天津语音识别声学回声自抑制算法

    需要注意的是，如果index在滤波器阶数两端疯狂试探，只能说明当前给到线性部分的远近端延时较小或过大，此时滤波器效果是不稳定的，需要借助固定延时调整或大延时调整使index处于一个比较理想的位置。线性部分算法是可以看作是一个固定步长的NLMS算法，具体细节大家可以结合源码走读，本节重点讲解线型滤波在整个框架中的作用。从个人理解来看，线性部分的目的就是很大程度的消除线性回声，为远近端帧判别的时候，很大程度地保证了信号之间的相干值(0~1之间，值越大相干性越大)的可靠性。我们记消除线性回声之后的信号为估计的回声信号e(n)，e(n)=s(n)+y''(n)+v(n)，其中y''(n)为非线性回声信号，记y'(n)为线性回声，y(n)=y'(n)+y''(n)。相干性的计算（Matlab代码）,两个实验（1）计算近端信号d(n)与远端参考信号x(n)的相关性cohdx，理论上远端回声信号的相干性应该更接近0（为了方便后续对比，WebRTC做了反向处理:1-cohdx），如图5(a)，行为计算近端信号d(n)，第二行为远端参考信号x(n)，第三行为二者相干性曲线:1-cohdx，会发现回声部分相干值有明显起伏，比较大值有，近端部分整体接近，但是有持续波动，如果想通过一条固定的门限去区分远近端帧，会存在不同程度的误判。

     声学回声消除，其主要用于抑制产品本身发出的声音。天津语音识别声学回声自抑制算法

    这样会带来一个新的问题：按照Widrow的自适应滤波理论，滤波器的长度越长，其收敛速度越慢，同时权噪声越大，进而导致强混响下回声消除不够理想。第二个问题是延时跳变问题。在实时音视频通话领域，延时跳变是一个比较普遍的问题。主要现象是麦克端采集的信号和回声参考信号之间的时延关系会发生跳变，每次跳变之后就需要重新对齐信号，就会漏一些回声出来。第三个问题是啸叫问题。啸叫的检测和啸叫的抑制是公认的在回声领域的经典难题。还有双讲问题。双讲是评估回声消除算法性能的一个重要指标，当然也是很难处理的一个问题，因为双讲很容易导致滤波器系数发散。综合以上这些维度我们可以看到，非线性的声学回声消除是一个很有挑战的研究方向。双耦合声学回声消除算法这个是我们团队提出来的一种算法，它的主要特点是，在构建滤波器模型的过程中结合了非线性声学回声的一些特性，因此它在抑制非线性回声方面，也体现出固有的优势。1.非线性声学回声系统建模,继续回到前面的这个声学回声路径。我们对这个模型进行了简化。我们将左边的喇叭端用一个传递函数Wn来表示，假设它的是非线性的回声路径传递函数；同时我们将喇叭右边，就是麦克端，统一用Wl来表示。

    天津语音识别声学回声自抑制算法深入浅出 WebRTC AEC（声学回声消除）。

  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。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。

    达到，接近于1。黄色曲线，对应的数据具有比较弱的非线性失真，所以在时间T变大了之后，短期相关度逐渐降低，趋于一个相对平稳的值。而红色曲线是我们选的一条具有强非线性失真的数据，为了对这三组数据进行有效对比，我们还给出了一条蓝色曲线，这条曲线是信号与噪声的短时相关度，它在整个时间T范围内都很小。通过这样一组曲线的对比，会得到两个结论，个结论就是我们构建的短时相关度函数，能够相对客观反映这个声学系统的线性度特征，线性度越好，这个值会越大。第二个结论：对于非线性失真很强的系统，其在短时观测窗内（如T<100ms）依然具有较强的相关度，这从红色的曲线可以看出来。也正是基于这样的特征，我们接下来就构建了一种新的误差函数，称之为“短时累积误差函数”。大家可以注意到我们在一个观测时间窗T内，对残差进行了累积。基于这样的误差函数，我们进一步构建了一种新的优化准则，称为“小平均短时累计误差准则”。我们希望通过优化准则的约束，得到的滤波器权系数能够满足两个特性，个特性是滤波器在统计意义上能够达到比较好，即全局比较好，因此我们在目标函数里加入了数学期望运算。同时。

     AEC声学回声，电话的扬声器的声音(包括反射声)，被麦克风拾取传送给远端，使远端说话人又听到自己的声音。

    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。为什么声学器件的小型化容易产生非线性的失真呢？这个需要从喇叭发声的基本原理说起，我们都知道声波的本质是一种物理振动，而喇叭发声的基本原理就是通过电流来驱动喇叭的振膜发生振动之后，这个振膜会带动周围的空气分子相应发生振动，这样就产生了声音。如果我们要发出一个大的声音的话，那么就需要在单位时间内用更多的电流去驱动更多的空气分子发生振动。假设有大小不同的两个喇叭，他们用同样的功率去驱动，对于大喇叭而言，由于它跟空气接触的面积要大一些，所以他在单位时间内能够带动更多的空气分子振动，所以它发出来的声音也会大一些。而小喇叭如果想发出跟大喇叭一样大的声音，就需要加大驱动功率，这样会带来一个问题：我们的功率放大器件会进入到一种饱和失真的状态，由此就会带来非线性的失真。这就是声学器件小型化容易产生非线性失真的一个主要的原因。这里廉价化比较好理解了，就不多说了。原因之二。就是声学结构设计的不合理。典型的一个实例就是声学系统的隔振设计不合理。

     基于前面构建的短时相关度函数，我们对大量声学回声数据进行分析。河南识别声学回声处理算法

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可以准确快速的进行底噪测试。下图TWS耳机中的左耳，在喇叭播放空声源时，喇叭端有略微的电流声底噪，右耳无此不良现场，通过指南测控的标准声学测试系统进行左右耳TWS声学测试，可以在底噪测试步骤中检测到，有底噪异常的左耳的一些频段能量值偏高，无底噪问题的右耳的表现就“平顺”很多。再结合与更多正常品的对比和设定合理的limits，可以快速准确的检查出耳机在各种状态下的底噪不良。耳机回声回声来自于非预期的泄露，一般分为电学回声和声学回声。前者一般由于麦克风和扬声器线路布局不合理的电路耦合造成，后者则是由于麦克风和扬声器的声学泄露耦合而成。对于回声不良的耳机来说，在通话时，耳机喇叭播放的声音信号通过麦克风又传回电话另一头的手机，从而让讲话者听到自己的声音。对于耳机来讲，主要是声学回声，表现为收发环路的隔离度不好，其根本原因就是耳机在装配时麦克风与喇叭的密封隔离没做好，导致通话时回声出现的不良体验。图中的耳机，在通话时，人耳会略微的感受到回声，也就是佩戴人讲话的声音又传递到了耳机本身的喇叭后播放出来，也有会在通话对方的手机端出现回声现像影响双方的通话质量。指南测控的标准声学测试系统，根据回声传输路径。天津语音识别声学回声自抑制算法

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