自适应滤波器在反馈啸叫抑制中的应用研究
自适应反馈消除算法评估实验
自适应反馈消除算法评估实验指导老师：隋富生（中国科学院声学所研究员）小组成员：高健，邢举学，姜振喜一、实验背景声反馈指在现场扩声工程中，传声器接收到待扩声的声源信号，经过功率放大，从扬声器传播出来再反馈到传声器，形成闭合放大回路。
当这种反馈满足特定振荡条件时将产生一种尖锐刺耳的声音，即啸叫现象。
声反馈现象一旦发生，轻者会造成传声器通路音量无法调大，调大后啸叫非常严重，对现场扩声效果会造成恶劣影响，或传声器声音开大后出现声音振铃现象(即位于声反馈临界点时传声器声音的尾音现象)，声音存在混响感，破坏音质;重者导致音箱或功率放大器由十信号过强烧毁。
最开始时声反馈的啸叫抑制是音响师和调音师们的工作，他们必须对扩声现象的声音效果时刻保持关注，在啸叫出现时迅速手动调节设备去除啸叫。
这样的解决方法不仅耗费人力，效率很低。
随着科技的进步，特别是电子计算机技术的发展，许多依赖电子技术自动处理啸叫的技术应运而生。
这样的系统也被称声反馈啸叫抑制系统。
二、实验原理1.声反馈啸叫抑制系统基本原理物理模型的建立：在扩声工程中，比如音乐会现场，一般会使用多个传声器采集舞台上表演者的声信号，然后用布置在现场不同位置的多个扬声器将声信号扩大输出给观众。
在布置时会考虑尽量避免扬声器直接对准传声器，但由十地板，墙面等的反射作用，不可避免有声音由十反射被传声器接受，产生声反馈，具体模型可用图1-1 中所示离散域多通道模型描述:图1-1中，()t v i 表示声源信号，)(t y i 表示不同传声器接收到的信号)(t u i 表示不同扬声器的输出信号，系统F 为声反馈通路，系统G 为电声前馈通路。
图中模型可用如下公式表示:()()()()()()[],,,,t t y G t u t v t u t q F t y =+= (1—2—2)等式(1—2—1）和等式(1—2—2)中声源信号，传声器信号和扬声器信号向量可分别如下表示：(1—2—1）()()()[]()()()[]()()()[],...,...,...111TL Ts Ts t u t u t u t y t y t y t v t v t v ===等式(1-2-1)和等式(1-2-2)中多通道声反馈函数),(t q F 和电声前馈函数()()t t y G ,可分别如下表示：()()()()(),.,,.........,...,,1111⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫⎝⎛=t q F t q F t q F t q F t q F LS S L()()()()()()⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛==.,...,.........,...),(,,,1111t q G t q G t q G t q G t q G t t q y G LS L S（1—2—3）（1—2—4）（1—2—5）（1—2—6）（1—2—7）矩阵(1—2—6)和（1—2—7）中的()t q F ij ,和()t q G ij ,表示单通道传递函数，()t q F ij ,表示第j 个扬声器到第i 个传声器之间的声反馈传递函数，而()t q G ij ,表示第i 个传声器到第j 个扬声器之间的电声前馈传递函数，具体形式如下:()()()()()()()()()()()()()(),...,,...,110110GGFF n n jiji ji ji n n ijij ij ij qt g q t g t g t q G q t f q t f t f t q F ----+++=+++=式(1-2-8)和式(1-2-9)中q 表示离散时间移位算符，F n 和G n 则表示预测模型的阶数，也可以看作FIR 滤波器的阶数。
滤波器在自适应信号处理中的应用研究
滤波器在自适应信号处理中的应用研究自适应信号处理是一种通过识别和消除信号中的干扰和噪声，实现信号的准确提取和分析的技术。
滤波器作为其中的重要手段，在自适应信号处理中扮演着关键角色。
本文将探讨滤波器在自适应信号处理中的应用，并对其进行研究。
一、滤波器在自适应信号处理中的基本原理滤波器是一种通过传导性、电容性或者磁性等原理，将指定频率范围内的信号增强或者削弱的电子元件。
在自适应信号处理中，滤波器可以根据被处理信号的特征自动调整自身的工作参数，以达到最佳的滤波效果。
其基本原理是根据滤波器的传输函数，对信号进行滤波处理，提取出感兴趣的信号成分，抑制干扰和噪声。
二、滤波器在自适应信号处理中的应用1. 自适应滤波器自适应滤波器是一种根据信号特性自动调整滤波参数的滤波器。
它可以根据输入信号的统计特性实时调整自身的滤波系数，使其能够自适应地跟踪信号的变化。
自适应滤波器在自适应降噪、自适应通信等领域有广泛应用。
2. 自适应中值滤波器自适应中值滤波器是一种基于中值滤波的自适应滤波技术。
它能够根据信号的特性动态地调整中值滤波器的窗口大小，以适应信号的变化。
自适应中值滤波器在图像处理领域常用于消除图像中的椒盐噪声，可以有效提高图像质量。
3. 自适应IIR滤波器自适应IIR滤波器是一种根据输入信号的频谱特性动态调整滤波器参数的滤波器。
相比于传统的IIR滤波器，自适应IIR滤波器可以更准确地提取信号中的有用信息，抑制干扰和噪声。
三、滤波器在自适应信号处理中的优势和挑战1. 优势滤波器在自适应信号处理中具有以下优势：(1) 自适应能力强：滤波器可以根据信号的特性实时调整自身参数，适应信号的变化。
