專利名稱：用于檢測并衰減通信系統(tǒng)中的吸氣噪聲的方法和裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本申請通常涉及連接到通信系統(tǒng)的加壓空氣傳遞系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
參與危險環(huán)境活動例如消防的人員中的良好的、可靠的通信對于完成他們的任務(wù)來說是至關(guān)重要的，同時保持他們自身的健康和安全。工作環(huán)境可需要使用加壓空氣傳遞系統(tǒng)，例如自攜呼吸裝置(SCBA)面罩和空氣傳遞系統(tǒng)、自攜水下呼吸裝置(SCUBA)面罩和空氣傳遞系統(tǒng)、或者航空器氧氣面罩系統(tǒng)。然而，盡管當(dāng)人員使用這種加壓空氣傳遞系統(tǒng)時，期望保持良好的、可靠的通信，并有效監(jiān)測人員健康和安全。
圖1說明現(xiàn)有技術(shù)系統(tǒng)100的簡單框圖，其包括連接到通信系統(tǒng)130的加壓氣體傳遞系統(tǒng)110。加壓空氣傳遞系統(tǒng)典型地包括呼吸面罩112，例如SCBA面罩、空氣筒(未示出)、調(diào)節(jié)器118、以及將調(diào)節(jié)器118連接到空氣筒的高壓軟管120。基于所使用的空氣傳遞系統(tǒng)110的類型，系統(tǒng)110可以通過例如向用戶提供清潔的呼吸空氣、使有害毒素不能達(dá)到用戶的肺、保護用戶的肺不被燃燒結(jié)構(gòu)中的過熱空氣灼燒、保護用戶的肺不進入水、以及提供對用戶遠(yuǎn)離面部和呼吸灼燒的保護，來提供對用戶的保護。此外，通常面罩被認(rèn)為是壓力需要呼吸系統(tǒng)，由于典型地僅僅當(dāng)面罩佩戴者吸氣時才提供空氣。
通信系統(tǒng)130典型地包括傳統(tǒng)麥克風(fēng)132，其設(shè)計為記錄面罩佩戴者的語音并且可以安裝在面罩之內(nèi)、之外并粘附在面罩上或者通過面罩112上的聲音發(fā)射端口持在手中。通信系統(tǒng)130還包括通信單元134，例如雙向無線電臺，面罩佩戴者可以使用該雙向無線電臺來將她的話音發(fā)送到其他通信單元。面罩麥克風(fēng)設(shè)備132可以直接連接到無線電臺134或通過中間電子處理設(shè)備138。該連接可以通過傳統(tǒng)線纜(例如，136)，或者可以使用傳統(tǒng)RF、紅外或超聲短距發(fā)射機/接收機系統(tǒng)來無線地實現(xiàn)?？梢詫⒅虚g電子處理設(shè)備138實現(xiàn)為例如數(shù)字信號處理器并可包含接口電子設(shè)備、音頻放大器和用于該設(shè)備和用于面罩麥克風(fēng)的電池。
與例如系統(tǒng)100的系統(tǒng)的使用相關(guān)的有許多缺點。將為了說明的方便，通過參照說明在圖1中說明的系統(tǒng)100的面罩到無線電臺音頻通道的圖2的框圖來描述這些限制。來自嘴唇的語音輸入210(例如，Si(f))進入面罩(例如，SCBA面罩)，該面罩具有聲學(xué)傳輸函數(shù)200(例如，MSK(f))，這由聲學(xué)回聲和無聲(null)來表征。這些回聲和無聲是由于面罩腔和來自內(nèi)部面罩表面的聲音的反射所造成的。由傳輸函數(shù)MSK(f)造成的效應(yīng)使輸入話音波形Si(f)失真并改變其譜內(nèi)容。另一聲音源是由呼吸設(shè)備(例如調(diào)節(jié)器吸氣噪聲)所生成的噪聲230，其也進入面罩并被MSK(f)所影響。另一傳輸函數(shù)240(例如NPk(f))考慮從與話音的位置略微不同的位置生成噪聲的事實。由麥克風(fēng)將話音和噪聲S(f)從聲學(xué)能量轉(zhuǎn)換為電子信號，該麥克風(fēng)具有其自己的傳輸函數(shù)250(例如，MIC(f))。然后麥克風(fēng)信號典型地通過音頻放大器和其他電路，其也具有傳輸函數(shù)(例如，MAA(f))。然后將來自MAA(f)的輸出信號270(例如，So(f))輸入無線電臺，用于進一步的處理和傳輸。
返回例如系統(tǒng)100的系統(tǒng)的缺點，一個這種缺點的例子涉及作為他們部分操作的由這些系統(tǒng)所產(chǎn)生的大的聲學(xué)噪聲。更具體，這些噪聲可以顯著地降低通信的質(zhì)量，尤其是當(dāng)連同例如無線電臺的電子系統(tǒng)一起使用時。由加壓空氣傳遞系統(tǒng)如SCBA系統(tǒng)所引起的一種突出的音頻產(chǎn)物的一種這種噪聲是調(diào)節(jié)器吸氣噪聲，其在圖2中示為方框230。
調(diào)節(jié)器吸氣噪聲作為寬帶噪聲突發(fā)出現(xiàn)，每次面罩佩戴者吸氣時發(fā)生。面罩中的負(fù)壓導(dǎo)致空氣調(diào)節(jié)器閥門打開，允許高壓空氣進入面罩并產(chǎn)生響的嘶嘶聲。該噪聲由面罩通信系統(tǒng)麥克風(fēng)連同跟著發(fā)生的話音所拾取，并具有大約與話音相同的能量。吸氣噪聲通常不使得話音模糊，由于其典型地僅僅在吸氣的時候發(fā)生。然而，這可能導(dǎo)致問題，下面將說明問題的例子。例如，吸氣噪聲可以觸發(fā)VOX(語音操作的開關(guān))電路，由此開啟并占據(jù)無線信道并潛在地干擾在相同無線信道上的其他說話者。此外，在使用數(shù)字無線電臺的通信系統(tǒng)中，吸氣噪聲可以觸發(fā)VAD(語音活動檢測器)算法，導(dǎo)致噪聲抑制算法中的噪聲估計混淆進一步惡化無線電信號處理鏈。此外，吸氣噪聲通常對于收聽者是令人討厭的。
下面說明例如系統(tǒng)100的系統(tǒng)的第二個缺點。這些系統(tǒng)使用典型地掩蓋鼻子和嘴或者整個面部的面罩。空氣系統(tǒng)面罩形成固定幾何形狀的封閉空氣腔，該封閉空氣腔展示出特定的聲學(xué)回聲組和反-回聲(無聲)，其為面罩體積和內(nèi)部反射表面幾何形狀的函數(shù)，并且改變在面罩內(nèi)產(chǎn)生的語音的譜特性。更具體，在表征空氣面罩音頻通道中(圖2)，系統(tǒng)的最富挑戰(zhàn)性的部分是從說話者的嘴唇到面罩麥克風(fēng)的聲學(xué)傳輸函數(shù)(220)。這些譜失真可以顯著地降低所附話音通信系統(tǒng)的性能，特別是使用對于處理被破壞的話音不是最優(yōu)化的參數(shù)化數(shù)字編解碼器的系統(tǒng)。聲學(xué)面罩失真示為影響通信系統(tǒng)質(zhì)量和可理解性，特別是當(dāng)包括參數(shù)化數(shù)字編解碼器時。通常，除了吸氣噪聲，導(dǎo)致話音質(zhì)量最大損失的空氣系統(tǒng)影響似乎是由于面罩的差的聲學(xué)特性。
