專利名稱：通過使用頻域非線性處理抑制反射信號的方法和設(shè)備的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及通信系統(tǒng)，更具體地，涉及在雙向通信鏈路中的反射信號抑制。
背景技術(shù)：
在許多通信系統(tǒng)(例如地面線路和無線電話系統(tǒng))中，話音信號常常通過雙向通信鏈路在兩個系統(tǒng)用戶之間傳輸。在這樣的系統(tǒng)中，近端用戶的語音典型地在通信鏈路的一端的近端話筒處被檢測，然后通過鏈路被發(fā)送到遠(yuǎn)端揚(yáng)聲器，以便重現(xiàn)和呈現(xiàn)給遠(yuǎn)端用戶。相反，遠(yuǎn)端用戶的語音被遠(yuǎn)端話筒檢測，然后通過通信鏈路被發(fā)送到近端揚(yáng)聲器，以便重現(xiàn)和呈現(xiàn)給近端用戶。
在通信鏈路的任一端，被鄰近的話筒檢測到的揚(yáng)聲器輸出會非故意地通過通信鏈路發(fā)送回去，導(dǎo)致產(chǎn)生從用戶看來可能是不能接受的破壞性反饋或反射信號。這個問題在免提電話時特別顯著，在此，用戶的身體沒有有效地把話筒與揚(yáng)聲器相隔離。而且，在地面線路中混合匯接裝置處的阻抗失配會導(dǎo)致類似的破壞性反射信號。
傳統(tǒng)上，反射信號抑制是通過使用反射信號抵銷電路完成的，該電路采用自適應(yīng)濾波器來估值和去除通信信號的不想要的反射信號分量。例如，1995年12月12日頒發(fā)的題目為“Echo-Canceling Systemand Method Using Echo Estimate to Modify Error Signal(通過使用反射信號估值來修改誤差信號的反射信號抵銷系統(tǒng)和方法)”的美國專利No.5,475,731描述了將最小均方(LMS)和歸一化最小均方(NLMS)算法用來更新有限沖擊響應(yīng)(FIR)自適應(yīng)濾波器。
雖然這種已知的反射信號抵銷技術(shù)確實(shí)能去除某些反射信號，但即使在抵銷以后常常仍將有可聽見的剩余反射信號。這樣的剩余反射信號，盡管其電平相對較低，但仍對用戶造成相當(dāng)?shù)拇驍_，所以應(yīng)當(dāng)被加以去除。今天，剩余反射信號抑制典型地是通過使用跟隨在反射信號抵銷器后面的某種形式的非線性處理器(NLP)來完成的。例如，參閱上述的美國專利No.5,475,731，它描述傳統(tǒng)的中心限幅NLP的使用。
大多數(shù)已知的NLP完全地去除通信信號中包含剩余反射信號的那些部分。結(jié)果，當(dāng)近端和遠(yuǎn)端揚(yáng)聲器工作時(即，在雙向說話時)，這種已知NLP或者傳送通過剩余反射信號、或者同時去除近端語音和剩余反射信號。另外，當(dāng)已知的NLP被使用于帶有復(fù)雜的背景噪聲的情況下時(例如，在汽車收音機(jī)播音時，而同時駕駛員正在使用免提移動電話)，背景聲音連同剩余反射信號一起被去除。雖然預(yù)計的舒適的噪聲由于為了試圖填充所導(dǎo)致產(chǎn)生的空洞而被添加上，但已處理的信號常常被削除，從而使進(jìn)行收聽的用戶感到討厭。
因此，需要一種去除通信信號中的剩余反射信號的改進(jìn)方法和設(shè)備。
發(fā)明概要本發(fā)明通過提供改進(jìn)的頻域非線性處理技術(shù)而滿足上述的和其它需要?？傮w上，按照本發(fā)明的非線性處理器的濾波特性可以通過比較通信信號的剩余反射信號分量的功率譜與總的通信信號本身的功率譜而動態(tài)地被調(diào)整。更具體地，非線性處理器的濾波特性被調(diào)整成為使得非線性處理器只阻擋其中剩余反射信號占優(yōu)勢的那些信號頻率。有利地，按照本發(fā)明的非線性處理器使得有可能在整個對話期間進(jìn)行全雙工通信，同時有效地減小剩余反射信號。
按照本發(fā)明的示例性反射信號抑制器包括一個處理器，用來計算通信信號的功率譜和估值通信信號的剩余反射信號分量的功率譜。示例性反射信號抑制器還包括一個自適應(yīng)濾波器，用來處理通信信號，由此抑制剩余反射信號分量。自適應(yīng)濾波器的濾波特性是根據(jù)通信信號的功率譜和根據(jù)估值的剩余反射信號分量的功率譜而被調(diào)整的。
