(2)]]>Ey(n)=Ry(0)=Σi=1Myn2(i)---(3)]]>Φxy(n)=0≤k≤M-1max|Rxy(k)|---(4)]]>第n幀歸一化互相關(guān)系數(shù)Cxy(n)的平方還可定義和計(jì)算為Cxy(n)=0≤k≤M-1Rxy2(k)Ex(n)·Ey(n)max=Φxy2(n)Ex(n)·Ey(n)≤1---(5)]]>由于Σi=1M-kxn2(i)≤Σi=1Mxn2(i)=Ex(n),Σi=1M-kyn2(i+k)=Σi=k+1Myn2(i)≤Σi=1Myn2(i)=Ex(n),]]>Rxy2(k)=[Σi=1M-kxn(i)·yn(i+k)]2≤[Σi=1M-kxn2(i)][Σi=1M-kyn2(i+k)]≤Ex(n)·Ey(n);]]>因此Cxy(n)≤1，其是方程(5)的右邊。
本發(fā)明是基于下述實(shí)際測(cè)量(1)來自二個(gè)用戶的信號(hào)在整個(gè)通話中是相互獨(dú)立的，并且與背景噪聲無關(guān)；(2)回波路徑或混合器106的傳遞函數(shù)H(w)在語音音帶(大約300Hz～3400Hz)中通常具有接近平坦的振幅響應(yīng)和線性相位響應(yīng)，如圖3(a)和(b)中所示，對(duì)于所有語音音帶信號(hào)H(W)≈h0·ejwn0---(6)]]>在這些條件下，回波能夠由其原始信號(hào)的衰減和延遲版本近似表示。這也意味著，回波與原始信號(hào)具有強(qiáng)相關(guān)并且它們的互相關(guān)函數(shù)將得到在n0時(shí)間延遲時(shí)的峰值。
(3)傳遞函數(shù)H(w)是時(shí)間變化的，其中衰減h0和延遲n0可以隨時(shí)間變化，這是因?yàn)榛夭ㄏ怯迷诟鞣N情況下。例如，回波路徑可以(ⅰ)從通話到通話；(ⅱ)在多擴(kuò)充環(huán)境下；(ⅲ)通話期間的橋接中發(fā)生變化。但是，情況(ⅱ)和(ⅲ)要比情況(ⅰ)更少發(fā)生。因此在大多數(shù)情況下假設(shè)h0和n0在整個(gè)通話期間更緩慢變化是合理的。因此，從其輸入和輸出信號(hào)中，在假設(shè)時(shí)間不變期間的短時(shí)間間隔(一般為20～60ms)上能夠確定一組可靠的H(w)的參數(shù)。
(4)由于弱信號(hào)更有可能被環(huán)境噪聲破壞，為了更加可靠的測(cè)量，在靜止時(shí)間或者在通話重疊時(shí)間間隔時(shí)不應(yīng)當(dāng)估計(jì)傳遞函數(shù)H(w)。
從上述假設(shè)中，在基于逐幀其幀長(zhǎng)為M(一般為256～512)和移位步長(zhǎng)S(一般為M/3，由M-S=2M/3樣值重疊的相鄰幀)時(shí)，對(duì)應(yīng)的通話重疊算法能夠用下述步驟表述Ⅰ．對(duì)于第n幀，首先從對(duì)應(yīng)的Xn(ⅰ)和yn(i)信號(hào)中計(jì)算互相關(guān)向量Rxy(k),峰互相關(guān)值φxy(n)，信號(hào)能量Ex(n),Ey(n)和歸一化互相關(guān)系數(shù)Cxy(n)。
然后，Cxy(n)可進(jìn)一步用先前值平滑化，利用(近似為平方斜坡加權(quán)方案)Cxy(n)=[Σr=13r2*Cxy(n-3+r)]/Σr=13r2---(7)]]>=114[Cxy(n-2)+4*Cxy(n-1)+9*Cxy(n)]]]>≈0.10*Cxy(n-2)+0.30*Cxy(n-1)+0.60*Cxy(n)Ⅱ．基于幀能量序列Ex(n),Ey(n)，用于把xn和yn信號(hào)從環(huán)境噪聲中區(qū)分開的語音活動(dòng)檢測(cè)器(VAD)122,124: Ⅲ．使用自適應(yīng)回波路徑跟蹤算法(下面將詳細(xì)說明)從Ex(n),Ey(n),φxy(n)和Cxy(n)估計(jì)Geigel門限Th0(n)。在回波路徑跟蹤期間，如果Geigel算法完成了，則組MarkGeigel=1，否則MarkGeigel=0。Ⅳ．如果MarkGeigel=1或者VAD(xn)+VAD(yn)=0，則讓g=0并到達(dá)步驟(Ⅴ)。否則，基于上述Th0(n),VAD(xn)和VAD(yn)按照下述用Geigel算法(基于幀的Geigel算法)檢測(cè)通話重疊如果在當(dāng)前幀yn中至少P個(gè)(3≤P≤M/16，一般P=M/32)樣值滿足下述條件之一(注意它們相互不相容)，(i)VAD(yn)=1,and|yn(k)|≥Th0(n)*k-M≤i≤kmax|xn(i)|,K=1,2,...M.---(9a)]]>(ii)VAD(yn)=0,butVAD(xn)=1and|yn(k)|≥2*Th0(n)*k-M≤i≤kmax|xn(i)|.---(9b)]]>則申明通話重疊和設(shè)置g=1。否則申明無通話重疊且讓g=0。Ⅴ．使當(dāng)前通話重疊結(jié)果DTD(yn)=g。Ⅵ．修改基于VAD(yn)的通話重疊檢測(cè)結(jié)果，平滑的Cxy(n)和當(dāng)前門限Co(n): Ⅶ．修改判決門限Co(n)為下述如果Cxy(n)≥max[Cmid,C0(n)-ε0]則C0(n+1)=min[Cmax,0.25*C0(n)+0.75*Cxy(n)]，(快進(jìn))(11)否則C0(n+1)=max[Cmid,(1-1/32)*C0(n)，(慢釋放)](12)這里0＜Cmin≤Cmid≤Cmax＜1,0＜ε0＜1≤ε1和Cmid～Cmax是適配范圍。典型地，Cmin=0.10,Cmid=0.40,Cmax=0.90,ε0=0.10,ε1=0.35,C0(1)=Cmid。
