Abstract-I många tillämpning av bulleravstängning, förändringar i signalegenskaper kan vara ganska snabbt. Detta kräver utnyttjande av adaptiva algoritmer, som konvergerar snabbt. Minsta medel Squares (LMS) och Normalized Least Mean Squares (NLMS) adaptiva filter har använts i ett brett spektrum av signalbehandling ansökan på grund av dess enkelhet i beräkning och genomförande. Algoritmen Recursive Least Squares (RLS) har etablerat sig som "ultimat" adaptiv filtreringsalgoritm i den meningen att det är adaptivt filter som uppvisar det bästa konvergensbeteendet. Tyvärr är praktiska implementationer av algoritmen ofta förknippade med hög computational komplexitet och / eller dåliga numeriska egenskaper. Nyligen presenterades adaptiv filtrering, ha en trevlig avvägning mellan komplexitet och konvergenshastigheten. Detta dokument beskriver en ny metod för bulleravstängning i talförstärkning med hjälp av de två nya adaptiva filtreringsalgoritmer som heter snabb affine projektion algoritm och snabba Euclidean riktning söka algoritmer för att dämpa buller i talsignaler. Simuleringsresultaten visar de två nya algoritmernas goda prestanda när det gäller att dämpa bullret. Minsta genomsnittliga torg, Recursive Least Squares, Snabb Afffine projektion, Snabb Euclidean Direction Sök, Buller Avbokning och Tal Enhancement. Det är välkänt att två av de vanligaste algoritmerna för bulleravstängning [1] är normaliserade minst genomsnittliga kvadrater (NLMS) [2]– [5] och rekursiva minst kvadrater (RLS) [6]–[10] algoritmer. Med tanke på dessa två algoritmer, är det uppenbart att NLMS algoritm har fördelen av låg beräknings komplexitet. Tvärtom, den höga computational komplexiteten är den svagaste punkten i RLS algoritm men det ger en snabb anpassningshastighet. Därför är det tydligt att valet av den adaptiva algoritm som ska tillämpas alltid är en avvägning mellan beräkningskomplexitet och snabb konvergens. Konvergensen hos FAP- och FEDS-algoritmerna är överlägsen den för de vanliga LMS-, NLMS- och affin projektionsalgoritmerna och jämförbar med den för RLS-algoritmen [11]-[14]. I dessa algoritmer, S. A. Hadei är med School of Electrical Engineering, Tarbiat Modares University, Teheran, Iran (e-post: a.hadei@modares.ac.ir). M. Lotfizad är från Institutionen för elektroteknik, Tarbiat Modares University, Teheran, P.O.Box 14115-143, Teheran, Iran. (e-post: lotfizad@modares.ac.ir). en av filterkoefficienterna uppdateras en eller flera gånger i varje ögonblick, för att uppnå en lämplig avvägning mellan konvergenshastighet och beräkningskomplex [15]. Prestandan hos de föreslagna algoritmerna studeras fullständigt genom energibevarande [16], [17] analys som används i adaptiva filter och de allmänna uttrycken för det steady-state genomsnittliga kvadratfelet och övergående prestandaanalys härleddes i [15], [18]. Vad vi föreslår i detta dokument är användningen av FAP- och FEDS-algoritmerna vid bulleravstängning för talförstärkning. Vi jämför resultaten med klassisk adaptiv filteralgoritm som LMS, NLMS, AP och RLS algoritmer. Simuleringsresultat visar de två algoritmernas goda prestanda när det gäller att dämpa bullret. I följande finner vi också den optimala parametern som används i dessa algoritmer. Vi har organiserat vår uppsats på följande sätt: I nästa avsnitt kommer de klassiska adaptiva algoritmerna såsom LMS, NLMS, AP och RLS algoritmer att ses över. I det följande kommer FAP-algoritmen [15] och FEDS [18] att införas kortfattat. I avsnitt 4 presenteras den adaptiva inställningen för bulleravstängning. Vi avslutar dokumentet med omfattande uppsättning simuleringsresultat. I hela dokumentet antas följande noteringar: Annullering för Talförbättring där och  på är den steg-storlek som bestämmer konvergenshastigheten och steady-state medel-kvadratfel (MSE). Dessutom, utdatafelsignalen, ) (n e, ges av För att öka konvergenshastigheten för LMS algoritm, NLMS och AP algoritmer föreslogs som kan anges som [9] (n)e(n) och filtervektor uppdatering ekvation i RLS algoritm är [14]: där ) n ( C är uppskattningen av autokorrelationsmatrisen. Denna matris ges av den parameter är glömska faktor och 1 0. