商显声学回声环境噪声抑制算法

    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。 实现对整个声学回声路径的变化进行有效跟进。商显声学回声环境噪声抑制算法

    26.声聚焦指凹面对声波形成集中反射、使反射声聚集于某个区域，造成声音在该区域特别响的现象。声聚集造成声能过分集中，使声能汇聚点的声音嘈杂，而其他区域听音条件变差，扩大了声场不均匀度，严重影响听众的听音条件。27.声影区由于障碍物或折射的原因，产生声音辐射不到的区域。在声影区内声压级很低，音量很轻。因此声影区的存在也是声压不均匀的原因。28.声染色由于室内频率响应的变化，使原始声音被赋予外加的音色特点。容积小的听音室，本征频率在低频端分布不够密集连续，因此在低频段易产生“共振”的音染现象。共振现象产生的声染色效应，引起声音信号的失真，产生主观听感上的厌恶情绪，严重影响听音效果。29.声闸（声锁）两道门之间保留较大的间距做成通常所称的“门斗”，并对其内表面做强吸声处理，以提高隔声效果，此“门斗”称为声闸（声锁）.30.声桥材料直接固定在龙骨上时，受声一侧板的振动会通过龙骨传到另一侧板，这种象桥一样传递声能的现象被称为声桥。31.浮筑结构（房中房）通常只有外部环境很差或声学环境要求较高的情况下才会考虑浮筑结构，即在原房间中再建一个房间（即内套和外套）。分轻质和重质两种。内套和外套之间设置弹性垫层。

    商显声学回声环境噪声抑制算法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。

    运用声学处理来控制回声和混响,当有某个房间或建造一个录音棚时，如出现下述问题，就需要进行声学处理：（1）在墙边拍一下手，然后可听到颤动回声。这是由于声音在硬的平行墙面之间的来回撞击而产生的。（2）录音棚有非常活跃的环境，诸如像一个车库或是混凝土结构的地下室之类，可以听到很多的房间混响。（3）录音棚体积很小。（4）从录音作品中可以听到外界的噪声。（5）低音吉他放大器和音箱的声音有隆隆声。（6）缺乏在数英尺之外作不拾取噪声或不拾取过量房间混响的拾音的自由度。（7）在传声器信号中可听到大量的泄漏声。一些泄漏的例子，如吉他传声器拾取了鼓声，或是由于铙镲传声器拾取了电吉他的声音。如果有上述情况出现，则可按如下的建议来改善录音室的声学状况。混响和回声是由于房间表面的声音反射引起的，因此，强吸声的表面会有助于化解这些问题。高频吸收如要吸收高频，可使用诸如多孔的褶皱（凹凸不平的）的泡沫垫材料。这些材料是高可燃性的，所以，要作阻燃处理。把它们钉住或粘贴在墙面上，或者把它们固定在框架上。从效果上看，使用厚的泡沫材料要比薄的好。装在墙上的，这取决于声音撞击到泡沫材料上的角度。在泡沫材料嵌板之间要留有一些空隙。

    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。

  声学回声消除应用技术。

    我们还希望它在一个短时的观测时间窗的尺度里面也是比较好的，即局部比较好，所以在数学期望内部，我们又对误差进行了短时积分。这个优化准则跟传统的线性自适应滤波器是有本质区别的，因为传统的线性自适应滤波器基于小均方误差准则，它只是在统计意义上比较好，没有局部比较好约束。首先来求解这里的Wl，就是线性滤波器。主要求解方法是，假设Wn就是非线性滤波器是比较好解，把这个比较好解代入到前面的优化方程里，就会得到上面简化之后的优化目标函数。在这个地方，我们又做了一些先验假设，假设非线性的滤波器的一阶统计量和二阶统计量都等于0，我们就可以把上面的优化问题进一步简化，就得到我们非常熟悉的方程，就是Wiener-Hopf方程。这个结果告诉我们，线性滤波器的比较好解跟传统的自适应滤波器的比较好解是一致的，都是Wiener-Hopf方程的理论比较好解。所以我们就可以采用一些现有的比较成熟的算法，比如NLMS算法、RLS算法，对它进行迭代求解。这就是Wl的设计。接下来再看看Wn的设计。Wn的设计跟Wl的设计是类似的，也是需要将优化之后的线性滤波器，代入到开始的优化问题里，可以把前面的优化问题简化成下面的方程。接下来进行一系列的变量替换之后。

    双耦合声学回声消除算法的主要贡献体现在两个方面。河北语音识别声学回声交互

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。商显声学回声环境噪声抑制算法

    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。

     商显声学回声环境噪声抑制算法

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