福建机器人唤醒声学回声抵消算法

时间:2023年01月28日 来源:

    直达声总是较早到达人耳,这是因为直达声比反射声的声程短。除了直达声以外,反射的声音形成了混响声,使室内声压级增加。15.比较大声压级厅内空场稳态时的比较大声压级。16.传输频率特性厅内各测点处稳态声压级的平均值相对于扩声系统传声器处声压或扩声设备输入端电压的幅频响应。17.传声增益扩声系统达比较高可用增益时,厅内各测点处稳态声压级平均值与扩声系统传声器处声压级的差值。18.比较高可用增益maximumavailablegain歌舞厅扩声系统在声反馈自激临界状态的增益减去6dB时的增益。扩声系统中使用单指向性传声器、频率均衡器能提高扩声系统的传声增益。19.声场不均匀度有扩声时,厅内各测点处得到的稳态声压级的极大值和极小值的差值,以分贝表示。20.总噪声级扩声系统达到比较高可用增益,但无有用声信号输入时,厅内各测点处噪声声压级的平均值。21.声缺陷主要指回声、颤动回声、声聚焦、声染色及声阴影等声学现象。22.声缺陷的消除回声、颤动回声、声聚焦、声染色一般容易发生在大厅中,解决的方法是应用几何声学的有关规律予以消除,而声阴影则多发生于小室,应从波动声学的角度加以考虑,消除音质缺陷。

     介绍非线性声学回声消除的公开文献也少之又少。福建机器人唤醒声学回声抵消算法

    一是恼人的异常音往往是比较轻微的,由于人工听音存在主观辨识性的问题,对于这类轻微的异常音疏于判断,但是终端客户可能不接受;二是在于产线测试环境嘈杂,普通的测试设备易受干扰,人耳对低阶次谐波的失真不敏感,所以在低阶的谐波失真导致的异音可能无法听出,但仪器有可能测出,从而导致误测,生产效率降低。要想准确检测出异常音,高性能的硬件采集和的软件算法缺一不可。指南测控的标准声学测试系统,通过规范的配备自研的高精度的测试传感器、高隔离度的环境环境、高灵敏度的GT-BT216C音频分析仪,辅以良好的减振结构设计,基于异常音包含大量的高次谐波失真成分这一基本原理,结合大量的生产测试经验和实验研究,形成了优于普通Rub&Buzz的独特的多达4种异常音检测指标,来检测异常音。下图TWS耳机中的右耳在播放低频成分较为明显的音乐或者声源时,人耳可以听出略微的异音感;左耳表现正常。通过指南测控的标准声学测试系统实际测试的结果,右耳喇叭播放时有略微异音,左耳喇叭听感正常。左右耳TWS组队声学测试,可以在喇叭播放特性的喇叭异常音测试步骤中看到,有异音的右耳的低频分量强度会变高,通过在指南GirantAudistic声学测试软件上测试异(常)音。

     福建机器人唤醒声学回声抑制算法先对非线性声学回声的特性进行分析。

    他的是线性回声传递函数。基于这样的数学假设,我们收到的信号y就可以表示成发射的信号x分别跟这样两个传递函数进行卷积之后的结果。接下来我们对这个模型进行了适当的简化,简化主要是基于数学分解,我们假设非线性的传递函数,可以分解成线性跟非线性这样两个系统函数的组合形式,就会得到中间的方程。接下来对中间的方程进行变量替换,就得到这个表达式,这个表达式它的物理意义很清晰,我们从可以看到,整个回声路径是可以表示成线性回声路径跟非线性回声路径二者之和的形式,这是它的物理意义。2.双耦合自适应滤波器,基于这样一个数学模型,接下来我们就构建了一种新的滤波器结构,称之为双耦合自适应滤波器。这个滤波器跟传统线性的自适应滤波器相比,主要有两个方面的不同,个不同是传统的线性滤波器只有一个学习单元,而我们的这个滤波器有两个学习单元,分别是这里的线性回声路径滤波器,我们用Wl来表示。还有非线性的回声路径滤波器,我们用Wn来表示。第二个不同就是,我们在这两个滤波器之间还加入了一个耦合因子,这个耦合因子目的就是为了协同二者更好的工作,让二者能够发挥出比较大的效能,甚至能够起到1+1>2的效果。

 

    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。

     右边的非线性声学回声场景。

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。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。上海商显声学回声供应商

声学回声的作用有哪些?福建机器人唤醒声学回声抵消算法

我们比较这两个之后就会发现,双讲段主要出现在中间这一段。我们评估双讲性能的主要指标是回声抑制比和近端语音失真度。上面这是经过回声消除之后的语谱,中间的是NLMS算法的结果。我们可以看到它的回声抑制不是很理想,不管在单讲段还是在双讲段,都有比较多的回声残留。而下面这个是采用双耦合算法得到的语谱,可以看到在单讲和双讲里面回声抑制得都比较干净,并且在双讲里,对近端语音的损伤也很小。这个数据对应视频会议场景,因此还需要做一步NLP的处理。上面这个就是基于双耦合算法,做了NLP之后的输出结果。我们可以看到处理完之后,整个语谱很清晰,回声去得很干净,而且语谱没有太大损伤,双讲很通透。我再来简单总结一下,主要是介绍了三个方面的内容,个就是认识了非线性声学回声、产生的原因、研究现状以及技术难点。接下来重点介绍了华为云音视频的双耦合声学回声消除算法,我们的主要贡献体现在两个方面,个方面就是构建一种双耦合自适应滤波器结构;第二个就是提出了小平均短时累计误差准则并进行求解。通过求解之后,我们会得到双耦合滤波器的线性滤波器是具有Wiener-Hopf方程解的比较好解这种形式,然后非线性滤波器具有小二乘解。福建机器人唤醒声学回声抵消算法

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