(2) 抑制噪声：滤波器可以有效抑制信号中的干扰和噪声，提取出感兴趣的信号成分。
(3) 提高信号质量：滤波器能够去除信号中的杂散成分，提高信号的清晰度和准确性。
2. 挑战滤波器在自适应信号处理中也面临一些挑战：(1) 参数选择难：滤波器的性能很大程度上取决于参数的选择，正确选择参数是一项具有挑战性的任务。
自适应声反馈抑制系统的仿真研究
【 摘 要 】声反馈现象是扩声 系统 中一个较为严重的现象 ， 将 自适应 系统辨识 理论应用 到声反馈抑 制系统 中， 采用
Ｍａ ｔ ｌ ａ ｂ ／ Ｓ ｉ ｍ ｕ ｌ ｉ ｎ ｋ工具 ， 通过 Ｌ ＭＳ自适应滤波器搭建声反馈抑制模 型进行仿真分析。结果证明， 在前置路径 中加入适 度 延迟 可以有效 降低 自适应滤波器 对声反馈路径估计 的系统参数估 计偏差 ， 系统参数 的集 总相对偏 差可 以降低 ｌ Ｏ ｄ Ｂ左右 ， 系统扩声增益可提升 １ ７ ｄ Ｂ左右。
【 关键词 】 声反馈 ； 抑制； Ｌ Ｍ Ｓ ； 自 适应滤波器 ； 延迟 【 中图分类号】Ｔ Ｎ ９ Ｕ 【 文献标志码 】 Ａ
ＷＡ Ｎ Ｇ Ｊ ｉ ａ ｎ ｗ ｅ ｉ ， Ｙ Ａ Ｏ Ｙ ｉ ｎ ｇ ｙ ｉ ｎ ｇ ， Ｑ Ｉ Ｃ ａ ｉ ｊ ａ ｎ （ Ｃ ｏ ｌ ｌ ｅ ｇ ｅ ｏ ｆ Ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｉ ｒ ｃ ａ ｌ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｉ ｒ ｎ ｇ ， Ｚ ｈ ｅ ｊ ｉ ａ ｎ ｇ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ， Ｈ ａ ｎ ｇ ｚ ｈ ｏ ｕ ３ １ ０ ０ ２ ７ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
输 入信号 、 前置 路径放大倍数 等 因素对 自适应滤 波性 能的影响 ； 验 证 了文献 ［ ５— ６ ］ 提 出 的通 过 在 前 置路
径中加入延迟降低系统输人信号和 自适应输入信号
法 在 自适应滤 波领域 被 广泛 使用 ， 其 结构 简单 ， 性
能稳定， 不需要计算相关函数 ， 计算复杂度较低。 笔者使用 Ｍ ａ ｔ ｌ ａ ｂ ／ Ｓ ｉ ｍ ｕ ｌ ｉ ｎ ｋ环境Ｌ ４ 搭建 自 适应声 反馈抑制系统模型 ５ ］ ， 并 比较分析 了在输入信号为 高斯 白噪声、 语音信号等情况下的系统性能； 阐明了
自适应滤波算法在音频信号处理中的研究与应用
自适应滤波算法在音频信号处理中的研究与应用音频信号处理是指对音频信号进行各种处理、增强和改善，以满足不同的需求和应用。
自适应滤波算法作为其中一种重要的技术手段，在音频信号处理领域具有广泛的研究和应用价值。
本文将深入探讨自适应滤波算法在音频信号处理中的研究与应用。
首先，我们来了解一下什么是自适应滤波算法。
自适应滤波算法是根据输入信号的特点和目标要求自动调整滤波器的参数，以最优化地对信号进行处理。
它能够根据实时变化的信号环境对信号进行实时地调整和优化，从而提高音频信号的质量和清晰度。
在音频信号处理中，自适应滤波算法有多种应用。
其中一个重要的应用是降噪。
音频信号常常伴随着各种噪声，自适应滤波算法可以根据噪声的特点自动调整滤波器参数，抑制噪声的干扰，使得音频信号更加清晰。
例如，在电话通话、语音识别和语音合成等应用中，自适应滤波算法可以有效地降低环境噪声和背景噪声对语音信号的干扰，提高语音信号的识别和合成质量。
另一个重要的应用是回声抵消。
在语音通信和音频录制中，由于声音在传输或录制过程中的反射，会产生回声现象。
自适应滤波算法可以通过建立回声路径模型，自动抵消回声信号，使得接收到的声音更加清晰，防止语音通信和音频录制中的回声干扰。
此外，自适应滤波算法还可以应用于音频信号的增强和改善。
例如，在音频恢复和增强、音效处理和音频编解码等领域，自适应滤波算法可以根据目标要求对音频信号进行调整和优化，提高音频信号的质量和效果。
在研究方面，自适应滤波算法在音频信号处理中的研究主要包括算法的设计和优化。
针对不同的音频信号处理需求，研究人员设计了多种适应性算法，并通过调整算法的参数来优化滤波效果。
同时，研究人员还致力于改进算法的实时性和计算效率，以适应实际应用场景中的要求。
此外，自适应滤波算法的应用也面临着一些挑战和问题。
例如，在复杂的噪声环境下，算法可能会受到多个噪声源的干扰，导致滤波效果不佳；在大规模音频信号处理中，算法的计算量较大，需要考虑实时性和计算效率等方面的问题。
自适应滤波器的应用及研究意义
自适应滤波器的应用及研究意义首先，自适应滤波器在信号去噪方面的应用是其最常见的应用之一、信号通常会受到噪声的污染，在进行信号分析、处理和提取时，需要对信号进行去噪处理。
传统的滤波器在去噪过程中通常使用固定的滤波系数，而自适应滤波器可以根据输入信号的动态变化自动调整滤波系数，从而更加准确地去除噪声。
因此，自适应滤波器在语音信号处理、图像处理、雷达信号处理等领域有着广泛的应用，可以有效提高信号质量和提取信号中的有用信息。
其次，自适应滤波器还可以在信号预测方面应用。
信号的预测是对未来信号进行估计，常用于信号预测分析和信号压缩。
传统的滤波器常常无法准确地预测信号的动态变化，而自适应滤波器可以通过适应输入信号的实时变化来自动调整其滤波系数，从而能够更加准确地预测信号的未来值。
