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基于FDM算法的雙麥克風系統分析

2016-05-11 06:50:02范鳶春
中國新通信 2016年7期
關鍵詞:系統仿真

范鳶春

【摘要】 在語音通信中,語音信號會不可避免地受到噪聲的干擾,強背景噪聲甚至會嚴重影響語音信號的質量。因此,在語音通信中必須采取先進的信號處理技術抵消背景噪聲、提高語音質量。本文提出一種基于FDM結合時域LMS的算法,并將此算法和傳統的ANC算法進行比較,分析了在不同背景噪聲下的性能,改進了雙麥克風系統性能。

【關鍵詞】 雙麥克風 ANC算法 FDM算法 系統仿真

Analysis of FDM Based Dual-Microphone System

Fan Yuanchun(Marvell Technology Hefei Branch, Anhui Hefei 230001, China)

Abstract In the voice communication, the voice signal could be inevitably affected by noise; strong background noise could even badly decrease the voice quality. So advanced signal processing should be used to cancel the background noise and improve the voice quality. This paper introduces a new approach which use FDM algorithm, compares with legacy ANC algorithm, analyzes the performance in different background noise, and improve the dual-microphone performance.

Keywords dual-microphone, ANC algorithm, FDM algorithm, system simulation

一、引言

任何系統都不可避免地受到噪聲的影響,如何有效地消除和抑制噪聲是多年來熱門的研究課題之一。噪聲抑制方法可以分為兩大類:被動噪聲抑制和主動噪聲抑制。隨著控制系統理論和數字信號處理技術的發展,主動噪聲抑制技術開始以自適應為主要研究方向。自適應噪聲抵消(Adaptive Noise Cancellation,ANC)技術是基于自適應濾波原理的一種擴展,它能從被噪聲干擾的環境中檢測和提取有用信號,抑制或衰減噪聲干擾,從而提高信號傳遞和接收的質量。

雙麥克風系統是消除語音通信中噪聲干擾的有效方法,其原理是一個輔助麥克風用于拾取背景噪聲,在主麥克風信號中減去噪聲干擾,盡可能從帶噪語音信號中提取純凈的原始語音。

二、系統框圖

圖1為傳統的ANC系統框圖, 它只有一個濾波器, 以輔麥克風輸入為參考信號,以主麥克風信號為期望信號。

這里筆者提出一種FDM(Finite Difference Method,有限差分)結合時域LMS(Least Mean Square,最小均方)的算法,簡稱為FDM方法。其基本原理描述如下:

采用FDM算法的系統如圖2所示,這里a和delay2理論上的值等于模型中的信號衰減和延時。實際使用時,這兩個值都可以通過預先校正的方法得到。由于存在校正誤差和分數采樣率延時情況,其實際值會與理論值有所偏差。對于幅度a,一般校正結果比較準確。而對于延時,由于在數字域內存在分數采樣率延時的問題,例如理論的信號延時為2.5個采樣率延時時, 模型中的delay1應向上取整選為3個采樣率延時。

圖2中的H(z)自適應濾波器的參考信號是FDM后的信號,期望信號為主麥克信號,在在噪聲段進行LMS系數計算和更新。

三、仿真分析

由前面的分析可知,理想情況下,經典的ANC當中的H(z)=H1(z)/H2(z)時,噪聲完全消除。FDM中由于添加了調制部分,理想的H(z)=H1(z)/(H2(z)-aH1(z))。下面將對不同的信噪比,對比ANC和FDM兩種方法的結果差異。

添加pink噪聲,不同信噪比下的含噪語音如圖3示。

3.1 ANC處理結果(圖4)

3.2 FDM處理結果(圖5)

從上面ANC和FDM結果對比看出,對不同的信噪比,采用FDM比ANC的噪聲壓制效果要好。另外在存在混響時,不論是ANC還是FDM,在低信噪比時都能部分恢復信號,但結果比不存在混響的時候差,高信噪比時結果理想。同時可以看出,用FDM時,在高頻部分的信號譜圖比ANC要好。

四、 結論

本文分析了傳統ANC系統結構,提出了一種FDM結合時域LMS的算法。通過系統仿真,比較了在不同信噪比下ANC 和FDM的仿真結果,分析結果表明FDM結果較優。

參 考 文 獻

[1] J.S. Lim and A.V. Oppenheim. Enhancement and bandwidth compression of noisy speech. Proceedings of IEEE, 1979, 67(12):1586-1604

[2] S.Haykin, Adaptive Filter Theory, Fourth Edition. Beijing Publishing House of Electronic Industry, 2002

[3] Butterweck H J. Steady-state analysis of the long LMS adaptive filter [J]. Signal Processing, 2011, 91(4):690-701

[4] Bryan Davis. Adaptive Noise Cancellation Using LMS and Optimal Filtering. University of Florida. 2003, 9(13):23~30

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