【自适应滤波系列七】基于IPNLMS和L0-IPNLMS算法的回声消除(Acoustic Echo Cancellation, AEC)

最新推荐文章于 2024-11-19 18:59:48 发布
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分类专栏： 调制解调算法基础 文章标签： 自适应滤波 IPNLMS L0-IPNLMS 回声消除 AEC 改进的归一化LMS算法 L0范数约束的LMS算法
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IPNLMS算法由来和思想

NLMS 算法的缺陷在于不能适应回声路径的稀疏性。此稀疏性是指系统的冲击响应是稀疏的，其路径的系数大多为 0 或者很小值。如果能够利用这些系数，在系数活跃的情况下给予其更大的更新速度则可以加快系统的收敛速度。但 NLMS 算法未根据这一特性调整步长，导致其性能不够理想。

为了克服NLMS算法对回声路径的局限性，IPNLMS算法通过引入一个对角矩阵 Q ( k ) Q(k) Q(k

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【自适应滤波系列八】基于SM-L0-IPNLMS算法的回声消除(Acoustic Echo Cancellation, AEC)
业精于勤，荒于嬉
08-07 219
L0⁃IPNLMS 算法和 IPNLMS 算法均通过引入一个对角矩阵来改进 NLMS 算法中的梯度计算，虽然性能获得了一定改善，但计算复杂度也增加了很多。考虑到数字助听器的低功耗特性，可以将集员滤波理论以步长因子的形式引入 L0⁃IPNLMS 算法中，利用该理论的数据选择更新特性降低数字助听器的计算成本，当误差低于某一范围，暂停更新滤波器系数。集员滤波算法定义了一个包含输入和输出向量的模型空间S，对这个空间S中的所有数据，保持其滤波器系数无需更新，即集员滤波策略。空间S。
【自适应滤波系列九】回声消除(Acoustic Echo Cancellation, AEC)滤波的LMS、NLMS、IPNLMS、L0-IPNLMS、SM-L0-IPNLMS算法的性能对比
业精于勤，荒于嬉
08-11 251
如下图，使用自适应滤波算法调整滤波器的权值向量，估计一个近似的回声路径来逼近真实回声路径，从而得到估计的回声信号，并在近端语音和远端回声的混合信号中除去此信号来实现回声的消除。xn为远端语音，sn为近端语音，近端说话的时候，远端经过未知的回声路径hn（图中为wn），会产生回声信号ynxn∗wn（注意符号∗表示卷积），那么近端麦克风接受的信号为dnynsn。近端的自适应滤波器wn（图中为wn）就会参考远端信号估计近端的回声y​n。
nlms 回声消除
08-05
用于回声消除研究的MATLAB代码，用于学术论文可行性的研究
回声消除（AEC）原理、算法及实战——NLMS（Normalized Least Mean Square）
qq_42233059的博客
04-15 2170
NLMS算法相对于LMS算法有着更快的收敛速度，同时NLMS算法仍保留了算法简洁、计算量小、易于实现的优点，自提出以来，NLMS算法已经成为AEC工程领域最常用的算法之一。为了解决上述的问题，对输入的平方欧式范数进行归一化处理，就得到了归一化的LMS算法，即NLMS算法。②滤波器的变化与与输入信号的大小直接相关，输入较大时，会产生梯度噪声放大的问题，而输入较小时，算法的收敛速度比较慢。①LMS滤波器的权重更新公式步长μ是固定不变的；
回声消除NLMS算法详解
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brandon2015的博客
12-26 1万+
在视频或电话会议中，本地用户的声音在被本地麦克风采集后，通过系统传到远端，通过远端的扬声器播放，此时远端麦克风不可避免地会采集到扬声器播放的声音，又通过系统传回本地，并通过本地扬声器播放出来，本地用户就通过本地扬声器听到了自己的声音，这明显降低了会议通信质量。 为了提高语音的质量，就必须进行回声消除。当参考信号已知时，归一化最小均方(Normalized Leas...
LMS、NLMS实现声回波对消
weixin_43994524的博客
07-29 1156
自适应算法中最经典的就是LMS算法啦，但是鉴于固定的收敛因子，造成高收敛速度和低稳态误差不可兼得，所以一般用NLMS（某种程度上可以看做变步长LMS算法）或者其他的变步长LMS算法比较多。所以在开始复杂的变步长LMS算法和其他的自适应算法之前先进行LMS和NLMS算法的仿真吧~简单的仿真过程体会一下下~ 从整体上来看，自适应回声消除输入信号为远端参考信号x(n),期望信号是d(n)=x(n)*h(n)+v(n),其中h(n)是未知声回授空间的冲激响应，w(n)是自适应过程中用来迭代的权值,使得系统的输出y
基于NLMS和LMS算法实现回声消除matlab
11-02
基于NLMS和LMS算法,用matlab实现了 对语音信号中的回声进行消除,完成了课程设计,其中NLMS的效果要优于LMS的效果.
【自适应滤波系列六】基于NLMS算法的回声消除(Acoustic Echo Cancellation, AEC)
业精于勤，荒于嬉
07-14 208