自适应滤波器的预测能力在金融市场预测、天气预测、机器学习等领域有着重要应用，可以帮助人们做出更准确的决策。
此外，自适应滤波器还可以用于信号识别和分类。
在信号处理中，通常需要对输入信号进行分类和识别，以便进行不同的处理或决策。
传统的分类和识别方法使用固定的特征提取和分类模型，但信号的特征在不同场景下可能不一样，因此固定模型往往无法适应多变的信号特征。
自适应滤波器可以根据输入信号的特征自动调整滤波系数，从而能够更好地适应不同的信号特征，提高信号的分类和识别准确率。
自适应滤波器在语音识别、图像识别、人脸识别等领域有着重要的应用，可以帮助人们更有效地识别和分类不同的信号。
总之，自适应滤波器在信号处理领域有着广泛的应用和研究意义。
其应用涵盖了信号去噪、信号预测、信号识别和分类等多个方面，可以提高信号处理的准确性和效率。
随着科技的不断发展，自适应滤波器的研究和应用也在不断深化，为人们的生活和工作带来了更多的便利和效益。
自适应滤波器在噪声抑制中的应用
自适应滤波器在噪声抑制中的应用自适应滤波器是一种能根据输入信号的统计特性自动调整滤波器参数以达到最优去噪效果的滤波器。
它在信号处理领域中得到广泛应用，尤其在噪声抑制方面发挥了重要作用。
本文将介绍自适应滤波器的原理及其在噪声抑制中的应用。
一、自适应滤波器的原理自适应滤波器的原理基于与滤波器参数相关的权值调整。
它通过对输入信号和参考信号的相关性进行估计，并根据估计结果自动调整滤波器参数，从而最大限度地抑制噪声。
其一般原理如下：1. 定义输入信号和输出信号之间的相关矩阵R为:\[ R = E[x(n)x^T(n)] \]其中，x(n)是输入信号。
2. 定义输入信号和输出信号的交叉相关向量p为:\[ p = E[x(n)s(n)] \]其中，s(n)是噪声信号。
3. 自适应滤波器的输出y(n)可以表示为:\[ y(n) = w^T(n)x(n) \]其中，w(n)为滤波器参数。
4. 根据最小均方误差准则，我们可以得到最优的滤波器参数w(n)的更新公式:\[ w(n) = w(n-1) + \mu R^{-1}p \]其中，μ为步长参数，R^{-1}为相关矩阵R的逆矩阵。
通过以上的原理，自适应滤波器可以根据输入信号的统计特性自动调整滤波器参数，从而实现对噪声的抑制。
二、自适应滤波器在噪声抑制中的应用自适应滤波器在噪声抑制中具有广泛应用的原因在于其可以自动调整滤波器参数以适应不同噪声环境。
以下是自适应滤波器在噪声抑制中的几个典型应用场景：1. 语音信号处理语音信号通常会受到噪声干扰，而自适应滤波器可以根据输入信号和参考信号的相关性自动调整滤波器参数，从而实现对不同频率噪声的抑制。
这种技术在语音通信和语音识别等领域发挥了重要作用。
2. 图像去噪图像去噪是图像处理领域的一项重要任务。
自适应滤波器可以通过对图像的局部像素进行加权平均，根据像素之间的相关性抑制噪声，从而提高图像质量。
这种技术在数字摄影、无损压缩和图像增强等领域有着广泛的应用。
基于LMS算法的自适应滤波器研究与应用
基于LMS算法的自适应滤波器研究与应用一、引言随着科技的不断进步，人们对于信号处理技术的需求越来越高。
自适应滤波器是一种能够高效地滤除噪声和干扰的信号处理方法，其在语音信号处理、图像处理等领域都有广泛应用。
LMS算法是一种经典的自适应滤波算法，本文将对基于LMS算法的自适应滤波器进行深入研究。
二、自适应滤波器自适应滤波器是利用反馈机制将输出信号与期望信号进行比较，不断调节滤波器的参数，使输出信号与期望信号的差别最小化，从而实现滤波效果的提高。
在自适应滤波器中，LMS算法是一种相对简单而又广泛应用的算法。
LMS算法的核心思想是，利用误差信号不断更新滤波器的参数，从而实现自适应调节。
具体来讲，LMS算法通过对于受到噪声和干扰的输入信号进行滤波，使得输出信号与期望信号之间的误差最小化，从而增强信号的可读性、可靠性和清晰度。
三、LMS算法的具体原理LMS算法的核心思想是不断寻求让滤波器的输出信号与期望信号之间误差最小的滤波参数。
具体而言，LMS算法采用误差，即输出信号与期望信号之间的差别，来更新滤波器的权值向量。
通过不断迭代计算，LMS算法可以优化滤波器的参数，实现更好的滤波效果。
在LMS算法中，滤波器的权值向量w被初始化为任意值，然后通过误差信号进行调整。
假设输出信号为y(n)，期望信号为d(n)，滤波器的输入信号为x(n)，则LMS算法的更新公式为：w(n+1) = w(n) + 2μe(n)x(n)其中，w(n+1)表示n+1时刻的滤波器权值向量，w(n)表示n时刻的滤波器权值向量，μ为步长，e(n)为误差信号。
通过不断地迭代计算，LMS算法可以不断优化滤波器的参数，从而完善滤波效果。
四、LMS算法的应用LMS算法的应用非常广泛，在图像处理、语音识别、自适应控制等领域都有重要应用。
下面将针对图像和语音两类应用进行介绍。
1. 图像处理中的应用在图像处理中，LMS算法可以应用于图像降噪、图像去模糊等场景。
自适应声反馈抑制技术及其应用
自适应声反馈抑制技术及其应用熊坚【摘要】介绍扩声系统中自适应声反馈抑制技术及其原理,并结合目前市面上常见的反馈抑制器产品,分析其技术应用.【期刊名称】《演艺科技》【年(卷),期】2017(000)007【总页数】4页(P46-49)【关键词】扩声系统;自适应技术;声反馈抑制;产品;应用【作者】熊坚【作者单位】扬州明德科技有限公司,江苏扬州 225001【正文语种】中文声反馈是现场扩声中最令人头疼的问题。
声反馈会造成再生混响，严重影响语音清晰度，限制系统传声增益的提高，并使声音产生失真。
