河南无限声学回声

    反映到听感上就是回声（远端判断成近端）或丢字（近端判断为远端）。（2）计算近端信号d(n)与估计的回声信号e(n)的相干性，如图5(b)，第二行为估计的回声信号e(n)，第三行为二者相干性cohde，很明显近端的部分几乎全部逼近，WebRTC用比较严格的门限（>=）即可将区分绝大部分近端帧，且误判的概率比较小，WebRTC工程师设置如此严格的门限想必是宁可一部分双讲效果，也不愿意接受回声残留。从图5可以体会到，线性滤波之后可以进一步凸显远端参考信号x(n)与估计的回声信号e(n)的差异，从而提高远近端帧状态的判决的可靠性。存在的问题与改进理想情况下，远端信号从扬声器播放出来没有非线性失真，那么e(n)=s(n)+v(n)，但实际情况下e(n)与d(n)很像，只是远端区域有一些幅度上的变化，说明WebRTCAEC线性部分在这个case中表现不佳，如图6(a)从频谱看低频段明显削弱，但中高频部分几乎没变。而利用变步长的双滤波器结构的结果会非常明显，如图6(b)所示无论是时域波形和频谱与近端信号x(n)都有很大差异，目前aec3和speex中都采用这种结构，可见WebRTCAEC中线性部分还有很大的优化空间。如何衡量改进的线性部分效果？这里我们对比了现有的固定步长的NLMS和变步长的NLMS。近端信号d。

    声学回声的原理是什么？河南无限声学回声

该技术的出现旨在消除这种因远程网络会议所带来的回授现象，以遏制首先次回声产生所需的必要条件来遏制多次回声的出现。为什么要费那么大周折去抑制回声？这个话题应该不言而喻了。会议、语音扩声讲究的即是STI语音清晰度（可懂度），而回声是语言清晰度的比较大。设想踩脚跟式的语音信号传达到耳朵，听者难受，讲者费劲，对于这样的语音会议来说，那必将是一场灾难。我们把声学回声消除这个技术变成一张实体的插件（设备插卡），在系统中，为实现首先次回声过滤（过滤回声源则过滤多次回声）。这个技术应该插入在系统的哪个环节呢？我们不妨来找找系统中具备近乎相同/相似信号的一级进出环节。该图片经我司设计员制作后作者再编辑通过上图的分析，我们并不难发现一组具备相似信号的输入输出环节。而AEC技术认为，在这里对回声下手是治根的办法！市面上有多种类的回声消除器，也有部分抑制器，其算法和解决办法各有不同，本文就不详细阐释了。须知，通过对具有相似性极高的输入、输出信号的比对，约掉这一具备相似信号的输出，即切断了回授的根源，A地将不再听到回声现象。笔者也经常遇到有用户因远程会议本地有回声而采购了带有AEC回声消除功能的处理器。河南无限声学回声声学回声的功能怎么样？

    n)为加混响的远端参考信号x(n)+近端语音信号s(n)。理论上NLMS在处理这种纯线性叠加的信号时，可以不用非线性部分出马，直接干掉远端回声信号。图7(a)行为近端信号d(n)，第二列为远端参考信号x(n)，线性部分输出结果，黄色框中为远端信号。WebRTCAEC中采用固定步长的NLMS算法收敛较慢，有些许回声残留。但是变步长的NLMS收敛较快，回声抑制相对好一些，如图7(b)。线性滤波器参数设置#defineFRAME_LEN80#definePART_LEN64enum{kExtendedNumPartitions=32};staticconstintkNormalNumPartitions=12;FRAME_LEN为每次传给音频3A模块的数据的长度，默认为80个采样点，由于WebRTCAEC采用了128点FFT，内部拼帧逻辑会取出PART_LEN=64个样本点与前一帧剩余数据连接成128点做FFT，剩余的16点遗留到下一次，因此实际每次处理PART_LEN个样本点（4ms数据）。默认滤波器阶数为kNormalNumPartitions=12个，能够覆盖的数据范围为kNormalNumPartitions*4ms=48ms，如果打开扩展滤波器模式(设置extended_filter_enabled为true)，覆盖数据范围为kNormalNumPartitions*4ms=132ms。随着芯片处理能力的提升，默认会打开这个扩展滤波器模式，甚至扩展为更高的阶数。