注意，公知為CORR算法之“灰色區(qū)”的下述情況將保持不變的Geigel算法的結(jié)果DTD(yn)=g,max[Cmin,C0(n)-ε1]＜Cxy(n)＜max[Cmid,C0(n)-ε0] (13)Ⅷ．釋放延遲(handover)附加利用Nd(初始Nd=0,Nhang是附加釋放延遲幀，Nhang=1～2)修改通話重疊計(jì)數(shù)器， 如果DTD(yn)=0和Nd＞0，則復(fù)位DTD(yn)=1。Ⅸ．上述基于幀的通話重疊算法具有算法延遲Ta，其與S樣值的間隔相等(見圖2)。如果延遲是允許的(例如基于幀的語音編解碼器)，則將Sin路徑中的總延遲設(shè)置到(Ta+Tp)，并且返回DTD(yn)作為yn的最后S樣值的最終通話重疊結(jié)果。
否則，設(shè)置Tp作為Sin路徑中的總延遲，一旦接收了新樣值yn+1就進(jìn)行到步驟(X)，并且為了算法延遲補(bǔ)償進(jìn)一步運(yùn)行基于樣值的Geigel算法。Tp是通話重疊檢測(cè)器140的處理延遲。Ⅹ．如果接收了yn+1的新樣值就啟動(dòng)下列基于樣值的Geigel算法假設(shè)第n+1幀的第t個(gè)樣值St=yn+1(M-S+t)=yn(M+t)是當(dāng)前最新的Sin數(shù)據(jù)，其已經(jīng)存儲(chǔ)在Sin緩存器中。
St的Geigel門限用當(dāng)前可獲得的基于幀的結(jié)果計(jì)算為 如果|st|≥Tht(r)*t-M≤i≤tmax|xn+1(M-S+t)|]]>并且|St|≥2.50*σy(n)，則GeigclCount=min(GeigelCount+Ps；S*Nhang+.1)； (16)否則，GeigelCount=max(GeigelCount-1,0)。這里，2.50*σy(n)是由語音活動(dòng)檢測(cè)器122,124估計(jì)的噪聲電平，Nhang是附加釋放延遲幀，以及Ps=M/32是釋放延遲增加步驟。
如果GeigelCount＞0，或者在前基于幀的通話重疊結(jié)果DTD(yn)＞0，則設(shè)置DTD(St)=1，通告當(dāng)前輸入樣值St的通話重疊(在沒有任何算法延遲的情況下還應(yīng)當(dāng)禁止自適應(yīng)濾波器)并且然后返回。
否則，設(shè)置DTD(St)=0和返回(等待下一個(gè)輸入樣值St+1。)注意，DTD(yn)用于表示第n幀的通話重疊結(jié)果，而DTD(St)用于表示第(n+1)幀中只是第t個(gè)樣值的通話重疊結(jié)果。為了簡(jiǎn)單和避免混淆，基于幀的結(jié)果DTD(yn)也表示成DTD(n)，基于樣值的結(jié)果DTD(St)表示成DTD(t)。
由于在靜止或者有較大噪聲的時(shí)間內(nèi)，通話重疊檢測(cè)和回波路徑估計(jì)是不可靠的，下面的簡(jiǎn)化語音活動(dòng)檢測(cè)算法由語音活動(dòng)檢測(cè)器122,124采用，用以將信號(hào)從噪聲中分開。除了最終判決是根據(jù)樣值幅值而不是幀能量之外，VAD算法類似于那些在標(biāo)準(zhǔn)化編碼器中使用的(見ITU-T,G.723.1附錄A，或者ITU-TG.729附錄B)。
對(duì)于第n幀xn，噪聲電平Ax(n)首先是基于其先前Ax(n-1)和當(dāng)前幀能量Ex(n)估計(jì)的。然后，計(jì)算自適應(yīng)門限Thx用于VAD判決。即，如果Ex(n)≥Ax(n)-1，則Ax(n)隨一些漏泄和一些上界Amax增加，即Ax(n)=min[(1+132)*Ax(n-1),Axmax],---(17)]]>而如果Ex(n)≤Ax(n-1)則Ax(n)由下界Axmin修改，即Ax(n)=max
(18)如果當(dāng)前幀xn(k)中至少P個(gè)(3≤P≤M/16，一般P=M/32)樣值滿足|xn(k)|＞Thx,k=1,2,…,M，則通知語音和設(shè)置CADxn=1。這里Thx由下式計(jì)算Thx=2.50*σx(n),σx(n)=Ax(n)M.---(19)]]>否則，VAD(xn)=0，并且將當(dāng)前幀xn分類為背景噪聲。類似地，VAD算法也可以用作于yn(i)序列，即◆如果Ey(n)≥Ay(n-1)，則Ay(n)=min[(1+132)*Ay(n-1),Aymax],---(20)]]>◆如果Ey(n)<Ay(n-1)，則Ay(n)=max
. (21)◆使Thy=2.50*σy(n),σ(n)y=Ay(n)M.---(22)]]>如果在當(dāng)前幀yn(k)中至少P個(gè)樣值滿足|yn(k)|＞Thy,k=1,2,…,M，則通告語音并且設(shè)置VAD(yn)=1，否則。VAD(yn)=0。
這里，非常類似于方程(14),VAD(xn)和VAD(yn)兩者釋放延遲1～2個(gè)附加幀。對(duì)于范圍-1.0～+1.0內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)μ定律解碼信號(hào)，VAD122,124的初始值能被設(shè)置成Xmin=Aymin=M*10-5,Axmax=Aymax=M*10- 2,Ax(1)=0.10,Ay(1)=0.10,P=M/32，這里Ex(n)和Ey(n)是由方程(2)和(3)計(jì)算的。邊界值能被設(shè)置成VAD122,124的合適范圍，例如為背景噪聲的最小和最大幀能量。