按照本發(fā)明的、用于抑制通信信號中剩余反射信號的示例性方法包括計算通信信號的功率譜和估值剩余反射信號的功率譜的步驟。按照示例的方法，濾波特性是根據(jù)計算的通信信號功率譜和根據(jù)估值的剩余反射信號分量功率譜而被調(diào)整的，以及通信信號通過使用調(diào)整的濾波特性被濾波，從而抑制剩余反射信號。
按照實(shí)施例，濾波特性可通過使用頻譜相減技術(shù)而被調(diào)整。可替換地，濾波特性的各個系數(shù)可以根據(jù)剩余反射信號中的功率與在相應(yīng)于這些系數(shù)的頻率上的總通信信號的功率的直接比較結(jié)果而被設(shè)置。
對于獨(dú)立的配置(即，其中不存在超前反射信號抵銷器)，剩余反射信號的功率譜的估值可以通過以下步驟估計反射信號返回路徑的衰減因子，以及用所述估計的衰減因子來換算反射信號源信號的功率譜樣本，由此提供剩余反射信號的估值的功率譜樣本。當(dāng)存在領(lǐng)先的自適應(yīng)反射信號抵銷器時，剩余反射信號的功率譜的估值可以通過計算反射信號抵銷器提供的反射信號分量估值的功率譜、和換算反射信號分量估值的功率譜(根據(jù)自適應(yīng)反射信號抵銷器的運(yùn)行)來實(shí)現(xiàn)，由此提供剩余反射信號的功率譜的估值。
換算反射信號分量估值的功率譜可包括以下步驟確定自適應(yīng)反射信號抵銷器的反射信號反射損耗增強(qiáng)量，以及把反射信號分量估值的功率譜與反射信號反射損耗增強(qiáng)量相乘，以提供剩余反射信號的功率譜的估值。可替換地，換算反射信號分量估值的功率譜可包括以下步驟確定自適應(yīng)反射信號抵銷器的反射信號反射損耗增強(qiáng)量，計算反射信號分量估值的功率譜的平均值，把該平均值與反射信號反射損耗增強(qiáng)量相乘從而提供一個飽和值，把反射信號分量估值的功率譜與反射信號反射損耗增強(qiáng)量相乘從而提供已換算的頻譜，以及在飽和值處限幅(Clipping)已換算的頻譜，由此提供剩余反射信號的功率譜的估值。
有利地，本發(fā)明還提供了用于把適當(dāng)?shù)氖孢m的噪聲附加到濾波的(即，反射信號抑制的)通信信號中的方法和設(shè)備?？傮w上，通信信號的噪聲分量的功率譜被估值，以及根據(jù)估值的噪聲分量功率譜和根據(jù)占優(yōu)勢的反射信號抑制濾波特性來產(chǎn)生舒適的噪聲。按照本發(fā)明的示例性實(shí)施例，舒適的噪聲在被抑制的頻率處附加上能量(即，在濾波特性中能去除能量以及由此能抑制反射信號的頻率上)，以使得在這些頻率上的總的能量等于占優(yōu)勢的噪聲的能量。
本發(fā)明的上述的和其它的特性和優(yōu)點(diǎn)在后面參照附圖顯示的說明性實(shí)例被詳細(xì)地說明。本領(lǐng)域技術(shù)人員將會看到，上述實(shí)施例被提供來用于說明和理解，以及這里預(yù)期有多個等同的實(shí)施例。
附圖簡述

圖1是其中可以實(shí)施本發(fā)明的教導(dǎo)的示例性聲學(xué)反射信號抑制系統(tǒng)的方框圖。
圖2是其中可以實(shí)施本發(fā)明的教導(dǎo)的示例性網(wǎng)絡(luò)反射信號抑制系統(tǒng)的方框圖。
圖3提供典型的反射信號信號與相應(yīng)的剩余反射信號信號的頻域比較，由此進(jìn)一步提供對于本發(fā)明的某些方面的推動情況。
圖4是描繪按照本發(fā)明的剩余反射信號抑制的示例性方法的步驟的流程圖。
發(fā)明詳細(xì)說明本發(fā)明的頻域非線性處理技術(shù)在聲學(xué)和網(wǎng)絡(luò)反射信號抑制方面同樣可應(yīng)用的。因此，圖1和2分別描繪了其中可以實(shí)施本發(fā)明的教導(dǎo)的、示例性聲學(xué)和網(wǎng)絡(luò)反射信號抑制系統(tǒng)100，200。如圖所示，示例性聲學(xué)反射信號抑制系統(tǒng)100包括話筒110，揚(yáng)聲器120，線性反射信號抵銷器130，非線性處理器140，舒適噪聲發(fā)生器150，以及第一和第二加法裝置160，170。示例性網(wǎng)絡(luò)反射信號抑制系統(tǒng)200包括圖1的反射信號抵銷器130，非線性處理器140，舒適噪聲發(fā)生器150，和加法裝置160，170，以及混合匯接裝置210和第三加法裝置220。本領(lǐng)域技術(shù)人員將會看到，以下描述的、圖1和2的各種單元的功能可以通過使用已知的數(shù)字信號處理部件，一個或多個專用集成電路(ASIC)，或通用數(shù)字計算機(jī)，而被實(shí)施。
