基于Harr小波变换的自适应声回波对消

用基于Ｈａｒｒ小波变换的自适应滤波器对具有不同冲激响应的实际声回授系统进行辨识，在自适应回声对消器中可以只用少量的权达到足够大的对消比，该方法运算量小，收敛快，适用于对实际声回波对消问题的解决．相应的，基于ＦＩＲＬＭＳ的对该问题的解决方案所需的权数要多的多．

一种基于小波变换的自适应滤波新方案

本文基于L^2(R)函数的尺度函数表示法提出一种适用于声回波对消应用的自适应系统辩识的新方案。该方案可以利用小波变换的抽取特性,降低自适应迭代的次数且保持小波准正交变换的优点。计算机模拟证实了上述论断的正确性。

合成孔径雷达运动目标的检测和成像研究

运动目标的检测和成像是合成孔径雷达的难题之一，但又具有很强的实际意义，本文将ADPCA技术同MP法结合起来用于运动目标的检测和成像，其中将ADPCA技术用于运动目标的检测．MP法则解决了运动目标参数提取这一难点．计算机模拟的结果验证了该两算法的可行性，本文最后给出了可行的运动目标成像框图．

基于小波变换的两路自适应回声消除算法

免提式语音通信系统在VoIP(Voice over Internet Protocol),手持移动终端和远程会议系统应用得非常广泛.但是,由于扬声器和麦克风之间的耦合而产生的声学回声,严重影响了语音的清晰度.常用的NLMS2算法在遇到相关性很强的两路语音信号时,收敛速率变得很慢,为改进此算法,基于小波变换和语音信号能量分布的特点,提出了一种新的两路自适应回声消除算法——WL-APN-LMS2.计算机仿真结果表明,该算法比传统的NLMS2、AP2算法收敛性能更好,计算复杂度较低,综合性能更优.

小波变换域多路回波消除自适应滤波算法

提出了一种小波变换域Newton/LMS多路回波消除自适应算法.新算法使用输入信号经离散小波变换后的细节分量调节自适应滤波器系数.当新算法应用于多路回波消除时具有很高的收敛速度和收敛精度,取得了较好的回波消除效果.仿真表明了新算法的有效性.

能量比检测与连续学习速率结合的改进双话处理算法

利用连续可变学习速率处理回声抵消双话情况时,随着近端语音能量的提高,学习速率的估计偏差增大,导致残留回声增加。提出了一种利用短时能量比显示检测与连续学习速率相结合的改进双话处理算法。该算法利用近端与远端语音的短时能量比,对学习速率估计中的泄露因子参数进行自适应修正,从而调整连续学习速率。实验证明,该算法使得回声抵消双话情况下,自适应滤波器发散程度下降,语音质量得到提升。在近远端能量比-6～6 dB范围内,回声返回损失增加度(ERLE)提高0～11 dB,平均意见得分(MOS)提高0.02～0.45分。

一种改进的双通道滤波回声抵消算法——过采样无延迟子带方法

在强相关大动态范围语音作用下,回声抵消器直接更新上千阶自适应滤波器系数,计算量大、收敛速度慢。采用子带分析与合成的方法能够减少计算量和提高算法的收敛性能,但子带的分析与合成也给线路中引入了信号延迟。提出了一种改进的双通道滤波回声抵消算法,将子带自适应滤波器映射到全频带滤波器,减少了信号的延迟;同时采用双通道滤波器,使系统工作在较小残余回声功率下。仿真结果表明,改进算法在单边会话情况下收敛快,具有较好的回声抵消效果。

基于深度学习的两阶段联合声学回波和混响抑制技术

在现代通信系统中,回波与混响常损害通信语音的质量和可懂度。为克服回波与混响的负面影响,本文提出了一种基于深度学习的两阶段联合声学回波和混响抑制系统。系统先用基于理想比值掩蔽的模型去除与目标信号不相关的声学回波;然后用一个基于"隐掩蔽"的谱映射模型去除与目标信号强相关的混响干扰;最后联合训练两阶段模型以获得更好的系统性能。一系列不同声学环境下的实验结果表明,本文所提出的系统可显著地消除回波与混响干扰,从而极大地增强了目标语音的语音质量与可懂度。

一种适用于双讲状态的声学回声消除系统

声学回声消除中存在的双端讲话情况会导致回声消除器的性能发生恶化,而传统的双端话音检测及其控制算法无法有效应对双讲。针对这一问题,提出一种根据频谱信扰比(近端话音功率谱值和回声功率谱值之比)调整自适应步长的方法。为减少计算量以及降低处理时延,采用分段频域块最小均方(Partitioned frequency block least mean square,PFBLMS)算法作为自适应滤波算法,因而系统的自适应步长在频域上进行调整。首先建立频谱信扰比和相干函数之间的关系,通过计算出的相干函数值得到步长因子,最后根据步长因子实时调整每个频点的自适应步长。此外,还结合双滤波器和稀疏控制算法进一步提高系统的鲁棒性和收敛性能。仿真实验表明,该系统在双讲状态下依然能够保证良好的回声抑制能力,并能够及时跟踪回声信道的变化。相比于基于归一化互相关函数的双端话音检测算法以及开源项目Speex中的回声消除算法,系统在双讲情况下的回波抑制比(Echo return loss enhancement,ERLE)和语音质量得分(Perceptual evaluation of speech quality,PESQ)均有所提高。

基于小波变换的声学回波消除系统

声学回波消除技术一直是语音通信领域的研究热点。在声学回波消除系统中,通过估计回波路径中的固定时延区域来提高自适应滤波算法的收敛速度。提出了一种基于小波变换的固定时延估计算法以及基于小波变换的声学回波消除系统,解决传统时延估计算法在声学回波消除系统中估计误差大、抗干扰能力弱的问题。测试结果表明,算法稳健性、有效性等指标明显优于传统时延估计算法,基于小波变换的声学回波消除系统具有良好的消回波性能。