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时间:2022年12月28日 来源:

    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。。

     声学回声是由于麦克风和扬声器的声学泄露耦合而成。安徽录播声学回声供应商

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    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。

    河北通话声学回声跟读非线性的声学回声消除问题。

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    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。

    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。

     便于大家对双耦合声学回声消除算法有一个定性的认识。

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  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。介绍双耦合声学回声消除算法。安徽录播声学回声供应商

右边的非线性声学回声场景。安徽录播声学回声供应商

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