1.本发明涉及在线会议技术领域，尤其涉及一种通信系统啸叫抑制方法和装置。


背景技术：

2.在图1所示的通信系统中，当一个会议客户端用户a发话时，其邻近的会议客户端用户b的接收信号u(n)通过它的外放扬声器并经空间声学反馈路径h1(n)不可避免地耦合至发话方会议客户端a的麦克风，由此构成图1中所示的闭环回路1；此外，会议客户端用户a发话时的语音信号也会经空间声学反馈路径耦合到用户b的麦克风、并经b的发送链路和通信网络传输而送回至用户a的外放扬声器，然后再次耦合到b的麦克风而构成另一闭环回路，为简便起见，该闭环回路在图1中未画；同样地，用户b发话时，其邻近的用户a接收信号也会通过它的外放扬声器经声学反馈路径耦合至用户b的麦克风，从而也构成一闭环回路，该闭环回路在图1中未画。而远程的收话方会议客户端用户c1的接收信号u1(n)通过它的外放扬声器并经声学反馈路径h2(n)耦合至其邻近的收话方会议客户端用户c2的麦克风，由此构成图1中所示的闭环回路2；同样地，用户c2的接收信号通过它的外放扬声器经声学反馈路径也耦合至用户c1的麦克风而构成另一闭环回路，在图1中也未画。这些闭环回路的存在，引发了通信系统的不稳定、并产生严重的啸叫，以致通信系统无法正常工作。
3.现有的处理方式通常是在会议客户端首先进行啸叫的检测，在检测到啸叫发生时，会议客户端对其发送链路信号进行静音（如果该客户端没有发言）或者限波处理。然而，这种基于啸叫检测的控制方案，其核心要求是准确而及时地检测到啸叫现象；而现有的啸叫检测技术均存在误检和滞后检测问题。在误检的情况下，虽然对会议客户端后续采用静音处理的技术方案危害不大，但会议客户端后续处理若采用限波技术方案，则危害极大。另一方面，啸叫的滞后检测问题是现有的啸叫检测技术普遍存在的缺陷，目前尚无克服该缺陷的解决方案；该缺陷则会给参会者带非常痛苦的体验，因为啸叫已经发生了，在会议客户端检测到啸叫并启动后续处理时至啸叫最终消失为止，需经历一定的时间。因此，有必要提供一种能够及时有效抑制啸叫现象的方案。


技术实现要素：

4.为了解决上述问题，本发明提供了一种通信系统啸叫抑制方法和装置，能够通过对麦克风接收信号中的声学反馈信号的抑制，来实现通信系统中啸叫现象的抑制。
5.本发明的第一方面涉及一种通信系统啸叫抑制方法，包括：根据预设的参考信号和麦克风接收信号各自的子带谱，估计声学反馈抑制增益函数；对所述声学反馈抑制增益函数进行时域变换得到线性滤波器系数矢量，所述线性滤波器系数矢量用以对所述麦克风接收信号进行时域滤波。
6.可选地，所述根据预设的参考信号和麦克风接收信号各自的子带谱，估计声学反馈抑制增益函数，包括：
对预设的参考信号和麦克风接收信号进行延时对齐，得到已对齐的参考信号；对所述已对齐的参考信号和所述麦克风接收信号进行子带域变换，得到已对齐的参考信号的子带谱和麦克风接收信号的子带谱；根据所述已对齐的参考信号的子带谱和所述麦克风接收信号的子带谱，获得声学反馈信号的子带谱估计；根据所述麦克风接收信号的子带谱和估计的所述声学反馈信号的子带谱，进行声学反馈抑制增益函数的估计。
7.可选地，所述对预设的参考信号和麦克风接收信号进行延时对齐，得到已对齐的参考信号，包括：根据所述参考信号和所述麦克风接收信号，进行自适应时延估计；其中，参与自适应时延估计的所述参考信号和所述麦克风接收信号经过白化滤波预处理；根据自适应时延估计的时延参数进行时延对齐，得到已对齐的参考信号。
8.可选地，所述根据所述参考信号和所述麦克风接收信号，进行自适应时延估计，包括：根据公式进行自适应时延估计；当用以表征声学反馈信号形成路径的有限冲击响应fir滤波器收敛时，时延参数的估计为绝对值最大的系数所对应的索引；其中，为n时刻fir滤波器的系数矢量，l为系数矢量维数；为白化的参考信号矢量；为白化的麦克风接收信号；；,和为两个预设的递归常数，且；为大于0的预设实常数；为预设的学习率实常数;误差信号由公式计算。
9.可选地，所述得到已对齐的参考信号之后，所述方法还包括：对所述麦克风接收信号和所述已对齐的参考信号进行白化滤波处理；对白化的麦克风接收信号，以及白化的已对齐的参考信号进行子带域变换，得到各自对应的子带谱；相应地，所述根据所述已对齐的参考信号的子带谱和所述麦克风接收信号的子带谱，获得声学反馈信号的子带谱估计，包括：根据所述麦克风接收信号的子带谱、所述白化的麦克风接收信号的子带谱，以及所述白化的已对齐的参考信号的子带谱，自适应估计声学反馈路径的子带谱传递函数；根据所述声学反馈路径的子带谱传递函数和已对齐的参考信号的子带谱，获得声
