江苏机器人唤醒声学回声喇叭抑制算法

    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。

     声学回声是由于麦克风和扬声器的声学泄露耦合而成。江苏机器人唤醒声学回声喇叭抑制算法

    26.声聚焦指凹面对声波形成集中反射、使反射声聚集于某个区域，造成声音在该区域特别响的现象。声聚集造成声能过分集中，使声能汇聚点的声音嘈杂，而其他区域听音条件变差，扩大了声场不均匀度，严重影响听众的听音条件。27.声影区由于障碍物或折射的原因，产生声音辐射不到的区域。在声影区内声压级很低，音量很轻。因此声影区的存在也是声压不均匀的原因。28.声染色由于室内频率响应的变化，使原始声音被赋予外加的音色特点。容积小的听音室，本征频率在低频端分布不够密集连续，因此在低频段易产生“共振”的音染现象。共振现象产生的声染色效应，引起声音信号的失真，产生主观听感上的厌恶情绪，严重影响听音效果。29.声闸（声锁）两道门之间保留较大的间距做成通常所称的“门斗”，并对其内表面做强吸声处理，以提高隔声效果，此“门斗”称为声闸（声锁）.30.声桥材料直接固定在龙骨上时，受声一侧板的振动会通过龙骨传到另一侧板，这种象桥一样传递声能的现象被称为声桥。31.浮筑结构（房中房）通常只有外部环境很差或声学环境要求较高的情况下才会考虑浮筑结构，即在原房间中再建一个房间（即内套和外套）。分轻质和重质两种。内套和外套之间设置弹性垫层。

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    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，进而导致强混响下回声消除不够理想。第二个问题是延时跳变问题。在实时音视频通话领域，延时跳变是一个比较普遍的问题。主要现象是麦克端采集的信号和回声参考信号之间的时延关系会发生跳变，每次跳变之后就需要重新对齐信号，就会漏一些回声出来。第三个问题是啸叫问题。啸叫的检测和啸叫的抑制是公认的在回声领域的经典难题。还有双讲问题。双讲是评估回声消除算法性能的一个重要指标，当然也是很难处理的一个问题，因为双讲很容易导致滤波器系数发散。综合以上这些维度我们可以看到，非线性的声学回声消除是一个很有挑战的研究方向。双耦合声学回声消除算法这个是我们团队提出来的一种算法，它的主要特点是，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，因此它在抑制非线性回声方面，也体现出固有的优势。1.非线性声学回声系统建模,继续回到前面的这个声学回声路径。我们对这个模型进行了简化。我们将左边的喇叭端用一个传递函数Wn来表示，假设它的是非线性的回声路径传递函数；同时我们将喇叭右边，就是麦克端，统一用Wl来表示。

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，以遏制首先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，为实现首先次回声过滤（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。该图片经我司设计员制作后作者再编辑通过上图的分析，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。笔者也经常遇到有用户因远程会议本地有回声而采购了带有AEC回声消除功能的处理器。的是声学回声的路径。

    只需要近端采集信号即可，傲娇的回声消除需要同时输入近端信号与远端参考信号。有同学会问已知了远端参考信号，为什么不能用噪声抑制方法处理呢，直接从频域减掉远端信号的频谱不就可以了吗？行为近端信号s(n)，已经混合了近端人声和扬声器播放出来的远端信号，黄色框中已经标出对齐之后的远端信号，其语音表达的内容一致，但是频谱和幅度(明显经过扬声器放大之后声音能量很高)均不一致，意思就是：参考的远端信号与扬声器播放出来的远端信号已经是“貌合神离”了，与降噪的方法相结合也是不错的思路，但是直接套用降噪的方法显然会造成回声残留与双讲部分严重的抑制。接下来，我们来看看WebRTC科学家是怎么做的吧。信号处理流程WebRTCAEC算法包含了延时调整策略，线性回声估计，非线性回声抑制3个部分。回声消除本质上更像是音源分离，我们期望从混合的近端信号中消除不需要的远端信号，保留近端人声发送到远端，但是WebRTC工程师们更倾向于将两个人交流的过程理解为一问一答的交替说话，存在远近端同时连续说话的情况并不多（即保单讲轻双讲）。因此只需要区分远近端说话区域就可以通过一些手段消除绝大多数远端回声。

     先对非线性声学回声的特性进行分析。江苏机器人唤醒声学回声喇叭抑制算法

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。江苏机器人唤醒声学回声喇叭抑制算法

    非线性声学回声产生的原因非线性声学回声产生的原因，我一共列了两条原因。原因之一，声学器件的小型化与廉价化，这里所指的声学器件就是前面B里面提到的功率放大器和喇叭。为什么声学器件的小型化容易产生非线性的失真呢？这个需要从喇叭发声的基本原理说起，我们都知道声波的本质是一种物理振动，而喇叭发声的基本原理就是通过电流来驱动喇叭的振膜发生振动之后，这个振膜会带动周围的空气分子相应发生振动，这样就产生了声音。如果我们要发出一个大的声音的话，那么就需要在单位时间内用更多的电流去驱动更多的空气分子发生振动。假设有大小不同的两个喇叭，他们用同样的功率去驱动，对于大喇叭而言，由于它跟空气接触的面积要大一些，所以他在单位时间内能够带动更多的空气分子振动，所以它发出来的声音也会大一些。而小喇叭如果想发出跟大喇叭一样大的声音，就需要加大驱动功率，这样会带来一个问题：我们的功率放大器件会进入到一种饱和失真的状态，由此就会带来非线性的失真。这就是声学器件小型化容易产生非线性失真的一个主要的原因。这里廉价化比较好理解了，就不多说了。原因之二。就是声学结构设计的不合理。典型的一个实例就是声学系统的隔振设计不合理。

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