為了簡(jiǎn)單，上面都集中在如何跟蹤類似于方程(6)之回波路徑模型(EPM)的衰減(幅值響應(yīng)|h0|)及如何考慮噪聲效應(yīng)用于更精確地估計(jì)Geigel算法的判決門限(稱為Geigel門限)。
通過上述假設(shè)，如果不出現(xiàn)近端語音，則y(k)≈h0·*x(k-n0)+N(k)， (23)這里N(k)是具有自相關(guān)函數(shù)RN(n)之送入信號(hào)中的背景噪聲。通過假設(shè)RxN(k)=0，下面的互相關(guān)和自相關(guān)序列可計(jì)算為Rxy(k)≈h0·Rx(k-n0) (24)Ry(k)≈|h0|2·Rx(k)+RN(k)，(25)最大化方程(24)的兩邊，并使方程(25)的k=0，則從方程(6)可得|H(w)|=|h0|≈|Rxy(k)|kmaxRx(0),---(26)]]>Ry(O)≈|h0|2·Rx(O)+RN(O)=Re(O)+RN(O) (27)用方程(26)代替方程(27)中的|h0|，得[max|Rxy(k)|k]2Ry(0)·Rx(0)=1-RN(0)Ry(0),---(28)]]>即Cxy(n)=maxkRxy2(k)Ry(0)Rx(0)=1-RN(0)Ry(0)=11+(1/ENT).---(29)]]>這里Re(O)=|h0|2·Rx(O)是回波能量，ENR=Re(0)RN(0)]]>是回波對(duì)噪聲能量比，其是噪聲能量之量的測(cè)量。
方程(29)的左邊實(shí)際上是方程(5)中定義的平方歸一化互相關(guān)系數(shù)Cxy(n)。從方程(27)中還可看出，即使|H(w)|=|h0|是常數(shù)，Cxy(n)是x(k)和N(k)兩者的函數(shù)。通常，回波路徑不是理想的常數(shù)但是(與信號(hào)相比)是緩慢的隨時(shí)間的變量。
為了跟蹤背景噪聲量中的變化和信號(hào)電平及回波路徑衰減中的變化，自適應(yīng)判決門限應(yīng)當(dāng)用于在步驟Ⅳ和Ⅵ的上述通話重疊算法中。而且，Geigel算法是以x(k)和y(k)之間的相對(duì)功率電平為基礎(chǔ)的，如果y(k)已經(jīng)由背景噪聲破壞，則僅基于衰減|h0|是不足以進(jìn)行可靠判決的，噪聲效應(yīng)還應(yīng)當(dāng)反映在Geigel門限中。
考慮通話重疊算法上的噪聲效應(yīng)是很有用的。從方程(29)的右邊可見，如果N(k)僅包含了非常小的背景噪聲和沒有通話重疊，則N(k)≈0,RN(O)≈0, (30)其導(dǎo)致Cxy(n)≈1, (31)和|Txy|=Ry(0)Rx(0)≈|h0|.---(32)]]>但是如果N(k)≠0和僅假設(shè)RxN(k)=0，則從上面定義可見|Txy|=Ry(0)Rx(0)=|h0|2+1ENR·|h0|2=(1+1ENR)·|h0|≥|h0|,---(33)]]>如果不得不考慮噪聲效應(yīng)，則方程(33)中的ENR能夠看成用于補(bǔ)償方程(26)或方程(32)中的|h0|的噪聲補(bǔ)償系數(shù)。正如方程(33)中所示，只有當(dāng)ENR→∞時(shí)|Txy|=|h0|，其意味著噪聲補(bǔ)償是不必要的。這種情況示于方程(32)中。但是，這種條件是不大可能的，因?yàn)锳-定律/μ-定律PCM壓縮中的信噪比(SNR)是遠(yuǎn)低于35dB，其意味著來自6dB混合器的回波的ENR上邊界應(yīng)當(dāng)是ENR≤29dB。實(shí)際ENR值通常要遠(yuǎn)小于這個(gè)理論極限值。從方程(27)可見，噪聲能量已被包括在Ry(O)中，其用于|Txy|估計(jì)。為了更可靠的結(jié)果，應(yīng)當(dāng)用|Txy|而不是|h0|來估計(jì)Geigel門限，并且僅當(dāng)Cxy(n)值是大時(shí)才應(yīng)當(dāng)進(jìn)行計(jì)算，其表明清除沒有通話重疊情況。為了靈敏性的緣故，僅當(dāng)ENR值也為大時(shí)才計(jì)算Geigel門限，其表明N(k)僅包含適當(dāng)量的噪聲信號(hào)(通常限制ENR≥0.5～1.0)。
從上面可見，用下面的回波路徑跟蹤和噪聲補(bǔ)償算法能夠估計(jì)Geigel門限1)使Φxy(n)=max0≤k≤M-1|Rxy(n,k)|]]>在第n幀中為最大值|Rxy(k)|，Cxy(nmax)=maxr-r+1≤k≤nCxy(k)andCxy(nmin)=minn-r+1≤k≤nCxy(k)]]>為在最近的r幀中的最大和最小Cxy值，這里nmax和nmin是對(duì)應(yīng)的幀指標(biāo)(注意n-r+1≤nmax≤n,n-r+1≤nmin≤n)?；夭窂椒淀憫?yīng)的估計(jì)為Txy=Ey(nmax)Ex(nmax),---(34)]]>2)如果Cxy(nmin)≥max[β0,Cxy(nmax)=ε0]≥Cmid,hmid≤Txy≤hmax和VAD(xn)=1,則具有所計(jì)算Txy之回波路徑的跟蹤衰減h0如下h0(n)=(1-μ0)·h0(n-1)+μ0·Txy, (35)并且設(shè)置MarkGeigel=1，其意味著如果β0≥Cmid和Cxy(nmax)非常接近于C0(n)，則具有基于幀的Geigel算法的通話重疊將是不必要的，換句話說已經(jīng)完成了基于幀的Geigel算法。條件Hmin≤Txy≤hmax用于去掉h0(n)中的外形或不規(guī)則的修改。