广东机器人唤醒声学回声交互

    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。

    什么是非线性声学回声。广东机器人唤醒声学回声交互

    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。该图片经我司设计员制作后作者再编辑通常由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。该图片来源于Motivity产品DP处理器AEC调试界面AEC即AcousticEchoCancellation（声学回声消除）技术简称。

    浙江交互声学回声的是声学回声的路径。

    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。

    为什么又这么冷呢？我能想到的一个答案是它太难了，它非常有挑战性。下面就来看一下它的技术难点。5非线性声学回声消除的技术难点,我从6个不同的维度比较了线性的和非线性这两种回声消除问题。个维度，系统传递函数。在线性系统里面，我们认为系统传递函数是一个缓慢时变的系统，我们可以通过自适应滤波的方式去逼近这个传递函数，来有效抑制回声。而在非线性系统里面，系统传递函数通常是快变、突变的，我们如果用线性的方法去逼近的话，会出现滤波器的更新速度，跟不上系统传递函数变化的速度，就会导致声学回声消除不理想。第二个维度是优化模型，在线性里面我们是有一套非常完备的线性优化模型，从目标函数的构建到系统优化问题的求解，整个脉络是很清晰的。而在非线性的系统里面，目前是缺少一种有效的模型来对它进行支撑的。接下来的四个维度对应4个问题，它们是线性回声消除领域普遍存在的4个难点问题，这些问题在非线性领域也同样存在。比如强混响问题，我们如果在一个小型会议室里开视频会议，那么声音会经过多次墙壁反射，带来很强的混响，混响的拖尾时间会很长。如果想抑制这样的强混响回声，就需要把线性滤波器的长度加长。

    深入浅出 WebRTC AEC（声学回声消除）。

WebRTCAEC算法中开辟了可存储250个block大缓冲区，每个block的长度PART_LEN=64个样本点，能够保存的1s的数据，这也是理论上的大延时能够估计的范围，够用了。我们用610ms延时的数据测试(启用大延时调整需要设置delay_agnostic_enabled=1)：我们还是设置默认延时为240ms，刚开始还是调整了-60个block，随后大延时调整接入之后有调整了-88个block，一共调整(60+88)*4=592ms，之后线性滤波器固定index=4，表示剩余延时剩余16ms，符合预期。③线性滤波器延时估计是固定延时调整和大延时调整之后，滤波器对当前远近端延时的直接反馈。前两者调整不当会造成延时过小甚至非因果，或延时过大超出滤波器覆盖能力，导致无法收敛的回声。因此前两者在调整的过程中需要结合滤波器的能力，确保剩余延时在滤波器能够覆盖的范围之内，即使延时小范围抖动，线性部分也能自适应调整。总结与优化方向WebRTCAEC存在的问题：（1）线性部分收敛时间较慢，固定步长的NLMS算法对线性部分回声的估计欠佳；（2）线性部分滤波器阶数默认为32阶，默认覆盖延时132ms，对移动端延时较大设备支持不是很好，大延时检测部分介入较慢。非线性声学回声消除技术在整个声学回声消除领域是一个相对比较冷的研究方向。浙江交互声学回声

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。广东机器人唤醒声学回声交互

    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。

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