信号处理之回声消除

原创 已于 2022-10-16 20:39:41 修改 · 1.9k 阅读 · 11 ·
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于 2022-10-16 20:36:51 首次发布
本文介绍了回声消除的基本框架，包括远端信号、近端信号和自适应滤波器的作用。重点讨论了LMS算法及其优化方法，如Block LMS、Fast Block LMS，以及Partitioned Fast Block LMS，这些算法通过减少计算复杂度和改进收敛性能来提升回声消除效果。

本文是在参考资料[1]基础上略作修改，主要是方面自己理解，做此记录。

目录

1. 概述

2. 相关算法

2.1 LMS(least mean square)

2.2 Block LMS

2.3 Fast Block LMS

2.4 Partitioned Fast Block LMS

1. 概述

典型回声消除框架如图1。

远端信号x从听筒或喇叭spk播出，并经过空间传播，被麦克风mic接收，近端说话信号也进入麦克风mic，这样麦克风接收到的就是两个信号的叠加，即d。自适应滤波器w对x进行处理获得y，d和y的差值作为误差，传递给自适应滤波器，进行迭代更新。

 图1：回声消除框架

远端参考信号（上图far-end signal）经过自适应滤波器w

远端参考信号经过空间传播（即经过Room Impulse Response）得到x'，

目标误差

 其实，自适应滤波器的作用就是来抵消房间冲击响应对x的影响，以误差最小为目标。

2. 相关算法

2.1 LMS(least mean square)

LMS是最广泛应用的自适应滤波算法，以MSE误差为目标函数，以梯度下降为优化算法。

NLMS是使用输入的功率对步长进行归一化的方法，可以取得更好的收敛性能。

输入:

输入向量最新样本x(n)

期望输出最新样本d(n)

输出:

滤波器系数w,长度为M的FIR滤波器

滤波器输出y(n)

滤波器输出与期望间的误差

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