​基于加权RLS的自适应去混响算法

资 源 简 介

​基于加权RLS的自适应去混响算法

详 情 说 明

在语音信号处理领域，混响效应会导致语音清晰度显著下降。传统去混响方法面临实时性差和权重分配不均的痛点，而基于加权RLS（递归最小二乘）的自适应算法通过动态调整滤波器参数，实现了更精准的混响消除。

核心原理上，该算法对常规RLS进行了三处关键改进：首先引入时变加权因子，使系统更关注近期语音帧的误差；其次通过子带分解处理不同频带的混响特性差异；最后采用双重迭代结构同步更新滤波器系数和权重矩阵。实验表明，这种设计在会议室等强混响场景中，能保留语音高频成分的同时有效抑制后期反射声。

实际应用中需注意两个平衡：指数遗忘因子控制着历史数据的记忆深度，过大会导致跟踪迟钝；正则化参数则影响算法对噪声的敏感度。典型调试中建议先固定权重更新步长，再根据残留混响的频谱特征微调频域加权策略。

该方案的独特优势在于处理非线性混响时的稳定性，尤其适合车载麦克风阵列等移动场景。未来可通过结合深度学习预判混响模式，进一步降低算法延迟。