一 原理解析
从下图一中可以看出,该算法的原理也是先检测出来啸叫,然后通过陷波器来进行啸叫抑制的,和笔者以前分析的所用方法基本耦合。

 
二 源码分析
 
函数PAPR:计算峰值功率和平均功率的比值
 
def papr(frame, threshold):
"""Peak-to-Avarage Power Ratio (PAPR)
Returns all frequency indices where power is greater than avarage power + threshold,
which are possible candidates where howling occurs.
函数PTPR:计算峰值功率和阈值功率的比值,这里的阈值功率是系统可以产生啸叫的功率阈值,根实际环境有关系。
 
def ptpr(frame, threshold):
"""Peak-to-Threshold Power Ratio (PTPR)
函数PNPR:计算峰值功率和相邻频段功率的比值
 
def pnpr(frame, threshold):
"""Peak-to-Neighboring Power Ratio (PNPR)
Returns all frequency indices of power peaks,
which are greater than neighboring frequency bins by a threshold.
函数howling_detect该函数是检测出啸叫频点,是最重要的部分,啸叫抑制的难点就是怎么检出啸叫抑制的频点:这里通过三个维度来筛选,找出共同的频点,认为共同的频点就是啸叫的频点。
 
def howling_detect(frame, win, nFFT, Slen, candidates, frame_id):
insign = win * frame
spec = np.fft.fft(insign, nFFT, axis=0) #========== Howling Detection Stage =====================#
ptpr_idx = pyHowling.ptpr(spec[:Slen], 10)
papr_idx, papr = pyHowling.papr(spec[:Slen], 10)
pnpr_idx = pyHowling.pnpr(spec[:Slen], 15)
intersec_idx = np.intersect1d(ptpr_idx, np.intersect1d(papr_idx,pnpr_idx))
#print("papr:",papr_idx)
#print("pnpr:",pnpr_idx)
#print("intersection:", intersec_idx)
for idx in intersec_idx:
candidates[idx][frame_id] = 1
ipmp = pyHowling.ipmp(candidates, frame_id)
#print("ipmp:",ipmp)
result = pyHowling.screening(spec, ipmp)
#print("result:", result)
return result
三 总结
 
该算法从 效果来看,效果还是比较不错的,但是有一个维度难以把握,就是阈值的设置,这个是和实际环境有关系的,需要根据实际环境调试,这个也决定了算法的准确度。

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