否則，h0保持不變，即h0(n)=h0(n-1),(36)并且MarkGeigel=0，其意味著在當(dāng)前幀中Geigel算法沒有結(jié)束。3)由于回波路徑跟蹤結(jié)果h0(n)僅在平均上反映了x(k)和y(k)之間的相對(duì)功率電平，因此為了更可靠的結(jié)果，能夠使用下述修改的Th0(n)作為最終Geigel門限Th0(n)=min[hmax,max(hmin,(1+y)*h0(n))](37)為了去掉不規(guī)則噪聲峰，這里0≤y≤0.25是小的正數(shù)，進(jìn)一步用于噪聲補(bǔ)償。0≤hmin≤hmax≤1是下/上邊界值，Cmid≤β0≤1.0,0≤μ0≤1.0一般地說，hmin=0.15,hmax=0.90,β0=Cmid,ε0=0.10,μ0=0.75。初始值可以是h0(O)=0.50。(A)Geigel算法的快速實(shí)現(xiàn)Geigel算法用于基于幀的和基于取樣的通話重疊檢測(cè)。由于該算法搜索Xn(i)的滑動(dòng)窗中的峰值(見方程9a和9b)，最好在Xn(i)的遞減順序中運(yùn)行分類過程并且在每個(gè)取樣迭代中保持更新。在I.Pitas的“Fast algorithmsfor runniry ordering and max/min calculation,”IFEE Trans.CircuitsSyst.Vol.36,pp.795～804,June 1989)中提出了一種快速算法，用于在任意M個(gè)元素(M通常是2的冪)的滑動(dòng)窗中分類和最大化/最小化計(jì)算，其在每次取樣時(shí)間最多要求2log2(2M)個(gè)比較操作。這也是基于取樣Geigel算法的復(fù)雜性。但是，所需要的全部中間存儲(chǔ)器大約為(M+log2M)個(gè)單元。結(jié)果，對(duì)于yn(i)的M次取樣，基于幀的Geigel算法的復(fù)雜性最多在O(2Mlog22M)操作和O(M)存儲(chǔ)器量級(jí)。
對(duì)于任意M個(gè)元素的快速最大化/最小化計(jì)算的另一種方法是I.Pitas的“Fast algorithms for running ordering and max/min calculation,”IEEE Trans.Circuits Syst.Vol.36,pp.795～804,June 1989)中的MAXLINE算法，其對(duì)于均勻分布輸入平均上要求每次取樣時(shí)間僅有3個(gè)比較。這也是基于取樣的Geigel算法的復(fù)雜性。由于在該算法中不需要中間存儲(chǔ)器，并且在每次取樣時(shí)間都要求(M+1)個(gè)比較的最壞情況對(duì)于足夠大窗長(zhǎng)度M來說是極少的。因此，MAXLINE是在速度和成本之間非常好的折衷。以MAXLINE為基礎(chǔ)的基于幀的Geigel算法的復(fù)雜性在平均上為O(3M)和在最壞(但極少)情況下為O(M2)。(B)基于幀算法中延遲和復(fù)雜度考慮由于本發(fā)明所提出的通話重疊算法可以是以幀移位步長(zhǎng)為S的基于逐幀的，所以至少S個(gè)樣值的算法延遲Ta要求用于初始化通話重疊計(jì)算(假設(shè)所有接收的數(shù)據(jù)在開始時(shí)為0)。為更可靠的結(jié)果，最終判決通常是以幾幀的結(jié)果為基礎(chǔ)的。如果測(cè)試最近的r幀，由總延遲應(yīng)該是Ta=r*S樣值(或者為r步)，這里r通常為1-3。應(yīng)當(dāng)注意，計(jì)算/處理延遲Tp通常小于S個(gè)樣值，因?yàn)樵诋?dāng)前幀上的處理是在接收下一幀輸入的同時(shí)并行完成的。算法延遲能夠以較小的S或r來減小，但是在降低步長(zhǎng)S時(shí)可以增加計(jì)算負(fù)載，因此，如果降低r則也可以破壞可靠性。
除了算法延遲，還一定要考慮回波路徑的平面延遲(或者純延遲Tr)。也就是說。為了更可靠的參數(shù)估計(jì)，幀長(zhǎng)度M應(yīng)當(dāng)能夠覆蓋需要被調(diào)節(jié)的最長(zhǎng)回波路徑延遲。但是，如果M太大，則其將不會(huì)適當(dāng)?shù)胤从郴夭窂交蛘Z音信號(hào)的變化特性。如果M增加，計(jì)算負(fù)載和存儲(chǔ)成本也增加。對(duì)于8kHz取樣速率系統(tǒng)，M一般為256～512，其對(duì)應(yīng)于32～64mS的延遲，S通常選擇為M/3(大約為20ms的算法延遲)。
基于幀算法的復(fù)雜度也一定要考慮。對(duì)于S取樣的每一步驟，一定要計(jì)算互相關(guān)函數(shù)Rxy(n,k)，其要求經(jīng)過具有FFT之快速相關(guān)的O(2Mlog22M)次操作，以及要求用于緩存I/O數(shù)據(jù)的大約4M存儲(chǔ)單元。Cxy(n)的計(jì)算一定要搜索Rxy(n,k)的峰值并計(jì)算兩能量Ex(n)和Ey(n)，其將要求大約O(3M)次操作及要求用于記錄在最近r幀中這些結(jié)果的4*r存儲(chǔ)單元。圖2中，在輸入數(shù)據(jù)被送到自適應(yīng)濾波器NLMS120之前，引入延遲180以補(bǔ)償算法和處理延遲。延遲180實(shí)際上是由將數(shù)據(jù)緩存在Rout-緩存器108和Sin-緩存器110中完成的(見圖2中對(duì)NLMS120的虛線124,126)，其可以與Xn緩存器112和Yn緩存器114享有相同的存儲(chǔ)空間。因此，只要求2*S額外的單元來緩存下一次幀的輸入。
