上海信息化声学回声介绍

时间:2022年09月23日 来源:

    首先这里的A和D比较好判断,他们都属于线性时不变系统。比较难判断的是C,因为在一些比较复杂的场景下,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,同时会带有很强的混响,甚至在更极端情况下,喇叭与麦克风之间还会产生相对位移变化,导致回声路径也会随时间快速变化。这么多因素叠加在一起,往往会导致回声消除算法的性能急剧退化,甚至完全失效。有同学可能会问,难道这么复杂的情况,不是非线性的吗?我认为C应该是一个线性时变的声学系统,因为我们区分线性跟非线性的主要依据是叠加原理,前面提到的这些复杂场景,它们依然是满足叠加原理的,所以C是线性系统。这里还要再补充一点,细心的朋友会发现B里面有一个功率放大器,同时在C里面也有一个功率放大器,为什么经B的功率放大器放大之后,可能带来非线性失真,而C的功率放大器不会产生非线性失真呢?二者的主要区别在于B放大之后输出是一个大信号,用来驱动喇叭。而C放大之后输出依然是小信号,通常不会产生非线性的失真。2.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。

     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。上海信息化声学回声介绍

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    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。

    广东数字声学回声对于耳机来讲,主要是声学回声,表现为收发环路的隔离度不好。

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    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。

    

    非线性声学回声消除的技术难点我从6个不同的维度比较了线性的和非线性这两种回声消除问题。首先个维度,系统传递函数。在线性系统里面,我们认为系统传递函数是一个缓慢时变的系统,我们可以通过自适应滤波的方式去逼近这个传递函数,来有效抑制回声。而在非线性系统里面,系统传递函数通常是快变、突变的,我们如果用线性的方法去逼近的话,会出现滤波器的更新速度,跟不上系统传递函数变化的速度,就会导致声学回声消除不理想。第二个维度是优化模型,在线性里面我们是有一套非常完备的线性优化模型,从目标函数的构建到系统优化问题的求解,整个脉络是很清晰的。而在非线性的系统里面,目前是缺少一种有效的模型来对它进行支撑的。接下来的四个维度对应4个问题,它们是线性回声消除领域普遍存在的4个难点问题。这些问题在非线性领域也同样存在。比如强混响问题,我们如果在一个小型会议室里开视频会议。那么声音会经过多次墙壁反射,带来很强的混响,混响的拖尾时间会很长。如果想抑制这样的强混响回声,就需要把线性滤波器的长度加长。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。 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。

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    我们还希望它在一个短时的观测时间窗的尺度里面也是比较好的,即局部比较好,所以在数学期望内部,我们又对误差进行了短时积分。这个优化准则跟传统的线性自适应滤波器是有本质区别的,因为传统的线性自适应滤波器基于小均方误差准则,它只是在统计意义上比较好,没有局部比较好约束。首先来求解这里的Wl,就是线性滤波器。主要求解方法是,假设Wn就是非线性滤波器是比较好解,把这个比较好解代入到前面的优化方程里,就会得到上面简化之后的优化目标函数。在这个地方,我们又做了一些先验假设,假设非线性的滤波器的一阶统计量和二阶统计量都等于0,我们就可以把上面的优化问题进一步简化,就得到我们非常熟悉的方程,就是Wiener-Hopf方程。这个结果告诉我们,线性滤波器的比较好解跟传统的自适应滤波器的比较好解是一致的,都是Wiener-Hopf方程的理论比较好解。所以我们就可以采用一些现有的比较成熟的算法,比如NLMS算法、RLS算法,对它进行迭代求解。这就是Wl的设计。接下来再看看Wn的设计。Wn的设计跟Wl的设计是类似的,也是需要将优化之后的线性滤波器,代入到开始的优化问题里,可以把前面的优化问题简化成下面的方程。接下来进行一系列的变量替换之后。

    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。天津量子声学回声是什么

先对非线性声学回声的特性进行分析。上海信息化声学回声介绍

    我们常说,距离产生延时,而在模拟音频大举转向数字音频、网络音频的,网络信号的延迟也为音频领域赋予了新的现象,尤其应用在远程会议这样的音频传输系统当中,它能将一次次回授剥离成一次次听似回声的现象,这就是网络音频回声。该图片经我司设计员制作后作者再编辑通常由A地发出的声源A在几乎不经过延迟处理的本地系统中,通过A地音箱扩声;而其经过网络终端编码送向远端时,除了考虑A地的上传时间X,还得考虑B地的下载时间Y。在这样一个架构在Internet网络传输环境中的声音,其到达B地扩声音箱出来的信号则是A+X+Y。经B地本地话筒拾取后的该信号,再由B地的上传网速(时间)Z、A地的下载时间W传送回A地扩声音箱,其表现出的信号则会出现一次A信号,及一次赋予了(X+Y+Z+W)时间的A信号。假设A地—B地传输时间总和为200ms,B地—A地传输时间总和为200ms,则信号的一去一回,体现在A扩声音箱中至少会存在A和A+400ms的信号,若反馈信号电平足够强,则再被话筒拾取,这将不止产生一次的回声,而是多次规律的回声现象。该图片来源于Motivity产品DP处理器AEC调试界面AEC即AcousticEchoCancellation(声学回声消除)技术简称。

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