Echo Cancellation: A Novel Adaptive Kalman Filter-Based Scheme
Notice bibliographique
Résumé
A novel adaptive echo cancellation scheme, using an accurate and reliable two-stage identification scheme and an adaptive Kalman filter (KF), is proposed.The novel scheme estimates a desired waveform from the received signal which is corrupted by an undesired echo and noise.It is assumed that the desired waveform and the echo are uncorrelated with each other, and that the reference waveform is highly correlated with the echo.Further, the reference waveform and echo are related by a rational transfer function and are assumed to be measureable.An accurate and reliable model of the echo is identified from the received signal using a proposed novel two-stage identification scheme.This two-stage scheme is used to identify accurately and reliably the model relating the reference and actual echo waveforms using least squares and model order reduction.It is implemented in the frequency domain using waveform segmentation to ensure efficient computation and model reduction, signal stationarity and real-time system implementation.The identified model of the echo is then embodied into the KF which is a minimum-variance estimator that is robust to noise and disturbances and has a zero-mean, white noise residual.The performance of the KF is monitored continuously and its gain updated adaptively.If the filter's residual fails the whiteness test, the model of the echo is then re-identified and the KF adapted accordingly.The proposed scheme was successfully evaluated on simulated and real recorded speech corrupted by noise and echo.This novel scheme can be extended to areas such as beamforming
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».