圖3說明面罩(320)內(nèi)以及在面罩麥克風(fēng)輸出(310)處的所測量的譜幅度響應(yīng)以及對于面罩、麥克風(fēng)和麥克風(fēng)放大器的所計算的組合傳輸函數(shù)(330)。使用安裝在頭上的SCBA面罩和軀干仿真器來獲得這些特定數(shù)據(jù)。由3HZ至10KHZ構(gòu)成的聲學(xué)激勵掃描驅(qū)動人造嘴部仿真器的正弦波。如圖3所示，在500HZ以下和4.0KHZ以上，譜顯著地衰減，主要由于在麥克風(fēng)中的前置放大器帶通濾波器，并且該譜在50和4.0KHZ之間的顯著話音帶通區(qū)中包括數(shù)個強烈的譜峰和凹陷。這些譜峰和凹陷通常是由導(dǎo)致梳狀濾波的面罩內(nèi)的反射以及腔回聲條件所導(dǎo)致的。該顯著譜峰和凹陷當(dāng)它們通過通帶前后移動時調(diào)制話音音調(diào)分量和共振峰，導(dǎo)致降級的質(zhì)量和失真的話音。期望確定表征這種系統(tǒng)的傳輸函數(shù)或多個傳輸函數(shù)，這些傳輸函數(shù)用于限定均衡系統(tǒng)以減小話音失真。
存在多個已證實的技術(shù)來確定系統(tǒng)傳輸函數(shù)和均衡傳輸信道。一個確定系統(tǒng)傳輸函數(shù)的有效方法是使用寬帶基準(zhǔn)信號來激勵系統(tǒng)并確定系統(tǒng)參數(shù)。估計許多話音傳輸環(huán)境的傳輸函數(shù)中的問題在于適宜的寬帶激勵信號不容易獲得。一個通常的方法是使用長時間平均話音譜作為基準(zhǔn)。然而，使用該基準(zhǔn)的適應(yīng)時間可經(jīng)歷長時間，特別是話音輸入稀疏的情況下。此外，對于經(jīng)常包括喊叫和情緒重音，并且相當(dāng)?shù)馗淖冊捯糇V的公共服務(wù)活動中的個體來說，長時間話音譜可以相當(dāng)?shù)刈兓?br> 與例如系統(tǒng)100的系統(tǒng)相關(guān)的另一缺點是缺乏用于測量面罩佩戴者的特定參數(shù)如生物參數(shù)的更有效的方法和裝置。可能使用例如系統(tǒng)100的系統(tǒng)的在危險環(huán)境下工作的個體的這種參數(shù)的測量，對于監(jiān)測這些個體的安全和表現(xiàn)來說是重要的。例如，個體呼吸率和空氣消耗的測量是表征他的工作負(fù)荷、生理適應(yīng)、壓力級和所存儲的空氣供應(yīng)的消耗(即，可用工作時間)的重要參數(shù)。測量呼吸的傳統(tǒng)方法包括使用胸阻抗體積掃描或采用熱敏電阻傳感器的空氣流溫度測量。然而，使用這些傳統(tǒng)方法從在身體上需要的環(huán)境例如消防下工作的個體得到可靠的測量更加困難，由于劇烈身體運動可以導(dǎo)致安裝在身體上的傳感器以及典型地用于進行測量的人造物品的移位。
因此，存在對于用于有效地檢測并減小吸氣噪聲、均衡話音(即，除去失真影響)并且測量與在包括連接到通信系統(tǒng)的加壓空氣傳遞系統(tǒng)的系統(tǒng)中的用戶相關(guān)的參數(shù)的方法和裝置的需求。


現(xiàn)在僅僅通過實例，參照

本發(fā)明的優(yōu)選實施例，在附圖中圖1說明現(xiàn)有技術(shù)系統(tǒng)的簡單框圖，包括連接到通信系統(tǒng)的用于呼吸的加壓空氣傳遞系統(tǒng)；圖2說明圖1中所示的系統(tǒng)中的面罩到無線電臺音頻通道；圖3說明面罩內(nèi)和在面罩麥克風(fēng)輸出處的所測量譜幅度響應(yīng)，以及用于面罩、麥克風(fēng)和麥克風(fēng)放大器的所計算的組合傳輸函數(shù)；圖4說明由SCBA空氣調(diào)節(jié)器生成的吸氣噪聲的例子；圖5說明圖4所示的吸氣噪聲的長期幅度譜；圖6說明由佩戴給定SCBA面罩的單個說話者所生成的吸氣噪聲的四個重疊譜；圖7說明SCBA麥克風(fēng)的音頻輸出，示出與話音混合的吸氣噪聲突發(fā)；圖8說明用于根據(jù)本發(fā)明的一個實施例，檢測并消除吸氣噪聲的方法的簡單框圖；圖9說明在圖8的方法中使用的譜匹配的一個實施例的簡單框圖；
圖10說明在圖8的方法中使用的譜匹配的另一實施例的簡單框圖；圖11說明根據(jù)本發(fā)明的另一實施例的用于均衡話音信號的方法的簡單框圖；圖12說明根據(jù)本發(fā)明，與14階和20階LPC反向濾波器均衡之后的譜相比，在均衡之前的吸氣噪聲譜；圖13說明根據(jù)本發(fā)明的另一實施例的一種方法的簡單框圖，用于確定吸氣噪聲的頻率的持續(xù)時間和確定呼吸率以及空氣使用體積，以用于測量生物參數(shù)；圖14說明包含話音和空氣調(diào)節(jié)吸氣噪聲的來自麥克風(fēng)輸入的信號；圖15說明如圖13所示的方法所確定的圖14中所示的信號的平均歸一化模型誤差；圖16說明如圖13所示的方法所生成的吸氣噪聲檢測器輸出信號；以及圖17說明如圖13所示的方法所生成的合并的吸氣檢測器輸出。
具體實施例方式
盡管本發(fā)明以許多不同的形式表示實施例，在圖中示出并將在特定實施例中具體說明，應(yīng)理解認(rèn)為本公開是本發(fā)明的原理的例子，并且不旨在將本發(fā)明限定為所示和所說明的特定實施例。此外，不認(rèn)為在此使用的術(shù)語和詞語是限定的，而僅僅是說明性的。還應(yīng)理解，為了說明的簡化和清楚起見，在圖中所示的元件不必按照比例繪制。例如，相對于其他，可以放大某些元件的尺寸。此外，在認(rèn)為適宜的地方，在圖中重復(fù)參考標(biāo)號來指示相應(yīng)的元件。
在詳細(xì)描述本發(fā)明的各個方面之前，提供在上簡單說明的空氣調(diào)節(jié)器吸氣噪聲的更具體說明，對于理解本發(fā)明是有用的。吸氣噪聲是當(dāng)人吸氣并且調(diào)節(jié)器閥打開時，進入SCBA或其他加壓空氣傳遞系統(tǒng)面罩的高壓空氣的結(jié)果。在閥處的擾動產(chǎn)生非常大聲、寬帶的嘶嘶噪聲，直接耦合進入SCBA面罩，這在麥克風(fēng)處與話音信號在幅度上可比。在圖4和圖5中分別示出在SCBA面罩之內(nèi)所記錄的典型的吸氣噪聲的例子及其寬帶聲譜圖500。
