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WO2010029247A1 - Annulation de bruit a faible distorsion - Google Patents

Annulation de bruit a faible distorsion Download PDF

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Publication number
WO2010029247A1
WO2010029247A1 PCT/FR2009/051670 FR2009051670W WO2010029247A1 WO 2010029247 A1 WO2010029247 A1 WO 2010029247A1 FR 2009051670 W FR2009051670 W FR 2009051670W WO 2010029247 A1 WO2010029247 A1 WO 2010029247A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
signal
filtering
filters
noise ratio
filter
Prior art date
Application number
PCT/FR2009/051670
Other languages
English (en)
Inventor
Ludovick Lepauloux
Claude Marro
Pascal Scalart
Original Assignee
France Telecom
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by France Telecom filed Critical France Telecom
Publication of WO2010029247A1 publication Critical patent/WO2010029247A1/fr

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Classifications

    • G—PHYSICS
    • G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L21/00—Speech or voice signal processing techniques to produce another audible or non-audible signal, e.g. visual or tactile, in order to modify its quality or its intelligibility
    • G10L21/02—Speech enhancement, e.g. noise reduction or echo cancellation
    • G10L21/0208—Noise filtering
    • G—PHYSICS
    • G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L21/00—Speech or voice signal processing techniques to produce another audible or non-audible signal, e.g. visual or tactile, in order to modify its quality or its intelligibility
    • G10L21/02—Speech enhancement, e.g. noise reduction or echo cancellation
    • G10L21/0208—Noise filtering
    • G10L21/0216—Noise filtering characterised by the method used for estimating noise
    • G10L2021/02161—Number of inputs available containing the signal or the noise to be suppressed
    • G10L2021/02165—Two microphones, one receiving mainly the noise signal and the other one mainly the speech signal

Definitions

  • the present invention relates to the processing of a sound signal, especially after its acquisition.
  • a typical problem of sound recording concerns the acoustic environment in which a sound pick-up microphone is placed which, for example, can be integrated into a telephone. Due to the impossibility of completely controlling this environment, a disturbing signal (referred to as "noise") is present within the observation signal, including the really useful signal. In order to improve the quality of the signal possibly transmitted to the remote party, to increase its intelligibility and to reduce the correspondent's fatigue, it is important to develop noise reduction processes whose purpose is to extract useful information. by performing a treatment on the noisy observation signal. In addition to speech communication applications, the improvement of the speech signal quality is also necessary for voice recognition, the performance of which is greatly altered when the user is in a noisy environment.
  • Crosstalk-resistant noise reduction techniques in the context described above have already been proposed.
  • the implementation of these existing techniques described later in the description generally leads to the addition of an additional filter for learning the signal contaminating the noise reference. They may also consist of introducing a block allowing the calculation of the adaptation step in order to better adjust the learning rate, which amounts more or less to developing a voice activity detection (or "DA V" below). ).
  • Some techniques use, in particular and separately, a detection DAV coupled to a stage of determination of the pitch.
  • These basic architectures are divided into two main classes: the so-called “forward” and “backward” techniques. These techniques are used for the development of blind source separation algorithms. It is proposed below to rely on a backward type technique shown in Figure 2 and described below. Nevertheless, it is then necessary to solve a problem of the coupling existing between the filters and in particular also the noise problem of the gradient introduced by the standard least squares algorithm generally used, as explained hereinafter.
  • the state of the known art and the problems it poses are now described in detail.
  • FIG. 1 can correspond to a conventional adaptive noise canceller scheme using two microphones C1 and C2 which both pick up a useful signal S (z) (for example of speech) and a disturbing signal N ( z) (ambient noise for example), where z denotes the variable of a transform in Z.
  • S for example of speech
  • N disturbing signal
  • z denotes the variable of a transform in Z.
  • the position of the sensors C1 and C2 is judiciously chosen so that one more captures the ambient noise (C2 in the example shown in Figure 1) while the other captures more the useful signal (C1 in Figure 1).
  • - X p (z) denotes the signal from the first microphone C1 on the primary or "main” channel below (the index p designating this main channel) comprising the useful signal to which the noise is added,
  • X r (z) is the signal from the second microphone C2 on a reference channel (the index r denoting this reference channel) comprising the noise to which is added the useful signal,
  • Hj j (z) are acoustic channels of unknown lengths, variable in time
  • W (z) is an identification filter of length L
  • S '(z) is a useful speech signal to be estimated.
  • W (z) is a filter of length /,, whose coefficients
  • This estimate requires, according to Wiener's theory, that the filter W (z) "learns" the impulse response H 21 (z).
  • S (z) X p (z) - W (z) X r (z).
  • Adaptive filtering consists of giving an expression of evolution of the coefficients of the filter over time that satisfies a convergence criterion.
  • LMS noise cancellation
  • NLMS standardized least squares
  • RLS and others.
  • the adaptation equation of the simplest of them (the LMS) is given hereafter by way of example, for which the criterion retained is the minimization of the power of the residual error and we have:
  • the filter tries to suppress the useful word and becomes unadapted. In addition to the risk of divergence of the filter, this leads to significant degradation of the useful signal, or even their amplification. This is also observed for moments when the speech predominates, that is to say when the signal is slightly noisy and the filters are close to their convergence value.
  • ⁇ (n) represents a power of the signal on the channel y and entering the filter which processes the signal of the channel /.
  • ⁇ (n) tends to a maximum ⁇ max in noise period alone, in order to converge the filter W 21 .
  • ⁇ (n) tends to a minimum ⁇ min in the useful speech phase alone, in order to stabilize the estimate of the response H 2i (z) made by the filter JF 21 and thus not to disturb the learning of the noise by the speech signal leaking into the noise reference.
  • the inverse reasoning applies to the step associated with the filter W i2 (z).
  • the threshold values of these steps are taken for example in the interval [0, 0.1]. They are assigned according to values of the signal-to-noise ratios (SNR) measured (or calculated from the measured energies) on each of the channels, these ratios being themselves thresholded.
  • SNR signal-to-noise ratios
  • a simple way to comply with this behavior is to use, for example, an affine function that describes the evolution of the step (then linear evolution), in this interval using the values of the RSB ratios calculated over time. as well as the thresholds associated with them.
  • the first of these methods suffers from a major disadvantage: the noise introduced by the gradient processing algorithm which, because of the existing interdependence on the convergence of the filters, is amplified and thus prevents good convergence of filters W 21 (z) and W n (z).
  • the document: "Improved adaptive noise cancellation in the presence of signal leakage on the noise reference channef ⁇ MJ Al-Kindi and J. Dunlop, Signal Processing, Vol 17, No. 3, pages 241-250 (1989) proposes, in particular, to introduce, where possible, prior knowledge that comes down to considering that one of the filters is known in advance, and it is proposed to use a DAV to prevent joint adaptation of the two filters.
  • At the beginning at least one relatively favorable reference path, that is to say a path with a very high signal-to-noise ratio or, if not very low, so that one filters can be initialized with precision, allowing the adaptation of the other, otherwise the adaptation remains difficult.
  • the present invention improves the situation.
  • a signal processing method in a structure comprising at least a first and a second filter, arranged between a main channel carrying a first signal and a reference channel carrying a second signal, and in a backward configuration to reduce, in the first signal, the estimated noise in the second signal.
  • the term "backward configuration" is understood to mean that the structure has an architecture similar to that illustrated in FIG. 2 and previously described.
  • at least one of the first and second filters mentioned above is not a simple adaptive filter within the meaning of the prior art described above with reference to FIG. rather a first filtering calculation, adaptive as a function of an estimated difference as a function of the first and second signals taken upstream of the first and second filters in the main and reference channels, this first filtering calculation then being imposed on one first and second filters for updating this filter.
  • An advantage of the invention is that, if an adaptation becomes erroneous in one of the first and second filters, it does not taint the filtering calculation that is imposed for the other of the first and second filters.
  • this filtering calculation is preferentially adapted as a function of the subtraction of one of the first and second signals, by the other of the first and second signals and to which the calculated filtering is applied.
  • an adaptation step of the filtering calculation (to accelerate or not the convergence of the filtering calculation) as a function of a signal-to-noise ratio estimated on at least one of the main and reference channels. It will therefore be possible to choose the adaptation steps of the one and the other of the first and second filters independently, simply as a function of the adaptation conditions of the filters and in particular as a function of the signal-to-noise ratios on the main channels and reference. It is therefore possible to provide a measurement of the signal-to-noise ratio on at least one of the main and reference channels, or to estimate this ratio from measurements of other parameters such as energy or power, as will be seen later. .
  • the adaptation for noise filtering can be fixed, without updating the corresponding filter, if the measured current noise is low compared to the useful signal (which corresponds to an estimated signal-to-noise ratio which is high) .
  • This implementation makes it possible not to taint an error adaptation of this filter which is not feasible under optimal conditions.
  • the filtering calculation and the updating of the first filter are implemented only if a signal-to-noise ratio, estimated on one of the main and reference channels, has a value in a chosen range, for example greater than a chosen threshold.