在運(yùn)行時，圖1的揚(yáng)聲器120接收遠(yuǎn)端音頻信號x(t)以及輸出相應(yīng)的聲音信號給近端系統(tǒng)用戶(未示出)。同時，話筒110接收聲音信號，其中包括近端語音分量v1(t)，近端噪聲分量v2(t)，和由揚(yáng)聲器輸出端的反射造成的反射信號分量s(t)。話筒110把接收的聲音信號變換成相應(yīng)的音頻信號y(t)，后者被耦合到第一加法裝置160的相加輸入端。另外，線性反射信號抵銷器130通過使用已知的自適應(yīng)濾波技術(shù)處理遠(yuǎn)端音頻信號x(t)，以便提供話筒信號y(t)的反射信號分量s(t)的估值(t)。結(jié)果的反射信號估值(t)被耦合到第一加法裝置160的相減輸入端，因此它從話筒信號y(t)被減去，從而提供反射信號抵銷的信號，或誤差信號e(t)。
誤差信號e(t)被反饋到線性反射信號抵銷器，以便在提供反射信號估值(t)時被使用，以及被耦合到非線性處理器140的輸入端。正如下面詳細(xì)地描述的，非線性處理器140根據(jù)反射信號估值(t)來濾波誤差信號，從而提供反射信號抑制的輸出信號eNLP(t)，后者被耦合到第二加法裝置170的相加輸入端。正如下面詳細(xì)地描述的，舒適的噪聲發(fā)生器150根據(jù)誤差信號e(t)和根據(jù)非線性處理器140的占優(yōu)勢的濾波特性來提供舒適噪聲信號c(t)。舒適噪聲信號c(t)被耦合到第二加法裝置170的第二相加輸入端，由此被附加到非線性處理器140的反射信號抑制的輸出eNLP(t)上，從而提供反射信號抑制的、和舒適噪聲增強(qiáng)的輸出信號eNLP+CN(t)。
在圖2的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)200中，混合匯接裝置210接收遠(yuǎn)端音頻信號x(t)以及提供相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)信號給近端系統(tǒng)用戶(未示出)。另外，在混合匯接裝置210處的阻抗失配造成遠(yuǎn)端信號x(t)的反射信號s(t)被加性地與接收的近端話音和噪聲信號v1(t)，v2(t)相耦合(概念地通過第三加法裝置220顯示)，以及被反饋回第一加法裝置160的相加輸入端。正如圖1中的系統(tǒng)100那樣，線性反射信號抵銷器130通過使用已知的自適應(yīng)濾波技術(shù)處理遠(yuǎn)端音頻信號x(t)，從而提供近端信號y(t)的反射信號分量s(t)的估值(t)。結(jié)果的反射信號估值(t)被耦合到第一加法裝置160的相減輸入端，因此它從近端信號y(t)中被減去，從而提供反射信號抵銷的或誤差信號e(t)。非線性處理器140和舒適噪聲發(fā)生器150對誤差信號e(t)所進(jìn)行的處理正如參照圖1描述的和下面詳細(xì)描述的那樣，從而可以提供反射信號抑制的、和舒適噪聲增強(qiáng)的輸出信號eNLP+CN(t)。
在聲學(xué)和網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)100，200中，誤差信號e(n)等于近端語音v1(n)，背景噪聲v2(n)和反射信號s(n)的和，再減去估值的(n)(其中變量n被使用來表示時域樣本)e(n)＝v1(n)＋v2(n)＋s(n)－(n)另外，剩余反射信號(n)被規(guī)定為小于估值反射信號s(n)的真實(shí)反射信號s(n)(n)＝s(n)－(n)按照本發(fā)明，非線性處理器140的濾波特性根據(jù)誤差信號e(n)和剩余反射信號(n)被動態(tài)地計算。具體地，誤差信號e(n)的頻譜分量與剩余反射信號的頻譜分量的估值(n)進(jìn)行比較，以及非線性處理器140的濾波特性被調(diào)整成只傳送在其中剩余反射信號(n)在某種意義上是誤差信號e(n)的主要分量的那些頻率。
為了比較誤差信號e(n)的頻譜分量與剩余反射信號(n)的頻譜分量，誤差信號e(n)和反射信號估值(n)首先被變換成頻域。例如，M點(diǎn)快速富立葉變換(FFT)可被使用來直接從時域樣本計算相應(yīng)的頻域信號E(k)，(k)(其中k代表從0到0.5的離散頻率，其步長為2/M)?？商鎿Q地，為了減小頻域結(jié)果中的方差，首先根據(jù)每個信號的一組N個時域數(shù)據(jù)樣本，來針對誤差信號e和反射信號估值計算階數(shù)p的自回歸(AR)模型。零填充的AR(p)序列的M點(diǎn)FFT然后提供所需要的離散頻域變量E(k)和(k)。實(shí)際上，變量p，N和M的適當(dāng)?shù)臄?shù)值分別是10，160和256。當(dāng)然，用于對誤差信號e建模所使用的階數(shù)p可以是與用于對反射信號估值建模所使用的階數(shù)不同的。