如從圖5可見，噪聲譜是寬帶的，具有在大約500、1700、2700和6000Hz出現(xiàn)的突出的譜峰。峰值是由于面罩內(nèi)的諧振并且梳妝濾波由于內(nèi)部面罩反射，并隨著不同面罩型號、大小和結(jié)構(gòu)在頻率和振幅上變化。對于特別的面罩/佩戴者組合，噪聲譜的著色(coloration)典型是靜態(tài)的，由于一旦將面罩帶在面部，總的內(nèi)部尺寸基本上是恒定的。這在圖6中示出，其中對于佩戴給定SCBA面罩的相同說話者，來自SCBA面罩麥克風(fēng)的三個單個吸氣噪聲(610、620和630)的譜視為疊加的。對于不同說話者和對于來自不同制造商的面罩，觀察到該一致性。此外，還觀察到來自佩戴相同面罩的不同說話者的空氣調(diào)節(jié)器噪聲的高度的譜相似性。
最后，圖7說明從SCBA系統(tǒng)所記錄的話音710的例子。如圖7所示，吸氣噪聲720的影響不是對于話音本身，由于人們在吸氣時一般不試圖說話。然而，噪聲具有足夠的能量和譜來導(dǎo)致無線電臺中的話音檢測器和噪聲抑制電路的問題及呈現(xiàn)出收聽煩惱。
在本發(fā)明的第一方面中，是一種方法和裝置，用于檢測并消除在耦合到通信系統(tǒng)如圖1所示的系統(tǒng)100的加壓空氣傳遞系統(tǒng)中的吸氣噪聲。在此，根據(jù)本發(fā)明的該實施例的方法還稱為ARINA(空氣調(diào)節(jié)器吸氣噪聲衰減器)方法。用于識別并消除空氣調(diào)節(jié)器吸氣噪聲的ARINA方法的基礎(chǔ)是與話音相比和與其他類型噪聲如各種環(huán)境噪聲相比，噪聲的相對平穩(wěn)性。ARINA方法800的框圖在圖8中示出，并分為四個部分噪聲模型匹配810、噪聲檢測830、噪聲衰減850和噪聲模型更新870。
ARINA方法800的基礎(chǔ)方法論可以總結(jié)如下。方法800優(yōu)選地使用數(shù)字濾波器(例如全極點線性預(yù)測編碼(LPC)數(shù)字濾波器)建模吸氣噪聲。然后方法800使用噪聲模型濾波器的反向濾波音頻輸入信號(即，由面罩麥克風(fēng)拾取的話音和噪聲)并比較反向噪聲模型濾波器的輸出的能量與輸入信號或其他能量基準(zhǔn)的能量。在輸入信號和模型之間出現(xiàn)相近譜匹配的信號周期期間，可以將包括輸入信號的調(diào)節(jié)器吸氣噪聲衰減到任何期望電平。
轉(zhuǎn)向圖8中所示的ARINA方法800的說明，處理的第一步驟是通過經(jīng)由方法800的噪聲模型匹配部分810持續(xù)比較輸入信號802和基準(zhǔn)噪聲模型，來檢測吸氣噪聲的出現(xiàn)，其在優(yōu)選實施例中可以基于可以忍受的實現(xiàn)復(fù)雜性，根據(jù)圖9或圖10來實現(xiàn)。然而，本領(lǐng)域技術(shù)人員將理解，可以使用替換的譜匹配方法。在圖9和圖10中說明的上述兩個優(yōu)選匹配方法在此稱為歸一模型誤差(或NME)方法和Itakura-Saito(或I-S)失真方法。在兩個方法中，由模擬吸氣噪聲的譜特性數(shù)字濾波器(912、1012)表示基準(zhǔn)噪聲模型。在優(yōu)選實施例中，該模型表示為由一組LPC系數(shù)所指定的全極點(自回歸)濾波器。然而，本領(lǐng)域技術(shù)人員將理解，可以使用替換濾波器模型來替代全極點模型，例如已知的ARMA(自回歸移動平均)模型。
從由吸氣噪聲的至少一個數(shù)字化的采樣導(dǎo)出的一組自相關(guān)系數(shù)獲得基準(zhǔn)噪聲模型濾波器系數(shù)?？梢詮娜魏螖?shù)目的預(yù)記錄離線地獲得初始噪聲采樣和相應(yīng)的初始自相關(guān)系數(shù)(872)，并且對于本發(fā)明的實現(xiàn)來說不是重要的。然而，例如，實驗示出來自一個SCMA面罩的初始噪聲采樣對于相同設(shè)計的其他面罩，并在某些情況下對于不同設(shè)計的面罩，也工作良好。自相關(guān)系數(shù)可以從未加工的采樣噪聲數(shù)據(jù)直接計算，或者使用對于本領(lǐng)域技術(shù)人員來說公知的方法，從其他通常使用的譜參數(shù)表達(dá)例如LPC或反射系數(shù)導(dǎo)出。
在優(yōu)選實施例中，根據(jù)下面的標(biāo)準(zhǔn)公式計算噪聲模型自相關(guān)系數(shù)
Ri=Σn=1N-ixnxn+ii=0,1,2,...,p,p<<N]]>等式1其中Ri是最多p個自相關(guān)系數(shù)的第i個系數(shù)，xn是其中最多N個采樣的典型吸氣噪聲信號采樣段的第n個采樣，以及R0表示整個段的能量。自相關(guān)函數(shù)的階數(shù)p，典型地在10和20之間，優(yōu)選實施例是14。此外，理想地，在執(zhí)行自相關(guān)之前，使用漢明窗來窗口化N個信號采樣，來平滑譜估計。漢明窗表達(dá)為w(n)＝0.54-0.46cos(2πn/N)，n＝0，1，2，...，N-1.等式2本領(lǐng)域技術(shù)人員將理解，還可以使用其他窗口方法。
接下來使用噪聲模型自相關(guān)系數(shù)來確定一組10階噪聲模型LPC系數(shù)，a1，a2，...，ap，表示全極點線性預(yù)測模型濾波器，具有z-域表示的傳輸函數(shù)H(z)=11+a1z-1+a2z-2+···+apz-p,]]>等式3其中z＝e-jnωT是z變換變量。在該例子中，確定10階LPC系數(shù)。然而，可以基于特定實施選擇不同階數(shù)的LPC系數(shù)?？梢允褂萌魏螖?shù)目的本領(lǐng)域技術(shù)人員公知的參數(shù)轉(zhuǎn)換技術(shù)來完成自相關(guān)到LPC參數(shù)轉(zhuǎn)換(步驟912、1012)。在優(yōu)選實施例中，LPC參數(shù)是使用本領(lǐng)域技術(shù)人員公知的Durbin方法從自相關(guān)參數(shù)中導(dǎo)出的。
