本發(fā)明涉及聲學(xué)回聲消除
技術(shù)領(lǐng)域：
，特別涉及一種用于立體聲聲學(xué)回聲抵消的通道間去相關(guān)方法。
背景技術(shù)：
：在免提式通信系統(tǒng)中，由于聲信號(hào)的閉環(huán)傳輸而存在聲學(xué)回聲。這類問(wèn)題在手機(jī)通信、電話會(huì)議系統(tǒng)、視頻會(huì)議系統(tǒng)等場(chǎng)景中普遍存在。聲學(xué)回聲會(huì)降低系統(tǒng)的通信質(zhì)量，因此需要予以消除，一般采用自適應(yīng)通道辨識(shí)算法(參考文獻(xiàn)[1]：BenestyJ,KellermannKetal.Aperspectiveonstereophonicechocancellation.Berlin,Heidelberg:Springer-VerlagBerlinHeidelberg,2011:10.)實(shí)現(xiàn)回聲的消除。在立體聲通信系統(tǒng)中，近端房間內(nèi)的立體聲揚(yáng)聲器信號(hào)存在強(qiáng)的通道間相關(guān)性，這導(dǎo)致自適應(yīng)通道辨識(shí)算法的收斂值不唯一，從而使立體聲聲學(xué)回聲消除系統(tǒng)的濾波器失調(diào)較大(參考文獻(xiàn)[2]：BenestyJ,MorganDRetal.Abetterunderstandingandanimprovedsolutiontothespecificproblemsofstereophonicacousticechocancellation.IEEETrans.SpeechandAudioProcessing,1998,6(2):156-165.)。為了改善失調(diào)性能，需要預(yù)先對(duì)兩通道近端揚(yáng)聲器信號(hào)進(jìn)行去相關(guān)預(yù)處理；同時(shí)，為了保證通信質(zhì)量，相應(yīng)處理不應(yīng)引入明顯的失真。目前國(guó)內(nèi)外已有一些可用于立體聲聲學(xué)回聲消除的通道間去相關(guān)方法；原理是在原始信號(hào)中添加一部分其它信號(hào)或者直接對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行變換；其中最具代表性的是經(jīng)典的非線性變換法(參考文獻(xiàn)[2])，該方法在原始信號(hào)中添加一部分原始信號(hào)的非線性變換成分。這些傳統(tǒng)方法的缺陷在于音質(zhì)失真大，且去相關(guān)效果越強(qiáng)，導(dǎo)致音質(zhì)失真越大。為了在去相關(guān)效果與音質(zhì)失真之間取得更好的折中，近年來(lái)，國(guó)內(nèi)外研究者開始利用心理聲學(xué)效應(yīng)來(lái)進(jìn)行通道間去相關(guān)處理，以獲得更小的音質(zhì)失真；心理聲學(xué)上的聽覺(jué)掩蔽效應(yīng)(參考文獻(xiàn)[3]：ValinJM.Perceptually-motivatednonlinearchanneldecorrelationforstereoacousticechocancellation,InProc.JointWorkshopHands-FreeSpeechCommunicationandMicrophoneArrays,Trento,May2008:188-191.)