  • the method of the invention may comprise:
  • a first filtering computation adaptive as a function of a first estimated difference as a function of the first and second signals taken upstream of the first and second filters in the said main and reference channels
  • a second filtering calculation which is adaptive as a function of a second difference estimated as a function of the first and second signals taken upstream of the first and second filters in the said main and reference channels
  • said first filtering computation being imposed on one of the first and second filters and said second filtering computation being imposed on the other of the first and second filters.
  • the implementation of the invention makes it possible to avoid the effects of a strong existing coupling between the outputs of conventional adaptive filters and brings a certain improvement in the adaptation. Indeed, tests have shown that the implementation of the invention makes it possible to provide crosstalk management in a number of adverse situations, in particular:
  • SNRs Signal-to-noise ratios
  • FIG. 3 illustrates the architecture of a device in the sense of the invention which, in the example shown but not limiting, comprises two sensors, being understood that the invention can be implemented in a device with more than two sensors,
  • FIG. 4 is a flowchart illustrating, by way of example, the steps for calculating the steps of the adaptive filters W 1 and W 1 in FIG. 3,
  • FIG. 5 illustrates the architecture of a device according to an embodiment of the invention, less sophisticated than that represented in FIG. 3, and
  • FIG. 6 illustrates, by way of example, the material elements that may comprise a device in the sense of the invention.
  • a device within the meaning of the invention comprises:
  • the structure of FIG. 3 comprises at least:
  • a first sensor C1 and a second sensor C2 respectively capturing the first signal Xp (z) and the second signal Xr (z), and respectively connected to the main channel Vl and the reference channel V2, at least one first filter W21 of the second signal Xr (z), whose output is intended to be removed from the first signal Xp (z), and
  • upstream of the first and second filters in the main channels V1 and reference V2 are carried out:
  • a first filtering calculation W1 which is adaptive as a function of the difference between the first signal Xp (z) and the second signal Xr (z) to which the first computed filtering W1 is applied, and
  • a second filtering calculation W2 which is adaptive as a function of the difference between the second signal Xr (z) and the first signal Xp (z) to which the second calculated filtering W2 is applied.
  • the first filtering calculation W ⁇ is then imposed on the first filter to update its parameters and the second filtering calculation W 2 is imposed on the second filter W] 2 to update its parameters.
  • the adaptation steps of the first and second filtering calculations are distinctly chosen.
  • the adaptation steps of the first and second filtering calculations are distinctly chosen.
  • a step ⁇ W1 of adaptation of the first filtering calculation varying as the inverse of the estimated signal-to-noise ratio on the main channel Vl (denoted hereinafter RSBp).
  • RSBp the estimated signal-to-noise ratio on the main channel Vl
  • the computation of the first filter W ⁇ and the update of the first filter W ⁇ ⁇ are implemented only if the signal-to-noise ratio RSB r , estimated on the reference channel V2, has a value less than a threshold value (denoted RSBw ⁇ min).
  • the algorithmic constraint is imposed here so as not to adapt one of the filtering calculations W 1 (Z) or W 2 (z) if the conditions are not optimal for this purpose. For example, when the decision to adapt the filter W 2 (z) for learning the crosstalk is taken (more useful signal than noise), then the adaptation of the filter W x (z) can be frozen ( not enough noise to develop his learning).
  • the allocation of the values of the adaptation steps is a function of the measured signal-to-noise ratios (SNRs)
  • SNRs signal-to-noise ratios
  • this adjustment is made so that the non-stationarity of the signal can be followed.
  • the objective here is to make the behavior of the pitch associated with the filter W x (z) as sensitive as that of a voice activity detector.
  • a possible implementation of this embodiment may consist, as will be seen in detail with reference to Figure 4 below, to provide: - an adaptation step (noted ⁇ W2 further) of the second filtering calculation , for the crosstalk, constant for a signal-to-noise ratio lower than a first threshold value (denoted RSBW2min), then varying as the signal-to-noise ratio for a signal-to-noise ratio greater than this first threshold value, then constant for a signal ratio with noise greater than a second threshold value (denoted RSBW2max and greater than the first threshold value denoted RSBW2min), and
  • the adaptation step (denoted ⁇ Wl below) of the first filtering calculation for the noise, constant for a signal-to-noise ratio lower than a first threshold value (noted later RSBWlmin), then varying as the inverse the signal-to-noise ratio for a signal-to-noise ratio higher than the first threshold value, then constant for a signal-to-noise ratio greater than a second threshold value (denoted RSBW lmax and greater than the first threshold value RSBW 1min).
  • a purpose of the first adaptive filtering W x (z) is to identify the channel and track its variations over time to provide a noise estimate. Its implementation can be based on an adaptive algorithm of the type:
  • ⁇ 0 in equation (3) given previously for an LMS algorithm
  • the invention proposes to place the filtering W 1 (Z) as shown in FIG. 3.
  • the filtering W x (z) it may be advantageous to base the implementation of the filtering W 2 (z) on an adaptive algorithm of the LMS, NLMS, APA or other type.
  • the second filtering W 2 (z) has been represented by way of example in FIG. 3: the use of two filtering calculations W x (z) and W 2 (z) in the same architecture although advantageous, it is not essential. It has been found that, depending on the noise conditions and any complexity constraints, the use of a single decoupling filter calculation W 1 (Z) already allowed a clear improvement over the existing techniques.
  • the step is advantageously managed accordingly: in the example described, the value calculated at one instant is tested n for the steps ⁇ (n) so as to decide whether the adaptation of the filtering W 1 (z), for example, must be fixed or not.
  • the computed value of a step ⁇ , (n) associated with the filtering W 2 (z) dedicated to the learning and management of the crosstalk is different from its minimum value, it is then possible to force the pitch ⁇ (n) associated with the filtering W x (z) dedicated to the learning of the noise to have a null value, which freezes adaptation.
  • This algorithmic constraint will be detailed below with reference to FIG. 4.
  • the filters may not adapt together and, in particular in the example described, can not fit together if the crosstalk signal is significant.
  • the importance of the crosstalk signal can be judged by the appropriately set RSB thresholds.
  • This calculation of the adaptation step is preferably carried out continuously, as will be seen below.
  • the power received on each channel is advantageously calculated to determine the signal-to-noise ratios RSB.
  • the thresholds set for the RSB ratios that make it possible to decide on the values that the different steps must take are advantageously chosen so that:
  • the filters follow the non-stationary signals
  • the step associated with the filter dedicated to learning the noise behaves like a noise detector.
  • the minimum threshold of the ratio RSB w associated with the first filtering W x (z) may be close to 5 dB, while the maximum threshold may be close to 15 dB;
  • the minimum threshold RSB W associated with the second filter W 2 (z) may be close to -8 dB, while the maximum threshold may be close to 14 dB.
  • a process is described below with reference to the flowchart of FIG. 4.
  • a first step 40 consists of measuring the signal-to-noise ratios RSB P and RSB r (or more precisely to calculate them from energies or powers). on each channel respectively Vl and V2.
  • the first test 41 preferably relates to the RSB ratio r and aims to compare it with a minimum threshold RSBw 2 min. If it is near or below (output o of the test 41), then the step ⁇ wi of the computation of the adaptive filtering Wi is minimum (step 42) and the convergence is slow for a low noise useful signal ratio. It is possible to benefit from a low signal-to-noise ratio (relatively a lot of noise) to achieve the adaptation of the filtering calculation W ⁇ for the noise (steps 47 to 51), as will be seen below.
  • the adaptation of the filtering W ⁇ is stopped by freezing its convergence and fixing its pitch ⁇ wi at 0 (step 43), then a suitable value of the pitch ⁇ w 2 of the filtering W % is calculated for the crosstalk signal.
  • the step ⁇ w 2 is set to a maximum value ⁇ W2 max (step 45) for fast convergence under good adaptation conditions (high signal-to-noise ratio).
  • a function f for example affine
  • a suitable value of the pitch ⁇ wi of the filtering W ⁇ is calculated for the noise.
  • the signal-to-noise ratio RSB P is less than or equal to the minimum threshold RSBw i min (arrow o at the output of the test 49), which corresponds to optimal conditions of adaptation of the filtering W ⁇ for the noise, so we set the pace ⁇ wi at a maximum value ⁇ wimax (step 50) for fast convergence under good adaptation conditions (low signal-to-noise ratio).
  • the signal-to-noise ratio is of moderate value (arrow n at the output of the test 49)
  • it is necessary to finely estimate the pitch (step 51) and another affine function g can be envisaged, with:
  • the RSB ratios are deduced from the power or energy measurements on the primary channels V1 and / or V2, but, of course, any other variant technique allowing the estimation of the RSB ratios on each ways can be considered.
  • the present invention also aims at a device for implementing the method described above and comprising at least a first and a second filter, arranged between a main channel carrying a first signal and a reference channel carrying a second signal, and according to a backward configuration to reduce, in the first signal, the estimated noise in the second signal.
