江苏商显声学回声处理算法

    他的是线性回声传递函数。基于这样的数学假设，我们收到的信号y就可以表示成发射的信号x分别跟这样两个传递函数进行卷积之后的结果。接下来我们对这个模型进行了适当的简化，简化主要是基于数学分解，我们假设非线性的传递函数，可以分解成线性跟非线性这样两个系统函数的组合形式，就会得到中间的方程。接下来对中间的方程进行变量替换，就得到这个表达式，这个表达式它的物理意义很清晰，我们从可以看到，整个回声路径是可以表示成线性回声路径跟非线性回声路径二者之和的形式，这是它的物理意义。2.双耦合自适应滤波器,基于这样一个数学模型，接下来我们就构建了一种新的滤波器结构，称之为双耦合自适应滤波器。这个滤波器跟传统线性的自适应滤波器相比，主要有两个方面的不同，个不同是传统的线性滤波器只有一个学习单元，而我们的这个滤波器有两个学习单元，分别是这里的线性回声路径滤波器，我们用Wl来表示。还有非线性的回声路径滤波器，我们用Wn来表示。第二个不同就是，我们在这两个滤波器之间还加入了一个耦合因子，这个耦合因子目的就是为了协同二者更好的工作，让二者能够发挥出比较大的效能，甚至能够起到1+1＞2的效果。

  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。江苏商显声学回声处理算法

    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。

     江苏商显声学回声处理算法非线性声学回声消除技术在整个声学回声消除领域是一个相对比较冷的研究方向。

    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。

    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。

    介绍非线性声学回声消除的公开文献也少之又少。

    首先是优化准则。NLMS算法是基于小均方误差准则，而双耦合算法是基于小平均短时累计误差准则，所以他们的优化准则是不一样的。第二个就是理论的比较好解，NLMS算法具有Wiener-Hopf方程解，而双耦合算法的线性滤波器也具有Wiener-Hopf方程解，非线性滤波器具有小二乘解。第三个维度就是运算量，NLMS运算量是O（M），M是滤波器的阶数，而双耦合算法运算量后面会多一个O（N2），因为他有两个滤波器，N是非线性滤波器的阶数，这里的平方是因为小二乘需要对矩阵进行求逆运算，所以它的运算量比线性的NLMS运算量要大很多。第三个就是控制机制，NLMS算法只有一个滤波器，它的控制主要是通过调整步长来实现的，控制起来要相对简单。而双耦合算法需要对两套滤波器进行耦合控制，控制的复杂度要高很多。实验结果分析,这里我主要是分了两个实验场景比较双耦合算法和NLMS算法的性能，个是单讲测试场景，第二个就是双讲测试场景。首先看一下单讲测试场景，个示例是针对强非线性失真的情况，左边分别原信号的语谱，NLMS算法进行回声消除之后的语谱、双耦合算法的语谱。颜色越深，能量越大。右边这个的是回声抑制比，值越大越好，红色的曲线是双耦合算法的回声抑制比。

    非线性的声学回声消除问题。广东电视声学回声降噪算法

非线性声学回声消除技术研究现状。江苏商显声学回声处理算法

    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。喇叭发声单元跟麦克接收单元之间，通常是需要做隔振处理的，如果没有隔振处理的话，那么在喇叭发声的过程中，他所产生的振动会通过物理方式传递到麦克接收端。

     江苏商显声学回声处理算法