福建录播声学回声打断算法
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。AEC声学回声,电话的扬声器的声音(包括反射声),被麦克风拾取传送给远端,使远端说话人又听到自己的声音。福建录播声学回声打断算法
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。福建录播声学回声打断算法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。
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。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。
也能够更清楚地看到这里面可能存在的回授现象。部分工程师在调试远程会议系统时也许遇到过啸叫,那可不一定是本地系统没调好所造成的,你会发现,关掉终端一切非常正常。为什么绝大多数的远程系统没有啸叫呢?这还得感谢您还不算非常质量的网络。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。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。
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)。
喇叭发声单元跟麦克接收单元之间,通常是需要做隔振处理的,如果没有隔振处理的话,那么在喇叭发声的过程中,他所产生的振动会通过物理方式传递到麦克接收端。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。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。 推出的双耦合的声学回声消除算法以及实验检验结果。广东识别声学回声AEC算法
回到前面的这个声学回声路径图。福建录播声学回声打断算法
WebRtcAec_Process接口如上,参数reported_delay_ms为当前设备需要调整延时的目标值。如某Android设备固定延时为400ms左右,400ms已经超出滤波器覆盖的延时范围,至少需要调整300ms延时,才能满足回声消除没有回声的要求。固定延时调整在WebRTCAEC算法开始之初作用一次,为什么target_delay是这么计算?inttarget_delay=startup_size_ms*self->rate_factor*8;startup_size_ms其实就是设置下去的reported_delay_ms,这一步将计算时间毫秒转化为样本点数。16000hz采样中,10ms表示160个样本点,因此target_delay实际就是需要调整的目标样本点数(aecpc->rate_factor=aecpc->splitSampFreq/8000=2)。我们用330ms延时的数据测试:如果设置默认延时为240ms,overhead_elements次被调整了-60个block,负值表示向前查找,正好为60*4=240ms,之后线性滤波器固定index=24,表示24*4=96ms延时,二者之和约等于330ms。②大延时检测是基于远近端数据相似性在远端大缓存中查找相似的帧的过程,其算法原理有点类似音频指纹中特征匹配的思想。大延时调整的能力是对固定延时调整与线型滤波器能力的补充,使用它的时候需要比较慎重。需要控制调整的频率,以及控制造成非因果的风险。
福建录播声学回声打断算法
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