0 引言　　voip是在ip網(wǎng)絡上實現(xiàn)音視頻及傳真信號傳輸?shù)囊婚T全新的集成業(yè)務數(shù)據(jù)網(wǎng)絡技術。ip語音傳輸技術具有節(jié)省帶寬、話費低，可方便地集成智能型開放體系結構以及多媒體業(yè)務等優(yōu)勢。但較之傳統(tǒng)電話，其語音質量較差。事實上，影響因特網(wǎng)語音質量的因素是多方面的，關鍵因素之一是回聲的影響。因此，要提高因特網(wǎng)的語音質量，就必須在語音傳輸過程中進行回聲消除。aec是基于自適應算法并可用于voip的聲學回聲消除技術。而用于aec算法的實現(xiàn)與研究的硬件平臺是以freescale公司的mcf5235為核心的開發(fā)板。mcf523x系列mcu是首個以帶有增強型乘加運算單元(emac)的coldfire v2內(nèi)核為核心，該產(chǎn)品同時結合了增強型時序處理單元(etpu)和10／100以太網(wǎng)多媒體通道控制模塊(mac)的mcu，因而具有強大的數(shù)據(jù)處理能力和豐富的接口，能夠滿足voip電話終端對數(shù)據(jù)處理速度以及網(wǎng)絡通訊安全的要求。1 回聲消除1.1 聲學回聲消除原理　　aec是以揚聲器信號與由它產(chǎn)生的多路徑回聲的相關性為基礎建立的遠端信號語音模型，利用它可對回聲進行估計，并不斷地修改濾波器的系數(shù)，以使估計值更逼近真實的回聲，然后，將回聲估計值從話筒的輸人信號中減去，從而達到消除回聲之目的?！　÷晫W回聲消除器的結構原理如圖1所示。其中y(n)代表遠端語音信號，r(n)代表回聲，x(n)是已經(jīng)疊加了回聲信號r(n)的近端語音信號。對回聲消除器來說，可將遠端信號作為一個參考信號，然后由自適應濾波器通過它來產(chǎn)生回聲的估計值r′(n)，再從近端帶有回聲的語音信號中減去r′(n)，從而估計出近端輸出信號μ(n)。在近端未說話時，即當x(n)=0時，μ(n)即為回聲的殘差信號e(n)。e(n)的計算方程為：

e(n)=r(n)-r′(n) (1)　　此時，回聲的殘留信號的理想值應為0。1.2 自適應fir濾波器　　在聲學回聲消除器里，橫向結構的自適應濾波器可通過參考信號來產(chǎn)生回聲的副本，其原理如圖2所示。如果這個橫向結構的自適應濾波器的轉換函數(shù)與回聲通道的函數(shù)模型一致，那么，回聲的副本與回聲就應該是一致的，這樣，通過兩者的抵消便可達到消除回聲之目的。

　　fir濾波器的最主要特點是沒有反饋回路，這是一種非遞歸系統(tǒng)，它的沖激響應是一個有限長序列。fir濾波器的輸出計算公式為：

　　自適應fir濾波器根據(jù)上一刻的近端輸出信號μ(n)及遠端語音信號y(n)，并通過自適應算法來估算當前時刻fir濾波器的系數(shù)ak(n+1)。1.3 lms算法和nlms算法　　在輸入信號和參考信號都是平穩(wěn)隨機信號的情況下，自適應濾波器的均方誤差e[e(n)]性能曲面是濾波器加權系數(shù)ak的二次函數(shù)。其系數(shù)修正算法通常采用可使均方誤差最小的最優(yōu)化求解算法?！　∮捎趯嶋H的梯度值只能根據(jù)觀測數(shù)據(jù)估計，因此lms算法提出的一個基本思想就是用平方誤差e[e2(n)]來代替均方誤差e[e(n)]。它是對基本的最速下降算法的改進，其算法迭代公式為：ak(n+1)=ak(n)+2μe(e)*y(n) (3)　　其中y(n)為輸入信號，μ為迭代步長常量。　　規(guī)一化lms (nlms)算法可用來在lms自適應濾波器方程里修正fir濾波器的系數(shù)。nlms算法與lms算法幾乎是一樣的，唯一的不同是nlms算法中使用可變步長控制因子來代替lms算法中的常量因子。其目的是加快算法的收斂速度。其算法迭代公式為：

　　其中，μ可由試驗來確定。但應注意，μ的選取至關重要，為了確保收斂，必須滿足0<μ<2。本方案中的自適應算法就是采用nlms算法。1.4 語音檢測　　語音活動檢測可用來確定三種語音狀態(tài)：近端講話狀態(tài)、遠端講話狀態(tài)和雙端講話狀態(tài)。因為aec要根據(jù)不同的語音活動狀態(tài)來進行相應的處理。它在檢測到近端語音活動狀態(tài)時，濾波器既不進行濾波，也不進行系數(shù)更新；而在檢測到雙端語音活動狀態(tài)時，將停止濾波器系數(shù)的更新，但要進行濾波。由于在只有遠端語音活動的狀態(tài)下，既要進行濾波，又要進行系數(shù)更新。因此，語音活動狀態(tài)檢測的正確與否在很大程度上會影響回聲消除的效果。語音活動檢測流程如圖3所示。

　　雙端講話情況可以通過設計近端話音檢測器，并采用geigel算法來判決。利用該算法計算回聲延時大小范圍內(nèi)的瞬時能量比較，具有著良好的性能優(yōu)勢。其geigel算法描述如下：

　　式中，n是fir延時級數(shù)，之所以將r(i)和最近n個遠端輸入的