基于MCU的AEC算法實現(xiàn)

引言

較之傳統(tǒng)電話，VoIP語音質量較差。影響因特網語音質量的關鍵因素之一是回聲。要提高因特網的語音質量，就必須在語音傳輸?shù)倪^程中進行回聲消除的處理。AEC是基于自適應算法、可被應用于VoIP的回聲消除技術。

本文用于AEC算法實現(xiàn)與研究的硬件平臺足以MCF523X系列是以帶有增強型乘加運算單元(eMAC)的ColdFire V2內核為核心，同時結合了增強型時序處理單元(eTPU)和10／100M以太網多媒體通道控制模塊(MAC)的MCU，具有強大的數(shù)據(jù)處理能力和豐富的接口，能夠滿足VoIP電話終端對于數(shù)據(jù)處理速度以及剛絡通信安全性的要求。

回聲消除器介紹

聲學回聲消除原理

AEC是以揚聲器信號與由它產生的多路徑回聲的相關性為基礎，建立遠端信號的語音模型，利用它對回聲進行估計，并不斷修改濾波器的系數(shù)，使得估計值更加逼近真實的回聲。然后，將回聲估計值從話筒的輸入信號中減去，從而達到消除回聲的目的。

聲學回聲消除器的結構如圖l所示。y(n)代表遠端語音信號，r(n)代表回聲，x(n)是近端語音信號。近端信號x(n)疊加了回聲信號r(n)。對同聲消除器來說，將遠端信號作為一個參考信號，自適應濾波器用它來產生回聲的估計值r(n)，從近端帶有回聲的語音信號中將r(n)減去，估計出近端輸出信號μ(n)。在近端沒有說話的情況下，即當x(n)=0時，μ(n)為回聲的殘差信號e(n)。e(n)的計算方程為：

自適應FIR濾波器

在聲學回聲消除器里，橫向結構的自適應濾波器通過采用參考信號來產生回聲的副本，如果這個橫向結構的自適應濾波器的轉換函數(shù)與回聲通道的函數(shù)模型一致，那么，回聲的副本與回聲就應該是一致的，通過兩者的抵消就可以達到消除回聲的目的。

FIR濾波器的最主要特點是沒有反饋回路，是一種非遞歸系統(tǒng)，它的沖激響應h(n)是一個有限長序列。下面的方程被用來計算FIR濾波器的輸出：

自適應FIR濾波器是根據(jù)上一時刻的近端輸出信號μ(n)以及遠端語音信號y(n)，通過某種自適應算法來估算當前時刻FIR濾波器的系數(shù)ak(n+1)。

LMS和NLMS算法

在輸入信號和參考信號都是平穩(wěn)隨機信號的情況下，自適應濾波器的均方誤差E[e(n)]性能曲面是濾波器加權系數(shù)ak的二次函數(shù)。其系數(shù)修正的算法通常是采用使均方誤差最小的最優(yōu)化求解算法，如最速下降算法。

由于實際的梯度值只能根據(jù)觀測數(shù)據(jù)估計，因此，LMS算法提出的一個基本思想就是用平方誤差來代替均方誤差。它是對基本的最速下降算法的改進，其算法迭代公式為：

其中，y(n)為輸入信號，μ為迭代步長常量。

規(guī)一化LMS(NLMS)算法被用來在LMS自適應濾波器方程里修正FIR濾波器的系數(shù)。NLMS算法與LMS算法幾乎是一樣的，唯一的不同是在NLMS算法中用可變的步長控制因予代替了LMS算法中的常量因子，其目的是加快算法的收斂速度。其算法迭代公式為：

其中μ應由試驗來確定。μ的選取至關重要，為了確保收斂，必須滿足0μ2。本方案中的自適應算法就采用了NLMS。

實現(xiàn)方案

聲學回聲消除器AEC主要包括FIR濾波模塊、Geigle雙端語音判決模塊、NLMS系數(shù)更新模塊、語音狀態(tài)控制模塊4個部分，圖2為AEC簡要的結構。

實驗結果及分析

在Matlab環(huán)境下，對AEC進行測試。將需要的三部分語音信號同時輸入到回聲消除器，測試回聲消除的相關性能。

輸入語音信號波形如圖4所示，從上到下依次表示遠端語音信號y(n)、近端語音信號x(n)和回聲信號echo(n)，其中，echo(n)與x(n)之和作為近端輸入，與y(n)一同構成了回聲消除器的兩個輸入信號。將濾波器的階數(shù)設置為512，即采取64ms延時的回聲消除，通過回聲消除處理得到殘差信號e(n)，其波形如圖5所示。

從圖4和圖5的對比中可以發(fā)現(xiàn)，當只存在遠端信號和回聲信號，近端緘默的情況下，回聲消除器能夠快速收斂并消除絕大部分的回聲；當雙端存在信號，回聲消除器能在消除回聲的基礎上較好地保持近端語音波形。

結語

本文介紹了聲學回聲消除的原理，并介紹了聲學回聲消除器的設計以及AEC在基于MCF5235開發(fā)平臺的VoIP語音通信終端上的集成。該AEC實現(xiàn)了包括語音檢測、自適應濾波等語音處理算法。程序執(zhí)行的實時性良好。通過Matlab模型的仿真和通話主觀測試的結果，證明該方案實現(xiàn)的聲學回聲消除器能夠滿足網絡通信對語音的要求。

參考文獻
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