In this paper, we propose a new double talk detection algorithm which detects near end signals with less degradation, tracking echo path variation of echo canceler simultaneously. Our method makes use of a cross-correlation between channel input signals and estimated error signals and a normalized cross-correlation between microphone input signals and estimated error signals. By combing thresholds for these cross-correlations pertinently, this algorithm discriminates between variation of echo path and occurrence of double talk. These two cross-correlation are used to detect double talk periods, tracking echo path variation. During the detection period, adjustive adaptive filter is ceased to prevent the echo canceler from being disturbed by near end signals. Also, the echo canceler will still be kept on for tracking any variation in echo path. Through computer simulation results, it was confirmed that the proposed algorithm shows better performance, tracking echo path variation and detecting the double talk periods, than the Ye et. al's and the NLMS algorithms from ERLE viewpoint.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TE
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v.39
no.2
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pp.44-50
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2002
Conventional acoustic echo cancelers using ES(Exponentially weighted Stepsize) algorithm have simple operational configuration and fast convergence speed batter then NLMS algorithm, but they are very weak in external noise because ES algorithm updates filter taps using an average energy reduction rate of room impulse response in specific acoustical condition. So, a new configuration of acoustic echo canceler with stepsize generator and selector is proposed in this thesis. The proposed stepsize generator and selector improve conventional acoustic echo canceler's weakness in external noise and improve the system robustness. The stepsize generator generates additional stepsize value using moving averager, which is the residual noise energy of error signal multiplied by constant ${\gamma}$. The stepsize selector selects the stepsize value that has better performance in an acoustic echo canceler using a coefficient decision factor ${\Delta}_{differ}$ The simulation results show that the proposed algorithm reduces residual error by 5[dB] to 10[dB], improves misadjustment regardless of external noise's SNR.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.5
no.4
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pp.394-402
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1999
In this paper, we present an effective RLS algorithm with forgetting factor of Erlang function for the system identification. In the proposed algorithm, the forgetting factor decreases monotonically in the first stage, and then it increases monotonically in the second stage in contrary to the conventional forgetting factor RLS algorithms. In addition, annealing effect and an asymptotically stability of the proposed algorithm is discussed based on the analysis of convergency property on. Simulation results for the system identification problem indicate the superiority of the proposed algorithm in comparison to the RLS algorithm such as NLMS and Kalman filter based algorithm.
Underwater communication (UWC) is widely used in coastal surveillance and early warning systems. Precise channel estimation is vital for efficient and reliable UWC. The sparse direct-adaptive filtering algorithms have become popular in UWC. Herein, we present an improved adaptive convex-combination method for the identification of sparse structures using a reweighted normalized leastmean-square (RNLMS) algorithm. Moreover, to make RNLMS algorithm independent of the reweighted l1-norm parameter, a modified sparsity-aware adaptive zero-attracting RNLMS (AZA-RNLMS) algorithm is introduced to ensure accurate modeling. In addition, we present a quantitative analysis of this algorithm to evaluate the convergence speed and accuracy. Furthermore, we derive an excess mean-square-error expression that proves that the AZA-RNLMS algorithm performs better for the harsh underwater channel. The measured data from the experimental channel of SPACE08 is used for simulation, and results are presented to verify the performance of the proposed algorithm. The simulation results confirm that the proposed algorithm for underwater channel estimation performs better than the earlier schemes.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics A
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v.33A
no.4
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pp.18-26
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1996
In this paper we propose a new dual structured tap selection algorithm for voice echo canceller in digital cellular communication system, investigating adaptive filtering algorithms for echo cancellation in long distance telephony or mobile communication system. The proposed algorithm has a two-stage processing structure that after a dispersive region in an impulse response of an echo path is found out, the tap coefficients of a short length filter are adjusted adaptively for the region, because the impuse response has a very little portion of the dispersion. Simulation results show that the proposed algorithm with 256 taps gives a performance of convergence speed superior to both full-tap normalized least mean with 256 taps gives a performance of convergence speed superior to both full-tap normalized least mean square (NLMS) and a scrub taps waiting in a queue (STWQ) algorithms by about eighty per cent, also to a tap selection algorithm by about twenty per cent. And the resutls diplay that if the more tap coefficients are used due to a long delayed dispersive zone, the proposed algorithm produces the better performance.
