[nsemenoff 0]

Для подавления эха использую метод Frequency-Domain Adaptive Filter. По экспериментам - сходится быстрее NLMS.

 

:) мы тоже его использовали, но не потому, что он сходится быстрее (скорости схождения в обеих случаях настраиваются), а потому как можно реализовать этот алгоритм с меньшими вычислительными затратами :)

А с точки зрения конечной математики скорости схождения, глубины подавления и возбудимости у них абсолютно одинковые :)

[genadiy 0]

Мне кажется, что обсуждение пошло не в ту сторону.

Эхоподавление - это электрическая противоместная схема, позволяющая при преобразовании двухпроводной линии в четырехпроводную отсеивать собственную передачу от приема. Схема хорошо работает только при полном согласовании с линией. Часть ближнего эхо-сигнала все равно оказывается на приеме.

Эхокомпенсация - это одна из операций ЦОС, когда во время приема тишины с дальней стороны строится цифровой КИХ-фильтр, компенсирующий ближнее эхо. Способов компенсации много, самые простые - LMS и линейное схождение. Результат легко просчитывается и моделируется в том же Матлабе. Если интересно - пишите, расскажу как :)

А в упомянутой рекомендации не описывается, КАК происходит эхоподавление, там описано только ЧТО при этом нужно получить :)

А если нет тишины.

[fontp 0]

А если нет тишины.

 

Обычно есть. Есть паузы. Говорят по очереди.

 

Теоретически адаптивные фильтры могут работать и если нет тишины. Адаптивный фильтр выделяет как коррелятор в принятом сигнале только то, что есть в передаваемом. А "double-talk" в этом смысле можно рассматривать как некоррелированый шум. Но при таком низком "отношении сигнал шум" =1 cходимость можно обеспечить только работая с очень низкими коэффициентами адаптации. А это чревато

- невозможно реализовать адаптивный алгоритм целочисленно, во всяком случае с 16-разрядной арифметикой

- будет очень большим, практически неприемлемым время сходимости

 

В полнодуплесных модемах адаптивные эхоподавители могут так и работать невзирая на встречный канал. А в голосовой телефонии адаптацию, как правило, ведут только в паузах обратного канала. Иначе геморой с разрядностью (1) и сходится долго (2)

[genadiy 0]

Обычно есть. Есть паузы. Говорят по очереди.

 

Теоретически адаптивные фильтры могут работать и если нет тишины. Адаптивный фильтр выделяет как коррелятор в принятом сигнале только то, что есть в передаваемом. А "double-talk" в этом смысле можно рассматривать как некоррелированый шум. Но при таком низком "отношении сигнал шум" =1 cходимость можно обеспечить только работая с очень низкими коэффициентами адаптации. А это чревато

- невозможно реализовать адаптивный алгоритм целочисленно, во всяком случае с 16-разрядной арифметикой

- будет очень большим, практически неприемлемым время сходимости

 

В полнодуплесных модемах адаптивные эхоподавители могут так и работать невзирая на встречный канал. А в голосовой телефонии адаптацию, как правило, ведут только в паузах обратного канала. Иначе геморой с разрядностью (1) и сходится долго (2)

Вы написали как коррелятор. А почему не именно коррелятор: принятого сигнала с сигналом, который может содержаться в результате отражения. По теории статистических решений достаточной статистикой обнаружения сигнала в сумме двух сигналов и есть коррелятор. А алгоритмом принятия решения в ту или другую сторону является сравнение с порогом значение которого находится согласно разным критериям качества(Неймана-Пирсона, и др). А характеристика такого алгоритма, здесь я с вами соглашусь зависит от отношения сигнал/шум но и пропорциональна квадратному корню из размера выборки. И существует возможность при маленьком отношении сигнал/шум удовлетворить заданную характеристику путём увеличения размера коррелированной выборки. Ну вот так по-моему.

[fontp 0]

Вы написали как коррелятор. А почему не именно коррелятор: принятого сигнала с сигналом, который может содержаться в результате отражения. По теории статистических решений достаточной статистикой обнаружения сигнала в сумме двух сигналов и есть коррелятор. А алгоритмом принятия решения в ту или другую сторону является сравнение с порогом значение которого находится согласно разным критериям качества(Неймана-Пирсона, и др). А характеристика такого алгоритма, здесь я с вами соглашусь зависит от отношения сигнал/шум но и пропорциональна квадратному корню из размера выборки. И существует возможность при маленьком отношении сигнал/шум удовлетворить заданную характеристику путём увеличения размера коррелированной выборки. Ну вот так по-моему.