当声反馈严重时，会产生自激啸叫，使整个系统无法正常工作，甚至使扬声器（特别是其高音单元）受损。
因此，目前扩声系统常常使用“反馈抑制器”来抑制声反馈。
1.1 利用参量均衡器构成的带阻滤波器传统的声反馈抑制方法主要是利用参量均衡器构成的带阻滤波器即陷波器来完成的。
这种反馈抑制器有多个（通常为12～24个）陷波器，其中一部分陷波器设置成固定滤波器，在系统调试时，当检测到某个频率的声反馈信号时，就会在该频率激活一个相应的滤波器，使该频率的增益降低，于是该频点的声反馈被抑制，这样就可以对该声场的一些主要声反馈频点进行衰减。
另一部分陷波器设置成活动滤波器，以便对使用中的系统可能产生的声反馈随时进行抑制。
然而，这种方式存在着一定的局限性。
最明显的问题就是，有时不能识别某些反馈声信号，原因是这种方式本质上仍是均衡器。
频率均衡是由滤波器构成的，对不同频率的不同均衡度必然造成它们之间的相位误差。
对于双声道或多声道系统，不同声道的不同均衡度又会造成声道之间的相位误差，这样便会在一定程度上影响音质和声像位置，从而产生不理想的结果。
同时，扩声现场的声学环境也常常随着各种外在条件而变化，特别是听众的数量和不同季节衣着的改变都会明显影响声反馈频点的频率，虽有活动滤波器来应付，但常常并不能及时、准确地启动而进行抑制。
因此，这种方法往往对建筑声学、电声设备和系统操作都有较高的要求，但在特定声学环境中如果调试得当，还是能有良好的抑制效果。
专利-一种自适应声反馈消除方法
一种自适应声反馈消除方法CN 103475980 A摘要本发明公开了一种自适应声反馈消除方法，旨在提供一种具有较高增益和良好鲁棒性的声反馈消除方法，其具体步骤为：一、主麦克风拾取音频信号d(n)，d(n)包含远端语音信号和近端声反馈信号成份，参考麦克风拾取声反馈信号x(n)；二、对d(n)和x(n)采用自适应消除算法，输出为e(n)；三、对e(n)进行数模转换和功率放大；四、通过扬声器输出音频信号。
此方案可以准确消除环境噪音、防止产生嚣叫，增益高，处理速度快，适用于教室、会场等扩声环境。
权利要求(6)1.一种自适应声反馈消除方法，其特征在于，包括以下步骤: 一、主麦克风拾取音频信号d(n)，d(n)包含远端语音信号和近端声反馈信号成份，参考麦克风拾取声反馈信号X (n); 二、对d(n)和x(n)采用自适应消除算法，输出为e(n)，具体为: h(n) = {h[0],h[l]....,h[N-l]} ,当h(n)的频率特性逼近外H(z)=F''(z)/F'(z)时，即可消除声反馈信号；采用PNLMS算法估计实际的参考检测声反馈路径H(z)，递推算法如下:上述公式中，μ为步长因子，α为正整数，ρ是影响整体收敛速度的参数；h(n)指回声路径估计FIR滤波器的单位脉冲响应；Ν指回声路径FIR滤波器的阶次；Τ为转置符号；f(n)指回声估计输出；hg(n)指回声路径估计FIR滤波器的第k个估计系数；三、对e(n)进行数模转换和功率放大；四、通过扬声器输出音频信号。
2.根据权利要求1所述的一种自适应声反馈消除方法，其特征在于，步骤二的e(n)经过延时模块后再输出到数模转换。
3.根据权利要求1或2所述的一种自适应声反馈消除方法，其特征在于，参考麦克风和主麦克风拾取到声反馈音频信号的强度之差需控制在3db之内；参考麦克风和主麦克风拾取到语音音频信号的强度之差需大于20db以上。
4.根据权利要求1或2所述的一种自适应声反馈消除方法，其特征在于，处理窗滑动间隔等于6个采样点，每6个采样点完成一次自适应算法运算。
声音啸叫算法 c
声音啸叫算法 c声音啸叫算法（Howling Suppression Algorithm）是一种用于抑制音频设备中出现的啸叫声的算法。
这种啸叫声在音频设备中是非常常见的问题，特别是在扩音器和麦克风之间存在反馈时。
啸叫声的产生是因为音频信号被放大后再次被麦克风捕捉到，形成了一个正反馈的环路。
为了解决这个问题，声音啸叫算法通常分为两个主要阶段：麦克风输入和扬声器输出。
麦克风输入阶段通过使用自适应滤波器来抑制啸叫声。
自适应滤波器通过分析输入信号和输出信号之间的差异来估计啸叫声的频率响应，并相应地调整滤波器参数。
这个自适应的过程可以通过使用LMS（最小均方误差）算法来实现，该算法通过减小残差信号的方差来优化滤波器参数。
这样做可以减小啸叫声的波形，从而有效地抑制啸叫声的发生。
扬声器输出阶段使用回声抑制算法来处理麦克风信号的输出。
回声抑制算法通过分析输入信号和输出信号之间的差异来估计回声信号的频率响应，并相应地调整滤波器参数。
这个过程也可以使用LMS算法来实现，以减小残差信号的方差。
通过这种方式，回声信号可以有效地减小或甚至消除，从而达到抑制啸叫声的效果。
声音啸叫算法的关键在于正确地估计啸叫声和回声信号的频率响应。
为了达到最佳的效果，算法通常需要预先收集一些训练数据，以便根据实际的环境情况进行自适应调整。
训练数据可以包括一些包含啸叫声和回声信号的样本，以及一些不包含这些信号的样本。
通过对这些样本进行分析和比较，算法可以估计出最佳的滤波器参数，从而提供最佳的啸叫抑制效果。
当然，声音啸叫算法并不是完美的，它也有一些局限性。
例如，当环境条件发生变化时，算法可能需要重新进行训练和调整，以获得更好的抑制效果。
此外，在某些情况下，算法可能会产生一些残余噪音或失真。
总体而言，声音啸叫算法是一种常用的音频处理技术，用于抑制音频设备中的啸叫声。
通过使用自适应滤波器和回声抑制算法，该算法能够有效地减小或消除啸叫声，提高音频设备的音质和性能。
