□ 耿 麗 李俄收 陳 皓
隨著用戶體驗需求的不斷提高,越來越多的手機要求對通話雙方的環境/背景噪聲進行抑制,并提出了具體的指標要求。但是,大多數場景中的環境噪聲都是隨機信號,其幅度、頻率、出現時間、持續時間等參數都是不固定的,模擬濾波器根本無法實現噪聲抑制,只能采用數字濾波器。
(一)數字濾波的定義。所謂數字濾波就是用數字設備,通過一定的算法,對信號進行處理,將某個頻段的信號進行濾除,得到新的信號的這一過程叫做數字濾波。
(二)數字濾波性能。數字濾波具有高精度、高可靠性、可程控改變特性或復用、便于集成等優點。數字濾波在語言信號處理、圖像信號處理以及其他應用領域都得到了廣泛應用。如圖1所示。

圖1
簡單而言,噪聲抑制相當于將含噪信號輸入到濾波器進行處理,使得輸出信號的信噪比得到提高。那么,真實的情況到底如何?
假定輸入過程x(n)=d(n)+v(n),其中d(n)是AR(1)過程,其自相關序列為rd(k)=a|k|,0≦ a≦1,噪聲v(n)是與d(n)不相關的單位白噪。將x(n)通過一個2階的FIR濾波器h(n),輸出過程為y(n)。那么得到的結果為:
SNRx=1 λmin=1-a λmax=1+a λmin ≦SNRy/SNRx≦ λma
可見,給定一個輸入過程,隨著濾波器矢量h的變化,輸出過程信噪比與輸入過程信噪比的比值在[λmin,λmax]之間波動。進一步,如果設定α=0.5,則無論h如何變化,輸出過程信噪比與輸入過程信噪比的比值最低是0.5(即輸出信噪比降低,h取對應于λmin的特征向量),最高是1.5(即輸出信噪比提高,h取對應于λmax的特征向量)。但是,輸入過程不可能維持不變,所以真正應用于降噪設計中的濾波器都采用自適應方式(Adaptive),其系數矢量h跟隨輸入過程自動調整,從而確保輸出過程的信噪比始終得到提高。
(一)單Microphone降噪。語音為窄帶信號,而噪聲為寬帶信號且與語音不相關。將含噪語音經自適應濾波器處理后就可以獲得其中的語音分量,從而實現上行降噪。

圖2
(二)雙Microphone降噪。雙Microphone降噪技術是目前應用最普遍的降噪技術,所謂雙Microphone降噪技術,顧名思義:雙Microphone就是兩個麥克風。麥克風學名為傳聲器,傳聲器是將聲音信號轉換為電信號的能量轉換器件,俗稱話筒。所謂“雙Microphone降噪技術”是指通過技術處理,將外界的噪音消除。而在這之中的“技術處理”,就是內置的2個麥克風,一個麥克風為普通的用戶通話時使用的麥克風,用于收集人聲,另一個輔助的麥克風記錄環境噪聲,并用于估計主麥克風中的噪聲,然后在輸出端減去這個估計噪聲,從而獲得降噪后的上行語音信號。這種降噪技術不僅能夠在嘈雜的環境下有效改善通話的質量,而且也能夠在安靜的環境下適當降低音量,從而能夠避免通話內容泄露。

圖3
另外,由于人的語音是在一定頻率范圍內的,不同音頻范圍的聲波,由于干涉的原理,可能在某些波長段上的聲波,到達兩個話筒時相位相反,此時疊加起來會影響該頻段是輸出,也就是頻率響應不是平直的,對方可能會感到聲音有點發悶,恐怕這也是雙Microphone的一個缺點。
手機音頻設計看似簡單,但它其實是一個系統工程,決不是把腔體、電聲組件、電路、信號處理等部件像搭積木一樣搭在一起就能達到理想狀態的。一個優秀的音頻設計,必須處理好上述各個部件之間的關系。
過去,手機音頻僅要求實現基本的通話功能;現在,手機音頻開始強調用戶體驗,所以音頻設計的降噪處理非常重要;未來,它將向語音識別、語音重建、人工智能等領域發展,應用前景非常廣闊。
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