現(xiàn)在轉(zhuǎn)向圖9所示的NME譜匹配方法的說明，所導(dǎo)出的全極點LPC噪聲濾波器模型被反向，以形成反向LPC濾波器(步驟914)H^(z)=1+a1z-1+a2z-2+···+apz-p.]]>等式4理想地，從面罩麥克風(fēng)獲得的并包含話音和吸氣噪聲S(z)的低通濾波并采樣的音頻輸入信號802通過反向濾波器 (步驟914)來獲得輸出信號，Y(z)=S(z)H^(z).]]>等式5然后計算反向濾波器輸入和輸出信號的能量Ein，Eout(分別在步驟918和916)，并且在步驟920計算失真測量D，并用作噪聲模型和輸入信號之間的相似性測量。對于無限階數(shù)，D的理論下界是零，但是實際上，通過輸入信號和其與有限階數(shù)噪聲模型多好地匹配來確定下界。在該實現(xiàn)中，由Eout與Ein的比來限定失真測量，稱為歸一模型誤差(NME)，在步驟920計算為D=NME=EoutEin=|Y(z)|2|S(z)|2.]]>等式6然后根據(jù)其與噪聲模型多好地匹配來除去輸入信號的能量。在優(yōu)選實施例中，經(jīng)由時域中的卷積完成上述信號濾波，但是還可以在頻域中完成，如上面等式所指示。
通常在分段幀的基礎(chǔ)上完成ARINA方法800的信號處理。在優(yōu)選實施例中，輸入信號802被低通濾波，以8.0KHz采樣，緩存到80個采樣的塊(10msec)，并通過反向的噪聲模型濾波器(等式5)。因此，理想地，在輸入信號802的連續(xù)的80個采樣分段上完成全部濾波。然后通過由濾波器輸出幀能量除以輸入信號幀能量(等式6)，計算反向噪聲模型濾波器的歸一模型誤差(NME)。然而，為了更好的時間分辨率，該計算理想地在子幀的基礎(chǔ)上完成。因此，每個80點幀分為子幀，例如4，20點子幀，盡管基于需要的精確度程度，可以使用替換的子幀劃分。然后，可以通過平均化最后16個子幀的輸出濾波器能量Eout以及將該數(shù)量除以相應(yīng)時間對齊的16個子幀輸入濾波器能量Ein的平均，來平滑整體歸一模型誤差信號(NME)。這并不對分析增加任何延遲，而是幫助除去瞬時信號失落和能改變調(diào)節(jié)器噪聲譜的其他大聲的背景噪聲的影響。由此，在本發(fā)明的該實現(xiàn)中，使用該平均NME值作為噪聲模型與輸入信號譜相似性的測量。
在優(yōu)選實施例中，如圖10所示的第二個更復(fù)雜但是更準(zhǔn)確的噪聲模型匹配方法810是Itakura-Saito失真方法的修正。確定兩個信號之間的譜相似性的該I-S方法對本領(lǐng)域技術(shù)人員來說是公知的。在該方法中，殘留噪聲模型反向濾波器能量與“最佳”信號濾波器的殘留能量而不是與上述NME方法中的輸入信號能量做比較。濾波器在其最佳地匹配當(dāng)前信號分段的譜的意義下是“最佳的”。
使用步驟1018-1024計算對應(yīng)于最佳濾波的信號的殘留能量。在I-S方法步驟1018中，理想地輸入信號802的兩個連續(xù)80采樣緩沖器合并為單個160采樣分段。優(yōu)選地使用下面給出的160點漢明窗口來窗口化160采樣分段w(n)＝0.54-0.46cos(2πn/160)，n＝0，1，2，...，159.等式7然后使用在等式1中說明的方法自相關(guān)窗口化的信號數(shù)據(jù)。在步驟1018生成的這些自相關(guān)系數(shù)指定為R^i,i=0,1,2,...,p.]]>與在步驟1012中用于生成基準(zhǔn)噪聲模型參數(shù)相同的方式，在步驟1020優(yōu)選地使用Durbin算法從自相關(guān)系數(shù)導(dǎo)出相應(yīng)的LPC系數(shù)組。在步驟1020中生成的信號模型LPC系數(shù)指定為a^i=1,2,...,p.]]>在步驟1022中，根據(jù)下面生成 的等式9，自相關(guān)這些LPC系數(shù)(步驟1020)。使用這些參數(shù)，在步驟1024計算通過該濾波器的信號的殘留能量EsEs=b^0R^0+2Σi=1pb^iR^i,]]>等式8b^i=Σj=0p-ia^ja^j+i,0≤i≤p,a^0=1.]]>等式9使用步驟1012-1016，計算通過噪聲模型的輸入信號的能量。在步驟1012，從上述的噪聲模型自相關(guān)系數(shù)(874)計算噪聲模型LPC系數(shù)。這些在步驟1012生成的LPC系數(shù)指定為aii＝1，2，...，p。在步驟1014，根據(jù)下面生成bi的等式11，自相關(guān)LPC系數(shù)(從步驟1012)。使用這些參數(shù)和在步驟1018計算的自相關(guān)序列 在步驟1016計算通過基準(zhǔn)信號模型的信號的能量，如等式10所給出Em=b0R^0+2Σi=1pbiR^i,]]>等式10bi=Σj=0p-iajaj+i,0≤i≤p,a0=1.]]>等式11
在步驟1028計算“最佳”信號模型與基準(zhǔn)信號的譜失真D的測量，如下所限定D=EmEs.]]>等式12信號模型與基準(zhǔn)噪聲模型越相似，失真測量越接近于0，其為下界。由ARINA方法800的噪聲檢測部分830使用該失真測量，來確定吸氣噪聲的存在。在優(yōu)選實施例中，使用160個采樣計算該I-S失真測量。由I-S失真測量所確定的吸氣噪聲分類與160采樣分段的每個80采樣幀相關(guān)。此外，僅需要執(zhí)行步驟1012和1014來生成初始噪聲模型(例如，基于初始自相關(guān)系數(shù)872)或根據(jù)噪聲模型更新部分870更新噪聲模型，參照上述并下面詳細(xì)所述。
在ARINA方法800的噪聲檢測部分830中，然后從譜匹配810導(dǎo)出的值(即，NME或I-S失真測量，其表示輸入信號和噪聲模型之間的相似性測量)與經(jīng)驗導(dǎo)出的閾值(例如，Dmin1)相比較(步驟832)。選擇該檢測閾值來檢測吸氣噪聲的存在，同時不將話音和其他類型噪聲錯誤劃分為吸氣噪聲。
此外，基于噪聲濾波器模型的特性，可以出現(xiàn)吸氣噪聲的譜變化，以及某些話音聲音與噪聲模型例如錯誤檢測的相似性。因此，由于與話音假象相比，真正空氣調(diào)節(jié)器吸氣噪聲的持續(xù)時間相當(dāng)長，理想地也應(yīng)用噪聲持續(xù)時間閾值測試(步驟834)。因此，在檢測有效之前，檢測閾值必須滿足預(yù)設(shè)數(shù)目的連續(xù)幀“K1”(例如，4個幀)。相對信號能量、波形過零以及其他特性參數(shù)信息可以包括在檢測方案中，來改進話音/吸氣噪聲區(qū)分。因此如果滿足兩個閾值標(biāo)準(zhǔn)(來自步驟832和834)，認(rèn)為譜匹配可接受地接近并且假設(shè)當(dāng)前存在吸氣噪聲。
