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回声抵消器的MATLAB设计与实现

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卖家[上传人]：公****

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1、回声抵消器的MATLAB设计与实现前言随着信息时代的到来，人们日渐依赖的通信方式正从早期的单一语言通信向多种业务、多种网络综合通信的方向发展，这也正是目前讨论比较多的多媒体通信的发展方向。在各种各样的通信业务中，凡是需要同时使用扬声器和麦克风的场合，例如会议电视、免提电话等系统终端，都不可避免地会因本地扩声系统和麦克风之间电声祸合，产生回声问题。为了增加系统稳定性，提到通信的质量，必须设置回声抵消器来排除回声的影响。1回声抵消的原理回声抵消器(ACE)的基本原理是用一个自适应滤波器去辨识扬声器与麦克风之间的声回波路径，通过自适应滤波算法的调整，使其自适应权值与声回波房间的冲激响应逼近，从而得到声回波估计信号，再将估计信号从麦克风接收到的语言信号中减去，即可实现声回波抵消(如图 1 所示)。回声路径h(n)Q近端信号图1声学回声抵消器的原理其中，声回波抵消器产生的回波抵消预测信号为帀)，实际声回波信号为r(n),预测误差信号为e(n)。则用公式表达声回波抵消的过程为：1)2)e(n)=r(n)-r(n)r(n) = h(n)x(n - M)由图 1 可知，声回波抵消的核

2、心是一个自适应滤波器。自适应滤波器使用中要考虑的重要问题是优化调整滤波器参数的准则，该准则不仅要对滤波器性能提供有意义的度量，而且必须导出可实现的算法。对自适应算法的要求是收敛速度快，计算复杂度低，稳定性好，失调误差小。2回声抵消器的算法回声抵消器的算法都采用自适应算法，目前最受欢迎的自适应算法是LMS算法，LMS算法简单有效，易于实现，最小均方误差算法(LMS)是一种用瞬时值估计梯度矢量的方法，即V(n )=施 2(1 )= dh(n)2e n( X) n (3)按照自适应滤波器滤波系数矢量的变化与梯度矢量估计的方向之间的关系，可以写出LMS算法调整滤波器系数的公式如下所示：h(n+1)=h(n)+2 卩-v(n)=h(n )+r e (nX n )上式中的卩为步长因子。卩值越大，算法收敛越快，但稳态误差也越大；卩值越小，算法收敛越慢，但稳态误差也越小。为保证算法稳态收敛，应使卩在以下范围取值： n 亠：(5)其中&是X (n)的相关矩阵的最大特征值。3基于DSP的回声抵消器的设计3.1硬件设计本设计方案采用TLC320AD50C音频CODEC芯片及其外围电路来进行音

3、频A/D和D/A转换；采用性价比比较高的定点DSP芯片TMS320VC5402完成回声抵消算法及相关控制功能；外部EPROM采用29EE010芯片构成1M的存储空间。图 2 给出了回声抵消器的硬件实现框图。3.2软件设计软件实现总体流程图如图 3 所示。初始化DSP, AD缓冲区变址和拒针零能量估计倚音检测残余抑制紆造噪声产亡伯甘输出结束图 3 回声抵消器软件流程图4 算法的定点 DSP 实现定点的 DSP 同浮点 DSP 相比，体积小、功耗低、运算速度快且价格低廉等优点，但是由于定点元素会带来溢出、截尾等降低精度的不良影响，而提高算法的精度往往是以降低处理速度为代价的。所以在浮点运算的定点 DSP 实现中尤其要注意处理好速度和精度的关系。4.1提高速度方面的设计算法实现的成功与否，速度也是一个关键因素，否则达不到实时处理的要求，就失去了实际应用的价值。速度的提高，主要是通过对算法数据结构的合理安排来完成。应用LMS算法进行滤波器的设计，在速度方面的考虑主要有循环地址修改和程序循环执行两个方面。在LMS算法中，需要用到大量的滑窗结构，如FIR滤波器、LMS算法、格型运

4、算等。在 DSP 中，对滑窗的设计应尽量采用循环缓冲区。LMS算法中，存在大量的重复操作，如FIR滤波器的重复乘加运算，自适应滤波器权值的更新的运算等。在循环的设计中，应充分利用DSP中的单指令重复和块重复操作，因为DSP中有专用的硬件支持，可是使循环的开销达到最小。用单指令重复，机器周期的开销仅为（N+1）个机器周期（N为循环次数）。用块重复操作，机器周期的开销仅为（xN+2）个机器周期（x为程序块单独执行的周期数， N 为重复的次数）。4.2提高精度方面的设计在精度设计方面，主要包括计算时对溢出和截尾的处理。溢出处理。在累加操作中，往往由于累加和超出了定点DSP表示的范围，产生溢出。C54x的数据总线宽度为16位，而两个累加器的宽度为40位，故能在很大的程度上防止溢出。但当累加的次数增多时，仍会产生溢出。在实时处理系统中，首先采用恰当的订标方法，同时为了保证DSP的流水线操作，采用饱和方式处理个别溢出，即如果累加结果溢出，就置结果恒为最大值或最小值。截尾误差的处理。在大多数小数乘法中，都只保留16为结果，因此会引入截尾误差，又称舍入误差。C54x中的专用指令LMS，在执行过程中，会自动地加入舍入操作。由于自适应滤波器的基本运算是LMS算法，因此大大的减少的截尾误差。5仿真结果将语音信号简化为一个正弦信号，对该信号延时形成回声，再叠加一个高斯白噪声，采用LMS算法滤波得输出信号，仿真图如下：原信号10o204060100204060100204060loElog801001201401601S0200时间蠡掘回声及噪声信号80100120140160180200时间输出信琴80100120140160180200时间6 结束语随着免提式话音通信的快速发展，设计较高性价比的回声抵消器已成为越来越受关注的问题。LMS算法虽不是回声消除中的最佳算法，但是它具有算法简便快捷、易于实现等优点，并且在此基础上，通过一些改进可以得到性能较好的算法。因此基于DSP设计的回声抵消器必然在语言通信方面具有比较广泛的应用前景。参考文献

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