声学回声基本参数
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声学回声企业商机

我们比较这两个之后就会发现,双讲段主要出现在中间这一段。我们评估双讲性能的主要指标是回声抑制比和近端语音失真度。上面这是经过回声消除之后的语谱,中间的是NLMS算法的结果。我们可以看到它的回声抑制不是很理想,不管在单讲段还是在双讲段,都有比较多的回声残留。而下面这个是采用双耦合算法得到的语谱,可以看到在单讲和双讲里面回声抑制得都比较干净,并且在双讲里,对近端语音的损伤也很小。这个数据对应视频会议场景,因此还需要做一步NLP的处理。上面这个就是基于双耦合算法,做了NLP之后的输出结果。我们可以看到处理完之后,整个语谱很清晰,回声去得很干净,而且语谱没有太大损伤,双讲很通透。我再来简单总结一下,主要是介绍了三个方面的内容,个就是认识了非线性声学回声、产生的原因、研究现状以及技术难点。接下来重点介绍了华为云音视频的双耦合声学回声消除算法,我们的主要贡献体现在两个方面,个方面就是构建一种双耦合自适应滤波器结构;第二个就是提出了小平均短时累计误差准则并进行求解。通过求解之后,我们会得到双耦合滤波器的线性滤波器是具有Wiener-Hopf方程解的比较好解这种形式,然后非线性滤波器具有小二乘解。非线性的声学回声消除问题。吉林量子声学回声

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    需要注意的是,如果index在滤波器阶数两端疯狂试探,只能说明当前给到线性部分的远近端延时较小或过大,此时滤波器效果是不稳定的,需要借助固定延时调整或大延时调整使index处于一个比较理想的位置。线性部分算法是可以看作是一个固定步长的NLMS算法,具体细节大家可以结合源码走读,本节重点讲解线型滤波在整个框架中的作用。从个人理解来看,线性部分的目的就是很大程度的消除线性回声,为远近端帧判别的时候,很大程度地保证了信号之间的相干值(0~1之间,值越大相干性越大)的可靠性。我们记消除线性回声之后的信号为估计的回声信号e(n),e(n)=s(n)+y''(n)+v(n),其中y''(n)为非线性回声信号,记y'(n)为线性回声,y(n)=y'(n)+y''(n)。相干性的计算(Matlab代码),两个实验(1)计算近端信号d(n)与远端参考信号x(n)的相关性cohdx,理论上远端回声信号的相干性应该更接近0(为了方便后续对比,WebRTC做了反向处理:1-cohdx),如图5(a),行为计算近端信号d(n),第二行为远端参考信号x(n),第三行为二者相干性曲线:1-cohdx,会发现回声部分相干值有明显起伏,比较大值有,近端部分整体接近,但是有持续波动,如果想通过一条固定的门限去区分远近端帧,会存在不同程度的误判。

     上海数字声学回声介绍声学回声消除,该技术的出现旨在消除这种因远程网络会议所带来的回授现象。

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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。

    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。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。AEC即AcousticEchoCancellation(声音回声消除)技术简称。该技术的出现旨在消除这种因远程网络会议所带来的回授现象,以遏制次回声产生所需的必要条件来遏制多次回声的出现。

  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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    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。

    声学回声消除,其主要用于抑制产品本身发出的声音。上海数字声学回声介绍

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。吉林量子声学回声

    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。

    吉林量子声学回声

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