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在回声抵消系统中,当本地有干扰声源时,回声抵消系统的性能将恶化.对于本地话语引起的干扰,双边讲话检测器(DTD)是解决该问题的途径之一,但若本地的干扰是持续的,该方法将不可行.Jenq和Hsieh介绍了引入持续的舒适性噪声进行回声通道建模的理论，M.R.Asharif利用远端和本地信号的相关性建立了相关最小均方(CLMS)算法和扩展相关最小均方算法(ECLMS).但是,前者在小建模噪声下收敛慢,需要先在无干扰情况下收敛到稳定状态才能良好工作,后者被证实和NLMS算法等价,在小更新步长下完成收敛,因此收敛速度太低而没有实用价值.对于本地持续噪声引起的干扰,本文提出了选用优化的更新步长和交迭系数来使得频率算法能够在有本地干扰的情况下对回声的抵消有良好效果.