  • At least one of the first and second filters is updated by a first adaptive filtering calculation as a function of an estimated difference as a function of the first and second signals taken upstream of the first and second filters. and second filters in said main and reference channels. It will thus be understood that the parameters of this filter are regularly updated as the first filtering calculation is made.
  • FIG. 6 shows the material elements that can comprise a device of this type with in particular:
  • an input interface INT1 connected to the sensors C1 and C2 for receiving the signals X p (z) and X r (z),
  • PROC processor to execute a computer program in the sense of the invention as will be seen later
  • a working memory MEM (which can store instruction codes of the aforementioned computer program),
  • An exemplary device capable of implementing the invention may for example be a sound recording equipment equipped with two or more microphones.
  • the treatment described above can be programmed and integrated into the digital signal processing processor embedded in such equipment.
  • the device can also be a sophisticated computer or telephone terminal on which at least two microphones are connected to audio inputs.
  • the computer program an algorithm of which can be represented by the flowchart of FIG. 4, can be programmed in a language of the computer or of the terminal and integrated in memory of the latter.
  • the present invention is also directed to a computer program comprising instructions for implementing the method described above, when this program is executed by a processor.
  • Such a processor can realize in particular the first filtering calculation mentioned above, for example in a device within the meaning of the invention.
  • the processor can perform other operations, such as in particular the dynamic determination of the adaptation steps, or the decision to freeze the adaptation, as has been seen previously with reference to FIG. may represent a flow chart part of the general algorithm of the computer program within the meaning of the invention.
  • the present invention also aims at such a simplified embodiment, which is illustrated in FIG.
  • the filtering calculation W ⁇ has been retained for the filter Nevertheless, it could be planned to remove this filtering calculation and make the first filter completely adaptive as in a conventional backward structure, but, on the other hand, to retain the filtering calculation W 2 of FIG. 3 for the second filter W] 2 .
  • a fixed adaptation of the filter W ⁇ has been described above if the signal-to-noise ratio is not minimal.
  • an implementation based on time ranges in selected time intervals can be envisaged at the same time for the adaptation of the filtering W ⁇ but also of the filtering W 2 , the duration of the ranges relative to the duration of the intervals, for each adaptation, which can be chosen according to the estimates of signal-to-noise ratio on the channels Vl and V2.
  • the invention may be in the field of sound taking using at least two sensors, for example for applications according to the following non-exhaustive list:
  • Teleconference and videoconference in a noisy environment in a dedicated room and / or from a multimedia computer, etc.
  • Telephony on conventional or mobile terminals, or others;
  • Radiowave antenna radiocommunications, atmospheric remote sensing, or others
  • Multi-sensor treatment applied to biomedical signals electroencephalogram, electrocardiogram, medical imaging, biomedical or other.

Landscapes

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  • Multimedia (AREA)
  • Filters That Use Time-Delay Elements (AREA)
  • Soundproofing, Sound Blocking, And Sound Damping (AREA)
  • Circuit For Audible Band Transducer (AREA)

Abstract

L'invention concerne un traitement de signal, dans une structure backward comportant au moins un premier ( W21) et un deuxième ( W21) filtres, agencés entre une voie principale (V1) véhiculant un premier signal (Xp(z)) et une voie de référence (V2) véhiculant un deuxième signal (Xp(z)), pour réduire, dans le premier signal (Xp(z)), du bruit estimé dans le deuxième signal (Xr(z)). On applique au moins un premier calcul de filtrage (W1), adaptatif en fonction d'une différence estimée en fonction des premier et deuxième signaux pris en amont des premier et deuxième filtres dans lesdites voies principale et de référence. Ce premier calcul de filtrage est alors imposé à l'un ( W21) des premier et deuxième filtres pour une mise à jour.

Description

Annulation de bruit à faible distorsion
La présente invention concerne le traitement d'un signal sonore, notamment après son acquisition.
Un problème caractéristique de la prise de son concerne l'environnement acoustique dans lequel est placé un microphone de prise de son qui, par exemple, peut être intégré à un téléphone. En raison de l'impossibilité de maîtriser complètement cet environnement, un signal perturbateur (qualifié de « bruit ») est présent au sein du signal d'observation, comportant le signal réellement utile. Afin d'améliorer la qualité du signal éventuellement transmis au correspondant distant, d'accroître son intelligibilité et de réduire la fatigue du correspondant, il s'avère important de développer des traitements de réduction de bruit dont le but consiste à extraire l'information utile en effectuant un traitement sur le signal d'observation bruité. En plus d'applications de communication parlée, l'amélioration de la qualité du signal de parole s'avère également nécessaire pour la reconnaissance vocale, dont les performances sont fortement altérées lorsque l'utilisateur est dans un environnement bruyant.
Afin de traiter ce problème, des solutions ont déjà été étudiées et appliquées, comme les algorithmes adaptatifs (par exemple à « gradient stochastique », à LMS (moindres carrés) ou RMS (moindres carrés récursifs), ou autre). Dans ces derniers algorithmes, on cherche à produire une estimée des réponses impulsionnelles reliant les sources de bruits et de paroles aux moyens de prise de son (constitués de plusieurs capteurs) afin de soustraire au mieux les signaux perturbateurs du signal de parole utile. Pour ce faire, des filtres adaptatifs pilotés par des pas d'adaptation, le plus souvent variables, sont mis en œuvre. Le contrôle de ces pas est délicat car il faut autoriser l'adaptation du filtre avec un fort taux d'apprentissage uniquement durant les phases de bruit seul, et réduire celui-ci, voir l'annuler, dès que le locuteur local est actif, afin de limiter les distorsions introduites lors de la convergence des filtres. Cependant, ce phénomène n'est pas le plus critique. Depuis le développement des techniques de filtrage adaptives, l'enjeu majeur pour atteindre une efficacité tangible en environnement réel réside dans la capacité à fournir aux moyens d'acquisition du son une référence de bruit valable. La validité de la référence de bruit s'évalue dans le degré de corrélation qui existe entre le bruit perturbateur du signal de parole et celui que l'on prend pour image grâce à un second microphone que comportent avantageusement les moyens de prise de son précités. Il est aisé de comprendre que la similitude entre le bruit de référence et le bruit perturbateur sera d'autant plus grande que les microphones seront placés suffisamment proche l'un de l'autre. Cette contrainte de proximité des capteurs sur le frontal acoustique donne naissance au phénomène de fuite du signal utile, dit « crosstalk », à l'origine des principales détériorations sur le signal produit en sortie d'un système de réduction de bruit. De surcroît, cette proximité (nécessaire) est aussi rendue indispensable pour limiter la longueur des filtres adaptatifs calculés au cours du temps, afin de réduire les problèmes d'ajustement produisant notamment des effets d'écho.
Des techniques de réduction de bruit résistantes au crosstalk dans le contexte décrit précédemment ont d'ores et déjà été proposées. La mise en œuvre de ces techniques existantes exposées plus loin dans la description conduit généralement en l'ajout d'un filtre supplémentaire permettant l'apprentissage du signal contaminant la référence de bruit. Elles peuvent consister également à introduire un bloc permettant le calcul du pas d'adaptation afin de régler au mieux le taux d'apprentissage, ce qui revient plus ou moins à élaborer une détection d'activité vocale (ou « DA V » ci-après).
Certaines techniques utilisent notamment et de manière distincte une détection DAV couplée à un étage de détermination du pas. Ces architectures de bases se déclinent en deux classes principales : les techniques dites «forward » et celles dites « backward ». Ces techniques sont utilisées pour le développement des algorithmes de séparation aveugle de sources. 11 est proposé ci-après de se baser sur une technique de type backward représentée sur la figure 2 et décrite plus loin. Néanmoins, il faut alors résoudre un problème du couplage existant entre les filtres et notamment aussi le problème de bruit du gradient introduit par l'algorithme des moindres carrés standard généralement utilisé, comme explicité ci-après. On décrit maintenant en détail l'état de l'art connu et les problèmes qu'il pose.
De manière générale, la figure 1 peut correspondre à un schéma classique d'annuleur de bruit adaptatif utilisant deux microphones Cl et C2 qui captent, tous deux, un signal utile S(z) (par exemple de parole) et un signal perturbateur N(z) (de bruit ambiant par exemple), z désignant la variable d'une transformée en Z. On comprendra que la position des capteurs Cl et C2 est judicieusement choisie pour que l'un capte davantage les bruits ambiants (C2 dans l'exemple représenté sur la figure 1) tandis que l'autre capte davantage le signal utile (Cl sur la figure 1). Sur la figure 1, la référence :
- Xp(z) désigne le signal issu du premier microphone Cl sur la voie primaire ou « principale » ci-après (l'indice p désignant cette voie principale) comprenant le signal utile auquel s'ajoute le bruit,
Xr(z) est le signal issu du second microphone C2 sur une voie de référence (l'indice r désignant cette voie de référence) comprenant le bruit auquel s'ajoute le signal utile,
Hjj(z) sont des canaux acoustiques de longueurs inconnues, variables dans le temps,
W(z) est un filtre d'identification de longueur L , et
S'(z) est un signal de parole utile à estimer.
