31、声学反馈中的物联网偏差分析

声学反馈中的物联网偏差分析

1. 陷波滤波器在声学反馈处理中的问题

在声学反馈处理中，陷波滤波器是一种常用的手段。增加滤波器的锐度可以限制反馈频率处的增益降低。然而，陷波滤波器存在一个明显的缺点，即其电抗特性。在识别振荡频率之前，这种特性不可避免地会在电路中引发过度的混响。当反馈发生时，在临界频率附近的窄频带内增益会降低，这会影响助听器的基本频率响应，对音质产生严重影响，因此从音质的角度来看，陷波滤波器并不理想。

2. 连续自适应反馈消除方法

• 连续自适应系统的原理 ：连续自适应系统会不断改变基于输入信号的滤波器系数，且不需要任何训练序列。它基于直接或间接的输入 - 输出方法，具体取决于对前向路径所做的假设。
  • 间接方法 ：通过将未知模型与自适应滤波器并行放置来确定未知系统系数，这被称为系统识别方法。当未知系统与滤波器串联时，通过在期望信号路径中插入延迟来适应未知模型的逆，这被称为逆系统识别方法。
  • 直接方法 ：在连续自适应的直接方法中使用期望信号模型的固定估计。而间接输入 - 输出 (I - O) 方法需要对前向路径和探测信号 (r[k]) 的存在做出假设，这使得反馈消除方法更具吸引力。
• 连续自适应反馈消除的过程 ：标准的连续自适应反馈消除 (CAF) 如果期望信号在频谱上有颜色，由于闭环信号的存在会遭受显著的模型误差或偏差。连续自适应反馈方法通过自适应滤波器估计反馈信号，用声学反馈路径传递函数的估计值对助