CC BY
55
УДК 534.241
Н.П. Козлов
студент, лаборант, кафедра «Электроника и вычислительная техника», Муромский институт (филиал) ФГБОУ ВПО «Владимирский государственный
университет»
А.Ю. Проскуряков
старший преподаватель, кафедра «Электроника и вычислительная техника», Муромский институт (филиал) ФГБОУ ВПО «Владимирский государственный
университет»
АДАПТИВНАЯ КОМПЕНСАЦИЯ АКУСТИЧЕСКИХ ЭХО-СИГНАЛОВ В УСЛОВИЯХ ФИКСАЦИИ НА ОТКРЫТОМ ПРОСТРАНСТВЕ
Работа выполнена в плане реализации государственного задания РФ № 2.1228.2014Кв сфере научной деятельности
Аннотация. Статья посвящена вопросам адаптивной обработки акустических сигналов в условиях высокой степени их искажений вариативными типами помех и/или шумов. В частности, особое внимание уделено решению проблемы эхо-компенсации.
Ключевые слова: акустический сигнал, адаптивный фильтр, эхо-сигнал, эхо-компенсация.
N.P. Kozlov, Murom Institute (branch) of Vladimir State University
A.Yu. Proskuryakov, Murom Institute (branch) of Vladimir State University
ADAPTIVE COMPENSATION OF ACOUSTIC ECHOES IN THE FIXATION CONDITIONS IN OPEN SPACES
Abstract. The article deals with the adaptive processing of acoustic signals in a high degree of variability of distortion types of interference and/or noise, in particular, it focuses on solving the problem of echo cancellation.
Keywords: acoustic signal, the adaptive filter, echo, echo cancellation.
Звуковыми (акустическими) сигналами являются волны, передающие информацию (энергию) от источника сигнала к его приемнику. Источниками данных сигналов являются любые нарушения стационарности в некоторых областях среды, приводящие к распространению волн возмущений в окружающем пространстве [7].
На практике акустические сигналы имеют некоторую степень загрязнения, интенсивность искажений возможна вплоть до полной потери информативности полезного сигнала в точке его фиксации. Это связано с вариативностью акустических помех и трактов связи. Поэтому целесообразно рассматривать комплексно звуковой сигнал как носитель информации, а также помехи и/или шумы.
По своим характеристикам речевые сигналы значительно отличаются от помех. В число таких характеристик входят одномерные функции распределения, автокорреляционные функции и спектральные плотности мощности на коротких интервалах в силу нестационарного характера речи [1].
В работах [2, 3] была рассмотрена система адаптивной компенсации аддитивных шумов как основного источника искажения полезного сигнала. Исследуемые искажения соответствуют ситуации, когда фиксация сигнала производится на открытом пространстве [2], где следует учитывать вид искажений, связанный с множественными отражениями.
Эхо-сигналы образуются за счет отражения излученного акустического сигнала от различного рода объектов (стен зданий, ограждений и др.), то есть имеют зависимость от рельефа местности, на которой производится связь.
Существуют различные методы устранения эха. Наиболее эффективными по скорости и
точности настройки оказались МНК с нормализацией по мощности (НМ-МНК), рекурсивный метод наименьших квадратов с преобразованием Хаусхолдера (Х-РНК), алгоритм аффинных проекций (ААП) и решетчатый РНК (#РНК). Среди алгоритмов адаптации, работающих в частотной области, наиболее эффективным оказались алгоритмы МНК на основе дискретного преобразования Фурье (ДПФ-МНК) и дискретного косинус-преобразования (ДКП-МНК) [8].
Адаптивная компенсация применяется в случаях, когда условия фильтрации сигналов являются непостоянными или неизвестными и требуется их постоянная корректировка.
Эхо-компенсация представляет собой процесс удаления паразитного эхо-сигнала из полезной звуковой волны. Коэффициенты передачи и задержки в каналах распространения эха можно считать постоянными. В этом случае модель множественных отражений без учета реверберации можно задать с помощью выражения
г г
х(0 = ^ акх0« -тк) = X акх0« - йкГ0).
