用于实现声学回声消除的非线性后期处理的制作方法
【专利摘要】本发明披露了一种可实现声学回声消除的音频信号非线性后期处理方法和系统。该系统包括一个非线性处理器(NLP)(104)，用于接收下述信号，并将至少两个信号作为输入：即将发出的远端信号和多个捕获端信号；NLP(104)首先针对每个频带，计算接收到的信号之间的一个或多个相干性测量，并基于一个或多个相干性测量，得出每个频带相应的抑制因子。NLP(104)还将上述抑制因子应用于捕获端信号中的一个信号，以便大幅消除捕获端信号的回声。
【专利说明】用于实现声学回声消除的非线性后期处理
【技术领域】
[0001]本发明大体上与电信系统内的回声消除方法和系统相关，尤其涉及一种通过对误差信号进行非线性后期处理来消除误差信号残余回声的方法和系统。
【背景技术】
[0002]语音质量是电话系统供应商关注的一个重要因素。客户对语音质量的要求不断提升，电话系统供应商也必须持续做出改进，这一点至关重要。回声是最初传输内容的延迟表现，如果延迟时间很长，则会对讲话者造成严重干扰。如果短程往返延迟小于20毫秒，讲话者分辨不出回声和电话听筒内的侧音。然而，对于远程通信而言(比如卫星通信)，远程产生的回声信号通常表现为显著的延迟。此外，数字无线电通信系统和互联网协议电话系统(简称“IP电话”)内必要的语音和信道编码也会导致严重的延迟，使生成的回声与讲话者清晰可听到的声音保持在相对较短的距离内。因此，为了维护语音质量，消除回声是非常重要的。
[0003]回声消除器通常包括一个线性滤波零件，该零件从本质上来说是一个试图适应回声路径的自适应滤波器。通过这种方式，远端信号产生的回声复制品便能在近端信号中去除，从而消除回声。
[0004]产出回声复制品的滤波器可能属于有限或无限脉冲响应滤波器。最常见的情况是拥有大量延迟线和相应系数的自适应线性有限脉冲响应(FIR)滤波器，或者是抽头延迟线滤波器。这些系数拥有不同的值，当这些系数值乘以滤波器输入信号的延迟信号时，便会得出回声的估值。该滤波器经过改良，即经过更新，使这些系数能够收敛于最佳值。消除回声的一种传统方法是，使用归一化最小均方误差(NLMS)算法来更新有限脉冲响应(FIR)滤波器。
[0005]按照惯例做法，为实现声学回声消除(AEC)，第一阶段采用线性滤波器，以模拟系统脉冲响应。通过过滤远端信号，得到估计的回声信号。然后，从近端信号中除去估计的回声信号，从而达到消除回声的目的。然而，问题是，经过此第一阶段之后，残余的误差信号中通常仍保留着一些可闻回声。在第二阶段，需要应用后期处理器，以消除残余的回声。
【发明内容】
[0006]本发明概述以简要形式介绍了 一些概念，让读者对本发明的相关方面有个基本了解。本发明概述不是对本发明的广泛性概括，也并非介绍本发明的关键或重要组成部分，亦非描述本发明的范围。本发明概述仅阐述本发明的一些概念，作为下文“详细说明”部分的铺垫。
[0007]根据本发明的一方面，本文披露了一种可实现声学回声消除的音频信号非线性后期处理方法。这种方法包括，通过非线性处理器接收下述信号，并将其中至少两个信号作为输入:即将发出的远端信号和多个捕获端信号，然后将接收到的信号转换为频域，并针对每个频率带，计算接收到的信号之间的一个或多个相干性测量。这种方法也包括，基于一个或多个相干性测量，得出每个频率带相应的抑制因子，并将抑制因子应用于捕获端信号中的一个信号，以便大幅消除捕获端信号的回声。
[0008]根据本发明的另一方面，多个捕获端信号包括近端捕获信号和误差信号，误差信号包含来自线性自适应滤波器的残余回声输出。
[0009]根据本发明的另一方面，方法包括:在预定的时间内追踪相干性测量，以确定近端信号处于“无回声状态”还是“回声状态”。
