浙江手机声学回声打断算法

    以此来应对市面上绝大多数的移动设备。另外，线性滤波器虽然不具备调整延时的能力，但可以通过估计的index衡量当前信号的延时状态，范围为[0,kNormalNumPartitions]，如果index处于作用域两端，说明真实延时过小或过大，会影响线性回声估计的效果，严重的会带来回声，此时需要结合固定延时与大延时检测来修正。非线性滤波非线性部分一共做了两件事，就是想尽千方百计干掉远端信号。(1)根据线性部分提供的估计的回声信号，计算信号间的相干性，判别远近端帧状态。(2)调整抑制系数，计算非线性滤波参数。非线性滤波抑制系数为hNl，大致表征着估计的回声信号e(n)中，期望的近端成分与残留的非线性回声信号y''(n)在不同频带上的能量比，hNl是与相干值是一致的，范围是[0，]，通过图5(b)可以看出需要消除的远端部分幅度值也普遍在，如果直接使用hNl滤波会导致大量的回声残留。因此WebRTC工程师对hNl做了如下尺度变换，over_drive与nlp_mode相关，不同的抑制激进程度，drive_curve是一条单调递增的凸曲线，范围[]。由于中高频的尾音在听感上比较明显，所以他们设计了这样的抑制曲线来抑制高频尾音。我们记尺度变换的α=over_drive_scaling*drive_curve。

     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。浙江手机声学回声打断算法

    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。

     河北手机声学回声处理算法介绍双耦合声学回声消除算法。

    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，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示意图。能帮助我们更容易地理解声音信号是怎样的流向。

    n)中的回声是扬声器播放远端参考x(n)，又被麦克风采集到的形成的，也就意味着在近端数据还未采集进来之前，远端数据缓冲区中已经躺着N帧x(n)了，这个天然的延时可以约等于音频信号从准备渲染到被麦克风采集到的时间，不同设备这个延时是不等的。苹果设备延时较小，基本在120ms左右，Android设备普遍在200ms左右，低端机型上会有300ms左右甚至以上。（2）远近端非因果为什么会导致回声？从（1）中可以认为，正常情况下当前帧近端信号为了找到与之对齐的远端信号，必须在远端缓冲区沿着写指针向前查找。如果此时设备采集丢数据，远端数据会迅速消耗，导致新来的近端帧在向前查找时，已经找不到与之对齐的远端参考帧了，会导致后续各模块工作异常。如图10(a)表示正常延时情况，(b)表示非因果。WebRTCAEC中的延时调整策略关键而且复杂，涉及到固定延时调整，大延时检测，以及线性滤波器延时估计。三者的关系如下：①固定延时调整只会发生在开始AEC算法开始处理之前，而且调整一次。如会议盒子等固定的硬件设备延时基本是固定的，可以通过直接减去固定的延时的方法缩小延时估计范围，使之快速来到滤波器覆盖的延时范围之内。下面结合代码来看看固定延时的调整过程。

    什么是非线性声学回声。

    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。

    便于大家对双耦合声学回声消除算法有一个定性的认识。河北手机声学回声处理算法

声学回声消除，其主要用于抑制产品本身发出的声音。浙江手机声学回声打断算法

    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。

     浙江手机声学回声打断算法

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