天津智能音响声学回声降噪算法

时间:2023年04月04日 来源:

    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。

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    再次回授、无限循环而产生反馈现象,而系统在均衡声场后,该现象其实是可以得到明显改观的。但话筒的拾音灵敏度是不是可以无限大呢?不是,在足够电平条件下,它始终会因拾取到具有相干性频率相位关系的输入信号而建立起回授。该图片源于网络上述啸叫现象并不是本文重点,但它为我们讨论接下来的话题提供了一个前提,那就是(同一个声场环境中)话筒和音箱无论怎么摆都无法做到完全的隔离,更别说空间声场条件有限的小中型会议室了。在一套有扩声、有拾音的远程会议系统中,为了防止信号回授,我们通常会有意识地将远端输入信号不再路由给远端输出。然而无法抗拒的是,本地话筒因拾取到远端传送至本地扩声的信号,仍可将声音重新传送至远端。这也是一种回授,明显的远程回授现象可使得系统发生自激震荡。该图片经我司设计员制作后作者再编辑通过一个简易的远程音频传输示意图,能帮助我们更容易地理解声音信号是怎样的流向。也能够更清楚地看到这里面可能存在的回授现象。部分工程师在调试远程会议系统时也许遇到过啸叫,那可不一定是本地系统没调好所造成的,你会发现,关掉终端一切非常正常。为什么绝大多数的远程系统没有啸叫呢?这还得感谢您还不算非常质量的网络。

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    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。

  

    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。

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    WebRtcAec_Process接口如上,参数reported_delay_ms为当前设备需要调整延时的目标值。如某Android设备固定延时为400ms左右,400ms已经超出滤波器覆盖的延时范围,至少需要调整300ms延时,才能满足回声消除没有回声的要求。固定延时调整在WebRTCAEC算法开始之初作用一次,为什么target_delay是这么计算?inttarget_delay=startup_size_ms*self->rate_factor*8;startup_size_ms其实就是设置下去的reported_delay_ms,这一步将计算时间毫秒转化为样本点数。16000hz采样中,10ms表示160个样本点,因此target_delay实际就是需要调整的目标样本点数(aecpc->rate_factor=aecpc->splitSampFreq/8000=2)。我们用330ms延时的数据测试:如果设置默认延时为240ms,overhead_elements次被调整了-60个block,负值表示向前查找,正好为60*4=240ms,之后线性滤波器固定index=24,表示24*4=96ms延时,二者之和约等于330ms。②大延时检测是基于远近端数据相似性在远端大缓存中查找相似的帧的过程,其算法原理有点类似音频指纹中特征匹配的思想。大延时调整的能力是对固定延时调整与线型滤波器能力的补充,使用它的时候需要比较慎重。需要控制调整的频率,以及控制造成非因果的风险。

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什么是非线性声学回声,它产生的原理、研究现状以及技术难点等问题。天津智能音响声学回声降噪算法

    运用声学处理来控制回声和混响,当有某个房间或建造一个录音棚时,如出现下述问题,就需要进行声学处理:(1)在墙边拍一下手,然后可听到颤动回声。这是由于声音在硬的平行墙面之间的来回撞击而产生的。(2)录音棚有非常活跃的环境,诸如像一个车库或是混凝土结构的地下室之类,可以听到很多的房间混响。(3)录音棚体积很小。(4)从录音作品中可以听到外界的噪声。(5)低音吉他放大器和音箱的声音有隆隆声。(6)缺乏在数英尺之外作不拾取噪声或不拾取过量房间混响的拾音的自由度。(7)在传声器信号中可听到大量的泄漏声。一些泄漏的例子,如吉他传声器拾取了鼓声,或是由于铙镲传声器拾取了电吉他的声音。如果有上述情况出现,则可按如下的建议来改善录音室的声学状况。混响和回声是由于房间表面的声音反射引起的,因此,强吸声的表面会有助于化解这些问题。高频吸收如要吸收高频,可使用诸如多孔的褶皱(凹凸不平的)的泡沫垫材料。这些材料是高可燃性的,所以,要作阻燃处理。把它们钉住或粘贴在墙面上,或者把它们固定在框架上。从效果上看,使用厚的泡沫材料要比薄的好。装在墙上的,这取决于声音撞击到泡沫材料上的角度。在泡沫材料嵌板之间要留有一些空隙。

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