北京语音识别声学回声消除算法

    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。

     TWS耳机异音，底噪，回声测试难点。北京语音识别声学回声消除算法

声学回声是一种常见的医学检查方法，但在进行声学回声检查时，需要注意以下几点：1.检查前应提前排空膀胱，以免膀胱内液体影响检查结果。2.检查前应告知医生是否有过敏史或对超声波敏感，以免出现过敏反应。3.检查时需要脱掉上衣，穿上医院提供的检查服，以便医生更好地观察。4.检查时需要保持呼吸平稳，不要过度紧张或呼吸急促，以免影响检查结果。5.检查过程中需要遵守医生的指示，如调整呼吸深度等，以便医生更好地观察。6.检查后应及时向医生咨询检查结果，并按医生建议进行后续检查。浙江手机声学回声供应商家非线性声学回声消除方面的资料非常少。

隔声实验室由两个相连的混响室组成，在两个混响室之间应有一个安装试件的洞口。质量定律对于隔声存在一个普遍的规律，即材料越重（面密度，或单位面积质量越大）隔声效果越好。对于单层密致匀实材料，面密度每增加一倍，隔声量在理论上增加6dB，这种规律即为质量定律。吻合谷声波接触隔声材料后，隔声材料除了垂直方向的受迫振动以外，还有沿着板面方向的受迫弯曲振动。在某个特定频率上，受迫弯曲振动将和板固有的自由弯曲振动发吻合，这时隔声材料就非常顺从地跟随入射声弯曲，造成声能大量地投射到另一侧去，形成隔声量的低谷，这种现象被称作吻合效应。平方反比定律在自由场（freefield）条件下，话筒或扬声器与音源之间的距离每增加一倍，声音的强度就会下降6分贝。哈斯效应如果有两个不同声源发出同样的声音，在同一时间以同样强度到达时，声音呈现的方向大致在两个声源之间；如两个同样的声源中的一个延时5~35ms，则感觉声音似乎都来自未延时的声源；如延迟时间在35~50ms时，延时的声源可被识别出来，但其方向仍在未经延时的声源方向；只有延迟时间超过50ms时，第二声源才能象清晰的回声般听到。这种现象就是哈斯效应。

    一是恼人的异常音往往是比较轻微的，由于人工听音存在主观辨识性的问题，对于这类轻微的异常音疏于判断，但是终端客户可能不接受；二是在于产线测试环境嘈杂，普通的测试设备易受干扰，人耳对低阶次谐波的失真不敏感，所以在低阶的谐波失真导致的异音可能无法听出，但仪器有可能测出，从而导致误测，生产效率降低。要想准确检测出异常音，高性能的硬件采集和的软件算法缺一不可。指南测控的标准声学测试系统，通过规范的配备自研的高精度的测试传感器、高隔离度的环境环境、高灵敏度的GT-BT216C音频分析仪，辅以良好的减振结构设计，基于异常音包含大量的高次谐波失真成分这一基本原理，结合大量的生产测试经验和实验研究，形成了优于普通Rub&Buzz的独特的多达4种异常音检测指标，来检测异常音。下图TWS耳机中的右耳在播放低频成分较为明显的音乐或者声源时，人耳可以听出略微的异音感；左耳表现正常。通过指南测控的标准声学测试系统实际测试的结果，右耳喇叭播放时有略微异音，左耳喇叭听感正常。左右耳TWS组队声学测试，可以在喇叭播放特性的喇叭异常音测试步骤中看到，有异音的右耳的低频分量强度会变高，通过在指南GirantAudistic声学测试软件上测试异（常）音。

     AEC声学回声，电话的扬声器的声音。

    在线性的回声场景里，双耦合的非线性滤波器是处于休眠的状态，所以它的值是趋于0的，这个时候起主导作用的是线性滤波器。接下来我们再看一下右边的非线性声学回声场景。我们假设非线性的失要出现在t1到t2这个时间段内，大家可以看到黄色线在这个时间里，出现了一次突变，对于NLMS算法，当出现非线性失真之后，它的线性滤波器会去逼近非线性失真。但是由于学习的速度跟不上滤波器变化的速度，所以它跟真实的值之间总是存在一个比较大的gap。同时当非线性失真消失之后，它还需要一段时间恢复到正常状态，因此在整个时间段里，都会出现回声泄露的问题。接下来我们再看双耦合算法，在非线性失真出现之后，线性滤波器会进入到一种相对休眠的状态，就是前面所提到的耦合机制，会降低它的更新速度，所以在整个非线性出现的这段时间里，他的值是缓慢变化的。进入非线性失真状态之后，非线性滤波器开始工作，它会快速非线性特性的变化，而当非线性失真消失之后，非线性滤波器又进入休眠状态。将这两个滤波器结合起来，就可以实现对整个声学回声路径的变化进行有效。这里只是给出了一个示例，实际情况往往要复杂很多。接下来我们对这2个滤波器做了特性比较，主要是从4个不同的维度。

     通过这种分析去挖掘非线性声学回声的一些物理特性。河南电脑声学回声打断交互算法

便于大家对双耦合声学回声消除算法有一个定性的认识。北京语音识别声学回声消除算法

    第三个部分是通过实验来检验这个算法的性能；再做一些简单的总结。非线性声学回声1什么是非线性声学回声？，什么是非线性的声学回声？的是声学回声的路径，左边对应的是发射端，右边对应的是接收端。我们发出的信号首先要经过D/A变换，从数字域变换到模拟域，然后再经过功率放大器，放大之后驱动喇叭，这样就会发出声音。发出来的声音经过空气信道传播之后，到了接收端被麦克风采集到，然后再次经过功率放大器，再通过A/D变换，从模拟域又变回到数字域。那么这里的y[k]就是我们收到的回声信号。，我们接收到的回声y[k]到底是线性回声还是非线性回声呢？或者说我们应该怎么去判断它？我觉得要解决这个问题，就是要认识清楚这里面的每一个环节，看看它们到底是线性系统还是非线性系统，如果所有的环节都是线性的话，那么很自然y[k]就是一个线性的回声，否则只要有一个环节是非线性的，那么这个回声就是非线性回声。在这里我将整个回声路径分成了A、B、C、D四个部分。我们一起来看一下，ABCD里面哪一个环节有可能是非线性的？答案应该是B。也就是回声路径里面的功率放大器和喇叭，具体的原因稍后会做详细分析。接下来我想再解释一下为什么A、C、D它们不是非线性的。

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