在ARINA方法800的噪聲衰減部分850中，噪聲檢測部分830的輸出用于選通輸出信號乘法器(852)，輸入信號802通過該輸出信號乘法器(852)。如果檢測到吸氣噪聲，則在步驟854將乘法器增益G設(shè)置為某些期望衰減值“Gmin”。該衰減增益值可以是0.0，以完全消除噪聲或可設(shè)置為更高的值以不完全消除吸氣噪聲而是抑制它?？赡懿黄谕耆种?，以向收聽者確?？諝庹{(diào)節(jié)器在工作。在優(yōu)選實施例中，Gmin具有0.05的值。相反如果沒有檢測到吸氣噪聲，增益G理想地設(shè)置為1.0，使得不衰減話音信號?？梢圆捎迷撨x通/乘法方案的變形。例如可以使用能夠使選通的沖擊和衰落不突變的變形，減小衰減在吸氣噪聲之前或之后直接出現(xiàn)的話音的概率，由此改進話音的感覺質(zhì)量。此外，可從方法800容易地看出，該發(fā)明的重要優(yōu)點是沒有改變初始信號，除非當(dāng)檢測到調(diào)節(jié)器噪聲時，與傳統(tǒng)的連續(xù)噪聲濾波方法不同。
ARINA方法800的重要方面是能夠為了檢測的目的周期地更新噪聲模型。例如，在時間上，面部上的空氣面罩的移動可導(dǎo)致其對于聲學(xué)傳輸函數(shù)的影響。同樣，不同人佩戴的空氣面罩或不同面罩的使用意味著初始基準(zhǔn)噪聲模型的譜將偏離實際吸氣噪聲譜。通過周期性地更新初始基準(zhǔn)噪聲模型，可以保持準(zhǔn)確的當(dāng)前基準(zhǔn)噪聲模型。因此，ARINA方法800的噪聲模型更新部分870用于更新噪聲模型。
噪聲模型更新部分870使用噪聲檢測部分830的輸出來確定應(yīng)該何時更新調(diào)節(jié)器吸氣噪聲的基準(zhǔn)LPC濾波器模型。例如，可以在步驟876將噪聲檢測部分830的輸出與第二經(jīng)驗確定閾值(例如，Dmin2)做比較，來確定是否更新噪聲模型。當(dāng)滿足閾值時，可以計數(shù)檢測為吸氣噪聲的多個連續(xù)子幀(步驟878)，并且在緩存器中存儲每個子幀中的信號采樣。當(dāng)時連續(xù)噪聲子幀的數(shù)目超過閾值數(shù)“K2”(例如，8個子幀，在優(yōu)選實施例中160個采樣)，則在步驟880做出更新噪聲模型的決定。如果檢測到非噪聲子幀(例如，在步驟832、834和876的任何一個)，則在步驟884將噪聲幀計數(shù)重置為零，并且在步驟878更新噪聲幀計數(shù)。然后在步驟882，使用先前所述的公式1和公式2，計算表示當(dāng)前檢測的吸氣噪聲的“K2”個連續(xù)信號子幀的自相關(guān)系數(shù)。
這些新自相關(guān)系數(shù)用于在步驟874更新噪聲模型自相關(guān)系數(shù)。理想地，在步驟874，使用簡單加權(quán)公式，例如下式，將在步驟882計算的自相關(guān)系數(shù)與先前的噪聲模型自相關(guān)系數(shù)做平均RiREF=αRiREF+(1-α)RiNEW,]]>等式13其中RiREF是當(dāng)前基準(zhǔn)噪聲模型的自相關(guān)系數(shù)，RiNEW是當(dāng)前檢測的吸氣噪聲采樣的自相關(guān)系數(shù)，以及α是1.0和0.0之間的加權(quán)因數(shù)，其確定多快地更新初始基準(zhǔn)模型?？梢曰谖鼩庠肼暤淖V特性多快地變化來調(diào)節(jié)該加權(quán)因數(shù)，其如先前所述，通常是慢的。然后在步驟912和1012，從更新的模型自相關(guān)重新計算噪聲模型反向濾波器的新LPC系數(shù)組?？梢詫υ肼暷Ｐ偷恼{(diào)節(jié)設(shè)置限制，使得不會由于錯誤檢測造成噪聲模型的大偏離。此外，存儲初始基準(zhǔn)噪聲模型系數(shù)(872)，使得如果需要的話，可以將系統(tǒng)重置到初始模型狀態(tài)。上面通過參照噪聲模型更新部分870說明的方法800的適應(yīng)能力使得系統(tǒng)適于特定面罩和調(diào)節(jié)器的特性，并使得最佳檢測性能成為可能。
ARINA方法800的優(yōu)點包括話音信號本身不受處理算法的不可逆的影響，如采用傳統(tǒng)連續(xù)濾波的算法的情況。額外的優(yōu)勢在于在此使用的LPC模型是簡單的，實時地簡單可應(yīng)用，是容易理解的，并且高計算效率。本領(lǐng)域技術(shù)人員將理解，上述優(yōu)點不意味著包括與本發(fā)明的ARINA實施例相關(guān)的全部優(yōu)點，而僅僅意味著用于其代表。
在本發(fā)明的第二方面中，是一種方法和裝置，用于均衡連接到通信系統(tǒng)，如圖1所示的系統(tǒng)100的加壓空氣傳遞系統(tǒng)中的話音信號。根據(jù)本發(fā)明的該實施例的方法在此還稱為AMSE(空氣面罩話音均衡器)方法。用于均衡的AMSE方法的基礎(chǔ)是與話音相比較和與其他類型的噪聲例如各種環(huán)境噪聲相比，噪聲的相對平穩(wěn)性。由于相同面罩回聲條件影響調(diào)節(jié)器噪聲和話音信號，噪聲的均衡還應(yīng)該產(chǎn)生用于均衡話音信號的均衡器，盡管由于聲音反射的峰值和無聲將由于話音和噪聲的源位置差異而在噪聲和話音之間略微不同。
AMSE方法使用在所有面罩型加壓空氣呼吸系統(tǒng)(例如SCBA)中出現(xiàn)的寬帶空氣調(diào)節(jié)器吸氣噪聲，來估計由面罩腔和結(jié)構(gòu)所產(chǎn)生的聲學(xué)回聲譜峰值和無聲(即，譜幅度聲學(xué)傳輸函數(shù))。然后該譜信息用于實時構(gòu)建補償數(shù)字反向濾波器，其應(yīng)用于均衡譜失真的話音信號，并產(chǎn)生近似于沒有面罩所產(chǎn)生的未失真的話音的輸出信號。該作用改進了從面罩麥克風(fēng)獲得的音頻質(zhì)量并可導(dǎo)致改進的通信可理解性。