学反馈信号的子带谱估计。
10.可选地，所述根据所述麦克风接收信号的子带谱和估计的所述声学反馈信号的子带谱，进行声学反馈抑制增益函数的估计，包括：根据估计的所述声学反馈信号的子带谱和所述麦克风接收信号的子带谱，获得子带域后验信噪比估计；根据估计的所述子带域后验信噪比、前一帧的声学反馈抑制增益函数估计和预设自适应平滑参数，获得子带域先验信噪比估计；根据公式，获得第k个子带第t帧时刻的声学反馈抑制增益函数的估计；其中，为估计的第k个子带第t帧时刻的子带域先验信噪比。
11.可选地，所述对所述声学反馈抑制增益函数进行时域变换得到线性滤波器系数矢量包括：对估计的所述声学反馈抑制增益函数进行时域变换，获得时域信号矢量；利用预设的窗函数对所述时域信号矢量进行均衡，得到所述线性滤波器系数矢量。
12.本发明的第二方面涉及一种通信系统啸叫抑制装置，包括：声学反馈抑制估计模块，用于根据预设的参考信号和麦克风接收信号各自的子带谱，估计声学反馈抑制增益函数；线性滤波器系数生成模块，用于对所述声学反馈抑制增益函数进行时域变换得到线性滤波器系数矢量，所述线性滤波器系数矢量用以对所述麦克风接收信号进行时域滤波。
13.可选地，所述声学反馈抑制估计模块包括：时域信号对齐单元，用于对预设的参考信号和麦克风接收信号进行延时对齐，得到已对齐的参考信号；子带变频单元，用于对所述已对齐的参考信号和所述麦克风接收信号进行子带域变换，得到已对齐的参考信号的子带谱和麦克风接收信号的子带谱；子带域处理单元，用于根据所述已对齐的参考信号的子带谱和所述麦克风接收信号的子带谱，获得声学反馈信号的子带谱估计；并根据所述麦克风接收信号的子带谱和估计的所述声学反馈信号的子带谱，进行声学反馈抑制增益函数的估计。
14.可选地，所述时域信号对齐单元用于根据所述参考信号和所述麦克风接收信号，进行自适应时延估计；其中，参与自适应时延估计的所述参考信号和所述麦克风接收信号经过白化滤波预处理；根据自适应时延估计的时延参数进行时延对齐，得到已对齐的参考信号。
15.可选地，所述时域信号对齐单元用于根据公式进行自适应时延估计；当用以表征声学反馈信号形成路径的有限冲击响应fir滤波器收敛时，时延参数的估计为绝对值最大的系数所对应的索引；
其中，为n时刻fir滤波器的系数矢量，l为系数矢量维数；为白化的参考信号矢量；为白化的麦克风接收信号；；,和为两个预设的递归常数，且；为大于0的预设实常数；为预设的学习率实常数;误差信号由公式计算。
16.可选地，所述时域信号对齐单元还用于对所述麦克风接收信号和所述已对齐的参考信号进行白化滤波处理；相应地，所述子带变频单元还用于对白化的麦克风接收信号，以及白化的已对齐的参考信号进行子带域变换，得到各自对应的子带谱；相应地，所述子带域处理单元包括：子带谱传递函数估计子模块，用于根据所述麦克风接收信号的子带谱、所述白化的麦克风接收信号的子带谱，以及所述白化的已对齐的参考信号的子带谱，自适应估计声学反馈路径的子带谱传递函数；根据所述声学反馈路径的子带谱传递函数和已对齐的参考信号的子带谱，获得声学反馈信号的子带谱估计；子带域抑制增益函数计算子模块，用于根据所述麦克风接收信号的子带谱和估计的所述声学反馈信号的子带谱，进行声学反馈抑制增益函数的估计。
17.可选地，所述子带域抑制增益函数计算子模块用于根据所述子带谱传递函数估计子模块估计的所述声学反馈信号的子带谱和所述麦克风接收信号的子带谱，获得子带域后验信噪比估计；根据估计的所述子带域后验信噪比、前一帧的声学反馈抑制增益函数估计和预设自适应平滑参数，获得子带域先验信噪比估计；根据公式，获得第k个子带第t帧时刻的声学反馈抑制增益函数的估计；其中，为估计的第k个子带第t帧时刻的子带域先验信噪比。
18.可选地，所述线性滤波器系数生成模块用于对所述子带域抑制增益函数计算子模块估计的所述声学反馈抑制增益函数进行时域变换，获得时域信号矢量；利用预设的窗函数对所述时域信号矢量进行均衡，得到所述线性滤波器系数矢量。
19.本发明的第三方面涉及一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现如第一方面所述的方法。
20.本发明的第四方面涉及一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如第一方面所述的方法。
21.本发明根据预设的参考信号和麦克风接收信号各自的子带谱，估计声学反馈抑制增益函数，进而利用声学反馈抑制增益函数时域变换得到的线性滤波器系数矢量对麦克风