[0010]根据本发明的另一方面，计算步骤进一步包括:针对每个频率带，计算远端信号和近端信号之间的第一个相干性测量；近端信号和误差信号之间的第二个相干性测量；以及使用第一个和第二个相干性测量来计算抑制因子。
[0011]根据本发明的另一方面，抑制因子直接与相干性测量的组合成正比。
[0012]根据本发明的另一方面，当近端信号处于“无回声状态”时，抑制因子直接与第一个相干性测量和第二个相干性测量二者之一成正比。
[0013]根据本发明的另一方面，当近端信号处于“回声状态”时，抑制因子直接与第一个相干性测量和第二个相干性测量中的最小值成正比。
[0014]根据本发明的一方面，第一个相干性测量是对远端信号和近端信号之间时域相干性的频域模拟。
[0015]根据本发明的另一方面，第二个相干性测量是对近端信号和误差信号之间时域相干性的频域模拟。
[0016]此外，根据本发明的一方面，方法进一步包括，将抑制因子应用于误差信号，以便大幅消除误差信号的残余回声。
[0017]根据本发明的一方面，方法进一步包括:通过比较误差信号和近端信号的能量来检测滤波发散，并基于检测到的滤波发散，将抑制因子应用于近端信号。
[0018]根据本发明的另一方面，方法也包括，通过自乘算法，突出强调抑制因子的谷值。
[0019]根据本发明的另一方面，方法包括，配置一条曲线来影响不太准确的频率带，并对抑制因子进行加权。
[0020]此外，根据本发明的一方面，方法包括，追踪最小抑制因子，并按比例调整抑制因子，以便使最小值能够接近目标值。
[0021]根据本发明的另一方面，方法包括，将远端信号、近端信号和误差信号转换为频域。
[0022]根据本发明的另一方面，其特征在于，频率带与各个离散傅立叶变换(DFT)系数相对应。
[0023]根据本发明的另一方面，本文披露了一种可实现声学回声消除的音频信号非线性后期处理系统。这种系统包括一个非线性处理器和一个转化单元。非线性处理器接收下述信号，并将至少两个信号作为输入:即将发出的远端信号和多个捕获端信号。转化单元将接收到的信号转换为频域。非线性处理器被配置为:针对每个频率带，计算接收到的信号之间的一个或多个相干性测量；基于一个或多个相干性测量，得出每个频率带相应的抑制因子；并将抑制因子应用于捕获端信号中的一个信号，以便大幅消除捕获端信号的回声。
[0024]根据本发明的另一方面，非线性处理器被配置为，在预定的时间内追踪相干性测量，以确定近端信号处于无回声状态还是回声状态。[0025]根据本发明的另一方面，非线性处理器被配置为，针对每个频率带，计算远端信号和近端信号之间的第一个相干性测量；近端信号和误差信号之间的第二个相干性测量；以及使用第一个和第二个相干性测量来计算抑制因子。
[0026]此外，根据本发明的一方面，非线性处理器被配置为，将抑制因子应用于误差信号，以便大幅消除误差信号的残余回声。
[0027]根据本发明的另一方面，非线性处理器被配置为，通过比较误差信号和近端信号的能量来检测滤波发散，并基于检测到的滤波发散，将抑制因子应用于近端信号。
[0028]根据本发明的另一方面，非线性处理器被配置为，通过自乘算法，突出强调抑制因子的谷值。
[0029]根据本发明的另一方面，非线性处理器被配置为，配置一条曲线来影响不太准确的频率带，并对抑制因子进行加权。
[0030]根据本发明的一方面，非线性处理器被配置为，追踪最小抑制因子，并按比例调整抑制因子，以便使最小值能够接近目标值。
[0031]根据本发明的另一方面，转化单元被配置为，将远端信号、近端信号和误差信号转换为频域。
[0032]此外，根据本发明的一方面，频率带与各个离散傅立叶变换(DFT)系数相对应。
