自适应反馈消除算法评估实验

自适应反馈消除算法评估实验指导老师：隋富生（中国科学院声学所研究员）小组成员：高健，邢举学，姜振喜一、实验背景声反馈指在现场扩声工程中，传声器接收到待扩声的声源信号，经过功率放大，从扬声器传播出来再反馈到传声器，形成闭合放大回路。当这种反馈满足特定振荡条件时将产生一种尖锐刺耳的声音，即啸叫现象。声反馈现象一旦发生，轻者会造成传声器通路音量无法调大，调大后啸叫非常严重，对现场扩声效果会造成恶劣影响，或传声器声音开大后出现声音振铃现象（即位于声反馈临界点时传声器声音的尾音现象），声音存在混响感，破坏音质；重者导致音箱或功率放大器由十信号过强烧毁。最开始时声反馈的啸叫抑制是音响师和调音师们的工作，他们必须对扩声现象的声首效果时刻保持关注，在啸叫出现时迅速手动调节设备去除啸叫。这样的解决方法不仅耗费人力，效率很低。随着科技的进步，特别是电子计算机技术的发展，许多依赖电子技术白动处理啸叫的技术应运而生。这样的系统也被称声反馈啸叫抑制系统。二、实验原理1. 声反馈啸叫抑制系统基本原理物理模型的建立：在扩声工程中，比如音乐会现场，一般会使用多个传声器采集舞台上表演者的声信号，然后用布置在现场不同位置的多个扬声器将声信号扩大输出给观众。在布置时会考虑尽量避免扬声器直接对准传声器，但由十地板，墙面等的反射作用，不可避免有声1-1音由十反射被传声器接受，产生声反馈，具体模型可用图中所示离散域多通道模型描述：eketro-acousticibnvaLtIpFLih口)FTM)图IT扩声系统的离散模型1yt=Fq,tutvt,(121)ut=Gyt,11,(122)图1-1中，vjt)表示声源信号，yi(t)表示不同传声器接收到的信号u(t)表示不同扬声器的输出信号，系统F为声反馈通路，系统G为电声前馈通路。图中模型可用如下公式表示等式(121)和等式(122)中声源信号，传声器信号和扬声器信号向量可分别如下表示:vt=V1t.vstT,yt=yit.ystT,ut=u1t.uLt1T,(1-2-3)(124)(1-2-5)等式(1-2-1)和等式(1-2-2)中多通道声反馈函数F(q,t)和电声前馈函数G(y(t)t阿分别如下表示：F11q,t.F1Lq,t.，、(12-6)Fq,t=.,.Fs1(q,t)FLs(q,t)JG/qt).Gsqt.-I(12-7)Gyq,t,t=Gq,t=G_1qt.Glsqt矩阵(1-2-6)和(127)中的Fj(q,t湘Gj(q,t)表示单通道传递函数，Fj(q,t俄示第j个扬声器到第i个传声器之间的声反馈传递函数，而Gj(q,t)表示第i个传声器到第j个扬声器之间的电声前馈传递函数，具体形式如下：Fij(q,)+匕(tq1+.+fjnF)(t)q-nF,(*8)G*q,t)=gj?)(t)+gjMt)q-1+.+gjnG)(t)q-nG,(12-9)式(1-2-8)和式(1-2-9)中q表示离散时间移位算符，nF和nG则表示预测模型的阶数，也可以看作FIR滤波器的阶数。为便于分析系统，画出系统框图如图1-2所示：声源信号lQ-Q输出信缶.声反馈信碎Z图1-2声反馈系统框图由图1-2,整个闭合系统的频率响应函数可以用公式(1-2-10)表示为：U,t_G,t-,(12-10)V,t1Gw,tFw,t式(1210)中U3,tflV(o,t族示扬声器和声源信号的短时傅里叶频谱，G(w,t诉日F(w,t)则分别表示前馈和反馈通道函数的短时傅里叶频谱。定义GgtF,t)为环路增益，而NG何，t)F何，t)为环路相位响应。闭合反馈环路会导致系统的不稳定，从而产生振荡，这也就是声反馈会产生啸叫的原因。系统不稳定的条件可用奈奎斯特稳定性判据来表示，公式如下:(1211)G(,t)F(。，t)G,tF,t=2n,nZ当系统函数频响满足公式(1-2-11)时，系统会因为不稳定而产生振荡,因此几乎所有声反馈啸叫抑制的方法都是从这个条件出发，要么破坏其中一个条件，要么使两个条件均不成立。2. 白适应反馈消除(AFC)算法原理白适应滤波器干扰消除模型：白适应滤波器具有在未知环境下良好运行并跟踪输入统计量随时间变化的能力，基本原理可解释为：输入向量和期望响应被用来计算估计误差，该误差依次用来控制一组可调滤波器系数。