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申请/专利权人：西南科技大学
摘要：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。
主权项：1.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声学回音抵消，其特征在于，步骤如下：K1：在i时刻，对远端输入的语音信号采样获得输入样本信号si，同时对近端麦克风拾取的信号采样得到期望样本信号hi即包括声学回音信号；K2：计算i时刻ADALINE神经网络输出的声学回音预测信号gi；K3：将声学回音预测信号gi取反，再与期望样本信号hi叠加，消除期望样本信号hi中含有的声学回音，实现声学回音抵消；K4：改变输入数据的重用个数，计算出i时刻输入数据重用个数Mi；K5：计算i时刻的增益系数矩阵P′Mii；K6：更新i时刻ADALINE神经网络的抽头权值向量Ψi；K7：令时刻i＝i+1，重新执行ADALINE神经网络的K1到K6步骤，通过训练更多的样本，使得声学回音能够完全去除，并且ADALINE神经网络的训练将贯穿整个通话过程。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西南科技大学 基于ADALINE模型输入数据重用个数可变的声学回音抵消方法
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