和基頻遺失效應(yīng)(參考文獻(xiàn)[4]：CecchiS,RomoliLetal.Acombinedpsychoacousticapproachforstereoacousticechocancellation.IEEETrans.Audio,SpeechandLanguageProcessing,2011,19(6):1530-1539.)用于進(jìn)行低頻去相關(guān)處理。與早期的自適應(yīng)通道辨識(shí)方法相比，基于心理聲學(xué)效應(yīng)的方法能在音質(zhì)失真較小的同時(shí)獲得更好的去相關(guān)效果。但對(duì)于消除回聲要求較高的場(chǎng)合，目前的基于心理聲學(xué)效應(yīng)的方法不能滿足較高的音質(zhì)失真要求，而且該方法的計(jì)算過(guò)程較為復(fù)雜。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：本發(fā)明的目的在于克服目前基于心理聲學(xué)效應(yīng)的方法在消除回聲上存在的上述缺陷，提出了一種用于立體聲聲學(xué)回聲抵消的通道間去相關(guān)方法，該方法能夠有效降低立體聲揚(yáng)聲器信號(hào)的通道間相關(guān)性，改善立體聲回聲抵消系統(tǒng)的失調(diào)性能，它保證了較小的音質(zhì)失真，且實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單，計(jì)算復(fù)雜度低。為了實(shí)現(xiàn)上述發(fā)明目的，本發(fā)明提出一種用于立體聲聲學(xué)回聲抵消的通道間去相關(guān)方法，所述方法包括：步驟1)遠(yuǎn)端傳聲器拾取聲信號(hào)，得到立體聲參考信號(hào)x1(n)和x2(n)；同時(shí)對(duì)x1(n)和x2(n)進(jìn)行傅里葉變換，得到頻譜X1(k)和X2(k)；步驟2)對(duì)頻譜X1(k)和X2(k)進(jìn)行高頻去相關(guān)處理；得到處理后的時(shí)域參考信號(hào)x1d(n)和x2d(n)；步驟3)對(duì)立體聲參考信號(hào)x1(n)進(jìn)行低頻去相關(guān)處理，構(gòu)造出三個(gè)正弦信號(hào)：s1(n)、s2(n)和s3(n)；步驟4)通過(guò)時(shí)域加法將所述三個(gè)正弦信號(hào)s1(n)、s2(n)和s3(n)加入到x1d(n)中；得到x′1(n)；x′2(n)為x2d(n)；所述x′1(n)和x′2(n)為經(jīng)過(guò)全頻帶去相關(guān)處理后的立體聲信號(hào)；步驟5)對(duì)步驟4)得到的信號(hào)x′1(n)和x′2(n)通過(guò)自適應(yīng)算法進(jìn)行自適應(yīng)通道辨識(shí)，實(shí)現(xiàn)回聲消除。上述技術(shù)方案中，所述步驟2)具體為：同時(shí)對(duì)頻譜X1(k)和X2(k)進(jìn)行高頻去相關(guān)處理：X1d(k)=X1(k)·[(1-β(k))+β(k)·eiΘ]X2d(k)=X2(k)·[(1-β(k))+β(k)·e-iΘ]---(5)]]>其中，β(k)為非線性加權(quán)系數(shù)，考慮到人耳聽覺(jué)系統(tǒng)的相位敏感跟隨頻率的關(guān) 系，β(k)取值為：β(k)=0.5,f(k)≤2kHz0.5+0.4··f(k)-2000fs/2-2000,2kHz<f(k)<fs/2---(6)]]>其中，f(k)為離散的頻率索引k所對(duì)應(yīng)的線性頻率值，NFFT為傅里葉變換的長(zhǎng)度；fs為信號(hào)的采樣頻率；β(k)在fs/2處取最大值；判斷k所對(duì)應(yīng)的模擬頻率f(k)大于f0是否成立，所述f0為劃分信號(hào)為高頻還是低頻的臨界值；如果判斷結(jié)果是否定的，將Θ值設(shè)置為0，否則，將Θ值設(shè)置為正弦變化的值；對(duì)頻譜X1d(k)和X2d(k)進(jìn)行逆傅里葉變換，得到經(jīng)高頻去相關(guān)處理后的時(shí)域參考信號(hào)x1d(n)和x2d(n)。