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. FAPA OCH FEDER ALGORITMS Med hänvisning till figur 1, felsignalen, ) (n e, kan uttryckas som: Med tanke på de prover där vi fokuserar på situationen där M L  på, Eq.7 kan skrivas som: där dessa kolumner dessutom definieras genom Vektorn för önskade signalprov ges av och ) n ( e definieras på liknande sätt. Det adaptiva filtreringsproblemet kan nu formuleras som uppgiften att hitta uppdateringen för d.v.s. som en viktad summa av kolumnerna i ) n ( X med inslag av ) n ( h är viktningsfaktorerna. En girig algoritm för att successivt bygga (bättre) approximationer till en given vektor med linjära kombinationer av vektorer från en given uppsättning är BMP algoritmen. Inspirerad av denna algoritm, utformad och utvecklad i ett annat sammanhang och med andra motiv än de i detta dokument, vi utformar ett förfarande för rekursivt bygga en approximation till ) n ( d med linjära kombinationer av kolumnerna i ) n ( X. Om vi antar att vi har en approximation till I att bygga en bättre approximation genom uppdateringen av endast en koefficient i ) 1 n ( h  på, Vi skulle skriva det nya felet som är indexet för den koefficient som ska uppdateras i noll 'th P-iteration vid tidpunkten n, och j u är M-vektor med 1 i position j och 0 i alla andra positioner. Intuitivt, det skulle vara vettigt att välja ) n ( j) som index motsvarande den kolumnen av ) n ( X som är mest lik apriori approximation fel av Eq. - 13. - Vad är det för fel på dig? Koefficient ) (n j har därför identifierats som den som ska uppdateras. Vi har identifierat två sätt att välja ) (n j : I) ökning ) (n j följd av n modulo M och II) välja ) (n j på ett sådant sätt att maximalt minska restvärdet av motsvarande uppdatering beräkning. Det tidigare urvalet i samband med Eq.14 är FEDS-algoritmen, medan det senare i samband med Eq.14 resulterar i FAP-algoritmen. Således, i FAPA, ) n ( j  påträffas som index i kolumnen ) n ( X på vilken ) n ( e  på vilken har sin maximala projektion, -eller med andra ord: Var.,. betecknar en inre produkt mellan de två vektorargumenten. Med tanke på indexet ) n ( j  till, uppdateringen av motsvarande filterkoefficient är värdet av projektionen av ) n ( e  på enheten vektorn med riktning ges av ) Således, noll 'th P-titrering uppdaterar filtervektorn så här: För att ha kontroll på konvergenshastighet och stabilitet av algoritmer, vi introducera steg-storleken i algoritmen som följer: Med tanke på detta, det uppdaterade feluttrycket av Eq.14 kan skrivas som: Om vi vill göra mer än en P-itering i tid n, det förfarande som beskrivs ovan börjar med att hitta den maximala projektionen av 1793-8163 många gånger som önskat, säger P gånger, vilket leder till en sekvens av koefficient uppdateringar: Observera att om 2 P  och det är helt möjligt att en viss koefficient uppdateras mer än en gång vid en given tid n. Den resulterande filterkoefficient vektorn efter P iterationer i tid n ( ) n ( ) 1 P ( h, men där det inte finns någon risk för tvetydighet, vi ska helt enkelt hänvisa till detta filterv ) n (v. Den formel som beskrivs endast är en gång. Det är intressant att notera att en något annorlunda, men likvärdig, förfarande till den som beskrivs ovan skulle resultera om vi försökte hitta den minsta kvadraten lösning till den över fastställda uppsättning ekvationer (kom ihåg M L  på ): Med förbehåll för den begränsning som, med tanke på en inledande lösning, säga ) n ( h  på, Vi får justera endast en del av denna vektor. Av ovanstående framgår det tydligt att nyckelberäkningarna av vår adaptiva filteralgoritm är de som görs av Eqs.15 och 17. Använda EKG. 13 och 12, hittar vi och Dessa är relevanta ekvationer om en koefficient uppdatering, dvs.. En P-titrering utförs för varje nytt signalprov. Observera att efter att ha beräknat villkoren för Eq. 23, mycket lite ytterligare arbete är inblandade i att hitta uppdateringen av Eq. 24. Hur är det fatt? Det är lärorikt att uttryckligen ange dessa ekvationer också för iteration no. 0 i  på gång n : Från dessa ekvationer är det uppenbart att vissa termer endast beror på n, d.v.s. De måste beräknas en gång för varje n och kan därefter användas oförändrat för alla P-iterationer vid tidpunkten n. Andra termer beror på både n och P-itering index och måste därför uppdateras för varje P-iteration. Eftersom vi måste associera uppdateringen beroende endast på n med iteration no. 0, Detta är den mest beräknade uppdateringen. Av ovanstående framgår det tydligt att de inre produkterna spelar en framträdande roll i de beräkningar som ingår i algoritmen. Som formulerats fram till denna punkt, uppenbara rekursioner för dessa inre produkter är och Fig. 2 visar adaptiv inställning för bulleravstängning. I detta program passerar den skadade signalen genom ett filter som tenderar att dämpa ljudet samtidigt som den lämnar signalen oförändrad. Denna process är en adaptiv process, vilket innebär att den inte kan kräva kunskap i förväg om signal- eller bulleregenskaper. International Journal of Computer andElectrical Engineering, vol. Två, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej, nej! Detta beslut träder i kraft dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. Adaptiv ljudavstängningsalgoritmer använder två eller flera mikrofoner (sensor). En mikrofon används för att mäta tal + ljudsignal medan den andra används för att mäta ljudsignalen ensam. Tekniken anpassar en