Estudo e implementação de algoritmos adaptativos com baixo custo computacional para controle ativo de ruído em headset para teleatendimento

Abstract

Controle ativo de ruído (ANC) se refere ao conjunto de técnicas utilizadas para eliminar sons indesejados por meio da geração e reprodução de um sinal antirruído. A superposição do som com o sinal de igual magnitude e fase oposta leva ao seu cancelamento. Os sistemas são tradicionalmente baseados em filtros adaptativos, e demonstram sucesso em remover ruídos presentes em dutos, no interior de cabines automotivas e aeronaves, e em headsets. Dentre as dificuldades envolvidas na implementação de sistemas ANC estão a necessidade de hardware adicional, como microfones extras, o custo computacional do algoritmo de filtragem adaptativa, o ângulo de incidência do som, a correta estimação do caminho secundário e a possível não-estacionariedade do sistema. Neste trabalho, investiga-se a aplicabilidade de sistemas ANC em headsets no contexto telemarketing. Os operadores de centrais de atendimento sofrem com excesso de ruído babble enquanto atendem clientes, o que os leva a usar os headsets em volume elevado, aumentando o risco de deficiência auditiva. O presente trabalho tem como objetivo estudar e avaliar o sistema ANC em estrutura feedforward, com reprodução de fala no headset e na presença de ruídos branco Gaussiano e babble, por meio de simulação computacional. Comparou-se os algoritmos de filtragem adaptativa LMS, NLMS, BNDRLMS e APA. Este último foi avaliado com duas implementações distintas, denominadas aqui APA1 e APA2. Simulou-se o sistema com os caminhos acústicos primário e secundário fixos e também com uma troca de caminhos no meio da operação, a fim de avaliar o sistema em um cenário variante no tempo. A avaliação foi feita por meio da curva MSE de convergência dos algoritmos, da atenuação total e das pontuações MOS-LQO e NCM, referentes à qualidade e inteligibilidade da fala, respectivamente. Os resultados foram investigados nas SNRs de 0, 10 e 20 dB. Por último, foi feita uma análise do custo computacional envolvido com cada algoritmo. Os APA1 e APA2 tiveram os melhores resultados, porém com maior custo computacional. Na contaminação por ruído babble, a atenuação total obtida com os APAs foi 1 dB maior que do que com o BNDRLMS, 3 dB do que com o NLMS, e até 10 dB do que o LMS. Os resultados do LMS foram aquém dos demais quando ruído babble é utilizado. Os algoritmos NLMS e BNDRLMS alcançaram resultados intermediários, porém o custo computacional do BNDRLMS é próximo ao dobro do NLMS. Para ruído branco, os algoritmos tiveram desempenhos semelhantes, mas ainda com vantagem para os APA1 e APA2. Conclui-se que os APAs obtêm resultados superiores aos demais algoritmos, porém o NLMS é uma boa alternativa quando há restrições de custo computacional.

Abstract: Active noise control (ANC) refers to a set of techniques used to eliminate unwanted sounds by generating and reproducing an anti-noise signal. The superposition of the sound with the signal of equal magnitude and opposite phase, leads to its cancellation. These systems are traditionally based on adaptive filters and have proven successful in removing noise present in ducts, inside automotive and aircraft cabins, and in headsets. Among the challenges involved in implementing ANC systems are the need for additional hardware, such as extra microphones, the computational cost of the adaptive filtering algorithm, the angle of sound incidence, the correct estimation of the secondary path, and the potential non-stationarity of the system. This study investigates the applicability of ANC systems in headsets in a telemarketing context. Call center operators suffer from excessive babble noise while assisting customers, which leads them to use headsets at high volumes, increasing the risk of hearing impairment. This work aims to study and evaluate the ANC system in a feedforward structure, with speech playback in the headset and in the presence of Gaussian white noise and babble noise, through computer simulation. The adaptive filtering algorithms LMS, NLMS, BNDRLMS, and APA were compared. The latter was evaluated with two different implementations, referred to here as APA1 and APA2. The system was simulated with fixed primary and secondary acoustic paths and also with a path change during operation to assess system performance in a time-varying scenario. The evaluation was conducted through the convergence MSE curve of the algorithms, total attenuation, and MOS-LQO and NCM scores, which refer to speech quality and intelligibility, respectively. The results were analyzed for SNRs of 0, 10, and 20 dB. Lastly, an analysis of the computational cost involved in each algorithm was performed. APA1 and APA2 achieved the best results but had higher computational costs. In the case of babble noise contamination, the total attenuation obtained with the APAs was 1 dB higher than with BNDRLMS, 3 dB higher than with NLMS, and up to 10 dB higher than with LMS. The LMS results were inferior to the others when babble noise was used. The NLMS and BNDRLMS algorithms achieved intermediate results, but the computational cost of BNDRLMS was nearly twice that of NLMS. For white noise, the algorithms performed similarly, though APA1 and APA2 still had an advantage. It is concluded that the APAs achieve superior results compared to the others algorithms, but the NLMS is a good alternative when there are computational cost constraints.