上述技術(shù)方案中，所述f0的取值為：f0＝1kHz。上述技術(shù)方案中，所述步驟3)具體包括：步驟3-1)計(jì)算參考信號(hào)x1(n)的加權(quán)自相關(guān)函數(shù)ψw(τ)；x1(n)的平均幅度差函數(shù)φ(τ)定義為：φ(τ)＝E{|x1(n)-x1(n+τ)|}(7)其中，τ為時(shí)延，E{}表示求期望操作；x1(n)的自相關(guān)函數(shù)按下式計(jì)算：ψ(τ)＝E{x1(n)x1(n+τ)}.(8)加權(quán)自相關(guān)函數(shù)為：ψw(τ)＝ψ(τ)/[φ(τ)+ε],(9)其中ε為防止商值發(fā)散而引入的固定值，ε＝1；步驟3-2)計(jì)算基頻周期的估計(jì)值τ0；τ0＝{τ:ψw(τ)＝max(ψw(τ))；fs/350≤τ≤fs/60}(10)其中，max()表示取最大值；步驟3-3)重新計(jì)算基頻頻率估計(jì)值f0；對(duì)以最大值ψw(τ0)為中心的相鄰3個(gè)ψw(τ)值進(jìn)行插值，然后再搜索最大值得到精度更高的基頻周期估計(jì)值T0，則基頻頻率值為：f0＝1/T0(11)步驟3-4)檢索參考信號(hào)頻譜X1(k)，進(jìn)行幅值加權(quán)得到三個(gè)低次諧頻成分的幅值A(chǔ)i和初相k0表示基頻所對(duì)應(yīng)的頻率索引，則二、三次諧頻分別對(duì)應(yīng)于2k0和3k0；利用三個(gè)頻率索引值檢索X1(k)，分別得到基頻與二、三次諧頻的幅值和初相，進(jìn)行幅值加權(quán)得到：其中，A1、和σ1為基頻幅值、初相和幅值加權(quán)因子，A2、和σ2為二次諧頻的幅值、初相和幅值加權(quán)因子，A3、和σ3為為三次諧頻的幅值、初相和幅值加權(quán)因子；angle{·}表示對(duì)復(fù)數(shù)取相位函數(shù)，σi(i＝1,2,3)在[0,1]內(nèi)取值，優(yōu)選的，σ1＝0.1,σ2＝0.2,σ3＝0.3；步驟3-5)構(gòu)造三個(gè)正弦信號(hào)s1(n)、s2(n)和s3(n)：其中，fi＝i·f0,i＝1,2,3。上述技術(shù)方案中，所述自適應(yīng)算法為：最小均方法、歸一化的最小均方法或頻域最小均方法。本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)在于：1、本發(fā)明的方法在高頻段利用時(shí)變的非線性相位調(diào)制對(duì)傳統(tǒng)非線性變換去相關(guān)法進(jìn)行改進(jìn)，因而獲得了更好的高頻去相關(guān)效果；2、本發(fā)明的方法基于心理聲學(xué)譜優(yōu)勢(shì)效應(yīng)，在三個(gè)低次諧頻成分附近注入能量較弱的正弦信號(hào)以進(jìn)行低頻去相關(guān)處理，這保證了較小的音質(zhì)失真；3、本發(fā)明的方法利用時(shí)域加法將正弦信號(hào)注入原始信號(hào)中，使算法具有較低的運(yùn)算量；4、本發(fā)明的方法通過(guò)調(diào)節(jié)所注入的正弦信號(hào)的能量大小在去相關(guān)效果與音質(zhì)失真之間進(jìn)行不同程度的折中，因此在實(shí)際應(yīng)用時(shí)可根據(jù)具體應(yīng)用場(chǎng)景的要求將正弦信號(hào)的能量設(shè)置成不同值，例如對(duì)于那些對(duì)音質(zhì)要求不高的場(chǎng)合，可以增大所注入的正弦信號(hào)的能量以獲得更好的去相關(guān)效果。