轉(zhuǎn)向AMSE方法的特點，在圖11中所示的方法1100的框圖可以分為四個部分噪聲模型匹配1110、噪聲檢測1130、面罩話音均衡1150以及噪聲模型更新1170。理想地，AMSE方法的噪聲模型匹配、噪聲檢測和噪聲模型更新部分與上面祥述的ARINE方法的相應(yīng)部分相同。因此，為了簡明的目的，在此將不再重復(fù)這三個部分的詳細(xì)說明。然而，下面是AMSE方法1100的面罩話音均衡部分1150(虛線區(qū)域內(nèi))的詳細(xì)說明。
使用AMSE方法1100的面罩話音均衡部分1150，在步驟1152，使用上述等式3，吸氣噪聲基準(zhǔn)自相關(guān)系數(shù)用于生成噪聲模型的n階LPC模型。在步驟1152生成的LPC模型表征面罩的傳輸函數(shù)，例如圖2的MSK(f)，并且對于吸氣噪聲還包括噪聲路徑傳輸函數(shù)NP(f)。優(yōu)選地，14階模型是適宜的，但是可以使用任何階數(shù)。本領(lǐng)域技術(shù)人員將理解，可以使用替換濾波器模型替換全極點模型，例如已知的ARMA(自相關(guān)移動平均)模型。此外，可以在頻域中實現(xiàn)濾波操作，與上述參照本發(fā)明的優(yōu)選實施例的時域濾波操作相反。
然后LPC模型系數(shù)優(yōu)選地用于反向濾波器(根據(jù)等式4)，在步驟1156，話音信號通過該反向濾波器。使話音信號通過反向濾波器有效地均衡輸入信號，由此除去由圖2中的面罩傳輸函數(shù)MSK(f)所導(dǎo)致的譜失真(峰值和凹陷)。在步驟1158，理想地在均衡的信號上執(zhí)行使用適宜固定后濾波器的后濾波，以校正吸氣噪聲的任何非白特性，或者給予話音信號特定的音調(diào)質(zhì)量以最佳地匹配下面特定編解碼器或無線電臺的需要。該后濾波還可用于補償圖2中的噪聲路徑傳輸函數(shù)NP(f)。
在圖12中示出對于兩個不同階數(shù)的均衡濾波器，AMSE方法800的均衡器對空氣調(diào)節(jié)器噪聲的影響。特別地，圖12說明在均衡之前，吸氣噪聲突發(fā)的譜表示1210。進一步所示的是在使用14階均衡濾波器(1220)和20階均衡濾波器(1230)均衡之后的吸氣噪聲的譜。如所示，通過20階均衡濾波器非常好地平坦化了譜峰值，以及使用14階均衡濾波器相當(dāng)?shù)睾谩４送?，在由這些濾波器所均衡的面罩話音的收聽測試示出通過使用均衡濾波器，與未均衡的話音相比，話音質(zhì)量顯著提高。此外，在這兩個濾波器階數(shù)之間所察覺的話音質(zhì)量有很小的差別。
AMSE算法方法的優(yōu)點包括(1)其使用空氣面罩系統(tǒng)中固有的、規(guī)則的、譜穩(wěn)定的寬帶調(diào)節(jié)器噪聲作為用于確定面罩聲學(xué)回聲特性的激勵；(2)使用簡單已知的有效技術(shù)，實時地完成系統(tǒng)傳輸函數(shù)建模；(3)使用同樣有效的技術(shù)實時獲得均衡；以及(4)系統(tǒng)傳輸函數(shù)模型連續(xù)地適于實時改變的條件。本領(lǐng)域技術(shù)人員將理解，上述優(yōu)點不意味著包括與本發(fā)明的AMSE實施例相關(guān)的全部優(yōu)點，而僅僅意味著用于其代表。
在本發(fā)明的第三方面中，是一種方法和裝置，用于確定吸氣噪聲的持續(xù)時間和頻率，并確定呼吸率和在連接到通信系統(tǒng)，例如圖1所示的系統(tǒng)100的加壓空氣傳遞系統(tǒng)中的空氣使用量。根據(jù)本發(fā)明的該實施例的方法也稱為INRRA(吸氣噪聲呼吸器速率分析器)方法。INRRA方法本質(zhì)上是通過監(jiān)測由空氣調(diào)節(jié)器產(chǎn)生的聲音，而不是測量來自人的呼吸聲音，來測量呼吸的間接方法。INRRA方法的基礎(chǔ)是加壓空氣呼吸系統(tǒng)，例如SCBA具有單向氣流。空氣僅僅可以從空氣源和調(diào)節(jié)器進入系統(tǒng)，并且僅僅通過排氣閥排出。吸入和呼出閥不能同時開啟。因此，調(diào)節(jié)器吸入閥操作直接涉及用戶的呼吸循環(huán)。
開啟調(diào)節(jié)器吸入閥的一個指示器是調(diào)節(jié)器吸氣噪聲。吸氣噪聲是較高壓空氣進入SCBA或其他加壓空氣傳遞系統(tǒng)面罩的結(jié)果。該面罩是氣密的，因此當(dāng)人吸氣時其在面罩內(nèi)產(chǎn)生輕微的負(fù)壓，這導(dǎo)致調(diào)節(jié)器閥開啟并且加壓的罐氣體進入。閥上的空氣擾動產(chǎn)生大聲的寬帶的嘶嘶噪聲，這直接連接到SCBA面罩，可以由麥克風(fēng)拾取，并每次吸氣都產(chǎn)生。如上所說明，噪聲是突然的，并在吸氣的持續(xù)時間上具有非常恒定的幅度，提供非常好的開始和結(jié)束時間分辨率。對于給定的面罩類型和佩戴者，吸氣噪聲的譜特性是非常穩(wěn)定的，與直接人類呼吸聲音相反，人類呼吸聲音基于例如張嘴大小、嗓音域條件和肺氣流的因素相當(dāng)?shù)刈兓?。INRRA將空氣調(diào)節(jié)器吸氣噪聲的穩(wěn)定性作為呼吸率測量的基礎(chǔ)。
INRRA通過其整個譜特性，使用匹配的濾波方案來標(biāo)識吸氣噪聲的存在。此外，INRRA能夠適應(yīng)噪聲的譜特性的變化，如果它們存在的話，因此提供吸氣噪聲和其他聲音的最佳的區(qū)別。通過計算每次吸氣的開始，可以從吸氣噪聲出現(xiàn)容易地計算瞬時呼吸率及其時間平均。此外，通過測量結(jié)束并計算每次吸氣噪聲的持續(xù)時間，并提供關(guān)于可預(yù)測的面罩調(diào)節(jié)器流速的一些信息，系統(tǒng)可以提供氣流量的估計。這可以僅僅使用來自記錄吸氣噪聲的麥克風(fēng)的信號來完成。
INRRA方法1300的框圖在圖13中示出，并可以被分為五個部分噪聲模型匹配1310、噪聲檢測1330、吸氣呼吸限定器1350、參數(shù)估計器1370和噪聲模型更新1390。INRRA方法的噪聲模型匹配、噪聲檢測和噪聲模型更新部分典型地與上面詳述的ARINA方法的相應(yīng)部分相同。因此，為了簡潔的目的，在此不重復(fù)對這三部分的詳細(xì)說明。然而，下面是INRRA方法1300的吸氣呼吸限定器1350和參數(shù)估計器1370的詳細(xì)說明。