接收信号进行时域滤波，实现对麦克风接收信号中的声学反馈信号的抑制，以此达到抑制通信系统啸叫现象的目的。
附图说明
22.图1为根据本发明一实施例的通信系统啸叫抑制方法的流程示意图；图2为根据本发明一实施例的声学反馈信号形成的原理模型示意图；图3为根据本发明一实施例的通信系统啸叫抑制方法的流程示意图；图4为根据本发明一实施例的声学反馈抑制增益函数估计方法的流程示意图；图5为根据本发明一实施例的时域信号对齐与白化预处理的结构框图；图6为根据本发明一实施例的分析滤波器组的算法的示意图；图7为根据本发明一实施例的通信系统啸叫抑制装置的结构示意图；图8为根据本发明一实施例的声学反馈抑制估计模块的结构示意图；图9为根据本发明一实施例的通信系统啸叫抑制器的原理系统框图；图10为能够实施本发明实施例的示例性电子设备的方框示意图。
具体实施方式
23.为了更好的理解上述技术方案，下面将结合说明书附图以及具体的实施方式对上述技术方案做详细的说明。
24.鉴于通信系统啸叫产生的场景可由图1来示意描述，本发明的发明人考虑，可以在会议客户端的麦克风接收信号中对来自于其邻近的其它会议客户端反馈来的声学反馈信号进行抑制处理，以便达到抑制通信系统啸叫现象的目的。
25.可以理解的是，本发明提供的通信系统啸叫抑制方法可应用于包括但不限于通信系统中会议客户端的上行（发送）链路，还可应用于集群通信系统中移动客户端的上行（发送）链路，以及扩声等类似的系统中。
26.考虑到声学反馈信号x(n)是邻近的收话方客户端的接收信号u(n) 通过其外放扬声器、经空间声学反馈路径h1(n)耦合到发话方客户端的麦克风而形成的，收话方客户端扬声器的接收信号u(n)可视为由发话方客户端的上行（发送）链路中声码器的输入信号r(n)经过其后续处理、网络传输与转发后送至收话方客户端的下行（接收）链路而产生的。那么声学反馈信号x(n)可以看成是发话方客户端的上行链路中声码器的输入信号r(n)途经通信网络系统和收话方客户端的下行链路、邻近的收话方客户端到发话方客户端之间的空间声学反馈路径h1(n)而形成的。其中，通信网络系统和收话方客户端的下行链路可近似等效为传递路径h3(n)。
27.参考图2，其示出了根据本发明一实施例的声学反馈信号形成的原理模型示意图。如图2所示，声学反馈信号x(n)可近似地表述为：，其中，是一个fir（(finite impulse response，有限冲击响应）滤波器，，可近似地表征声学反馈信号x(n) 形成的混合路径，“*”代表线性卷积算子。为简化起见，可近似把
看作一个待估的时延参数τ，即，这里为单位脉冲函数。
28.由于发话方客户端的麦克风接收信号y(n)中的回声信号d(n)可由发话方客户端上行（发送）链路中后续的aec（acoustic echo canceller，声学回声抵消器）来处理，故这里我们暂不处理该回声信号d(n)，把它与发话方客户端的近端语音信号s(n)一起合并成信号s
c (n)来考虑，那么发话方客户端的麦克风接收信号y(n)可表示为：，其中，。这样，可以考虑将声学反馈信号x(n)视为发话方客户端的麦克风接收信号y(n)中的噪声信号，则可应用降噪技术来抑制它。为避免引入额外的非线性而影响aec的性能，可以在发话方客户端的（上行）发送链路中aec之前，利用线性时变滤波器来抑制麦克风接收信号y(n)中的声学反馈信号x(n)。
29.具体地，参考图3，其示出了根据本发明一实施例的通信系统啸叫抑制方法的流程示意图。如图3所示，本发明一实施例提供了一种通信系统啸叫抑制方法，包括：s301、根据预设的参考信号和麦克风接收信号各自的子带谱，估计声学反馈抑制增益函数；s302、对所述声学反馈抑制增益函数进行时域变换得到线性滤波器系数矢量，所述线性滤波器系数矢量用以对所述麦克风接收信号进行时域滤波。
30.这样，线性滤波器使用上述方法得到的线性滤波器系数矢量对麦克风接收信号进行滤波处理，可以实现对麦克风接收信号中的声学反馈信号的抑制，以此达到抑制通信系统啸叫现象的目的。
31.参考图4，其示出了根据本发明一实施例的声学反馈抑制增益函数估计方法的流程示意图。如图4所示，本发明一实施例提供了一种声学反馈抑制增益函数估计方法，包括：s401、对预设的参考信号和麦克风接收信号进行延时对齐，得到已对齐的参考信号。
32.本发明的一些实施例中，可以大致估计发话方客户端的上行（发送）链路的一个参考点的参考信号r(n)传输到其邻近的收话方客户端的下行（接收）链路的一个参考点的时延参数τ，继而，根据估计的时延参数τ将参考信号r(n)和麦克风接收信号y(n)进行延时对齐，生成已对齐的参考信号。