[0033]根据本发明的一方面，本文披露了一种计算机可读存储介质，其中存储了可实现声学回声消除的音频信号非线性后期处理计算机可执行程序。执行该计算机程序时，会使处理器执行以下步骤:通过非线性处理器接收下述信号，并将至少两个信号作为输入:即将发出的远端信号和多个捕获端信号；将接收到的信号转换为频域；针对每个频率带，计算接收到的信号之间的一个或多个相干性测量；基于一个或多个相干性测量，得出每个频率带相应的抑制因子；并将抑制因子应用于捕获端信号中的一个信号，以便大幅消除捕获端信号的回声。
[0034]根据本发明的另一方面，执行该计算机程序时，会使处理器执行以下步骤:在预定的时间内追踪相干性测量，以确定近端信号处于无回声状态还是回声状态。
[0035]根据本发明的一方面，执行该计算机程序时，会使处理器进一步执行以下步骤:针对每个频率带，计算远端信号和近端信号之间的第一个相干性测量；近端信号和误差信号之间的第二个相干性测量；以及使用第一个和第二个相干性测量来计算抑制因子。
[0036]根据本发明的另一方面，执行该计算机程序时，会使处理器进一步执行以下步骤:将抑制因子应用于误差信号，以便大幅消除误差信号的残余回声。
[0037]根据本发明的另一方面，执行该计算机程序时，会使处理器进一步执行以下步骤:通过比较误差信号和近端信号的能量来检测滤波发散，并基于检测到的滤波发散，将抑制因子应用于近端信号。
[0038]根据本发明的另一方面，执行该计算机程序时，会使处理器进一步执行以下步骤:通过自乘算法，突出强调抑制因子的谷值。
[0039]根据本发明的另一方面，执行该计算机程序时，会使处理器进一步执行以下步骤:配置一条曲线来影响不太准确的频率带，并对抑制因子进行加权。
[0040]根据本发明的另一方面，执行该计算机程序时，会使处理器进一步执行以下步骤:追踪最小抑制因子，并按比例调整抑制因子，以便使最小值能够接近目标值。[0041]根据本发明的另一方面，执行该计算机程序时，会使处理器进一步执行以下步骤:将远端信号、近端信号和误差信号转换为频域。
【专利附图】
【附图说明】
[0042]这些附图被纳入本说明且构成本说明的一部分，它们阐释了本发明的几个实施例，并附带一些文字说明，以便充分解释本发明的原理。
[0043]图1是声学回声消除器的方块图，是根据本发明的一个实施例绘制出来的。
[0044]图2是更加详细的方块图，阐释了图1中的自适应滤波器可能实现的功能，是根据本发明的一个实施例绘制出来的。
[0045]图3阐释了图2中的自适应滤波器的计算阶段，是根据本发明的一个实施例绘制出来的。
[0046]图4是更加详细的方块图，描述了图3中的Gm块，是根据本发明的一个实施例绘制出来的。
[0047]图5是一个流程图，描述了图1中的非线性处理器的计算阶段，是根据本发明的一个实施例绘制出来的。
[0048]图6是一个流程图，阐释了声学回声消除器执行的操作，是根据图5中本发明的一个实施例绘制出来的。
[0049]图7是一个流程图，阐释了声学回声消除器执行的操作，是根据图6中本发明的一个实施例绘制出来的。
[0050]图8是一个方块图，阐释了用于实现声学回声消除的典型计算设备，是根据本发明的一个实施例绘制出来的。
【具体实施方式】
[0051]下述有关本发明实施例的详细说明将引用这些附图。下述详细说明并不意在限制本发明的范围，本发明的范围是由随附的权利要求和等效内容而确定的。
[0052]图1依据本发明的一个典型实施例阐释了声学回声消除器(AEC) 100的工作原理。
[0053]AEC 100是一种高质量回声消除器，专为通过分组交换网络进行的语音和音频通信而设计。具体而言，AEC 100旨在消除声学回声130，这种回声是发出设备10发出的声波从界面和其他物体处反射回近端捕获设备20而产生的。回声130产生的另一个原因是，从发出设备10到捕获设备20的通路是直接通路。
