基于NLMS算法回波消除的研究與實現(xiàn).pdf

1、大多數聽力受損患者依靠佩戴數字助聽器補償聽力，然而市場上各種助聽器良莠不齊，體現(xiàn)性能差異的一個主要方面是助聽器中回波的處理。回波對語音的清晰度和舒適度都有很大的影響。為了解決助聽器中回波造成的問題，本文針對自適應算法在數字助聽器回波消除中的應用進行研究和實現(xiàn)。
　　最小均方誤差（Least Mean Square,LMS）算法常常被用于回波消除，然而由于收斂速度慢，誤差較大，不能滿足助聽器系統(tǒng)實時性和清晰度的要求。因此本文采用具有

2、更高性能的歸一化的最小均方誤差（Normalized Least Mean Square,NLMS）算法，而且在傳統(tǒng)的NLMS算法上進行改進，對系數更新頻率、步長更新方式進行調整，更好地解決了數字助聽器中回波消除問題。
　　本文中，數字助聽器回波消除模塊設計包括：回波檢測算法、改進的NLMS算法、回波時延估計算法以及非線性處理（Non-Linear Processing,NLP）算法，以實現(xiàn)語音信號處理的準確性和實時性。在算法模塊

3、入口，加入回波檢測裝置，當回波能量低于閾值時不對輸入語音處理，裝置可以避免濾波器的頻繁跳轉，保證處理效果的同時節(jié)省系統(tǒng)開銷。對NLMS算法的改進包括：分批次更新濾波器系數，同時對步長迭代加入控制因子。因此，改進算法具有較小的運算量和較快的收斂速度?；夭〞r延估計算法用來估計已處理語音信號與期望信號之間的延時。利用這一延時，兩個緩沖數組能夠對齊以保證輸入數據的正確處理。時延估計算法對期望信號和已處理信號進行互相關，并將結果與期望信號自相關結

4、果再次進行互相關。延時估計通過兩次互相關方式對延時進行估計，具有更強抗噪能力和穩(wěn)定性。NLP算法利用一個濾波器依據幅值大小對信號進行濾波，阻止低幅值信號并讓高幅值信號通過。通過這種處理，可以實現(xiàn)回波殘留的進一步消除，使語音輸出具有更好的舒適度。
　　在MATLAB上對改進的NLMS算法進行仿真，分析該算法與傳統(tǒng)算法的性能對比。之后利用CoolEditPro軟件對處理后的語音同其他算法處理語音進行分析比較。從仿真結果上看，改進算法要