附圖說(shuō)明圖1為立體聲聲學(xué)回聲消除模型總體示意圖；圖2為本發(fā)明用于立體聲聲學(xué)回聲抵消的通道間去相關(guān)方法的流程示意圖；圖3為在實(shí)例1中采用本發(fā)明的方法與現(xiàn)有的非線性變換法的得到的通道間相干系數(shù)對(duì)比圖；圖4為在實(shí)例1中采用本發(fā)明的方法與現(xiàn)有的非線性變換法的得到的失調(diào)性能的對(duì)比圖；圖5為在實(shí)例1中采用本發(fā)明的方法與現(xiàn)有的非線性變換法的得到的語(yǔ)音質(zhì)量感知評(píng)估的對(duì)比圖。具體實(shí)施方式如圖1所示，在免提式的通信系統(tǒng)中，遠(yuǎn)端說(shuō)話人的聲信號(hào)由遠(yuǎn)端的立體聲傳聲器接收，得到兩通道的立體聲參考信號(hào)x1(n)和x2(n)。立體聲參考信號(hào)x1(n)和x2(n)經(jīng)過(guò)去相關(guān)預(yù)處理，得到處理后的信號(hào)x1'(n)和x2'(n)。然后通過(guò)線路傳輸?shù)浇?，x1'(n)和x2'(n)再由近端的立體聲揚(yáng)聲器系統(tǒng)播放。近端兩個(gè)傳聲器通道信號(hào)分別為d1(n)和d2(n)，即近端傳聲器接收到的信號(hào)，分為兩部分：一部分是x1'(n)和x2'(n)由近端揚(yáng)聲器播放出來(lái)后，其聲信號(hào)在近端空間內(nèi)傳播，經(jīng)過(guò)近端房間內(nèi)的反射和散射以后，到達(dá)近端傳聲器的信號(hào)；另一部分是近端場(chǎng)景內(nèi)的背景噪聲以及人聲，即近端信號(hào)。近端傳聲器信號(hào)d1(n)和d2(n)中的第一部分信號(hào)通過(guò)線路傳輸又會(huì)回到遠(yuǎn)端，并在遠(yuǎn)端場(chǎng)景內(nèi)由遠(yuǎn)端揚(yáng)聲器重放。這樣一來(lái)，遠(yuǎn)端場(chǎng)景內(nèi)的說(shuō)話人就聽到了一部分自己的聲音，這就是需要予以消除的聲學(xué)回聲。設(shè)兩通道揚(yáng)聲器信號(hào)所對(duì)應(yīng)的信號(hào)向量分別為：x1′(n)＝[x1′(n-L+1)x1′(n-L+2)...x1′(n)]x2′(n)＝[x2′(n-L+1)x2′(n-L+2)...x2′(n)]在遠(yuǎn)端場(chǎng)景中呈現(xiàn)出來(lái)的聲學(xué)回聲主要是由于近端場(chǎng)景內(nèi)的聲傳播所引起，因此在近端場(chǎng)景中利用自適應(yīng)通道辨識(shí)進(jìn)行聲學(xué)回聲消除。h12(n)和h22(n)分別表示近端場(chǎng)景中兩個(gè)揚(yáng)聲器通道到左傳聲器的房間脈沖響應(yīng)，和則分別是自適應(yīng)通道辨識(shí)算法對(duì)h12(n)和h22(n)的估計(jì)；h21(n)和h11(n)分別表示近端場(chǎng)景中兩個(gè)揚(yáng)聲器通道到右傳聲器的房間脈沖響應(yīng)，和則分別是自適應(yīng)通道辨識(shí)算法對(duì)h21(n)和h11(n)的估計(jì)。