La figure 1 illustre alors le problème ci-après. Le système de prise de son à deux capteurs enregistre réellement deux signaux X (z) et Xr (z) . Ainsi, on comprendra que chacun de ces signaux Xp (z) et Xr (z)est le résultat de la somme des convolutions des signaux issus des sources : S(z) pour le signal utile et N(z) pour le bruit, avec le canal acoustique associé au chemin le reliant à chacun des microphones, soit : Xp(z) = H1 i(z)*S(z) + H2,(z)*Ν(z) et Xr(z) = H12(z)*S(z) + H22(z)*N(z)
W(z) est un filtre de longueur/, , dont les coefficients |w(/)}._ sont adaptés dans le temps, et dont le but est de générer une estimée du bruit N\z) . Cette estimée nécessite, selon la théorie de Wiener, que le filtre W(z) « apprenne » la réponse impulsionnelle H21(z) . Malheureusement, dans la structure de la figure 1, rien n'est mis en œuvre pour estimer le crosstalk provenant de la convolution entre S(z) et H12 (z) . En effet, le signal de sortie S'(z) ne s'exprime finalement que par une expression du type : S '(z) = Xp (z) - W(z)Xr (z) .
Or, la présence de ce « signal » de crosstalk fournit une solution optimale différente de celle du cas classique considérant H12 (z) comme nulle. En effet, en faisant l'hypothèse que Hn{z) = H22(z) = 1 , on montre que la solution optimale prenant en compte la fuite du signal de parole au travers de Hu(z) devient : woPl {z) ( 1 )
Figure imgf000006_0001
où Φm(z) et Φ≈(z) sont les spectres des signaux N(z) et S(z) dans le domaine de la transformée en Z.
Ainsi, l'annulation du bruit ne peut se faire totalement. En outre, on peut considérer que le crosstalk prédomine alors l'équation (1) ci-dessus, ce qui se résume à :
Figure imgf000006_0002
Dans ce cas, le signal en sortie du système E(z) issu de la soustraction entre X p (z) et W'""(z)Xr (z) peut s'écrire :
E(z) = Xp(z)- Wop'(z)Xr(z)
≈ S(z) + H2Az)N(Z) l- — N(z) -^^-S(z) (3)
H12(z) Hl2(z)
≈ (H1x[Z) --^—)N (z)
H12(z)
La solution optimale conduit donc à l'annulation complète du signal, ce qui n'est pas satisfaisant. Un moyen simple de remédier à ce problème est donc d'arrêter l'adaptation lorsque le signal utile est présent, ou encore, de concevoir des structures prenant en compte de manière explicite la fuite du signal utile (ou « signal de crosstalk ») en prévoyant un second filtre adaptatif, comme les structures de type « backward » décrites ci-après.
Le filtrage adaptatif consiste à donner une expression d'évolution des coefficients du filtre dans le temps qui répond à un critère de convergence. Plusieurs algorithmes sont utilisés en annulation de bruit (LMS, NLMS (moindres carrés normalisés), RLS, et autres). L'équation d'adaptation du plus simple d'entre eux (le LMS) est donnée ci- après à titre d'exemple, pour lequel le critère retenu est la minimisation de la puissance de l'erreur résiduelle et on a :
W(n) = W(n -l) + μ -e(n)- Xr (n), où : (3)
- W(n) = Fw0 (W^w1 (n),- - - , wL_{ («)1 est le vecteur des L coefficients du filtre adaptatif à l'instant n , - Xr (n) =
Figure imgf000007_0001
est le vecteur des L derniers échantillons présents sur le microphone de référence, et
- μ est un facteur appelé «pas d'adaptation » qui contrôle la rapidité de convergence. Plus le pas est grand et plus la convergence sera rapide. Par conséquent, plus le signal contient de l'information utile pour l'adaptation du filtre, plus il convient d'accélérer la convergence et plus alors le pas choisi sera grand. On comprendra que le rôle du pas // est important dans le contrôle de la stabilité du filtre. Dans les cas où seul le bruit est présent, le filtre peut être adapté de façon à converger rapidement. En l'absence de bruit, l'adaptation des coefficients n'est pas souhaitable car cela peut mener à la désadaptation du filtre adaptatif, et finalement à des remontées d'écho perceptibles et la naissance de distorsion. Il est donc très souvent souhaité de figer le filtre dans ce cas.
Dans le cas contraire, le filtre cherche à supprimer la parole utile et se désadapte. Outre les risques de divergence du filtre, cela mène à de fortes dégradations du signal utile, voire à leurs amplifications. Ceci se constate aussi pour les instants où la parole prédomine, c'est-à-dire lorsque le signal est faiblement bruité et les filtres sont proches de leur valeur de convergence.
Parmi les algorithmes backward de gestion du crosstalk, on connaît déjà ceux utilisant des filtres duaux. Ici, l'ajout du filtre Wv (z) permet de soustraire le signal de crosstalk à la référence de bruit créée par l'autre filtre W2X (z) et ainsi de réduire les distorsions sur le signal utile estimé S"(z) . L'objectif de ce second filtre est donc d'estimer la réponse du canal acoustique Hn(z) de manière adaptative, exactement au même titre que pour le bruit au travers du filtre Wn{z) . Une telle structure est symétrique et les positions respectives des sources de bruit et de parole peuvent ne pas être connues a priori. On a représenté sur la figure 2 de tels filtres duaux, avec estimation d'une voie de référence pour chaque type de signal, avec les mêmes notations que celles de la figure 1.
Pour définir une expression qui satisfasse aux conditions de stabilité des filtres adaptatifs, on utilise la puissance reçue sur chacune des voies afin de déterminer une valeur normalisée du pas d'adaptation. Ainsi, une expression du pas μt qui satisfasse au comportement souhaité peut être définie en fonction d'un couple de constantes (α,,^ ) , en notant σ,2 («) la puissance du signal considéré à l'instant n sur la voie/ , comme suit :
Figure imgf000009_0001
où σf (n) = (l -a)σf (n - l) + aεj J(n) (6) et correspond à un lissage exponentiel. Le terme ε (n) représente une puissance du signal sur la voie y et entrant dans le filtre qui traite le signal de la voie /. L'indice j évolue de manière symétrique à l'indice / , c'est-à-dire que le calcul de la puissance sur la voie i=p associé au signal X p (z) fait intervenir l'erreur calculée au même instant sur la voie/=r associée au signal X1. (z) , et inversement.
Des approches ont été dédiées à l'amélioration de la gestion du pas. Il ne s'agit pas, à proprement parler, d'algorithmes de gestion du crosstalk mais plutôt d'établir l'expression d'un pas d'adaptation variable qui permette de gérer l'adaptation des filtres dans toute configuration. Cependant, l'architecture de base reste similaire de celle de la figure 2.
Il a alors été proposé dans le document Ikeda et al :
"An adaptive noise canceller With low signal-distortion in the présence of crossta\K\ par S. Ikeda et A. Sugiyama, dans "IEICE Transactions on Fundamentals", Volume E82-A, no. 8, Août 1999, pages 1517-1525, une technique visant à faire évoluer le pas μ dans un intervalle [μmm , μmax ] en fonction des niveaux énergétiques présents sur chacun des microphones et du filtre auquel ils sont associés. En effet, ces pas d'adaptation doivent agir de manière inverse puisque, pour l'un, il s'agit d'apprendre le bruit et, pour l'autre, le signal de crosstalk.
Pour le pas associé au filtre W2x (z) , le comportement est le suivant : • μ(n) tend vers un maximum μmax en période de bruit seul, afin de faire converger le filtre W21 , et
• μ(n) tend vers un minimum μmin en phase de parole utile seule, afin de stabiliser l'estimée de la réponse H2i(z) faite par le filtre JF21 et donc ne pas perturber l'apprentissage du bruit par le signal de parole fuyant dans la référence de bruit.
• Sinon, μ(n) e [μmm , μmax ] en phase de parole bruitée. Il faut que μ(n) tende vers μmm si la parole utile est prépondérante devant le bruit et que μ(n) tende vers μmaJl dans le cas contraire.
Le raisonnement inverse vaut pour le pas associé au filtre Wi2(z) . Les valeurs seuils de ces pas sont prises par exemple dans l'intervalle [0, 0.1]. Elles sont attribuées en fonction de valeurs des rapports signaux à bruit (RSB) mesurées (ou calculées à partir des énergies mesurées) sur chacune des voies, ces rapports étant eux-mêmes seuillés. Finalement, un moyen simple pour se conformer à ce comportement est d'utiliser par exemple une fonction affine qui décrit l'évolution du pas (évolution alors linéaire), dans cet intervalle à l'aide des valeurs des rapports RSB calculés au cours du temps ainsi que des seuils qui leurs sont associés.
