重庆光纤数据声学回声

时间:2021年12月04日 来源:

    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。

     非线性的声学回声消除是一个很有挑战的研究方向。重庆光纤数据声学回声

    在这里我将整个回声路径分成了A、B、C、D四个部分。我们一起来看一下,ABCD里面哪一个环节有可能是非线性的?答案应该是B。也就是回声路径里面的功率放大器和喇叭,具体的原因稍后会做详细分析。接下来我想再解释一下为什么A、C、D它们不是非线性的。首先这里的A和D比较好判断,他们都属于线性时不变系统。比较难判断的是C,因为在一些比较复杂的场景下,声学回声往往会经过多个不同路径的多次反射之后到达接收端,同时会带有很强的混响,甚至在更极端情况下,喇叭与麦克风之间还会产生相对位移变化,导致回声路径也会随时间快速变化。这么多因素叠加在一起,往往会导致回声消除算法的性能急剧退化,甚至完全失效。有同学可能会问,难道这么复杂的情况,不是非线性的吗?我认为C应该是一个线性时变的声学系统,因为我们区分线性跟非线性的主要依据是叠加原理,前面提到的这些复杂场景,它们依然是满足叠加原理的,所以C是线性系统。这里还要再补充一点,细心的朋友会发现B里面有一个功率放大器,同时在C里面也有一个功率放大器,为什么经B的功率放大器放大之后,可能带来非线性失真,而C的功率放大器不会产生非线性失真呢?二者的主要区别在于B放大之后输出是一个大信号。

    重庆光纤数据声学回声介绍双耦合声学回声消除算法。

    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。

    

32.隔声实验室由两个相连的混响室组成,在两个混响室之间应有一个安装试件的洞口。33.质量定律对于隔声存在一个普遍的规律,即材料越重(面密度,或单位面积质量越大)隔声效果越好。对于单层密致匀实材料,面密度每增加一倍,隔声量在理论上增加6dB,这种规律即为质量定律。34.吻合谷声波接触隔声材料后,隔声材料除了垂直方向的受迫振动以外,还有沿着板面方向的受迫弯曲振动。在某个特定频率上,受迫弯曲振动将和板固有的自由弯曲振动发吻合,这时隔声材料就非常顺从地跟随入射声弯曲,造成声能大量地投射到另一侧去,形成隔声量的低谷,这种现象被称作吻合效应。35.平方反比定律在自由场(freefield)条件下,话筒或扬声器与音源之间的距离每增加一倍,声音的强度就会下降6分贝。36.哈斯效应如果有两个不同声源发出同样的声音,在同一时间以同样强度到达时,声音呈现的方向大致在两个声源之间;如两个同样的声源中的一个延时5~35ms,则感觉声音似乎都来自未延时的声源;如延迟时间在35~50ms时,延时的声源可被识别出来,但其方向仍在未经延时的声源方向;只有延迟时间超过50ms时,第二声源才能象清晰的回声般听到。这种现象就是哈斯效应。回声消除AEC(AcousticEchoCancellation)一般指的是声学回声消除,其主要用于抑制产品本身发出的声音。

    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。

    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。重庆光纤数据声学回声

在构建滤波器模型的过程中结合了非线性声学回声的一些特性。重庆光纤数据声学回声

    非线性声学回声消除技术,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,到目前为止还没有特别有效的办法来解决。目前介绍非线性声学回声消除的公开文献也少之又少。如何处理非线性声学回声消除的,效果又如何?将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,详细介绍双耦合的声学回声消除算法以及实验检验结果。我要讲的内容是《非线性声学回声消除技术》,之所以选择这样的方向,主要是基于两个方面的原因:非线性的声学回声消除问题是一个困扰了行业很多年的技术难题,这个问题在实际的声学系统里非常普遍,同时又很棘手,到目前为止,还没有特别有效的办法。我猜测大家应该会对这个课题感兴趣。还有另外一个原因,我之前做过一些技术的调研,在现有公开的文献资料里,介绍非线性声学回声消除方面的资料非常少,我想借这样一个机会,介绍一些我们团队在这个领域的进展,希望能够对大家后续的研究有一些帮助,同时也想跟各位**做一下技术交流。我介绍的内容包括四个部分,个部分什么是非线性声学回声,它产生的原理、研究现状以及技术难点等问题;第二个部分重点介绍双耦合声学回声消除算法。

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