串声消除算法比较研究：时域自适应滤波与频域快速解卷积算法

串声消除中自适应滤波与快速解卷积算法的综合比较 串声消除是虚拟声重放中的重要问题，其目的在于消除交叉串声，得到正确的双耳声信号再现原始信号的空间听觉效果。在现存众多的串声消除算法中，时域自适应滤波算法及频域快速解卷积算法应用最为广泛，但是到目前为止还未有对两种算法进行全面比较的研究。 时域自适应滤波算法是串声消除的一种常用方法，该算法通过对信号进行自适应滤波，消除交叉串声。Least Mean Square（LMS）算法是一种常用的时域自适应滤波算法，该算法通过最小均方误差来估计信号，实现串声消除。LMS算法的优点是计算复杂度低、实现简单，但是其缺点是抗干扰能力弱，容易受到噪声的影响。 频域快速解卷积算法是串声消除的另一常用方法，该算法通过对信号进行频域变换，消除交叉串声。Fast Deconvolution（FD）算法是一种常用的频域快速解卷积算法，该算法通过快速傅里叶变换对信号进行频域变换，实现串声消除。FD算法的优点是计算速度快、抗干扰能力强，但是其缺点是计算复杂度高、实现困难。 本文中，将对LMS算法和FD算法进行综合比较，从串声分离度、音色畸变及对HRTF测量误差的敏感性三个不同方面进行分析比较。实验结果表明，LMS算法和FD算法都可以实现串声消除，但是LMS算法抗干扰能力弱，FD算法计算复杂度高。实验结果还表明，仅仅通过仿真实验来评判串声消除算法性能的不足，实际重放环境中的试验结果将为串声消除算法选择提供重要参考。 本文对串声消除中自适应滤波算法和快速解卷积算法进行了综合比较，实验结果表明，LMS算法和FD算法都可以实现串声消除，但是需要根据实际情况选择合适的算法。同时，本文还揭示了仅仅通过仿真实验来评判串声消除算法性能的不足，实际重放环境中的试验结果将为串声消除算法选择提供重要参考。 关键词：串声消除；时域自适应滤波算法；频域快速解卷积算法