Implementation of a LD-CELP Codec with Echo Canceller Functions

In this paper, the authors present a method to handle the Echo Canceller as an on-side job of LD-CELP codec and a circuitry to embed echo canceller into a LD-CELP codec. The Possibility to implement a system with the integration of LD-CELP codec and echo canceller in real time by two chips of TMS320C30 isdiscussed.

融合注意力机制的CS-BiLSTM深度回声消除算法

在全双工通信系统中,声学回声会降低用户的体验,针对在双向通话场景下自适应滤波算法消除声学回声效果不理想以及非线性声学回声难以消除的问题,提出一种注意力机制与BiLSTM网络相结合的CS-BiLSTM深度声学回声消除算法。首先通过构建BiLSTM网络提取语音的时序特征,之后引入通道和空间注意力机制提取回声信号的空间特征信息,并融合均方根误差与平均绝对误差提出一种新的损失函数,提高模型的鲁棒性。改进后的CS-BiLSTM网络模型能够获得清晰的语音信号,具有更好的回声消除性能。仿真结果表明,在非线性回声和双向通话环境下,与其他几种参考算法相比,所提出的CS-BiLSTM算法在感知语音质量评价方面明显优于其他算法,更有效地实现了回声消除,此外,该算法结构简单且模型参数量更少。

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。

基于谱优势与非线性变换混合的立体声声学回声消除方法

立体声声学回声控制系统中,两通道信号间的强相关性导致自适应算法的解不唯一,滤波器失调较大。为了解决此问题,并尽可能地保留语音质量,该文基于心理声学上的谱优势效应提出一种新型的混合立体声声学回声消除方法。根据谱优势效应,在3个低次谐频处注入能量较弱的正弦信号,以减弱低频相关性。同时对非线性变换法进行改进,以用于中高频去相关处理。与传统方法的多方面性能测试对比结果表明:所提方法能有效改善失调性能并提高收敛速度,且具有较小的语音失真。

一种基于DSP的音频实时处理系统

声学回声消除器一直是视频会议系统不可缺少的组件。将回声消除算法结合噪音消除和静音检测算法等,提出一种改进的实时音频处理系统方法,并在TMS320C6713B上实现,能够有效改善噪音、双工检测、非线性回声等导致自适应滤波器发散的问题。该系统在保证正常双工通话的同时,对非线性回声的抑制有着明显的改善效果。

移动调度终端语音前端处理系统的设计与实现

移动调度系统广泛应用于诸多行业中,语音免提通信在移动调度系统中具有重要作用。但由于语音外放时移动终端易出现回声和噪声等问题,现有移动调度终端多数不支持语音免提通信,使得移动调度终端无法实现音视频同步通信。针对此类问题,基于归一化最小均方算法和最小均方误差-短时谱幅度估计谱减法,结合移动终端的数据处理能力,设计并实现集合回声消除和噪声抑制功能的语音通信前端处理模块,在编码之前对移动终端录制的语音信号进行回声消除和去噪处理。实验结果表明,该语音信号前端处理子系统可以在较低的计算复杂度下有效提升免提通信情况下移动终端的语音通信质量。

多处理器技术在30路回波抵消器中的应用

介绍了多处理器的构成及其在３０路回波抵消器中的应用。在分析比较了几种多处理器控制方案的基础上，根据３０路回波抵消器的特点，提出了一种改进的多处理器逻辑控制方案，在３０路回波抵消器的实际应用中取得了较好的效果。

一种加白化预滤波的回波抵消算法

研究了话音通信中的回波抵消问题，尤其是传统ＬＭＳ算法的收敛性问题。提出了一种加白化预滤波的块修正ＬＭＳ自适应抵消算法（ＷＢＬＭＳ）。计算机模拟结果表明，ＷＢＬＭＳ算法的收敛性明显优于传统的ＬＭＳ算法，增加的运算量也极少。

一种改进的声回声抵消算法

NL MS(normalized least mean square)算法是是自适应信号处理中应用最广泛的算法之一 ,它的最大缺点是收敛速度慢 ,对非平稳信号自适应能力差。为提高声回声抵消算法的收敛速度 ,采取了将语音分析中常用的线性预测作为前置滤波器的方法来减少参考信号的相关性 ,采用步长控制的方法来提高收敛速度 ,同时保持了 NL MS算法稳定性好和算法简单的优点。最后在模拟环境下对算法进行了测试 ,证明了比 NL

降采样固定时延估算法在声回波对消系统中的应用

提出一种基于降采样的固定时延估计算法,该算法在进行时延估计之前先对语音信号进行白噪声化和降采样,有效抑制互相关函数中的局部极大值旁瓣,克服了传统归一化互相关函数时延估计算法应用于声学回波对消系统中时估计误差大、鲁棒性差的问题;并以基于降采样的固定时延估算法为基础,设计实现声学回波抵消系统。计算机仿真结果证明:该算法运算量低、收敛速度快、性能稳定。