白适应反馈消除技术(AFC)运用了白适应滤波器干扰消除模型，如图2-1所示:基木信号d图2-1自适应滤波器F扰消除模型枢图白适应滤波器以某种意义上的最优化方式消除包含在基本信号中的未知干扰，在声反馈啸叫抑制系统中，待扩声声源信号为基本信号，由扬声器反馈至传声器的信号为待消除的干扰信号。基本信号用做白适应滤波器的期望相应，参考信号用作滤波器的输入。三、实验内容1.归一化最小均方差法（NLMS）考虑到如果用白适应滤波器去模拟房间函数，则所用到得滤波器阶数会很高，在实时系统中会带来很大的计算量，因此大部分AFC算法计算中只取固定预测长度，及下一个参数只和前面固定个数输入有关，而不是和前面所有输入有关。NLMS算法如下所示：t,f4-I、y（tuT（t）f-1）,（2-2T）f（t）=f（t-1）+UtI”（22-2）dt,ft=yt-uTtft,uTtut（22-3）公式(2-2-1)和(2-2-2)中的&(t)表示进行声反馈补偿后的信号，可以通过它和预测滤波器输入u(t)来调整预测滤波器系数以达到最佳滤波效果。卜是步进系数，是表示收敛大小的量。利用计算机仿真软件做仿真测试，结果如下：宣接逐法50100150时间样本点)图2-1NLMS策法仿真实验结果150510.0aOO*B董-图2-1目的为截取一段信号，分析白适应预测效果，A为声源信号,B为经过预测补偿后的信号，而C表示声源信号和经过补偿后信号的差值。从上图可以看出，补偿后信号变化趋势大体接近声源信号，但声源很大一块有效部分被滤除，这是由十声源信号和声反馈信号之间极大的相关性导致的。2.白噪声输入法如果在电声前馈通路中加入白噪声，就可以降低这种相关性造成的预测误差，图2-2即为这种方案的尝试，2-2中纵坐标为仿真是所用实际声通路函数和白适应滤波器预测模拟声反馈通路函数之间差的平方和。白噪声注入法G5002040608112141.6182时同（样本点）苻图口噪声输入法仿真结果40dB-60dB3250从图2-2可以看出所加入的噪声越大，白适应滤波器的预测也就越准确。但噪声太大的话会影响声音的品质，太小又起不到降低相关的作用，使用时应该就具体情况进行权衡。非线性偏移法在信号处理过程中加入非线性偏移，也可以起到破坏声源信号和声反馈信号之间的偏移的效果，如图2-3所示和加入白噪声一样，加入的非线性偏移越大，所产生的破坏相关作用越明显，也就是预测越准确，这产生的后果也是对音质的破坏。W2-3非线性偏移法彷真结果长中相驱募陪剥整鼠眼口3. 插入延迟法语音信号虽然可看成是短时平稳随机信号，其语音模型不是一直保持不变的，可以在电回路中认为加入一定的延迟，也可达到破坏相关的作用。至于延迟多少合适，做如图2-4的测试。图2延这插入法仿或结果畀松*E蜗略早精副姓科鲫血从图2-4可以看出，一定的延迟有助于降低与预测误差，而当延迟大于一定的样本点后，预测的准确基本保持在一个稳定的水平。从音质角度出发，太大的延迟会产生很强的混响感，对音质是一种破坏，因此对该样本区10-30个样本延迟即可，在该测试中因为所取样本采样率为22KHz,所以每个样本点延迟大概为0.05毫秒。四、实验总结经过这次实验，使我们对测试技术这门专业课有了更为深入的了解，就像如何与同事相处，相信人际关系是现今不少大学生刚踏出社会遇到的一大难题，于是在实习中我们有意观察前辈们是如何和同事们以及上级们相处的，而白己也尽量虚心请教，多请教前辈可以少走很多弯路。此次实验使我们切实提高了白己的综合能力，比如学习能力，实验动手能力，分析解决实际问题的能力。总之，纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。还有执行力和专注力，执行力是一种实力，执行力和专注力可谓是决定一切的素质，现代社会有了计划和目标，决策，但如果没有执行下去，那还是空谈。实验虽然结束了，但仍有许多让我们回味的思绪。在这次实验后，我们完成了一次蜕变，重要的是还结识了不少老师和师兄师姐，特别要感谢声学所隋老师的细心指导和百般照顾，以及各位师兄师姐的盛情帮助，没有他们的帮助，我们就不可能完成此次实验任务，在此对他们表示衷心感谢，并祝愿他们工作顺利愉快。