上海智能音响声学回声分析

    以此来应对市面上绝大多数的移动设备。另外，线性滤波器虽然不具备调整延时的能力，但可以通过估计的index衡量当前信号的延时状态，范围为[0,kNormalNumPartitions]，如果index处于作用域两端，说明真实延时过小或过大，会影响线性回声估计的效果，严重的会带来回声，此时需要结合固定延时与大延时检测来修正。非线性滤波非线性部分一共做了两件事，就是想尽千方百计干掉远端信号。(1)根据线性部分提供的估计的回声信号，计算信号间的相干性，判别远近端帧状态。(2)调整抑制系数，计算非线性滤波参数。非线性滤波抑制系数为hNl，大致表征着估计的回声信号e(n)中，期望的近端成分与残留的非线性回声信号y''(n)在不同频带上的能量比，hNl是与相干值是一致的，范围是[0，]，通过图5(b)可以看出需要消除的远端部分幅度值也普遍在，如果直接使用hNl滤波会导致大量的回声残留。因此WebRTC工程师对hNl做了如下尺度变换，over_drive与nlp_mode相关，不同的抑制激进程度，drive_curve是一条单调递增的凸曲线，范围[]。由于中高频的尾音在听感上比较明显，所以他们设计了这样的抑制曲线来抑制高频尾音。我们记尺度变换的α=over_drive_scaling*drive_curve。

     深入浅出 WebRTC AEC（声学回声消除）。上海智能音响声学回声分析

    噪声抑制和声源分离同属于语音增强的范畴，如果把噪声理解为广义的噪声三者之间的关系,噪声抑制需要准确估计出噪声信号，其中平稳噪声可以通过语音检测判别有话端与无话端的状态来动态更新噪声信号，进而参与降噪，常用的手段是基于谱减法(即在原始信号的基础上减去估计出来的噪声所占的成分)的一系列改进方法，其效果依赖于对噪声信号估计的准确性。对于非平稳噪声，目前用的较多的就是基于递归神经网络的深度学习方法，很多Windows设备上都内置了基于多麦克风阵列的降噪的算法。效果上，为了保证音质，噪声抑制允许噪声残留，只要比原始信号信噪比高，噪且听觉上失真无感知即可。单声道的声源分离技术起源于传说中的鸡尾酒会效应，是指人的一种听力选择能力，在这种情况下，注意力集中在某一个人的谈话之中而忽略背景中其他的对话或噪音。该效应揭示了人类听觉系统中令人惊奇的能力，即我们可以在噪声中谈话。科学家们一直在致力于用技术手段从单声道录音中分离出各种成分，一直以来的难点，随着机器学习技术的应用，使得该技术慢慢变成了可能，但是较高的计算复杂度等原因，距离RTC这种低延时系统中的商用还是有一些距离。噪声抑制与声源分离都是单源输入。

     上海智能音响声学回声分析声学回声消除，其主要用于抑制产品本身发出的声音。

    对麦克接收到的声学信号进行调制，而这种振动本质上是一种随机的、非线性的振动，所以它必然会带来非线性失真。3.手机声学特性调研,我们之前针对市面上主要的手机机型做过一次调研，主要调查声学特性。结果我们很惊讶地发现，市面上超过半数的手机机型，声学特性不够理想，对应这里面的“较差”和“极差”这两档。我们平时用手机开外音玩游戏，或者语音通话时，经常会出现漏回声问题和双讲剪切问题，就与手机声学特性不佳有直接联系。当然这组数据只是针对手机这种电子产品，市面上类似于手机这样的电子产品还有很多，它们应该也有类似的问题。这组数据告诉我们，非线性失真问题在我们生活中的电子产品里是一个普遍存在的问题，我相信对这个问题的研究将会是一个很有价值也很有意义的方向。4.非线性声学回声消除技术研究现状我之前在IEEE的数字图书馆里搜索了“声学回声消除”的相关文献，一共找到了3402篇，其中有会议论文，还有期刊、杂志、书等。我用同样的方法搜索了“非线声学回声消除”，结果只找到了254篇文献，不到前面文献的1/10，这意味着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。既然这个方向很有价值也很有意义。

    反映到听感上就是回声（远端判断成近端）或丢字（近端判断为远端）。（2）计算近端信号d(n)与估计的回声信号e(n)的相干性，如图5(b)，第二行为估计的回声信号e(n)，第三行为二者相干性cohde，很明显近端的部分几乎全部逼近，WebRTC用比较严格的门限（>=）即可将区分绝大部分近端帧，且误判的概率比较小，WebRTC工程师设置如此严格的门限想必是宁可一部分双讲效果，也不愿意接受回声残留。从图5可以体会到，线性滤波之后可以进一步凸显远端参考信号x(n)与估计的回声信号e(n)的差异，从而提高远近端帧状态的判决的可靠性。存在的问题与改进理想情况下，远端信号从扬声器播放出来没有非线性失真，那么e(n)=s(n)+v(n)，但实际情况下e(n)与d(n)很像，只是远端区域有一些幅度上的变化，说明WebRTCAEC线性部分在这个case中表现不佳，如图6(a)从频谱看低频段明显削弱，但中高频部分几乎没变。而利用变步长的双滤波器结构的结果会非常明显，如图6(b)所示无论是时域波形和频谱与近端信号x(n)都有很大差异，目前aec3和speex中都采用这种结构，可见WebRTCAEC中线性部分还有很大的优化空间。如何衡量改进的线性部分效果？这里我们对比了现有的固定步长的NLMS和变步长的NLMS。近端信号d。

    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。

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。非线性的声学回声消除问题。上海智能音响声学回声分析

非线性声学回声消除技术。上海智能音响声学回声分析

    声学回声消除应用技术，随着秒新月异的科技发展，各项技术成果不断地应用在我们日益拓展的各领域需求当中，刷新着我们的生活和工作。地球村的崛起，不断以互联网、物联网等方式揭示着万物相连的关系。无论是飞机、高铁还是电话、网络，都成为托起地球新村时空纵横的重要载体。怎样拉近人与人之间的关系，如何建立起更行之有效的联络方式，提高远程协同工作、信息传达效率成为了一个重要命题。远程会议的出现在很大程度上为这种多极化办公互动提供了质量的平台保障，在借助互联网便捷的远程通信架构下，通讯数据安全，稳定可靠，很长一段时间广受用户青睐。然而美中不足的是，这样的（声音）系统仍逃不出的还是自然声学上的问题。有和业内朋友聊天中谈到，今后的扩声系统也许只保留两级传统装置了，那就是声电转换和电声转换的拾音和还原。而正是这两级客观存在的物理声学现象，造就了我们所讨论的内容。在远程会议系统的终端（本地），为了实现多人互动、多人拾音等目的，系统声音免不了被放大还原，而在诸如此类的放大系统中，为本地音箱能够听到远端声音，并能把本地拾音信号传送到远端而互通。众所周知，话筒在拾取到放大后的音箱信号后。

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