Aplicación de algoritmos combinados de filtrado adaptativo a acústica de salas

  1. Azpicueta Ruiz, Luis Antonio
Zuzendaria:
  1. Jerónimo Arenas García Zuzendaria
  2. Juan Ramón Vidal Romaní Zuzendaria

Defentsa unibertsitatea: Universidad Carlos III de Madrid

Fecha de defensa: 2011(e)ko ekaina-(a)k 09

Epaimahaia:
  1. Antonio Artés Rodríguez Presidentea
  2. Angel Navia Vázquez Idazkaria
  3. Roberto López Valcarce Kidea
  4. Alberto González Salvador Kidea
  5. Luis Alfonso Hernández Gómez Kidea

Mota: Tesia

Laburpena

Las aplicaciones de procesamiento de señales acústicas están cobrando una importancia creciente. La mayoría de aplicaciones de este tipo (como la cancelación de eco acústico, la cancelación de ruido, la dereverberación, la separación y el seguimiento de fuentes acústicas, etc.) requieren la identificación de una (o varias) respuestas al impulso del recinto (RIRs). Estas respuestas pueden variar con el tiempo, por lo que se precisa de esquemas adaptativos para su identificación. La utilización de esquemas adaptativos en escenarios de identificación de respuestas acústicas se ve sujeta a diferentes compromisos, como, p. ej., la conocida relación entre velocidad de convergencia y precisión en estacionario. Varios de estos compromisos se comparten con otras aplicaciones, mientras que otros son específicos del procesamiento de señales acústicas. Entre los diferentes métodos que tratan de aliviar estas limitaciones, destaca la combinación adaptativa de filtros adaptativos debido fundamentalmente a su sencillez, versatilidad y eficacia. En esta Tesis Doctoral se aborda el estudio, diseño, implementación y adecuación de los esquemas de combinación adaptativa para que resulten provechosos y convenientes en aplicaciones de procesamiento de señales acústicas. Para ello, se proponen y analizan esquemas de combinación que ofrecen robustez y un comportamiento adecuado con respecto a las particularidades que presentan las señales acústicas involucradas y las RIRs. De entre los posibles condicionantes y sus potenciales soluciones, en esta Tesis Doctoral se contemplan: - La relación señal a ruido es normalmente desconocida a priori y puede variar. Se han desarrollado dos esquemas de combinación de filtros robustos frente a cambios en dicha relación. - El espectro de las señales acústicas (música y voz) no es plano en frecuencia, lo que ralentiza la convergencia de los filtros adaptativos. Se presenta un algoritmo de combinación en el dominio frecuencial que permite combinar de forma independiente diferentes bandas de frecuencia, obteniendo ganancias debido a que, por lo general, la relación señal a ruido es diferente en cada subbanda, y los cambios producidos en la RIR no afectan de igual forma a todo el margen frecuencial. En algunos casos, la relación entre la señal a reproducir por los altavoces y la captada por los transductores receptores es no lineal. La solución estándar para este problema de identificación no lineal se basa normalmente en los filtros de Volterra, y esta Tesis Doctoral presenta dos novedosas estrategias de combinación ad-hoc para su utilización en este contexto, las cuales obtienen ventajas de las particularidades de este tipo de filtros. Además, se propone un esquema que presenta una gran robustez con respecto a la ausencia o presencia de distorsión no lineal, e incluso con respecto a variaciones en la potencia de esta distorsión, con un modesto incremento de coste computacional con respecto al de un filtro de Volterra clásico. En muchas ocasiones, la longitud de la RIR es grande y la distribución de su energía no uniforme. Se propone un esquema que, explotando el compromiso entre sesgo y varianza, permite ganancias en esta situación, principalmente cuando la relación señal a ruido es baja. Para mostrar las ventajas del uso de los esquemas de combinación propuestos, se han llevado a cabo una serie de experimentos utilizando un escenario de cancelación de eco acústico monocanal. En todos los casos, las soluciones presentadas han obtenido resultados satisfactorios, demostrando la versatilidad y el potencial de estos algoritmos, y permitiendo mejorar el funcionamiento de los filtros adaptativos ante los condicionantes anteriormente citados. ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------