Optimization of an Automotive High-Definition Voice Hands-Free System

Los algoritmos que compensan el eco acústico (ing: acoustic echo cancelation, AEC) reducen las componentes de este eco en las señales presentes en sistemas de manos libres. Sin embargo, ya que los requisitos necesarios para los sistemas de manos libres - especialmente en casos de sistemas en automóviles y de banda ancha (HD Voice) - no se alcanzan sólo con algoritmos de cancelación de eco, a veces es necesaria la implementación de otros métodos adicionales. De esta manera, el objetivo de este proyecto es el de perfeccionar un ya existente sistema de manos libres y ampliarlo con un algoritmo de control de ganancia. Este algoritmo permite reducir el eco durante una conversación telefónica a la vez que mantener la mejor inteligibilidad posible para ambos usuarios. Así, este proyecto consiste en la implementación en MATLAB de un algoritmo robusto para reducir el efecto de las señales de eco presentes en la comunicación. Ha de comprobarse la idoneidad de los algoritmos para el control de ganancia descritos en la literatura y adaptarlos a las necesidades del sistema de manos libres. Con ello, siempre debe mantenerse la compatibilidad de este algoritmo para su implementación en un procesador digital de la señal (DSP) existente. Los procedimientos matemáticos y otros específicos el algoritmo descrito en la literatura deben de ser recogidos, críticamente revisados y probados. Adicionalmente, se debe desarrollar y utilizar un entorno de simulación realista que proporcione todos los datos de entrada relevantes al algoritmo a desarrollar además de realizar una evaluación de las señales intermedias y de salida. Para ello, al menos las siguiente medidas deben de ser realizadas y discutidas: cancelación de eco, reducción de la calidad de la señal de voz y la calidad del sistema en casos de habla simultánea. Además debe proporcionarse información y datos sobre los parámetros utilizados y los distintos tipos de errores cometidos por el algoritmo. La compatibilidad con el algoritmo de cancelación de eco ya existente incluso en condiciones adversas de ruido debe de ser críticamente examinada. El algoritmo finalmente implementado debe ser probado y documentado de manera completa. Las posibles limitaciones tanto del propio algoritmo como de sus posibles aplicaciones deben de mostrarse así como recomendaciones para su mejora. Es también necesaria una evaluación detallada y sistemática basada en recomendaciones y métodos de medida que son aceptados internacionalmente