海南量子声学回声设计

    非线性声学回声消除技术,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，到目前为止还没有特别有效的办法来解决。目前介绍非线性声学回声消除的公开文献也少之又少。如何处理非线性声学回声消除的，效果又如何？将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，详细介绍双耦合的声学回声消除算法以及实验检验结果。我要讲的内容是《非线性声学回声消除技术》，之所以选择这样的方向，主要是基于两个方面的原因：非线性的声学回声消除问题是一个困扰了行业很多年的技术难题，这个问题在实际的声学系统里非常普遍，同时又很棘手，到目前为止，还没有特别有效的办法。我猜测大家应该会对这个课题感兴趣。还有另外一个原因，我之前做过一些技术的调研，在现有公开的文献资料里，介绍非线性声学回声消除方面的资料非常少，我想借这样一个机会，介绍一些我们团队在这个领域的进展，希望能够对大家后续的研究有一些帮助，同时也想跟各位**做一下技术交流。我介绍的内容包括四个部分，个部分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；第二个部分重点介绍双耦合声学回声消除算法。

    声学回声的原理是什么？海南量子声学回声设计

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，以遏制首先次回声产生所需的必要条件来遏制多次回声的出现。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，为实现首先次回声过滤（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。该图片经我司设计员制作后作者再编辑通过上图的分析，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。笔者也经常遇到有用户因远程会议本地有回声而采购了带有AEC回声消除功能的处理器。山东自主可控声学回声是什么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。

    至于双讲恢复能力WebRTCAEC算法提供了{kAecNlpConservative,kAecNlpModerate,kAecNlpAggressive}3个模式，由低到高依次不同的抑制程度，远近端信号处理流程,NLMS自适应算法（上图中橙色部分）的运用旨在尽可能地消除信号d(n)中的线性部分回声，而残留的非线性回声信号会在非线性滤波（上图中紫色部分）部分中被消除，这两个模块是WebrtcAEC的模块。模块前后依赖，现实场景中远端信号x(n)由扬声器播放出来在被麦克风采集的过程中，同时包含了回声y(n)与近端信号x(n)的线性叠加和非线性叠加：需要消除线性回声的目的是为了增大近端信号X(ω)与滤波结果E(ω)之间的差异，计算相干性时差异就越大（近端信号接近1，而远端信号部分越接近0），更容易通过门限直接区分近端帧与远端帧。非线性滤波部分中只需要根据检测的帧类型，调节抑制系数，滤波消除回声即可。下面我们结合实例分析这套架构中的线性部分与非线性分。线性滤波线性回声y'(n)可以理解为是远端参考信号x(n)经过房间冲击响应之后的结果，线性滤波的本质也就是在估计一组滤波器使得y'(n)尽可能的等于x(n)，通过统计滤波器组的比较大幅值位置index找到与之对齐远端信号帧，该帧数据会参与相干性计算等后续模块。

    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。

     非线性的声学回声消除问题。

    底噪也就是本底噪声，一般指在电声系统中，除去有用的信号外的总噪声。底噪有来自于固有的电子、电磁噪音，也有确是功放电路或电源性能问题导致的。理论上底噪是无法去除的，当然只有当底噪大到影响听感的时候才是问题。很多时候可以提高信噪比把底噪给压低，这确实可以降低听音乐时噪声的影响。但是总之人们还是有带耳机不听音乐的时候，典型的如ANC耳机降噪工作的时候，此时显得尤为重要，近期几大品牌都因为ANC底噪问题造成过批量退货。为了准确的检测产品底噪，我们需要知道目前行业内耳机功放工作类型大概有以下两种：1、产品处于蓝牙播放状态时，功放IC有打开，输入端无任何音源，喇叭输出端有底噪信号输出。2、产品处于蓝牙播放状态时，IC会被系统静音，信号输入端需要给一个很小信号触发功放IC打开，喇叭输出端有底噪信号输出。总的来说，底噪时需要多种指标和技术手段来验证和管控。指南测控整个标准声学测试系统通过极高灵敏度的仪器和声学传感器，采用多种评估底噪能量值的方法，以及专门为底噪测试而设计的箱体及治具结构，测试软件逻辑等一体化的设计，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。 搜索“声学回声消除”的相关文献，一共找到了3402篇。辽宁量子声学回声设计

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。海南量子声学回声设计

    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。该图片源于网络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。该图片源于网络然而美中不足的是，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。该图片源于网络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。

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