北京识别声学回声环境噪声抑制算法

    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。首先个维度，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。这样会带来一个新的问题：按照Widrow的自适应滤波理论，滤波器的长度越长，其收敛速度越慢，同时权噪声越大。 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。北京识别声学回声环境噪声抑制算法

    什么是非线性声学回声？，什么是非线性的声学回声？这里我给出了一张图，的是声学回声的路径图，图的左边对应的是发射端，右边对应的是接收端。我们发出的信号首先要经过D/A变换，从数字域变换到模拟域，然后再经过功率放大器，放大之后驱动喇叭，这样就会发出声音。发出来的声音经过空气信道传播之后，到了接收端被麦克风采集到，然后再次经过功率放大器，再通过A/D变换，从模拟域又变回到数字域。那么这里的y[k]就是我们收到的回声信号。，我们接收到的回声y[k]到底是线性回声还是非线性回声呢？或者说我们应该怎么去判断它？我觉得要解决这个问题，就是要认识清楚这里面的每一个环节，看看它们到底是线性系统还是非线性系统，如果所有的环节都是线性的话，那么很自然y[k]就是一个线性的回声，否则只要有一个环节是非线性的，那么这个回声就是非线性回声。 北京识别声学回声环境噪声抑制算法声学回声，表现为收发环路的隔离度不好，其根本原因就是耳机在装配时麦克风与喇叭的密封隔离没做好。

    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。

    需要注意的是，如果index在滤波器阶数两端疯狂试探，只能说明当前给到线性部分的远近端延时较小或过大，此时滤波器效果是不稳定的，需要借助固定延时调整或大延时调整使index处于一个比较理想的位置。线性部分算法是可以看作是一个固定步长的NLMS算法，具体细节大家可以结合源码走读，本节重点讲解线型滤波在整个框架中的作用。从个人理解来看，线性部分的目的就是很大程度的消除线性回声，为远近端帧判别的时候，很大程度地保证了信号之间的相干值(0~1之间，值越大相干性越大)的可靠性。我们记消除线性回声之后的信号为估计的回声信号e(n)，e(n)=s(n)+y''(n)+v(n)，其中y''(n)为非线性回声信号，记y'(n)为线性回声，y(n)=y'(n)+y''(n)。相干性的计算（Matlab代码）,两个实验（1）计算近端信号d(n)与远端参考信号x(n)的相关性cohdx，理论上远端回声信号的相干性应该更接近0（为了方便后续对比，WebRTC做了反向处理:1-cohdx），如图5(a)，行为计算近端信号d(n)，第二行为远端参考信号x(n)，第三行为二者相干性曲线:1-cohdx，会发现回声部分相干值有明显起伏，比较大值有，近端部分整体接近，但是有持续波动，如果想通过一条固定的门限去区分远近端帧，会存在不同程度的误判。

     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。

    黑色这条线是标准NLMS算法的回声抑制比。我们可以看到，NLMS算法在收敛之后，回声抑制比只能到10个分贝左右，相对比较低。而双耦合算法在收敛之后，可以达到25个分贝以上，也就是说它比NLMS算法多15个分贝，这个优势是很明显的。接下来我们再看第二个示例，针对弱非线性失真的情况，左边是语谱，右边是回声抑制比。我们评估单讲性能的主要指标是回声抑制比和收敛速度。首先看一下NLMS算法，它在收敛之后，大概可以抑制22~25个分贝。这个算法的收敛速度很慢，大概经过100多帧之后才会进入到相对收敛的状态。再来看一下双耦合算法，在稳定之后，可以抑制35~40个分贝，比NLMS算法大概提升15~20个分贝的回声抑制比。同时它还有一个很明显的优势：收敛速度很快，几乎是回声到了之后，他瞬间就进入到收敛状态。接下来这个是针对不同手机机型的回声抑制比的比较。红色是双耦合算法，蓝色是NLMS算法，从这组数据里面，我们可以看到双耦合算法比NLMS算法普遍提升了大概10个分贝以上的回声抑制比，具有比较大的优势。再进入双讲测试场景。我首先介绍一下测试的示例，这组数据是一个视频会议的数据，左边这个是原始的麦克信号语谱，右边这个是回声参考信号语谱。

     深入浅出 WebRTC AEC（声学回声消除）。安徽录播声学回声识别

对于耳机来讲，主要是声学回声，表现为收发环路的隔离度不好。北京识别声学回声环境噪声抑制算法

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