一旦頻域序列E(k)和(k)被計算出，對于每個序列的相應(yīng)的功率譜密度(PSD)就可以通過把每個序列與它的復(fù)數(shù)共軛序列如下地以樣本的方式進(jìn)行相乘而被計算出來Φe(k)＝E(k)E*(k)Φ(k)＝(k)*(k)接著，剩余反射信號的功率譜密度Φ可以根據(jù)估值的反射信號的功率譜密度Φ未估值。通過使用由反射信號抵銷器提供的反射信號反射損耗增強(qiáng)值(ERLE)，可以得到一級近似。反射信號抵銷器的ERLE提供由反射信號抵銷器達(dá)到的反射信號抑制級別的指示，以及用于計算反射信號抵銷器的ERLE的方法是公知的。假定剩余反射信號的頻譜類似于估值的反射信號的頻譜，則剩余反射信號的功率譜密度可以如下地被估值為低于估值的反射信號的功率譜密度的ERLE dBΦ^s^(k)=ERLEΦs^(k)]]>
然而，觀察實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)可以看到，剩余反射信號比反射信號估值低的數(shù)值實(shí)際上常常比ERLE dB高得多，特別是對于具有低能量(相對于頻譜中最大能量來說)的頻率(對于語音，通常是較高的頻率)而言。例如，參閱圖3，其中實(shí)際剩余反射信號曲線320比起實(shí)際估值的反射信號曲線310而言，對于較低的頻率范圍(圖上的0到0.25)，低大約ERLE dB(圖上約15dB)，以及對于較高的頻率范圍(圖上的0.25到0.5)，則低出的數(shù)值大于ERLE dB。
為了提供較好的近似，ERLE測量可被做成與頻率相關(guān)的。然而，這樣做，需要穩(wěn)定的分布(當(dāng)實(shí)際上ERLE常常隨時間以及頻率變化時)，以及在其中重大的近端能量存在在較高的頻帶的情況下，會引入不希望的近端信號限幅程度。更實(shí)際的解決辦法可通過在比估值的反射信號的功率譜密度的平均電平低ERLE dB的地方，使剩余反射信號的功率譜密度的估值飽和而達(dá)到Φs^(k)≈Max(ERLEΦs^(k),ERLEΦs^‾)]]>剩余反射信號的功率譜密度的估值然后可被使用來導(dǎo)出對于非線性處理器的適當(dāng)?shù)臑V波特性或轉(zhuǎn)移函數(shù)H(k)。例如，頻譜相減的教導(dǎo)(它常常被使用于減小噪聲方面)可被應(yīng)用來如下地提供直觀的正確的反射信號限幅濾波器H(k)H(k)=Φs^(k)-δ1Φi(k)Φs^(k)]]>其中δ1是相減因子。實(shí)驗(yàn)研究表明δ1的數(shù)值在1-4的范圍內(nèi)對于反射信號抑制是適當(dāng)?shù)摹?br> 實(shí)際上，直接從上式確定濾波器H(k)是過分復(fù)雜的(即，通過標(biāo)準(zhǔn)數(shù)字信號處理部件計算平方根，經(jīng)常是不希望的)，而且，反射信號衰減的程度由于估值誤差因而可能是不滿意的。更簡單的和更嚴(yán)格的限幅解決辦法可以通過去除在其中剩余反射信號在一定程度上是占優(yōu)勢的頻率點(diǎn)處的所有的功率、同時傳送在其中剩余反射信號在一定程度上不占優(yōu)勢的頻率點(diǎn)處的所有的功率(所以已被可感覺地屏蔽)，而被達(dá)到。例如，對于每個頻率點(diǎn)k的限幅準(zhǔn)則可被形成為H(k)=0ifΦe(k)<δ1Φ^s^(k),elseH(k)=1]]>由于以上的方程將提供快速改變的功率譜密度(由于隨著時間而在H(k)＝1和H(k)＝0之間急劇地改變)，濾波特性實(shí)際上可被平滑或加以平均，從而提供軟過渡。通過這樣就可以給出具有最小的失真的高的性能(諸如音樂的音調(diào))。例如，平滑NLP濾波器Hav(k)可被更新為Hav(k)＝H(k)(1－α(1－Hav(k)))其中實(shí)驗(yàn)研究表明對于α的適當(dāng)?shù)闹凳?.6。
