广州识别声学回声抵消算法

    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。

    声学回声是由于麦克风和扬声器的声学泄露耦合而成。广州识别声学回声抵消算法

    这样有助于扩散或展开室内的声音，如图3所示。不要过多地填满泡沫材料，因为填满了的、“死寂”的房间对演奏来说是很不合适的，而保留一些反射声后能给声音加上“空间”和活泼的感觉。其他高频吸声体有睡袋、活动毯子、地毡毛毯、窗帘以及用细薄的棉布或粗麻布罩住的玻璃纤维等。如有可能，把这些材料与墙面之间留有数英寸的空间。这种间距会有助于吸收中低频率成分。有一种宽频段的吸声体，它是罩有细薄棉布或粗麻布的已压制好的（Owens-CorningType703,3lb/ft3）。首先在要进行录音的演奏者的前方或上方只安置一小部分吸声材料，每次只增加一些吸声体，直到所录得的声音满意时为止——通常覆盖总表面的50%~60%。吸声位置位于从混录位置方向观察为音箱的镜像位置上。吸声体置于音箱后面的墙上，也可把吸声板吊挂在混录位置与音箱之间半路中心的上方，用吊钩和线绳悬挂。另一种吸声体为位于传声器附近的安装的声学板。例如ModTrap及sERelexion滤波器。声学基本概念，你知多少？1.吸声声波通过某种介质或射到某介质表面时，声能减少并转换为其他能量的过程称为吸声。2.吸声的作用对同一个空间，改变室内声场的特性。吸声的主要作用是吸收室内的混响声,对直达声不起作用。

    天津录播声学回声祛混响算法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）。

    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。

32.隔声实验室由两个相连的混响室组成，在两个混响室之间应有一个安装试件的洞口。33.质量定律对于隔声存在一个普遍的规律，即材料越重（面密度，或单位面积质量越大）隔声效果越好。对于单层密致匀实材料，面密度每增加一倍，隔声量在理论上增加6dB，这种规律即为质量定律。34.吻合谷声波接触隔声材料后，隔声材料除了垂直方向的受迫振动以外，还有沿着板面方向的受迫弯曲振动。在某个特定频率上，受迫弯曲振动将和板固有的自由弯曲振动发吻合，这时隔声材料就非常顺从地跟随入射声弯曲，造成声能大量地投射到另一侧去，形成隔声量的低谷，这种现象被称作吻合效应。35.平方反比定律在自由场（freefield）条件下，话筒或扬声器与音源之间的距离每增加一倍，声音的强度就会下降6分贝。36.哈斯效应如果有两个不同声源发出同样的声音，在同一时间以同样强度到达时，声音呈现的方向大致在两个声源之间；如两个同样的声源中的一个延时5~35ms，则感觉声音似乎都来自未延时的声源；如延迟时间在35~50ms时，延时的声源可被识别出来，但其方向仍在未经延时的声源方向；只有延迟时间超过50ms时，第二声源才能象清晰的回声般听到。这种现象就是哈斯效应。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。

    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。

     非线性的声学回声消除是一个很有挑战的研究方向。广州识别声学回声抵消算法

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。广州识别声学回声抵消算法

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