会议厅扩音机回声啸叫抑制方法研究
文章编号:049026756(2003)0420682204会议厅扩音机回声啸叫抑制方法研究夏秀渝,王永德,何培宇(四川大学电子信息学院,成都610064)摘要:介绍了作者自主开发的针对会议厅扩声中声反馈啸叫的自适应抑制器.该系统采用nLMS 算法,在TMS320C5402DSP 上实时实现了室内声反馈啸叫的抑制,效果良好.着重介绍系统的工作原理、软硬件的设计及系统性能测试结果.关键词:自适应啸叫抑制;nLMS 算法;DSP 应用中图分类号:TP202.7 文献标识码:A随着人们生活水平的提高,舒适自然的免提对话环境成为人们日益增长的需求.在现代室内扩音技术中,由扬声器2房间2话筒(L RM )构成的声学闭合通道的声回授引起的回声啸叫却是制约免提式话音技术应用于室内扩声系统的最大障碍,目前国内克服这类声反馈啸叫最常用的方法有采用专门的声学房间、设备等,移频法、压幅法、馅波法等,以上方法或昂贵或效果还不是很理想.自适应回声对消技术是目前国际公认的最有前景的技术,加之DSP 的飞速发展及其性价比的不断提高,我们自主开发出经济实用的自适应室内声反馈啸叫抑制器.1 自适应回声抑制器工作原理 在室内扩声系统中,扩声后扬声器播放出来的声信号经房间反射,由麦克风拾入放大后再播出,多次循环,在这个闭环系统中,满足一定条件时,就会产生回声啸叫现象.啸叫现象限制了扩声系统的增益量,从而制约了免提式话音技术的应用.自适应回声抑制器原理如图1所示.图1 室内回声啸叫自适应抑制原理图 自适应回声抑制器的工作原理是:通过对未知L RM 系统冲激响应进行辩识,产生一个同回声非常相同的信号,然后从麦克风采集的近端话音及回声的混合信号中减掉回声来达到回声对消的目的.这样由于回声大大减小,扩声增益可大大提高,只要保证整个闭环增益小于1,系统就不会自激啸叫.自适应回声抑制器应用于会议厅免提式扩声系统,有一些特殊困难需要解决.(1)对电视电话会议这类系统,有一个远端来的信号可以作为辩识系统特性的激励信号.而会议厅扩声系统却没有直接可利用的激励信号,为此,我们提出一种解决方案:如图1,系统启动,开关首先打向1,由系统自动用软件方法产生白噪声序列作为激励信号进行系统辩识,由于白噪声激励,特征值分散小,辩识时间收稿日期:20022062242003年8月第40卷第4期四川大学学报(自然科学版)Journal of Sichuan University (Natural Science Edition )Aug.2003Vol.40No.4很短(约1～2s ).然后开关打向2,冻结自适应横向滤波器系数调整,仍保持滤波功能,自适应回声抑制器工作,这期间只要回波反射路径变化不大,则仍能起到较好抵消回声的目的.(2)由于声回授通道的特殊性和复杂性,在实时实现时,对自适应算法和DSP 器件的性能提出了极高的要求.首先,普通房间的L RM 系统冲激响应持续期长达数百ms ,使自适应FIR 滤波器权数巨大(以8kHz 采样,200ms 的冲激响应对应FIR 滤波器权数为1600个),这不仅极大地增加运算量,而且加剧了收敛速度与失调的矛盾.其次,由于用噪声学习,希望学习时间尽量短,而学习性能又能达到一致的要求.白噪声作为激励,采用LMS 算法较好,运算量小、收敛快、失调小,但实际应用时,音量开关经常调整,输入信号功率是变化的,采用普通的LMS 算法难以控制统一的收敛时间,综合以上因素,采用归一化的LMS 算法,即nLMS 算法是一个合理的选择.nLMS 算法表述为y k =W Tk X ke k =d k -y kW k +1=W k +2μe k X k /P k (x )(1)式中,W k 和X k 分别为权向量和输入信号向量,T 表示转置,d k 为期待响应.P k (x )是输入信号的能量估计P k (x )=∑N -1n =0x (k -n )2 输入信号的大小对LMS 算法存在影响,即同样情况下,能量大的信号会引起梯度噪声放大,而能量低的信号算法收敛慢,nLMS 算法对步长μ作归一化,使其反比于x 的能量,这样处理后,算法稳态性能与输入功率无关.所以,采用nLMS 算法后,运算量增加不大,可满足实时处理的要求,且算法收敛快,性能不受音量大小的影响.2 系统硬件设计 该系统采用TI 公司廉价的TMS320VC5402DSP 芯片构成,该芯片采用改进型哈佛结构,6级指令流水线操作,计算和处理速度很高,指令执行速度可达100M IPS ,片内提供16k ×16位的DARAM 可作程序和数据存储器,最大可扩展寻址空间为1M 字,VC5402还提供丰富的在片外设资源,极大地方便了它在通讯领域的应用和开发.整个系统的硬件方框图如图2.图2 系统硬件方框图 系统采用TMS320VC5402DSP 芯片,由TPS73HD318芯片提供DSP 所需电源电压.时钟采用外接晶振,通过软件可编程PLL 设置DSP 的工作时钟为100MHz.采用两片CY7C199构成32k 扩展的程序存储器,地址为38000h ～3FFFFFh ,另两片CY7C199构成扩386第4期 夏秀渝等:会议厅扩音机回声啸叫抑制方法研究展的数据存储器,地址为4000h～7FFFh,FLASH为一片TMS29P256用于存储程序及初始化数据,其地址为数据空间的8000h～FFFFh.采用两片模拟接口芯片TLC320AC02C完成两路话音的采集及一路模拟输出.两片AC02工作于主从模式,它们通过VC5402的McBSP串口与DSP交换数据.AC02的工作状态如采样率、抗混叠滤波器参数、增益等均可软件设置.