誤差信號E(k)的頻域形式(通過進(jìn)行時域誤差信號e(n)的M點(diǎn)FFT而得出)然后通過使用平滑NLP轉(zhuǎn)移函數(shù)Hav(k)來進(jìn)行濾波，以及該結(jié)果最后通過使用逆快速富立葉變換(IFFT)而被變換回時域。換句話說，反射信號抑制的NLP輸出被給出為eNLP(n)＝IFFT(Hav－E)其中表示矢量Hav和E的按元素方式(elementwise)的乘法?？商鎿Q地，頻域矢量Hav和E首先可被變換成時域，然后被進(jìn)行卷積，從而給出NLP輸出。
雖然由以上的方程給出的NLP輸出可以按需要地有效地抑制剩余反射信號，但應(yīng)當(dāng)指出，在進(jìn)行接收的用戶看來，被去除的頻率也將導(dǎo)致產(chǎn)生變化的背景電平。按照本發(fā)明的另一個方面，然而，這個影響可以通過在策略上替代這些被去除的能量而得到減輕。具體地，輸出信號可以通過附加上在被抑制的頻率處的能量而被平滑，從而使得在這些頻率處的能量等于占優(yōu)勢的背景噪聲電平。
例如，話音活動性檢測器(VAD)可被使用來確定在NLP的輸入端處是否存在語音(無論是源還是反射信號)。在語音暫停期間，VAD表示只存在噪聲，以及占優(yōu)勢的背景噪聲的功率譜密度的估值可被更新為Φ^v2(k)=βΦ^v2(k)+(1-β)V2(k)V2*(k)]]>用于實(shí)施VAD的功能的方法是熟知的。另外，實(shí)驗(yàn)研究表明，當(dāng)更新噪聲估值時，可以合理地假定背景噪聲在移動電話的情況在大約一秒的范圍、以及在固定電話網(wǎng)的情況在更長的時間范圍是平穩(wěn)的。
在語音暫停期間內(nèi)估值的背景噪聲然后在具有剩余反射信號(或者單向說話或者雙向說話)的時間間隔期間被使用來提供舒適的噪聲頻譜，它可以有效地填充由濾波器Hav(k)產(chǎn)生的空洞。換句話說，舒適噪聲頻譜C(k)可被創(chuàng)建為C(k)=(1-H(k)H(k))Φv2(k)N(k)]]>其中N(k)是具有單位方差的白噪聲序列的富立葉變換。
可替換地，舒適噪聲頻譜C(k)可被創(chuàng)建為C(k)(1-H(k)H(k))Φv2(k)e1φ(k)]]>其中相位φ(k)對于在從1到(M/2－1)的間隔中的k是隨機(jī)地分布在-π和π之間的，以及φ(0)＝φ(M/2)＝0。對于奈奎斯特頻率M/2以上的頻率，相位被給定為φ(k)＝-φ(M－k)k∈[M2+1,M-1]]]>
由于C(k)中的相位是共軛對稱的，所以保證是實(shí)數(shù)時域序列c(n)。結(jié)果得到的舒適的噪聲然后被附加到反射信號抑制輸出信號上，從而得出如下的反射信號抑制的、和舒適噪聲增強(qiáng)的輸出信號eNLP＋CN(n)＝eNLP(n)＋c(n)可替換地，反射信號抑制的、和舒適噪聲增強(qiáng)的輸出信號首先在頻域中被計算，然后如下地被變換成時域ENLP+CN(k)＝Hav(k)·E(k)＋C(k)eNLP+CN＝IFFT(ENLP+CN)總之，本發(fā)明提供用于例如反射信號抑制的頻域的非線性處理技術(shù)。通常，按照本發(fā)明構(gòu)建的非線性處理器可以去除在通信信號中那些剩余反射信號占優(yōu)勢的頻率處的能量(例如，其中剩余反射信號功率占據(jù)了通信信號的總功率的一定的百分?jǐn)?shù)以上)。本發(fā)明還教導(dǎo)用于替代所去除的能量的方法，由此能平滑結(jié)果產(chǎn)生的信號，從而改善接收用戶對經(jīng)過反射信號抑制的信號的感覺。有利地，按照本發(fā)明的非線性處理器可以在整個對話期間抑制剩余反射信號。本領(lǐng)域技術(shù)人員將會看到，本發(fā)明的上述算法可以按樣本方式或按組的方式來應(yīng)用。本領(lǐng)域技術(shù)人員將會看到，通過在實(shí)行上述的程序時把頻率點(diǎn)編組，可以使計算復(fù)雜性減小，以及可以得到提高速度的優(yōu)點(diǎn)。
現(xiàn)在通過圖4的流程圖描繪按照本發(fā)明的具體的有用的算法400。在步驟410，階數(shù)p的自回歸模型根據(jù)時域估值被計算(例如，使用熟知的Levinson-Durbin算法)，在步驟402，結(jié)果產(chǎn)生的時域模型被變換成頻域(例如，借助FFT)。同樣地，在步驟415和425，時域誤差信號被建模(使用階數(shù)q的自回歸模型)，以及被變換成頻域。結(jié)果產(chǎn)生的頻域序列然后在步驟430被比較，從而提供用于非線性處理器的濾波器轉(zhuǎn)移函數(shù)H。例如，NLP濾波器H的每個抽頭可被設(shè)置為1或0，這取決于對于相應(yīng)的頻率的估值反射信號的功率是否大于誤差信號功率的一個預(yù)定的百分?jǐn)?shù)。