[0054]发出设备10可以是任意音频输出设备，包括为了从一个或多个通道输出声音而配置的一个或一组扬声器。捕获设备20可以是任意音频输入设备，比如为了捕获声音和生成输入信号而配置的一个或多个麦克风。举例来说，发出设备10和捕获设备20可以是计算机系统的内部硬件设备，也可以是以有线和/或无线连接方式接入计算机系统的外围设备。在某些布置中，发出设备10和捕获设备20可以是麦克风、电话听筒等单个设备的组件。此外，发出设备10和捕获设备20中任意一个或两个可能具备模拟数字转换和/或数字模拟转换功能。
[0055]根据图1中所示，回声消除器100包括一个线性滤波器102、一个非线性处理器(NLP) 104、一个远端缓冲区106和一个成块缓冲区108。在远端生成并传输到近端的远端信号110，通过远端缓冲区(FEBuf) 106和成块缓冲区108输入到滤波器102中。远端信号110亦会输入到位于发出设备10附近的播放缓冲区112中。远端缓冲区106的输出信号116被输入到成块缓冲区108中，而成块缓冲区的输出信号118被输入到线性滤波器102中。
[0056]远端缓冲区106经过配置，用于补偿声音设备(未显示)内的缓冲并与其保持同步。成块缓冲区108经过配置，用于对信号样本进行分块，以便线性滤波器102和NLP 104执行频域变换。
[0057]线性滤波器102是一种自适应滤波器。例如，借助于离散傅立叶变换(DFT)，线性滤波器102能够在频域中运行。DFT可以实现为快速傅立叶变换(FFT)。
[0058]滤波器102的另一个输入是，捕获设备20中通过记录缓冲区114输入的近端信号(Sin) 122。近端信号122包括近端语音120和回声130。NLP 104接收三种信号作为输入。分别是:(I)通过远端缓冲区106和成块缓冲区108接收的远端信号；(2)通过记录缓冲区114接收的近端信号；以及(3)滤波器102的输出信号124。输出信号124也可以作为一种误差信号。当NLP 104削弱输出信号124时，便会生成一种舒适噪声信号，稍后将对此进行解释。
[0059]根据一个典型的实施例，每个帧被分成64个样本块。由于根据选定的样本块尺寸划分出的每个帧的样本块数量不是整数，因此，在处理信号之前，需要对信号进行缓冲。这种缓冲是由上述成块缓冲区108来处理的。滤波器102和NLP 104均在频域中运行，且均利用128个样本的DFT。
[0060]AEC 100的性能受声音设备内播放缓冲区112和记录缓冲区114运行情况的影响。除非播放缓冲区112和记录缓冲区114的总大小合理稳定在预定的限制范围内，否则，AEC100可能不会启动。例如,如果四个连续巾贞的总大小稳定在首次启动的+/-8ms范围内，则AEC 100会通过填充内部远端缓冲区106而启动。
[0061]图2是更加详细的方块图，阐释了图1中的滤波器102实现的功能。图3阐释了滤波器102的计算阶段，是根据本发明的一个实施例绘制出来的。
[0062]根据图2中所示，自适应滤波器102包括第一个转换区段200、反向转换区段202、第二个转换区段204和脉冲响应区段(H) 206。发出设备10中即将发出的远端信号x(n)210将输入第一个转换区段200。第一个转换区段200的输出信号X (n，k)将输入脉冲响应区段206。输出信号Y (n，k)将输入第二个转换区段202，该区段输出信号y (η)。然后，从捕获设备20所捕获的近端信号d(n)220中除去信号y (η)，以便输出误差信号e (η) 230，此误差信号将作为滤波器102线性阶段的输出。误差信号230也将输入第二个转换区段204，该区段的输出信号E(n，k)也将输入脉冲响应区段206。