Il a été proposé dans le document US-6,700,976 (Zhang et al) de réduire la complexité de la structure mise en œuvre par Ikeda et al pour le calcul du pas, en utilisant une détection d'activité vocale (DAV) basée sur le calcul de la puissance et sur la corrélation des signaux, reçus et en sortie des filtres, afin de piloter un système de décision permettant de sélectionner, via un compteur, la valeur optimale des pas prédéfinis, en fonction du contexte. En particulier, la mise en œuvre de cette technique revient à faire varier le pas de façon discrète et non plus continue en dehors des zones seuils. Dans le document, six valeurs différentes sont utilisées, celles-ci étant indexées par les deux types de DAV mises en œuvre. Les filtres adaptatifs nécessaires aux calculs des RSB de la technique d'Ikeda et al sont donc supprimés.
Toutefois, ces techniques présentent des inconvénients.
La première de ces méthodes (Ikeda et al) souffre d'un inconvénient majeur : le bruit introduit par l'algorithme de traitement par gradient qui, de par l'interdépendance existante sur la convergence des filtres, se trouve amplifié et empêche ainsi une bonne convergence des filtres W21 (z) et Wn (z) . Pour pallier ce problème, le document : "Improved adaptive noise cancellation in the présence of signal leakage on the noise référence channef\ MJ. Al-Kindi et J. Dunlop, Signal Processing, Vol. 17, no. 3, pages 241-250 ( 1989), propose notamment d'introduire, quand cela est possible, une connaissance a priori qui se résume à considérer que l'un des filtres est connu par avance. Il est proposé par ailleurs d'utiliser une DAV afin d'empêcher une adaptation conjointe des deux filtres.
Les autres méthodes connues, quant à elles, souffrent, en plus de ce problème énoncé ci-avant :
d'une part de la complexité qu'elles introduisent et,
- d'autre part, d'un libre choix difficile sur la valeur des seuils à imposer pour les pas.
Or, ceux-ci ne peuvent pas être choisis au hasard. Si la technique proposée par Zhang et al permet de réduire la complexité en termes de coût de calcul par rapport à la méthode de Ikeda et al, il reste cependant de nombreux seuils à fixer, et ce, pour chacun des blocs utilisés (quatre DAV et ceux à définir pour le système de décision fixant les valeurs des pas à attribuer). De plus, dans un contexte très adverse, le fonctionnement de la DAV est loin d'être optimal et l'utilisation d'une DAV devient souvent un handicap très pénalisant car les fausses détections entraînent des distorsions très marquées sur le signal de sortie.
Enfin, il est nécessaire d'avoir, au départ, au moins une voie de référence relativement favorable, c'est-à-dire une voie avec un rapport signal à bruit très fort ou, sinon, très faible, afin que l'un des filtres puisse être initialisé avec précision, autorisant l'adaptation de l'autre, sans quoi l'adaptation reste difficile.
La présente invention vient améliorer la situation.
A cet effet, elle propose tout d'abord un procédé de traitement de signal, dans une structure comportant au moins un premier et un deuxième filtres, agencés entre une voie principale véhiculant un premier signal et une voie de référence véhiculant un deuxième signal, et selon une configuration backward pour réduire, dans le premier signal, du bruit estimé dans le deuxième signal.
On entend par « configuration backward » le fait que la structure présente une architecture similaire à celle illustrée sur la figure 2 et décrite précédemment. Toutefois, au sens de l'invention, l'un au moins parmi les premier et deuxième filtres précités n'est pas un simple filtre adaptatif au sens de l'art antérieur décrit ci-avant en référence à la figure 2, mais on prévoit plutôt un premier calcul de filtrage, adaptatif en fonction d'une différence estimée en fonction des premier et deuxième signaux pris en amont des premier et deuxième filtres dans les voies principale et de référence, ce premier calcul de filtrage étant imposé alors à l'un des premier et deuxième filtres pour une mise à jour de ce filtre.
Un intérêt de l'invention est que, si une adaptation devient erronée dans l'un des premier et deuxième filtres, elle ne vient pas entacher d'erreur le calcul de filtrage qui est imposé pour l'autre des premier et deuxième filtres. En particulier, ce calcul de filtrage est préférentiellement adapté en fonction de la soustraction de l'un des premier et deuxième signaux, par l'autre des premier et deuxième signaux et auquel est appliqué le filtrage calculé.
Avantageusement, on peut choisir un pas d'adaptation du calcul de filtrage (pour accélérer ou non la convergence du calcul de filtrage) en fonction d'un rapport signal à bruit estimé sur l'une au moins des voies principale et de référence. On pourra donc choisir les pas d'adaptation de l'un et l'autre des premier et deuxième filtres de façon indépendante, simplement en fonction des conditions d'adaptation des filtres et notamment en fonction des rapports signal à bruit sur les voies principale et de référence. On peut donc prévoir une mesure du rapport signal à bruit sur l'une au moins des voies principale et de référence, ou estimer ce rapport à partir de mesures d'autres paramètres comme l'énergie ou la puissance, comme on le verra plus loin.
Par exemple, l'adaptation pour le filtrage du bruit peut être figée, sans mise à jour du filtre correspondant, si le bruit courant mesuré est faible par rapport au signal utile (ce qui correspond à un rapport signal à bruit estimé qui est élevé). Cette mise en œuvre permet de ne pas entacher d'erreur une adaptation de ce filtre qui n'est pas réalisable dans des conditions optimales.
Ainsi, dans une réalisation avantageuse, le calcul de filtrage et la mise à jour du premier filtre ne sont mis en œuvre qu'à condition qu'un rapport signal à bruit, estimé sur l'une des voies principale et de référence, ait une valeur dans une gamme choisie, par exemple supérieure à un seuil choisi.
On peut prévoir un unique calcul de filtrage imposé à l'un des premier et deuxième filtres. Toutefois, dans une réalisation plus sophistiquée, le procédé de l'invention peut comporter :
- un premier calcul de filtrage, adaptatif en fonction d'une première différence estimée en fonction des premier et deuxième signaux pris en amont des premier et deuxième filtres dans lesdites voies principale et de référence, et - un deuxième calcul de filtrage, adaptatif en fonction d'une deuxième différence estimée en fonction des premier et deuxième signaux pris en amont des premier et deuxième filtres dans lesdites voies principale et de référence,
ledit premier calcul de filtrage étant imposé à l'un des premier et deuxième filtres et ledit deuxième calcul de filtrage étant imposé à l'autre des premier et deuxième filtres.
Ainsi, dans le cadre du traitement de la fuite de signal (ou « crosstalk ») dans un système à au moins deux capteurs, de réduction de bruit, la mise en œuvre de l'invention permet d'éviter les effets d'un fort couplage existant entre les sorties des filtres adaptatifs classiques et apporte une amélioration certaine de l'adaptation. En effet, des essais ont montré que la mise en œuvre de l'invention permet d'assurer une gestion du crosstalk dans un certain nombre de situations adverses, notamment :
• des rapports signal à bruit (RSB) différents sur chacune des voies, ce qui suppose que le capteur de référence est isolé et donc relativement bien protégé du signal de crosstalk,
• ou des rapports RSB identiques sur chacune des voies,
• ou des conditions de bruit fort,
• ou un canal très coloré spectralement avec de nombreuses réflexions, des effets de réverbération de salle, ou autres.
D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront à l'examen de la description détaillée ci-après, et des dessins annexés sur lesquels, outre les figures 1 et 2 décrites ci-avant et relatives à l'art antérieur :
- la figure 3 illustre l'architecture d'un dispositif au sens de l'invention qui, dans l'exemple représenté mais non limitatif, comporte deux capteurs, étant entendu que l'invention peut être mise en œuvre dans un dispositif à plus de deux capteurs,
la figure 4 est un organigramme illustrant à titre d'exemple les étapes pour le calcul des pas des filtres adaptatifs W\ et Wi de la figure 3,
- la figure 5 illustre l'architecture d'un dispositif selon un mode de réalisation de l'invention, moins sophistiqué que celui représenté sur la figure 3, et
la figure 6 illustre à titre d'exemple les éléments matériels que peut comporter un dispositif au sens de l'invention.
En référence à la figure 3, un dispositif au sens de l'invention comporte :
- au moins deux capteurs Cl et C2, reliés à deux voies respectives Vl et V2,
- un premier filtrage adaptatif Wt (z) , comme représenté, pour générer une estimée du bruit, préférentiellement selon un algorithme adaptatif (LMS, NLMS, APA, ou autre, comme décrit plus loin),
- un deuxième filtrage adaptatif W2(∑) , comme représenté, dédié à l'apprentissage du signal de crosstalk, de préférence selon un algorithme adaptatif (LMS, NLMS, APA, ou autre),
- et en particulier, une recopie de ces filtres adaptatifs Wx (z) et W2 (z) (traits pointillés de la figure 3) dans des filtres homologues respectifs W2Φ) et Wn(z) , fixes (c'est-à-dire non adaptatifs) et placés selon une configuration backward.