к=0 к=0
Задача при этом заключается в определении затуханий ак(в), зависящих от ориентации в микрофона, и задержек тк = йкТ0 в г +1 каналах эха.
По условию, сигнал х0^) является известным и стационарным (формирует х^)). Это позволяет применить технику корреляционного анализа, определяя взаимную корреляционную функцию сигналов х0(^ и х(^) следующим выражением:
д 1 T
RXox (г) = - j x0(t)x(t + T)dt.
Можно принять, что оценки задержек гк = DkT0 являются точками ее локальных максимумов, то есть получаются в результате решения задачи
tk = DkT0 = arglocmaxRx0x (г). Коэффициенты затухания вычисляются по выражению [1]:
д 1 д д 1 T
ак = --Rx0x (DkT0), Rx0x (0) = - j xo (t)xo (t)dt.
Rxox (0) 1 0
В ходе фиксации сигнала производится его преобразование в электрические импульсы, которые претерпевают обработку [3]. На рисунке 1 приведена структурная схема обработки сигнала с применением хранилища повторных (однотипных) помех и шумов, что способствует сокращению времени на компенсацию помех в обрабатываемом сигнале.
Передатчик
Адаптивный фильтр
Входной (исходный) сигнал
Помеха
Аддитивный шум, эхо-сигнал
База данных
1 t 1 t
Анализатор сигнала Блок обработки сигнала и обучения
системы
1 t
Адаптивный алгоритм
Приемник
Выходной (обработанный) сигнал
Рисунок 1 - Структурная схема обработки сигнала
После выполнения достаточного числа итераций обучения системы, качество фильтрации сигналов будет возрастать независимо от сложности его загрязнения [3].
На рисунке 2 представлен исходный (зашумленный) речевой сигнал (а) и его отфильтрованный речевой эквивалент (б).
0
Fred. Hz (а) Fred. Hz (б)
Рисунок 2 - Исходный (зашумленный) речевой сигнал (а); отфильтрованный речевой сигнал (б)
Адаптивные компенсаторы помех позволяют значительно улучшить качество зашум-ленных сигналов - на несколько десятков децибел, но требуют наличия опорного сигнала, что существенно сужает область их применения [2]. В рассматриваемой модели адаптивный фильтр представляет собой устройство (составную часть), которое интегрировано в систему.
Список литературы:
1. Ермолаев В.А., Кропотов Ю.А., Проскуряков А.Ю. Методы анализа сигналов в информационно-управляющих системах / Ермолаев В.А., Кропотов Ю.А., Проскуряков А.Ю. - [Б. м.]: Изд-во LAP LAMBERT Academic Publishing, 2013. 196 с.
2. Козлов Н.П. Адаптивная компенсация помех / Козлов Н.П. // Материалы четвертой научно-технической всероссийской конференции «Зворыкинские чтения», 2012. - С. 125-126.
3. Козлов Н.П. Разработка обучаемой системы подавления помех в акустических сигналах / Козлов Н.П., Проскуряков А.Ю. // Материалы пятой международной научно-практической конференции «Наука в современном обществе», 2015. - С. 164-166.
4. Уидроу Б. Адаптивная обработка сигналов / Б. Уидроу, С. Стирнз. - М.: Радио и связь, 1989. - 440 с.
5. Кропотов Ю.А. Повышение отношения сигнал/внешний акустический шум в системе обмена речевой информацией / Кропотов Ю.А. // Научно-технический журнал «Информационные системы и технологии», 2013. - № 1 (75). - С. 113-117.
6. Topics in acoustic echo and noise control: Selected methods for the cancelation of acoustic echo, the reduction of background noise, and speech processing / Eds. Hansler E., Schmidt G. - Berlin: Springer, 2006. - 642 p.
7. Подводная акустика и обработка сигналов / под ред. Л. Бьерне. - М.: Мир, 1985. - 488 с.
8. Кузнецов Е.П. Методы и алгоритмы многоскоростной адаптивной идентификации динамических систем в задачах эхо-компенсации: автореф. дис. ... канд. техн. наук. - Рязань: РГРУ, 2008. - 19 с.