33.可以理解的是，本发明的一些实施例中，收话方客户端的下行链路的一个参考点可以为收话方客户端扬声器的输入点。相应地，发话方客户端的上行链路的参考点的参考信号可以为上行链路中声码器的输入信号，也可以是经过本发明提供的方案进行啸叫抑制的输出点的输出信号，或者也可以是上述输出点和声码器的输入点之间的上行链路中任何节点处的信号。
34.实际应用中，时延参数τ的自适应估计器可以采用时域自适应滤波技术来实现。鉴于麦克风接收信号y(n)中一直存在近端语音s(n)和回声d(n)的混合语音信号，那么用于更新fir滤波器系数矢量的学习算法应该具有抗混合语音信号的鲁棒性，为此可以考虑采用时域时变正则化因子的归一化最小均方误差算法为fir滤波器系数矢量
的学习算法。
35.进一步地，由于通信传输网络的时延通常较大，实际应用中，用于时延估计的fir滤波器的系数矢量的维数的数值通常设置很高，由此可能会导致fir滤波器学习的收敛速度变慢。
36.本发明的一些实施例中，可以根据所述参考信号和所述麦克风接收信号，进行自适应时延估计；其中，参与自适应时延估计的所述参考信号和所述麦克风接收信号经过白化滤波预处理；根据自适应时延估计的时延参数进行时延对齐。这样，通过对参与时延估计的两路信号进行白化预处理，对白化后的信号应用上述时域时变正则化因子的归一化最小均方误差算法，可以加速fir滤波器学习的收敛性，从而提高学习速度。关于信号的白化滤波预处理，可以采用本领域常用的白化滤波器来进行，例如，可以采用线性预测误差滤波器。
37.可选地，本发明的一些实施例中，可以把白化滤波去相关技术与上述时域时变正则化因子的归一化最小均方误差算法相结合，提出一种去相关时域时变正则化因子的归一化最小均方误差算法的时延估计器。具体地，参考图5，其示出了根据本发明一实施例的时域信号对齐与白化预处理的结构框图。如图5所示，本发明的一些实施例中，可以通过如下公式（1）定义误差信号：（1）其中，，为n时刻fir滤波器的系数矢量，l为系数矢量维数；为白化的参考信号矢量；为白化的麦克风接收信号。
38.相应地，本发明一实施例提供的去相关时域时变正则化因子的归一化最小均方误差算法可通过如下公式（2）表述：（2）式中，；,和为两个预设的递归常数，且；为大于0的预设实常数；0 <μ< 2为预设的学习率实常数；误差信号由公式（1）计算。实际应用中，通常预置为μ=1。
39.这样，可以根据公式（2）进行自适应时延估计，当用以表征声学反馈信号形成路径的有限冲击响应fir滤波器收敛时，时延参数的估计为绝对值最大的系数所对应的索
引。继而，可以根据估计的时延参数τ将参考信号r(n)和麦克风接收信号y(n)进行延时对齐，生成已对齐的参考信号。
40.通过本发明实施例提供的去相关时域时变正则化因子的归一化最小均方误差算法来进行时延估计，可使得估计时延参数的自适应滤波器的学习速度加快，并对近端信号具有较好的鲁棒性，由此提高了时延参数的估计速度和精度。
41.s402、对所述已对齐的参考信号和所述麦克风接收信号进行子带域变换，得到已对齐的参考信号的子带谱和麦克风接收信号的子带谱。
42.本发明的一些实施例中，可以分别对所述麦克风接收信号和所述已对齐的参考信号进行频域变换，生成麦克风接收信号的子带谱和已对齐的参考信号的子带谱。
43.实际应用中，可以分别采用2个afb（analysis filter banks，分析滤波器组）分别把麦克风接收信号y(n)和已对齐的参考信号，变换成麦克风接收信号的子带谱y(k,t)和已对齐的参考信号的子带谱，其中，k为子带索引，t为信号帧索引。
44.可以理解的是，两个afb的原型低通滤波器相同。对于afb，假设原型低通滤波器窗函数为，其长度为n个样本点，k为afb中fft（fast fourier transform，快速傅里叶变换）运算的点数，相应地，子带个数为1+ k/2，m为输入时间序列的数据块长度。
45.参考图6，其示出了根据本发明一实施例的分析滤波器组的算法的示意图。如图6所示，本发明一实施例提供的分析滤波器组的算法包括如下步骤：第0步）：初始化afb中分析移位寄存器的内容初始化为0；第1步）：右端移入m个样本新数据块至中；第2步）：应用窗函数来对的内容进行加权；第3步）：将寄存器的内容划分成r段，每段含k个样本，这里为整数；第4步）：将r个k点样本段叠加后进行k点fft运算，从而获得k个子带分量。
46.s403、根据所述已对齐的参考信号的子带谱和所述麦克风接收信号的子带谱，获得声学反馈信号的子带谱估计。