    在线性的回声场景里，双耦合的非线性滤波器是处于休眠的状态，所以它的值是趋于0的，这个时候起主导作用的是线性滤波器。接下来我们再看一下右边的非线性声学回声场景。我们假设非线性的失要出现在t1到t2这个时间段内，大家可以看到黄色线在这个时间里，出现了一次突变，对于NLMS算法，当出现非线性失真之后，它的线性滤波器会去逼近非线性失真。但是由于学习的速度跟不上滤波器变化的速度，所以它跟真实的值之间总是存在一个比较大的gap。同时当非线性失真消失之后，它还需要一段时间恢复到正常状态，因此在整个时间段里，都会出现回声泄露的问题。接下来我们再看双耦合算法，在非线性失真出现之后，线性滤波器会进入到一种相对休眠的状态，就是前面所提到的耦合机制，会降低它的更新速度，所以在整个非线性出现的这段时间里，他的值是缓慢变化的。进入非线性失真状态之后，非线性滤波器开始工作，它会快速非线性特性的变化，而当非线性失真消失之后，非线性滤波器又进入休眠状态。将这两个滤波器结合起来，就可以实现对整个声学回声路径的变化进行有效。这里只是给出了一个示例，实际情况往往要复杂很多。接下来我们对这2个滤波器做了特性比较，主要是从4个不同的维度。

     非线性的声学回声消除是一个很有挑战的研究方向。

    运用声学处理来控制回声和混响,当有某个房间或建造一个录音棚时，如出现下述问题，就需要进行声学处理：（1）在墙边拍一下手，然后可听到颤动回声。这是由于声音在硬的平行墙面之间的来回撞击而产生的。（2）录音棚有非常活跃的环境，诸如像一个车库或是混凝土结构的地下室之类，可以听到很多的房间混响。（3）录音棚体积很小。（4）从录音作品中可以听到外界的噪声。（5）低音吉他放大器和音箱的声音有隆隆声。（6）缺乏在数英尺之外作不拾取噪声或不拾取过量房间混响的拾音的自由度。（7）在传声器信号中可听到大量的泄漏声。一些泄漏的例子，如吉他传声器拾取了鼓声，或是由于铙镲传声器拾取了电吉他的声音。如果有上述情况出现，则可按如下的建议来改善录音室的声学状况。混响和回声是由于房间表面的声音反射引起的，因此，强吸声的表面会有助于化解这些问题。高频吸收如要吸收高频，可使用诸如多孔的褶皱（凹凸不平的）的泡沫垫材料。这些材料是高可燃性的，所以，要作阻燃处理。把它们钉住或粘贴在墙面上，或者把它们固定在框架上。从效果上看，使用厚的泡沫材料要比薄的好。装在墙上的，这取决于声音撞击到泡沫材料上的角度。在泡沫材料嵌板之间要留有一些空隙。

     通过这种分析去挖掘非线性声学回声的一些物理特性。河南无限声学回声

右边的非线性声学回声场景。河南无限声学回声

    什么是非线性声学回声？，什么是非线性的声学回声？这里我给出了一张图，的是声学回声的路径图，图的左边对应的是发射端，右边对应的是接收端。我们发出的信号首先要经过D/A变换，从数字域变换到模拟域，然后再经过功率放大器，放大之后驱动喇叭，这样就会发出声音。发出来的声音经过空气信道传播之后，到了接收端被麦克风采集到，然后再次经过功率放大器，再通过A/D变换，从模拟域又变回到数字域。那么这里的y[k]就是我们收到的回声信号。，我们接收到的回声y[k]到底是线性回声还是非线性回声呢？或者说我们应该怎么去判断它？我觉得要解决这个问题，就是要认识清楚这里面的每一个环节，看看它们到底是线性系统还是非线性系统，如果所有的环节都是线性的话，那么很自然y[k]就是一个线性的回声，否则只要有一个环节是非线性的，那么这个回声就是非线性回声。 河南无限声学回声

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