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公开(公告)号：CN113193855A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110446659.X
申请日：2021-04-25
IPC: H03H21/00
Abstract: 本发明公开了一种用于辨识低秩声系统的鲁棒自适应滤波方法，为了增强自适应滤波器对非高斯噪声的鲁棒性，利用Cauchy估计器或Welsch估计器建立代价函数，获得一类数值稳定的鲁棒自适应滤波算法。相对于基于递推最小二乘类方法，本发明提出的方法对非高斯噪声更加鲁棒，实验验证了所提方法的有效性。同时，采用和分别对和进行近似，以计算加权因子γ1(n)和γ2(n)，由于自适应参数ξ和c的记忆功能，加权因子γ1(n)和γ2(n)反映了近期噪声样本的统计特性，因此这种近似对本发明鲁棒性的影响可忽略不计。
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公开(公告)号：CN114400016B
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202210069065.6
申请日：2022-01-21
Applicant: 西南科技大学
IPC: G10L21/0208 , G10L21/0216 , G10L21/0308 , G10L25/06
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应解相关和变步长成比例M估计的回声消除方法，包括以下步骤：A、信号获取；B、根据语音信号采样和期望信号采样结果，计算解相关系数向量#imgabs0#C、计算解相关后的输入向量xD(n)和解相关后的期望信号dD(n)；D、计算自适应滤波器的输出y(n)和解相关后的自适应滤波器输出yD(n)；E、计算误差信号e(n)及解相关后的误差信号eD(n)；F、计算成比例矩阵G(n)；G、计算M估计中用于迭代的稳健解相关后的误差信号#imgabs1#H、计算步长参数μ(n)；I、更新自适应滤波器的抽头权向量，并进入下一时刻的处理。本发明对冲击噪声有好的鲁棒性外，还具有收敛速度快、稳态误差好的优点。
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公开(公告)号：CN117636894A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311670403.2
申请日：2023-12-05
IPC: G10L21/0216 , G10L21/0264 , G10K11/178 , G10L21/0208
Abstract: 本发明公开了一种基于多通道盲辨识和多通道均衡的语音去混响方法，对多通道盲辨识问题，在归一化多通道频域最小均方算法(NMCFLMS)的基础上，设计了一种可变正则化函数，将信噪比、输出信号能量和滤波器长度信息融入其中，使算法对加性噪声、语音的非平稳性具有鲁棒性。此外，为了使所提方法在时变条件下具有更好的跟踪性能，提出了一种根据均方误差对正则化参数刷新的机制。这样，在噪声环境下能获得更快的收敛速度和跟踪速度，能使基于通道均衡的语音去混响获得更好的去混响效果，尤其是在低信噪比环境下自适应滤波器处于暂态期间，去混响性能显著提升。
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公开(公告)号：CN117978129B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202410067707.8
申请日：2024-01-16
Abstract: 本发明公开了一种用于盲辨识多通道低秩声系统的频域自适应滤波方法，将最近克罗内克积(NKP)分解方法推广到频域多通道低秩声学系统盲辨识，提出了基于NKP分解的归一化多通道频域最小均方(NKP‑NMCFLMS)自适应算法，具体讲，利用NKP将较长的多通道自适应滤波器分解为两组短的子滤波器，建立了两组广义的多通道频域块信号模型，然后将采集到的数据变换到频域，根据频域数据完成自适应子滤波器系数向量计算。
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公开(公告)号：CN115967372B
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202211578812.5
申请日：2022-12-07
IPC: H03H21/00 , H03K5/1252
Abstract: 本发明公开了一种基于递推最小鲁棒估计的低复杂度有源脉冲噪声控制方法，对FxlogRLS算法进行了扩展，基于最近克罗内克积的滤波输入递归最小M估计算法(简称FxRLM‑NKP)对脉冲噪声进行有源控制。利用克罗内克积将自适应控制器的系数向量w(n)分解成两组短的子滤波器向量w1(n)、w2(n)，由此建立信号模型。采用具有自适应参数的鲁棒估计器定义一组代价函数，由此推导出相应的自适应控制算法。克罗内克积分解的使用降低了自适应控制算法的计算复杂度；自适应M估计器使得本发明(FxRLM‑NKP算法)对脉冲噪声具有鲁棒性。实验结果表明，本发明在脉冲噪声有源控制中表现出良好的性能，且具有计算复杂度低的优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117978129A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410067707.8
