河南识别声学回声噪声

时间:2022年08月26日 来源:

    深入浅出WebRTCAEC(声学回声消除),前言:近年来,音视频会议产品提升着工作协同的效率,在线教育产品突破着传统教育形式的种种限制,娱乐互动直播产品丰富着生活社交的多样性,背后都离不开音视频通信技术的优化与创新,其中音频信息内容传递的流畅性、完整性、可懂度直接决定着用户之间的沟通质量。自2011年WebRTC开源以来,无论是其技术架构,还是其中丰富的算法模块都是值得我们细细品味,音频方面熟知的3A算法(AGC:Automaticgaincontrol;ANS:Adaptivenoisesuppression;AEC:Acousticechocancellation)就是其中闪闪发光的明珠。本文章将结合实例解析WebRTCAEC的基本框架和基本原理,一起探索回声消除的基本原理,技术难点以及优化方向。回声的形成WebRTC架构中上下行音频信号处理流程,音频3A主要集中在上行的发送端对发送信号依次进行回声消除、降噪以及音量均衡(这里只讨论AEC的处理流程,如果是AECM的处理流程ANS会前置),AGC会作为压限器作用在接收端对即将播放的音频信号进行限幅。那么回声是怎么形成的呢?如图2所示,A、B两人在通信的过程中,我们有如下定义:x(n):远端参考信号,即A端订阅的B端音频流,通常作为参考信号;y(n):回声信号,即扬声器播放信号x。

    通过这种分析去挖掘非线性声学回声的一些物理特性。河南识别声学回声噪声

    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。

     上海电视声学回声处理算法深入浅出 WebRTC AEC(声学回声消除)。

    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。

   

    n)中的回声是扬声器播放远端参考x(n),又被麦克风采集到的形成的,也就意味着在近端数据还未采集进来之前,远端数据缓冲区中已经躺着N帧x(n)了,这个天然的延时可以约等于音频信号从准备渲染到被麦克风采集到的时间,不同设备这个延时是不等的。苹果设备延时较小,基本在120ms左右,Android设备普遍在200ms左右,低端机型上会有300ms左右甚至以上。(2)远近端非因果为什么会导致回声?从(1)中可以认为,正常情况下当前帧近端信号为了找到与之对齐的远端信号,必须在远端缓冲区沿着写指针向前查找。如果此时设备采集丢数据,远端数据会迅速消耗,导致新来的近端帧在向前查找时,已经找不到与之对齐的远端参考帧了,会导致后续各模块工作异常。如图10(a)表示正常延时情况,(b)表示非因果。WebRTCAEC中的延时调整策略关键而且复杂,涉及到固定延时调整,大延时检测,以及线性滤波器延时估计。三者的关系如下:①固定延时调整只会发生在开始AEC算法开始处理之前,而且调整一次。如会议盒子等固定的硬件设备延时基本是固定的,可以通过直接减去固定的延时的方法缩小延时估计范围,使之快速来到滤波器覆盖的延时范围之内。下面结合代码来看看固定延时的调整过程。

    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。

    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。

    搜索“声学回声消除”的相关文献,一共找到了3402篇。上海电视声学回声处理算法

介绍非线性声学回声消除的公开文献也少之又少。河南识别声学回声噪声

专网通信产品是各安全的部门实现指挥调度的必备装备,一般要求大型组网和高性能产品,因此智能家居,语音识别算法,机器人交互系统,降噪是专业无线通信行业极大的细分市场。目前,国内服务型企业数量众多。在这些通信网络技术服务商中,中通服及旗下各省工程公司的总体规模和市场占比处于优势地位,设备制造商也占据一小部分市场占比。在这样的背景下,处于通信产业链中间环节的智能家居,语音识别算法,机器人交互系统,降噪行业将面临更大的市场需求,通信技术服务行业将持续飞速发展。通信产品是当今基础的民生服务行业之一,并且随着工信部2015年信息通信业“十三五”规划的出台,市场对于通信产品热度有增无减。河南识别声学回声噪声

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