首先，將說明吸氣呼吸限定器1350。INRRA方法1300的部分1350的目的在于基于至少一個因素表征吸氣噪聲，例如，在此情況下基于一個或多個對應(yīng)于吸氣呼吸的完全吸氣噪聲突發(fā)的持續(xù)時間的一組端點。來自吸氣噪聲檢測部分1330的確定用于在步驟1352生成優(yōu)選的二進制信號INMm，m＝0，1，2，...，M-1，其使用1和0的值表示吸氣噪聲的存在與否，作為時間指數(shù)m的函數(shù)。該二進制信號存儲在長度M采樣的循環(huán)緩存器中，M足夠大來存儲二進制信號的足夠采樣，來包括至少兩個吸氣噪聲突發(fā)或可預(yù)見的最低呼吸率的呼吸的時間周期，這總和大約15秒。通過上述的在吸氣噪聲檢測部分1330中使用的最小子幀時間來確定該二進制信號的時間分辨率和值M，該最小子幀時間基于吸氣噪聲模型匹配部分，并且為20采樣(2.5msec)或80個采樣(10msec)，取決于在步驟1310使用哪個譜匹配方法。
由于來自1330的吸氣噪聲檢測器輸出不總是完美的，在吸氣噪聲的檢測期間可能出現(xiàn)檢測錯誤，導(dǎo)致關(guān)于噪聲的真正開啟和持續(xù)時間的某些混亂。因此，在步驟1354，使用公知移動平均類型或其他適宜類型的濾波器，合并由步驟1352生成的二進制吸氣噪聲信號。該濾波器消除任何短時間的檢測錯誤并產(chǎn)生限定對應(yīng)于呼吸氣息的完整吸氣噪聲突發(fā)的更加準(zhǔn)確的信號。從在步驟1354生成的該信號，在步驟1356，可以在處理幀持續(xù)時間準(zhǔn)確度內(nèi)確定對于每個噪聲突發(fā)的包括準(zhǔn)確開始時間Si、結(jié)束時間Ei和呼吸持續(xù)時間Di的至少一個因素。由二進制信號INMm所表示的吸氣噪聲突發(fā)的開始和結(jié)束時間可以通過記錄它們在信號緩存器內(nèi)的相對索引來獲得。對于單個吸氣噪聲突發(fā)限定的持續(xù)時間Di為Di＝Ei-Si，i＝0，1，2，...，IT，等式14其中i指示在長度M和時間周期T秒的二進制信號緩存器中的IT個吸氣噪聲突發(fā)的第i個。這些吸氣噪聲突發(fā)因數(shù)值理想地存儲在循環(huán)、有限長度的緩存器中，每個噪聲突發(fā)/呼吸一組參數(shù)。在圖14-17中示出由INRRA算法部分1310、1330、1352和1354所處理的SCBA面罩麥克風(fēng)語音的某些結(jié)果，它們是基于來自佩戴SCBA的男性說話者并在安靜的房間內(nèi)記錄的話音。圖14示出與噪聲突發(fā)1410所混合的輸入話音1420。圖15示出吸氣噪聲模型匹配部分1310的譜失真測量D輸出的時間-幅度表示1500。圖16示出吸氣噪聲檢測器1330的二進制輸出的時間-幅度表示1600。圖17示出呼吸限定器算法1350的移動平均濾波器組件1354的輸出的時間-幅度表示1700，該呼吸限定器算法1350合并原始檢測器輸出并準(zhǔn)確地限定每次吸氣的持續(xù)時間。
參數(shù)估計器1370部分描述參數(shù)的例子，可以由吸氣呼吸限定器部分1350基于吸氣噪聲的特征參數(shù)估計這些參數(shù)。可以被確定的參數(shù)的兩個這種例子是用戶的呼吸率和近似吸氣氣流量?？梢允褂每梢栽谖鼩夂粑薅ㄆ鞑糠炙_定的連續(xù)吸氣噪聲突發(fā)的順序開始時間信息Si容易地確定呼吸率。例如，可以由下式來計算每分鐘的“瞬時”呼吸率IRR=60(Si-Si-1),---EQ-15]]>其中Si是以秒為單位的兩個連續(xù)噪聲突發(fā)(吸氣呼吸)開始時間。因此可以使用下式計算平均呼吸率RR=60ITΣi=1IT(Si-Si-1),---EQ-16]]>其中IT是在特定時間周期T內(nèi)的所檢測的連續(xù)呼吸(吸氣噪聲突發(fā))的數(shù)目。
可以從由吸氣呼吸限定器部分所確定的呼吸的持續(xù)時間以及從關(guān)于例如可以離線地確定的初始?xì)夤尢畛鋲毫驼{(diào)節(jié)器平均流速的某些額外信息來估計吸氣呼吸期間的近似氣流量。當(dāng)吸入閥開啟時，空氣調(diào)節(jié)器以近乎恒壓將一定量氣體吸入面罩(環(huán)境氣體/水壓的函數(shù))，只要空氣供應(yīng)罐壓力保持在空氣調(diào)節(jié)器的最小輸入壓力水平之上。此外，當(dāng)面罩調(diào)節(jié)器吸入閥開啟時，到面罩的氣流率近似恒定。因此從罐供應(yīng)除去的以及傳遞到呼吸者的空氣量與吸入閥開啟的時間成比例。可以由每個吸氣噪聲的持續(xù)時間來測量閥開啟的時間。
當(dāng)充滿時，供應(yīng)罐中的初始空氣量是罐容量V0、填充壓力P0、氣體溫度T0和通用氣體常數(shù)R、以摩爾Nm計的氣體量的函數(shù)，并且可以從公知的理想氣體方程PV＝NmRT計算。由于初始填充壓力和罐圓筒體積是已知的，并假設(shè)罐氣體的溫度和面罩氣體是相同的，可用于以面罩壓力呼吸的體積由下式給出VM=P0V0PM.]]>等式17那么，在吸氣事件i期間傳遞到用戶的空氣的近似體積為IVi≈KRDi，等式18其中IVi是空氣體積，Di是從吸氣噪聲確定的吸氣事件的持續(xù)時間，以及KR是涉及用于特定空氣調(diào)節(jié)器的氣流率的校準(zhǔn)因數(shù)。對于單個系統(tǒng)，可以經(jīng)驗地導(dǎo)出KR，或者可以從制造商的數(shù)據(jù)導(dǎo)出。從單個吸氣體積可以將直至?xí)r間T所使用空氣的大約總量VT限定為VT≈Σi=1ITIVi,]]>等式19其中IT是到時間T的吸氣總數(shù)。因此剩余罐供應(yīng)氣體是VR≈VM-VT. 等式20INRRA方法的某些優(yōu)點包括可以使用在最小話音帶寬上拾取呼吸噪聲的任何麥克風(fēng)信號，并且不需要特定的傳感器。另一個優(yōu)點在于呼吸檢測器是基于檢測由具有穩(wěn)定譜特性的空氣調(diào)節(jié)器產(chǎn)生的噪聲，而不是特征變化的人類呼吸噪聲。還一個優(yōu)點在于沒有將呼吸檢測器固定為如其它類型聲學(xué)呼吸分析器那樣檢驗特定頻率。此外，該系統(tǒng)自動地適應(yīng)于環(huán)境的變化，以及不同的用戶和加壓空氣呼吸器面罩系統(tǒng)。因此，INRRA方法可以提供持續(xù)地瞬時或平均呼吸率，并近似空氣使用體積數(shù)據(jù)，這是可以在例如系統(tǒng)100之外經(jīng)由無線數(shù)據(jù)信道自動地發(fā)送至用戶的有用信息。本領(lǐng)域技術(shù)人員將理解，上述優(yōu)點不意味著包括與本發(fā)明的INRRA實施例相關(guān)的全部優(yōu)點，而僅僅意味著用于其代表。
