吉林新一代声学回声是什么

    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。首先这里的A和D比较好判断，他们都属于线性时不变系统。比较难判断的是C，因为在一些比较复杂的场景下，声学回声往往会经过多个不同路径的多次反射之后到达接收端，同时会带有很强的混响，甚至在更极端情况下，喇叭与麦克风之间还会产生相对位移变化，导致回声路径也会随时间快速变化。这么多因素叠加在一起，往往会导致回声消除算法的性能急剧退化，甚至完全失效。有同学可能会问，难道这么复杂的情况，不是非线性的吗？我认为C应该是一个线性时变的声学系统，因为我们区分线性跟非线性的主要依据是叠加原理，前面提到的这些复杂场景，它们依然是满足叠加原理的，所以C是线性系统。这里还要再补充一点，细心的朋友会发现B里面有一个功率放大器，同时在C里面也有一个功率放大器，为什么经B的功率放大器放大之后，可能带来非线性失真，而C的功率放大器不会产生非线性失真呢？二者的主要区别在于B放大之后输出是一个大信号。

    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。吉林新一代声学回声是什么

    他的是线性回声传递函数。基于这样的数学假设，我们收到的信号y就可以表示成发射的信号x分别跟这样两个传递函数进行卷积之后的结果。接下来我们对这个模型进行了适当的简化，简化主要是基于数学分解，我们假设非线性的传递函数，可以分解成线性跟非线性这样两个系统函数的组合形式，就会得到中间的方程。接下来对中间的方程进行变量替换，就得到这个表达式，这个表达式它的物理意义很清晰，我们从可以看到，整个回声路径是可以表示成线性回声路径跟非线性回声路径二者之和的形式，这是它的物理意义。2.双耦合自适应滤波器,基于这样一个数学模型，接下来我们就构建了一种新的滤波器结构，称之为双耦合自适应滤波器。这个滤波器跟传统线性的自适应滤波器相比，主要有两个方面的不同，个不同是传统的线性滤波器只有一个学习单元，而我们的这个滤波器有两个学习单元，分别是这里的线性回声路径滤波器，我们用Wl来表示。还有非线性的回声路径滤波器，我们用Wn来表示。第二个不同就是，我们在这两个滤波器之间还加入了一个耦合因子，这个耦合因子目的就是为了协同二者更好的工作，让二者能够发挥出比较大的效能，甚至能够起到1+1＞2的效果。

  上海自主可控声学回声推出的双耦合的声学回声消除算法以及实验检验结果。

    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。

    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。

     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。

    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。首先个维度，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。这样会带来一个新的问题：按照Widrow的自适应滤波理论，滤波器的长度越长，其收敛速度越慢，同时权噪声越大。 回声消除AEC（AcousticEchoCancellation）一般指的是声学回声消除，其主要用于抑制产品本身发出的声音。福建数字声学回声设计

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。吉林新一代声学回声是什么

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。吉林新一代声学回声是什么

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