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2015 | OriginalPaper | Buchkapitel

3. Spatio-Temporal Regularized Recursive Least Squares Algorithm

verfasst von : Karim Helwani

Erschienen in: Adaptive Identification of Acoustic Multichannel Systems Using Sparse Representations

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Intuitively, any estimation process can profit enormously from prior knowledge. Incorporating prior knowledge into the adaptive filtering problem is typically done by means of regularization. This chapter gives a systematic consideration for regularization strategies exploiting sparseness for the identification of acoustic room impulse responses specifically for multichannel systems. The main findings of this chapter have been presented in [1]. The high convergence rates achieved by the algorithm derived in this chapter build the motivation for the subsequent chapters of this book.

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Fußnoten
1
Only in this chapter of the monograph, the loudspeakers are indexed by the letter \(p\in \{1 \ldots P\}\).
 
Literatur
1.
Helwani K, Buchner H, Spors S (2012) Multichannel adaptive filtering with sparseness constraints. In: Proceedings IWAENC, pp 1–4
2.
Huang Y, Benesty J, Chen J (2006) Acoustic MIMO signal processing. Signals and communication technology. Springer, New York
3.
Benesty J, Morgan DR, Sondhi MM (1998) A better understanding and an improved solution to the specific problems of stereophonic acoustic echo cancellation. IEEE Trans Speech Audio Process 6(2):156–165CrossRef
4.
Herre J, Buchner H, Kellermann W (2007) Acoustic echo cancellation for surround sound using perceptually motivated convergence enhancement. In: Proceedings IEEE ICASSP, vol 1. pp I-17–I-20
5.
Bishop C (2006) Pattern recognition and machine learning. Springer, New YorkMATH
6.
Allen JB, Berkley DA (1979) Image method for efficiently simulating small-room acoustics. J Acoust Soc Am 65(4):943–950CrossRef
7.
8.
Vetterli M, Marziliano P, Blu T (2002) Sampling signals with finite rate of innovation. IEEE Trans Signal Process 50(6):1417–1428CrossRefMathSciNet
9.
Naylor PA, Cui J, Brookes M (2006) Adaptive algorithms for sparse echo cancellation. Appl Speech Audio Process 86(6):1182–1192MATH
10.
Loganathan P, Lin XS, Khong AWH, Naylor PA (2009) Frequency-domain adaptive multidelay algorithm with sparseness control for acoustic echo cancellation. In: Proceedings EUSIPCO
11.
Buchner H, Benesty J, Kellermann W (2005) Generalized multichannel frequency-domain adaptive filtering: efficient realization and application to hands-free speech communication. Signal Process 85(3):549–570CrossRefMATH
12.
Buchner H, Spors S, Kellermann W (2004) Wave-domain adaptive filtering: acoustic echo cancellation for full-duplex systems based on wave-field synthesis. In: Proceedings IEEE ICASSP, vol 4. pp iv-117–iv-120
13.
Yuan M, Lin Y (2006) Model selection and estimation in regression with grouped variables. J Roy Stat Soc B: (Stat Methodol) 68(1):49–67CrossRefMATHMathSciNet
14.
Benesty J, Gay SL (2002) An improved PNLMS algorithm. In: Proceedings IEEE ICASSP, 2:1881–1884
15.
Benesty J, Paleologu C, Ciochină S (2010) Proportionate adaptive filters from a basis pursuit perspective. IEEE Signal Process Lett 17(12):985–988CrossRef
16.
Golub GH, Van Loan CF (1996) Matrix computations. Johns Hopkins University Press, BaltimoreMATH
17.
Helwani K, Buchner H, Spors S (2010) On the robust and efficient computation of the kalman gain for multichannel adaptive filtering with application to acoustic echo cancellation. In: Proceedings 44-th asilomar conference on signals, systems and computers, pp 988–992
18.
Buchner H, Benesty J, Gansler T, Kellermann W (2006) Robust extended multidelay filter and double-talk detector for acoustic echo cancellation. IEEE Trans Audio Speech Lang Process 14(5):1633–1644
Metadaten
Titel
Spatio-Temporal Regularized Recursive Least Squares Algorithm
verfasst von
Karim Helwani
Copyright-Jahr
2015
Buch
Adaptive Identification of Acoustic Multichannel Systems Using Sparse Representations

Print ISBN: 978-3-319-08953-9

Electronic ISBN: 978-3-319-08954-6

Copyright-Jahr: 2015

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-08954-6_3

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