Ainsi, en termes plus génériques, la structure de la figure 3 comporte au moins :
- un premier capteur Cl et un deuxième capteur C2, captant respectivement le premier signal Xp(z) et le deuxième Xr(z), et reliés respectivement à la voie principale Vl et la voie de référence V2, - au moins un premier filtre W21 du deuxième signal Xr(z), dont la sortie est destinée à être ôtée du premier signal Xp(z), et
- un deuxième filtre Wl 2 du premier signal Xp(z), dont la sortie est destinée à être ôtée du deuxième signal Xr(z).
Dans le mode de réalisation de l'invention illustré sur la figure 3 à titre d'exemple non limitatif, on effectue, en amont des premier et deuxième filtres dans les voies principale Vl et de référence V2 :
- un premier calcul de filtrage Wl, adaptatif en fonction de la différence entre le premier signal Xp(z) et le deuxième signal Xr(z) auquel est appliqué le premier filtrage calculé Wl , et
- un deuxième calcul de filtrage W2, adaptatif en fonction de la différence entre le deuxième signal Xr(z) et le premier signal Xp(z) auquel est appliqué le deuxième filtrage calculé W2.
Le premier calcul de filtrage W\ est alors imposé au premier filtre
Figure imgf000016_0001
pour mettre à jour ses paramètres et le deuxième calcul de filtrage W2 est imposé au deuxième filtre W] 2 pour mettre à jour ses paramètres.
De façon avantageuse, on choisit distinctivement les pas d'adaptation des premier et deuxième calculs de filtrage. En particulier, comme on le verra en détails plus loin en référence à la figure 4, on choisira dans l'exemple représenté sur la figure 3 :
- un pas μW2 d'adaptation du deuxième calcul de filtrage variant comme le rapport signal à bruit estimé sur la voie de référence V2 (noté ci-après RSBr), et
- un pas μWl d'adaptation du premier calcul de filtrage variant comme l'inverse du rapport signal à bruit estimé sur la voie principale Vl (noté ci- après RSBp). Comme on le verra aussi en référence à la figure 4, le calcul du premier filtrage W\ et la mise à jour du premier filtre Wι\ ne sont mis en œuvre qu'à condition que le rapport signal à bruit RSBr, estimé sur la voie de référence V2, ait une valeur inférieure à une valeur seuil (notée RSBw∑min).
On comprendra alors que Ton impose ici la contrainte algorithmique visant à ne pas adapter l'un des calculs de filtrage W1 (Z) ou W2 (z) si les conditions ne sont pas optimales pour ce faire. Par exemple, lorsque la décision d'adapter le filtrage W2 (z) destiné à l'apprentissage du crosstalk est prise (plus de signal utile que de bruit), alors l'adaptation du filtre Wx (z) peut être gelée (pas assez de bruit pour développer son apprentissage).
Par ailleurs, comme l'attribution des valeurs des pas d'adaptation est fonction des rapports signal à bruit (RSB) mesurés, un réglage approprié des seuils de comparaison des rapports signal à bruit est prévu. Avantageusement, ce réglage est fait de telle sorte que les non-stationnarités du signal puissent être suivies. L'objectif ici est de rendre le comportement du pas associé au filtre Wx (z) aussi sensible que celui d'un détecteur d'activité vocale. En termes génériques, une mise en œuvre possible de cette réalisation peut consister, comme on le verra en détails en référence à la figure 4 plus loin, à prévoir : - un pas d'adaptation (noté μW2 plus loin) du deuxième calcul de filtrage, pour le crosstalk, constant pour un rapport signal à bruit inférieur à une première valeur seuil (notée RSBW2min), variant ensuite comme le rapport signal à bruit pour un rapport signal à bruit supérieur à cette première valeur seuil, puis constant pour un rapport signal à bruit supérieur à une deuxième valeur seuil (notée RSBW2max et supérieure à la première valeur seuil notée RSBW2min), et
- le pas d'adaptation (noté μWl plus loin) du premier calcul de filtrage, pour le bruit, constant pour un rapport signal à bruit inférieur à une première valeur seuil (notée plus loin RSBWlmin), variant ensuite comme l'inverse du rapport signal à bruit pour un rapport signal à bruit supérieur à la première valeur seuil, puis constant pour un rapport signal à bruit supérieur à une deuxième valeur seuil (notée RSBW lmax et supérieure à la première valeur seuil RSBW 1min).
On choisira alors judicieusement ces valeurs seuils précitées pour un fonctionnement optimal du dispositif au sens de l'invention.
On détaille ci-après les calculs précités des filtrages adaptatifs Wx{z) et W2 (z) .
Un but du premier filtrage adaptatif Wx (z) est d'identifier le canal et de suivre ses variations dans le temps afin de fournir une estimée du bruit. Sa mise en œuvre peut reposer sur un algorithme adaptatif de type :
« moindres carrés » ou LMS pour « Least Mean Square », ou
« moindres carrés normalisés » ou NLMS pour « Normalized LMS »,
« à projection affine » ou APA pour « Affine Projection Algorithm »,
- ou autres.
La gestion de l'adaptation de ce filtre peut faire intervenir une loi telle qu'indiquée précédemment et selon laquelle, en situation de fuite du signal utile, l'adaptation du filtrage Wx (z) est bloquée (ce qui revient à imposer μ = 0 dans l'équation (3) donnée précédemment pour un algorithme de type LMS). Bien entendu, d'autres lois de gestion de l'adaptation sont aussi possibles.
La mise en œuvre de l'invention permet de s'affranchir des problèmes liés à l'art antérieur.
En effet, une fois le filtrage Wx {z) calculé, celui-ci est ensuite recopié dans un filtre homologue W2x (z) qui, lui, est fixe (non adaptatif). Ainsi, à chaque instant : W21 [Z) = Wx (Z) (5)
En réalisant l'adaptation des filtrages de cette manière et en particulier selon l'architecture de la figure 3, le problème de couplage indiqué précédemment disparaît. Pour s'en convaincre, la sortie S'(z) de la figure 2 au sens de l'art antérieur s'exprimait, à un instant n, par :
S'(n) ZZ X P (n) - 2l W2\er(n -' i) (6) ι=0
L2-I avec le terme er [n) = xr (n) - ^ wns '[n — i) qui manifeste l'interdépendance entre les
/-1 filtres.
Dans la figure 3 au sens de l'invention, la sortie S'(z) s'exprime en revanche par :
S'(n) = xp [n)-∑Wιxr(n-i) (?)
L'interdépendance est supprimée et le découplage est donc réalisé. Pour rappel, l'indice /» ci-dessus est relatif à la voie primaire V] et l'indice r est relatif à la voie de référence V2 de la figure 3.
Ainsi, en supposant que seul un filtre est mis à jour (par exemple W2l (z) à partir de
Wt (z) ), le filtrage dual ( W2 (z) ) n'est pas actif et un éventuel mauvais apprentissage de l'un des filtres ( W1(Z) ) n'influe pas sur son dual ( W2(z) ) puisque, de façon avantageuse, l'adaptation est faite à partir de signaux qui sont indépendants, par construction de l'architecture illustrée sur la figure 3.
De par la symétrie de la structure, le même raisonnement peut être tenu pour l'obtention d'une estimée du crosstalk. Pour s'assurer que d'éventuels défauts d'ajustement du filtrage réalisant l'apprentissage du bruit n'influent pas sur la convergence vers une solution optimale, l'invention propose de placer le filtrage W1(Z) comme représenté sur la figure 3. Comme pour le filtrage Wx (z) , il peut être avantageux de faire reposer la mise en œuvre du filtrage W2(z) sur un algorithme adaptatif de type LMS, NLMS, APA, ou autre.
La gestion de l'adaptation de ce filtrage peut faire intervenir une loi telle qu'indiquée précédemment : en situation de bruit seul, l'adaptation du filtrage W2(z) doit être bloquée (ce qui revient à imposer μ - 0 dans l'équation (3) donné à titre d'exemple pour un algorithme adaptatif de type LMS).
Une fois le calcul du filtrage W2(z) réalisé, celui-ci est ensuite recopié dans le filtre homologue Wn(z) qui, lui, est fixe. Ainsi, à chaque instant :
Wu (n) = W2(H) (8)
II convient de noter toutefois que le deuxième filtrage W2 (z) a été représenté à titre d'exemple sur la figure 3 : l'usage de deux calculs de filtrages Wx (z) et W2(z) dans une même architecture, bien qu'avantageux, n'est pas indispensable. Il est apparu en effet qu'en fonction des conditions de bruit et d'éventuelles contraintes de complexité, l'usage d'un seul calcul de filtrage de découplage W1 (Z) permettait déjà une nette amélioration par rapport aux techniques existantes.
