安徽交互声学回声处理算法

    达到，接近于1。黄色曲线，对应的数据具有比较弱的非线性失真，所以在时间T变大了之后，短期相关度逐渐降低，趋于一个相对平稳的值。而红色曲线是我们选的一条具有强非线性失真的数据，为了对这三组数据进行有效对比，我们还给出了一条蓝色曲线，这条曲线是信号与噪声的短时相关度，它在整个时间T范围内都很小。通过这样一组曲线的对比，会得到两个结论，个结论就是我们构建的短时相关度函数，能够相对客观反映这个声学系统的线性度特征，线性度越好，这个值会越大。第二个结论：对于非线性失真很强的系统，其在短时观测窗内（如T<100ms）依然具有较强的相关度，这从红色的曲线可以看出来。也正是基于这样的特征，我们接下来就构建了一种新的误差函数，称之为“短时累积误差函数”。大家可以注意到我们在一个观测时间窗T内，对残差进行了累积。基于这样的误差函数，我们进一步构建了一种新的优化准则，称为“小平均短时累计误差准则”。我们希望通过优化准则的约束，得到的滤波器权系数能够满足两个特性，个特性是滤波器在统计意义上能够达到比较好，即全局比较好，因此我们在目标函数里加入了数学期望运算。同时。

     深入浅出 WebRTC AEC（声学回声消除）。安徽交互声学回声处理算法

    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。

  安徽交互声学回声处理算法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。

    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。

    n)后，被麦克风采集到的信号，此时经过房间混响以及麦克风采集的信号y(n)已经不能等同于信号x(n)了,我们记线性叠加的部分为y'(n),非线性叠加的部分为y''(n),y(n)=y'(n)+y''(n)；s(n):麦克风采集的近端说话人的语音信号，即我们真正想提取并发送到远端的信号；v(n)：环境噪音，这部分信号会在ANS中被削弱；d(n):近端信号，即麦克风采集之后，3A之前的原始信号，可以表示为：d(n)=s(n)+y(n)+v(n)；s'(n):3A之后的音频信号，即准备经过编码发送到对端的信号。WebRTC音频引擎能够拿到的已知信号只有近端信号d(n)和远端参考信号x(n)。如果信号经过A端音频引擎得到s'(n)信号中依然残留信号y(n)，那么B端就能听到自己回声或残留的尾音（回声抑制不彻底留下的残留）。AEC效果评估在实际情况中可以粗略分为如下几种情况（专业人员可根据应用场景、设备以及单双讲进一步细分）：回声消除的本质在解析WebRTCAEC架构之前，我们需要了解回声消除的本质是什么。音视频通话过程中，声音是传达信息的主要途径，因此从复杂的录音信号中，通过信号处理的手段使得我们要传递的信息：高保真、低延时、清晰可懂是一直以来追求的目标。在我看来，回声消除。

     声学回声的作用有哪些？

    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。

     非线性声学回声消除技术在整个声学回声消除领域是一个相对比较冷的研究方向。安徽交互声学回声处理算法

非线性声学回声系统建模。安徽交互声学回声处理算法

    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。

     安徽交互声学回声处理算法

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