除入基于幀的Geigel算法之外，該算法最多要求O(2Mlog22M)次操作和用于分類或I/O緩存的(M+log2M+r)存儲(chǔ)單元的量級(jí)，總計(jì)算和存儲(chǔ)復(fù)雜度分別為每幀O(4Mlog22M+3M)≈0(4Mlog24M)次操作及O(5(M+r)+log2M+2S)≈0(7M)存儲(chǔ)單元的量級(jí)。如果xn和yn是靜止幀，則不需要進(jìn)行大多數(shù)的這種計(jì)算。(C)用于實(shí)現(xiàn)基于取樣的Geigel算法的輔助通話重疊檢測(cè)圖2中，在輸入數(shù)據(jù)被送到自適應(yīng)濾波器NLMS120之前，引入額外延遲(或緩存)180以補(bǔ)償算法延遲Ta和DTD(n)處理延遲Tp。算法延遲Ta是由于基于幀之算法產(chǎn)生的，其通常大于Tp。為了去掉Sin路徑中的Ta，對(duì)于yn+1中最近的S輸入，可以使用基于取樣Geigel算法用于通話重疊檢測(cè)。如果Tp大于一個(gè)取樣時(shí)間間隔(對(duì)8kHz取樣速率為0.125ms)，則基于取樣算法能夠按中斷服務(wù)程序(ISP)實(shí)現(xiàn)，其是由yn+1中每個(gè)新輸入數(shù)據(jù)觸發(fā)的(見上述步驟(Ⅸ)～(Ⅹ)。
由于在DTD(n)處理時(shí)間間隔Tp期間基于幀和基于取樣算法可以在相同時(shí)間上運(yùn)行，另一個(gè)較快的方案是使用輔助通話重疊檢測(cè)器140′實(shí)現(xiàn)并行的基于取樣Geigel算法(如圖4所示)。在這種情況下，基于幀通話重疊檢測(cè)器140主要用作為Geigel門限估算器，其修改Th0(n)，然后以逐幀為基礎(chǔ)將它們傳遞到輔助通話重疊檢測(cè)器140′，并且來自通話重疊檢測(cè)器140的結(jié)果用于控制自適應(yīng)濾波器120。來自通話重疊檢測(cè)器140的結(jié)果還能夠用作為最終判決的輔助參數(shù)，目的是改善可靠性(例如使用狀態(tài)機(jī))。盡管使用了第n幀Th0(n)的結(jié)果，但判決門限還能用于第(n+1)幀中的取樣，這是因?yàn)樵诖蠖鄶?shù)情況下下述假設(shè)是合理的，即回波路徑變化在這種短時(shí)間間隔內(nèi)是不顯著的以及Geigel門限在二個(gè)相鄰幀中保持為近似相同。
圖3所示的6dB混合器用作為用于下述性能仿真的仿真回波路徑H(w)。音帶中H(w)的峰和平均衰減值(f=300Hz～3400Hz或者W=2πf=600-6800π，這里W是弧度/秒為單位的角頻率)是h0max=max600π≤w≤6800π|H(w)|=0.498,---(38a)]]>h0mean=mean600π≤w≤6800π|H(w)|=0.444,---(38b)]]>其表示了在音帶上很平坦的幅值響應(yīng)。結(jié)果，Hr=h0max≈0.50作為用于回波路徑跟蹤的參考基?；夭窂阶兓蓪(w)與時(shí)間變化比例因子q(t)相乘來仿真，并且新參考基將還被變化到q(t)*H(w)，即H(w,t)=q(t)*H(w), (39a)Hr(t)=q(t)*Hr (39b)為了仿真，所有參數(shù)被設(shè)置為建議的典型值，即幀長(zhǎng)度M=512，移動(dòng)步長(zhǎng)S=M/3≈170,hmin=0.15,hmax=0.90,η=0.20,Cmin=0.10,Cmid=0.40,Cmax=0.90,ε0=0.10,ε1=0.35,β0=Cmid,μ0=0.75。VAD122,124和Geigel算法的取樣計(jì)數(shù)器為P=Ps=M/32。通話重疊檢測(cè)器140和VAD122,124釋放延遲二個(gè)附加幀(Nhang=2)，并且使用二幀溯回(r=3)。對(duì)于標(biāo)準(zhǔn)μ定律PCM解碼信號(hào)x(t)和y(t)，幅值總是小于1.0，因此VAD122,124的邊界值選擇為Axmin=Aymin=M*10-5,Amax=Aymax=M*10-2。
圖5-6是當(dāng)二用戶在具有回波路徑變化的環(huán)境中講話時(shí)的仿真結(jié)果。圖5是無通話重疊情況，而圖6是通話重疊情況。Hr(t)是實(shí)際回波通路的基準(zhǔn)，其在t1=0.40(q(t)從1.0變到1.60，或Hr(t)從0.50變到0.80,t2=-0.60(Hr(t)從0.80變到0.30)和t4=2.30(Hr(t)從0.30變到0.70)處突然變化。反映回波路徑跟蹤結(jié)果的自適應(yīng)Geigel門限Th0(n)是與基準(zhǔn)Hr(t)一起畫出的。
如果x1(t)和x2(t)是從8位標(biāo)準(zhǔn)μ定律PCM解碼來的二用戶的原始語音，則N1(t)和N2(t)是對(duì)應(yīng)的附加背景噪聲，其由下式模擬N1(t)=NR1(t)*Randn(0,1),(40a)N2(t)=NR2(t)*Randn(0,1),(40b)Randn(0,1)是具有0平均值和單位偏差的Gaussian噪聲。下面的NR1(t)和NR2(t)用于控制噪聲電平NR1(t)=0.0012, (41a)NR2(t)=0.0015, (41b)近端x(t)和遠(yuǎn)端y(t)信號(hào)的模擬為(h(t)是H(w,t)的脈沖響應(yīng)，a是卷積運(yùn)算符，tfd=12mS是附加平面延遲)，x(t)=x1(t)+N1(t)(42a)