Pour ce qui concerne la mise en œuvre d'une contrainte algorithmique efficace, puisque de fortes composantes de signal entraînent un bruit du gradient important, le pas est avantageusement géré en conséquence : dans l'exemple décrit, on teste la valeur calculée à un instant n pour les pas μ(n) de manière à décider si l'adaptation du filtrage W1 (z) , par exemple, doit être figée ou non. Typiquement, si la valeur calculée d'un pas μ,(n) associé au filtrage W2 (z) dédié à l'apprentissage et la gestion du crosstalk est différente de sa valeur minimale, on peut alors forcer le pas μ (n) associé au filtrage Wx (z) dédié à l'apprentissage du bruit à avoir une valeur nulle, ce qui fige l'adaptation. Cette contrainte algorithmique sera détaillée plus loin en référence à la figure 4. Ainsi, les filtres peuvent ne pas s'adapter conjointement et, en particulier dans l'exemple décrit, ne peuvent pas s'adapter conjointement si le signal de crosstalk est significatif. L'importance du signal de crosstalk peut être jugée grâce aux seuils de RSB fixés judicieusement.
Ce calcul du pas d'adaptation est préférentiellement réalisé de manière continue, comme on le verra plus loin. La puissance reçue sur chaque voie est avantageusement calculée pour déterminer les rapports signal à bruit RSB. Les seuils fixés pour les rapports RSB qui permettent de décider des valeurs que doivent prendre les différents pas sont avantageusement choisis de sorte que :
- les filtres suivent les non- stationnantes des signaux, et
- le pas associé au filtre dédié à l'apprentissage du bruit se comporte comme un détecteur de bruit.
Des essais ont montré qu'une solution avantageuse pour la plupart des configurations de bruit visées consiste à choisir des valeurs dans les proportions suivantes :
- le seuil minimum du rapport RSB w associé au premier filtrage Wx (z) peut être voisin de 5dB, tandis que le seuil maximum peut être voisin de 15dB ;
- par ailleurs, le seuil minimum du rapport RSBW associé au deuxième filtrage W2(z) peut être voisin de -8dB, tandis que le seuil maximum peut être voisin de 14dB.
Un traitement est décrit ci-après en référence à l'organigramme de la figure 4. Une première étape 40 consiste à mesurer les rapports signal à bruit RSBP et RSBr (ou plus précisément à les calculer à partir des énergies ou des puissances) sur chaque voie respectivement Vl et V2. Le premier test 41 porte préférentiellement sur le rapport RSBr et vise à le comparer à un seuil minimum RSBw2min. S'il en est voisin ou inférieur (sortie o du test 41), alors le pas μwi du calcul du filtrage adaptatif Wi est minimal (étape 42) et la convergence est lente pour un rapport signal utile à bruit faible. On peut profiter d'un rapport signal à bruit faible (relativement beaucoup de bruit) pour réaliser l'adaptation du calcul de filtrage W\ pour le bruit (étapes 47 à 51), comme on le verra plus loin.
En revanche, si le rapport signal à bruit sur la voie de référence est supérieur au seuil RSBw2min (flèche n en sortie du test 41), on arrête l'adaptation du filtrage W\ en gelant sa convergence et en fixant son pas μwi à 0 (étape 43), puis on calcule une valeur adaptée du pas μw2 du filtrage W% pour le signal de crosstalk. A cet effet, si le rapport signal à bruit sur la voie de référence est supérieur ou égal au seuil maximum RSBw∑max (flèche o en sortie du test 44), alors on fixe le pas μw2 à une valeur maximum μW2max (étape 45) pour une convergence rapide dans de bonnes conditions d'adaptation (rapport signal à bruit élevé). Dans le cas intermédiaire où le rapport signal à bruit RSBr est de valeur modérée (flèche n en sortie du test 44), il convient d'estimer finement le pas (étape 46) et, à cet effet, une fonction f, par exemple affine, peut être envisagée, avec :
μw2 = f(RSBr) = a RSBr + b, a et b étant tels que : μW2inin = a RSBw∑min + b, et μw2max = a RSBw2max + b
II convient de rappeler que l'adaptation du filtrage W\ n'est réalisée, conjointement d'ailleurs avec celle du filtrage W%, que si μW2 =μw2min (sortie o du test 41). Dans ce cas, on compare maintenant le rapport signal à bruit RSBP estimé sur la voie principale Vl à un seuil maximum RSBwimax (test 47) et s'il est supérieur à ce seuil (flèche o en sortie du test 47), ce qui signifie que le rapport signal à bruit est relativement élevé et que la convergence pour le filtrage du bruit W\ doit être la plus lente possible, le pas μwi est fixé alors au minimum μwimin (étape 48).
Sinon (flèche n en sortie du test 47), on calcule une valeur adaptée du pas μwi du filtrage W\ pour le bruit. A cet effet, si le rapport signal à bruit RSBP est inférieur ou égal au seuil minimum RSBw i min (flèche o en sortie du test 49), ce qui correspond à des conditions optimales d'adaptation du filtrage W\ pour le bruit, alors on fixe le pas μwi à une valeur maximum μwimax (étape 50) pour une convergence rapide dans de bonnes conditions d'adaptation (rapport signal à bruit faible). Dans le cas intermédiaire où le rapport signal à bruit est de valeur modérée (flèche n en sortie du test 49), il convient d'estimer finement le pas (étape 51) et une autre fonction affine g peut être envisagée, avec :
μwi = f(RSBp) = a' RSBP + b', a' et b' étant tels que μWimin = a' RSBwimax + b\ et μwimax = a' RSBwimin + b'
On relèvera encore que si μw2 = μw2min, le pas μwi n'est pas fixé à 0 et une adaptation conjointe est possible des deux filtrages à la fois W\ et JF2. Toutefois, on peut décider en variante de fixer le minimum μw2min à 0 pour ne pas perturber l'adaptation du filtrage JF2 dans des conditions défavorables avec peu de signal utile et beaucoup de bruit et, dans une telle réalisation, on interdit dans tous les cas une double adaptation conjointe.
Ci-avant, on indique que les rapports RSB sont déduits des mesures de puissances ou d'énergies sur les voies primaire Vl et/ou de référence V2, mais, bien entendu, toute autre technique variante permettant l'estimation des rapports RSB sur chacune des voies peut être envisagée.
La présente invention vise aussi un dispositif pour la mise en œuvre du procédé décrit ci-avant et comportant au moins un premier et un deuxième filtre, agencés entre une voie principale véhiculant un premier signal et une voie de référence véhiculant un deuxième signal, et selon une configuration backward pour réduire, dans le premier signal, du bruit estimé dans le deuxième signal.
Dans le dispositif au sens de l'invention, l'un au moins des premier et deuxième filtres est mis à jour par un premier calcul de filtrage adaptatif en fonction d'une différence estimée en fonction des premier et deuxième signaux pris en amont des premier et deuxième filtres dans lesdites voies principale et de référence. On comprendra ainsi que les paramètres de ce filtre sont régulièrement mis à jour au fil de l'adaptation du premier calcul de filtrage précité.
On a représenté sur la figure 6 les éléments matériels que peut comporter un dispositif de ce type avec en particulier :
- une interface d'entrée INTl reliée aux capteurs Cl et C2 pour recevoir les signaux Xp(z) et Xr(z),
un processeur PROC (pour exécuter un programme informatique au sens de l'invention comme on le verra plus loin),
- une mémoire de travail MEM (laquelle peut stocker des codes d'instructions du programme informatique précité),
et une interface de sortie INT2 pour délivrer le signal utile S'(z).
Un exemple de dispositif susceptible de mettre en œuvre l'invention peut par exemple être un équipement de prise de son équipé de deux microphones ou plus. Le traitement décrit précédemment peut être programmé et intégré dans le processeur de traitement numérique de signal embarqué dans un tel équipement.
Le dispositif peut être également un ordinateur ou un terminal téléphonique sophistiqué sur lequel au moins deux microphones sont connectés sur des entrées audio. Dans ce cas, le programme informatique, dont un algorithme peut être représenté par l'organigramme de la figure 4, peut être programmé dans un langage de l'ordinateur ou du terminal et intégré en mémoire de celui-ci.
La présente invention vise aussi un programme informatique comportant des instructions pour la mise en œuvre du procédé décrit ci-avant, lorsque ce programme est exécuté par un processeur.
Un tel processeur peut réaliser notamment le premier calcul de filtrage précité, par exemple dans un dispositif au sens de l'invention. En exécutant le programme au sens de l'invention, le processeur peut réaliser d'autres opérations, comme notamment la détermination dynamique des pas d'adaptation, ou encore la décision de geler l'adaptation, comme on l'a vu précédemment en référence à la figure 4, laquelle peut représenter une partie d'organigramme de l'algorithme général du programme informatique au sens de l'invention.
Bien entendu, la présente invention ne se limite pas à la forme de réalisation décrite ci- avant à titre d'exemple ; elle s'étend à d'autres variantes.
