基于深神经网络的线性回波抵消与不完全传递函数的凸重构

• 作者: 文锁
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 线性回波 回声消除 深神经网络 软阈值
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 所属期刊栏目: 设计与应用
• 页码范围: 108-112
• 页数: 5页
• 分类号: TN914
• 语种: 中文
• DOI: 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2020.06.023

摘要

开发了一种在时频域中工作算法,该算法假设只有在逼近信号不活跃的频率条件下,才能估计出各自的传递函数;该算法利用在混合信号上训练的深神经网络来检测逼近信号的活动,在未检测到任何活动频率情况下,使用常规频域最小二乘法估计声波传递函数;对于出现的传递函数(ITF)估计不完整问题,该算法通过模糊时间域内ITF最稀疏表示来完成,将软阈值函数应用于时间域,由软阈值函数自适应完成,同时使用过采样来提高精度.实验结果表明:在活跃频率为80％时,该算法比传统算法收敛速度快50％左右;语音实验中,改进ADMM算法耗时0.125 s,明显优于传统算法;为语音传输业务中存在回声消除问题提供了新思路.