黑龙江移动声学回声设计

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。如何处理非线性声学回声消除，效果又如何？黑龙江移动声学回声设计

    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，这将不止产生一次的回声，而是多次规律的回声现象。AEC即AcousticEchoCancellation（声音回声消除）技术简称。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，以遏制次回声产生所需的必要条件来遏制多次回声的出现。

  数字声学回声内容便于大家对双耦合声学回声消除算法有一个定性的认识。

    男人说话的声频为～150Hz，女人说话声频为～230Hz,发动机声频为～250Hz，绝大部分机器的噪音也是以低频为主的中低频噪音）,9.声音频率(声频)声波在单位时间内的振动次数称为频率(frequency)，单位赫(Hz)。人耳能够听到的声音的整个范围是20~20000Hz，一般把声音频率分为低频（500Hz以下）、中频（500-1000Hz）和高频(1000Hz以上)三个频带。听觉好的成年人能听到的声音频率常在30~16000Hz之间，老年人则常在50~10000Hz之间。10.混响声源停止发音后，产生的声音延续现象。11.混响时间当声场达到稳定的状态后，突然关掉声源使其停止发声，声能逐渐减小到原来声能（稳定时具有的声能）的百万分之一所经历的时间，通常用声压级60dB所需要的时间，一般用T60表示（有时也用T），单位为秒（S）；(简而言之：声能密度衰减60dB所需要的时间)。12.混响时间计算公式塞宾公式T60=αS。其中A为总吸声量，α为吸声系数，S为样件面积，V为混响室体积。13.比较好混响时间对大量音质效果评价认为较好的各种用途的厅堂实测的500HZ和1000HZ满场（指实际使用状态）的混响时间进行统计分析，从而得到的混响时间称为比较好混响时间。14.直达声与混响声声源发出的直接到达的声音是直达声。

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。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。

    只需要近端采集信号即可，傲娇的回声消除需要同时输入近端信号与远端参考信号。有同学会问已知了远端参考信号，为什么不能用噪声抑制方法处理呢，直接从频域减掉远端信号的频谱不就可以了吗？行为近端信号s(n)，已经混合了近端人声和扬声器播放出来的远端信号，黄色框中已经标出对齐之后的远端信号，其语音表达的内容一致，但是频谱和幅度(明显经过扬声器放大之后声音能量很高)均不一致，意思就是：参考的远端信号与扬声器播放出来的远端信号已经是“貌合神离”了，与降噪的方法相结合也是不错的思路，但是直接套用降噪的方法显然会造成回声残留与双讲部分严重的抑制。接下来，我们来看看WebRTC科学家是怎么做的吧。信号处理流程WebRTCAEC算法包含了延时调整策略，线性回声估计，非线性回声抑制3个部分。回声消除本质上更像是音源分离，我们期望从混合的近端信号中消除不需要的远端信号，保留近端人声发送到远端，但是WebRTC工程师们更倾向于将两个人交流的过程理解为一问一答的交替说话，存在远近端同时连续说话的情况并不多（即保单讲轻双讲）。因此只需要区分远近端说话区域就可以通过一些手段消除绝大多数远端回声。

     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。数字声学回声内容

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    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。

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