ys(t)=h(t)x(t-tfd)+N2(t)，(無通話重疊，見圖5(c)) (42b)yd(t)=h(t)x(t-tfd)+N2(t)+x3(t).(有通話重疊，見圖6(c)) (42c)注意，當(dāng)沒有通話重疊時(shí)，Ys(t)僅包含回波和噪聲(見圖5(c))。但是在圖6(e)-(f)中，近端語音x2(t)出現(xiàn)在從t3=0.75到t5=3.25的時(shí)間間隔(秒)，因此Yd(t)包含回波和噪聲加上近端語音(見圖6(c))。在回波/噪聲和語音信號(hào)之間的相對(duì)電平能夠從圖中能夠看出。
為比較目的，新的基于幀通話重疊檢測(cè)算法的通話重疊檢測(cè)結(jié)果(具有自適應(yīng)門限)與具有為0.50固定門限的CORR算法在一起給出，同時(shí)新的基于取樣Geigel算法的結(jié)果(也具有自適應(yīng)門限)與傳統(tǒng)Geigel算法(具有固定門限0.50)的在一起畫出，并且初始NES加上噪聲x2(t)+N2(t)在圖中作為基準(zhǔn)畫出。見二圖中的(e)-(f)，在這里通話重疊檢測(cè)＞0意味著通話重疊被檢測(cè)出，通話重疊檢測(cè)=0意味著沒有通話重疊被檢測(cè)出。
VAD結(jié)果，Cxy(n)和其門限值CO(n)也畫在圖中。
從圖5(a)-5(f)和6(a)-6(f)中能夠看出◆從圖5(a)和6(a)中看出，在僅出現(xiàn)遠(yuǎn)端語音的時(shí)間間隔期間，Geigel門限Th0(n)能夠在回波路徑和噪聲電平上可連續(xù)地跟蹤變化。
◆回波路徑的跟蹤變化是非?？焖俚暮头歉蓴_的。如果回波路徑變化僅在遠(yuǎn)端語音出現(xiàn)時(shí)發(fā)生，則當(dāng)r=1～3時(shí)跟蹤延遲通常小于3～4步，其當(dāng)M=512和S=M/3時(shí)大約為60～80mS。實(shí)際上，在大多數(shù)性能仿真中跟蹤延遲僅為1～2步或者40mS。靜止或者通話重疊時(shí)間間隔通常引起很長(zhǎng)的跟蹤延遲，這是因?yàn)閮H當(dāng)發(fā)生良好情況即無通話重疊，無靜止，和當(dāng)Cxy(n)為高時(shí)才修改估計(jì)。結(jié)果，回波路徑變化發(fā)生在靜止或通話重疊時(shí)間間隔未被檢測(cè)期間(見圖6(a))。這時(shí)靜止周期是沒有問題的。這對(duì)于通話重疊情況也是沒有問題的，這是因?yàn)橥ㄔ捴丿B具有較高的優(yōu)先權(quán)并且應(yīng)當(dāng)禁止自適應(yīng)。
◆簡(jiǎn)化的VAD算法對(duì)于通話重疊的目的是很有效和足夠的(正如圖5(b)-5(c)和6(b)-6(c)中所示)。
◆除了語音段的某些端點(diǎn)之外，Cxy(n)的峰值能夠被門限CO(n)連續(xù)地和平滑地跟蹤。注意，門限CO(n)是可變的并且可以是從Cmid=0.40到Cmax=0.90的范圍，其說明自適應(yīng)門限比固定門限更為有利。這能夠從圖5(e)和6(e)所示的基于幀通話重疊檢測(cè)結(jié)果看出。實(shí)際上，在保持失誤的相同n率(頻率)的同時(shí)，即沒有檢測(cè)通話重疊時(shí)間間隔，出錯(cuò)警告的n率即錯(cuò)誤判決通話重疊的n率在使用固定門限(CO(n)=0.50)時(shí)是很高的。顯然，在這種情況下，較低的固定門限例如CO(n)=0.40)可能降低出錯(cuò)警告但也將增加失誤n率。
◆除了回波路徑跟蹤瞬時(shí)狀態(tài)(一般為3～4步)之外，所提出的基于取樣的DTD(n)對(duì)在回波路徑中的上述突然變化是非常穩(wěn)固(robust)的。借助自適應(yīng)門限，其對(duì)回波電平也是更為穩(wěn)固的。因此，回波路徑的衰減達(dá)到至少6dB是不需要的。實(shí)際上，正如圖5-6的(f)中所示，當(dāng)回波路徑的衰減少于6dB時(shí)，具有為0.50的固定門限的傳統(tǒng)Geigel算法在t1～t2和t5～t6的時(shí)間間隔將做多次的錯(cuò)誤警告。當(dāng)回波路徑的衰減大于6dB時(shí)，這個(gè)傳統(tǒng)的Geigel算法也在時(shí)間間隔t3～t4內(nèi)有多次失誤。這些檢測(cè)錯(cuò)誤能夠用上述的新算法進(jìn)行極大地減小。
圖7表示本發(fā)明的主要部件和它們的相互關(guān)系。通話重疊檢測(cè)器(DTD)200給自適應(yīng)門限器202提供參數(shù)Rxy,Exy，和Ey,(DTD200也可提供參數(shù)Rxy,Exy，和Ey給固定門限器204，正如在傳統(tǒng)的回波消除器中所做的)。門限器202確定噪聲/靜止條件，其被提供給語音活動(dòng)檢測(cè)器206。自適應(yīng)門限器202還確定啟動(dòng)/橋接條件和/或回波路徑變化，其每一個(gè)都提供給回波路徑跟蹤器208。VAD206和回波路徑跟蹤器208的輸出輸入到估計(jì)自適應(yīng)門限值的門限器估計(jì)器210。單元202,206,208和210形成環(huán)路以修改門限參數(shù)Th0和/或C0。然后，修改的門限Th0和C0提供給通話重疊檢測(cè)算法212，其可以是Geigel算法和/或相關(guān)算法。通話重疊檢測(cè)器算法212的輸出確定NLMS濾波器是否是被禁止的。由通話重疊檢測(cè)算法212進(jìn)行的近端語音的先前檢測(cè)反饋回到門限估計(jì)器210和回波路徑跟蹤208作為反饋回路。