Ji, Yoon-Sang;Lee, Sang-Min;Jung, Sae-Young;Kim, In-Young;Kim, Sun-I
Speech Sciences
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v.12
no.3
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pp.79-89
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2005
Acoustic feedback between microphone and receiver can be effectively cancelled adaptive feedback cancellation algorithm. Although many speech sounds have non-Gaussian distribution, most algorithms were tested with speech like sounds whose distribution were Guassian type. In this paper, we proposed an adaptive feedback cancellation algorithm based on independent component analysis (ICA) for digital hearing aid. The algorithm was tested with not only Gaussian distribution but also Laplacian distribution. We verified that the proposed algorithm has better acoustic feedback cancelling performance than conventional normalized root mean square (NLMS) algorithm, especially speech like sounds with Laplacian distribution.
In this paper, a new robust adaptive algorithm and a post-processing method are proposed to improve the performance of AEC without computational burden. Its step-size is normalized by the sum of the powers of the reference input signal and the desired signal. When the near-end speaker's speech and noise are applied into the microphone, the step-size becomes small and the misalignment of coefficients are reduced. To reduce the residual echoes, a new post-processing method, which is co-operated with the proposed noise-robust adaptive algorithm, is proposed in this paper. The method is based on the correlation of the desired signal and the estimation error signal. The residual echoes are attenuated as proportional to the correlation normalized with the power of desired signals. The normalized correlation plays a role as Wiener filter for residual echoes. In the double-talk situation, the estimation error signals, that are residual echoes, dominantly include the near-end speaker's speech and the normalized correlation closes to 1. Therefore, the near-end speaker's speech can be transmitted without being attenuated. When the desired signals consists of only the acoustic echoes, the residual echoes are mostly attenuated and canceled by the proposed post-processor. The computation of AEC using the proposed post-processor is comparable to NLMS algorithm.
Lee, Keunsang;Ji, Youna;Jeon, Youngtaek;Park, Young Chool
Journal of Biomedical Engineering Research
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v.34
no.4
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pp.204-211
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2013
In this paper, an algorithm for suppressing acoustic noises contained in stethoscope sound is proposed and implemented in real-time using an embedded DSP system. Sound collected by stethoscope is down-sampled and band-pass filtered, and later an NLMS adaptive filter is used to cancel the acoustic noise induced from external noise sources. Also, the unpredictable impulsive noises due to fabric friction and instantaneous tapping are detected using the SD-ROM algorithm, and suppressed using an algorithm approximating the morphology filter. The proposed algorithm was tested using signals collected with a digital stethoscope mockup, and implemented on an ARM920T-based DSP system.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.38
no.3
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pp.1-8
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2001
In the DS/CDMA mobile communication systems, the parallel interference canceller is used in order to reduce the multiple access interference and the multipath fading. It is needed the accurate interference estimate in the multistage parallel cancellation. In this paper, the adaptive cancellation method and the new tentative decision device arc proposed and the performance is analyzed. The adaptive cancellation method uses the normalized least mean square(NLMS) algorithm to calculate the weight adaptively, and new tentative decision device uses the hyperbolic tangent decision with null zone. Computer simulation shows that the proposed scheme has the improved performance and the number of user is increased 48% compared with the conventional receiver.
A single channel adaptive noise canceling (ANC) technique is presented for removing effects of additive noise on the speech signal. The conventional method obtains a reference signal using the pitch estimated on a frame basis from the input speech. The proposed method, however, gets the reference signal using the delay estimated recursively on a sample by sample basis. To estimate the delay, we derive recursion formula of autocorrelation function and average magnitude difference function. The performance of the proposed method is evaluated for the speech signals distorted by the additive white Gaussian noise. Experimental results with normalized least mean square (NLMS) adaptive algorithm demonstrate that the proposed method improves the perceived speech quality quite well besides the signal-to-noise ratio.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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