根據(jù)本發(fā)明的所有三個方法(ARINA、AMSE和INRRA)優(yōu)選地實現(xiàn)為存儲在存儲器設(shè)備(其包括在根據(jù)上述系統(tǒng)100的系統(tǒng)中)中的軟件算法，以及以適宜的處理設(shè)備例如系統(tǒng)100的DSP 138實現(xiàn)其步驟。對應(yīng)于本發(fā)明的自相關(guān)和LPC濾波方法的算法將占據(jù)大部分處理器時間。然而，可以替換地在小型硬件芯片空間中有效地實現(xiàn)對應(yīng)于ARINA、AMSE和INRRA的這些算法或算法的全部。此外，由于AMSE方法使用如ARINA方法的許多方法，在本發(fā)明的其它實施例中，可以有效地組合它們。
盡管已經(jīng)結(jié)合其特定實施例說明了本發(fā)明，對于本領(lǐng)域技術(shù)人員可以容易地有額外的優(yōu)點和改進。因此在寬泛的概念中，本發(fā)明不限制于示出和描述的特定細(xì)節(jié)、代表裝置和說明性例子。對于本領(lǐng)域技術(shù)人員，在上述說明的教導(dǎo)下，各種替換、改進和變化是顯而易見的。例如，盡管上面說明了用于標(biāo)識并衰減吸氣噪聲的方法，但是參照本發(fā)明說明的方法可以應(yīng)用到其它類型的噪聲，例如呼氣噪聲或具有偽平穩(wěn)譜特性的其它類型噪聲，該特性使得它們使用上述方法被有效的檢測。因此，應(yīng)理解本發(fā)明不被上述說明所限制，而是根據(jù)所附權(quán)利要求的精神和范圍，包括全部這種替換、改進和變化。
權(quán)利要求
1.一種用于檢測并衰減連接到加壓空氣傳遞系統(tǒng)的通信系統(tǒng)中的吸氣噪聲的方法，該方法包括步驟基于吸氣噪聲生成吸氣噪聲模型；接收包括吸氣噪聲的輸入信號；將輸入信號與噪聲模型做比較，以獲得相似性測量；基于該相似性測量，確定增益因數(shù)；以及基于該增益因數(shù)修改輸入信號，其中基于該增益因數(shù)衰減輸入信號中的吸氣噪聲。
2.如權(quán)利要求1的方法，其中生成吸氣噪聲模型的步驟包括步驟采樣吸氣噪聲，以生成吸氣噪聲的至少一個數(shù)字化采樣；窗口化至少一個數(shù)字化采樣；從至少一個窗口化的數(shù)字化采樣，確定自相關(guān)系數(shù)的組；基于該自相關(guān)系數(shù)的組，生成線性預(yù)測編碼(LPC)系數(shù)的組；以及從該LPC系數(shù)的組，生成LPC濾波器。
3.如權(quán)利要求1的方法，其中噪聲模型表示為數(shù)字濾波器，以及將輸入信號與噪聲模型做比較以獲得相似性測量的步驟包括步驟基于輸入信號和噪聲模型計算第一能量；基于輸入信號計算第二能量；以及計算相似性測量作為第一能量和第二能量的函數(shù)。
4.如權(quán)利要求3的方法，其中相似性測量是第一能量與第二能量的比。
5.如權(quán)利要求3的方法，其中計算第二能量的步驟包括步驟采樣輸入信號，以生成輸入信號的至少一個數(shù)字化采樣；從該至少一個數(shù)字化采樣生成第一組自相關(guān)系數(shù)；基于第一組自相關(guān)系數(shù)，生成線性預(yù)測編碼(LPC)系數(shù)的組；基于該LPC系數(shù)的組，生成第二組自相關(guān)系數(shù)；以及計算第二能量作為第一和第二組自相關(guān)系數(shù)的函數(shù)。
6.如權(quán)利要求1的方法，其中確定增益因數(shù)的步驟包括步驟將相似性測量與至少一個閾值做比較，以檢測輸入信號中的吸氣噪聲；以及基于相似性測量與至少一個閾值的比較結(jié)果而選擇增益因數(shù)，其中當(dāng)檢測到輸入信號中的吸氣噪聲時，增益因數(shù)選擇為小于1。
7.如權(quán)利要求1的方法，還包括更新噪聲模型的步驟。
8.如權(quán)利要求7的方法，還包括比較相似性測量與至少一個閾值，以檢測輸入信號中的吸氣噪聲的步驟，其中基于所檢測的吸氣噪聲更新噪聲模型。
9.如權(quán)利要求8的方法，其中噪聲模型是基于LPC系數(shù)組的線性預(yù)測編碼(LPC)濾波器，從第一組自相關(guān)系數(shù)生成該LPC系數(shù)組，更新噪聲模型的步驟還包括步驟采樣所檢測的吸氣噪聲，以生成所檢測吸氣噪聲的至少一個數(shù)字化采樣；窗口化至少一個數(shù)字化采樣；從至少一個窗口化的數(shù)字化采樣，確定第二組自相關(guān)系數(shù)；更新第一組自相關(guān)系數(shù)作為第一和第二組自相關(guān)系數(shù)的函數(shù)；基于自相關(guān)系數(shù)的更新的組，更新LPC系數(shù)的組；以及基于LPC系數(shù)的更新的組，更新LPC濾波器。
10.一種用于檢測并衰減連接到加壓空氣傳遞系統(tǒng)的通信系統(tǒng)中的吸氣噪聲的設(shè)備，包括處理元件；以及存儲元件，連接到處理元件，用于存儲用于指令處理元件執(zhí)行下面步驟的計算機程序，所述步驟是基于吸氣噪聲生成吸氣噪聲模型；接收包括吸氣噪聲的輸入信號；比較輸入信號和噪聲模型，以獲得相似性測量；基于相似性測量，確定增益因數(shù)；以及基于該增益因數(shù)修改輸入信號，其中基于該增益因數(shù)衰減輸入信號中的吸氣噪聲。
全文摘要
用于檢測并衰減在連接到加壓空氣傳遞系統(tǒng)的通信系統(tǒng)中的吸氣噪聲的方法，該方法包括步驟基于吸氣噪聲生成吸氣噪聲模型(912、1012)；接收包括吸氣噪聲的輸入信號(802)；將輸入信號與噪聲模型做比較(810)，以獲得相似性測量；基于相似性測量確定增益因數(shù)(854)；以及基于該增益因數(shù)修改輸入信號(852)，其中基于該增益因數(shù)衰減輸入信號中的吸氣噪聲。
文檔編號H04B15/00GK1977312SQ200580021767
公開日2007年6月6日 申請日期2005年6月6日 優(yōu)先權(quán)日2004年6月30日
發(fā)明者薩拉·M·哈頓, 馬克·A·亞斯圖科, 威廉·M·庫什納 申請人:摩托羅拉公司