Circuits and systems based on delta modulation : linear, nonlinear, and mixed mode processing

Abbreviations and Acronyms . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .XV Part I Introduction 1 Acoustic Echo and Noise Control – Where did we come from and where are we going? E. H¨ansler, G. Schmidt 1.1 The Journey to Maturity . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 1.2 State of the Art . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 1.3 Outline of this Book . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 Part II Multi-Microphone Processing 2 Joint Optimization of Acoustic Echo Cancellation and Adaptive Beamforming W. Herbordt, W. Kellermann, S. Nakamura 2.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 2.2 Concepts for Joint Acoustic Echo Cancellation and Adaptive Beamforming . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 2.3 Joint Optimization of Acoustic Echo Cancellation and Adaptive Beamforming . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 2.4 Implementation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 2.5 Experimental Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38 2.6 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43 VIII Contents 3 Blind Source Separation of Convolutive Mixtures of Audio Signals in Frequency Domain S. Makino, H. Sawada, R. Mukai, S. Araki 3.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51 3.2 Blind Source Separation for Convolutive Mixtures . . . . . . . . . . . . . . . 53 3.3 Overview of Frequency-Domain Approach . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55 3.4 Complex-Valued Independent Component Analysis . . . . . . . . . . . . . . 58 3.5 Separation Mechanism of Blind Source Separation . . . . . . . . . . . . . . . 60 3.6 Source Localization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61 3.7 Permutation Alignment . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67 3.8 Scaling Alignment . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72 3.9 Spectral Smoothing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72 3.10 Experimental Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75 3.11 Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85 4 Localization and Tracking of Acoustical Sources G. Doblinger 4.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91 4.2 Source Localization Using the Generalized Cross-Correlation Function . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94 4.3 Source Localization Based on Interaural Time Differences . . . . . . . . 97 4.4 Source Localization Using Adaptive Filters . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103 4.5 Some Remarks on Algorithm Selection . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 110 4.6 Frequency-Domain Adaptive Beamformer with Speaker Tracking . . 111 4.7 Conclusions. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 120 Part III Echo Cancellation 5 Adaptive Algorithms for the Identification of Sparse Impulse Responses J. Benesty, Y. Huang, J. Chen, P. A. Naylor 5.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 125 5.2 Notation and Definitions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 126 5.3 Sparseness Measure . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 128 5.4 The NLMS, PNLMS, and IPNLMS Algorithms . . . . . . . . . . . . . . . . . . 130 5.5 Universal Criterion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 132 5.6 Exponentiated Gradient Algorithms . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 135 5.7 The Lambert W Function Based Gradient Algorithm . . . . . . . . . . . . 140 5.8 Some Important Links Among Algorithms . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 141 5.9 Simulations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 145 5.10 Conclusions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 149 Contents IX 6 Selective-Tap Adaptive Algorithms for Echo Cancellation P. A. Naylor, A. W. H. Khong 6.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 156 6.2 Sequential and Periodic Tap Selection . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 157 6.3 MMax Tap Selection . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 159 6.4 Selective Partial Update Tap Selection . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 166 6.5 Performance Comparison for Single-Channel Selective-Tap algorithms . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 168 6.6 Convergence Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 168 6.7 Sparse Partial Update NLMS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 179 6.8 multichannel Selective-Tap Algorithms for Stereophonic Acoustic Echo Cancellation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 181 6.9 Exclusive Maximum Tap Selection . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 185 6.10 Exclusive Maximum Adaptive Filters . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 190 6.11 SAEC Simulation Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 192 6.12 Discussion and Conclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 194 A Appendices . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 197 7 Nonlinear Acoustic Echo Cancellation F. K¨uch, W. Kellermann 7.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 205 7.2 Nonlinear Acoustic Echo Paths . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 207 7.3 Volterra Filters . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 211 7.4 Power Filters . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 237 7.5 Conclusions. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 257 8 Intelligent Control Strategies for Hands-Free Telephones C. Breining, A. Mader 8.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 263 8.2 Fuzzy Systems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 267 8.3 Learning Vector Quantization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 276 8.4 Prerequisites for Automatic Optimization of Control Algorithms: Optimum Step Size and Cost Function . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 282 8.5 Radial Basis Function Network for Step-Size Control . . . . . . . . . . . . . 288 8.6 Radial Basis Function Network for State Detection . . . . . . . . . . . . . . 305 Part IV Noise Reduction 9 Noise Reduction U. Heute 9.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 325 9.2 Optimum-Filter Design in the Time Domain . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 329 X Contents 9.3 Wiener-Filter Description in the Frequency Domain. . . . . . . . . . . . . . 332 9.4 Examples and Filtering Effects . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 333 9.5 Wiener-Filter Realizations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 336 9.6 Spectral Subtraction: Principles and Realization . . . . . . . . . . . . . . . . . 339 9.7 Noise Power Density Spectrum Estimation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 343 9.8 Subtraction and Weighting Rules . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 348 9.9 Spectral Analysis and Synthesis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 351 9.10 System Configurations, Experiments, and Comparisons . . . . . . . . . . . 367 9.11 Further Problems and Ideas, Concluding Remarks . . . . . . . . . . . . . . . 376 10 Noise Reduction with Kalman-Filters for Hands-Free Car Phones Based on Parametric Spectral Speech and Noise Estimates H. Puder 10.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 385 10.2 Speech and Car Noise Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 387 10.3 Theoretical Basics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 393 10.4 Application of Kalman Filters for Noise Reduction . . . . . . . . . . . . . . . 404 10.5 Comparison of the Results with Classical Frequency Domain Noise Reduction Approaches . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 420 10.6 Conclusions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 425 Part V Selected Applications 11 Evaluation of Algorithms for Speech Enhancement P. Dreiseitel, G. Schmidt 11.1 The Focus of this Chapter . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 431 11.2 Objective Tests for Noise Suppression . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 432 11.3 Comparison Mean Opinion Scores (CMOS) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 449 11.4 Rhyme Tests . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 468 11.5 Outlook . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 481 12 An Auditory Scene Analysis Approach to Monaural Speech Segregation G. Hu, D.L. Wang 12.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 485 12.2 Computational Auditory Scene Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 488 12.3 Peripheral Analysis and Feature Extraction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 490 12.4 Auditory Segmentation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 497 12.5 Voiced Speech Grouping . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 499 12.6 Unvoiced Speech Grouping . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 503 12.7 Concluding Remarks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 508 Contents XI 13 Wave Field Synthesis Techniques for Spatial Sound Reproduction R. Rabenstein, S. Spors, P. Steffen 13.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 517 13.2 Elements from the Foundations of Acoustics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 518 13.3 Wave Field Synthesis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 527 13.4 Implementation of a Wave Field Synthesis System . . . . . . . . . . . . . . . 540 13.5 Conclusions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 542 14 Signal Processing for In-Car Communication Systems G. Schmidt, T. Haulick 14.1 Basics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 549 14.2 Signal Processing for Intercom Systems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 560 14.3 Evaluation of Intercom Systems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 585 14.4 A Real System . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 592 14.5 Conclusions and Outlook . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 596 15 Applications of Adaptive Signal Processing Methods in High-End Hearing Aids V. Hamacher, E. Fischer, U. Kornagel, H. Puder 15.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 599 15.2 Directional Microphones. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 600 15.3 Noise Reduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 608 15.4 Multi-Band Compression . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 617 15.5 Feedback Cancellation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 620 15.6 Classification . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 627 15.7 Summary. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 632 Index . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 637