江苏语音识别声学回声跟读

    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。

     从非线性声学回声消除产生的原因、研究现状、技术难点出发。江苏语音识别声学回声跟读

    为什么又这么冷呢？我能想到的一个答案是它太难了，它非常有挑战性。下面就来看一下它的技术难点。5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。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。

    江苏语音识别声学回声跟读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。

    为什么声学器件的小型化容易产生非线性的失真呢？这个需要从喇叭发声的基本原理说起，我们都知道声波的本质是一种物理振动，而喇叭发声的基本原理就是通过电流来驱动喇叭的振膜发生振动之后，这个振膜会带动周围的空气分子相应发生振动，这样就产生了声音。如果我们要发出一个大的声音的话，那么就需要在单位时间内用更多的电流去驱动更多的空气分子发生振动。假设有大小不同的两个喇叭，他们用同样的功率去驱动，对于大喇叭而言，由于它跟空气接触的面积要大一些，所以他在单位时间内能够带动更多的空气分子振动，所以它发出来的声音也会大一些。而小喇叭如果想发出跟大喇叭一样大的声音，就需要加大驱动功率，这样会带来一个问题：我们的功率放大器件会进入到一种饱和失真的状态，由此就会带来非线性的失真。这就是声学器件小型化容易产生非线性失真的一个主要的原因。这里廉价化比较好理解了，就不多说了。原因之二，就是声学结构设计的不合理。典型的一个实例就是声学系统的隔振设计不合理。喇叭发声单元跟麦克接收单元之间，通常是需要做隔振处理的，如果没有隔振处理的话，那么在喇叭发声的过程中，他所产生的振动会通过物理方式传递到麦克接收端。

32.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。33.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。34.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。35.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。36.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。通过这种分析去挖掘非线性声学回声的一些物理特性。

    声学回声消除应用技术，随着秒新月异的科技发展，各项技术成果不断地应用在我们日益拓展的各领域需求当中，刷新着我们的生活和工作。地球村的崛起，不断以互联网、物联网等方式揭示着万物相连的关系。无论是飞机、高铁还是电话、网络，都成为托起地球新村时空纵横的重要载体。怎样拉近人与人之间的关系，如何建立起更行之有效的联络方式，提高远程协同工作、信息传达效率成为了一个重要命题。远程会议的出现在很大程度上为这种多极化办公互动提供了质量的平台保障，在借助互联网便捷的远程通信架构下，通讯数据安全，稳定可靠，很长一段时间广受用户青睐。然而美中不足的是，这样的（声音）系统仍逃不出的还是自然声学上的问题。有和业内朋友聊天中谈到，今后的扩声系统也许只保留两级传统装置了，那就是声电转换和电声转换的拾音和还原。而正是这两级客观存在的物理声学现象，造就了我们所讨论的内容。在远程会议系统的终端（本地），为了实现多人互动、多人拾音等目的，系统声音免不了被放大还原，而在诸如此类的放大系统中，为本地音箱能够听到远端声音，并能把本地拾音信号传送到远端而互通。众所周知，话筒在拾取到放大后的音箱信号后。

    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。浙江手机声学回声

声学回声的作用有哪些？江苏语音识别声学回声跟读

    只需要近端采集信号即可，傲娇的回声消除需要同时输入近端信号与远端参考信号。有同学会问已知了远端参考信号，为什么不能用噪声抑制方法处理呢，直接从频域减掉远端信号的频谱不就可以了吗？行为近端信号s(n)，已经混合了近端人声和扬声器播放出来的远端信号，黄色框中已经标出对齐之后的远端信号，其语音表达的内容一致，但是频谱和幅度(明显经过扬声器放大之后声音能量很高)均不一致，意思就是：参考的远端信号与扬声器播放出来的远端信号已经是“貌合神离”了，与降噪的方法相结合也是不错的思路，但是直接套用降噪的方法显然会造成回声残留与双讲部分严重的抑制。接下来，我们来看看WebRTC科学家是怎么做的吧。信号处理流程WebRTCAEC算法包含了延时调整策略，线性回声估计，非线性回声抑制3个部分。回声消除本质上更像是音源分离，我们期望从混合的近端信号中消除不需要的远端信号，保留近端人声发送到远端，但是WebRTC工程师们更倾向于将两个人交流的过程理解为一问一答的交替说话，存在远近端同时连续说话的情况并不多（即保单讲轻双讲）。因此只需要区分远近端说话区域就可以通过一些手段消除绝大多数远端回声。

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