uppsättning filterkoefficienter för att avlägsna bullret från den bullriga signalen. Denna teknik kräver dock att bullerkomponenten i den skadade signalen och bullret i referenskanalen har hög samstämmighet. Tyvärr är detta en begränsande faktor, eftersom mikrofonerna måste separeras för att förhindra att talet tas med i bullerreferensen och därmed tas bort. Med stora separationer är bullrets enhetlighet begränsad och detta begränsar denna tekniks effektivitet. Sammanfattningsvis använder vi två ingångar och ett adaptivt filter för att realisera adaptiv bulleravstängning. En ingång är signalen korrumperad av buller (Primary Input, som kan uttryckas som ) Bild. 2............................................................... I denna inställning modellerar vi signalbanan från bullerkällan till primärsensorn som en okänd FIR-kanal e W. Genom att tillämpa adaptivt filter på referensbuller vid referenssensorn använder vi sedan en adaptiv algoritm för att träna adaptivt filter för att matcha eller uppskatta egenskaperna hos okänd kanal e W. Om de uppskattade egenskaperna hos okänd kanal har försumbara skillnader jämfört med de faktiska egenskaperna, bör vi framgångsrikt kunna ta bort bullerkomponenten i skadad signal för att erhålla önskad signal. Observera att båda ljudsignalerna för denna konfiguration måste vara okorrelerade med signalen ) n ( s. Dessutom måste bullerkällorna korreleras till varandra på något sätt, helst lika, för att få bästa resultat. Gör med felsignalens karaktär, felsignalen kommer aldrig att bli noll. Felsignalen bör konvergera till signalen ) n ( s, men inte konvergera till den exakta signalen. Med andra ord, skillnaden mellan signalen ) n ( s och felsignalen ) n ( e kommer alltid att vara större än noll. Det enda alternativet är att minimera skillnaden mellan dessa två signaler.  I det här avsnittet utvärderar vi prestandan för varje algoritm vid inställning av bulleravstängning som visas i bild. 2............................................................... Original-, primär- och referenssignalerna kommer från referensen [20]. Det ursprungliga talet är korrumperat med kontorsljud. Den primära signalens signal-brusförhållande (SNR) är -10.2180 dB. Denna signal behandlas sedan som i bild. 2. Utgångspunkten är följande: Bilda. 3 visar signalerna. Ordern på filtret var inställd på M=8. Parametern är inställd på 0,002 i LMS och 0,005 i NLMS- och AP-algoritmerna. Bilda. 4 visar den filtrerade utgångssignalen och det genomsnittliga kvadratfelet (lärkurvan) i LMS-algoritmen. Den filtrerade signalens SNR beräknas för detta experiment. Förbättringen av SNR (SNRI) definieras som det slutliga SNR minus det ursprungliga SNR. SNRI i LMS algoritmen är 13.5905. Bilda. 5, 6 visar resultaten för NLMS och AP algoritmer. Som vi kan se konvergenshastigheten i NLMS och AP algoritmer är snabbare än LMS algoritm. Detta faktum kan ses i både filtrerad utdata och inlärningskurva. Resultaten visar att FEDS och FAP har snabbare konvergenshastighet än LMS, NLMS, AP-algoritmer och kan jämföras med RLS-algoritmen. SNRI i dessa algoritmer är 22.2623 och 24.9078. Bilda. 9 visar resultaten för RLS algoritm. I denna algoritm var parametern  på 0.99. Resultaten visar att RLS-algoritmen har snabbare konvergenshastighet jämfört med LMS, NLMS och AP-algoritmer. SNRI i denna algoritm är 29.7355. Tabell 2 sammanfattar SNRI-resultaten. Fikon. 10-15 visa filterkoefficienterna evolutioner av LMS, NLMS, AP, FEDS, FAP och RLS algoritmer. Resultaten visar återigen att prestandan hos FEDS och FAP är bättre än LMS-, NLMS- och AP-algoritmerna och kan jämföras med RLS-algoritmen. För att få den optimala ordningen filtret i FEDS och FAP algoritmer, ändrade vi ordningen av filter från 1 till 300 och sedan beräknade SNRI för varje ordning av filter. Fikon. 16-17. är SNRI kontra ordningen av filter. I den här simuleringen ställdes parametrarna in till 002 I varje algoritm presenterades tidsutvecklingen av filterkranar, genomsnittligt kvadratfel och utmatningen av filter. Simuleringsresultaten visar att konvergenshastigheten för dessa algoritmer är jämförbar med RLS-algoritmen. Dessutom beräknades de optimala värdena för FEDS- och FAP-algoritmerna genom experiment. I dessa algoritmer är antalet iterationer som ska utföras vid varje ny urvalstidpunkt en vald parameter som ger upphov till attraktiva och explicita avvägningar mellan konvergens/spårningsegenskaper och beräkningskomplexitet.
En ny metod för bulleravstängning föreslogs i REF där två adaptiva algoritmer, FAP (Fast Affine Projection) och FEDS (Fast Euclidean Direction Search) algoritmer används för tillbakadragande av buller i talsignal.
A Family of Adaptive Filter Algorithms in Noise Cancellation for Speech Enhancement
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}