河南数字声学回声是什么

  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。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。深入浅出 WebRTC AEC（声学回声消除）。河南数字声学回声是什么

    如果设置nlp_mode=kAecNlpAggressive，α大约会在30左右。如果当前帧为近端帧（即echo_state=false），假设第k个频带hNl(k)=，hNl(k)=hNl(k)^α=，即使滤波后的损失听感上几乎无感知。如图8(a)，hNl经过α调制之后，幅值依然很接近。如果当前帧为远端帧（即echo_state=true），假设第k个频带hNl(k)=，hNl(k)=hNl(k)^α=，滤波后远端能量小到基本听不到了。如图8(b)，hNl经过α调制之后，基本接近0。经过如上对比，为了保证经过调制之后近端期望信号失真小，远端回声可以被抑制到不可听，WebRTCAEC才在远近端帧状态判断的的模块中设置了如此严格的门限。另外，调整系数α过于严格的情况下会带来双讲的抑制，如图9第1行，近端说话人声音明显丢失，通过调整α后得以恢复，如第2行所示。因此如果在WebRTCAEC现有策略上优化α估计，可以缓解双讲抑制严重的问题。延时调整策略回声消除的效果与远近端数据延时强相关，调整不当会带来算法不可用的风险。在远近端数据进入线性部分之前，一定要保证延时在设计的滤波器阶数范围内，不然延时过大超出了线性滤波器估计的范围或调整过当导致远近端非因果都会造成无法收敛的回声。先科普两个问题：。1）为什么会存在延时？首先近端信号d。

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    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。

    也就是说吸声可提高音质,但对降噪能力效果不好。3.吸声系数在一定面积上被吸收的声能与射入声能之比称之为该界面的吸声系数（α）。当入射声能被完全反射时，α=0，表示无吸声作用；当入射声波完全没有被反射时，α=1，表示完全被吸收。一般材料或结构的吸声系数α=0~1，α值越大，表示吸声能越好，它是目前表征吸声性能常用的参数。4.吸声量又称等效吸声面积,等于吸声材料面积与其吸声系数的乘积。单位为平方米。5.吸声材料吸声系数大于(acousticalabsorptionmaterials)。吸声材料是多孔、疏散的材质,常用的吸声材料有玻璃棉、岩棉、聚酯纤维吸音板、羊毛毡、矿渣棉、卡普隆纤维、棉麻等植物纤维、泡沫微孔吸声砖等。雪也能吸声。6.隔声隔声是指声波在空气中传播时，一般用各种易吸收能量的物质消耗声波的能量使声能在传播途径中受到阻挡而不能直接通过的措施，这种措施称为隔声。7.隔声量声波从一空间向另一空间透射，被中间界面阻隔的声能。8.吸声降噪指采用吸声的材料吸收噪声、降低噪声强度的方法。一般利用吸声装置（吸声饰面、空间吸声体等）吸收室内的声能以降低噪声。在室内建筑厅堂和工厂降噪的声学设计中，主要是解决低频吸声降噪的问题。。

     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。

    并与正常品的对比和设定合理的limits，可以快速准确的检查出耳机的异常音不良。耳机底噪底噪也就是本底噪声，一般指在电声系统中，除去有用的信号外的总噪声。底噪有来自于固有的电子、电磁噪音，也有确是功放电路或电源性能问题导致的。理论上底噪是无法去除的，当然只有当底噪大到影响听感的时候才是问题。很多时候可以提高信噪比把底噪给压低，这确实可以降低听音乐时噪声的影响。但是总之人们还是有带耳机不听音乐的时候，典型的如ANC耳机降噪工作的时候，此时显得尤为重要，近期几大品牌都因为ANC底噪问题造成过批量退货。为了准确的检测产品底噪，我们需要知道目前行业内耳机功放工作类型大概有以下两种：1、产品处于蓝牙播放状态时，功放IC有打开，输入端无任何音源，喇叭输出端有底噪信号输出。2、产品处于蓝牙播放状态时，IC会被系统静音，信号输入端需要给一个很小信号触发功放IC打开，喇叭输出端有底噪信号输出。总的来说，底噪时需要多种指标和技术手段来验证和管控。指南测控整个标准声学测试系统通过极高灵敏度的仪器和声学传感器，采用多种评估底噪能量值的方法，以及专门为底噪测试而设计的箱体及治具结构，测试软件逻辑等一体化的设计。

    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。河北数字声学回声是什么

声学回声的原理是什么？河南数字声学回声是什么

    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。

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