基于频域逐级回归的声学回声控制

传统声学回声控制算法一般采用基于随机梯度法更新的频域分块自适应滤波(PBFDAF)方法,但在以语音为主要回声信号的室内混响环境中,由于回声路径不稳定,往往收敛速度较慢,难以实现足够的回声抑制。该文提出一种基于频域逐级回归的声学回声控制算法。通过逐级回归分析远端信号和麦克风信号之间的线性关系,可以在保持较小的偏差的同时实现收敛较快的系统估计。同时,由于逐级分析了两通道间的短时相干性,因而该算法无需像常见方法一样,额外进行基于通道间相干函数的残余回声抑制或双讲检测,从而保持系统的紧凑性。若进一步假定近端背景噪声准平稳,则可利用基于近端信号非平稳程度的自适应平滑因子,在实现系统估计快速收敛的同时确保其稳定性。实验表明,该方法在常见的近端环境噪声水平下,在收敛速度和稳态误差上相对传统方法有显著优势,非常适合应用在室内远讲模式下的声学回声控制中。

量刑确定性的实证研究

量刑是刑法中的重要问题,也是研究法律确定性的理想对象。但是,纯粹的质性研究容易陷入各执一词的无穷争辩之中,通过裁判文书对量刑情节和裁判结果进行实证分析有助于厘清这一问题的真相。基于逐级回归方法,对盗窃罪被告人量刑可能产生影响的各种因素进行量化分析后发现,法定因素和非法定因素都会影响法官裁量,并且这种影响呈现一定的规律性。这种规律表现为,从整体上看,法官的裁量依法进行,量刑也具有大体的确定性,但是被告人身份、法官经历等非法定因素的作用确实存在,其会对量刑产生显著影响。只有认真对待司法裁判中的非法定因素,把这些因素作为认识法官裁量不可分割的一部分,才有可能在整个法律运行环境中正确地理解量刑的确定性,回应各种对确定性的质疑,坚定法治信心。