只需要近端采集信号即可,傲娇的回声消除需要同时输入近端信号与远端参考信号。有同学会问已知了远端参考信号,为什么不能用噪声抑制方法处理呢,直接从频域减掉远端信号的频谱不就可以了吗?行为近端信号s(n),已经混合了近端人声和扬声器播放出来的远端信号,黄色框中已经标出对齐之后的远端信号,其语音表达的内容一致,但是频谱和幅度(明显经过扬声器放大之后声音能量很高)均不一致,意思就是:参考的远端信号与扬声器播放出来的远端信号已经是“貌合神离”了,与降噪的方法相结合也是不错的思路,但是直接套用降噪的方法显然会造成回声残留与双讲部分严重的抑制。接下来,我们来看看WebRTC科学家是怎么做的吧。信号处理流程WebRTCAEC算法包含了延时调整策略,线性回声估计,非线性回声抑制3个部分。回声消除本质上更像是音源分离,我们期望从混合的近端信号中消除不需要的远端信号,保留近端人声发送到远端,但是WebRTC工程师们更倾向于将两个人交流的过程理解为一问一答的交替说话,存在远近端同时连续说话的情况并不多(即保单讲轻双讲)。因此只需要区分远近端说话区域就可以通过一些手段消除绝大多数远端回声。
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。陕西新一代声学回声
在线性的回声场景里,双耦合的非线性滤波器是处于休眠的状态,所以它的值是趋于0的,这个时候起主导作用的是线性滤波器。接下来我们再看一下右边的非线性声学回声场景。我们假设非线性的失要出现在t1到t2这个时间段内,大家可以看到黄色线在这个时间里,出现了一次突变,对于NLMS算法,当出现非线性失真之后,它的线性滤波器会去逼近非线性失真。但是由于学习的速度跟不上滤波器变化的速度,所以它跟真实的值之间总是存在一个比较大的gap。同时当非线性失真消失之后,它还需要一段时间恢复到正常状态,因此在整个时间段里,都会出现回声泄露的问题。接下来我们再看双耦合算法,在非线性失真出现之后,线性滤波器会进入到一种相对休眠的状态,就是前面所提到的耦合机制,会降低它的更新速度,所以在整个非线性出现的这段时间里,他的值是缓慢变化的。进入非线性失真状态之后,非线性滤波器开始工作,它会快速非线性特性的变化,而当非线性失真消失之后,非线性滤波器又进入休眠状态。将这两个滤波器结合起来,就可以实现对整个声学回声路径的变化进行有效。这里只是给出了一个示例,实际情况往往要复杂很多。接下来我们对这2个滤波器做了特性比较,主要是从4个不同的维度。
四川无限声学回声非线性声学回声消除技术。
WebRtcAec_Process接口如上,参数reported_delay_ms为当前设备需要调整延时的目标值。如某Android设备固定延时为400ms左右,400ms已经超出滤波器覆盖的延时范围,至少需要调整300ms延时,才能满足回声消除没有回声的要求。固定延时调整在WebRTCAEC算法开始之初作用一次,为什么target_delay是这么计算?inttarget_delay=startup_size_ms*self->rate_factor*8;startup_size_ms其实就是设置下去的reported_delay_ms,这一步将计算时间毫秒转化为样本点数。16000hz采样中,10ms表示160个样本点,因此target_delay实际就是需要调整的目标样本点数(aecpc->rate_factor=aecpc->splitSampFreq/8000=2)。我们用330ms延时的数据测试:如果设置默认延时为240ms,overhead_elements次被调整了-60个block,负值表示向前查找,正好为60*4=240ms,之后线性滤波器固定index=24,表示24*4=96ms延时,二者之和约等于330ms。②大延时检测是基于远近端数据相似性在远端大缓存中查找相似的帧的过程,其算法原理有点类似音频指纹中特征匹配的思想。大延时调整的能力是对固定延时调整与线型滤波器能力的补充,使用它的时候需要比较慎重。需要控制调整的频率,以及控制造成非因果的风险。
反映到听感上就是回声(远端判断成近端)或丢字(近端判断为远端)。(2)计算近端信号d(n)与估计的回声信号e(n)的相干性,如图5(b),第二行为估计的回声信号e(n),第三行为二者相干性cohde,很明显近端的部分几乎全部逼近,WebRTC用比较严格的门限(>=)即可将区分绝大部分近端帧,且误判的概率比较小,WebRTC工程师设置如此严格的门限想必是宁可一部分双讲效果,也不愿意接受回声残留。从图5可以体会到,线性滤波之后可以进一步凸显远端参考信号x(n)与估计的回声信号e(n)的差异,从而提高远近端帧状态的判决的可靠性。存在的问题与改进理想情况下,远端信号从扬声器播放出来没有非线性失真,那么e(n)=s(n)+v(n),但实际情况下e(n)与d(n)很像,只是远端区域有一些幅度上的变化,说明WebRTCAEC线性部分在这个case中表现不佳,如图6(a)从频谱看低频段明显削弱,但中高频部分几乎没变。而利用变步长的双滤波器结构的结果会非常明显,如图6(b)所示无论是时域波形和频谱与近端信号x(n)都有很大差异,目前aec3和speex中都采用这种结构,可见WebRTCAEC中线性部分还有很大的优化空间。如何衡量改进的线性部分效果?这里我们对比了现有的固定步长的NLMS和变步长的NLMS。近端信号d。
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。
并与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的异常音不良。耳机底噪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。
先对非线性声学回声的特性进行分析。云南数字声学回声是什么
如何处理非线性声学回声消除,效果又如何?陕西新一代声学回声
直达声总是较早到达人耳,这是因为直达声比反射声的声程短。除了直达声以外,反射的声音形成了混响声,使室内声压级增加。15.比较大声压级厅内空场稳态时的比较大声压级。16.传输频率特性厅内各测点处稳态声压级的平均值相对于扩声系统传声器处声压或扩声设备输入端电压的幅频响应。17.传声增益扩声系统达比较高可用增益时,厅内各测点处稳态声压级平均值与扩声系统传声器处声压级的差值。18.比较高可用增益maximumavailablegain歌舞厅扩声系统在声反馈自激临界状态的增益减去6dB时的增益。扩声系统中使用单指向性传声器、频率均衡器能提高扩声系统的传声增益。19.声场不均匀度有扩声时,厅内各测点处得到的稳态声压级的极大值和极小值的差值,以分贝表示。20.总噪声级扩声系统达到比较高可用增益,但无有用声信号输入时,厅内各测点处噪声声压级的平均值。21.声缺陷主要指回声、颤动回声、声聚焦、声染色及声阴影等声学现象。22.声缺陷的消除回声、颤动回声、声聚焦、声染色一般容易发生在大厅中,解决的方法是应用几何声学的有关规律予以消除,而声阴影则多发生于小室,应从波动声学的角度加以考虑,消除音质缺陷。
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