[0063]上述自适应滤波方法与标准分块时域最小均方(LMS)算法的实现相关。根据本发明的一个实施例，之所以能够降低复杂性，是因为过滤和相干性是在频域中执行的，这样时域卷积将被乘法运算所替代。误差在时域中形成，然后转换到频域，以更新图2中所示的滤波器102。
[0064]由于转换分块，导致系统内出现信号延迟。为减少延迟，滤波器102分割为更小的段，而且通过重叠保留处理方法，整体延迟保持在分段长度内。这种方法被称为分段块频域法或者多延迟分段块频率自适应滤波器。为简单起见，简称为“FLMS”。
[0065]图3显示了 FLMS的运算方法。3.图4是更加详细的方块图，描述了图3中FLMS方法的Gm块，是根据本发明的一个实施例绘制出来的。
[0066]如果总滤波器长度L=M-N被分割为多个含N个样本的块，且F=2Nx2N离散傅立叶变换(DFT)矩阵，则滤波器102的时域脉冲响应w(n)，n=0，1，...，L-1在频域中可表示为分段滤波器的集合
[0067]
【权利要求】
1.一种可实现声学回声消除的音频信号非线性后期处理方法，具体包括以下步骤: 通过非线性处理器接收下述信号，并将至少两个信号作为输入:即将发出的远端信号和多个捕获端信号； 将接收到的信号转换为频域； 针对每个频率带，计算接收到的信号之间的一个或多个相干性测量； 基于所述一个或多个相干性测量，得出每个频率带相应的抑制因子；以及 将所述抑制因子应用于所述捕获端信号中的一个信号，以便大幅消除所述捕获端信号的回声。
2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述多个捕获端信号包括近端捕获信号和误差信号，误差信号包含来自线性自适应滤波器的残余回声输出。
3.根据权利要求2所述方法，操作步骤进一步包括:在预定的时间内追踪相干性测量，以确定近端信号处于“无回声状态”还是“回声状态”。
4.根据权利要求2-3中任一项所述方法，其特征在于，所述计算步骤进一步包括:针对每个频率带，计算远端信号和近端信号之间的第一个相干性测量；近端信号和误差信号之间的第二个相干性测量；以及使用所述第一个和第二个相干性测量来计算抑制因子。
5.根据权利要求4所述方法，其特征在于，所述抑制因子直接与所述相干性测量的组合成正比。
6.根据权利要求3-5中任一项所述方法，其特征在于，当近端信号处于“无回声状态”时，所述抑制因子直接与第一个相干性测量和第二个相干性测量二者之一成正比。
7.根据权利要求3-6中任一项所述方法，其特征在于，当近端信号处于“回声状态”时，所述抑制因子直接与第一个相干性测量和第二个相干性测量中的最小值成正比。
8.根据权利要求4-7中任一项所述方法，其特征在于，第一个相干性测量是对远端信号和近端信号之间时域相干性的频域模拟。
9.根据权利要求4-8中任一项所述方法，其特征在于，第二个相干性测量是对近端信号和误差信号之间时域相干性的频域模拟。
10.根据权利要求2-9中任一项所述方法，其特征在于，所述应用步骤将抑制因子应用于误差信号，从而大幅消除误差信号的残余回声。
11.根据权利要求2-9中任一项所述方法，操作步骤进一步包括: 通过比较误差信号和近端信号的能量来检测滤波发散，并基于检测到的滤波发散，将抑制因子应用于近端信号。
12.根据权利要求1-11中任一项所述方法，操作步骤进一步包括:通过自乘算法，突出强调抑制因子的谷值。
13.根据权利要求1-12中任一项所述方法，操作步骤进一步包括:配置一条曲线来影响不太准确的频率带，并对抑制因子进行加权。