自適應(yīng)算法通過(guò)e1(n)=d1(n)-[h^21(n)*x2′(n)+h^11(n)*x1′(n)]---(1)]]>e2(n)=d2(n)-[h^22(n)*x2′(n)+h^12(n)*x1′(n)]---(2)]]>得到經(jīng)過(guò)回聲消除后的殘余信號(hào)e1(n)和e2(n)；e1(n)與e2(n)由遠(yuǎn)端場(chǎng)景中的立體聲揚(yáng)聲器播放，如此可消除遠(yuǎn)端場(chǎng)景中出現(xiàn)的聲學(xué)回聲。濾波器失調(diào)定義為：η(n)=20·lgΣi=12Σj=12||hij(n)-h^ij(n)||2Σi=12Σj=12||hij(n)||2---(3)]]>其中，||·||2表示2范數(shù)。若沒(méi)有去相關(guān)預(yù)處理，將存在較大的濾波器失調(diào)值η(n)。也就是說(shuō)，自適應(yīng)通道辨識(shí)算法存在較大的濾波器估計(jì)誤差。尤其在物理脈沖響應(yīng)發(fā)生變化的時(shí)候，大的濾波器失調(diào)將導(dǎo)致自適應(yīng)跟蹤速度變慢甚至無(wú)法準(zhǔn)確跟蹤其變化，從而使回聲消除效果嚴(yán)重惡化。其原因在于，若沒(méi)有去相關(guān)預(yù)處理，則x1′(n)=x1(n)x2′(n)=x2(n)---(4)]]>由于立體聲參考信號(hào)x1(n)和x2(n)來(lái)自于遠(yuǎn)端場(chǎng)景內(nèi)的同一個(gè)說(shuō)話人，它們之間 具有很強(qiáng)的通道間相關(guān)性。這一強(qiáng)相關(guān)性將使得自適應(yīng)通道辨識(shí)算法的收斂值不唯一，實(shí)際應(yīng)用時(shí)收斂到的自適應(yīng)濾波器可能并不等于我們所期望得到的物理傳遞函數(shù)hij(n),i＝1,2；j＝1,2，從而導(dǎo)致大的濾波器失調(diào)。為了解決這一問(wèn)題，改善失調(diào)性能，通常在參考信號(hào)x1(n)和x2(n)傳遞到近端場(chǎng)景之前對(duì)其進(jìn)行去相關(guān)預(yù)處理，從而有效降低濾波器失調(diào)，改善立體聲聲學(xué)回聲消除性能。下面結(jié)合附圖和具體實(shí)施例對(duì)本發(fā)明做進(jìn)一步詳細(xì)的說(shuō)明。如圖2所示，一種用于立體聲聲學(xué)回聲消除中的通道間去相關(guān)方法，具體步驟如下：步驟1)遠(yuǎn)端傳聲器拾取聲信號(hào)，得到立體聲參考信號(hào)x1(n)和x2(n)；同時(shí)對(duì)x1(n)和x2(n)進(jìn)行傅里葉變換(FFT)，得到頻譜X1(k)和X2(k)；步驟2)對(duì)頻譜X1(k)和X2(k)進(jìn)行高頻去相關(guān)處理；得到處理后的時(shí)域參考信號(hào)x1d(n)和x2d(n)；具體包括：同時(shí)對(duì)頻譜X1(k)和X2(k)進(jìn)行高頻去相關(guān)處理：X1d(k)=X1(k)·[(1-β(k))+β(k)·eiΘ]X2d(k)=X2(k)·[(1-β(k))+β(k)·e-iΘ]---(5)]]>其中，β(k)為非線性加權(quán)系數(shù)，考慮到人耳聽覺(jué)系統(tǒng)的相位敏感跟隨頻率的關(guān)系，β(k)取值為：β(k)=0.5,f(k)≤2kHz0.5+0.4·f(k)-2000fs/2-2000,2kHz<f(k)<fs/2---(6)]]>其中，f(k)為離散的頻率索引k所對(duì)應(yīng)的線性頻率值，NFFT為傅里葉變換的長(zhǎng)度；fs為信號(hào)的采樣頻率；β(k)在fs/2處取最大值；判斷k所對(duì)應(yīng)的模擬頻率f(k)大于f0是否成立，所述f0為劃分信號(hào)為高頻還是 