Application of the leaky extended LMS (XLMS) algorithm in stereophonic acoustic echo cancellation

• Published in: Signal processing Vol. 64; no. 1; pp. 87 - 91
• Main Authors: Hoya, T., Loke, Y., Chambers, J.A., Naylor, P.A.
• Format: Journal Article Conference Proceeding
• Language: English
• Published: Amsterdam Elsevier B.V 01.01.1998; Elsevier Science
• Subjects: Acoustic signal processing; Acoustics; Applied sciences; Detection, estimation, filtering, equalization, prediction; Exact sciences and technology; Fundamental areas of phenomenology (including applications); Information, signal and communications theory; Leakage factor; Leaky XLMS; Physics; Signal and communications theory; Signal, noise; Stereophonic acoustic echo cancellation; Telecommunications and information theory; Two-channel LMS; Leaky XLMS; Two-channel LMS; Stereophonic acoustic echo cancellation; Leakage factor; Acoustic signal; Echo; Least squares method; Noise reduction; Stereophony; Adaptive filtering; Signal processing
• ISSN: 0165-1684; 1872-7557
• DOI: 10.1016/S0165-1684(97)00178-3

Analysis of the leaky least mean square (LMS) adaptive algorithm has justified the use of a leakage factor in many applications. In this work, a similar leakage factor is introduced in the two-channel LMS and the extended LMS (XLMS) algorithms for use in stereophonic acoustic echo cancellation. This is compared with the alternative of adding random white noise to the input stereo signals. Simulations and experimental results indicate that introduction of the leakage factor is superior to the direct addition of random white noise. Performance measures used are based on output error and weight error vector norms. Die Analyse des adaptiven ‘leaky least mean square (LMS)’ Algorithmus rechtfertigt für viele Anwendungen die Verwendung eines ‘Leakage’-Faktors. In dieser Arbeit wird einähnlicher Faktor für einen zweikanaligen LMS Algorithmus und einen erweiterten LMS (XLMS) zur zweikanaligen Echokompensation vorgestellt. Dies wird mit der Addition von weiβem Rauschen zu den Eingangssignalen verglichen. Simulationen zeigen, daβ die Einführung eines ‘Leakage’-Faktors der einfachen Addition von weiβem Rauschenüberlegen ist. Die verwendeten Maβe zur Beurteilung der Verfahren basieren auf dem Ausgangsfehler und dem Systemabstand. L'analyse de l'algorithme de gradient stochastique avec perte (leaky LMS) a permis de justifier l'usage d'un facteur de perte dans de nombreuses applications. Un facteur de perte similaire est introduit dans cet article pour les algorithmes LMS deux-canaux et LMSétendu (XLMS) dans le contexte d'annulation d'écho stéréophonique. Cette approche est comparée avec celle consistantàadditionner un bruit blanc aux signaux stéréo d'entrée. Des simulations et des résultats expérimentaux indiquent que l'introduction du facteur de perte est préférableàl'addition directe de bruit blanc. Les mesures de performance utilisées sont basées sur l'erreur de sortie et les normes des vecteurs d'erreur sur les coefficients.