上海电视声学回声私人定做

    首先这里的A和D比较好判断，他们都属于线性时不变系统。比较难判断的是C，因为在一些比较复杂的场景下，声学回声往往会经过多个不同路径的多次反射之后到达接收端，同时会带有很强的混响，甚至在更极端情况下，喇叭与麦克风之间还会产生相对位移变化，导致回声路径也会随时间快速变化。这么多因素叠加在一起，往往会导致回声消除算法的性能急剧退化，甚至完全失效。有同学可能会问，难道这么复杂的情况，不是非线性的吗？我认为C应该是一个线性时变的声学系统，因为我们区分线性跟非线性的主要依据是叠加原理，前面提到的这些复杂场景，它们依然是满足叠加原理的，所以C是线性系统。这里还要再补充一点，细心的朋友会发现B里面有一个功率放大器，同时在C里面也有一个功率放大器，为什么经B的功率放大器放大之后，可能带来非线性失真，而C的功率放大器不会产生非线性失真呢？二者的主要区别在于B放大之后输出是一个大信号，用来驱动喇叭。而C放大之后输出依然是小信号，通常不会产生非线性的失真。2.非线性声学回声产生的原因.非线性声学回声产生的原因，我一共列了两条原因。原因之一，声学器件的小型化与廉价化，这里所指的声学器件就是前面B里面提到的功率放大器和喇叭。

     实现对整个声学回声路径的变化进行有效跟进。上海电视声学回声私人定做

    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。

    上海电视声学回声私人定做声学回声是由于麦克风和扬声器的声学泄露耦合而成。

    也能够更清楚地看到这里面可能存在的回授现象。部分工程师在调试远程会议系统时也许遇到过啸叫，那可不一定是本地系统没调好所造成的，你会发现，关掉终端一切非常正常。为什么绝大多数的远程系统没有啸叫呢？这还得感谢您还不算非常质量的网络。我们常说，距离产生延时，而在模拟音频大举转向数字音频、网络音频的，网络信号的延迟也为音频领域赋予了新的现象，尤其应用在远程会议这样的音频传输系统当中，它能将一次次回授剥离成一次次听似回声的现象，这就是网络音频回声。通常由A地发出的声源A在几乎不经过延迟处理的本地系统中，通过A地音箱扩声；而其经过网络终端编码送向远端时，除了考虑A地的上传时间X，还得考虑B地的下载时间Y。在这样一个架构在Internet网络传输环境中的声音，其到达B地扩声音箱出来的信号则是A+X+Y。经B地本地话筒拾取后的该信号，再由B地的上传网速（时间）Z、A地的下载时间W传送回A地扩声音箱，其表现出的信号则会出现一次A信号，及一次赋予了（X+Y+Z+W）时间的A信号。假设A地—B地传输时间总和为200ms，B地—A地传输时间总和为200ms，则信号的一去一回。体现在A扩声音箱中至少会存在A和A+400ms的信号，若反馈信号电平足够强。则再被话筒拾取。

    非线性声学回声消除技术,非线性的声学回声消除问题，在实际声学系统里面非常普遍也非常棘手，到目前为止还没有特别有效的办法来解决。目前介绍非线性声学回声消除的公开文献也少之又少。如何处理非线性声学回声消除的，效果又如何？将从非线性声学回声消除产生的原因、研究现状、技术难点出发，详细介绍双耦合的声学回声消除算法以及实验检验结果。我要讲的内容是《非线性声学回声消除技术》，之所以选择这样的方向，主要是基于两个方面的原因：非线性的声学回声消除问题是一个困扰了行业很多年的技术难题，这个问题在实际的声学系统里非常普遍，同时又很棘手，到目前为止，还没有特别有效的办法。我猜测大家应该会对这个课题感兴趣。还有另外一个原因，我之前做过一些技术的调研，在现有公开的文献资料里，介绍非线性声学回声消除方面的资料非常少，我想借这样一个机会，介绍一些我们团队在这个领域的进展，希望能够对大家后续的研究有一些帮助，同时也想跟各位**做一下技术交流。我介绍的内容包括四个部分，个部分什么是非线性声学回声，它产生的原理、研究现状以及技术难点等问题；第二个部分重点介绍双耦合声学回声消除算法。

    声学回声的原理是什么？

    n)中的回声是扬声器播放远端参考x(n)，又被麦克风采集到的形成的，也就意味着在近端数据还未采集进来之前，远端数据缓冲区中已经躺着N帧x(n)了，这个天然的延时可以约等于音频信号从准备渲染到被麦克风采集到的时间，不同设备这个延时是不等的。苹果设备延时较小，基本在120ms左右，Android设备普遍在200ms左右，低端机型上会有300ms左右甚至以上。（2）远近端非因果为什么会导致回声？从（1）中可以认为，正常情况下当前帧近端信号为了找到与之对齐的远端信号，必须在远端缓冲区沿着写指针向前查找。如果此时设备采集丢数据，远端数据会迅速消耗，导致新来的近端帧在向前查找时，已经找不到与之对齐的远端参考帧了，会导致后续各模块工作异常。如图10(a)表示正常延时情况，(b)表示非因果。WebRTCAEC中的延时调整策略关键而且复杂，涉及到固定延时调整，大延时检测，以及线性滤波器延时估计。三者的关系如下：①固定延时调整只会发生在开始AEC算法开始处理之前，而且调整一次。如会议盒子等固定的硬件设备延时基本是固定的，可以通过直接减去固定的延时的方法缩小延时估计范围，使之快速来到滤波器覆盖的延时范围之内。下面结合代码来看看固定延时的调整过程。

    TWS耳机异音，底噪，回声测试难点。广东商显声学回声交互

的是声学回声的路径。上海电视声学回声私人定做

    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。

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