47.本发明的一些实施例中，可以在子带域中应用麦克风接收信号的子带谱y(k,t)和已对齐的参考信号的子带谱来自适应估计声学反馈路径的子带谱传递函数。继而，根据估计的声学反馈路径的子带谱传递函数和已对齐的参考信号的子带谱，获得声学反馈信号的子带谱估计。
48.考虑到，实际应用中，发话方客户端的麦克风接收信号y(n)中的近端语音信号与其邻近的收话方客户端耦合来的声学反馈信号x(n)具有很强的相关性，这是因为x(n)是由参考信号r(n)经近似等效的传输路径h3(n)形成的, 而r(n)信号又直接源自近端语音信号。这一强相关性的事实使得在子带域中直接应用麦克风接收信号的子带谱和已对齐的参
考信号的子带谱来自适应估计声学反馈路径的子带谱传递函数可能存在严重偏差，进而导致估计的声学反馈信号的子带谱存在较大偏差。
49.可选地，为了减小声学反馈路径的子带谱传递函数的估计偏差，进而减小声学反馈信号的子带谱的估计偏差，得到已对齐的参考信号之后，本发明的一些实施例提供的通信系统啸叫抑制方法中还包括：对所述麦克风接收信号和所述已对齐的参考信号进行白化滤波处理；对白化的麦克风接收信号，以及白化的已对齐的参考信号进行子带域变换，得到各自对应的子带谱。继而，可以根据麦克风接收信号的子带谱、白化的已对齐的参考信号的子带谱和白化的麦克风接收信号的子带谱，自适应估计声学反馈路径的子带谱传递函数。继而，根据估计的声学反馈路径的子带谱传递函数和已对齐的参考信号的子带谱，获得声学反馈信号的子带谱估计。
50.本发明的一些实施例中，可以采用子带域时域时变正则化因子的归一化最小均方误差算法进行声学反馈路径的子带谱传递函数的自适应学习，具体可以根据如下公式（3）学习：（3）公式（3）中，；；；；。
51.分别为两个预设的递归常数，为大于0的预设实常数,为预设的学习率实常数；为第k个子带、第t帧时刻的声学反馈路径的子带谱传递函数矢量，l1为其矢量维数；为第k个子带、第t帧时刻的白化的已对齐的参考信号矢量，其维数为l1；子带索引k = 0, 1, 2,
ꢀ…
, k/2，k为子带谱变换过程中
采用的分析滤波器组afb中fft运算的点数；上标h为矢量的复共轭转置算子符，上标t为矢量的转置算子符。
52.根据上述公式（3）自适应学习获得的声学反馈路径的子带谱传递函数赋值给矢量,用矢量作用于已对齐的参考信号的子带谱，便获得声学反馈信号的子带谱估计，即：，其中，实参数为预置的过估计因子常数；上标h为复共轭转置运算符。
53.本发明的一些实施例中，通过采用白化信号的子带谱和来取代子带谱r
d
(k,t)和y(k,t)进行的自适应学习更新；鉴于白化信号的子带谱和互不相关，从而获得声学反馈路径的子带谱传递函数的无偏估计，极大地减小了声学反馈信号的子带谱估计偏差。
54.s404、根据所述麦克风接收信号的子带谱和估计的所述声学反馈信号的子带谱，进行声学反馈抑制增益函数的估计。
55.在获得声学反馈信号的子带谱之后，可以应用谱减法技术对麦克风接收信号中的声学反馈信号进行抑制。
56.具体地，本发明的一些实施例中，可以根据估计的所述声学反馈信号的子带谱、所述麦克风接收信号的子带谱，获得子带域后验信噪比估计；根据估计的所述子带域后验信噪比、所述声学反馈信号的子带谱和混合语音信号子带谱，获得子带域先验信噪比估计；根据公式，获得第k个子带第t帧时刻的声学反馈抑制增益的估计；其中，为估计的第k个子带第t帧时刻的子带域先验信噪比。
57.本发明的一些实施例中，子带域后验信噪比可以根据所述声学反馈信号的子带谱，获得声学反馈信号自功率谱；根据所述声学反馈信号自功率谱，所述麦克风接收信号的子带谱，获得子带域后验信噪比估计。具体地，可以根据如下公式（4）估计第k个子带第t帧时刻的子带域后验信噪比：（4）其中，y(k,t)是麦克风接收信号的子带谱，。，是声学反馈信号自功率谱的估计，是预设的取值接近1的平滑参数，通常。
58.本发明的一些实施例中，估计得到子带域后验信噪比之后，可以依据决策引导技术来估计子带域先验信噪比。具体地，可以根据如下公式（5）估计第k个子带第t帧时刻的子带域先验信噪比：（5）其中，是（t
‑
1）帧混合语音信号的子带谱的估计，是预设的取值接近1的另一平滑参数，以便克服音乐噪声，通常。
59.考虑到，应用决策引导技术来估计子带域先验信噪比，通常存在滞后一帧的问题，这便使得根据公式，用子带域先验信噪比估计计算得到的声学反馈抑制增益函数，实际上是前一帧的增益，而并非当前帧的增益；由此可能会导致了混合语音信号既有起始段衰减又有结束段拖尾的现象。
