[0031] 实施例
[0032] 本发明的一种具体实施方式是，一种基于正交变换的仿射投影符号回声消除方法，其步骤如下：
[0033] A、获取信号
[0034] 将远端传来的语音信号采样得到当前时刻n的远端信号离散值x(n)；同时，对近端麦克风收集到的回声信号采样得到当前时刻n的期望信号d(n)；
[0035] B、计算自适应滤波器的输出y(n)
[0036] 将当前时刻n和前L-1个时刻的L个远端信号离散值x(n),x(n-1)...,x(n-L+1)，构成当前时刻n的自适应滤波器输入向量x(n)，x(n)＝[x(n),x(n-1)...,x(n-L+1)]T，其中，L表示自适应滤波器抽头数，L＝512或1024，上标T代表转置；
[0037] 计算当前时刻n的自适应滤波器的输出信号y(n)，y(n)＝wT(n)x(n)，其中，w(n)为当前时刻n的自适应滤波器抽头权向量，其长度等于L，初始值为零向量；
[0038] C、回声抵消
[0039] 将当前时刻n的期望信号d(n)减去当前时刻n的自适应滤波器的输出信号y(n)，得到的误差信号e(n)作为消除回声后的近端信号再传送给远端，即e(n)＝d(n)-y(n)；
[0040] D、正交变换
[0041] D1、用当前时刻n和前M-1个时刻的M个滤波器输入向量x(n),x(n-1),...,x(n-M+1)，生成当前时刻n的自适应滤波器输入矩阵X(n)，X(n)＝[x(n),x(n-1),...,x(n-M+1)]，其中，M为仿射投影阶数，其取值范围为8-15；
[0042] D2、用当前时刻n和前M-1个时刻的M个期望信号d(n),d(n-1),...,d(n-M+1)，生成当前时刻n的期望信号向量D(n)，D(n)＝[d(n),d(n-1),...,d(n-M+1)]T；
[0043] D3、对当前时刻n的自适应滤波器输入矩阵X(n)的列向量进行正交变换，得到K＝M个当前时刻n的自适应滤波器的解相关列向量uk(n),其中，k为解相关列向量uk(n)的序号，l为迭
代参数，l＝1,2,…,k-1；
[0044] 再将这K个当前时刻n的自适应滤波器的解相关列向量uk(n)构成当前时刻n的自适应滤波器的解相关输入矩阵U(n)，U(n)＝[u1(n),u2(n),...,uk(n),...,uK(n)]；
[0045] D4、根据当前时刻n的自适应滤波器输入矩阵X(n)与当前时刻n的自适应滤波器解相关输入矩阵U(n)，算出当前时刻n的解相关系数矩阵Γ(n)，Γ(n)＝[U-1(n)X(n)]T,其中，U-1(n)为U(n)的逆矩阵；
[0046] D5、将当前时刻n的解相关系数矩阵Γ(n)的逆矩阵Γ-1(n)与当前时刻n的期望信号向量D(n)相乘，得到当前时刻n的解相关期望信号向量D'(n)＝Γ-1(n)D(n)；
[0047] E、更新自适应滤波器的抽头权向量
[0048] 计算下一时刻n+1的自适应滤波器抽头权向量其中：sgn[·]表示符号函数
运算，μ为步长，其取值范围为0<μ<0.02；
[0049] F、令n＝n+1,重复A、B、C、D、E的步骤,直至通话结束。
[0050] 仿真实验：
[0051] 为了验证本发明的有效性，进行了仿真实验，并与算法APA和APSA在双端通话中进行了对比。
[0052] 一、仿真条件
[0053] 回声路径的脉冲响应wo是在高2.5m，宽3.75m，长6.25m，温度20℃，湿度50％的安静密闭房间内采集到的，其长度L为512，如图1所示。在双通话情况中，远端语音信号x(n)和T近端语音信号η(n)如图2、3所示。近端麦克风接收到的期望信号d(n)可通过公式d(n)＝x(n)wo+v(n)+η(n)计算获得，其中，背景噪声v(n)是信噪比(SNR)为30dB的白色高斯噪声，η(n)表示近端语音信号。失调( 单位为分贝)，被用于评价各方
法的性能。为了公平比较，这些算法的参数取值如表1所示。
[0054] 表1各方法的参数取值
[0055]
[0056] 图4是仿真实验中APA方法，APSA方法和本发明方法的1次实现的失调曲线。从图4可以看出，双通话发生在时刻n＝2×104到4×104之间，在这期间APA算法是发散的，而APSA算法和本发明仍然是收敛的。这说明，本发明与APSA算法对于双通话有好的鲁棒性。另外，对比APSA算法，本发明有更好的性能，如收敛速度快和稳态失调小。
