Echokompensation – Modellbasierter Ansatz
Durch die Verwendung eines neuen, modellbasierten Ansatzes zur Modellierung der akustischen Umgebung [enzner06a] ist es möglich, den Kalman-Algorithmus auf das Problem der Echokompensation anzuwenden. Hierzu wird, im Gegensatz zur üblichen Herangehensweise, der akustische Echopfad als zeitveränderliche, vektorielle Zustandgröße betrachtet. Diese Zustandsgröße wird über eine Markov-kette modelliert. Das Sprachsignal des nahen Sprechers s stellt in dieser Betrachtung ein Beobachtungsrauschen des Zustandsvektors dar.
Ziel der Echokompensation ist es, das Beobachtungsrauschen möglichst verzerrungsfrei aus dem Mikrofonsignal y zu extrahieren. Durch Anwendung des Kalman-Algorithmus ist es möglich, die Parameter einer verallgemeinerten Wiener Filterstruktur zu schätzen. Diese zweistufige Struktur besteht aus einem konventionellen Echokompensator zwischen Sende- und Empfangsteil, sowie einem Nachfilter zur Restechounterdrückung. Im Gegensatz zu früheren Arbeiten kann diese Filterstruktur in geschlossener Form aus dem Kriterium des minimalen quadratischen Fehlers hergeleitet werden. Das Kalman Filter greift dafür im Wesentlichen auf nur drei statistische Parameter zurück:
- die Länge des Echopfadvekteros
- den Grad der Zeitvarianz des akustischen Echopfades, d.h. die Zeitkonstante des zugehörigen Markov-Modells
- das Leistungsdichtesprekturm des Beobachtungsrauschens am Ort des Mikrofons.
Zusätzlich ist es möglich, die Echokompensation mit einer Störgeräuschreduktion zu kombinieren. Dazu benötigt das Wiener-postfilter zusätzlich das Leistunsdichtespektrum der vorhandenen additiven Störung.