浙江识别声学回声跟读

    男人说话的声频为～150Hz，女人说话声频为～230Hz,发动机声频为～250Hz，绝大部分机器的噪音也是以低频为主的中低频噪音）,9.声音频率(声频)声波在单位时间内的振动次数称为频率(frequency)，单位赫(Hz)。人耳能够听到的声音的整个范围是20~20000Hz，一般把声音频率分为低频（500Hz以下）、中频（500-1000Hz）和高频(1000Hz以上)三个频带。听觉好的成年人能听到的声音频率常在30~16000Hz之间，老年人则常在50~10000Hz之间。10.混响声源停止发音后，产生的声音延续现象。11.混响时间当声场达到稳定的状态后，突然关掉声源使其停止发声，声能逐渐减小到原来声能（稳定时具有的声能）的百万分之一所经历的时间，通常用声压级60dB所需要的时间，一般用T60表示（有时也用T），单位为秒（S）；(简而言之：声能密度衰减60dB所需要的时间)。12.混响时间计算公式塞宾公式T60=αS。其中A为总吸声量，α为吸声系数，S为样件面积，V为混响室体积。13.比较好混响时间对大量音质效果评价认为较好的各种用途的厅堂实测的500HZ和1000HZ满场（指实际使用状态）的混响时间进行统计分析，从而得到的混响时间称为比较好混响时间。14.直达声与混响声声源发出的直接到达的声音是直达声。

     介绍双耦合声学回声消除算法。浙江识别声学回声跟读

    噪声抑制和声源分离同属于语音增强的范畴，如果把噪声理解为广义的噪声三者之间的关系,噪声抑制需要准确估计出噪声信号，其中平稳噪声可以通过语音检测判别有话端与无话端的状态来动态更新噪声信号，进而参与降噪，常用的手段是基于谱减法(即在原始信号的基础上减去估计出来的噪声所占的成分)的一系列改进方法，其效果依赖于对噪声信号估计的准确性。对于非平稳噪声，目前用的较多的就是基于递归神经网络的深度学习方法，很多Windows设备上都内置了基于多麦克风阵列的降噪的算法。效果上，为了保证音质，噪声抑制允许噪声残留，只要比原始信号信噪比高，噪且听觉上失真无感知即可。单声道的声源分离技术起源于传说中的鸡尾酒会效应，是指人的一种听力选择能力，在这种情况下，注意力集中在某一个人的谈话之中而忽略背景中其他的对话或噪音。该效应揭示了人类听觉系统中令人惊奇的能力，即我们可以在噪声中谈话。科学家们一直在致力于用技术手段从单声道录音中分离出各种成分，一直以来的难点，随着机器学习技术的应用，使得该技术慢慢变成了可能，但是较高的计算复杂度等原因，距离RTC这种低延时系统中的商用还是有一些距离。噪声抑制与声源分离都是单源输入。

     上海交互声学回声降噪算法什么是非线性声学回声。

    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。

    反映到听感上就是回声（远端判断成近端）或丢字（近端判断为远端）。（2）计算近端信号d(n)与估计的回声信号e(n)的相干性，如图5(b)，第二行为估计的回声信号e(n)，第三行为二者相干性cohde，很明显近端的部分几乎全部逼近，WebRTC用比较严格的门限（>=）即可将区分绝大部分近端帧，且误判的概率比较小，WebRTC工程师设置如此严格的门限想必是宁可一部分双讲效果，也不愿意接受回声残留。从图5可以体会到，线性滤波之后可以进一步凸显远端参考信号x(n)与估计的回声信号e(n)的差异，从而提高远近端帧状态的判决的可靠性。存在的问题与改进理想情况下，远端信号从扬声器播放出来没有非线性失真，那么e(n)=s(n)+v(n)，但实际情况下e(n)与d(n)很像，只是远端区域有一些幅度上的变化，说明WebRTCAEC线性部分在这个case中表现不佳，如图6(a)从频谱看低频段明显削弱，但中高频部分几乎没变。而利用变步长的双滤波器结构的结果会非常明显，如图6(b)所示无论是时域波形和频谱与近端信号x(n)都有很大差异，目前aec3和speex中都采用这种结构，可见WebRTCAEC中线性部分还有很大的优化空间。如何衡量改进的线性部分效果？这里我们对比了现有的固定步长的NLMS和变步长的NLMS。近端信号d。

    深入浅出 WebRTC AEC（声学回声消除）。

    3.双耦合滤波器设计当滤波器的结构确定下来之后，我们要去设计滤波器系数了。设计过程我把它总结成了三步，第一步就是构建优化准则，第二步是求解滤波器的权系数——Wl和Wn，一步就是构建耦合机制。第一步就是构建优化准则。我觉得构建优化准则，应该是整个滤波器设计里面重要的一步，因为它决定了滤波器性能的上限。什么样的优化准则是一个好的优化准则呢？我觉得好的优化准则需要跟问题的物理特性有效匹配起来，所以在构建优化准则之前，我们先对非线性声学回声的特性进行分析，希望通过这种分析去挖掘非线性声学回声的一些物理特性。我们的分析是基于上面的函数，我们称它为短时相关度，它所表示的是两个信号，在一个短时的观测时间窗“T”这样一个尺度范围内的波形的相似程度，需要注意的是这个函数它是统计意义上的，因为我们对它进行了数学期望运算。同时在分子的一项我们还加了一个相位校正因子，目的是为了将这两路信号的初始相位对齐。基于前面构建的短时相关度函数，我们对大量声学回声数据进行分析，并挑选了几组比较典型的数据：绿色的曲线对应的是一组线性度非常好的回声数据。我们从这个数据上可以看到，在整个时间T的变化范围内，它的短时相关度都非常高。

     推出的双耦合的声学回声消除算法以及实验检验结果。浙江电视声学回声分析

回声来自于非预期的泄露，一般分为电学回声和声学回声。浙江识别声学回声跟读

    AEC定义声学回声（AcousticEcho）电话的扬声器的声音(包括反射声)，被麦克风拾取传送给远端，使得远端说话人又听到自己的声音，广义回声指的是设备喇叭和自身麦克风的耦合现象都称为回声。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，使得产品在播放音频时依然可以进行语音交互；随着秒新月异的科技发展，各项技术成果不断地应用在我们日益拓展的各领域需求当中，刷新着我们的生活和工作。地球村的崛起，不断以互联网、物联网等方式揭示着万物相连的关系。无论是飞机、高铁还是电话、网络，都成为托起地球新村时空纵横的重要载体。怎样拉近人与人之间的关系，如何建立起更行之有效的联络方式，提高远程协同工作、信息传达效率成为了一个重要命题。远程会议的出现在很大程度上为这种多极化办公互动提供了质量的平台保障，在借助互联网便捷的远程通信架构下，通讯数据安全，稳定可靠，很长一段时间广受用户青睐。然而美中不足的是，这样的（声音）系统仍逃不出的还是自然声学上的问题。有和业内朋友聊天中谈到，今后的扩声系统也许只保留两级传统装置了，那就是声电转换和电声转换的拾音和还原。

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