在步驟440，誤差信號的FFT被計算，以及在步驟450，結(jié)果產(chǎn)生的頻域誤差序列被NLP濾波器H濾波(即，按元素相乘)，以提供在頻域中的反射信號抑制的輸出信號。同時，濾波函數(shù)H在步驟460被換算，以及在步驟470產(chǎn)生其幅度等于誤差信號背景噪聲的占優(yōu)勢的電平的隨機(jī)化的舒適噪聲。如上所述，舒適的噪聲是根據(jù)占優(yōu)勢的背景噪聲的估值而產(chǎn)生的，只有當(dāng)誤差信號中不存在語音時噪聲估值才被更新(在圖上，在步驟445通過VAD顯示)。步驟460和470的結(jié)果在步驟480被組合起來，從而提供特別定做的舒適噪聲，以便合適地替代由NLP濾波器H從誤差信號中去除的能量。在步驟490，結(jié)果產(chǎn)生的舒適的噪聲按元素方式地被附加到反射信號抑制的輸出信號中，從而提供在頻域中經(jīng)過反射信號抑制的和舒適噪聲增強(qiáng)的輸出信號。最后，在步驟495，使用IFFT來把經(jīng)過反射信號抑制的、和舒適噪聲增強(qiáng)的輸出信號變換到時域。
本領(lǐng)域技術(shù)人員將會看到，本發(fā)明不限于這里為了說明而描述的、特定的示例性實(shí)施例，并且也預(yù)期存在著多種替換的實(shí)施例。例如，雖然參照包括領(lǐng)先的反射信號抵銷器在內(nèi)的系統(tǒng)描述了所揭示的NLP實(shí)施例，但這些同樣的NLP實(shí)施例也可以被用作為獨(dú)立的裝置來提供優(yōu)于通過傳統(tǒng)的通/關(guān)轉(zhuǎn)換方式而提供的抵銷器的解決方案。以上參照領(lǐng)先的反射信號抵銷器和結(jié)尾的NLP所提供的推導(dǎo)體系可以通過在任何情況下用反射信號產(chǎn)生的信號x(t)代替反射信號估值，而被容易地應(yīng)用到獨(dú)立的NLP。在這樣的情況下，剩余反射信號可以根據(jù)預(yù)期的或測量的反射信號返回路徑而在低于反射信號產(chǎn)生的(例如，揚(yáng)聲器)信號的某個固定的或動態(tài)調(diào)整的電平上進(jìn)行估值。所以，本發(fā)明的范圍由附屬權(quán)利要求而不是由上述的說明來規(guī)定，以及與權(quán)利要求的意義一致的、所有的等同物都應(yīng)被包括在內(nèi)。
權(quán)利要求
1.用于抑制通信信號中剩余反射信號的方法，包括以下步驟計算通信信號的功率譜；估值剩余反射信號的功率譜；比較計算的通信信號功率譜和估值的剩余反射信號分量功率譜；根據(jù)所述比較步驟的結(jié)果，調(diào)整濾波特性；以及通過使用調(diào)整的濾波特性來對通信信號濾波，從而抑制剩余反射信號。
2.權(quán)利要求1的方法，其中計算通信信號的功率譜的步驟包括以下步驟把通信信號的多個時域樣本變換成相應(yīng)數(shù)目的通信信號的復(fù)數(shù)頻域樣本；以及把通信信號的每個復(fù)數(shù)頻域樣本乘以它的復(fù)數(shù)共軛值，從而提供通信信號的功率譜樣本。
3.權(quán)利要求2的方法，其中所述把通信信號的多個時域樣本變換成相應(yīng)數(shù)目的通信信號的復(fù)數(shù)頻域樣本的步驟包括計算通信信號的所述數(shù)目的時域樣本的快速富立葉變換的步驟。
4.權(quán)利要求3的方法，其中所述把通信信號的多個時域樣本變換成通信信號的相應(yīng)數(shù)目的復(fù)數(shù)頻域樣本的步驟還包括在計算快速富立葉變換以前計算時域樣本的自回歸模型的步驟。
5.權(quán)利要求1的方法，其中剩余反射信號是由于源信號通過反射信號返回路徑傳輸而造成的，以及其中所述估值剩余反射信號的功率譜的步驟包括以下步驟把源信號的多個時域樣本變換成源信號的相應(yīng)數(shù)目的復(fù)數(shù)頻域樣本；把源信號的每個復(fù)數(shù)頻域樣本乘以它的復(fù)數(shù)共軛值，從而提供源信號的功率譜樣本；估值反射信號返回路徑的衰減因子；以及按照估值的衰減因子來換算源信號的功率譜樣本，從而提供剩余反射信號的估值的功率譜樣本。
6.權(quán)利要求5的方法，其中反射信號返回路徑的衰減因子的估值是靜態(tài)的。