低頻的臨界值；優(yōu)選的，f0＝1kHz；如果判斷結(jié)果是否定的，將Θ值設(shè)置為0，否則，將Θ值設(shè)置為正弦變化的值；對(duì)頻譜X1d(k)和X2d(k)進(jìn)行逆傅里葉變換(IFFT)，得到經(jīng)高頻去相關(guān)處理后的時(shí)域參考信號(hào)x1d(n)和x2d(n)。步驟3)對(duì)立體聲參考信號(hào)x1(n)進(jìn)行低頻去相關(guān)處理，構(gòu)造出三個(gè)正弦信號(hào)；具體包括：步驟3-1)計(jì)算立體聲參考信號(hào)x1(n)的加權(quán)自相關(guān)函數(shù)ψw(τ)；x1(n)的平均幅度差函數(shù)(AMDF)φ(τ)定義為：φ(τ)＝E{|x1(n)-x1(n+τ)|}(7)其中，τ為時(shí)延，E{}表示求期望操作；x1(n)的自相關(guān)函數(shù)按下式計(jì)算：ψ(τ)＝E{x1(n)x1(n+τ)}.(8)加權(quán)自相關(guān)函數(shù)即為：ψw(τ)＝ψ(τ)/[φ(τ)+ε],(9)其中ε為防止商值發(fā)散而引入的固定值，優(yōu)選值ε＝1。步驟3-2)計(jì)算基頻周期的估計(jì)值τ0；加權(quán)自相關(guān)函數(shù)ψw(τ)的最大值ψw,max所對(duì)應(yīng)的時(shí)延數(shù)τ0即為基頻周期的估計(jì)值；將基頻的取值范圍限定為[60,350]Hz，這相當(dāng)于限定τ0的搜索范圍，即：τ0＝{τ:ψw(τ)＝max(ψw(τ))；fs/350≤τ≤fs/60}(10)其中，max()表示取最大值。步驟3-3)重新計(jì)算基頻頻率估計(jì)值f0；為了提高基頻的檢測(cè)精度，進(jìn)一步對(duì)以最大值ψw(τ0)為中心的相鄰3個(gè)ψw(τ)值進(jìn)行插值，然后再搜索最大值得到精度更高的基頻周期估計(jì)值T0，則基頻頻率值為：f0＝1/T0(11)步驟3-4)檢索參考信號(hào)頻譜X1(k)，進(jìn)行幅值加權(quán)得到三個(gè)低次諧頻成分的幅值A(chǔ)i和初相k0表示基頻所對(duì)應(yīng)的頻率索引，則二、三次諧頻分別對(duì)應(yīng)于2k0和3k0；利用三個(gè)頻率索引值檢索X1(k)，分別得到基頻與二、三次諧頻的幅值和初相，進(jìn)行幅值加權(quán)得到：其中，A1、和σ1為基頻幅值、初相和幅值加權(quán)因子，A2、和σ2為二次諧頻的幅值、初相和幅值加權(quán)因子，A3、和σ3為為三次諧頻的幅值、初相和幅值加權(quán)因子；angle{·}表示對(duì)復(fù)數(shù)取相位函數(shù)，σi(i＝1,2,3)在[0,1]內(nèi)取值，優(yōu)選的，σ1＝0.1,σ2＝0.2,σ3＝0.3。步驟3-5)構(gòu)造三個(gè)正弦信號(hào)s1(n)、s2(n)和s3(n)：其中，fi＝i·f0,i＝1,2,3。