声学回声基本参数
  • 品牌
  • Bothlent
  • 型号
  • 123
  • 封装形式
  • DIP
声学回声企业商机

    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。

    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。安徽手机声学回声供应商

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    男人说话的声频为~150Hz,女人说话声频为~230Hz,发动机声频为~250Hz,绝大部分机器的噪音也是以低频为主的中低频噪音),9.声音频率(声频)声波在单位时间内的振动次数称为频率(frequency),单位赫(Hz)。人耳能够听到的声音的整个范围是20~20000Hz,一般把声音频率分为低频(500Hz以下)、中频(500-1000Hz)和高频(1000Hz以上)三个频带。听觉好的成年人能听到的声音频率常在30~16000Hz之间,老年人则常在50~10000Hz之间。10.混响声源停止发音后,产生的声音延续现象。11.混响时间当声场达到稳定的状态后,突然关掉声源使其停止发声,声能逐渐减小到原来声能(稳定时具有的声能)的百万分之一所经历的时间,通常用声压级60dB所需要的时间,一般用T60表示(有时也用T),单位为秒(S);(简而言之:声能密度衰减60dB所需要的时间)。12.混响时间计算公式塞宾公式T60=αS。其中A为总吸声量,α为吸声系数,S为样件面积,V为混响室体积。13.比较好混响时间对大量音质效果评价认为较好的各种用途的厅堂实测的500HZ和1000HZ满场(指实际使用状态)的混响时间进行统计分析,从而得到的混响时间称为比较好混响时间。14.直达声与混响声声源发出的直接到达的声音是直达声。

     安徽手机声学回声供应商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。

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    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。

    

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。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。

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    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。

     推出的双耦合的声学回声消除算法以及实验检验结果。安徽手机声学回声供应商

AEC声学回声,电话的扬声器的声音(包括反射声),被麦克风拾取传送给远端,使远端说话人又听到自己的声音。安徽手机声学回声供应商

通信产品产业链持续分裂和结构演变,设备提供商始终是移动通信发展的基石。回看过去我国移动通信业的发展,行业发生了天翻地覆的变化。专网通信产品是各**门实现指挥调度的必备装备,一般要求大型组网和高性能产品,因此智能家居,语音识别算法,机器人交互系统,降噪是专业无线通信行业极大的细分市场。目前,国内服务型企业数量众多。在这些通信网络技术服务商中,中通服及旗下各省工程公司的总体规模和市场占比处于优势地位,设备制造商也占据一小部分市场占比。基础电信运营商为应对市场竞争并提升未来的竞争力,对销售加入将不断增加,以支撑持续稳定增长的业务需求。通信业市场需求和加入规模的增长,将为通信技术服务行业开拓广阔的市场空间。安徽手机声学回声供应商

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