14.根据权利要求1-13中任一项所述方法，操作步骤进一步包括:追踪最小抑制因子，并按比例调整抑制因子，以便使最小值能够接近目标值。
15.根据权利要求2-14中任一项所述方法，操作步骤进一步包括:将远端信号、近端信号和误差信号转换为频域。
16.根据权利要求1-15中任一项所述方法，其特征在于，所述频率带与各个离散傅立叶变换(DFT)系数相对应。
17.一种可实现声学回声消除的音频信号非线性后期处理系统，具体包括以下内容: 一个非线性处理器，能够接收下述信号并将其中至少两个信号作为输入:即将发出的远端信号和多个捕获端信号；以及 一个与所述非线性处理器有效连接的转化单元，该转化单元能够将接收到的信号转换为频域； 所述非线性处理器被配置为: 针对每个频率带，计算接收到的信号之间的一个或多个相干性测量； 基于所述一个或多个相干性测量，得出每个频率带相应的抑制因子；以及 将所述抑制因子应用于所述捕获端信号中的一个信号，以便大幅消除所述捕获端信号的回声。
18.根据权利要求17所述系统，其特征在于，所述多个捕获端信号包括近端捕获信号和误差信号，误差信号包含来自线性自适应滤波器的残余回声输出。
19.根据权利要求18所述系统，其特征在于，所述非线性处理器被配置为，在预定的时间内追踪相干性测量，以确定近端信号处于“无回声状态”还是“回声状态”。
20.根据权利要求18-19中任一项所述系统，其特征在于，所述非线性处理器被配置为:针对每个频率带，计算远端信号和近端信号之间的第一个相干性测量；近端信号和误差信号之间的第二个相干性测量；以及使用所述第一个和第二个相干性测量来计算抑制因子。
21.根据权利要求20所述系统，其特征在于，所述抑制因子直接与所述相干性测量的组合成正比。
22.根据权利要求19-21中任一项所述系统，其特征在于，当近端信号处于“无回声状态”时，所述抑制因子直接与第一个相干性测量和第二个相干性测量二者之一成正比。
23.根据权利要求19-22中任一项所述系统，其特征在于，当近端信号处于“回声状态”时，所述抑制因子直接与第一个相干性测量和第二个相干性测量中的最小值成正比。
24.根据权利要求20-23中任一项所述系统，其特征在于，第一个相干性测量是对远端信号和近端信号之间时域相干性的频域模拟。
25.根据权利要求20-24中任一项所述系统，其特征在于，第二个相干性测量是对近端信号和误差信号之间时域相干性的频域模拟。
26.根据权利要求18-25中任一项所述系统，其特征在于，所述非线性处理器被配置为，将抑制因子应用于误差信号，从而大幅消除误差信号的残余回声。
27.根据权利要求18-25中任一项所述系统，其特征在于，所述非线性处理器被配置为，通过比较误差信号和近端信号的能量来检测滤波发散，并基于检测到的滤波发散，将抑制因子应用于近端信号。
28.根据权利要求17-27中任一项所述系统，其特征在于，所述非线性处理器被配置为，通过自乘算法，突出强调抑制因子的谷值。
29.根据权利要求17-28中任一项所述系统，其特征在于，所述非线性处理器被配置为，配置一条曲线来影响不太准确的频率带，并对抑制因子进行加权。
30.根据权利要求17-29中任一项所述系统，其特征在于，所述非线性处理器被配置为，追踪最小抑制因子，并按比例调整抑制因子，以便使最小值能够接近目标值。
31.根据权利要求18-30中任一项所述系统，其特征在于，所述转化单元被配置为，将远端信号、近端信号和误差信号转换为频域。
32.根据权利要求17-31中任一项所述系统，其特征在于，所述频率带与各个离散傅立叶变换(DFT) 系数相对应。