60.本发明的一些实施例中，可以采用带自适应平滑参数的两步递归方式来估计子带域先验信噪比，以避免决策引导技术估计先验信噪比的滞后所引发的问题。具体地，在根据估计的所述声学反馈信号的子带谱和所述麦克风接收信号的子带谱，获得子带域后验信噪比估计，之后，可以根据估计的所述子带域后验信噪比、前一帧的声学反馈抑制增益函数估计和预设自适应平滑参数，获得子带域先验信噪比估计；根据公式，获得第k个子带第t帧时刻的声学反馈抑制增益函数的估计；其中，为估计的第k个子带第t帧时刻的子带域先验信噪比。
61.具体地，本发明的一些实施例中，可以根据如下公式（6）、公式（7）来估计第k个子带第t帧时刻的子带域先验信噪比：（6）（7）其中，，是自适应平滑参数，是前一帧的声学反馈抑制增益函数估计。
62.本发明的一些实施例提供的声学反馈抑制增益函数的估计方法，利用白化信号参与时延参数的自适应学习，提高了时延参数的估计速度和精度；通过白化的子带谱参与声学反馈路径的子带谱传递函数估计，提高了声学反馈信号的子带谱的估计精度和速度；进一步地，通过提高子带域先验信噪比的估计精度，为声学反馈抑制增益函数的可靠计算提供了保障。
63.基于图4所示声学反馈抑制增益函数估计方法获得声学反馈抑制增益函数之后，可以对所述声学反馈抑制增益函数进行时域变换，利用时域变换结果以对麦克风接收信号
进行时域滤波，以抑制麦克风接收信号中的声学反馈信号，从而实现通信系统中啸叫现象的抑制。
64.本发明的一些实施例中，可以利用逆傅里叶变换器对声学反馈抑制增益函数进行逆傅里叶变换，从而获得对应的时域信号矢量，继而，利用获得的时域信号矢量对麦克风接收信号进行滤波处理。
65.进一步地，考虑到如果直接将声学反馈抑制增益函数的时域信号矢量对麦克风接收信号进行滤波处理，滤波处理后获得的输出信号可能会存在听觉感知的奇变。
66.可选地，为了消除声学反馈抑制增益函数帧时变性产生的谱奇变，本发明的一些实施例中，可以在对估计的所述声学反馈抑制增益函数进行时域变换，获得时域信号矢量；利用预设的窗函数对所述时域信号矢量进行均衡后，得到线性滤波器系数矢量，线性滤波器系数矢量用以对麦克风接收信号进行时域滤波。可以理解的是，预设的窗函数由本领域技术人员从对称的实窗函数中选择，例如，可以是hanning（汉宁）窗函数。
67.参考图7，其示出了根据本发明一实施例的通信系统啸叫抑制装置的结构示意图；如图7所示，本发明一实施例提供了一种通信系统啸叫抑制装置，包括：声学反馈抑制估计模块701，用于根据预设的参考信号和麦克风接收信号各自的子带谱，估计声学反馈抑制增益函数。
68.线性滤波器系数生成模块702，用于对所述声学反馈抑制增益函数进行时域变换得到线性滤波器系数矢量，所述线性滤波器系数矢量用以对所述麦克风接收信号进行时域滤波。
69.本发明的一些实施例中，线性滤波器系数生成模块702可以对声学反馈抑制估计模块701估计的所述声学反馈抑制增益函数进行时域变换，获得时域信号矢量；利用预设的窗函数对所述时域信号矢量进行均衡，得到所述线性滤波器系数矢量，所述线性滤波器系数矢量用以对麦克风接收信号进行时域滤波。
70.参考图8，其示出了根据本发明一实施例的声学反馈抑制估计模块的结构示意图。本发明的一些实施例中，如图8所示，声学反馈抑制估计模块701可以包括：时域信号对齐单元801、子带变频单元802子带域处理单元803。
71.其中，时域信号对齐单元801用于对预设的参考信号和麦克风接收信号进行延时对齐，得到已对齐的参考信号。
72.子带变频单元802用于对所述已对齐的参考信号和所述麦克风接收信号进行子带域变换，得到已对齐的参考信号的子带谱和麦克风接收信号的子带谱。
73.子带域处理单元803用于根据所述已对齐的参考信号的子带谱和所述麦克风接收信号的子带谱，获得声学反馈信号的子带谱估计；并根据所述麦克风接收信号的子带谱和估计的所述声学反馈信号的子带谱，进行声学反馈抑制增益函数的估计。
74.本发明的一些实施例中，时域信号对齐单元801可以根据所述参考信号和所述麦克风接收信号，进行自适应时延估计；其中，参与自适应时延估计的所述参考信号和所述麦克风接收信号经过白化滤波预处理；根据自适应时延估计的时延参数进行时延对齐，得到已对齐的参考信号。
75.本发明的一些实施例中，时域信号对齐单元801可以根据公式