申请日：2024-01-16
Abstract: 本发明公开了一种用于盲辨识多通道低秩声系统的频域自适应滤波方法，将最近克罗内克积(NKP)分解方法推广到频域多通道低秩声学系统盲辨识，提出了基于NKP分解的归一化多通道频域最小均方(NKP‑NMCFLMS)自适应算法，具体讲，利用NKP将较长的多通道自适应滤波器分解为两组短的子滤波器，建立了两组广义的多通道频域块信号模型，然后将采集到的数据变换到频域，根据频域数据完成自适应子滤波器系数向量计算。
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公开(公告)号：CN113655441A
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN202110927525.X
申请日：2021-08-11
IPC: G01S5/22
Abstract: 本发明公开了一种低复杂度折中预白化的鲁棒声源定位方法，利用克罗内克积将线性预测器系数向量降维分解，构建基于克罗内克积的最优化子模型；对最优化子模型迭代求解，获得两个子预测器系数向量，进而得到预测器系数向量a，由此可得麦克风信号的预测误差信号c(n)；最后根据SRP算法，对预测误差信号时移，通过计算时移预测误差信号对间的互相关之和在空间搜索声源方位，峰值位置则为估计的声源方位。该发明通过利用克罗内克积对线性预测器系数向量降维分解，由此降低声源定位算法的计算复杂度。
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公开(公告)号：CN118658485A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410953055.8
申请日：2024-07-16
Applicant: 西南科技大学
IPC: G10L21/0208 , G10L21/0216 , G10L25/30
Abstract: 本发明涉及语音通信声学回音抵消技术领域，具体涉及基于ADALINE模型输入数据重用个数可变的声学回音抵消方法。该方法采用ADALINE神经网络模型来完成语音回音抵消。本发明解决了APA算法重用输入数据个数固定的问题，以及提高算法在稀疏系统中的学习速度，最终表现出学习速度快，稳态失调低，以及声学回音抵消效果好的特点。
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公开(公告)号：CN116340754A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310185125.5
申请日：2023-03-01
Applicant: 西南科技大学
IPC: G06F18/213 , G06F18/00 , G06F17/11
Abstract: 本发明公开的一种对抗脉冲噪声的宽线性转换步长波束形成算法，包括：自适应波束形成器，所述自适应波束形成器中包括核心算法，所述核心算法包括依据n时刻的步长对n+1时刻的均方权值偏差趋势进行估计的迭代步长获取步骤，通过信号获取设备移除异常值的异常值移除步骤、基于所述异常值移除步骤获得的矫正接受数据向量进而获得误差信号的误差信号获取步骤、在进行迭代步长获取步骤前预设用于计算步长参数的步长预设步骤、将迭代步长获取步骤中的步长进行迭代的最小值选取步骤，本发明通过估计n+1时刻的均方权值偏差趋势实现对步长的最优选择并在最优选择中选取最小值，实现选择步长权衡功能进而兼顾稳态性与收敛速度的功能并且具备抗噪声的功能。
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公开(公告)号：CN115954011A
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202211580246.1
申请日：2022-12-09
IPC: G10L21/0208 , G10L21/0232 , G10L21/0264
Abstract: 本发明公开了一种用于辨识低秩声系统的频域自适应滤波方法，它将最近克罗内克积(NKP)扩展到频域，建立了一种基于NKP的频域递推最小二乘(NKP‑FRLS)算法用于辨识时变声学系统。利用NKP将长度为L的自适应滤波器分解成两组长度分别为L1和L2的子滤波器和由此建立信号模型和递推最小二乘代价函数，先后计算输入信号谱矩阵、子滤波误差向量、功率谱矩阵以及卡尔曼滤波增益矩阵，在此基础上，计算出子滤波器向量进而得到建模滤波器的系数向量由此降低自适应滤波器的计算量，并获得对高斯噪声鲁棒的自适应算法。实验表明，本发明在收敛性能和计算效率方面都优于传统的频域递推最小二乘(FRLS)算法。
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