33.一种计算机可读存储介质，其中存储了可实现声学回声消除的音频信号非线性后期处理计算机可执行程序，执行该计算机程序时，会使处理器执行以下步骤: 通过非线性处理器接收下述信号，并将至少两个信号作为输入:即将发出的远端信号和多个捕获端信号； 将接收到的信号转换为频域； 针对每个频率带，计算接收到的信号之间的一个或多个相干性测量； 基于所述一个或多个相干性测量，得出每个频率带相应的抑制因子；以及 将所述抑制因子应用于所述捕获端信号中的一个信号，以便大幅消除所述捕获端信号的回声。
34.根据权利要求33所述计算机可读存储介质，其特征在于，所述多个捕获端信号包括近端捕获信号和误差信号，误差信号包含来自线性自适应滤波器的残余回声输出。
35.根据权利要求34所述计算机可读存储介质，其特征在于，执行该计算机程序时，会使处理器进一步执行以下步骤:在预定的时间内追踪相干性测量，以确定近端信号处于“无回声状态”还是“回声状态”。
36.根据权利要求34-35中任一项所述计算机可读存储介质，其特征在于，执行该计算机程序时，会使处理器进一步执行以下步骤:针对每个频率带，计算远端信号和近端信号之间的第一个相干性测量；近端信号和误差信号之间的第二个相干性测量；以及使用所述第一个和第二个相干性测量来计算抑制因子。
37.根据权利要求36所述计算机可读存储介质，其特征在于，所述抑制因子直接与所述相干性测量的组合成正比。
38.根据权利要求35-37中任一项所述计算机可读存储介质，其特征在于，当近端信号处于“无回声状态”时，所述抑制因子直接与第一个相干性测量和第二个相干性测量二者之一成正比。
39.根据权利要求35-38中任一项所述计算机可读存储介质，其特征在于，当近端信号处于“回声状态”时，所述抑制因子直接与第一个相干性测量和第二个相干性测量中的最小值成正比。
40.根据权利要求36-39中任一项所述计算机可读存储介质，其特征在于，第一个相干性测量是对远端信号和近端信号之间时域相干性的频域模拟。
41.根据权利要求36-40中任一项所述计算机可读存储介质，其特征在于，第二个相干性测量是对近端信号和误差信号之间时域相干性的频域模拟。
42.根据权利要求34-41中任一项所述计算机可读存储介质，其特征在于，执行该计算机程序时，会使处理器进一步执行以下步骤:将抑制因子应用于误差信号，从而大幅消除误差信号的残余回声。
43.根据权利要求34-41中任一项所述计算机可读存储介质，其特征在于，执行该计算机程序时，会使处理器进一步执行以下步骤:通过比较误差信号和近端信号的能量来检测滤波发散，并基于检测到的滤波发散，将抑制因子应用于近端信号。
44.根据权利要求33-43中任一项所述计算机可读存储介质，其特征在于，执行该计算机程序时，会使处理器进一步执行以下步骤:通过自乘算法，突出强调抑制因子的谷值。
45.根据权利要求33-44中任一项所述计算机可读存储介质，其特征在于，执行该计算机程序时，会使处理器进一步执行以下步骤:配置一条曲线来影响不太准确的频率带，并对抑制因子进行加权。
46.根据权利要求33-45中任一项所述计算机可读存储介质，其特征在于，执行该计算机程序时，会使处理器进一步执行以下步骤:追踪最小抑制因子，并按比例调整抑制因子，以便使最小值能够接近目标值。
47.根据权利要求33-46中任一项所述计算机可读存储介质，其特征在于，执行该计算机程序时，会使处理器进一步执行以下步骤:将远端信号、近端信号和误差信号转换为频域。
48.根据权利要求33-47中任一项所述计算机可读存储介质,其特征在于,所述频率带与各个离散傅立叶变换(D·FT)系数相对应。
【文档编号】H04M9/08GK103718538SQ201180072348
【公开日】2014年4月9日 申请日期:2011年5月17日 优先权日:2011年5月17日
【发明者】A·J·麦克唐纳德, J·斯科格伦德 申请人:谷歌公司