安徽语音交互声学回声跟读

时间:2022年09月14日 来源:

    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。。

     回到前面的这个声学回声路径图。安徽语音交互声学回声跟读

    再次回授、无限循环而产生反馈现象,而系统在均衡声场后,该现象其实是可以得到明显改观的。但话筒的拾音灵敏度是不是可以无限大呢?不是,在足够电平条件下,它始终会因拾取到具有相干性频率相位关系的输入信号而建立起回授。上述啸叫现象并不是本文重点,但它为我们讨论接下来的话题提供了一个前提,那就是(同一个声场环境中)话筒和音箱无论怎么摆都无法做到完全的隔离,更别说空间声场条件有限的小中型会议室了。在一套有扩声、有拾音的远程会议系统中,为了防止信号回授,我们通常会有意识地将远端输入信号不再路由给远端输出。然而无法抗拒的是,本地话筒因拾取到远端传送至本地扩声的信号,仍可将声音重新传送至远端。这也是一种回授,明显的远程回授现象可使得系统发生自激震荡。通过一个简易的远程音频传输,能帮助我们更容易地理解声音信号是怎样的流向。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。

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    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。

   

    运用声学处理来控制回声和混响,当有某个房间或建造一个录音棚时,如出现下述问题,就需要进行声学处理:(1)在墙边拍一下手,然后可听到颤动回声。这是由于声音在硬的平行墙面之间的来回撞击而产生的。(2)录音棚有非常活跃的环境,诸如像一个车库或是混凝土结构的地下室之类,可以听到很多的房间混响。(3)录音棚体积很小。(4)从录音作品中可以听到外界的噪声。(5)低音吉他放大器和音箱的声音有隆隆声。(6)缺乏在数英尺之外作不拾取噪声或不拾取过量房间混响的拾音的自由度。(7)在传声器信号中可听到大量的泄漏声。一些泄漏的例子,如吉他传声器拾取了鼓声,或是由于铙镲传声器拾取了电吉他的声音。如果有上述情况出现,则可按如下的建议来改善录音室的声学状况。混响和回声是由于房间表面的声音反射引起的,因此,强吸声的表面会有助于化解这些问题。高频吸收如要吸收高频,可使用诸如多孔的褶皱(凹凸不平的)的泡沫垫材料。这些材料是高可燃性的,所以,要作阻燃处理。把它们钉住或粘贴在墙面上,或者把它们固定在框架上。从效果上看,使用厚的泡沫材料要比薄的好。装在墙上的,这取决于声音撞击到泡沫材料上的角度。在泡沫材料嵌板之间要留有一些空隙。

     介绍双耦合声学回声消除算法。

    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。

     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。深圳机器人唤醒声学回声处理算法

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