步驟4)通過(guò)時(shí)域加法將所述三個(gè)正弦信號(hào)s1(n)、s2(n)和s3(n)加入到x1d(n)中；得到x′1(n)；x′2(n)為x2d(n)；x′1(n)和x′2(n)為經(jīng)過(guò)全頻帶去相關(guān)處理后的立體聲信號(hào)：x1′(n)=x1d(n)+s1(n)+s2(n)+s3(n)x2′(n)=x2d(n)---(14)]]>步驟5)對(duì)步驟4)得到的信號(hào)x′1(n)和x′2(n)通過(guò)歸一化的最小均方法進(jìn)行自適應(yīng)通道辨識(shí)，實(shí)現(xiàn)回聲消除；在第n個(gè)采樣周期內(nèi)，利用第n個(gè)采樣周期內(nèi)的自適應(yīng)濾波器對(duì)x′1(n)和x′2(n)濾波，得到傳聲器處的回聲信號(hào)yj(n)，即：yj(n)=Σi=12h^ij(n)*xi′(n)---(15)]]>再在傳聲器信號(hào)dj(n)中將回聲信號(hào)消除掉，得到殘余信號(hào)ej(n)：ej(n)＝dj(n)-yj(n)(16)然后對(duì)自適應(yīng)濾波器進(jìn)行更新，得到第n+1個(gè)采樣周期內(nèi)的自適應(yīng)濾波器h^ij(n+1):]]>h^ij(n+1)=h^ij(n)+μΣi=12Σm=n-L+1n|xi′(m)|2e(n)xi′(n)---(17)]]>其中，xi′(n)＝[xi′(n-L+1)xi′(n-L+2)...xi′(n)]。對(duì)于下一個(gè)采樣周期，則繼續(xù)從式(17)至式(19)進(jìn)行自適應(yīng)跟蹤，直到信號(hào)結(jié)束。所述歸一化的最小均方法(NLMS)可以為其它自適應(yīng)算法：最小均方法(LMS)或頻域最小均方法(FBLMS)。下面結(jié)合實(shí)例對(duì)本發(fā)明做進(jìn)一步說(shuō)明。實(shí)例1：近端房間尺寸為4×3×3m3，兩個(gè)近端揚(yáng)聲器分別位于{1,2,1.2}m和{3,2,1.2}m；考察位于{1.8,1,1.2}m處的近端傳聲器，將它所拾取到的聲信號(hào)看做近端傳聲器信號(hào)d(n)。采用信噪比為30dB的高斯白噪聲模擬近端信號(hào)。采樣率取16kHz，利用NLMS算法進(jìn)行自適應(yīng)通道辨識(shí)。將本發(fā)明的方法與傳統(tǒng)的非線性變換去相關(guān)法(NLT)進(jìn)行性能對(duì)比。兩通道信號(hào)x1(n)和x2(n)的通道間相干系數(shù)(Inter-ChannelCoherenceCoefficient，ICCC)定義為：ICCC(k)=|E{X1*(k)·X2(k)}|E{|X1(k)|2}·E{|X2(k)|2}---(18)]]>ICCC在[0,1]內(nèi)取值，其值越小，通道間相干性越弱，去相關(guān)效果越好。如圖4所示，在三個(gè)方法的處理結(jié)果中，通過(guò)本發(fā)明的方法處理后的兩個(gè)信號(hào)的ICCC值最小。失調(diào)學(xué)習(xí)曲線中，達(dá)到穩(wěn)態(tài)耗時(shí)越短，表示收斂速度越快；其值越小，辨識(shí)精度越高。如圖4示，在三個(gè)方法的處理結(jié)果中，通過(guò)本發(fā)明的方法處理后的信號(hào)失調(diào)性能最優(yōu)。語(yǔ)音質(zhì)量感知評(píng)估(PerceptualEvaluationofSpeechQuality，PESQ)對(duì)多種人耳聽覺(jué)特性建模，將主觀音質(zhì)客觀量化。PESQ在-0.5到4.5之間取值，其值越大，表示失真越小。如圖5所示，在三個(gè)方法的處理結(jié)果中，通過(guò)本發(fā)明的方法處理后的信號(hào)的PESQ值比NLT處理后信號(hào)的PESQ值大。當(dāng)前第1頁(yè)1 2 3