进行自适应时延估计；当用以表征声学反馈信号形成路径的有限冲击响应fir滤波器收敛时，时延参数的估计为绝对值最大的系数所对应的索引；其中，为n时刻fir滤波器的系数矢量，l为系数矢量维数；为白化的参考信号矢量；为白化的麦克风接收信号；；,和为两个预设的递归常数，且；为大于0的预设实常数；为预设的学习率实常数；误差信号由公式计算。
76.本发明的一些实施例中，所述时域信号对齐单元801还用于对所述麦克风接收信号和所述已对齐的参考信号进行白化滤波处理。
77.相应地，所述子带变频单元802还用于对白化的麦克风接收信号，以及白化的已对齐的参考信号进行子带域变换，得到各自对应的子带谱。
78.相应地，所述子带域处理单元803可以包括：子带谱传递函数估计子模块和子带域抑制增益函数计算子模块。
79.其中，子带谱传递函数估计子模块用于根据所述麦克风接收信号的子带谱、所述白化的麦克风接收信号的子带谱，以及所述白化的已对齐的参考信号的子带谱，自适应估计声学反馈路径的子带谱传递函数；根据所述声学反馈路径的子带谱传递函数和已对齐的参考信号的子带谱，获得声学反馈信号的子带谱估计。
80.子带域抑制增益函数计算子模块用于根据所述麦克风接收信号的子带谱和估计的所述声学反馈信号的子带谱，进行声学反馈抑制增益函数的估计。
81.本发明的一些实施例中，子带域抑制增益函数计算子模块可以根据子带谱传递函数估计子模块估计的所述声学反馈信号的子带谱和所述麦克风接收信号的子带谱，获得子带域后验信噪比估计；根据估计的所述子带域后验信噪比、前一帧的声学反馈抑制增益函数估计和预设自适应平滑参数，获得子带域先验信噪比估计；根据公式，获得第k个子带第t帧时刻的声学反馈抑制增益函数的估计；其中，为估计的第k个子带第t帧时刻的子带域先验信噪比。
82.可以理解的是，本发明的上述实施例提供的通信系统啸叫抑制装置的各模块，以及各模块的各单元，以及各单元的各子模块用于对应地实现上述通信系统啸叫抑制方法中的各步骤，具体内容在此不再赘述。
83.基于上述实施例提供的通信系统啸叫抑制方法，参考图9，其示出了根据本发明一实施例的通信系统啸叫抑制器的原理系统框图。如图9所示，本发明一实施例提供了一种通
信系统啸叫抑制器，包括：时域信号对齐与白化预处理器901（即时域信号对齐单元）、分析滤波器组子带变换器902（即子带变频单元）、子带域处理器903（即子带域处理单元）和帧时变线性滤波器系数矢量生成器904（即线性滤波器系数生成模块）。
84.本发明的一些实施例中，时域信号对齐与白化预处理器901用于根据预设的参考信号和麦克风接收信号，进行自适应时延估计；其中，参与自适应时延估计的所述参考信号和所述麦克风接收信号经过白化滤波预处理；根据自适应时延估计的时延参数进行时延对齐，得到已对齐的参考信号。
85.本发明的一些实施例中，时域信号对齐与白化预处理器901可以根据公式进行自适应时延估计。
86.当用以表征声学反馈信号形成路径的有限冲击响应fir滤波器收敛时，时延参数的估计为绝对值最大的系数所对应的索引。
87.其中，为n时刻fir滤波器的系数矢量，l为系数矢量维数；为白化的参考信号矢量；为白化的麦克风接收信号；；,和为两个预设的递归常数，且；为大于0的预设实常数；为预设的学习率实常数；误差信号由公式计算。
88.本发明的一些实施例中，分析滤波器组子带变换器902由4个分析滤波器组组成，分别对麦克风接收信号、已对齐的参考信号、白化的麦克风接收信号，以及白化的已对齐的参考信号进行子带域变换，得到麦克风接收信号的子带谱、已对齐的参考信号的子带谱、白化的麦克风接收信号的子带谱，以及白化的已对齐的参考信号的子带谱。
89.本发明的一些实施例中，子带域处理器903包括子带域传递函数估计子模块和子带域抑制增益函数计算器子模块。
90.其中，子带域传递函数估计子模块用于根据所述麦克风接收信号、白化的麦克风接收信号，以及白化的已对齐的参考信号各自对应的子带谱，自适应估计声学反馈路径的子带谱传递函数；根据所述声学反馈路径的子带谱传递函数和已对齐的参考信号的子带谱，获得声学反馈信号的子带谱估计。
91.子带域抑制增益函数计算器子模块用于根据估计的所述声学反馈信号的子带谱和所述麦克风接收信号的子带谱，获得子带域后验信噪比估计；根据估计的所述子带域后验信噪比、前一帧的声学反馈抑制增益函数估计和预设自适应平滑参数，获得子带域先验信噪比估计；根据公式，获得第k个子带第t帧时刻的声学反馈抑
制增益函数的估计；其中，为估计的第k个子带第t帧时刻的子带域先验信噪比。
92.本发明的一些实施例中，帧时变线性滤波器系数矢量生成器904用于对估计的所述声学反馈抑制增益函数进行时域变换，获得时域信号矢量；利用预设的窗函数对所述时域信号矢量进行均衡后，得到线性滤波器系数矢量，所述线性滤波器系数矢量用以对麦克风接收信号进行时域滤波。