由于弱信號(hào)有可能被環(huán)境噪聲所破壞，為了增加可靠性，在靜止或者通話重疊時(shí)間間隔期間不應(yīng)當(dāng)估計(jì)回波路徑。在啟動(dòng)或調(diào)用橋接期間回波路徑通常突然變化。Geigel算法或相關(guān)算法所需要的是包括在可靠性和延遲(或復(fù)雜度)之間的折衰。一個(gè)有效的實(shí)現(xiàn)方式是將Geigel算法和相關(guān)算法結(jié)合。另外，在優(yōu)選實(shí)現(xiàn)方式中，僅當(dāng)發(fā)生恰當(dāng)?shù)臈l件時(shí)才進(jìn)行自適應(yīng)門限調(diào)節(jié)。例如，當(dāng)沒有通話重疊，沒有靜止和/或當(dāng)互相關(guān)中的Cxy值大時(shí)。
還應(yīng)注意，本發(fā)明回波消除器和本發(fā)明通話重疊檢測(cè)器是用常駐功能進(jìn)行說明的(詳細(xì)見圖2-6，一般見圖7)。但是，有關(guān)圖2-6詳細(xì)說明和有關(guān)圖7一般說明的功能經(jīng)過制造商的文案或傳播信號(hào)能夠也稱裝載到傳統(tǒng)的回波消除器或通話重疊檢測(cè)器中。
總之，上面已經(jīng)說明了具有自適應(yīng)判決門限的新的回波消除器和通話重疊檢測(cè)器。仿真結(jié)果顯示出新通話重疊檢測(cè)和相關(guān)回波路徑跟蹤算法的有效性。與現(xiàn)有非自適應(yīng)方法相比，檢測(cè)錯(cuò)誤極大地減小了，尤其當(dāng)發(fā)生回波路徑變化時(shí)更是如此。當(dāng)用逐個(gè)取樣模式操作時(shí)，新通話重疊檢測(cè)能夠和網(wǎng)絡(luò)回波消除器(EC)一起使用以在沒有算法延遲的情況下快速地檢測(cè)近端語音，或者它也能用作為用于回波路徑變化檢測(cè)的有效裝置。由于通話重疊和回波路徑變化將引起錯(cuò)誤信號(hào)功率的突然增加，如果通話重疊能夠被快速地和更精確地檢測(cè)，則從該錯(cuò)誤信號(hào)中，能夠更精確地檢測(cè)回波路徑變化。新的通話重疊檢測(cè)和其對(duì)應(yīng)的回波消除器也能夠被集成在基于幀的語音編解碼器中并且以逐幀模式操作以給出更可靠的檢測(cè)結(jié)果。
在此說明的本發(fā)明很顯然可以用許多方法來變化而實(shí)現(xiàn)其相同的方案。一些變化并未看作為脫離了本發(fā)明精神和范圍，對(duì)本領(lǐng)域技術(shù)人員那些顯而易見的修改都應(yīng)當(dāng)包括在下述權(quán)利要求的范圍內(nèi)。
權(quán)利要求
1．一種通話重疊檢測(cè)器，用于檢測(cè)近端語音和當(dāng)近端語音出現(xiàn)時(shí)禁止自適應(yīng)濾波器，包括至少一個(gè)門限確定處理單元，用于確定至少一個(gè)自適應(yīng)門限，和至少一個(gè)通話重疊檢測(cè)處理單元，用于接收至少一個(gè)參數(shù)和至少一個(gè)自適應(yīng)門限以及檢測(cè)近端語音。
2．權(quán)利要求1的檢測(cè)器，其中所述至少一個(gè)通話重疊檢測(cè)處理單元使用Geigel算法檢測(cè)近端語音。
3．權(quán)利要求1的檢測(cè)器，其中至少一個(gè)參數(shù)包括信號(hào)能量。
4．權(quán)利要求1的檢測(cè)器，其中所述至少一個(gè)通話重疊檢測(cè)處理單元使用相關(guān)算法檢測(cè)近端語音。
5．權(quán)利要求1的檢測(cè)器，其中至少一個(gè)參數(shù)包括互相關(guān)。
6．權(quán)利要求1的檢測(cè)器，其中所述至少一個(gè)通話重疊檢測(cè)處理單元使用Geigel算法和相關(guān)算法檢測(cè)近端語音。
7．權(quán)利要求1的檢測(cè)器，其中至少一個(gè)參數(shù)包括信號(hào)能量和互相關(guān)。
8．權(quán)利要求1的檢測(cè)器，其中所述至少一個(gè)通話重疊檢測(cè)處理單元是基于幀的。
9．權(quán)利要求1的檢測(cè)器，其中所述至少一個(gè)通話重疊檢測(cè)處理單元是基于取樣的。
10．權(quán)利要求1的檢測(cè)器，其中所述至少一個(gè)通話重疊檢測(cè)處理單元是基于幀的和基于取樣的。
11．權(quán)利要求1的檢測(cè)器，其中所述至少一個(gè)門限確定處理單元包括語音活動(dòng)檢測(cè)器，用于檢測(cè)語音活動(dòng)，和門限估計(jì)器，用于接收語音活動(dòng)和估計(jì)至少一個(gè)自適應(yīng)門限。
12．權(quán)利要求1的檢測(cè)器，所述至少一個(gè)門限確定處理單元包括回波路徑跟蹤器，用于跟蹤回波路徑，和門限估計(jì)器，用于接收回波路徑和估計(jì)至少一個(gè)自適應(yīng)門限。
13．權(quán)利要求1的檢測(cè)器，所述至少一個(gè)門限確定處理單元包括語音活動(dòng)檢測(cè)器，用于檢測(cè)話音活動(dòng)，回波路徑跟蹤器，用于跟蹤回波路徑，和門限估計(jì)器，用于接收語音活動(dòng)和回波路徑以及估計(jì)至少一個(gè)處適門限。