Мог бы быть и коррелятор. Но только коррелятор был бы блоком, с большой задержкой, неадаптивный, тормозной. А адаптивные фильтры - алгоритмически последовательные алгоритмы, если и блочные, то с минимальной задержкой, определяемой параметром сходимости, адаптируются под изменения ачх канала

 

Хорошая новая книга

 

Ali H. Sayed, Fundamentals of Adaptive Filtering, |

| Wiley, NY, 2003.

 

Matlab файлы к ней

http://iracema.icsl.ucla.edu/index.php?opt...5&Itemid=75

[jerkin 0]

помогите плиз с моделированием самого простого алгоритма эхоподавления в матлабе! :05:

[fontp 0]

помогите плиз с моделированием самого простого алгоритма эхоподавления в матлабе! :05:

 

Пойдёт?

http://www.mathworks.com/matlabcentral/fil...objectType=file

[jerkin 0]

спасиб большое,я конечно расчитывал что он будет в симулинке нарисован,но это тоже подойдет:)

[jerkin 0]

блин, чет не работает,мжет конечно эт я такой чайник,но она ни в какую работать не хочет :05:

[fontp 0]

Там и в Симулинке есть

http://www.mathworks.com/matlabcentral/fil...objectType=file

 

только оно такое большое что уж точно не заработает ;-)

[kollibri 0]

Ребят, помогите пожалйста. Я в матлабе полный ноль(( а мне нужно сздать модель эхокомпенсатора.

Сам эхокомпенсатор - нужно сделать с помощью s-function. честно говоря меня больше интересует что писать в самой функции.

вот математическая модель:

 

 

http://webfile.ru/5351331 - формулы к схеме

http://webfile.ru/5351332 - схема

 

усли нужна какая то еще информация, пишите

[Genichyar 0]

Для подавления эха использую метод Frequency-Domain Adaptive Filter. По экспериментам - сходится быстрее NLMS.

Здравствуйте. Подскажите, пожалуйста, пример реализации данного фильтра (если конкретнее, интересует адаптивный фильтр на основе ДКП).

Прочитал очень много литературы по данной теме, пытался реализовать несколько вариантов данного алгоритма, но безуспешно. Фильтр либо расходится, либо (при выборе параметра mu очень маленьким) показывает хуже результаты, чем NLMS.

В работе алгоритма имеется такая важная особенность, как нормировка на мощность каждого ДКП-отсчета при обновлении коэффициентов фильтра. Так вот, если я заменяю ее на нормировку на сумму мощностей (по аналогии с NLMS), то все прекрасно сходится, но результаты получаются аналогичными NLMS.

 

Порядки фильтров, которые использую: 128, 256, 512, 1024

[shishka 0]

Здравствуйте. Может кто-то подскажет методику по оценке работы системы эхокомпенсации или шумоподавления в звуковых сигналах. Хотелось бы получить ссылку на нормальный стандарт или хорошую книгу.

Спасибо.

[Corner 0]

А алгоритмы эхокомпенсации с дополнительным микрофоном это не православно?

[asoharev 0]

shishka, тема мутная очень, много кого интересует, мало кто реально что-то делает. Гуглить стоит не только по эхоподавлению, а вообще по speech enhancement

Кажется, я когда-то видел статью на эту тему в спрингеровском хендбуке (Springer Handbook of Speech Processing).

Жопыт подсказывает, что большинство компаний, занимающихся voip, тестируют исключительно субъективно (звонят, болтают, потом отчитываются о эхе, качестве и тд.)

 

Corner, а что ты подразумеваешь под словом "православно"?

Почти всегда второй микрофон используется только для шумоподавления (обычно для более-менее "пристойных" шумов).

Лично я пока не представляю адекватного использования информации со второго микрофона для эхоподавления. Если у тебя есть идеи или ты знаешь статью, в которой описано, можем обсудить (у меня есть некоторый опыт работы с несколькими микрофонами и с эхоподавлением).