另外,我们在输入引脚B IO信号处设置了一开关,用于人工控制对消器处于对消或者直通(不对消)状态,以便比较和测试.3 软件设计 整个系统的软件主要包括:系统初始化、nLMS算法的自适应滤波器、白噪声信号发生器等.(1)系统初始化中一项重要工作是进行DSP McBSP串口的初始化和AC02的初始化,做好采集信号的准备.系统设计的实际参数为: 采样频率:7.95kHz 低通滤波器的-3dB截止频率:f L P=3.37kHz 高通滤波器的-3dB截止频率:f hp=40Hz(2)nLMS算法的实现 实际实现时,(1)式的权系数迭代公式改为W k+1=W k+2μe k X kδ+PK(x)式中,δ是一个很小的正数,以避免在输入信号矢量过小时可能产生的数值计算问题.P K(x)的值采用递推公式得到P k(x)=(1-a)P k-1(x)+ax2ka为0～1间的一个常数,实验中我们取a=0.01.利用C5402DSP的专用指令、并行指令、循环寻址等, nLMS算法的每次系数更新平均一个权只需2个指令周期,以下是nLMS算法主循环片段: RPTB #nlms-end21;主循环体循环N-3次(N为自适应滤波器阶数)ST A,3filter2;调整好的权值重新存人存储器||MP Y 3ref+%,A;完成e k×x k的计算LMS 3filter,3ref;计算滤波器输出y k,并修正滤波器系数nlms-end:(3)白噪声的产生采用克努特算法,即线性同余算法:I n+1=(J・I n+1)mod M.其中M为伪随机序列的最长周期,J为一受机器字长限制的值.4 系统测试结果 系统经仿真调试通过后,在一个(长6.84m,宽5m,高3.2m)的房间内进行了性能测试.(1)主观测试 运行系统,让系统分别处于对消和不对消的状态,调节音量开关,使二者均处于不啸叫的最大音量,此时人离话筒2m处讲话(话筒为普通低灵敏度话筒,拾音距离约为30～50cm),不对消时,扬声器几乎没有说话音声,对消时,扬声器传出较大说话音声,说明对消状态下,扩声系统的增益增大了很多,而系统保持不啸叫.(2)客观测试 ①可以用回声抑制比(ERL E)来反映系统性能.回声抑制比(ERL E)的定义为ERL E=10log E[(d(k)-n(k))2]E[(e(k)-n(k))2](2)式中,n(k)为系统噪声,d(k)为原回声,e(k)为剩余回声.由于实际测试时,系统噪声不能同回声截然分开, 486四川大学学报(自然科学版) 第40卷实际使用的回声抑制比计算为ERL E =101log (P d /P e )(3)式中,P d 为原回声功率,P e 为剩余回声功率(两者均包含有系统噪声分量),我们用白噪学习结束时的对应功率测得ERL E 为16dB.根据对消和不对消时系统不啸叫的最大音量刻度对应的电压计算,增益提高了14dB.②L RM 自适应辩识的测试.在DSP 的内部数据存储器中开设了2047个存储单元存放辩识出的LRM 系统的冲激响应,实际测量时,变化讲话者位置,得到不同但稳定的结果,图3是我们测的一次结果.图3 自适应辩识的L RM 系统的冲激响应 另外,我们还进行了迭代时间不同、权数不同的比较实验,综合考虑,最后该系统选择的迭代时间为2s ,滤波器阶数为2047阶.总之,该回声抑制器具有以下特点:(1)能大大提高扩声增益量,一般可提高15dB 左右.而目前广泛使用的移频法仅能达到6dB.(2)操作简单方便,适应性强.在不同环境,不需调试,系统启动后自行用很短的时间学习环境.(3)白噪声激励的nLMS 算法收敛快,失调小,运算量小.(4)性能价格比高.当然,该系统还有不足,如实测的对消比与软仿真结果还相差较大,对房间冲激响应时变的跟踪性能有待改进,这也是我们下一步要进行的工作.参考文献:[1] 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suppression ;nLMS algorithm ;DSP application 586第4期 夏秀渝等:会议厅扩音机回声啸叫抑制方法研究。
自适应滤波器在信号处理中的应用
自适应滤波器在信号处理中的应用一、引言自适应滤波器是一种利用智能算法对信号进行滤波的技术。
随着信号处理技术的发展，自适应滤波器在多个领域的应用越来越广泛。
本文主要介绍自适应滤波器在信号处理中的应用及其特点。
二、自适应滤波器的基础知识自适应滤波器是一种根据输入信号自动调整滤波器系数的滤波器。
其原理基于信号处理中的最小均方差准则，即使得滤波器输出与期望输出的均方误差最小。
自适应滤波器的滤波系数由一个反馈系统来控制，它们会根据误差信号进行动态调整，以最小化信号的误差。
自适应滤波器的核心是自适应算法，常用的算法有LMS算法、RLS算法、RLSM算法等。
其中最常用的LMS算法是一种迭代算法，具有收敛速度快等优点，广泛应用于自适应滤波器中。
三、自适应滤波器的应用1. 语音处理自适应滤波器可以用于语音处理中的噪声抑制和回声消除。
通过实时调整滤波器系数，将噪声和回声从输入信号中消除，从而使得语音信号更加清晰。
2. 信号处理在通信和控制系统中，自适应滤波器可以用于信道均衡和预测控制。
通过自适应调整滤波器系数，可以将系统中的噪声和干扰信号消除，从而提高信号的质量和可靠性。
3. 图像处理在图像处理领域，自适应滤波器可以用于图像降噪和边缘保留。
通过自适应调整滤波器系数，可以在降低噪声的同时保留图像的细节和边缘。
4. 数据处理在金融和经济领域，自适应滤波器可以用于时间序列预测和信号分析。