14．權(quán)利要求12的檢測(cè)器，其中通過所述通話重疊檢測(cè)器在先前所進(jìn)行的近端語音的檢測(cè)作為輸入反饋回到所述回波路徑跟蹤器和到所述門限估計(jì)器。
15．權(quán)利要求13的檢測(cè)器，其中通過所述通話重疊檢測(cè)器在先前所進(jìn)行的近端語音的檢測(cè)作為輸入反饋回到所述回波路徑跟蹤器和到所述門限估計(jì)器。
16．一種回波消除器，其包括權(quán)利要求1的通話重疊檢測(cè)器。
17．權(quán)利要求16的回波消除器，還包括自適應(yīng)濾波器，用于估計(jì)回波路徑和合成估計(jì)的回波信號(hào)。
18．權(quán)利要求16的回波消除器，其中自適應(yīng)濾波器是自適應(yīng)FIR濾波器。
19．一種方法，用于檢測(cè)近端語音和當(dāng)近端語音出現(xiàn)時(shí)禁止自適應(yīng)濾波器，包括確定至少一個(gè)自適應(yīng)門限，和接收至少一個(gè)參數(shù)和至少一個(gè)自適應(yīng)門限以及檢測(cè)近端語音。
20．權(quán)利要求19的方法，其中近端語音是使用Geigel算法檢測(cè)的。
21．權(quán)利要求19的方法，其中至少一個(gè)參數(shù)包括信號(hào)能量。
22．權(quán)利要求19的方法，其中近端語音是使用相關(guān)算法檢測(cè)的。
23．權(quán)利要求19的方法，其中至少一個(gè)參數(shù)包括互相關(guān)。
24．權(quán)利要求19的方法，其中近端語音是使用Geigel算法和相關(guān)算法檢測(cè)的。
25．權(quán)利要求19的方法，其中至少一個(gè)參數(shù)包括信號(hào)能量和互相關(guān)。
26．權(quán)利要求19的方法，其中通話重疊檢測(cè)是基于幀的。
27．權(quán)利要求19的方法，基中通話重疊檢測(cè)是基于取樣的。
28．權(quán)利要求19的方法，其中通話重疊檢測(cè)是基于幀和基于取樣的。
29．權(quán)利要求19的方法，所述檢測(cè)步驟還包括檢測(cè)語音活動(dòng)，和接收語音活動(dòng)和估計(jì)至少一個(gè)自適應(yīng)門限。
30．權(quán)利要求19的方法，所述檢測(cè)步驟還包括跟蹤回波路徑，和接收回波路徑和估計(jì)至少一個(gè)自適應(yīng)門限。
31．權(quán)利要求19的方法，所述檢測(cè)步驟還包括檢測(cè)語音活動(dòng)，跟蹤回波路徑，和接收語音活動(dòng)和回波路徑以及估計(jì)至少一個(gè)自適應(yīng)門限。
32．權(quán)利要求30的方法，其中有通過所述方法在先前進(jìn)行的近端語音的檢測(cè)作為輸入反饋回到所述回波路徑跟蹤步驟和到所述門限估計(jì)步驟。
33．權(quán)利要求31的方法，其中有通過所述方法在先前進(jìn)行的近端語音的檢測(cè)作為輸入反饋回到所述回波路徑跟蹤步驟和到所述門限估計(jì)步驟。
34．一種回波消除方法，包括權(quán)利要求19的方法。
35．權(quán)利要求34的方法，還包括估計(jì)回波路徑和合成估計(jì)的回波信號(hào)。
36．一種計(jì)算機(jī)程序，體現(xiàn)在可讀計(jì)算機(jī)媒體中，用于檢測(cè)近端語音和當(dāng)近端語音出現(xiàn)時(shí)禁止自適應(yīng)濾波器，所述計(jì)算機(jī)程序包括至少一個(gè)門限確定處理段，用于確定至少一個(gè)自適應(yīng)門限，和至少一個(gè)通話重疊檢測(cè)處理段，用于接收至少一個(gè)參數(shù)和至少一個(gè)自適應(yīng)門限以及檢測(cè)近端語音。
37．一種計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)信號(hào)，包括至少一個(gè)門限確定處理段，用于確定至少一個(gè)自適應(yīng)門限，和至少一個(gè)通話重疊檢測(cè)處理段，用于接收至少一個(gè)參數(shù)和至少一個(gè)自適應(yīng)門限以及檢測(cè)近端語音。
38．權(quán)利要求37的計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)信號(hào)，其中所述計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)信號(hào)體現(xiàn)在載波中。
全文摘要
完成通話重疊檢測(cè)的通話重量檢測(cè)器(DTD)方法、回波消除器、以及與當(dāng)回波被近端語音(NES)破壞時(shí)檢測(cè)的回波消除器(EC)一起使用而完成回波消除的方法。通話重疊檢測(cè)器在NES出現(xiàn)時(shí)禁止合成濾波器和自適應(yīng)性,目的是避免自適應(yīng)算法的發(fā)散。由于回波路徑和信號(hào)電平的時(shí)間變化特性,適合的判決門限確保了DTD的精確性。通話重疊檢測(cè)器利用了自適應(yīng)判決門限,其能夠在調(diào)用期間在回波路徑和信號(hào)/噪聲電平中跟蹤變化。
文檔編號(hào)H04B3/23GK1315801SQ0012002
公開日2001年10月3日 申請(qǐng)日期2000年3月27日 優(yōu)先權(quán)日2000年3月27日
發(fā)明者韋雄觀 申請(qǐng)人:朗迅科技公司