基于经验模态分解的子带自适应声学回声消除算法

• 作者: 李娜 陆晓明 陈盛云
• 来源期刊: 三峡大学学报(自然科学版)
• 学科: 工学
• 关键词: 回声消除 自适应算法 经验模态分解
• 年，卷（期）: 2010,（3）
• 所属期刊栏目: 信息技术
• 页码范围: 85-89
• 分类号: TP202+.7
• 字数: 2247字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-948X.2010.03.021

摘要

在语音通信中,声学回声消除技术用于消除扬声器与麦克风之间耦合产生的回声干扰.在声学回声抵消系统的实现过程中,可以通过子带技术来提高系统的性能,并减小算法本身的运算量.常见的子带算法多是基于组合滤波器、小波变换实现的.本文基于经验模态分解提出一种新的自适应回声消除算法EMD-APNLMS,它克服了基于组合滤波器算法收敛慢的缺点以及基于小波变换算法需要选择小波基的问题.计算机仿真结果表明,该算法实现了回声的消除,收敛速率较快,非常适用回声这种非平稳信号的处理.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈盛云	昆明理工大学信息与自动化学院	25	71	5.0	7.0
2	李娜	昆明理工大学信息与自动化学院	21	66	5.0	7.0
3	陆晓明	昆明理工大学信息与自动化学院	2	2	1.0	1.0