通过自适应滤波器对时间序列进行建模和预测，可以提高预测的准确性和可靠性，帮助投资者和分析师做出更好的决策。
四、自适应滤波器的特点1. 实时性自适应滤波器可以实时调整滤波器系数，适应不断变化的输入信号，提供实时的滤波效果。
2. 自适应性自适应滤波器具有自适应的特点，能够自动调整滤波器系数，适应不同的信号特性和噪声环境。
3. 精确性通过最小均方差准则，自适应滤波器可以精确地将噪声和干扰信号消除，提高信号的质量和可靠性。
4. 鲁棒性自适应滤波器具有一定的鲁棒性，可以在输入信号发生剧烈变化时稳定运行，并不会因为异常数据而产生过大的响应。
自适应啸叫抑制算法的分析与dsp实现
独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。
据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。
与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。
作者签名：日期：年月日论文使用授权本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。
本人授权电子科技大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。
（保密的学位论文在解密后应遵守此规定）作者签名：导师签名：日期：年月摘要摘要声反馈是出现在剧院、多媒体教室、会议室等公共扩声系统中的常见问题，它经常使音频扩声系统的性能发生显著衰退，极端情况下会使得系统变得不稳定，发生啸叫。
抑制声反馈是扩声系统亟待解决的问题。
从改善房间声学环境入手或在扩声器中加入均衡器的传统方法通常操作不便，并且费用较高。
相位调制法和增益降低法是比较灵活的啸叫抑制方法，但是在实时性、扩声增益提高以及音质损失之间很难获得很好的平衡，且多为在啸叫发生后进行检测和处理，影响用户的主观听觉感受。
自适应啸叫抑制法克服了相位调制法和增益降低法的缺点，能够实现实时处理，同时大幅提高系统增益，带来较小的声音失真，而且硬件成本较低。
本论文以自适应啸叫抑制法为主要研究对象，在深入分析自适应算法理论的基础上，对自适应啸叫抑制算法和去相关技术进行了讨论和研究。
论文首先介绍了自适应滤波器基本原理，并重点研究了LMS、NLMS、VMLMS以及VSNLMS算法。
随后研究了消除信号相关性的去相关技术，包括噪声注入法、插入延时法、时变处理法和非线性处理法。
接着阐述了利用自适应线性预测进行啸叫抑制的原理。
自适应滤波器在信号处理中的应用研究
自适应滤波器在信号处理中的应用研究随着科技的发展，信号处理技术在许多领域得到了广泛应用。
在通讯、音频处理、图像处理等方面，信号处理技术具有重要的应用价值。
而自适应滤波器作为信号处理技术的一个分支，其在实际应用中具有着广泛的应用场景。
下面，我们将以自适应滤波器在信号处理中的应用研究为主题，进行论述。
一、自适应滤波器的基本原理自适应滤波器是指基于信号自身特征进行滤波处理的一种滤波器，其主要原理是通过调整滤波器的系数，使其对输入信号进行更精准的滤波处理。
其目的是为了削弱噪声信号中的干扰成分，提高原始信号的质量。
自适应滤波器的优点是可以自动适应信号的变化，因此在大多数信号处理应用中，经常使用自适应滤波器对信号进行处理。
二、自适应滤波器的应用领域在现代通信系统中，自适应滤波器通常用于等化和解调器的设计。
特别是在多径干扰频率选择性信道中，这些技术的应用十分普遍。
自适应滤波器还可以用于抑制噪声和干扰，以及滤波掉陷波信号。
在医学影像处理中，自适应滤波器被广泛用于去噪和特征增强。
使用自适应滤波器可以有效去除影像中的噪声和杂质，提高影像的质量，帮助医生更准确地进行诊断。
在音频处理方面，自适应滤波器被广泛应用于抑制噪声和回音，以及增加音频信号的清晰度。
在通用音频编辑软件中，自适应滤波器通常被用于去除噪音和杂音。
在图像处理中，自适应滤波器也被广泛应用于去噪和图像增强。
自适应滤波器可以根据图像本身的特征，自适应地去除图像中的噪声和杂质，提高图像的清晰度和色彩还原度。
三、自适应滤波器在声学阵列中的应用在声学阵列中，自适应滤波器也是一个非常重要的应用领域。
声学阵列通常用于麦克风阵列的设计和信号处理。
由于声波传播的多径效应，阵列接收到的信号通常被干扰，导致阵列的性能受到影响。
在这种情况下，自适应滤波器通常被用于降低干扰和提高麦克风阵列的性能。
具体地，自适应滤波器可以用于定位和跟踪声源、降低噪声干扰和回声，提高语音识别的精度等。
自适应滤波器在音频信号处理中的应用
自适应滤波器在音频信号处理中的应用音频信号处理是指对音频信号进行分析、修改和增强的一系列技术。
其中，自适应滤波器作为一种重要的信号处理工具，在音频信号处理中发挥着重要的作用。
本文将探讨自适应滤波器在音频信号处理中的应用，并介绍其原理和优势。
一、自适应滤波器的原理自适应滤波器是一种根据输入信号的特点自动调整滤波器参数的滤波器。
其原理基于最小均方差（Least Mean Square，LMS）算法，通过不断调整滤波器的权值，使得滤波器的输出信号与期望信号之间的均方差最小化。
通过这种方式，自适应滤波器能够自动适应输入信号的变化，提高滤波效果。
二、自适应滤波器在音频降噪中的应用音频降噪是音频信号处理中的一个重要任务。
在实际应用中，音频信号常常受到各种噪声的干扰，如环境噪声、电磁干扰等。
传统的降噪方法往往需要提前知道噪声的统计特性，但在实际场景中，噪声的统计特性通常是未知的。
而自适应滤波器正是能够在未知噪声环境下实现降噪的有效方法。
