天津电视声学回声识别

    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。

    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。天津电视声学回声识别

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（声学回声消除）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。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。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。湖北电视声学回声供应商家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。

    如果设置nlp_mode=kAecNlpAggressive，α大约会在30左右。如果当前帧为近端帧（即echo_state=false），假设第k个频带hNl(k)=，hNl(k)=hNl(k)^α=，即使滤波后的损失听感上几乎无感知。如图8(a)，hNl经过α调制之后，幅值依然很接近。如果当前帧为远端帧（即echo_state=true），假设第k个频带hNl(k)=，hNl(k)=hNl(k)^α=，滤波后远端能量小到基本听不到了。如图8(b)，hNl经过α调制之后，基本接近0。经过如上对比，为了保证经过调制之后近端期望信号失真小，远端回声可以被抑制到不可听，WebRTCAEC才在远近端帧状态判断的的模块中设置了如此严格的门限。另外，调整系数α过于严格的情况下会带来双讲的抑制，如图9第1行，近端说话人声音明显丢失，通过调整α后得以恢复，如第2行所示。因此如果在WebRTCAEC现有策略上优化α估计，可以缓解双讲抑制严重的问题。延时调整策略回声消除的效果与远近端数据延时强相关，调整不当会带来算法不可用的风险。在远近端数据进入线性部分之前，一定要保证延时在设计的滤波器阶数范围内，不然延时过大超出了线性滤波器估计的范围或调整过当导致远近端非因果都会造成无法收敛的回声。先科普两个问题：。1）为什么会存在延时？首先近端信号d。

    也就是说吸声可提高音质,但对降噪能力效果不好。3.吸声系数在一定面积上被吸收的声能与射入声能之比称之为该界面的吸声系数（α）。当入射声能被完全反射时，α=0，表示无吸声作用；当入射声波完全没有被反射时，α=1，表示完全被吸收。一般材料或结构的吸声系数α=0~1，α值越大，表示吸声能越好，它是目前表征吸声性能常用的参数。4.吸声量又称等效吸声面积,等于吸声材料面积与其吸声系数的乘积。单位为平方米。5.吸声材料吸声系数大于(acousticalabsorptionmaterials)。吸声材料是多孔、疏散的材质,常用的吸声材料有玻璃棉、岩棉、聚酯纤维吸音板、羊毛毡、矿渣棉、卡普隆纤维、棉麻等植物纤维、泡沫微孔吸声砖等。雪也能吸声。6.隔声隔声是指声波在空气中传播时，一般用各种易吸收能量的物质消耗声波的能量使声能在传播途径中受到阻挡而不能直接通过的措施，这种措施称为隔声。7.隔声量声波从一空间向另一空间透射，被中间界面阻隔的声能。8.吸声降噪指采用吸声的材料吸收噪声、降低噪声强度的方法。一般利用吸声装置（吸声饰面、空间吸声体等）吸收室内的声能以降低噪声。在室内建筑厅堂和工厂降噪的声学设计中，主要是解决低频吸声降噪的问题。。

     深入浅出 WebRTC AEC（声学回声消除）。

    就得到了非线性滤波器的比较好解，它具有小二乘估计形式。第三步构建耦合机制。在介绍耦合机制之前，先说一下我对这种耦合机制的期望特性。我希望在声学系统的线性度非常好的情况下，线性滤波器起到主导作用，而非线性滤波器处于休眠的状态，或者关闭的状态；反过来，当声学系统的非线性很强时，希望非线性滤波器起到主导作用，而线性滤波器处于半休眠状态。实际声学系统往往是非线性与线性两种状态的不断交替、叠加，因此我们希望构建一种机制来对这两种状态进行耦合控制。为了设计耦合机制，就必须对线性度和非线性度特征进行度量。因此，我们定义了两个因子，分别是线性度因子和非线性度因子，对应左边的这两个方程。而我们进行耦合控制的基本的思想就是将这两个因子的值代入到NLMS算法和小二乘算法之中，调整二者的学习速度。为了便于大家对双耦合声学回声消除算法有一个定性的认识，我又画了一组曲线，左边一组对应的是线性回声的场景。我们首先来看一下NLMS算法，黄色曲线真实的系统传递函数，红色曲线是NLMS算法的结果。可以看到，在线性场景下，NLMS算法得到的线性滤波器可以有效逼近真实传递函数，进而能够有效抑制线性声学回声。下面再来看一下这个双耦合算法。

     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。河北机器人唤醒声学回声消除算法

介绍非线性声学回声消除的公开文献也少之又少。天津电视声学回声识别

    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。

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