Par exemple, il est envisageable de se passer de l'un des filtrages adaptatifs W\ ou JF2 de la figure 3 (par exemple le filtrage W2). Dans ce cas, le filtre homologue (le filtre Wn{ι) dans cet exemple) devient adaptatif comme dans une structure backward classique. En revanche, le filtre dual (le filtre JF2 i(z) dans le même exemple) reste fixe (non adaptatif) et mis à jour par l'unique calcul de filtrage de tête (W\ dans le même exemple). La présente invention vise aussi une telle réalisation simplifiée, laquelle est illustrée sur la figure 5.
Dans l'exemple représenté sur la figure 5, on a conservé le calcul de filtrage W\ pour le filtre
Figure imgf000025_0001
Néanmoins, il pourrait être prévu de supprimer ce calcul de filtrage et rendre le premier filtre
Figure imgf000025_0002
complètement adaptatif comme dans une structure backward classique, mais, en revanche, de conserver le calcul de filtrage W2 de la figure 3 pour le deuxième filtre W]2.
Dans l'un ou l'autre des cas, on pourrait fixer des valeurs différentes de seuils de rapports signal à bruit pour la détermination des pas d'adaptation selon le fait de prévoir un seul ou deux calculs de filtrage en amont des filtres W2\ et Wn-
Par ailleurs, on a décrit ci-avant une adaptation figée du filtrage W\ si le rapport signal à bruit n'est pas minimal. On peut, en variante, réaliser une adaptation du filtrage W\ même si le rapport signal à bruit n'est pas minimal, mais à intervalles de temps réguliers sur de petites plages temporelles inférieures à ces intervalles de temps. Plus généralement, une réalisation basée sur des plages temporelles dans des intervalles de temps choisis peut être envisagée à la fois pour l'adaptation du filtrage W\ mais aussi du filtrage W2, la durée des plages relativement à la durée des intervalles, pour chaque adaptation, pouvant être choisie en fonction des estimations de rapport signal à bruit sur les voies Vl et V2.
L'invention peut se situer dans le domaine de la prise de son utilisant au moins deux capteurs, par exemple pour des applications selon la liste non exhaustive ci-après :
Téléconférence et visioconférence en milieu bruité (en salle dédiée et/ou à partir d'ordinateur multimédia, etc.) ;
Téléphonie, sur terminaux classiques ou mobiles, ou autres ;
Téléphonie sur terminaux en « mains-libres » (de bureau, sur mobiles, ou sur mobiles embarqués dans des véhicules, ou autres) ;
Prise de son dans des lieux publiques (gare, trains, aéroport, ou autres) ; Reconnaissance de parole robuste à l'environnement acoustique ;
Prise de son pour le cinéma et les médias (radio, télévision, notamment pour du journalisme d'événements sportifs ou des concerts, etc.). Toutefois, plus généralement, l'invention est également applicable à tous les domaines où un système multicapteurs est (ou pourrait être) utilisé, notamment pour :
La réception sur une antenne d'ondes radioélectriques (radiocommunications, télédétection atmosphérique, ou autres) ;
La réception par antenne sonar (imagerie sous-marine, télédétection sous- marine, ou autre) ;
Le traitement multicapteurs appliqué aux signaux biomédicaux (électroencéphalogramme, électrocardiogramme, imagerie médicale, biomédicale ou autre).

Claims

REVENDICATIONS
1. Procédé de traitement de signal, dans une structure comportant au moins un premier et un deuxième (Wu) filtres, agencés entre une voie principale (Vl) véhiculant un premier signal (Xp(z)) et une voie de référence (V2) véhiculant un deuxième signal (Xr(z)), et selon une configuration backward pour réduire, dans le premier signal (Xp(z)), du bruit estimé dans le deuxième signal (X1-(Z)),
caractérisé en ce que le procédé comporte un premier calcul de filtrage (Wi), adaptatif en fonction d'une différence estimée en fonction des premier et deuxième signaux pris en amont des premier et deuxième filtres dans lesdites voies principale et de référence, ledit premier calcul de filtrage étant imposé à l'un (Wn) des premier et deuxième filtres pour mise à jour.
2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que le calcul de filtrage (Wi) est adapté en fonction de la soustraction de l'un (Xp(z)) des premier et deuxième signaux, par l'autre (Xr(z)) des premier et deuxième signaux et auquel est appliqué le filtrage calculé ( W] ).
3. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que le procédé comporte :
- un premier calcul de filtrage (W{), adaptatif en fonction d'une première différence estimée en fonction des premier et deuxième signaux pris en amont des premier et deuxième filtres dans lesdites voies principale et de référence, et
- un deuxième calcul de filtrage (Wi), adaptatif en fonction d'une deuxième différence estimée en fonction des premier et deuxième signaux pris en amont des premier et deuxième filtres dans lesdites voies principale et de référence, ledit premier calcul de filtrage étant imposé à l'un (JF2)) des premier et deuxième filtres et ledit deuxième calcul de filtrage étant imposé à l'autre (JF12) des premier et deuxième filtres.
4. Procédé selon la revendication 2, dans une structure comportant au moins :
- un premier (Cl) et un deuxième (C2) capteurs, captant respectivement les premier (Xp(z)) et deuxième (Xr(z)) signaux et reliés respectivement à la voie principale (Vl) et la voie de référence (V2),
- au moins un premier filtre (W2]) du deuxième signal (Xr(z)), dont la sortie est destinée à être ôtée du premier signal (Xp(z)), et
- un deuxième filtre (JF)2) du premier signal (Xp(z)), dont la sortie est destinée à être ôtée du deuxième signal (Xr(z)),
caractérisé en ce que l'on effectue, en amont des premier et deuxième filtres dans lesdites voies principale et de référence :
- un premier calcul de filtrage (JFi), adaptatif en fonction de la différence entre le premier signal (Xp(z)) et le deuxième signal (Xr(z)) auquel est appliqué le premier filtrage calculé (JF1), et
- un deuxième calcul de filtrage (Wi), adaptatif en fonction de la différence entre le deuxième signal (Xr(z)) et le premier signal (Xp(z)) auquel est appliqué le deuxième filtrage calculé (JF2),
le premier calcul de filtrage (JF)) étant imposé au premier filtre (JF2)) et le deuxième calcul de filtrage (JF2) étant imposé au deuxième filtre (Wn).
5. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que l'on choisit un pas (μwi ; μw2 ) d'adaptation du calcul de filtrage en fonction d'un rapport signal à bruit estimé sur l'une au moins des voies principale et de référence.
6. Procédé selon la revendication 5, prise en combinaison avec la revendication 4, caractérisé en ce que l'on choisit :
- un pas (μw2) d'adaptation du deuxième calcul de filtrage variant comme le rapport signal à bruit estimé sur la voie de référence, et
- un pas (μwi) d'adaptation du premier calcul de filtrage variant comme l'inverse du rapport signal à bruit estimé sur la voie principale.
7. Procédé selon la revendication 6, caractérisé en ce que :
- le pas d'adaptation du deuxième calcul de filtrage (μw2) est constant pour un rapport signal à bruit inférieur à une première valeur seuil (RSBW2min), varie comme le rapport signal à bruit pour un rapport signal à bruit supérieur à la première valeur seuil, et est constant pour un rapport signal à bruit supérieur à une deuxième valeur seuil (RSBw2max), supérieure à ladite première valeur seuil, et
- le pas d'adaptation du premier calcul de filtrage (μwi) est constant (μwimax) pour un rapport signal à bruit inférieur à une première valeur seuil (RSBwimin), varie comme l'inverse du rapport signal à bruit pour un rapport signal à bruit supérieur à la première valeur seuil, et est constant (μWimin) pour un rapport signal à bruit supérieur à une deuxième valeur seuil (RSBw imax), supérieure à ladite première valeur seuil (RSBwimin).
8. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que le calcul de filtrage (W]) et la mise à jour du premier filtre (W2\) ne sont mis en œuvre qu'à condition qu'un rapport signal à bruit, estimé sur l'une des voies principale et de référence, ait une valeur dans une gamme choisie.
9. Procédé selon la revendication 8, prise en combinaison avec la revendication 4, caractérisé en ce que le calcul du premier filtrage (W]) et la mise à jour du premier filtre (W2]) ne sont mis en œuvre qu'à condition que le rapport signal à bruit (RSB1-), estimé sur la voie de référence, ait une valeur inférieure à une valeur seuil (RSBW2min).
10. Dispositif comportant au moins un premier (W2]) et un deuxième (W]2) filtres, agencés entre une voie principale (Vl) véhiculant un premier signal (Xp(z)) et une voie de référence (V2) véhiculant un deuxième signal (Xr(z)), et selon une configuration backward pour réduire, dans le premier signal (Xp(z)), du bruit estimé dans le deuxième signal (Xr(z)),
caractérisé en ce que l'un au moins des premier et deuxième filtres (W2]) est mis à jour par un premier calcul de filtrage (W]) adaptatif en fonction d'une différence estimée en fonction des premier et deuxième signaux pris en amont des premier et deuxième filtres dans lesdites voies principale et de référence.
1 1. Programme informatique comportant des instructions pour la mise en œuvre du procédé selon la revendication 1 , lorsque ce programme est exécuté par un processeur.
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