93.本发明的一些实施例中，还提供了一种电子设备。该电子设备包括：存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上所述的通信系统啸叫抑制方法。进一步地，还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现如上所述的通信系统啸叫抑制方法。图10示出了可以用来实施本公开的实施例的电子设备1000的示意性框图。如图10所示，电子设备1000包括中央处理单元（cpu）1001，其可以根据存储在只读存储器（rom）1002中的计算机程序指令或者从存储单元1008加载到随机访问存储器（ram）1003中的计算机程序指令，来执行各种适当的动作和处理。在ram 1003中，还可以存储电子设备1000操作所需的各种程序和数据。cpu 1001、rom 1002以及ram 1003通过总线1004彼此相连。输入/输出（i/o）接口1005也连接至总线1004。
94.电子设备1000中的多个部件连接至i/o接口1005，包括：输入单元1006，例如键盘、鼠标等；输出单元1007，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元1008，例如磁盘、光盘等；以及通信单元1009，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元1009允许电子设备1000通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
95.处理单元1001执行上文所描述的各个方法和处理。例如，在一些实施例中，方法可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元1008。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由rom1002和/或通信单元1009而被载入和/或安装到设备1000上。当计算机程序加载到ram 1003并由cpu 1001执行时，可以执行上文描述的方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，cpu 1001可以通过其他任何适当的方式（例如，借助于固件）而被配置为执行方法。
96.本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如，非限制性地，可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括：场可编程门阵列（fpga）、专用集成电路（asic）、专用标准产品（assp）、芯片上系统的系统（soc）、负载可编程逻辑设备（cpld）等等。
97.用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
98.在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电
子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器（ram）、只读存储器（rom）、可擦除可编程只读存储器（eprom或快闪存储器）、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器（cd
‑
rom）、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
99.此外，虽然采用特定次序描绘了各操作，但是这应当理解为要求这样操作以所示出的特定次序或以顺序次序执行，或者要求所有图示的操作应被执行以取得期望的结果。在一定环境下，多任务和并行处理可能是有利的。同样地，虽然在上面论述中包含了若干具体实现细节，但是这些不应当被解释为对本公开的范围的限制。在单独的实施例的上下文中描述的某些特征还可以组合地实现在单个实现中。相反地，在单个实现的上下文中描述的各种特征也可以单独地或以任何合适的子组合的方式实现在多个实现中。
100.尽管已经采用特定于结构特征和/或方法逻辑动作的语言描述了本主题，但是应当理解所附权利要求书中所限定的主题未必局限于上面描述的特定特征或动作。相反，上面所描述的特定特征和动作仅仅是实现权利要求书的示例形式。