福建信息化声学回声

这将不止产生一次的回声，而是多次规律的回声现象。AEC即AcousticEchoCancellation（声学回声消除）技术简称，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。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。非线性的声学回声消除问题。福建信息化声学回声

    第三个部分是通过实验来检验这个算法的性能；再做一些简单的总结。非线性声学回声1什么是非线性声学回声？，什么是非线性的声学回声？的是声学回声的路径，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。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。

    福建信息化声学回声声学回声消除应用技术。

    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。

    一是恼人的异常音往往是比较轻微的，由于人工听音存在主观辨识性的问题，对于这类轻微的异常音疏于判断，但是终端客户可能不接受；二是在于产线测试环境嘈杂，普通的测试设备易受干扰，人耳对低阶次谐波的失真不敏感，所以在低阶的谐波失真导致的异音可能无法听出，但仪器有可能测出，从而导致误测，生产效率降低。要想准确检测出异常音，高性能的硬件采集和的软件算法缺一不可。指南测控的标准声学测试系统，通过规范的配备自研的高精度的测试传感器、高隔离度的环境环境、高灵敏度的GT-BT216C音频分析仪，辅以良好的减振结构设计，基于异常音包含大量的高次谐波失真成分这一基本原理，结合大量的生产测试经验和实验研究，形成了优于普通Rub&Buzz的独特的多达4种异常音检测指标，来检测异常音。下图TWS耳机中的右耳在播放低频成分较为明显的音乐或者声源时，人耳可以听出略微的异音感；左耳表现正常。通过指南测控的标准声学测试系统实际测试的结果，右耳喇叭播放时有略微异音，左耳喇叭听感正常。左右耳TWS组队声学测试，可以在喇叭播放特性的喇叭异常音测试步骤中看到，有异音的右耳的低频分量强度会变高，通过在指南GirantAudistic声学测试软件上测试异（常）音。

     搜索“声学回声消除”的相关文献。

    至于双讲恢复能力WebRTCAEC算法提供了{kAecNlpConservative,kAecNlpModerate,kAecNlpAggressive}3个模式，由低到高依次不同的抑制程度，远近端信号处理流程,NLMS自适应算法（上图中橙色部分）的运用旨在尽可能地消除信号d(n)中的线性部分回声，而残留的非线性回声信号会在非线性滤波（上图中紫色部分）部分中被消除，这两个模块是WebrtcAEC的模块。模块前后依赖，现实场景中远端信号x(n)由扬声器播放出来在被麦克风采集的过程中，同时包含了回声y(n)与近端信号x(n)的线性叠加和非线性叠加：需要消除线性回声的目的是为了增大近端信号X(ω)与滤波结果E(ω)之间的差异，计算相干性时差异就越大（近端信号接近1，而远端信号部分越接近0），更容易通过门限直接区分近端帧与远端帧。非线性滤波部分中只需要根据检测的帧类型，调节抑制系数，滤波消除回声即可。下面我们结合实例分析这套架构中的线性部分与非线性分。线性滤波线性回声y'(n)可以理解为是远端参考信号x(n)经过房间冲击响应之后的结果，线性滤波的本质也就是在估计一组滤波器使得y'(n)尽可能的等于x(n)，通过统计滤波器组的比较大幅值位置index找到与之对齐远端信号帧，该帧数据会参与相干性计算等后续模块。

     便于大家对双耦合声学回声消除算法有一个定性的认识。福建信息化声学回声

介绍非线性声学回声消除的公开文献也少之又少。福建信息化声学回声

    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。

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