7.權(quán)利要求5的方法，其中反射信號返回路徑的衰減因子被動態(tài)地估值。
8.權(quán)利要求5的方法，其中所述把源信號的多個時域樣本變換成源信號的相應(yīng)數(shù)目的復(fù)數(shù)頻域樣本的步驟包括計算源信號的所述數(shù)目的時域樣本的快速富立葉變換的步驟。
9.權(quán)利要求8的方法，其中所述把源信號的多個時域樣本變換成源信號的相應(yīng)數(shù)目的復(fù)數(shù)頻域樣本的步驟還包括在計算快速富立葉變換以前計算時域樣本的自回歸模型的步驟。
10.權(quán)利要求1的方法，其中通信信號是由自適應(yīng)反射信號抵銷器根據(jù)輸入信號和根據(jù)輸入信號的反射信號分量的估值被輸出的，以及其中所述估值剩余反射信號的功率譜的步驟包括以下步驟計算反射信號分量估值的功率譜；以及根據(jù)自適應(yīng)反射信號抵銷器的運(yùn)行，換算反射信號分量估值的功率譜，從而提供剩余反射信號的功率譜的估值。
11.權(quán)利要求10的方法，其中計算反射信號分量估值的功率譜的步驟包括以下步驟把反射信號分量估值的多個時域樣本變換成反射信號分量估值的相應(yīng)數(shù)目的復(fù)數(shù)頻域樣本；以及把反射信號分量估值的每個復(fù)數(shù)頻域樣本乘以它的復(fù)數(shù)共軛值，從而提供反射信號分量估值的功率譜樣本。
12.權(quán)利要求11的方法，其中所述把反射信號分量估值的多個時域樣本變換成反射信號分量估值的相應(yīng)數(shù)目的復(fù)數(shù)頻域樣本的步驟包括計算反射信號分量估值的所述數(shù)目的時域樣本的快速富立葉變換的步驟。
13.權(quán)利要求12的方法，其中所述把反射信號分量估值的多個時域樣本變換成反射信號分量估值的相應(yīng)數(shù)目的復(fù)數(shù)頻域樣本的步驟還包括在計算快速富立葉變換以前計算時域樣本的自回歸模型。
14.權(quán)利要求10的方法，其中所述換算反射信號分量估值的功率譜的步驟包括以下步驟確定自適應(yīng)反射信號抵銷器的反射信號反射損耗增強(qiáng)量，以及把反射信號分量估值的功率譜乘以反射信號反射損耗增強(qiáng)量，以便提供剩余反射信號的功率譜的估值。
15.權(quán)利要求10的方法，其中所述換算反射信號分量估值的功率譜的步驟包括以下步驟確定自適應(yīng)反射信號抵銷器的反射信號反射損耗增強(qiáng)量；計算反射信號分量估值的功率譜的平均值；把該平均值乘以反射信號反射損耗增強(qiáng)量，從而提供一個飽和值；把反射信號分量估值的功率譜乘以反射信號反射損耗增強(qiáng)量，從而提供換算的頻譜；以及在該飽和值限幅換算的頻譜，從而提供剩余反射信號的功率譜的估值。
16.權(quán)利要求10的方法，其中反射信號分量估值的功率譜由Φ(k)給出，k是有限的正整數(shù)，其中自適應(yīng)反射信號抵銷器的反射信號損耗增強(qiáng)因子由ERLE給出，以及其中剩余反射信號的功率譜估值被計算為ERLEΦs(k)。
17.權(quán)利要求16的方法，其中反射信號損耗增強(qiáng)因子可作為頻率的函數(shù)變化，以及由ERLE(k)給出，
18.權(quán)利要求10的方法，其中反射信號分量估值的功率譜由Φ(k)給出，k是有限的正整數(shù)，其中自適應(yīng)反射信號抵銷器的反射信號損耗增強(qiáng)因子由ERLE給出，以及其中剩余反射信號的功率譜估值被計算為Max(ERLEΦs^(k),ERLEΦs^‾).]]>
19.權(quán)利要求18的方法，其中反射信號損耗增強(qiáng)因子可作為頻率的函數(shù)變化，以及由ERLE(k)給出，
20.權(quán)利要求1的方法，其中濾波特性由多個系數(shù)H(k)給出，k是有限的正整數(shù)，其中通信信號的計算的功率譜由Φe(k)給出，其中剩余反射信號的估值的功率譜由Φs(k)給出，其中δ1是相減因子，以及其中濾波特性被計算為H(k)=Φs(k)-δ1Φs(k)Φe(k).]]>
21.權(quán)利要求1的方法，其中濾波特性由多個系數(shù)H(k)給出，k是有限的正整數(shù)，其中通信信號的計算的功率譜由Φe(k)給出，其中剩余反射信號的估值的功率譜由Φs(k)給出，其中δ1是相減因子，以及其中濾波特性被計算為H(k)＝0 if Φe(k)＜δ1Φs(k)，else H(k)＝1.