NLMS 算法是自适应滤波中的又一经典的一个算法，其抽头的更新公式为wn1wnδxnTxnμ​⋅e∗n⋅xn其中，δ为正则化参数，是为了防止语音信号的能量xnTxn过小时步长过大。μ是一个常数，称为步长控制因子，用于控制算法的稳定性。在选择步长参数时，需要兼顾算法的收敛速度和稳态误差。传统的固定步长的 LMS 算法采用单一的步长μ导致其对输入信号的能量大小比较敏感，难以保持算法的稳定性，不仅导致收敛速度过快或者过慢而且导致系统误差较大。
【自适应滤波系列四】回声消除(Acoustic Echo Cancellation, AEC)信号模型及其本质
业精于勤，荒于嬉
07-04 257
关于回声的产生与传播，凌逆战(https://www.cnblogs.com/LXP-Never)大佬在其博客中阐述得很详细，可以去看他的博客，下面部分图片来源于其博客回声就是声音信号经过一系列反射之后，又听到了自己讲话的声音，这就是回声。一些回声是必要的，比如剧院里的音乐回声以及延迟时间较短的房间回声；而大多数回声会造成负面影响，比如在有线或者无线通信时重复听到自己讲话的声音（回想那些年我们开黑打游戏时，如果其中有个人开了外放，他的声音就会回荡来回荡去，直至产生啸叫）。
信号处理之回声消除
chinabing的专栏
10-16 1795
典型回声消除框架如图1。远端信号x从听筒或喇叭spk播出，并经过空间传播，被麦克风mic接收，近端说话信号也进入麦克风mic，这样麦克风接收到的就是两个信号的叠加，即d。自适应滤波器w对x进行处理获得y，d和y的差值作为误差，传递给自适应滤波器，进行迭代更新。图1：回声消除框架远端参考信号（上图far-end signal）经过自适应滤波器w远端参考信号经过空间传播（即经过Room Impulse Response）得到，目标误差。
自适应滤波算法汇总
05-03
各类自适应滤波算法，包括LMS算法、不加限制的变步长LMS算法、加限制的变步长LMS算法、改进的变步长（加限制）LMS算法、NLMS算法、PNLMS算法、IPNLMS算法、UPNLMS算法、RLS算法、APA算法等的详细MATLAB代码，本人毕设成果，均已运行成功，现将自适应滤波算法那块的核心算法全部奉上，有不懂的地方相互交流！！！
A Stochastic Grammar of Images_by Songchun_Zhu
09-23
songchun zhu的专著，比较系统的介绍了他和他的学派解决图像理解，分割，识别的方法集合，能够引发相关学者的深刻思考
Proportionate NLMS自适应滤波算法
06-20
Proportionate自适应算法利用稀疏冲激响应的结构特征,极大地加速了算法的收敛速度.但是快速收敛 与低稳态失调是一对矛盾的需求,固定步长算法必需折中选择一个步长参数来满足应用的要求.本文提出了一种适用 于Proportionate算法的变步长方法,有效解决了收敛速度和稳态失调之间的矛盾.所提的算法首先利用最小干扰原理, 得到了一个Proportionate NLMS算法的推导;进而将干扰信号考虑进算法的系数更新过程,
A Novel Adaptive Method for the Analysis of Next-
09-08
A Novel Adaptive Method for the Analysis of Next-，GWAS 与全基因组相关。很值得一看
深入理解自适应滤波与回声消除
最新发布
qq_34941290的博客
11-19 3324
LMS 算法的目标是通过最小化输出信号与目标信号之间的均方误差（Mean Squared Error, MSE）来调整滤波器的系数。参考信号( x(n) )：这是我们希望消除的回声信号（例如，来自扬声器的原始信号）。经过系统的信号( d(n) )：这是通过扬声器和麦克风系统接收到的信号，通常包含了回声和噪声。估计信号( y(n) )：这是自适应滤波器的输出信号，用于估计回声。残余回声( e(n) )：这是输出信号与目标信号之间的误差，表示未能消除的回声部分。
自适应滤波器更新算法-EP3
小黑的博客
12-06 1860
自适应滤波器算法最终章
优化回声消除过程：AEC Challenge冠军方案线性部分解析
weixin_48827824的博客
02-27 1377
我们知道在WebRTC的AEC中包含两个部分，参考WebRTC AEC 流程解析，分别是线性部分，用于消除线性回声；非线性部分，用于消除硬件等引入的非线性部分。这里的线性部分采用了分块频域自适应滤波器(Partitioned Block Frequency Domain Adaptive Filter, PBFDAF)，这个滤波器在Speex中称为分块频域波器（Multidelayblock frequency Filter，MDF）, 其实它们原理是一样的，都是基于NLMS的自适应滤波器。
各种自适应滤波器总结
aig8440的博客
06-10 2950
音质优化，回声消除试听：https://pan.baidu.com/s/1nvObNvz 时域： ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- LMS滤波器 参数更新公式： 权重...
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