自适应滤波器通过不断调整滤波器的权值，使得滤波器的输出信号与期望信号之间的均方差最小化。
在音频降噪中，期望信号是原始音频信号，而输入信号则是受到噪声干扰的音频信号。
通过自适应滤波器的处理，可以实现对噪声的抑制，从而提高音频信号的质量。
三、自适应滤波器在语音增强中的应用语音增强是音频信号处理中的另一个重要任务。
在实际应用中，由于各种原因，语音信号往往会受到各种干扰，如背景噪声、回声等。
这些干扰会降低语音信号的清晰度和可听性，影响通信和语音识别等应用的效果。
自适应滤波器可以通过对输入信号的分析和处理，提高语音信号的质量。
在语音增强中，自适应滤波器的输入信号是受到干扰的语音信号，期望信号则是原始语音信号。
通过自适应滤波器的处理，可以抑制干扰信号，提取出清晰的语音信号。
自适应滤波器能够根据输入信号的特点自动调整滤波器参数，适应不同的干扰环境，从而提高语音信号的可听性和可识别性。
四、自适应滤波器的优势自适应滤波器在音频信号处理中具有以下优势：1. 自适应性：自适应滤波器能够根据输入信号的特点自动调整滤波器参数，适应不同的信号环境，提高滤波效果。
自适应滤波算法在音频处理中的应用研究
自适应滤波算法在音频处理中的应用研究一、引言音频处理已经成为人们日常生活中非常重要的应用场景，常用于语音识别、音频剪辑、音乐制作等领域。
而音频处理领域的核心技术之一就是滤波算法。
在音频处理中，滤波算法的作用非常重要，它可以对声音进行降噪、去混响等处理，提高音频的质量，使得音频的效果更加清晰、自然和舒适。
但是在实际中，由于噪声和干扰的存在，传统的滤波算法实效性比较低。
因此，在音频处理领域中，自适应滤波算法已经成为了关注的热点技术之一。
二、自适应滤波算法的基本原理自适应滤波算法是一种能够自适应地调整滤波器参数的算法，其基本原理是根据输入信号和期望输出信号之间的误差信号来自动调整滤波器参数，从而最大限度地减少误差信号的波动。
具体来说，自适应滤波算法会不断地对输入信号进行分析，分析其频率、幅度、相位等参数，并根据这些参数来自动调整滤波器的参数。
这样就能够更加准确地去除信号中的噪声和干扰，提高输出信号的质量。
三、自适应滤波算法在音频处理中的应用1.降噪处理：在音频处理中，常常会遇到一种情况，那就是输入信号中包含有噪声和干扰，这些噪声和干扰会对输出信号造成明显的影响，从而影响了音频的质量。
针对这种情况，自适应滤波算法可以通过不断地动态调整滤波器的参数，从而选择性地去除输入信号中的噪声和干扰，保留好的音频部分，最终得到高质量、清晰自然的输出音频。
2.去混响处理：在音频处理中，去混响处理也是一种比较常见的技术。
混响通常是由于音频在不同的环境下所产生的，会导致输入信号中出现高频复杂的残响信号。
而自适应滤波算法也可以通过调整滤波器参数，选择性地去除混响信号，保留音频的原始信息，从而得到清晰、自然的输出音频。
3.语音增强处理：在语音处理中，场景嘈杂、麦克风质量差等因素都会导致语音信号中存在一定程度的噪声和干扰。
而自适应滤波算法可以根据语音输入和期望输出之间的误差信号，调整滤波器参数来选择性地增强语音信号的有益部分，从而得到更加清晰、自然、舒适的语音信号输出。
一种利用小波分析技术抑制啸叫现象的实现
一种利用小波分析技术抑制啸叫现象的实现摘要：在现代扩声系统中，啸叫现象是最普遍的声学问题，啸叫正反馈的建立源于扩声系统的自激振荡。
啸叫出现时，其导致的后果轻则降低扩声系统的音质水平，严重时会损坏扩声系统设备，甚至对人的听觉系统造成伤害。
抑制啸叫是扩声系统使用中不容忽视的问题。
所以，本文利用小波分析技术，研究出了一种基于DSP的啸叫抑制器，能够有效的抑制啸叫现象。
关键词：啸叫；小波分析技术；DSP；啸叫抑制器一啸叫现象啸叫是扩声系统中经常出现的一种不正常现象，广大专业音响工作者为了消除它，做了大量的工作但仍不可能将声反馈完全消除掉。
笔者认为，因为啸叫现象是在扩声系统的自激振荡的基础上发展而来，所以，采取相应的抑制手段，破坏扩声系统的自激振荡条件，那么就能够从源头上消除啸叫本文就此基于DSP的啸叫抑制器的设计进行研究与讨论。
二对啸叫正反馈的认识（1）啸叫的建立过程：出现自激振荡频点-自激振荡不断增大-达到啸叫峰值-发生谐振现象三个过程。
（2）扩声系统在啸叫自激振荡发生时，随着时间与频率的变化，可能还会有新的啸叫自激振荡发生。
（3）啸叫频点以及所产生的谐波分量在扩声过程中，占据了绝大部分的能力。
三啸叫抑制算法的研究与实现3.1小波变化小波变换（WaveletTransform）是一种时间-频率（Time-Frequency）的变换手段。
小波变换可以进行多分辨率分析，在时域与频域都能够展现信号的局部细节特征。
小波变换又被称为信号分析的“显微镜”，因为信号经过小波变换之后，其低频段具有较高的频域分辨率和较低的时域分辨率，而在其在高频段则具有较高的时域分辨率和较低的频域分辨率，这使得小波变换很适合用来探测出平稳信号中夹带的瞬态突变信号，并能将其分解展示出来。
所以，使用小波变换来分析扩声系统中突然出现的自激振荡具有很大的优势。
3.2啸叫抑制方案选择实际运用中使用较为广泛的方案包括FFT+FIR、FFTCZT+IIR、LMS自适应滤波等方案，下面具体分析各方案的特点。
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自适应滤波器在反馈啸叫抑制中的应用研究
作者:李波
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