[发明专利]一种变步长助听器自适应回声消除装置及回声消除方法

说明书

本发明公开了一种变步长助听器自适应回声消除装置及回声消除方法，包括单频音检测器、步长控制器和自适应滤波器：所述单频音检测器用于对误差信号样本进行频谱能量分析，计算当前助听器系统状态参数，并将参数传递给步长控制器；所述步长控制器用于根据从单频音检测器获得的系统状态参数和归一修正系数判断系统所处状态，计算出自适应滤波器时变步长参数，并将其传递给自适应滤波器；所述自适应滤波器用于对缓存的扬声器远端信号样本进行滤波，计算估计回声信号后输出，并根据步长控制器计算的时变步长参数对自适应滤波器进行迭代更新。解决现有技术中存在的自适应滤波器收敛速度慢且算法复杂度过高难以实现的问题，适用于数字助听器系统。

技术领域

本发明涉及一种变步长助听器自适应回声消除装置及回声消除方法。

背景技术

近些年随着工业化的发展以及老龄化的加剧，患有听力损失疾病的人数在不断持续增加，选配助听器来改善听力损失是最常用且快捷的一种辅助手段。但是，助听器的结构和功能特性非常容易放大回声产生啸叫，因此回声消除算法是数字助听器的关键算法之一，其通过估计出回声路径的特征参数，用扬声器的远端信号作为参考估算出回声信号，再根据接收到的近端麦克风信号中去估计回声信号。由于回声路径通常是未知且时变的，尤其是助听器的使用过程中，轻微的佩戴调整就会改变回声路径，所以，自适应滤波器依靠其可以跟踪时变系统的特点，成为了助听器回声消除模块的关键组件。

授权公告号为CN101179294B的专利，公开了一种自适应回声消除器及其回声消除方法，如其第[0011]段背景技术所述“在嵌入式系统中，回声消除器中常用的自适应算法为基于最速下降法的算法群。这种自适应算法的代表为： LMS(最小均方误差)算法，其最小化准则为均方根误差。这种自适应算法的计算量小、鲁棒性强、易于实现，在实践中被广泛采用。其缺点为：收敛速度比较慢，并且收敛性能对输入信号的能量变化很敏感。NLMS(能量归一化最小均方误差)算法是LMS算法的改进算法，它克服了LMS算法对输入信号能量敏感的缺点。NLMS算法和它的各种改进形式，为目前主要采用的回声消除器中的自适应滤波算法”。

以一种自适应算法LMS为例，在滤波器的自适应过程中，由于在实际情况下，尤其是助听器领域，近端信号除了期望信号外，不可避免地存在噪声或者语音信号，等效于加入了大信号的噪声，会极大影响自适应过程的收敛速度，严重时会造成发散，这种情况在助听器回声消除系统中称为双端发声 (doubletalk，DT)。采用直接缩小收敛步长参数可以一定程度减缓滤波器自适应过程的失调，然而这会严重降低算法的收敛速度和时变系统跟踪速度，而过小的步长参数又会造成定点系统中的计算困难。

另有一些回声消除算法中会包含双端发声检测模块(DTD)：双说话检测即是对当前系统的通话状态进行判定(近端讲话、远端讲话、双端讲话)，当判定为双端讲话时，自适应滤波器不进行系数更新，而且，一般的DTD方法都有一个缺点，即不能适应回声消除环境中回声路径不断变化的特性。因此，许多学者对自适应滤波器回声消除方法中现存的问题进行了积极的研究，提出了许多改进方案。主要包括给出变步长函数或对输入端信号进行分析等方法控制自适应滤波器系数更新，以改善回声路径的稳初始收敛速度和稳态误差。然而这些方法一般都存在计算精度要求高、计算复杂度大的问题，在助听器回声消除系统中难以实现，现有技术中，尚未有一种适合助听器的、考虑到功耗和计算复杂度的方法，能很好地解决上述问题。

发明内容

针对上述问题，本发明提供一种变步长助听器自适应回声消除装置及回声消除方法，解决现有技术中存在的自适应滤波器收敛速度慢且算法复杂度过高难以实现的问题；进一步的，解决现有技术中存在的自适应滤波器稳态误差大、双端发声以及相关数据会产生参数失调等问题。

为实现上述技术目的，达到上述技术效果，本发明通过以下技术方案实现：

一种变步长助听器自适应回声消除装置，包括单频音检测器、步长控制器和自适应滤波器：