1.一种基于M估计的归一化子带自适应回声消除方法，其步骤如下：A、获取子带信号

将远端传来的远端信号采样得到在采样时刻n的远端信号离散值x(n)，通过分析滤波器组得到采样时刻n的M个远端子带信号x1(n),x2(n),...xm(n),...xM(n)，其中，m为子带序号，xm(n)为第m个远端子带信号，M为子带数目，其取值为2、4、8、16、32；

将近端麦克风拾取的带回声的近端信号采样得到在采样时刻n的近端信号离散值d(n)，通过分析滤波器组得到采样时刻n的M个近端子带信号d1(n),d2(n),...dm(n)...,dM(n)；其中，dm(n)为第m个近端子带信号；

在采样时刻n＝kM时，将该时刻的第m个近端子带信号dm(n)＝dm(kM)记为第m个近端子带信号的第k时段抽取值 其中，k为抽取时段序号；

B、自适应滤波

将采样时刻n＝kM及其前L-1个时刻的第m个远端子带信号xm(n)，构成自适应滤波器的第m个输入向量Xm(k)，Xm(k)＝[xm(kM)，xm(kM-1),...,xm(kM-L+1)]T，其中L为自适应滤波器抽头数，其取值为32、64、128、256、512、1024，T代表转置运算；

将采样时刻n＝kM的第m个输入向量Xm(k)通过自适应滤波器得到采样时刻n＝kM的第m个输出值ym(k)， 其中，w(k)为采样时刻n＝kM的自适应滤波器的抽头权向量，w(k)＝[w1(k),w2(k),...wl(k)...,wL(k)]T，wl(k)为采样时刻n＝kM的自适应滤波器的第l个抽头权系数，w(k)的初始值为零向量；

C、回声抵消

将第m个近端子带信号的第k时段抽取值 与采样时刻n＝kM的第m个滤波器输出值ym(k)相减得到采样时刻n＝kM的第m个子带残差em(k)，将时刻n＝kM的各个子带残差em(k)通过综合滤波器组得到时刻n＝kM的残差e(kM)；并将时刻n＝kM的残差e(kM)传送给远端；在时刻n＝kM+M'时，令时刻n＝kM+M'的残差e(kM+M')＝e(kM)，并将时刻n＝kM+M'的残差e(kM+M')传送给远端；其中M'＝1,2,3,…M-1；

D、滤波器抽头权向量更新

D1、子带残差方差的计算

由下式算出第m个子带残差的方差

其中，λ为遗忘因子，其取值范围为0.800～0.999，函数med(·)表示取向量中间值，Kw为时间段估计窗的值，其取值范围为2～20，子带残差 的初始值为零；

D2、计算M估计核函数

由下式计算出第m个子带残差的M估计核函数值ψ(em(k))：D3、滤波器抽头权向量更新

使用基于M估计的归一化子带的方法，得出自适应滤波器在n＝(k+1)M时刻的抽头权向量w(k+1)：其中，||·||2表示2范数，μ为自适应滤波器的步长因子，其取值范围为(0，2]；

E、令k＝k+1,重复A、B、C、D步的操作,直至通话结束。