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基于MCU的AEC算法實現(xiàn)

作者: 時間:2012-01-18 來源:網(wǎng)絡(luò) 收藏

引言

較之傳統(tǒng)電話,VoIP語音質(zhì)量較差。影響因特網(wǎng)語音質(zhì)量的關(guān)鍵因素之一是回聲。要提高因特網(wǎng)的語音質(zhì)量,就必須在語音傳輸?shù)倪^程中進行的處理。AEC是基于自適應(yīng)算法、可被應(yīng)用于VoIP的技術(shù)。

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(nèi)核為核心,同時結(jié)合了增強型時序處理單元(eTPU)和10/100M以太網(wǎng)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(luò)通信安全性的要求。

器介紹

聲學(xué)回聲消除原理

AEC是以揚聲器信號與由它產(chǎn)生的多路徑回聲的相關(guān)性為基礎(chǔ),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(xué)回聲消除器的結(jié)構(gòu)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(yīng)濾波器用它來產(chǎn)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:

此時,回聲的殘留信號的理想值應(yīng)為0。

自適應(yīng)FIR濾波器

在聲學(xué)回聲消除器里,橫向結(jié)構(gòu)的自適應(yīng)濾波器通過采用參考信號來產(chǎn)生回聲的副本,如果這個橫向結(jié)構(gòu)的自適應(yīng)濾波器的轉(zhuǎn)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(yīng)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(yīng)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(yīng)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(yīng)算法來估算當前時刻FIR濾波器的系數(shù)ak(n+1)。

LMS和N

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(yīng)濾波器的均方誤差E[e(n)]性能曲面是濾波器加權(quán)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,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(yīng)濾波器方程里修正FIR濾波器的系數(shù)。N與LMS算法幾乎是一樣的,唯一的不同是在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(yīng)由試驗來確定。μ的選取至關(guān)重要,為了確保收斂,必須滿足0μ2。本方案中的自適應(yīng)算法就采用了NLMS。

實現(xiàn)方案

聲學(xué)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(jié)構(gòu)。


MCF5235開發(fā)板上運行的C語言模型。最后根據(jù)需要,將運算較為密集的那部分C語言程序轉(zhuǎn)化為Coldfire芯片的專用匯編語言。

實驗結(jié)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(guān)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(gòu)成了回聲消除器的兩個輸入信號。將濾波器的階數(shù)設(shè)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(chǔ)上較好地保持近端語音波形。

將AEC功能模塊集成到以MCF5235開發(fā)板搭建的VoIP終端上,建立兩個通信終端的語音通信,可對AEC功能模塊進行實時免提通話測試。

結(jié)語

本文介紹了聲學(xué)回聲消除的原理,并介紹了聲學(xué)回聲消除器的設(shè)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(yīng)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(jié)果,證明該方案實現(xiàn)的聲學(xué)回聲消除器能夠滿足網(wǎng)絡(luò)通信對語音的要求。

參考文獻
1. 王琦. VOIP 中為保證語音質(zhì)量所采用的關(guān)鍵技術(shù)[J ] 1 中國數(shù)據(jù)通信, 2002, (2) : 25 291
2. MCF5235 ColdFire Integrated Microprocessor User’s Manual. Freescale Semiconductor, Inc. 2004.
3. Emmanuel C. Ifeachor, Barrie W. Jervis. Digital Signal Processing A Practical Approach, Second Edition. 北京:電子工業(yè)出版社 2004.



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