安徽交互声学回声噪声

    噪声抑制和声源分离同属于语音增强的范畴，如果把噪声理解为广义的噪声三者之间的关系,噪声抑制需要准确估计出噪声信号，其中平稳噪声可以通过语音检测判别有话端与无话端的状态来动态更新噪声信号，进而参与降噪，常用的手段是基于谱减法(即在原始信号的基础上减去估计出来的噪声所占的成分)的一系列改进方法，其效果依赖于对噪声信号估计的准确性。对于非平稳噪声，目前用的较多的就是基于递归神经网络的深度学习方法，很多Windows设备上都内置了基于多麦克风阵列的降噪的算法。效果上，为了保证音质，噪声抑制允许噪声残留，只要比原始信号信噪比高，噪且听觉上失真无感知即可。单声道的声源分离技术起源于传说中的鸡尾酒会效应，是指人的一种听力选择能力，在这种情况下，注意力集中在某一个人的谈话之中而忽略背景中其他的对话或噪音。该效应揭示了人类听觉系统中令人惊奇的能力，即我们可以在噪声中谈话。科学家们一直在致力于用技术手段从单声道录音中分离出各种成分，一直以来的难点，随着机器学习技术的应用，使得该技术慢慢变成了可能，但是较高的计算复杂度等原因，距离RTC这种低延时系统中的商用还是有一些距离。噪声抑制与声源分离都是单源输入。

     非线性的声学回声消除问题，在实际声学系统里面非常普遍也非常棘手。安徽交互声学回声噪声

    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。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。通过一个简易的远程音频传输，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。我们常说，距离产生延时。

   北京声学回声产品介绍AEC声学回声，电话的扬声器的声音。

    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。

    就得到了非线性滤波器的比较好解，它具有小二乘估计形式。第三步构建耦合机制。在介绍耦合机制之前，先说一下我对这种耦合机制的期望特性。我希望在声学系统的线性度非常好的情况下，线性滤波器起到主导作用，而非线性滤波器处于休眠的状态，或者关闭的状态；反过来，当声学系统的非线性很强时，希望非线性滤波器起到主导作用，而线性滤波器处于半休眠状态。实际声学系统往往是非线性与线性两种状态的不断交替、叠加，因此我们希望构建一种机制来对这两种状态进行耦合控制。为了设计耦合机制，就必须对线性度和非线性度特征进行度量。因此，我们定义了两个因子，分别是线性度因子和非线性度因子，对应左边的这两个方程。而我们进行耦合控制的基本的思想就是将这两个因子的值代入到NLMS算法和小二乘算法之中，调整二者的学习速度。为了便于大家对双耦合声学回声消除算法有一个定性的认识，我又画了一组曲线，左边一组对应的是线性回声的场景。我们首先来看一下NLMS算法，黄色曲线真实的系统传递函数，红色曲线是NLMS算法的结果。可以看到，在线性场景下，NLMS算法得到的线性滤波器可以有效逼近真实传递函数，进而能够有效抑制线性声学回声。下面再来看一下这个双耦合算法。

     的是声学回声的路径。

可以准确快速的进行底噪测试。下图TWS耳机中的左耳，在喇叭播放空声源时，喇叭端有略微的电流声底噪，右耳无此不良现场，通过指南测控的标准声学测试系统进行左右耳TWS声学测试，可以在底噪测试步骤中检测到，有底噪异常的左耳的一些频段能量值偏高，无底噪问题的右耳的表现就“平顺”很多。再结合与更多正常品的对比和设定合理的limits，可以快速准确的检查出耳机在各种状态下的底噪不良。耳机回声回声来自于非预期的泄露，一般分为电学回声和声学回声。前者一般由于麦克风和扬声器线路布局不合理的电路耦合造成，后者则是由于麦克风和扬声器的声学泄露耦合而成。对于回声不良的耳机来说，在通话时，耳机喇叭播放的声音信号通过麦克风又传回电话另一头的手机，从而让讲话者听到自己的声音。对于耳机来讲，主要是声学回声，表现为收发环路的隔离度不好，其根本原因就是耳机在装配时麦克风与喇叭的密封隔离没做好，导致通话时回声出现的不良体验。图中的耳机，在通话时，人耳会略微的感受到回声，也就是佩戴人讲话的声音又传递到了耳机本身的喇叭后播放出来，也有会在通话对方的手机端出现回声现像影响双方的通话质量。指南测控的标准声学测试系统，根据回声传输路径。回到前面的这个声学回声路径图。安徽交互声学回声噪声

什么是非线性声学回声。安徽交互声学回声噪声

    3.双耦合滤波器设计当滤波器的结构确定下来之后，我们要去设计滤波器系数了。设计过程我把它总结成了三步，第一步就是构建优化准则，第二步是求解滤波器的权系数——Wl和Wn，一步就是构建耦合机制。第一步就是构建优化准则。我觉得构建优化准则，应该是整个滤波器设计里面重要的一步，因为它决定了滤波器性能的上限。什么样的优化准则是一个好的优化准则呢？我觉得好的优化准则需要跟问题的物理特性有效匹配起来，所以在构建优化准则之前，我们先对非线性声学回声的特性进行分析，希望通过这种分析去挖掘非线性声学回声的一些物理特性。我们的分析是基于上面的函数，我们称它为短时相关度，它所表示的是两个信号，在一个短时的观测时间窗“T”这样一个尺度范围内的波形的相似程度，需要注意的是这个函数它是统计意义上的，因为我们对它进行了数学期望运算。同时在分子的一项我们还加了一个相位校正因子，目的是为了将这两路信号的初始相位对齐。基于前面构建的短时相关度函数，我们对大量声学回声数据进行分析，并挑选了几组比较典型的数据：绿色的曲线对应的是一组线性度非常好的回声数据。我们从这个数据上可以看到，在整个时间T的变化范围内，它的短时相关度都非常高。

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