22.權(quán)利要求21的方法，其中濾波特性系數(shù)H(k)在時間上被平均。
23.權(quán)利要求1的方法，還包括把舒適噪聲附加到濾波的通信信號的步驟。
24.權(quán)利要求23的方法，其中所述把舒適的噪聲附加到濾波的通信信號的步驟包括以下步驟估值通信信號的噪聲分量的功率譜；以及根據(jù)通信信號的噪聲分量的估值的功率譜產(chǎn)生舒適的噪聲。
25.權(quán)利要求24的方法，其中濾波特性由多個系數(shù)H(k)給出，k是有限的正整數(shù)，其中通信信號的噪聲分量的估值的功率譜由Φv2(k)給出，其中N(k)代表單位方差的白噪聲序列的富立葉變換，以及其中舒適的噪聲被計算為C(k)=(1-H(k)H(k))Φv2(k)N(k).]]>
26.反射信號抑制器，包括處理器，被配置來計算通信信號的功率譜和估值通信信號的剩余反射信號分量的功率譜；以及自適應(yīng)濾波器，被配置來處理通信信號，以及由此抑制剩余反射信號分量，其中自適應(yīng)濾波器的濾波特性通過比較通信信號的功率譜和剩余反射信號的估值的功率譜而被調(diào)整。
27.用于抑制通信信號中剩余反射信號的設(shè)備，包括用于計算通信信號的功率譜的裝置；用于估值剩余反射信號的功率譜的裝置；用于比較計算的通信信號功率譜和估值的剩余反射信號的功率譜的裝置；用于根據(jù)所述比較步驟的結(jié)果來調(diào)整濾波特性的裝置；以及用于通過使用調(diào)整的濾波特性來濾波通信信號從而抑制剩余反射信號的裝置。
28.用于抑制通信信號中剩余反射信號的方法，包括以下步驟計算通信信號的功率譜；估值剩余反射信號的功率譜；根據(jù)計算的通信信號功率譜和根據(jù)剩余反射信號的估值的功率譜來調(diào)整濾波特性；以及通過使用調(diào)整的濾波特性來濾波通信信號從而抑制剩余反射信號，其中，在所述計算和估值步驟的至少一個步驟中，功率譜是從時域信號的自回歸模型導(dǎo)出的。
29.權(quán)利要求28的方法，其中所述計算通信信號的功率譜的步驟包括以下步驟計算通信信號的多個時域樣本的自回歸模型；計算自回歸模型的快速富立葉變換，從而提供通信信號的多個復(fù)數(shù)頻域樣本；以及把通信信號的每個復(fù)數(shù)頻域樣本乘以它的復(fù)數(shù)共軛值，從而提供通信信號的功率譜樣本。
30.權(quán)利要求28的方法，其中剩余反射信號是由于源信號通過反射信號返回路徑傳輸而造成的，以及其中所述估值剩余反射信號的功率譜的步驟包括以下步驟計算源信號的多個時域樣本的自回歸模型；計算自回歸模型的快速富立葉變換，從而提供源信號的多個復(fù)數(shù)頻域樣本；把源信號的每個復(fù)數(shù)頻域樣本乘以它的復(fù)數(shù)共軛值，從而提供源信號的功率譜樣本；估值反射信號返回路徑的衰減因子；以及用估值的衰減因子來換算源信號的功率譜樣本，從而提供剩余反射信號的估值的功率譜樣本。
31.權(quán)利要求28的方法，其中通信信號是由自適應(yīng)反射信號抵銷器根據(jù)輸入信號和根據(jù)輸入信號的反射信號分量的估值而被輸出的，以及其中所述估值剩余反射信號的功率譜的步驟包括以下步驟計算反射信號分量估值的多個時域樣本的自回歸模型；計算自回歸模型的快速富立葉變換，從而提供反射信號分量估值的多個復(fù)數(shù)頻域樣本；把反射信號分量估值的每個復(fù)數(shù)頻域樣本乘以它的復(fù)數(shù)共軛值，從而提供反射信號分量估值的功率譜樣本；以及根據(jù)自適應(yīng)反射信號抵銷器的運(yùn)行來換算反射信號分量估值的功率譜樣本，從而提供剩余反射信號的功率譜樣本的估值。
全文摘要
頻域非線性處理技術(shù)被應(yīng)用于反射信號抑制方面。按照示例性實(shí)施例,非線性處理器的濾波特性可以通過比較通信信號的剩余反射信號分量的頻譜與總的通信信號本身的頻譜而動態(tài)地被調(diào)整。例如,濾波特性被調(diào)整成為使得非線性處理器只阻塞其中剩余反射信號在某種意義上占優(yōu)勢的那些信號頻率。所揭示的技術(shù)使得有可能在整個對話期間進(jìn)行全雙工通信同時有效地抑制剩余反射信號。
文檔編號H04B3/21GK1332911SQ9981509
公開日2002年1月23日 申請日期1999年10月22日 優(yōu)先權(quán)日1998年10月23日
發(fā)明者P·瑟爾奎斯特, A·艾利松 申請人:艾利森電話股份有限公司